今天和大家一起学习一种可视化技术:构建树状热力图treemap。树形图易于可视化,且易于被人理解。树状图通过展示不同大小的矩形,以传达不同大小的数据量,一般认为,较大的矩形意味着占总体的一大部分,而较小的矩形意味着整体的一小部分。在本文中,云朵君将和大家一起学习如何使用Squarify库在 Python 中构建树形图。
在数据科学界,Jupyter Notebook是一个受欢迎的工具,采用率很高。本文旨在分享一些很酷的技巧和技巧,帮助您在使用Jupyter Notebook的同时提高效率。了解如何从Jupyter Notebook执行终端命令,通过隐藏输出加快速度,向Jupyter Notebook添加其他功能,等等!
本期推文的主要内容是散点图的绘制教程,所使用的数据关于全球教育水平划分的师生比例,涉及到的包主要为matplotlib和seaborn,当然用于数据处理分析的pandas和 numpy也必不可少。
matplotlib是python最著名的绘图库,它提供了一整套和matlab相似的命令API,十分适合交互式地进行制图。而且也可以方便地将它作为绘图控... matplotlib是python最著名的绘图库,它提供了一整套和matlab相似的命令API,十分适合交互式地进行制图。而且也可以方便地将它作为绘图控件,嵌入GUI应用程序中。它的文档相当完备,并且Gallery页面中有上百幅缩略图,打开之后都有源程序。因此如果你需要绘制某种类型的图,只需要在这个页面中浏览/复制/粘贴一下,基本上都能搞定。 这篇我
matplotlib 是python最著名的绘图库,它提供了一整套和matlab相似的命令API,十分适合交互式地进行制图。而且也可以方便地将它作为绘图控件,嵌入GUI应用程序中。它的文档相当完备,并且 Gallery页面 中有上百幅缩略图,打开之后都有源程序。因此如果你需要绘制某种类型的图,只需要在这个页面中浏览/复制/粘贴一下,基本上都能搞定。 —–引用自:http://hyry.dip.jp/pydoc/matplotlib_intro.html
如果说 pandas 是 python 中一个处理数据的好手,那么 matplotlib 则是把这个数据展现在人们眼球面前的使者,本篇我们来学习一下 matplotlib 的用法和 pyplot 的方式作图,他画图便捷,唯一不足的是我觉得它没有那么高大上。
由于最近开始使用R-ggplot2绘制一些可视化作品,也慢慢发现ggplot2绘图的方便之处,但毕竟开始于Python绘图,我们也不能落下
位于所有matplotlib.patch对象底层的对象是Path,它支持moveto,lineto,curveto命令的标准几个,来绘制由线段和样条组成的简单和复合轮廓。 路径由(x,y)顶点的(N,2)数组,以及路径代码的长度为 N 的数组实例化。 例如,为了绘制(0,0)到(1,1)的单位矩形,我们可以使用这个代码:
Matplotlib是一个Python 2D绘图库,能够以多种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版物质量的图形,用来绘制各种静态,动态,交互式的图表。
版权声明:本文为博主原创文章,允许转载,请标明出处。 https://blog.csdn.net/qwdafedv/article/details/82857011
图例非常容易使用,只要求用户命名图。Matplotlib将自动创建一个包含每个图形元素的图例。即使在大多数情况下,一个简单的legend() 调用就足够了,但图例还是提供了几个选项,允许我们自定义图例的各个配置。如使用
所有图形窗口都带有导航工具栏,可用于浏览数据集。 以下是工具栏底部的每个按钮的说明:
交通是产生温室气体排放的主要来源之一,而本期作为*(在模仿中精进数据可视化)*系列的第二期,将带大家以纯Python的方式对加拿大米西索加城市温室气体排放研究报告中的如图1所示的可视化作品进行复刻,它对温室气体排放来源中,交通方面的各排放源排放比例进行可视化:
有小伙伴说,使用 matplotlib 做出来的图表比不上其他的基于 js 包装的库(pyechart、bokeh、plotly等)漂亮,他们可以还可以交互。同时,基于 matplotlib 包装的 seaborn 似乎也比较省代码。
交通是产生温室气体排放的主要来源之一,而本期作为(在模仿中精进数据可视化)系列的第二期,将带大家以纯Python的方式对加拿大米西索加城市温室气体排放研究报告中的如图1所示的可视化作品进行复刻,它对温室气体排放来源中,交通方面的各排放源排放比例进行可视化:
