通常我们在Excel绘制图表的流程是：选中数据-插入图表-调整图表格式。这种制图方式有两个缺点：一是受Excel图表类型及格式限制，无法自由发挥；二是图表与数据在展示上是割裂的存在。...在单元格直接制图兼具个性化与灵活性，并且与数据源融为一体。本文以条形图说明如何制作，下图即在单元格完成。...1.图表生成 ---- 表面上它是一个条形图，实际是单元格的组合：E列是维度，F列是数据，G列是条形展示。...格式调整 ---- 图表颜色和大小的调整和文字的调整方式相同，如下动画演示： 坐标轴和图表区的分割线，设置单元格的右框线： 数据标签在图表公式加上一个空格外加数据列： 以此类推，多数据标签也不是什么难事...： =REPT(UNICHAR(9608),F3)&" ["&F3&"]["&TEXT(G3,"0.00")&"]" 实际使用时，可能遇到一个问题：数据很大，比方上亿，一个符号在单元格重复这么多次是不现实的
下面的代码能够给当前工作表中所选择的单元格区域绘制红色的矩形边框。 首先，选取想要绘制边框的所有单元格区域，可以在选择单元格区域的同时按住Ctrl键，从而选取多个单元格区域。...然后，运行下面的代码，VBA会自动给所选单元格区域的周边绘制红色的边框，效果如下图1所示。...Loop Until tempShape Is Nothing '重命名形状 redBox.Name = "RedBox_" & i Next End Sub 如果要删除刚才绘制的红色矩形框...= "RedBox_" Then '删除这个形状 shp.Delete End If Next shp End Sub 可以看到，这种情形使用VBA代码很方便，避免了你选择单元格区域然后进行一系列格式设置的频繁操作
今天我们用Python基于两种不同的方式来绘制K线图，它们都是Python可视化的好帮手——Matplotlib、Pyecharts。...由于用这种方法绘制出来的图表形状颇似一根根蜡烛，加上这些蜡烛有黑白之分，因而也叫阴阳线图表。 ? K线图由周期内的开盘价、最高价、最低价以及收盘价绘制而成。...这便是K线图绘制的原理，而Matplotlib、Pyecharts都已经给我们写好了绘制K线图的方法，我们仅需调用这些方法。...生成数据 这边我为了方便绘图根据这些数据之间简单的逻辑关系，随机生成了一个月的股市数据，数据顺序具体为日期，开盘价，最高价，最低价，收盘价。...(day+i,sorted_data[2],sorted_data[3],sorted_data[0],sorted_data[1]) data.append(one) Matplotlib绘制
经过几个月的努力，小白终于完成了市面上第一本OpenCV 4入门书籍《从零学习OpenCV 4》。...bool accumulate = false 11. ) images：待统计直方图的图像数组，数组中所有的图像应具有相同的尺寸和数据类型，并且数据类型只能是...nimages：输入的图像数量 channels：需要统计的通道索引数组，第一个图像的通道索引从0到images[0].channels()-1，第二个图像通道索引从images[0].channels...mask：可选的操作掩码，如果是空矩阵则表示图像中所有位置的像素都计入直方图中，如果矩阵不为空，则必须与输入图像尺寸相同且数据类型为CV_8U。...由于图像中部分灰度值像素数目较多，因此我们将每个灰度值数目缩小了20倍后再进行绘制，绘制的直方图在图4-1中所示。
继续“一图胜千言”系列，直方图(Histogram)又称柱状图，是由一系列高度不等的纵条纹表示数据分布情况，也可以展示数据的概率分布情况。...本文利用R语言的ggplot2包，从头带您绘制各式各样的直方图。...一 绘制基本直方图 准备数据及R包 library(ggplot2) set.seed(1234) df <- data.frame(sex = factor(rep(c("F", "M"),each=...四 参考资料 ggplot2：数据分析与图形艺术 http://www.sthda.com/english/wiki/ggplot2-essentials OK，输出基本图形后，根据自己的喜好进行细节的调整即可
