老 孟 一个 有态度 的程序员 ?...在Android中开发OpenGL ES的应用程序是无法调试 shader代码的，因此绘制点是一个很好的调试方法，为了定位问题经常会将一些结果输出的屏幕上，比如人脸识别关键点项目，想要确定人脸关键点是否正确...，将关键点绘制在人脸对应位置上可以很好的展示人脸关键点正确与否。...下面将会完成绘制一个点，点的颜色由应用程序确定，顶点shader代码如下： attribute vec4 vPosition; void main() { gl_Position = vPosition...有人会问单位是像素岂不是无法适配，在低分辨率的设备上显示比高分辨率要大，如果想绘制一个100分之一大小的点如何绘制啊？如果想绘制100分之一大小的点可以按照绘制方形的形式绘制。
大家好，我是陈晨 今天来跟大家分享一个地图可视化的知识~ Pyecharts绘图的确很棒，尤其是地图，那么将你的数据指标，展示在百度地图中，有时怎么样的一种感觉？...其实Pyecharts绘制 "地图" ，并展示在百度地图中的原理很简单，就是使用BMap()类，调用百度地图的数据。而调用百度地图的数据，首先需要获取一个叫做ak的东西。...最后点击文末的提交按钮即可，最终界面如下： 看到图中的ak了吗？这就是我们一直想要获取的东西。 将 "地图" 展示在百度地图中 有了上述的ak，剩下的就是写代码，很简单。...第一个就是你获取的ak，还有一个center参数，表示当前视角的中心点，用经纬度表示。...baidu_ak: str, # 当前视角的中心点，用经纬度表示 center: Optional[Sequence] = None, # 当前视角的缩放比例。
文章目录 一、前言 二、主要内容 三、总结 一、前言 JoyPy 是一个基于 matplotlib + pandas 的单功能 Python 包，它的唯一目的是绘制山脊线图 Joyplots（也称为 Ridgeline...它们是一种很好的绘制数据的方式，可以用来直观比较分布，特别是哪些随着一个维度（比如时间）变化的分布。虽然这并不是一种新技术。...color：在绘图中使用的一种或多种颜色。可以是字符串或任何可被 matplotib 解释为颜色的东西。通常传入颜色列表。...空间效率：通过在单个图中堆叠，山脊线图可以有效地利用空间，避免了创建多个单独的密度图。 美观性：山脊线图在视觉上吸引人，用不同的颜色和样式区分不同的组，使得数据更加生动和直观。...使用 JoyPy，一个基于 matplotlib + pandas 的轻量级 Python 包，可以轻松绘制山脊线图 Joy Plot。 ️
from matplotlib import colors as mcolors, path from matplotlib.collections impor...
2 基于ridge_map的山脊地图绘制 我们主要使用matplotlib与ridge_map来完成一幅山脊图的创作，使用pip install ridge_map 完成对ridge_map的安装之后...water_ntile：浮点数，范围应在0到100之间，作为数据删除的阈值，即高度低于总体water_ntile%分位数的数据会被视作水体，从而在图像中不显示 vertical_ratio：用于设置原始高度值在绘图中被扩大的倍数...图6 2.3 绘制图像 做完上述数据加工之后，我们就可以调用plot_map()方法来进行山脊图的绘制，其主要参数如下： values：传入之前处理好的values label：用于设置图像上叠加的文字标签内容...图9 在get到ridge_map的有趣用法之后，我们就可以对合法范围内任意一个地方进行绘制，譬如下面我们绘制的重庆市中心城区的部分范围： font_prop = fm.FontProperties...图10 ---- 以上就是本文的全部内容，你可以尽情发挥创作出具有创意的山脊地图。欢迎在评论区与我进行讨论~
这种情况要求一次显示十二个温度分布，每个月一个。在这种情况下，可行的方法包括箱线图(boxplot)，小提琴图(violin plots)和山脊图(ridgeline plots)。...首先，通过仅用一个点和两个误差线表示每个分布，我们丢失了很多有关数据的信息。其次，没有一个明确的图例说明图中的点以及误差线代表什么东西。...但是这个图和之前介绍的密度图一样，都有一个缺点是，会在没有数据的地方绘制曲线。这个我们可以通过绘制具体的数据点来规避这个问题。...可视化延水平轴的分布 在之前的章节中，我们使用直方图和密度图可视化了沿水平轴的分布，在这里扩展对于这类图形的结果，就得到了山脊图(ridgeline plots)。...山脊图本质上就是多个密度图放到一起的结果。它类似于小提琴图。但是在可视化方面使人们能够更好的理解数据。例如，下图两个在11月的35华氏度和50华氏度下峰就比上面的小提琴图容易看出来。 ?
