在数据科学中,有多种工具可以进行可视化。在本文中,我(毛利)展示了使用Python来实现的各种可视化图表。
引言:在数据分析时,对大量信息进行归纳是最基本的任务,而这就需要用到描述统计方法。
大家好,最近分享了一些关于数据分析可视化相关的内容,其实在数据分析过程中,基本就是数据采集与处理,再通过描述性分析来探索数据,最后建模预测,而在数据探索部分这一环节你会通过各种图表来对数据进行描述,找到数据的趋势为后续建模做准备,这也是一份数据分析报告中较为吸引眼球的一部分,如果图表做的简陋或不明确,那么自然就没有往下读的兴趣。
本文为离散数据与组合数学电子科技大学王丽杰老师的课程笔记,详细视频参考 【电子科技大学】离散数学(上) 王丽杰 【电子科技大学】离散数学(下) 王丽杰 latex的离散数学写法参考: 离散数学与组合数学-01
如果你想要用 Python 进行数据分析,就需要在项目初期开始进行探索性的数据分析,这样方便你对数据有一定的了解。其中最直观的就是采用数据可视化技术,这样,数据不仅一目了然,而且更容易被解读。同样在数据分析得到结果之后,我们还需要用到可视化技术,把最终的结果呈现出来。
不过,恋习Python突然想到,可以通过Python将故宫的建筑物图片,转化为手绘图(素描效果)。效果图如下:
r与python差异比较大的一个地方就是,python的机器学习算法集中程度比较高,比如sklearn,就集成了很多的算法,而R语言更多时候需要一个包一个包去了解,比较费时费力,对于python转过来的朋友非常不友好,抽空整理了工作中常用的R包如下:
这段时间我会把蓝桥杯官网上的所有非VIP题目都发布一遍,让大家方便去搜索,所有题目都会有几种语言的写法,帮助大家提供一个思路,当然,思路只是思路,千万别只看着答案就认为会了啊,这个方法基本上很难让你成长,成长是在思考的过程中找寻到自己的那个解题思路,并且首先肯定要依靠于题海战术来让自己的解题思维进行一定量的训练,如果没有这个量变到质变的过程你会发现对于相对需要思考的题目你解决的速度就会非常慢,这个思维过程甚至没有纸笔的绘制你根本无法在大脑中勾勒出来,所以我们前期学习的时候是学习别人的思路通过自己的方式转换思维变成自己的模式,说着听绕口,但是就是靠量来堆叠思维方式,刷题方案自主定义的话肯定就是从非常简单的开始,稍微对数据结构有一定的理解,暴力、二分法等等,一步步的成长,数据结构很多,一般也就几种啊,线性表、树、图、再就是其它了。顺序表与链表也就是线性表,当然栈,队列还有串都是属于线性表的,这个我就不在这里一一细分了,相对来说都要慢慢来一个个搞定的。蓝桥杯中对于大专来说相对是比较友好的,例如三分枚举、离散化,图,复杂数据结构还有统计都是不考的,我们找简单题刷个一两百,然后再进行中等题目的训练,当我们掌握深度搜索与广度搜索后再往动态规划上靠一靠,慢慢的就会掌握各种规律,有了规律就能大胆的长一些难度比较高的题目了,再次说明,刷题一定要循序渐进,千万别想着直接就能解决难题,那只是对自己进行劝退处理。加油,平常心,一步步前进。
不过,我们突然想到,可以通过Python将故宫的建筑物图片,转化为手绘图(素描效果)。效果图如下:
最近笔者在做文本挖掘项目时候,写了一些小算法,不过写的比较重,没有进行效率优化,针对大数据集不是特别好用,不过在小数据集、不在意性能的情况下还是可以用用的。
今天在群里看到一个非常漂亮的热图,我以为是什么奇怪的新R包画的,转了一圈发现原来还是大名鼎鼎的ComplexHeatmap丫。今天的代码都是在作者写的书基础上探索学习的,书在:https://jokergoo.github.io/ComplexHeatmap-reference/book/
导读:去年,我曾写过一篇文章用Python爬取了14年所有的福彩3D信息,彩民们,只能帮你们到这了,得到很多人的反响,很多粉丝留言,快点出一版分析教程,找找其中的规律。说不定哪天头等奖就是你,从此迎娶白富美,走上人生巅峰!
