今天的提问环节是我们第一期可视化课程学员提供的,该同学在学习完我们的第一期课程之后,还是觉得自己的配色不是太好看,让我推荐几个好用的颜色工具包,如下:
【前置条件:你已经在windows下搭建好了Pycharm集成开发工具+python3.6的版本及相关的第三方包】
你已经在Windows下搭建好了Pycharm集成开发工具+Python3.6的版本及相关的第三方包
在前两篇推文中,我们介绍了使用R语言中ggcorplot相关性矩阵热力图绘制和corrplot!花样更多的出版级相关性矩阵热力图绘制。这期推文我们介绍下Python语言中绘制相关性矩阵热力图的工具包-「BioKit」
最近在修订《科研论文配图绘制指南-基于Python》一书的部分章节时,发现在介绍森林图(forest plot) 的绘制方法较为繁琐,决定重新进行修订,当然,修订后的代码和介绍会发布到我们的学习圈子中。今天这篇推文就介绍一下Python绘制森林图的一个超简单工具包-MyForestPlot。
python是一门解释型语言,简洁是它的一大特点,但是缺点是运行时间缓慢 &&代码不能加密。如果要发布你的Python程序,实际上就是发布源代码,这一点跟C语言不同,C语言不用发布源代码,只需要把编译后的机器码(也就是你在Windows上常见的xxx.exe文件)发布出去。要从机器码反推出C代码是不可能的,所以,凡是编译型的语言,都没有这个问题,而解释型的语言,则必须把源码发布出去
Python 的起源 Python的作者,Guido von Rossum,确实是荷兰人。1982年,Guido从阿姆斯特丹大学(University of Amsterdam)获得了数学和计算机硕士
昨天给大家推荐了Python语言绘制散点密度图的可视化工具-mpl-scatter-density,很多同学都表示使用起来非常方便。但是也有同学一直使用R语言进行可视化绘图,所以今天这篇推文就给大家推荐R语言快速绘制散点密度图的方法。
今天我们课程学员的小伙伴向我咨询关于天气雷达图的绘制,最近学习的Py-ART 就可以排上用场了,下面就简单的给大家介绍一下啦~~
朋友问我怎么能快速地掌握Python。 我想Python包含的内容很多,加上各种标准库,拓展库,乱花渐欲迷人眼,就想写一个快速的Python教程,一方面 保持言语的简洁,另一方面循序渐进,尽量让没有背景的读者也可以从基础开始学习。另外,我在每一篇中专注于一个小的概念,希望可以让人可以在闲暇时很快读完。 小提醒 1. 教程将专注于Python基础,语法基于Python 2.7,测试环境为Linux, 不会使用到标准库之外的模块。 2. 我将专注于Python的主干,以便读者能以最快时间对Python形成概念。 3. Linux命令行将以 $ 开始,比如 $ls, $python 4. Python命令行将以 >>> 开始,比如 >>>print 'Hello World!' 5. 注释会以 # 开始 建议 1. 将教程中的命令敲到Python中看看效果。 2. 看过教程之后,可以进行一些练习。 =============================================== Python基础01 Hello World! Python基础02 基本数据类型 Python基础03 序列 Python基础04 运算 Python基础05 缩进和选择 Python基础06 循环 Python基础07 函数 Python基础08 面向对象的基本概念 Python基础09 面向对象的进一步拓展 Python基础10 反过头来看看 Python进阶01 词典 Python进阶02 文本文件的输入输出 Python进阶03 模块 Python进阶04 函数的参数传递 Python进阶05 循环设计 Python进阶06 循环对象 Python进阶07 函数对象 Python进阶08 错误处理 Python进阶09 动态类型 Python快速教程总结
Python在可视化绘图这块虽然没有像R语言那样具有丰富的拓展工具包,但只要掌握核心的几个绘图工具包就可以完成99%的绘图任务啦!
