大部分情况下，地理绘图可使用 Arcgis 等工具实现。但正版的 Arcgis 并非所有人可以承受。本文基于 Python 的 cartopy 和 matplotlib 等库，为地理空间绘图的代码实现提供参考。
在前面的基于geopandas的空间数据分析系列文章中，我们已经对geopandas的基础知识、基础可视化，以及如何科学绘制分层设色地图展开了深入的学习，而利用geopandas+matplotlib进行地理可视化固然能实现常见的地图可视化，且提供了操纵图像的极高自由度，但对使用者matplotlib的熟悉程度要求较高，制作一幅地图可视化作品往往需要编写较多的代码。
在前面的基于geopandas的空间数据分析系列文章中，我们已经对geopandas的基础知识、基础可视化，以及如何科学绘制分层设色地图展开了深入的学习，而利用geopandas+matplotlib进行地理可视化固然能实现常见的地图可视化，且提供了操纵图像的极高自由度，但对使用者matplotlib的熟悉程度要求较高，制作一幅地图可视化作品往往需要编写较多的代码，而geoplot基于geopandas，提供了众多高度封装的绘图API，很大程度上简化了绘图难度，就像seaborn之于matplotlib。
在matplotlib和cartopy中，其常见的绘图命令，若是带有颜色映射的collection（s）类，则基本都可以引入cmap与colorbar功能来分析数据。cmap即是颜色映射表，colorbar即是颜色分析色条，前者只起到对绘图对象上色的功能，后者实现色阶与数值的对应。
在上一篇文章中我们详细学习了geoplot中较为基础的三种绘图API：pointplot()、polyplot()以及webmap()，而本文将会承接上文的内容，对geoplot中较为实用的几种高级绘图API进行介绍。
❝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
NumPy也可以画图吗？当然！NumPy不仅可以画，还可以画得更好、画得更快！比如下面这幅画，只需要10行代码就可以画出来。若能整明白这10行代码，就意味着叩开了NumPy的大门。请打开你的Python IDLE，跟随我的脚步，一起来体验一下交互式编程的乐趣吧，看看如何用NumPy画图，以及用NumPy可以画出什么样的图画来。
❝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
颜色太乱，用8种颜色代表8个指标，除了添乱以外，没有一点好处，实际上，标签 C1, C2，… 已经表达了指标信息，再用颜色表达指标是“资源”的浪费！
大家好我是费老师，matplotlib作为数据可视化的强力工具，可以帮助我们自由创作各式各样的数据可视化作品，其中matplotlib.pyplot.table模块就专门用于绘制「表格」，但是由于参数复杂，且默认样式单一简陋，想基于它绘制出美观的表格需要花费不少功夫。
大家好我是费老师，matplotlib作为数据可视化的强力工具，可以帮助我们自由创作各式各样的数据可视化作品，其中matplotlib.pyplot.table模块就专门用于绘制表格，但是由于参数复杂，且默认样式单一简陋，想基于它绘制出美观的表格需要花费不少功夫。
在日常做CV的过程中，慢慢的就得去琢磨怎么使用一些直观的方式来展现数据，甚至来展现一些图片的区别。在Python中，我们经常会用到matplotlib这个2D绘图库来绘制图形。在matplotlib能够绘制的种类很多，在这篇文章中，我会通过绘制直方图来去展现一些常用的绘图技巧和方式。写很长的东西不一定专业，只能帮助你对一个概念有一个快速入门，知识体系能稍微系统一点而已。抛砖引玉，大家共同学习。
在Excel过往的大量功能辅助中，其实很少使用替换这样的操作，因为对数据源进行了无法回溯还原的破坏作用。
【本文内容需要前期基础知识准备较为充分，但是，当你充分理解并完成了本文的内容，这将变成一个通用的可配置的格式化表单数据转换工具，以后只需要根据实际表单的格式情况，做好映射表的配置，即可实现相应表单数据的转换，一劳永逸。】
小勤：但是有个问题啊，比如构造出来行标和列标了，但通过表里转换的列标是文本，在PQ里用跨表引用数据的方式好像不行呢。
数据可视化是数据分析与数据科学工作中的重要组成部分，而Matplotlib与Seaborn作为Python最常用的绘图库，其掌握程度直接影响到面试表现。本篇博客将深入浅出地探讨Python面试中与Matplotlib、Seaborn相关的常见问题、易错点，以及如何避免这些问题，同时附上代码示例以供参考。