Matplotlib是一个功能强大的数据可视化库,为数据科学家提供了丰富的工具和功能,可以以直观的方式呈现数据。
Python中,matplotlib可以视为数据可视化的基准和主力。尽管有许多其他的可视化库,但是matplotlib已经确立了一个标杆,在许多情况下,它都是健壮、可靠的可视化工具。在标准的绘图工作中
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
交流群里有读友提问:如何在地球投影中添加指定的纬圈。我抽空尝试了一下,分享给大家。
首先,我们需要安装 geopandas 和 shapely 库。可以通过以下命令来安装:
本文演示如何在Python中创建词云。词云是一种文本数据可视化,词云图中有些词更大、更粗,而另一些词则更小。通常,数据文本中提到的特定单词越多,这些单词在可视化中显示就越大。
一位同事带来了一个挑战-建立一个计算机视觉模型,该模型可以在视频中插入任何图像而不会扭曲移动的对象。正如所想象的那样,这是一个非常有趣的项目,而对此进行了大量工作。
基于很多同志询问添加经纬度办法,系统性重编了地图的经纬度添加方式。各种投影中以矩形投影PlateCarree最为方便,可以套用matplotlib.mticker的形式。在最新的0.18版本的cartopy中,虽然还不完善,但是终于能直接绘制兰勃脱下的标签了。墨卡托在官网上有示例。
在进行数据可视化的时候,通常可以通过散点图比较直观的查看数据的分布情况。但是当数据量大且分布比较集中的时候就没那么容易确定数据的分布了,这时候可以通过绘制密度或是热力图直观获取数据分布情况。
matplotlib 使用了许多用户界面工具包(wxpython,tkinter,qt4,gtk 和 macosx),为了支持交互式平移和缩放图形等功能,拥有一套 API 通过按键和鼠标移动与图形交互,并且『GUI中立』,对开发人员十分有帮助,所以我们不必重复大量的代码来跨不同的用户界面。虽然事件处理 API 是 GUI 中立的,但它是基于 GTK 模型,这是 matplotlib 支持的第一个用户界面。与标准 GUI 事件相比,被触发的事件也比 matplotlib 丰富一些,例如包括发生事件的matplotlib.axes.Axes的信息。事件还能够理解 matplotlib 坐标系,并且在事件中以像素和数据坐标为单位报告事件位置。
在前三篇文档中我们大概学习了成交量指标、价格指标和重叠研究指标(均线相关),其中成交量就是多空双方的力量对比指标,经过作图发现能量潮和ADOSC指标比较好,其均通过成交量的统计得出。如果其趋势向上表示上涨力量较大,反正空方占优。但是再具体实践中还需要对风格切换的关键点进行仔细翔实。除此之外就是价格指标,价格指标只是单纯的试图通过数学计算得出能够代替所有交易价格的这样一个价格,通过仔细思考,我们发现典型价格比较好,因为每日的交易的最终图像是五边形,使用收盘价做处理其实是合理的,我记得有一篇论文他们就是采用的收盘价做五边形的定点。当然加权收盘价也是比较重要的,加权收盘价通过给收盘价更好的次数,使得加权收盘价总是大于或小于真实的收盘价。为什么这么计算的原因在于一个基础性的假设,这个假设就是收盘价在某种程度上代表未来,加权收盘价就是放大这种效果,通过与趋势线的对比可能会好于真正的收盘价的比较。在最后的一篇文档中,我们学习了重叠性研究指标,发现重叠性就是均线指标。首先就是布林带,通过对收盘价的统计,画出价格的的波动范围,主要用上轨、下轨和中轨,中轨采用的是均线。这其中有几种形态分别为喇叭口和收紧。这种形态的产生也和布林线的统计有关,一般来说横盘是收紧,上升和下降均为喇叭口。这块和kdj结合比较好,因为kdj就是用来识别底部的指标,而布林线能够提供上升的参考。在均线指标中还有更加平滑的T3和对当日给予更大权重的移动加权平均法(原理和典型价格一样)。都有不错的表现,在实际使用中我们可以采用T3才替代趋势线(均线)。
Pandas 是一种非常流行的数据分析工具,同时它还为数据可视化提供了很好的选择。
案例代码已上传:Github https://github.com/Vambooo/SeabornCN
说到生产调度,就不得不提甘特图这东西,可以用它来直观看调度的情况,非常方便。比如下图中:
Echarts 是一个由百度开源的数据可视化工具,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 就不用多说了。
不过有些小伙伴也会遇到不少问题,比如选择何种图表,以及如何制作,代码如何编写,这些都是问题!