去年,我曾写过一篇文章我用Python爬取了14年所有的福彩3D信息,彩民们,只能帮你们到这了,得到很多人的反响,很多粉丝留言,快点出一版分析教程,找找其中的规律。说不定哪天头等奖就是你,从此迎娶白富美,走上人生巅峰!
像素:一张图片在不停的放大到再也无法放大的时候,呈现在我们眼前的是一个个小的颜色块,这种带有颜色的小方块就可以被称为像素
基础篇 书推荐:《用python做科学计算》 📷 扩展库 简介 Numpy数组支持,以及相应的高效处理函数 Scipy矩阵支持,以及相应的矩阵数值计算模块 Matplotlib强大的数据可视化工具、作图库 Pandas强大、灵活的数据分析和探索工具 StatsModels 统计建模和计量经济学,包括描述统计、统计模型估计和推断 Scikit-Learn支持回归、分类、聚类等的强大机器学习库 Keras深度学习库,用于建立神经网络以及深度学习模型 Gensim 文本主题模型的库,文本挖掘用 ----- 贵阳大
如果你想要用 Python 进行数据分析,就需要在项目初期开始进行探索性的数据分析,这样方便你对数据有一定的了解。其中最直观的就是采用数据可视化技术,这样,数据不仅一目了然,而且更容易被解读。
霍夫变换是图像处理中从图像中识别几何形状的基本方法之一,应用很广泛,也有很多改进算法。主要用来从图像中分离出具有某种相同特征的几何形状(如,直线,圆等)。最基本的霍夫变换是从黑白图像中检测直线(线段)。
>> axis([0 2*pi -0.9 0.9]) 图 5.1.3 使用了图形修饰的 plot 函数绘制的正弦曲线 5.1.3 图形的比较显示 在一般默认的情况下,MATLAB 每次使用 plot ……
用matplotlib画二维图像时,默认情况下的横坐标和纵坐标显示的值有时达不到自己的需求,需要借助xticks()和yticks()分别对横坐标x-axis和纵坐标y-axis进行设置。
广义的组合数学(英语:Combinatorics)就是离散数学,狭义的组合数学是组合计数、图论、代数结构、数理逻辑等的总称。但这只是不同学者在叫法上的区别。总之,组合数学是一门研究离散对象的科学。
2、条形图:水平方向称为“条形图”,垂直方向称为“柱状图”。条形图长度代表一个特定度量的量,适用于分类信息。
前段时间,一只可爱的小黄鸭火起来了,据说是抖音上一位黄衣小姐姐模仿小黄鸭的动作而走红。这只动作呆萌的小黄鸭表情包也跟着火起来了,小黄鸭表情包也由一只变成多只,颜色也变幻莫测。
目录 公式化简法 指定器件的逻辑函数化简 最小项 定义 性质 编辑 最大项 定义 性质 两者之间的关系 “最小项之和”形式 “最大项之积”形式 卡诺图 定义 实例 编辑特点 逻辑函数的卡诺图表示 基本性质 并2消1 并4消2 并8消3 推论 化简的基本步骤 总规则 示例 约束项 定义 任意项 定义 无关项 定义 应用 Q——M法 ---- 公式化简法 我们来介绍一下公式化简法,主要包含5种方法,接下来我们来一一介绍! 📷 📷 接下来我们来总结一下这五种方法!
