数据可视化一直是一个很有趣的领域。许多普通人直观上难以感受的数据，如漏洞分布、实时流量分析等，通过数据可视化的手法，可以清晰地看出数据的结构特点和每一个部分之间的内在联系。 著名数据可视化库 D3.js 的部分应用 D3.js 可视化群关系，来自利用 d3.js 对大数据资料进行可视化分析 数据可视化除了常用的图表之类，与地理位置信息系统（GIS）的结合也是其中一个有趣的应用。 首先是数据的准备，要做全球的分布图，得有全网扫描的实力才行哦。HeartBleed 风波的当天晚上，ZoomEye 就给全球
为了更好的衡量ATAC的文库质量，有很多的软件相继被开发出来，ATACseqQC是应用的较为广泛的一个。该软件是一个R包，存储在bioconductor上，链接如下
2022年 我国中东部地区出现了大范围持续高温天气过程，共持续79天，为1961年以来我国持续时间最长的区域性高温天气过程。2023年平均气温再创新高。全国平均气温10.7℃，全国大部地区气温均为1961年以来最高，全国共127个国家气象站日最高气温突破历史极值。在持续高温的影响下，我国部分区域出现了冬春连旱、夏秋连旱，长江流域出现了有完整实测资料以来最严重的气象水文干旱；受夏季强台风的影响，东北、华北出现了“旱涝急转”。近两年的严重自然灾害对我们的生存环境造成了很大破坏，其中干旱灾害造成近7300万人次不同程度受灾，农作物受灾面积约9900千公顷，直接经济损失约710亿元。
合肥市中心城区。共分为八个分区，分别是老城区、东区、南区、西区、北区、经开区、高新区、滨湖新区。
peak calling的核心是比较input和抗体处理样本基因组区域测序深度分布的差异，所以样本的测序深度分布可以作为质控的一个标准，本文介绍如何通过deeptools来绘制样本测序深度分布图。
近日，国家气象信息中心和郑州商品交易所签署战略合作框架协议，双方将联合开发天气指数期货等天气衍生品，深入挖掘气象数据价值。
在某些情况下，结构末端的划分不会很直观。 可能是因为价格行为产生了不清晰的行情。 在这种情况下，使用成交量分布来确定价值区域（VAH 和 VAL）的高低区是非常有用的
2017年，是 “不消停”的一年 是全球网民迄今为止 真正普遍感受到网络威胁的一年 对我国网络安全行业来说是 具有里程碑意义的一年 ▽▽▽ 你访问的网站还安全么？ 当前我国重点行业网站 如政务、教育、事业单位等 仍存在基础性安全隐患 其中僵尸网站、域名劫持 傀儡服务器等问题较为严重 ▽▽▽ 这一年，您知道的网络空间安全是什么？ 哪些行业是网络攻击的重灾区？ 来势汹汹的勒索病毒 您身边有人中招吗？ 您知道的，您不知道的网事，尽在 安恒
目的：深部脑刺激(DBS)作为治疗难治性抑郁症(TRD)的最后手段已有十几年的历史。许多DBS的靶点已经被提出并在临床上进行了测试，但其潜在的环路机制仍不清楚。揭示由DBS靶点激活的白质束(WMT)可能提供了调控DBS功效改善TRD的环路基质的关键信息。
摘要 数据中心运营过程中会持续产生大量的热，如何让制冷系统高效、快速地带走热量是考验运营管理人员的一道难题。在长期的运营实践中，运用CFD技术（计算流体动力学），在机房设计、运营阶段对气流组织进行建模仿真，通过分析温度场、压力场、速度场、3D气流情况等因素，寻找机房气流组织的问题根源，然后剖析原因进行优化、仿真计算，得到合理的结果，为运营优化提供决策依据，进一步提升数据中心能效利用和可靠性。 本文以实际运行的某传统机房作为案例，通过运用CFD技术进行建模仿真，分析当前情况下机房气流组问题的根源所在，提
这种图表使用同心圆网格来绘制条形图。每个圆圈表示一个数值刻度，而径向分隔线则用作区分不同类别或间隔（如果是直方图）。
地图绘制也是数据可视化的一部分，常用的地图绘制库为basemap工具包，其为matplotlib的子包。本篇文章讲解如何利用whl文件在Python3环境下安装basemap；学会使用basemap绘制地图；学会缩放区域和绘制散点图；通过综合案例，巩固basemap的绘制地图方法和技巧。 涉及到的知识点有：