Matplotlib引领数据图表绘制 前言 在数据科学领域，数据可视化是一种强大的工具，能够将复杂的数据转化为易于理解和分析的图形。...font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用来正常显示负号 保存图形 保存绘制的图片...我们可以使用x和y关键字绘制一列与另一列。 绘图方法允许除默认线图之外的少数绘图样式。 这些方法可以作为plot()的kind关键字参数提供。...，它为我们提供了丰富的绘图功能和定制选项，使得数据的可视化变得轻松而有趣。...通过学习和应用Matplotlib，我们能够将复杂的数据转化为直观的图表，更好地理解数据，支持决策和分析。
导语：使用 python-plotly 模块来进行压测数据的绘制，并且生成静态 html 页面结果展示。...不少小伙伴在开发过程中都有对模块进行压测的经历，压测结束后大家往往喜欢使用Excel处理压测数据并绘制数据可视化视图，但这样不能很方便的使用web页面进行数据展示。...本文将介绍使用python-plotly模块来进行压测数据的绘制，并且生成静态html页面方便结果展示。...[1499930494829_2764_1499930494598.jpg] 代码： def line_plots(name): ''' 绘制普通线图 ''' #数据，x...fig = Figure(data=data_g, layout=layout) pltoff.plot(fig, filename=name) 小结 本文介绍了利用python-plotly绘制数据图的方法
GeoPandas的基础使用见Python绘制数据地图1-GeoPandas入门指北。 GeoPandas的可视化入门见Python绘制数据地图2-GeoPandas地图可视化。...contextily库的主要功能包括： 从Web地图提供商获取地图图层 将地图图层与地理空间数据集合并 使用Matplotlib或Bokeh绘制地图 本文主要介绍contextily简单使用，contextily...z：表示地图的缩放级别，从0开始递增，数值越大，地图显示的范围越小，细节越丰富。 在瓦片地图中，地图被分成了许多小块，每个小块都有一个唯一的编号，也就是xyz坐标系。...source="demo.tif", ) 6 参考 GeoPandas GeoPandas-doc GeoPandas Examples Gallery Python绘制数据地图...1-GeoPandas入门指北 Python绘制数据地图2-GeoPandas地图可视化 matplotlib-scalebar contextily contextily-doc 高德谷歌腾讯天地图地图瓦片
不同于网上其他文章或代码讲解，今天我们集中只关注实时绘制数据功能的实现。为了更精准学习该 pyqtgraph 模块功能，我们将参考官方给出的实例来边学边练。...今天我们主要关注实时绘制数据，找到左侧目录中的 "Scrolling plots"，单击右侧可以看到源码 ? 双击或者点击下方的 "Run Example" 便可展示运行效果： ? 特定截图： ?...实时绘制学习 结合着实例代码和演示效果，我们可以看到有如下不同实时展示模式： 模式1: 从 0 开始固定 x 轴数值范围，数据在该范围内向左移动展示 模式2: 数据带着 x 轴坐标一起向左移动展示 模式...3: 固定 x 轴数值右侧范围到 0，数据左移展示 模式4: 左侧固定从 0 开始，数据累积展示 模式5: 数据范围右侧截止到 0，但仍可查看大于 0 范围 2.1 模式1: 固定 x 范围，左移展示数据...小结 今天先只简单整理这两个较简单的实时绘制模式，给定的代码中数据是用的随机正态分布数据，我们结合着模式 1 和 2 的实例代码来分析其原理算法来仿写了常用版本的代码。
整理 | 晓查 来自 | 量子位 数据可视化本来是一个非常复杂的过程，但随着Pandas数据帧plot()函数的出现，使得创建可视化图形变得很容易。...最近，一位来自印度的小哥以2019年世界幸福指数的数据为例，详细讲述了在Pandas中plot()函数的各种参数设置的小技巧，熟练掌握这些技巧后，你也能绘制出丰富多彩的可视化图表。...导入数据 在绘制图形前，我们首先需要导入csv文件： import pandas as pd df=pd.read_csv(‘....散点图等常见图形 从最近简单的柱状图开始，只统计腐败程度、自由度、宽容度、社会支持等几个维度 %matplotlib tk df1=df[:5] df1.plot(‘Country’,[‘Corruption...在折线图中，我们要将x轴设置为0到20，y限制为从0到100。