算法:图像正转是通过原始图像中被展开的圆形区域参数构造顺时针展开后的矩形区域,然后根据坐标映射关系将像素值依次填充进去即可。一个标准的圆形区域展开为矩形区域,而展开后的矩形区域高度即是圆形区域的半径r,展开后的矩形区域长度自然是2Πr。
算法:图像反转是通过原始图像中被展开的圆形区域参数构造逆时针展开后的矩形区域,然后根据坐标映射关系将像素值依次填充进去即可。一个标准的圆形区域展开为矩形区域,而展开后的矩形区域高度即是圆形区域的半径r,展开后的矩形区域长度自然是2Πr。 注意:加入了捕获异常代码防止超出原始图像的边界的情况发生。
数据集一共有7000多张照片,是来自The Oxford-IIIT Pet Dataset,这个数据集是一个宠物图像数据集,包含了37种宠物,每种宠物200张左右宠物图片,该数据及同时包含宠物分类,头部轮廓标注和语义分割信息。
我们使用机器学习的方法完成人脸检测,首先需要大量的正样本图像(面部图像)和负样本图像(不含面部的图像)来训练分类器。我们需要从其中提取特征。下图中的 Haar 特征会被使用,就像我们的卷积核,每一个特征是一 个值,这个值等于黑色矩形中的像素值之后减去白色矩形中的像素值之和。
很多人觉得tkinter对于PythonGUI编程来说是一块鸡肋,属于入门的级的Python库。其实,tkinter没有你想象中那么一无是处。
(1)安装机器学习必要库,如NumPy、Pandas、Scikit-learn等;
首先构造数据,这里注意构造的是一维数组可以使用pandas中的Series,如果是二维数组使用DataFrame。
OpenCV是一个功能强大的开源计算机视觉和机器学习软件库,它在图像处理和视频分析领域得到了广泛应用。OpenCV最初由英特尔公司于1999年发起并支持,后来由Willow Garage和Itseez(现在是Intel的一部分)维护。它是为了推动机器视觉领域的实时应用而开发的。OpenCV提供了丰富的算法,包括但不限于图像处理、物体和特征检测、物体识别、3D重建等。这些算法经过优化,可以在多种硬件平台上高效运行。OpenCV被广泛应用于面部识别、物体识别、运动跟踪、机器人视觉以及许多其他的计算机视觉应用中。
在本章中,您将学习 - 使用模板匹配在图像中查找对象 - 你将看到以下功能:cv.matchTemplate(),cv.minMaxLoc()
模板匹配是一种搜索和寻找模板图像在大图像中的位置的方法。OpenCV为这个目的提供了一个函数cv.matchTemplate()。它只是将模板图像在输入图像上滑动(如二维卷积),并比较模板和模板图像下的输入图像补丁。OpenCV中实现了几种比较方法。(你可以查看文档以了解更多细节) 它返回一个灰度图像,其中每个像素表示该像素的邻近区域与模板的匹配程度。
前两天看到一篇论文《基于EMV指标的量化交易策略在我国A股市场的研究》,想想看我们学习talib中居然没有这个指标,至少目前还没碰见。作者通过EMV指标实现了年化20%的收益。对于一个本着学习目的的我来说,学一学EMV指标确实挺好。想想看要是自己也能开发这样一套系统的话,想想都觉得美滋滋。但毕竟咋不是专业的,野路子就要咋不断的动手了,希望黄天不负有心人吧!
上一篇文章如何选用最合适的图形表达数据?我的一个思路,我们探讨了数值型变量如何选图的一些技巧,今天讨论分类型变量选图策略。
计算沿正交方向到主成分分析分布的宽度。主轴是通过旋转点并在Y轴上取max来实现的。
Matplotlib 是一个 Python 绘图库,可以跨平台生成各种硬拷贝格式和交互式环境的出版品质数据。
对计算机而言,能够“看到”的是图像被编码之后的数字,它很难理解高层语义概念,比如图像或者视频帧中出现的目标是人还是物体,更无法定位目标出现在图像中哪个区域。目标检测的主要目的是让计算机可以自动识别图片或者视频帧中所有目标的类别,并在该目标周围绘制边界框,标示出每个目标的位置,如 图1 所示。
多层感知机在单层神经网络的基础上引入了一到多个隐藏层(hidden layer)。如图所示的隐藏层一共有5个隐藏单元。由于输入层不涉及计算,因此这个多层感知机的层数为2。如图所示的多层感知机中的隐藏层和输出层都是全连接层。
Harris 角点检测器是检测两个边缘角点的常用方法。 它寻找窗口(也称为邻域或补丁),其中窗口的小移动(想象摇动窗口)使窗口内的像素内容产生大的变化。
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