图数据库的一个最常见的问题是如何将数据存入数据库。在上一篇文章中，我展示了如何使用通过Docker设置的Neo4j浏览器UI以几种不同的方式之一实现这一点。...在这篇文章中，我将展示如何使用Python生成的数据来填充数据库。我还将向你展示如何使用Neo4j沙箱，这样就可以使用不同的Neo4j数据库设置。...category和author节点创建数据框，我们将使用它们分别填充到数据库中: def add_categories(categories): # 向Neo4j图中添加类别节点。...同样，在这个步骤中，我们可能会在完整的数据帧上使用类似于explosion的方法，为每个列表的每个元素获取一行，并以这种方式将整个数据帧载入到数据库中。...通过使用Neo4j Python连接器，可以很容易地在Python和Neo4j数据库之间来回切换，就像其他数据库一样。
import networkx as nx import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 创建随机图 G = nx.gnp_random_graph...自我网络图有助于了解个体在社会结构中的位置和作用，以及个体如何通过其社交网络影响和受到他人影响。...Random Geometric Graph 随机几何图（Random Geometric Graph, RGG）是一种图模型，用于模拟无线通信网络中的节点分布和连接。...随机几何图的特性： 随机节点分布：节点位置通常按照泊松点过程随机分布在给定的空间区域内。...网络性能评估：通过随机几何图可以评估网络中节点的分布对网络性能的影响。 空间相关性：由于节点位置的随机性，随机几何图能够体现实际网络中的不确定性和空间相关性。
然而，随着数据科学领域的不断发展，我们需要更多的自定义和高级技巧来呈现数据。在本文中，我们将探讨Python数据可视化的高级技巧，重点介绍自定义颜色映射和标签的方法。...自定义颜色映射颜色映射是数据可视化中至关重要的一部分，它能够帮助我们有效地展示数据的特征和趋势。...在Python中，我们可以通过各种方式自定义标签，包括更改字体、颜色、位置等。...下面是一个使用matplotlib库创建柱状图，并自定义标签的例子：import matplotlib.pyplot as plt# 数据categories = ['A', 'B', 'C', 'D...随后，我们介绍了进阶应用，包括使用多图形布局展示多个子图、添加图例解释数据含义、创建动画效果展示数据变化趋势、使用交互式工具增强图形交互性以及自定义图形样式符合特定需求。
Figure和Subplot matplotlib的图像都位于Figure对象中，你可以用plt.figure创建一个新的Figure.在subplot上进行绘制 import matplotlib.pyplot...如下图（图中所有子图的宽度和高度对应相等，子图平均宽度和平均高度分别为w和h）： import matplotlib.pyplot as plt from numpy.random import randn...', label='three') ax.legend(loc='best') plt.show() ax.legend(loc='') 设置best可以让图标在最合适位置显示。 ...c ， 并将其设置为要使用的颜色的名称， plt.scatter(x_values, y_values, c='red', edgecolor='none', s=40) (5).使用颜色映射 颜色映射...cmap 告诉pyplot 使用哪个颜色映射。
要绘制单个点，可使用函数scatter()，并向它传递一对x和y坐标，它将在指定位置绘制一 个点： scatter_squares.py import matplotlib.pyplot as...在可视化中，颜色 映射用于突出数据的规律，例如，你可能用较浅的颜色来显示较小的值，并使用较深的颜色来显 示较大的值。 模块pyplot内置了一组颜色映射。...要使用这些颜色映射，你需要告诉pyplot该如何设置数据 集中每个点的颜色。...cmap告诉pyplot使用哪个颜色映射。...15.3 随机漫步 在本节中，我们将使用Python来生成随机漫步数据，再使用matplotlib以引人瞩目的方式将这 些数据呈现出来。
目录 Matplotlib绘图 折线图 绘制一组数据 绘制多组数据 散点图（scatter） 条形图（竖） 条形图（横） 饼图 Matplotlib属性 保存图片 色彩和样式 文字 其他属性 绘制子图...plt.show() 运行结果如下所示： 文字 可以在图上加标题、横坐标的标签和纵坐标的标签，还可以将数轴上的数字用文字来表示。...,可以设为'best',会自动放到最合适的地方 plt.savefig('E:\截图\绘图\huitu1.jpg') plt.show() 运行结果如下所示： 绘制子图 在Matplotlib中绘图在当前图形...（figure）和当前坐标系（axes）中进行，默认在一个编号为1的figure中绘图，可以在一个图的多个区域分别绘图 使用subplot()/subplots()函数和axes()函数 子图-subplot...产生均匀区间的一组数据 plt.figure() # 默认创建，缺省 plt.subplot(211) # 第一个子图 plt.plot(x, np.sin(x), color='r') plt.subplot