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。...2 基于ridge_map的山脊地图绘制 我们主要使用matplotlib与ridge_map来完成一幅山脊图的创作，使用pip install ridge_map完成对ridge_map的安装之后，我们先一个非常简单的例子开始...」：浮点数，范围应在0到100之间，作为数据删除的阈值，即高度低于总体**water_ntile%**分位数的数据会被视作水体，从而在图像中不显示 「vertical_ratio」：用于设置原始高度值在绘图中被扩大的倍数...做完上述数据加工之后，我们就可以调用plot_map()方法来进行山脊图的绘制，其主要参数如下： ❝「values」：传入之前处理好的values 「label」：用于设置图像上叠加的文字标签内容 「...，就像下面这个简单的例子一样： 图9 在get到ridge_map的有趣用法之后，我们就可以对合法范围内任意一个地方进行绘制，譬如下面我们绘制的重庆市中心城区的部分范围： font_prop = fm.FontProperties
p=22537 在本文我们在ggplot2中制作的饼实际上是一个条形图转换为极坐标。如果我们想制作一个像上面截图那样的地图，这就很困难了。 相关视频 但在地图上绘制饼图时，它也有自己的缺点。...首先，当我们绘制大量的饼图时，它以光栅图像的形式渲染，使得它的渲染速度很慢。 本文创建了一个封装函数，使其更容易绘制一组饼图。 例如，假设我们有以下数据。...set.seed(123) long <- rnorm(50, sd=100) lat <- rnorm(50, sd=50) 在地图上绘制饼图。...ggplot(map_data('world'), aes(long, lat) +pie(aes(x=long, y=lat, group=region, r=radius 这是一个简单应用，我发现很多人喜欢它...我实现了一个legend层为饼的大小添加了一个图例，如上图所示。
前一篇 《WebGL学习笔记 | 创建着色器程序》介绍了如何创建着色器程序，这次我们让着色器程序运行起来，并在屏幕上绘制一个点。 1....= ` void main() { //设置一个坐标点 gl_Position = vec4(0.0, 0.0, 0.0, 1.0); //设置点的大小 gl_PointSize...在 JavaScript 启用绘制 在 JavaScript 中初始化好着色器程序，进行编译、链接，最后一步就是进行绘制操作： //看上一篇《WebGL学习笔记 | 创建着色器程序》中有讲解... gl.useProgram...，我们这里只绘制了一个点，因此count为1。...当顶点着色器执行完成后，片元着色器开始执行，将颜色值赋给 gl_FragColor，最后一个红色的像素点被绘制到了屏幕的中心位置 (0.0, 0.0, 0.0) ，看下图： ?
