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python heatmap

python是用皮尔逊相关系数来查看两者之间的关联性 #encoding:utf-8 import numpy as np import pandas as pd from matplotlib

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这个Python,十分精美!

这是今天我制作完成的一个(heatmap),看起来还比较美观。 的x轴表示常见的水果,y轴表示月份,每个色块的颜色值代表销量,颜色越接近红色表示对应水果在对应月份的销量越大。 这个的几个主要特点: 1. 一个最大特点,每个色块间有一定间隔,因此对比度会更加强烈 2. x轴、y轴属性配置完全相同,因此看起来比较匀称统一 3. 使用pyecharts编写,代码具有很强的复用性,可以方便地应用在其他显示中 需要获取此完整源码,以及之前所有可视化作品源码的,只需在下面公众号里回复:geo

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    使用Python绘制的库 pyHea

    pyHeatMap 详细介绍 这是一个生成的小程序,基于 Python 和 PIL 开发。 程序截: 点击 ? ? easy_install 安装: easy_install pyheatmap 通过源码安装: git clone git://github.com/oldj/pyheatmap.git cd pyheatmap python

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    python matplotlib imshow坐标替换映射实例

    今天遇到了这样一个问题,使用matplotlib绘制数组中横纵坐标自然是片的像素排列顺序, 但是这样带来的问题就是画出来的x,y轴中坐标点的数据任然是x,y在数组中的下标, 实际中我们可能期望坐标点是其他的一个范围 ,如: ? for cmap_category, cmap_list in cmaps: plot_color_gradients(cmap_category, cmap_list, nrows) #十分类散点绘制 randdata[:,1], c=z, vmin=0, vmax=10, s=35,edgecolors='k', cmap=cm) plt.colorbar(sc) plt.show() 以上这篇python matplotlib imshow坐标替换/映射实例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考。

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    使用OpenCV和Python构建运动视频

    | Medium 编辑 | 代码医生团队 介绍: OpenCV(或称为“ 开源计算机视觉”)是英特尔于1999年开发的一个库,主要针对计算机视觉和实时视频操作,它使用C ++编写,但受不同语言(包括Python 背景减法会创建一个代表帧背景(像的静态部分)的蒙版,并且对于每个帧,它都会减去前一个。 对该算法如何工作的两个主要步骤进行简要概述: 背景初始化:在第一步中,通过冻结第一帧来计算背景模型。 最后当已经针对每个帧完成了先前描述的操作时,将颜色应用于掩模,并且掩模与当前帧合并。 ? 从上到下,从左到右:当前帧,当前最终帧,已过滤的当前帧,自应用帧0起具有所有蒙版的帧。 为了使视频逐帧显示的发展过程,可以保存每个帧,然后对于每个帧,使用cv2它可以编写视频: video = cv2.VideoWriter('output.avi', fourcc, 30.0, (width

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    使用Python绘制点击

    via: http://blog.csdn.net/wenyusuran/article pyHeatMap是一个使用Python生成的库,基本代码是我一年多之前写的,最近把它从项目中抠出来做成一个独立的库并开源 /hit.png") hm.heatmap(save_as="d://python/heat.png") if __name__ == "__main__": main() 输入的数据为形如 目前这个库可以生成两种片:点击。 点击效果如下: ? 效果如下: ? 绘制片时,还可以指定一个底,这个底可以是任意像,也可以是另一个点击。 关于绘制中用到的方法,可以参考我以前的文章,比如 关于网页点击、 http://oldj.net/article/page-heat-map/ 关于的色盘 http://oldj.net /article/heat-map-colors/ 其中绘制中还用到了 Bresenham画圆算法 http://oldj.net/article/bresenham-algorithm/

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    Python绘制日历

    本文以2019年全国各城市的空气质量观测数据为例,利用matplotlib、calmap、pyecharts绘制日历。在绘之前先利用pandas对空气质量数据进行处理。 如果要绘制全年的日历或者,首先要将所有的数据进行合并处理。 上饶', '温州', '吉安', '赣州', '福州', '龙岩', '厦门', '泉州' ] sub = aqi[cities[::-1]] 绘制 2019年10月-12月各城市的AQI日变化 绘制日历 python中关于绘制日历的工具相对较少,没有特别有些的工具。下面分别使用calmap和pyecharts绘制日历。 2019年北京市AQI日历 绘制也可以使用seaborn,不需要单独码很多代码,而且功能要更多一些。python在绘制日历方面不是非常友好,相比之下,pyecharts更有优势。

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    Python数据可视化

    ——《马男波杰克》 [nmjk5dfnd.jpeg] 文章目录 一、matplotlib绘制 二、seaborn绘制 :通过颜色深浅变化,优雅地展示数据的差异。 一、matplotlib绘制 Matplotlib是Python著名的2D绘库,该库仿造Matlab提供了一整套相似的绘函数,用于绘和绘表,是强大的数据可视化工具和做库,且绘制出的形美观 二、seaborn绘制 Seaborn是基于matplotlib的Python可视化库。它提供了一个高级界面来绘制有吸引力的统计形。 如果是DataFrame,则df的index/column信息会对应到heatmap上,即df.index对应到的x轴,df.columns对应到的y轴 vmax,vmin:分别是的颜色取值最大和最小范围 ,且没设定vmin和vmax的值,的颜色映射范围根据具有鲁棒性的分位数设定,而不是用极值设定 annot(annotate的缩写):默认取值False;如果为True,在每个方格写入对应的数据

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    python调用百度地API实现

    API示例 ,跳转页面是王府井周围的一个,点击右下角“显示”即可看到示例效果。 javascript" src="http://api.map.baidu.com/library/Heatmap/2.0/src/Heatmap_min.js"></script> <title>功能示例 "/><input type="button" onclick="closeHeatmap();" value="关闭<em>热</em>力<em>图</em>"/>