Gson[1] 是 Google 推出的 Java Json 解析库，具有接入成本低、使用便捷、功能扩展性良好等优点，想必大家都很熟悉了。在这篇文章里，我们将讨论 Gson 的基本用法和以及主要流程的源码分析。
在上一篇文章中，我为大家介绍了不久前发布的geopandas 0.10版本的诸多新特性，而其中介绍到的地图可视化新方法explore()只是一带而过，没有仔细为大家介绍其功能用法。今天的文章我就将为大家详细介绍新版geopandas中，利用explore()制作在线地图可视化的方法：
通过前面的文章，我们已经对geopandas中的数据结构、坐标参考系、文件IO以及基础可视化有了较为深入的学习。
参考： https://datawhalechina.github.io/fantastic-matplotlib/%E7%AC%AC%E4%B8%80%E5%9B%9E%EF%BC%9AMatplotlib%E5%88%9D%E7%9B%B8%E8%AF%86/index.html
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在MFC软件开发中，界面操作或者线程之间通信都会经常用到消息，通过对消息的处理实现相应的操作。 比较典型的过程是，用户操作窗口，然后有消息产生，送给窗口的消息处理函数处理，对用户的操作做出响应。
通过前面的文章，我们已经对geopandas中的数据结构、坐标参考系、文件IO以及基础可视化有了较为深入的学习，其中在基础可视化那篇文章中我们提到了分层设色地图，可以对与多边形关联的数值属性进行分层，并分别映射不同的填充颜色，但只是开了个头举了个简单的例子，实际数据可视化过程中的分层设色有一套策略方法。
当谈到Python数据可视化时，大多数人首先想到的可能是使用matplotlib、seaborn或Plotly等库来创建简单的图表。然而，随着数据科学领域的不断发展，我们需要更多的自定义和高级技巧来呈现数据。在本文中，我们将探讨Python数据可视化的高级技巧，重点介绍自定义颜色映射和标签的方法。
一个合适的渐变色可以让我们的热图更加的美观，在matplotlib中内置了许多的渐变色，如何挑选合适的渐变色就诚成为了一个问题，这么多的渐变色，其分布有没有什么规律，挑选的时候有没有什么技巧呢？
DaVinci Resolve Studio 18 for Mac是一款Mac的达芬奇调色软件，DaVinci Resolve 18是一次重大更新，这一版本汇集了超过100项新功能和200项改进！调色页面设立了新的HDR调色工具，重新设计了一级校色控制工具，并添加了基于AI的Magic Mask遮罩等功能。Fairlight更新了能提高工作效率的鼠标和键盘编辑选择工具，以及Fairlight Audio Core和FlexBus新一代音频引擎和总线架构，能支持多达2000条轨道处理！此外，软件还为剪辑师提供了元数据场记板视图，添加了媒体夹分隔线，用于音频修剪的波形图缩放显示，智能画面重构、统一检查器和数十项可为您节省时间的实用工具。
绘图图例标识离散点的离散标签。对于基于点，线条或区域颜色的连续标签，带标签的颜色条可能是一个很好的工具。在 Matplotlib 中，颜色条是一个单独的轴域，可以为绘图中的颜色含义提供见解。原书是黑白打印的，但是在线版本是彩色的，你可以在这里看到全彩的图形。我们首先为绘图配置笔记本，并导入我们将使用的函数：
无论你是入门新手还是摄影专家，泼辣修图都可以满足你的一切需求。对于入门新手而言，泼辣修图搭载的先进自动增强工具和富有创意的图像滤镜，可以帮助他们快速雕琢图像的每一个细节。对于摄影专家而言，图层混合、局部调整、曲线工具等等功能则是他们青睐有加的专业特性。泼辣修图专业版是一款强大的专业修图软件，拥有上百款调色工具还有丰富的图层素材， 更有智能的人像修饰面板，具备物体识别的智能蒙板，高效的滤镜管理系统和强大的文字工具，支持批量处理。一切围绕摄影，无论是新手还是专业用户，都能得心应手。
此图显示了内部类到数据库表的映射 表格顶部左边表示表名(如xwikidoc)，右边表示Java类(如XWikiDocument) 表格第二行起，在左边列表示表中列的名称，在右边列表示可以通过对应类get方法访问这些值 通过sql查询语句：