数据可视化是数据科学家工作的重要组成部分。在项目的早期阶段,你通常会进行探索性数据分析(EDA),以获得对数据的一些见解。创建可视化确实有助于使事情更清晰和更容易理解,特别是对于更大的、高维的数据集。在项目接近尾声时,以一种清晰、简洁和引人注目的方式展示最终结果是非常重要的,这样你的受众(通常是非技术客户)就更加容易理解。
该文章介绍了线性回归的基本概念、使用场景、实现步骤、优缺点以及常见的线性回归算法。此外,还探讨了如何使用线性回归算法进行房价预测和股票趋势分析。
大家好,今天是520 相信大家这几天也看了很多用Python表白的文章 前几天我也分享了一篇? 备战520|Python花式表白的几种姿势 其实内容都大同小异 无非是画个爱心或者制作一个GUI页面
导语:本文用了从数学层面和代码层面,再结合一些通俗易懂的例子,详细地描述了回归主要涉及的原理和知识,希望对于机器学习的初学者或者有兴趣研究模型具体实现的同学带来一点帮助。
之前看sklearn线性模型没有R方,F检验,回归系数T检验等指标,于是看到了statsmodels这个库,看着该库输出的结果真是够怀念的。。
上一篇数据文章中,我们介绍了Numpy里面的一些结构,那么这次我们来介绍一些更好玩的东西----Pandas。Pandas这个东西在数据的世界里用的还是很频繁的,主要是用起来会比较方便。相对Numpy而言的话,pandas属于那种青出于蓝而胜于蓝这样的一个角色。pandas是基于numpy的基础上进行开发的,所以安装pandas的时候会自带性的把numpy也安装上去。
数据可视化是指将数据放在可视环境中、进一步理解数据的技术,可以通过它更加详细地了解隐藏在数据表面之下的模式、趋势和相关性。
Turtle是python中的一种可视化工具库,可以用来画各种图形,也可以上色。那么如何用turtle来画一个简单好看的爱心呢,以下给出的具体方法。
平面刚架的内力图绘制 绘制平面刚架(桁架)的变形图及内力图就是一系列数据的可视化过程。内力是基于杆的位置的函数,由一系列的离散点组成矩阵
导读:大多数情况下,数据分析的过程必须包括数据探索的过程。数据探索可以有两个层面的理解:
之前有人在公众号留言问文章开头这幅图如何实现,下面的B图是折线图加柱形图,相对比较容易实现,上面的A图稍微有点复杂,我想到的办法是拼图,图A可以看成三个热图,然后加一个堆积柱形图,最后将四个图组合到一起。那就按照这个思路试一下看能不能实现。 首先画热图 这个热图和常规的还稍微有点不太一样,可以简单的理解为带有缺失值的热图,缺失值是空白格,其他值分别填充颜色。 那我们就按照这个思路来构造数据 将数据集按照以上格式整理好,存储在csv文件中。 首先是读入数据 df<-read.csv("example_da
既然要用python画一面国旗,首先就能想到用python中的图画库俗称小海龟,也就是老朋友turtle,之前画爱心时也用到的它。
之前的文章一图入门Matplotlib绘图中我们学习了matplotlib中常见图表元素的绘制方法,所有操作都通过可以调用plt的函数实现。本节继续来学习使用matplotlib中生成各种常见的统计图表。后台回复“统计图一”可以获取本文全部代码。
前几天在Python最强王者交流群有个叫【小王】的粉丝分享一个使用Python画出太极阴阳八卦图的代码,这里拿出来给大家分享下,一起学习下。
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
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在Python中,Matplotlib是一个数字-NumPy库的数学扩展。Figure模块提供了顶级Artist,也就是Figure,它包含了所有的绘图元素。这个模块用来控制所有图元的子图和顶级容器的默认间距。
身处数据爆炸增长的时代,各种各样的数据都飞速增长,视频数据也不例外。我们可以使用 python 来提取视频中的音频,而这仅仅需要安装一个体量很小的python包,然后执行三行程序! 语音数据在数据分析领域极为重要。比如可以分析语义、口音、根据人的情绪等等。可以应用于偏好分析、谎话检测等等。
分析转录组测序数据时,通常使用p值/q值和foldchange值来衡量基因的差异的表达水平。目前,大家普遍都认为转录组数据的read counts(即基因的reads数量)符合泊松分布。几个用于差异表达分析的R包如DESeq2和edgeR等,都是基于负二项分布模型设计的,整体而言结果相差不大。Limma包也可以用来分析RNA-seq数据,但主要用于分析芯片数据,现在用的人不多了。当然如果用泊松分布来做差异表达分析的话,也存在缺点,可能会忽视生物学样本间的个体差异。
https://www.cnblogs.com/chenqionghe/p/12355018.html
在平时的工作中当我们要总结一些知识的时候就需要一款工具来画画流程图,这里推荐 XMind 软件,用 Xmind 绘制的思维导图看起来思路清晰,那么今天的文章介绍关于思维导图的相关知识以及用 Python 如何操作 Xmind 绘制思维导图。
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