这里是一个简短的教程,示例和代码片段的集合,展示了一些有用的经验和技巧,来制作更精美的图像,并克服一些 matplotlib 的缺陷。
在数据可视化时,除了展示数据的某个具体指,其置信区间也具有非常重要的参考意义,下图是一个典型的线性回归的拟合结果
Python画弯矩图,都以分段直线近似代替曲线,分段越多,越接近真实的弯矩曲线,就像这样
创建一个队列,该队列以先入先出的顺序将元素从队列中取出。FIFOQueue具有有限的容量;支持多个并发的生产者和消费者;并提供准确的一次交货。FIFOQueue包含一个包含最多容量元素的列表。每个元素都是一个定长张量元组,张量的d类型由d类型描述,其形状由shapes参数可选地描述。如果指定了shapes参数,则队列元素的每个组件必须具有各自的固定形状。如果未指定,则不同的队列元素可能具有不同的形状,但是不允许使用dequeue_many。
这里主要是用到了fill_between函数。这个函数很好理解,就是传入x轴的数组和需要填充的两个y轴数组;然后传入填充的范围,用where=来确定填充的区域;最后可以加上填充颜色啦,透明度之类修饰的参数。
很高兴再次见到生信技能树的粉丝们,我是技能树VIP小编tsznxx,目前在安德森肿瘤医院工作,记忆力好的小朋友应该对我之前的教程有印象: 用GenePred注释文件进行数据分析 在那里我用了最优雅的方式来解决基因结构的呈现方式,希望对大家胃口。 如何下载注释文件并查看基因结构 对bed格式的基因组区间文件进行基因注释 生物信息学技能面试题(第3题)-探索人类基因组注释文件 生物信息学技能面试题(第5题)-根据GTF画基因的多个转录本结构 这里我将带来完全不一样的教程: 人生苦短 我用Python! 之前用过
FiveThirtyEight网站,也称作538,是一个专注于民意调查分析,政治,经济与体育的博客。网站于2008年3月7日建立,其名称来源于美国选举人团中选举人的数量,该网站集政治(Politics)、运动(Sports)、科学与健康(Science&Health)、经济(Economics)、文化(Culture)于一身,涉及面非常之广。作为可视化练习教程,我们关注的是其优秀的可视化作品。今天的推文就是对其中一副可视化作品进行仿制。如下所示(https://fivethirtyeight.com/features/fandango-movies-ratings/):
本节提要:不满意最开始那一版的折线图教程,所以进行了这一强化版的撰写。主要针对matplotlib中的折线图,对关键字指令升级梳理,希望能帮助新入门的小伙伴。
Process builder 是 Delmia Apriso 中主要的业务流程管理工具,也是DELMIA 更广泛的 Apriso 制造运营管理解决方案的核心应用程序, Process Builder 允许使用屏幕流管理设计方法和实体(如项目、屏幕、布局、视图和操作(函数))创作用户界面和业务逻辑。该应用程序能够快速方便地管理和修改开发的设计,使您能够根据需要随时更改业务流程。由于增强了对可重用性的支持,以前开发的逻辑可以在新的设计中快速重用。
我们在上一节中看到,NumPy 的通用函数如何用于向量化操作,从而消除缓慢的 Python 循环。向量化操作的另一种方法是使用 NumPy 的广播功能。广播只是一组规则,用于在不同大小的数组上应用二元ufunc(例如,加法,减法,乘法等)。
今天我们将学习如何填充Matplotlib中的线图。这不仅可以使我们的图表看起来更专业,而且我们还可以通过根据特定阈值填充区域来添加有用信息。
本文代码重点在于演示Python扩展库matplotlib.pyplot中fill_between()函数的用法。 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 生成模拟数据 x = np.arange(0.0, 4.0*np.pi, 0.01) y = np.sin(x) # 绘制正弦曲线 plt.plot(x, y) # 绘制基准水平直线 plt.plot((x.min(),x.max()), (0,0)) # 设置坐标轴标签 plt.xla