1.9 绘制正弦余弦函数曲线 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 使用np中的linspace函数，创建一个值在负π到π之间，大小为...1.9.3 设置标签的位置和字体 通过在 plt.plot() 函数中设置 label 标签，为绘制的正弦余弦图分别添加 sin(t)、cos(t) 图例，并使用 plt.legend() 函数设置标签的位置和字体...# 创建一张图 fig = plt.figure(1) # 创建一个子图 ax1 = plt.subplot(111) # 使用numpy包中的array函数创建绘图所需的数据 slices = np.array...(plt.cm.Set2.N))) # 绘制三维柱状图，设置决定z轴维度的参数zdir='y'，设置颜色参数color=color，透明度参数alpha=0.8，从颜色映射集合中随机选择一种颜色，然后把它和每一个...7.1.3 绘制内嵌图 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 创建数据（使用numpy中的arange、random.randn、convolve
我们将使用随机生成的数据集来模拟复杂的散点图： import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 创建示例数据集 np.random.seed(...使用多个数据系列以及自定义的颜色、透明度和边界线等属性来创建一个直方图。...import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 创建一个示例数据集，这里使用随机生成的数据 np.random.seed(0) data =...import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 创建示例数据集（这里使用随机生成的数据） np.random.seed(0) data = np.random.rand...import matplotlib.pyplot as plt # 创建示例数据集（这里使用随机生成的数据） labels = ['Category A', 'Category B', 'Category
图像的透视变换 在透视变换的数学运算中，将输入图像中的四个点的集合映射到输出图像中的四个点的集合。 在输入和输出图像中选择四个点的集合的标准是，任何三个点（在输入和输出图像中）不得位于同一行。...在本节中，我们将学习如何模拟椒盐噪声，高斯噪声，泊松噪声和随机法线噪声。 椒盐噪声 在任何图像中随机引入白色（盐）像素和黑色（胡椒粉）像素称为椒盐噪声。...NumPy np.random.randn()函数创建随机噪声的数据点，然后将其添加到图像中。...我们将为此创建自己的随机数据。...视差图和深度估计 视差是指在由左眼和右眼或相机拍摄的图像中，对象位置的不同。 这种差异或视差是由视差引起的。 我们的大脑使用有关视差的信息来估计物体的深度（即它们与我们的距离）。
图1 类似图1的风格，在地图制作中也存在着一种「山脊地图」，基于记录地表海拔信息的「高程数据」，我们可以利用水平方向上的基于实际位置海拔高度的曲线，来对某块区域的地形进行更具艺术性的表达。...但如果你想要制作出像下面这种更多定制内容的山脊地图，就需要了解多一些知识： 图4 下面我们分部分来展开介绍： 2.1 数据准备 我们统一使用RidgeMap接受bbox参数确定区域范围，格式为(左下角经度...2.2 数据加工 在第一步获取到的数据的基础上，我们可以利用RidgeMap的preprocess方法来进行加工，从而实现一些诸如改变高度映射比例、低洼地区筛选的功能，其主要参数如下： ❝「values...，默认为'black'，当传入matplotlib中的colormap对象时即开启了色彩映射模式 「kind」：设置色彩映射策略，'gradient'表示与高度无关，在画幅竖直方向上进行色彩渐变，'elevation...可以看到在gradient模式下，整幅图像上的线条色彩从上向下按照colormap进行渐变。