晓查 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 数据可视化本来是一个非常复杂的过程，但随着Pandas数据帧plot()函数的出现，使得创建可视化图形变得很容易。...最近，一位来自印度的小哥以2019年世界幸福指数的数据为例，详细讲述了在Pandas中plot()函数的各种参数设置的小技巧，熟练掌握这些技巧后，你也能绘制出丰富多彩的可视化图表。...导入数据 在绘制图形前，我们首先需要导入csv文件： import pandas as pd df=pd.read_csv(‘....、散点图等常见图形 从最近简单的柱状图开始，只统计腐败程度、自由度、宽容度、社会支持等几个维度 %matplotlib tk df1=df[:5] df1.plot(‘Country’,[‘Corruption...在折线图中，我们要将x轴设置为0到20，y限制为从0到100。
本文经AI新媒体量子位（QbitAI）授权转载，转载请联系出处 数据可视化本来是一个非常复杂的过程，但随着Pandas数据帧plot()函数的出现，使得创建可视化图形变得很容易。...最近，一位来自印度的小哥以2019年世界幸福指数的数据为例，详细讲述了在Pandas中plot()函数的各种参数设置的小技巧，熟练掌握这些技巧后，你也能绘制出丰富多彩的可视化图表。...导入数据 在绘制图形前，我们首先需要导入csv文件： import pandas as pd df=pd.read_csv(‘....、散点图等常见图形 从最近简单的柱状图开始，只统计腐败程度、自由度、宽容度、社会支持等几个维度 %matplotlib tk df1=df[:5] df1.plot(‘Country’,[‘Corruption...在折线图中，我们要将x轴设置为0到20，y限制为从0到100。
数据可视化本来是一个非常复杂的过程，但随着Pandas数据帧plot()函数的出现，使得创建可视化图形变得很容易。...最近，一位来自印度的小哥以2019年世界幸福指数的数据为例，详细讲述了在Pandas中plot()函数的各种参数设置的小技巧，熟练掌握这些技巧后，你也能绘制出丰富多彩的可视化图表。...导入数据 在绘制图形前，我们首先需要导入csv文件： import pandas as pd df=pd.read_csv(‘....、散点图等常见图形 从最近简单的柱状图开始，只统计腐败程度、自由度、宽容度、社会支持等几个维度 %matplotlib tk df1=df[:5] df1.plot(‘Country’,[‘Corruption...在折线图中，我们要将x轴设置为0到20，y限制为从0到100。
导读：数据可视化本来是一个非常复杂的过程，但随着Pandas数据帧plot()函数的出现，使得创建可视化图形变得很容易。...最近，一位来自印度的小哥以2019年世界幸福指数的数据为例，详细讲述了在Pandas中plot()函数的各种参数设置的小技巧，熟练掌握这些技巧后，你也能绘制出丰富多彩的可视化图表。...编译：晓查 来源：量子位（ID：QbitAI） 01 导入数据 在绘制图形前，我们首先需要导入csv文件： import pandas as pd df=pd.read_csv('....02 绘制柱状图、散点图等常见图形 从最近简单的柱状图开始，只统计腐败程度、自由度、宽容度、社会支持等几个维度 %matplotlib tk df1=df[:5] df1.plot('Country',...在折线图中，我们要将x轴设置为0到20，y限制为从0到100。
晓查 编译整理 量子位 出品 数据可视化本来是一个非常复杂的过程，但随着Pandas数据帧plot()函数的出现，使得创建可视化图形变得很容易。...最近，一位来自印度的小哥以2019年世界幸福指数的数据为例，详细讲述了在Pandas中plot()函数的各种参数设置的小技巧，熟练掌握这些技巧后，你也能绘制出丰富多彩的可视化图表。...导入数据 在绘制图形前，我们首先需要导入csv文件： import pandas as pd df=pd.read_csv(‘....、散点图等常见图形 从最近简单的柱状图开始，只统计腐败程度、自由度、宽容度、社会支持等几个维度 %matplotlib tk df1=df[:5] df1.plot(‘Country’,[‘Corruption...在折线图中，我们要将x轴设置为0到20，y限制为从0到100。