    </body> </html> <script isSupportCanvas()){ alert('目前只支持有canvas支持的浏览器,您所使用的浏览器不能使用功能~') } //详细的参数,可以查看heatmap.js * opacity 力的透明度,1-100 * radius 势力的每个点的半径大小 * gradient {JSON} 的渐变区间 . gradient

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    Python-科学计算-seaborn-02-

    系统:Windows 7 语言版本:Anaconda3-4.3.0.1-Windows-x86_64 编辑器:pycharm-community-2016.3.2 这个系列讲讲Python的科学计算版块 今天讲讲seaborn模块: Part 1:示例 已知df_1,有4列["p1", "p2", "p3", "p4"] 根据这4列做,结果如下 ? linewidths设置每个单元格的线宽 linecolor设置单元格线框的颜色 vmin=0, vmax=5设置颜色区间的最小最大值 annot=True在每个单元格中显示具体的数值 如果对于生成的颜色不是很喜欢 =5, annot=True, cmap="hot_r") cmap=”hot_r”效果 ? cmap=”YlGnBu”效果 ? 本文为原创作品,欢迎分享朋友圈

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    Python生物信息学⑥绘制及火山

    Python生物信息学③提取差异基因 通过Python生物信息学③提取差异基因得到了该数据集的差异分析的两个关键参数,1.差异倍数(foldchange)以及2.差异的P值。 本篇目的是得到满足差异倍数和差异P值的基因,同时进行可视化(包括差异分析常见的火山)。 ':fold}) result['log(pvalue)'] = -np.log10(result['pvalue']) (2)第二步制作火山的准备工作 选定的差异基因标准是 I.差异倍数的绝对值大于 绘制 (heatmap)是生物学文章里(尤其是RNA-seq相关论文)经常出现的片。的用途一般有两个。 以RNA-seq为例,可以:1)直观呈现多样本多个基因的全局表达量变化;2)呈现多样本或多基因表达量的聚类关系。一般使用颜色(例如红绿的深浅)来展示多个样本多个基因的表达量高低,既直观又美观。

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    HeatMap(

    是数据分析的基本形之一,可以方便的表示大量数据的关联关系。 在这里我们使用seaborn绘制 我这里直接上代码了 因为是用jupyter notebook做的 #! /usr/bin/env python # coding: utf-8 # In[1]: import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns # flights = flights_long.pivot("month", "year", "passengers") # In[8]: flights # In[9]: #那么很明显了,seaborn绘制需要的数据格式即为上 fligh_test=flights_long.pivot(index='year',columns='month',values='passengers') # In[57]: fligh_test 上

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    Python可视化6】Seaborn之heatmap

    Seaborn是基于matplotlib的Python可视化库。它提供了一个高级界面来绘制有吸引力的统计形。 注:所有代码均在IPython notebook中实现 · 正 · 文 · 来 · 啦 · heatmap 在实际中常用于展示一组变量的相关系数矩阵,在展示列联表的数据分布上也有较大的用途 ,通过我们可以非常直观地感受到数值大小的差异状况。 如上所示,dataframe中的数据代表了1949年-1960年每个月的航班乘客数量,接下来就隆重登场啦! 的右侧是颜色带,上面代表了数值到颜色的映射,数值由小到大对应色彩由暗到亮。

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    Python数据分析之Seaborn(绘制)

    #为以0为中心的数据绘制一张 ax = sns.heatmap(uniform_data, center=0) ? ax = sns.heatmap(flights) #绘制 ? ax = sns.heatmap(flights, linewidths=.5) #矩阵之间的间隔大小 ? ax = sns.heatmap(flights, cmap="YlGnBu") #修改颜色 ? ax = sns.heatmap(flights, cbar=False) #不显示例 ? regression-tutorial [Axis grid objects]http://seaborn.pydata.org/tutorial/axis_grids.html#grid-tutorial [10分钟python

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    python深度学习》可视化

    'E:/zbx_code/74.jpg' img=prepocess(img_path) print('img.shape',img.shape) # plt.figure("Image") # 像窗口名称 # plt.imshow(img) # plt.axis('on') # 关掉坐标轴为 off # plt.title('image') # 像题目 # plt.show() # Predictions

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    python深度学习》可视化

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    circlize画

    circlize软件包从0.4.10版本开始,可以使用circos.heatmap(),画圆形,圆形不但漂亮,而且可以缩小片占用的面积。 circos.heatmap()功能 大大简化了环状的创建。下面是circos.heatmap()功能的用法。 首先,我们生成一个随机矩阵并将其随机分为五个组。

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    绘制

    R中有多种可以绘制的包,这里我学习使用pheatmap包 library(RColorBrewer) library(pheatmap) df<-scale(mtcars) colormap <-

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    Python 这么,如何追赶 Python潮?

    无论是从入门级选手到专业级选手都在做的爬虫,还是Web 程序开发、桌面程序开发还是科学计算、像处理,Python都可以胜任。 或许是因为这种万能属性,周围好更多的小伙伴都开始学习PythonPython 现在到底有多呢?让我们一起看看以下的这2组数据。 第一:Python 排名稳居前五 得益于 Python 在多个领域的应用都在逐渐变Python 在TIOBE榜上已经是稳居前5了。 ? 根据小编的统计,目前在招的Python web 职位,所需技能按优先级中,Python基础和Django的优先级是最高的。具体的排序,大致可以参考以下的这张表: ? 那么,如果想要追赶 Python潮,应该如何学习呢?现在许多人在自学之外,都会选择在线课程作为辅助。选择课程的衡量标准是什么呢?

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