作为全球第二大玉米生产国，中国的玉米产量占全球总产量的 23%，在保证玉米市场稳定方面发挥着重要作用。尽管其重要性不言而喻，但目前还没有全中国 30 米空间分辨率的玉米分布图。本研究采用时间加权动态时间扭曲法，通过比较每个像素点的卫星植被指数时间序列与已知玉米田得出的标准时间序列的相似性来识别玉米种植区，绘制了占中国玉米种植面积 99% 以上的 22 个省份 2016 年至 2020 年的玉米分布图。基于 18800 个 30 米空间分辨率的田间调查像素，该分布图在整个调查省份的生产者和用户平均精确度分别为 76.15%和 81.59%。市级和县级普查数据在再现玉米空间分布方面也表现良好。这项研究提供了一种基于少量实地调查数据绘制大面积玉米地图的方法。
5月12日起，一款勒索软件在全球较大范围内传播，感染了包括医院、教育、能源、通信、制造业等以及政府部门在内的多个领域，我国一些行业和政府部门的计算机也受到了感染，造成了一定影响。 事件发生后，公安、工信、教育、银行、网信等有关部门都立即做了部署，对防范工作提出了要求。安恒信息、奇虎360、腾讯、安天、金山安全、远望等相关企业迅速开展研究，主动提供安全服务和防范工具。各相关媒体做了大量报道，对提高全社会的防范意识、遏制勒索软件发挥了重要作用。目前，该勒索软件还在传播，但传播速度已经明显放缓。各单位和安全企业在
本文继续接上篇文章，【技术分析】4kw机柜无通道封闭CFD模拟分析及优化(上篇) 进行解析。
在ATAC_seq数据分析中，需要绘制reads在TSS位点附近的分布图， 如下所示
对于甲基化芯片的差异分析，除了有探针水平的差异分析，还有差异甲基化区域DMR分析。
2023年6月，我国高温日数（日最高气温≥35℃）为3.2天，比常年同期偏多1.5天，为1961年以来历史同期第二多，仅次于2022年。由于温高雨少，内蒙古东南部、东北中西部、华北北部等地区气象干旱露头并快速发展。6月30日气象干旱综合监测图显示，东北地区西南部、华北东北部及内蒙古东南部、新疆西部、四川西北部和东南部等地存在中度及以上气象干旱，部分地区特旱。（图1）（摘自国家气象局气候中心）
Encode将TSS Enrichment score作为ATAC文库质控的一个指标，不同的参考基因组注释文件，对应的阈值也不同，示意如下
有时候想去吃小龙虾，看着长长的队伍，等待半天才能吃得上小龙虾，我就会想：小龙虾在夏天这么火，开一家小龙虾店会不会不错呢？
本报告通过对2024年5月全国干旱情况的监测统计分析，展示了我公司干旱监测产品的按区域持续精准监测以及未来预测能力。
PEPATAC是基于python开发的一个ATAC数据分析的pipeline, 网址如下
世界上有5%的人口住在图中的蓝色区域，同时世界上同样有5%的人口住在图中的红色区域▼
亚洲的东南部地理位置具有特殊的意义，是亚洲纬度最低的地区，也处于亚澳之间的过渡地带，属热带季风气候，森林等自然资源丰富，人口稠密，东南亚和南亚地区面临农业生产、环境保护和经济发展的多重挑战，遥感技术可为其农业和环境的监测与管理提供重要的支持。
Seaborn 是一个出色的数据可视化库，它让我们的生活变得轻松。首先，您应该在编辑器中键入以下命令：
【本报告通过对2024年4月全国干旱情况的监测统计分析，展示了我公司干旱监测产品的按区域持续精准监测以及未来预测能力】
Apache Echarts 是一个由百度开源的数据可视化，凭借着良好的交互性，精巧的图表设计，得到了众多开发者的认可。而 Python 是一门富有表达力的语言，很适合用于数据处理。当数据分析遇上数据可视化时，pyecharts 诞生了。
无论你是在与高管开会，还是在与数据狂人开会，有一件事是可以肯定的:总会看到一个直方图。
Severino Ribecca 是一位平面设计师，也是数据可视化的爱好者，他在自己的网站上收录了 60 种可视化图表样式以及它们分别适用于什么样的场景，并且推荐了相应的制作工具。
数据可视化的爱好者Severino Ribecca，他在自己的网站上收录了 60 种可视化图表样式以及它们分别适用于什么样的场景，并且推荐了相应的制作工具。
由于接的营销项目已经接近尾声， 终于有时间继续写点东西了。 之前写了几篇关于数据分析的文章，就有不少朋友问我怎么突然从营销改玩数据了？这其实是误解吧，营销和数据从来就不应该分家，营销需要数据来做研究、分析，也需要数据来考核、修正。关于两者合作产生的巨大化学反应，可以看看数据冰山大神的文章： 吉普自由之光：销量提升之道 就在刚刚，我在看亚洲微软研究院的关于用共享单车数据做城市规划的文章，很受启发。仅就单区域而言，已经分布着膜拜、ofo、永安行旗下的5-7种单车，共享单车的数据样本确实足够巨大，反应的是人口