数据可视化本来是一个非常复杂的过程，但随着Pandas数据帧plot()函数的出现，使得创建可视化图形变得很容易。...最近，一位来自印度的小哥以2019年世界幸福指数的数据为例，详细讲述了在Pandas中plot()函数的各种参数设置的小技巧，熟练掌握这些技巧后，你也能绘制出丰富多彩的可视化图表。...导入数据 在绘制图形前，我们首先需要导入csv文件： import pandas as pd df=pd.read_csv(‘....散点图等常见图形 从最近简单的柱状图开始，只统计腐败程度、自由度、宽容度、社会支持等几个维度 %matplotlib tk df1=df[:5] df1.plot(‘Country’,[‘Corruption...在折线图中，我们要将x轴设置为0到20，y限制为从0到100。
PCA(Principal Component Analysis)，即主成分分析方法，是一种使用最广泛的数据降维算法。在数据分析以及生信分析中会经常用到。...本文利用R语言的ggplot2包，从头带您绘制可发表级别的主成分分析图。...一 载入数据集和R包 library(ggplot2) #使用经典iris数据集 df <- iris[c(1, 2, 3, 4)] head(df) Sepal.Length Sepal.Width...3.2 ggplot2 绘制PCA图 1) Species分颜色 ggplot(df_pcs,aes(x=PC1,y=PC2,color=Species))+ geom_point() ?...好了 ，更改数据集即可以自己动手绘制PCA了，生信分析得到的PCA的结果直接绘制即可。
如果你比较怀旧不想升级，那么可以这样操作， 首先将数据透视表粘贴成数值。
经过几个月的努力，小白终于完成了市面上第一本OpenCV 4入门书籍《从零学习OpenCV 4》。...1 01 绘制圆形 圆形是我们在平时中最常使用的图形之一，OpenCV 4中提供了circle()函数用于绘制圆型，其函数的函数原型在代码清单3-40中给出。...1 02 绘制直线 接下来介绍如何在图像中绘制直线。OpenCV 4中提供了line()函数用于绘制直线，其函数原型在代码清单3-41中给出。 代码清单3-41 line()函数原型 1....1 04 绘制多边形 在几何中多边形也是一个重要的成员，而多边形中矩形又是一个比较特殊的类型，因此OpenCV 4中除了提供绘制多边形的函数fillPoly()外，也提供了绘制矩形的函数rectangle...Rect表示的是一个矩形的左上角和矩形的长和宽，该类型定义的格式为Rect(像素的x坐标，像素的y坐标，矩形的宽，矩形的高)，其中可以存放的数据类型也分别为int型（Rect2i或者Rect）、double
继续“一图胜千言”系列，箱线图通过绘制观测数据的五数总括，即最小值、下四分位数、中位数、上四分位数以及最大值，描述了变量值的分布情况。...箱线图能够显示出离群点（outlier），通过箱线图能够很容易识别出数据中的异常值。 ? 本文利用R语言的ggplot2包，从头带您绘制各式各样的箱线图。...一 绘制基本的箱线图 载入数据及函数包 library(ggplot2) library(RColorBrewer) dose数值 变成因子变量 ToothGrowth$dose <- as.factor...(ToothGrowth$dose) head(ToothGrowth) #查看数据集 len supp dose 1 4.2 VC 0.5 2 11.5 VC 0.5 3 7.3...VC 0.5 4 5.8 VC 0.5 5 6.4 VC 0.5 6 10.0 VC 0.5 1）geom_boxplot绘制基本的箱线图 使用ToothGrowth数据集
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