使用matplotlib的pyplot模块,可以供用户直接使用最重要的绘图命令。多数情况下,我们希望创建一个图形并且立即展示出来,但是有时如果生成要通过更改其属性来修改的图形,就需要用面向对象的方式来处理图形对象。
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np y = np.arange(0.0, 2, 0.01) x1 = np.sin(2 * np.pi * y) x2 = 1.3 * np.sin(4 * np.pi * y) fig, [ax1, ax2, ax3] = plt.subplots(1, 3, sharey=True, figsize=(6, 6)) ax1.fill_betweenx(y, 0, x1) ax1.set_title
❝本文完整代码及数据已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/FefferyViz ❞ 1 简介 最近几个月一是工作繁忙,二是将业余的注意力多数放在Dash系列教程的撰写上,因此费老师我已经很久很久很久没有更新过「在模仿中精进数据可视化」系列文章了😶,今天继续第9期~ 我们今天要绘制的数据可视化作品,灵感来源于DT财经某篇文章的一幅插图,原图如下: 📷 图1 这幅图其实可以说是柱状蝴蝶图的一种变种,用极坐标系代替平面坐标系,左上和右下彼此分离相对的半圆均以逆时针
汉普尔滤波法(Hampel filter)是检测和处理时间序列数据中离群值的一种稳健的方法。它依赖于中位数绝对偏差(MAD)[2] 并采用滚动窗口来识别离群值。MAD 是一种稳健的数据离散度量,以偏离中值的绝对偏差的中值计算。推荐关注@公众号:数据STUDIO 更多优质好文~
有时候需要展示连续变量的误差,matplotlib通过plt.plot和plt.fill_between来实现。下面通过Scikit-Learn程序库的API里面的高斯过程回归方法来演示。这是用一种非常灵活的非参数方程对带有不确定性的连续测量变量进行拟合的方法。
C# 中try块可以捕获测试代码块中的错误。catch块可以处理错误。finally块无论是否try和catch块出现异常都可以执行代码。本文主要介绍C# try catch finally异常处理(Exception)。
❝本文完整代码及数据已上传至Github仓库https://github.com/CNFeffery/FefferyViz ❞ 1 简介 最近几个月一是工作繁忙,二是将业余的注意力多数放在Dash系列
对于任何科学测量,误差的准确计算几乎与数字本身的准确报告一样重要,甚至更重要。例如,假设我正在使用一些天体物理观测来估计哈勃常数,即宇宙膨胀率的局部测量值。我知道目前的文献显示,它是大约71 (km/s)/Mpc,我用我的方法测得的值为74 (km/s)/Mpc。这些值是否一致? 鉴于此信息,唯一正确的答案是:没有办法知道。
一般面试中java Exception(runtimeException )是必会被问到的问题
大家好我是费老师,我写过很多篇介绍geopandas相关技术的文章,而geopandas之所以如此高效易用,成为Python GIS生态中的翘楚,离不开其底层依赖库shapely对其矢量计算功能的支持。
类格式错误。当Java虚拟机试图从一个文件中读取Java类,而检测到该文件的内容不符合类的有效格式时抛出。
NumPy广播的优点是在复制值得过程中没有占用额外得空间,但是在我们考虑广播时,它是一种有用的思维模型。 例如如下对三维数组数值扩展
https://nbviewer.jupyter.org/github/matplotlib/AnatomyOfMatplotlib/blob/master/AnatomyOfMatplotlib-Part2-Plotting_Methods_Overview.ipynb
ECMAScript 有 5 种原始类型(primitive type),即 Undefined、Null、Boolean、Number 和 String
知识是需要积累的,有些冷知识、骚操作,你可能现在不需要,但是只有当你玩儿过,以后再碰到这个需求,你才会有印象,方便查询。