图1 类似图1的风格，在地图制作中也存在着一种山脊地图，基于记录地表海拔信息的高程数据，我们可以利用水平方向上的基于实际位置海拔高度的曲线，来对某块区域的地形进行更具艺术性的表达。 ?...图4 下面我们分部分来展开介绍： 2.1 数据准备 我们统一使用RidgeMap接受bbox参数确定区域范围，格式为(左下角经度, 左下角纬度, 右上角经度, 右上角纬度)，其基于的高程数据来自...图5 2.2 数据加工 在第一步获取到的数据的基础上，我们可以利用RidgeMap的preprocess方法来进行加工，从而实现一些诸如改变高度映射比例、低洼地区筛选的功能，其主要参数如下： values...，默认为'black'，当传入matplotlib中的colormap对象时即开启了色彩映射模式 kind：设置色彩映射策略，'gradient'表示与高度无关，在画幅竖直方向上进行色彩渐变，'elevation...图7 可以看到在gradient模式下，整幅图像上的线条色彩从上向下按照colormap进行渐变。
接下来，我们生成了一组随机数据，并在热图中应用了自定义颜色映射。3. 自定义标签标签在数据可视化中同样重要，它们帮助观众理解图表中的数据。Matplotlib允许我们自定义轴标签、颜色条标签和图例。...我们首先创建了一个列出的颜色映射（ListedColormap），然后生成了随机数据并将其分为四个类别。...我们将使用一个地理数据集，并通过自定义颜色映射和标签来展示数据的空间分布。示例：在地理数据可视化中应用自定义颜色映射与标签假设我们有一个表示城市温度的地理数据集。...我们使用FuncAnimation函数来创建动画，并在每一帧中更新颜色映射和颜色条范围。7....结合matplotlib.widgets模块中的滑块，实现交互式的颜色映射调整。实际应用案例：在地理数据可视化中应用自定义颜色映射和标签，提升地图图表的直观性。
，传入geoplot.crs中的对象 hue：当需要根据df中的某列或外部的其他序列数据来映射散点的色彩时，可传入对应df中指定列名或外部序列数据，默认为None即不进行设色 cmap：和matplotlib...中的cmap使用方式一致，用于控制色彩映射方案 scheme：作用类似geopandas中的scheme参数，用于控制分层设色，详见本系列文章的分层设色篇，但不同的是在geoplot0.4.0版本之后此参数不再搭配分层数量...映射房源价格到色彩上 将房源价格列作为色彩映射列，使用mapclassify中的分位数法将价格区间等分成五段，并使用其他的视觉参数和自定义图例参数： import mapclassify as mc...同时映射颜色与尺寸 geoplot允许用户同时映射色彩和尺寸，但同一张图中的图例只能显示色彩或尺寸其中之一的信息，使用legend_var参数来选择让哪一种映射信息显示在图例上： # 简单绘制波士顿行政区划...15所示，展示了柏林所有电动汽车充电桩的分布情况： 图15 我们主要复现的是图15中柏林地图以及内部元素部分，使用到的数据在我的Github仓库对应本文路径下的Berlin文件夹中。
通过将数据点映射到已标识的群集中，我们可以为现有和新的示例创建新的特征标签。...viridis色彩映射绘制结果图 plt.show() # 显示结果图 ``` 3、BIRCH 聚类模型 模型原理 BIRCH（Balanced Iterative Reducing and...viridis色彩映射绘制结果图 plt.show() # 显示结果图 ``` 5、K-Means 聚类模型 模型原理 K-Means聚类是一种基于距离的聚类方法，通过最小化每个数据点到其所属簇中心点的距离之和...viridis色彩映射绘制结果图 plt.show() # 显示结果图 ``` 6、高斯混合模型 高斯混合模型是一种概率模型，用于表示数据点集合的混合高斯分布。...viridis色彩映射绘制结果图 plt.show() # 显示结果图 ``` 三、聚类评估指标 常用评估指标包括外部评价指标和内部评价指标。
Figure_2.png 图1并不能很直观的展示我国各省男女性别比的情况，图2使用热力图的方式很直观得表达了该信息。颜色越深代表性别比例越失衡。...从图2可以发现，我国东北华北地区男女比例比较合理，而西北和西南最为严重。结合图1可知，中国男女比例最失衡的地方在天津，最平衡的地方在江苏。...GDP = df['2010年'][s] colors[s] = cmap(np.sqrt((GDP - GDP_min) / (GDP_max - GDP_min)))[:3] #构建色彩和数据的映射关系...Figure_4.png 图4算是对图3数据的进一步挖掘，表现了各年龄节点男女数量差异。规律很奇怪，在0-24这个区间内，男多女少，而且呈现差距缩减趋势，到了24岁，居然女生还比男生多一些。...Figure_11.png 该图以婚姻状况为横坐标，反映了同一婚姻状况下不同工作的比例。 可以发现一些信息。在政府工作的已婚男最多，稳定啊。相反在女性中不是这样，在政府工作的女性已婚比例竟然最低！