教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/56
最近在整理Python数据可视化课程的拓展内容时,发现了一个处理空间数据的超赞工具-「earthpy」,也解决了一个绘制艺术地图的问题,下面就给大家详细介绍一下这个工具~~
Python是我喜欢的语言,简洁、优美、易用。前两天,我很激昂地向朋友宣传Python的好处。 “好吧,我承认Python不错,但它为什么叫Python呢?” “呃,似乎是一个电视剧的名字。” “那你说的Guido是美国人么?” “他从Google换到Dropbox工作,但他的名字像是荷兰人的。” “你确定你很熟悉Python吗?” 所以为了雪耻,我花时间调查了Python的历史。我看到了Python中许多功能的来源和Python的设计理念,看到了一门编程语言的演化历史,看到了Python与开源运动的奇妙联
首先要创建一个项目,创建项目的同时,pycharm默认会顺带创建一个虚拟环境(如果你没修改默认配置的话)。
最近在训练大规模数据时,遇到一个【添加复杂数据增强导致训练模型耗时长】的问题,在学习了 MMDetection 和 MMCV 底层关于 PyTorch 的 CUDA/C++ 拓展之后,我也将一些复杂数据增强实现了 GPU 化,并且详细总结了一些经验,分享此篇文章和工程,希望与大家多多交流。
今天给大家介绍的可视化工具是-「ggPlantmap」,一个可以一键将图片对象转换成ggplot2绘图对象的好用工具,让数值映射变得超简单~~
上一篇推文,我们介绍了upset图的原理及Python语言绘制方法(UpSetPlot-让你使用Python轻松绘制upset图~~),有同学就问R语言绘制upset图的方法和一些工具,这篇推文就給大家简单介绍一下:
各位小伙伴们好,今天主要给大家推荐一个我近期遇到的一个Flask项目。为什么推荐?当然是很牛逼的才敢拿出来。
Python是我喜欢的语言,简洁,优美,容易使用。前两天,我很激昂的向朋友宣传Python的好处。 听过之后,朋友问我:好吧,我承认Python不错,但它为什么叫Python呢? 我不是很确定:呃,似乎是一个电视剧的名字。 朋友又问:那你说的Guido是美国人么? (Guido von Rossum,Python的作者) 我再次不是很确定:他从google换到Dropbox工作,但他的名字像是荷兰人的 (有一个von在中间)。 所以,后面我花了些时间调查Python的历史。这是很好的学习。我看到了Pytho
工程化一路走到底,必不可少要接触后端和CI/CD; 所以相关的技术都要有所了解. 比如K8S,Jenkins,Nginx,Docker,SQL等等. 我就以我们公司内的技术栈来整理会用到的; 其他不多说,我们直入主题!!
其实这个问题,在可视化绘制需求中经常会遇到,按要求绘制出图形结果后,又因为每组数据值相差太大,到值绘制的图形结果非常难看,但想要解决这个问题,只需要将刻度轴 进行截断处理一下就可以了。下面我就给大家介绍绘制截断刻度轴的两种方法(仅限Python语言)
欢迎来到《用python拓展gdb》的最后一篇。第一篇结尾,我提到了通用语言相对于领域特定语言的一项优势,即在处理数据上更加灵活。其实通用语言还有着另一样优势,领域特定语言只能局限在宿主程序中使用,而通用语言则无此限制。对于通用语言来说,gdb暴露的接口不过是又一个库而已。
VS Code是一个轻量级但功能强大的源代码编辑器,轻量级指的是下载下来的VS Code其实就是一个简单的编辑器,强大指的是支持多种语言的环境插件拓展,也正是因为这种支持插件式安装环境开发让VS Code成为了开发语言工具中的霸主,让其同时支持开发多种语言成为了可能。俗话说的好工欲善其事必先利其器,安装一些实用插件对自己日常的开发和工作效率能够大大的提升,避免996从选一款好的开发插件开始。以下是我整理的一些比较实用的VS Code插件希望对大家有用,大家有更好的插件推荐可在文末留言🤞。
无论是jupyter notebook还是jupyter lab,都可以使用ipython中的众多自带「魔术命令」来实现丰富的辅助功能,诸如%time之类的。
jupyter lab于近期发布了其具有里程碑意义的3.0版本,随之带来的一些重要新特性,想必广大读者朋友已在各大公众号所翻译转载的jupyter lab团队官方介绍文章中知晓了很多。
无论是jupyter notebook还是jupyter lab,都可以使用ipython中的众多自带魔术命令来实现丰富的辅助功能,诸如%time之类的。
一、什么是Python? Python就是一门解释型的编程语言,而且是现在世界上最流行的编程语言之一。