在数据可视化领域，创建吸引人且具有信息量的统计图表是非常重要的。Seaborn 是一个基于 Matplotlib 的 Python 数据可视化库，它提供了更简单的方式来创建各种统计图表，并且具有更好的美观度和默认设置。本文将介绍如何使用 Seaborn 库创建吸引人的统计图表，并提供代码实例来帮助读者更好地理解。
进行研究时，选择图像模式一般很容易，说实话：向团队或客户传达图像模式有时要困难得多。不仅很难用外行术语解释某些图像模式（尝试向非数学家解释一个数学符号），而且有时，您还需要试图表示对各种模式需要依赖的条件……怎么说呢？
本次研究将以我生活了6年的合肥为例，利用静态POI数据对合肥中心城区进行分析研究，主要分为三个方面：城市功能区识别、城市休闲娱乐活力评价以及典型区域空间价值分析。
编译：佘彦遥 程序注释：席雄芬 校对：丁雪 原文链接：https://github.com/python-visualization/folium/blob/master/README.rst Folium是建立在Python生态系统的数据整理（Datawrangling）能力和Leaflet.js库的映射能力之上的开源库。用Python处理数据，然后用Folium将它在Leaflet地图上进行可视化。 概念 Folium能够将通过Python处理后的数据轻松地在交互式的Leaflet地图上进行可视化展示
FastQC——高通量测序质量控制工具。用于检查原始数据以确认是否存在质量问题或偏差。它可以作为交互式应用程序用于少量文件的即时分析，也可以非交互式地运行，适合于作为大规模分析流程的一部分。FastQC与特定的测序技术无关，因此可以用于查看各种组学的测序数据（包括不限于 WGS、WES、RNAseq、ChIP-seq、BS-Seq等）
在chip_seq数据分析中，peak calling是核心，得到peak区间之后，我们首先需要对peak进行注释。所谓的注释其实是一个比较宽泛的概念，其中包含了以下多种类型的注释信息
前面已经依序安装了meerkat 的环境和meerkat，运行了预处理一步，在相对应的bam文件目录下生成了大批文件，因此，当要用meerkat处理某个bam文件时，应先将该bam文件移动到专有的一个文件夹，manual中也建议这样用。
据世界自然基金会统计，1970-2016 年，全球代表物种种群数量减少了 68%，生物多样性不断下降。
说到使用Python来进行地图的可视化那就一定少不了Pyecharts的身影，本文小编就对Pyecharts可实现的地图可视化进行一番探究，看看其出来的效果如何
Q-Q plot是关联分析结果可视化的一种经典方案，这里的Q代表quantile, 分位数的意思，关联分析的Q-Q plot示意如下
5月1日以来，黄淮海流域旱情地区的日平均风云干旱指数（FYDI）如图3所示，5月中旬以来黄淮、江淮等地旱情发展，虽然5月22日至5月28日的局部降雨对旱情略微缓解，但是6月1日起，干旱指数梯度下降，旱情逐渐加剧。
不久前，我们邀请零售业分析大咖郑老师和大家分享了以服装零售为例，来探讨的零售分析模型。
前面我们写了一篇关于疫情数据自动获取，并且通过邮件定时发送的文章，感兴趣的同学的可以自己了解，我贴一下链接：
在我上一篇博客中，我们研究了如何依据数据趋势聚合数据。在本文中，我们将讨论如何以更有意义的方式将这些数据呈现给用户。
Seaborn是一个基于Python语言的数据可视化库，它能够创建高度吸引人的可视化图表。
本号之前就已经有一篇文章关于探索《泰坦尼克号》的生还数据案例，文章中完全使用 Python 分析出一系列数据背后的逻辑。
在本专栏或文集中，我曾多次使用ECharts绘制图表、进行可视化，也渐渐积累了30多个实例，本文对此前用过的所有图表和代码进行整理并分享，以给想绘制精美图表的人一点绵薄的帮助。其中全部实例已上传ECharts3官网的个人主页，如果觉得网页上一个个代码查看太麻烦，可以看评论区，去某号后台自取，全部代码和原图轻松到手，妈妈再也不用担心你的图丑破天际了，（逃）。
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