，传入geoplot.crs中的对象 hue：当需要根据df中的某列或外部的其他序列数据来映射散点的色彩时，可传入对应df中指定列名或外部序列数据，默认为None即不进行设色 cmap：和matplotlib...中的cmap使用方式一致，用于控制色彩映射方案 scheme：作用类似geopandas中的scheme参数，用于控制分层设色，详见本系列文章的分层设色篇，但不同的是在geoplot0.4.0版本之后此参数不再搭配分层数量...映射房源价格到色彩上 将房源价格列作为色彩映射列，使用mapclassify中的分位数法将价格区间等分成五段，并使用其他的视觉参数和自定义图例参数： import mapclassify as mc...同时映射颜色与尺寸 geoplot允许用户同时映射色彩和尺寸，但同一张图中的图例只能显示色彩或尺寸其中之一的信息，使用legend_var参数来选择让哪一种映射信息显示在图例上： # 简单绘制波士顿行政区划...15所示，展示了柏林所有电动汽车充电桩的分布情况： image.png 我们主要浮现的是图15中柏林地图以及内部元素部分，使用到的数据在我的Github仓库对应本文路径下的Berlin文件夹中，其中
x、y 和 sz 中的相应元素确定每个标记的位置和面积。sz 的长度必须等于 x 和 y 的长度。 [] ： 使用 36 平方磅的默认面积。...行数必须等于 x 和 y 的长度 向量 - 对每个标记使用不同的颜色，并以线性方式将 c 中的值映射到当前颜色图中的颜色。c 的长度必须等于 x 和 y 的长度。...---- 图像的属性包括以下几个： from pylab import * ''' subplot()函数的参数中，除最后一维的其他维表示子图的大小，最后一维表示当前子图在图像中的位置，如下实例...，在2*2的网格里，第四个子图为(2, 2, 4) 创建横跨多个位置的子图用gridspec实现 ''' """ 添加多个固定大小的子图： fig = plt.figure(figsize=...中的每两个值互相都可以组成一个坐标点( x i , y j )，在将这些坐标点作为输入，通过一个 映射函数f ( x ) f(x)f(x)求值，就可以得到一个三维图形。
1、安装matplotlib 在 cmd 中键入 python -m pip install matplotlib，系统将自动安装，需要等一段时间，待完成后 python -m pip list ，显示...2、简易画图 2.1 直线图 import matplotlib.pyplot as ply '导入模块 pyplot,并自定义为ply' input_value = [1,2,3,4,5,6] squares...颜色映射（colomap）是一系列颜色，他们从颜色渐变到结束颜色。 输出结果： ? 3、随机漫步:每次决策都是随机决定的。...]) '随机漫步的距离' x_step = x_direction * x_distance '随机漫步的 位移（大小和方向）'...y or n :") if keep_running == 'n': break '判断时候继续 随机漫步' 随机漫步生成的图： ? ?
关联图 散点图 散点图 测试 导入需要使用的库 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot...) #装饰图形 plt.legend() #显示图例 plt.show() #让图形显示 result 例子 # 除了两列X之外，还有标签y的存在 # 在机器学习中，经常使用标签y作为颜色来观察两种类别的分布的需求...categories # 查看使用的标签，如下图 categories 颜色 plt.cm.tab10() 用于创建颜色的十号光谱，在 matplotlib 中，有众多光谱供我们选择：https...可以在plt.cm.tab10()中输入任意浮点数，来提取出一种颜色。光谱tab10中总共只有十种颜色，如果输入的浮点数比较接近，会返回类似的颜色。...这种颜色会以元祖的形式返回，表示为四个浮点数组成的RGBA色彩空间或者三个浮点数组成的RGB色彩空间中的随机色彩。
plt.show()通过使用这些常见的图表类型，我们可以更好地理解和传达数据的特征、关系和分布。...多图表和子图在Matplotlib中，我们可以创建包含多个子图的图表，以更灵活地展示数据或进行比较。...plt.title('Subplot 2')# 调整子图之间的间距plt.tight_layout()# 显示图表plt.show()通过plt.subplot方法，我们可以在一个图表中创建多个子图，并通过指定行数和列数来排列它们...中的Axes3D，我们可以在Matplotlib中创建三维图表。...以下是一些高级子图和布局的示例：8.1 网格子图Matplotlib中的gridspec模块允许你创建更复杂的子图布局。
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