Exception和从它派生而来的所有异常都是所有应用程序能够catch到的,并且可以进行异常错误恢复处理的异常类型。而Error则表示java系统中出现了一个非常严重的异常错误,并且这个错误可能是应用程序不能恢复的。
欢迎来到Python for Finance教程系列的第4部分。 在本教程中,我们将基于Adj Close列创建烛形/ OHLC图,这将允许我介绍重新采样和其他一些数据可视化概念。
python提供了常用的数据结构,其中之一就是set,python中的set是不支持索引的、值不能重复、无需插入的容器。
填充颜色、设置坐标轴及坐标轴标签。这里重点是颜色填充函数:Axes.fill_between()
用两个双字节的形式表达字符时,如果直接在\u后面跟上超过0xFFFF的数值(比如\u20BB7),JavaScript会理解成\u20BB+7。由于\u20BB是一个不可打印字符,所以只会显示一个空格,后面跟着一个7。
你可能听说过核密度估计(KDE:kernel density estimation)或非参数回归(non-parametric regression)。你甚至可能在不知不觉的情况下使用它。比如在Pyt
昨天早上一看到报的问题就惊呆了,还能好好用JQ吗?今日早读文章由@我是离心授权分享。
1. 为什么Java不支持运算符重载? 为什么 C++ 支持运算符重载而 Java 不支持? 有人可能会说+运算符在 Java 中已被重载用于字符串连接。 与 C++ 不同,Java 不支持运算符重
使用Python中的三个库可以优雅地进行数据分析,得到一只野生的Matlab,这三个库是numpy,pandas 和 matplotlib。 numpy是高性能科学计算和数据分析的基础包,其array多维数组拥有丰富的数据类型,基于向量化技术可以有效代替循环,代码简单速度极快。
函数式编程是一种编程范式,我们在其中尝试以纯数学函数风格绑定所有内容。它是一种声明式的编程风格。它的主要焦点是“要解决什么”,而命令式风格的主要焦点是“如何解决”。它使用表达式而不是语句。计算表达式以产生值,而执行语句以分配变量。
**range() 和 xrange() 是两个函数,**可用于在 Python的 for 循环中迭代一定次数。在 Python 3 中,没有 xrange,但 range 函数的行为类似于 Python 2 中的 xrange。如果要编写可在 Python 2 和 Python 3 上运行的代码,则应使用 range()。
Python列表是一种强大的数据结构,用于在程序中存储和操作一系列的值。列表是可变的(mutable),可以动态地增加、删除和修改其中的元素。在Python中,列表是最常用的数据结构之一,被广泛应用于各种编程场景,从简单的数据处理到复杂的数据结构和算法。本文将介绍Python列表的基本概念、常用操作以及一些实际应用。
mtools是一组帮助脚本,可用于解析、过滤和可视化MongoDB的日志文件(mongod,mongos)。 mtools还包括mlaunch,您可以使用mlaunch可以在本地设备上快速搭建复杂的MongoDB测试环境。
断言条件,指定为有效的 MATLAB 表达式。如果 cond 为 false,assert 函数会引发错误。cond 可以包含关系运算符(例如 < 或 ==)和逻辑运算符(例如 &&、|| 或 ~)。使用逻辑运算符 and 和 or 创建复合表达式。MATLAB 按照运算符优先级规则从左至右计算复合表达式。
在上一篇文章中,我们了解了时间序列图表的绘制方法,效果如下(滑动以浏览),对以往的工作做个总结。目的就是简化大家代码的书写过程,拓宽绘图方法,为科研和商业绘图提供帮助。
任何函数值都符合原始类型function,它对函数的形参类型或函数返回值的类型没有任何限制。自定义函数类型值用于对符合函数值的签名设置类型限制。
NumPy 的一个重要部分是能够执行快速的逐元素运算,包括基本算术(加法,减法,乘法等),和更复杂的运算(三角函数,指数函数和对数函数等)。Pandas 从 NumPy 继承了大部分功能,我们在“NumPy 数组上的计算:通用函数”中介绍的ufunc对此至关重要。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云