颜色显然比图形风格的其他方面都更加重要，因为颜色使用得当就可以有效显示或隐藏数据中的特征。有许多的好资源都可以了解关于在可视化中使用颜色的技巧，推荐Rob Simmon的《series of blog posts》和这篇进阶的技术文章,matplotlib文档现在也有一个很好的教程，说明了如何在内置色彩映射中构建的一些感知特性。
我们在操作数据库时候一般都是通过sql代码来操作mysql数据库中相关数据，这就需要懂得sql语句，那么怎么样才能在不懂sql语句的情况下通过我们所学的python代码来实现对mysql数据库的操作？
在上一篇文章《用Python画一个中国地图》中，我们简单描述了一下如何用Python快速画出一个中国地图的轮廓，似乎没有什么实用价值，这一次我们用实际数据填充它，使它看上去更有意义。
Material Design 是 Google 打造的、具有超强表现力和适应性的设计系统，包含设计准则、组件和工具，助力实现用户界面设计的最佳实践。Material Design 是开源开放的，提供了一个可自定义的大型组件库，能够满足各种样式和品牌需求，从而可以帮助您的团队在 Android、Flutter 和 Web 领域创造高质量的数字体验。
http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/37742423
R中的ggplot2是一个非常强大灵活的数据可视化包，熟悉其绘图规则后便可以自由地生成各种可视化图像，但其默认的色彩和样式在很多时候难免有些过于朴素，本文将要介绍的ggthemr包专门针对原生ggplot2图像进行美化，掌握它之后你就可以创作出更具特色和美感的数据可视化作品。
折线图（Line Plot）：用于显示数据随时间或其他连续变量的变化趋势。在实际项目中，可以用于可视化模型性能随着训练迭代次数的变化。
最近没什么事情，看了一些关于内网穿透的文章，因我本身已是做微信开发相关的工作，对这部分关注的比较多，现分享给大家。
深色模式（Dark Mode）在iOS13 引入该特性后各大应用和网站都开始支持了深色模式。在这之前，深色模式更常见于程序IDE开发界面和视频网站界面。前者通过降低屏幕亮度，使得使用人员长时间盯着屏幕眼睛没有那么疲惫；后者通过深色模式来降噪，从而突出主体内容部分。快速开发一个深色模式难吗？在支持css自定义属性（又称css变量，css variables）的现代浏览器里，可以说是相当的容易。甚至可以在运行时实时新增主题，摆脱传统css主题文件加载模式下的主题需要预编译内置不能随时修改的弊端。下面我们来看一下如何使用css自定义属性来完成深色模式和主题化的开发。
BPF是近年来Linux 系统技术领域一个巨大的创新。作为 Linux 内核的一个关键发展节点，其重要程度不亚于虚拟化、容器、SDN 等技术。
在大规模的缓存应用中，应运而生了分布式缓存系统。key-value如何均匀的分散到集群中？最常规的方式莫过于hash取模的方式。比如集群中可用机器适量为N，那么key值为K的的数据请求很简单的应该路由到hash(K) mod N对应的机器。但是在一些高速发展的web系统中，这样的解决方案仍有些缺陷。随着系统访问压力的增长，缓存系统不得不通过增加机器节点的方式提高集群的相应速度和数据承载量。增加机器意味着按照hash取模的方式，在增加机器节点的这一时刻，大量的缓存命不中，缓存数据需要重新建立，甚至是进行整体的缓存数据迁移，瞬间会给DB带来极高的系统负载，设置导致DB服务器宕机。
今天小编来为大家分享一个有趣的可视化技巧，如何从图片中提取颜色然后绘制成可视化图表，如下图所示
map 指令是由 ngx_http_map_module 模块提供的，默认情况下安装 nginx 都会安装该模块。
url匹配成功找到视图函数中对应的类，然后这个类回到请求头中找到对应的Request.Method如果客户端以post的方式提交请求，就执行类中的post方法如果客户端以get的方式提交请求，就执行类中的get方法
在我们日常的开发中，集合占据着举足轻重的地位。在不同的情况下，我们会去选择性能更佳（或更安全的）集合类作为一个容器去存储数据。在接下来的几节中，我会带着大家对于集合的知识进行一次系统的深入梳理，相信梳理过后，面试或日常开发再遇到有关集合的问题对我们来说都不会是问题了。
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