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谢谢大家的支持!现在该公众号开通了评论留言功能,你们对每篇推文的留言与问题,可以通过【写评论】给圈主留言,圈主会及时回复您的留言。 想在市场上赚钱,必须同时具备两样能力: 研究:做出正确的能够获利的决策,也就是寻找Alpha的能力 交易:基于研究的结果和交易信号,执行相应的下单风控等操作,也就是将Alpha落实到你账户盈利上的能力 研究方面 python编程能力: python基础编程,必须掌握,不仅仅是会语法,还有各种语言细节的坑(当然比C++少很多)。对于常年使用R MATLAB SAS的研究人员来
今天给大家介绍一个机器学习相关的Python工具包-「SHAP」,可用于解释任何机器学习模型的输出,不过我们重点介绍其可视化部分,不得不说,有的图真的很好看~~
MT管理器是一款强大的文件管理工具和APK逆向修改神器。如果你喜欢它的双窗口操作风格,可以单纯地把它当成文件管理器使用。如果你对修改APK有深厚的兴趣,那么你可以用它做许许多多的事,例如汉化应用、替换资源、修改布局、修改逻辑代码、资源混淆、去除签名校验等,主要取决于你如何使用。
平时在开发时我们都会先安装一些python需要的包,每次安装都会有一个版本,如果不同项目需要不同版本的包时就会出现不兼容的情况。应对这种情况我们就可以搭建多个虚拟环境来应对不同的环境需求,在虚拟环境中
对已经实现的功能(项目已经上线了),在这个基础上增加新功能,也可以在它的基础上进行拓展,这个就是开放。如果你要去再修改它内部的代码,这个时候是不允许的,对内部的修改是封闭的。
今天给大家分享了一个我觉得很有趣的东西:图形用户界面(Graphical User Interface,简称 GUI)。
以前介绍的工具大部分都受众较广,且涉及较多的统计变换分析,今天就给大家介绍一个小众的、但是在商务插图里常见的一个数据可视化工具包- 「ggbrick」
我们在使用Python进行数据分析时,很多时候都在解决环境搭建的问题,不同版本、依赖包等问题经常给数据科学工作流的搭建和运转带来各种各样令人头疼的问题,本文就将基于笔者自己摸索出的经验,以geopandas环境的搭建为例,教你使用conda+jupyter轻松搞定环境的搭建、管理与拓展。
今天给大家推荐的一个可视化工具为-「ggmice」,一款专门为生物学专业(老鼠相关)的小众且常用的数据可视化工具。
今天工作了,就赶紧给大家推荐一个好用的具体子图显示绘制工具-「ggmagnify」
很多同学最近在咨询有没有那种看起来比较炫酷和决策树图的可视化绘制方法? 今天就给各位小伙伴介绍一个专门用于绘制炫酷「决策树(Decision Tree )图」的可视化工具-「treeheatr」
Visual Studio Code是一个轻量级但功能强大的源代码编辑器,轻量级指的是下载下来的Vs Code其实就是一个简单的编辑器,强大指的是支持多种语言的环境插件拓展,也正是因为这种支持插件式安装环境开发让Vs Code成为了开发语言中的霸主,让同时支持开发多种语言成为了可能。俗话说的好工欲善其事必先利其器,作为一个Vs Code老用户而已我我觉得安装一些有用的插件多自己日常的开发效率能够大大的提升,下面我推荐的是我日常开发中使用的比较多和感觉起来还不错的一些插件,同时会持续更新,假如大家觉得有好的插件而我这里没有提到的可以在下面留言我会补上。
一个程序的所有的变量并不是在哪个位置都可以访问的,访问权限决定于这个变量是在哪里赋值的,变量的作用域决定了在哪一部分程序你可以访问哪个特定的变量名称,两种最基本的变量作用域,第一种是局部变量,第二种是全局变量.定义在函数内部的变量拥有一个局部作用域,定义在函数外的拥有全局作用域,而局部变量只能在其被声明的函数内部访问,全局变量则可以在整个程序范围内访问.
一般来说,使用 Python 做生信有两种情况:一种是专门分析生物学数据(主要是各种组学),以调包为主,日常工作就是熟悉各种包的文档,写各种脚本串联工具分析流程,大部分写的都是以快速实现为目的的即用即弃小脚本,对 Python 要求并不高,掌握最核心的语法就可以解决大部分问题,甚至面向对象这部分的编程都较少涉及。
个人简单记录下 virtualenv + pip virtualenv是一个用于创建”隔离的ython运行环境”的工具,Docs pip是Python的包管理工具,Docs # 安装virtualenv pip install virtualenv # -------------------------------- # # 虚拟环境的创建与使用 # 1、在当前工程目录下使用virtualenv创建一套独立的Python运行环境 virtualenv venv # 环境名为venv(自由定义
不过都没关系,我们再以 Python 为例更通俗的解释一下:比如我们调用一个带有返回值的函数 x,此时函数 x 为我们返回一个函数 y,这个函数 y 就被称作闭包,这么一说是不是豁然开朗了
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