多组数据、同一个核函数 对于具有不同数值分布情况的多组样本数据，我们经常使用同一个核函数对它进行拟合并将结果绘制成密度图。...，即用一个连续渐变颜色条表示具体的绘图数值，且对应颜色填充在密度图曲线范围内。...“山脊”图通常用来表示不同类别的数据在同一因素的分布差异情况。在 Matplotlib 中，我们可以使用 Matplotlib 的“原生”方法绘制“山脊”图，也可以使用 JoyPy 库绘制。...如果想使用连续渐变颜色对“山脊”图中的每组数据进行填充，并且用连续渐变颜色值表示数据大小，那么可以参考渐变颜色填充密度图的绘制方法。...在将多个密度图绘制在同一坐标系时，除了使用 Matplotlib 库进行循环绘制以外，还可以使用 Seaborn 库进行快速绘制。
分布（六）利用python绘制山脊图 山脊图 （Ridgeline chart）简介 山脊图可以同时显示几个组的数值分布情况，并且可以在同一水平下，直观地对比多个分布的变化。...通过searbon绘制山脊图 # 1950～2010年西雅图的平均气温，并展示其分布 import numpy as np import pandas as pd import seaborn as...4.493982 3 1/4/1948 7 4.0 2.0 january 4.493982 4 1/5/1948 7 3.0 0.0 january 4.493982 # 利用FacetGrid绘制山脊图...ha='right', fontsize=20, fontweight=20) plt.show() 通过plotly绘制山脊图...showticklabels=False) # that way you hide the y axis ticks labels ) fig.show() 总结 以上介绍了两种绘制山脊图的方式
快速计算点密度的度量并将其显示在地图上通常很有用。在本教程中，我们将使用 ggmap R 包中包含的德克萨斯州休斯顿的犯罪数据来演示这一点。 我们将从加载库开始。...让我们用 ggplot2 绘制犯罪地点。...让我们来绘制一个密度估计。计算密度的方法有很多种，如果密度估计的机制对您的应用程序很重要，那么研究专门用于点模式分析的软件包（例如spatstat）是值得的。...= crime) + scale_fill_viridis_c() + theme(legend.position = 'none') 作为替代方案，我们可能会考虑使用 alpha 透明度绘制原始数据点
地图（二）利用python绘制山脊线地图 山脊线地图（Ridge Map）简介 山脊线地图是背景地图的一种，在地图上呈现出海拔效果。...快速绘制 基于ridge_map from ridge_map import RidgeMap import matplotlib.pyplot as plt rm = RidgeMap((-156.250305,18.890695...background_color='#212946', kind='gradient') plt.show() 总结 以上利用ridge_map快速绘山脊线地图
扩展线延伸到框外超过四分位距 (Q3 - Q1) 1.5 倍的第一个数据点。落在扩展线之外的点是单独绘制的，通常会被认为是异常值。...在 x 轴（收入）的每个点，我们绘制具有相等或更低值的数据点的百分比。...我们可以通过绘制检验统计在排列中的分布与其样本值的分布来可视化。...山脊图 山脊图沿 x 轴绘制了多个核密度分布，它比小提琴图更直观。在 matplotlib 和 seaborn 中都没有默认的山脊线图。素以需要joypy包。...从这个图中也更容易理解分布的不同形状。 多组数据对比--统计学方法 最后，让我们考虑比较多个组的假设检验。为了简单起见，我们将集中讨论最常用的一个:f检验。
其实矩阵A的含义可以这样解释，a[i][j]表示的是，从点i出发走一步到点j有多少条路径，不用多说要么为1，要么为0。而乘上一个矩阵A就相当于步数+1。...现在我们来分析A^2这个矩阵的含义，a[i][i]表示的是，从点i出发走2步到达点j有多少条路径。那么是否可以表示为A^3,A^4,...,A^n这样的形式呢。...n个节点的有向图，求该有向图中长度为k的路径条数。...Input 多组输入，每组输入第一行是有向图中节点的数量即邻接矩阵的行列数n。接下来n行n列为该图的邻接矩阵。接下来一行是一个整数k.k小于30....Output 输出一个整数，即为图中长度为k的路径的条数。
来源：DeepHub IMBA本文6400字，建议阅读12分钟我们看到了很多不同的方法来比较两个或多个分布，无论是在可视化上还是在统计上。 比较一个变量在不同组中的分布是数据科学中的一个常见问题。...扩展线延伸到框外超过四分位距 (Q3 - Q1) 1.5 倍的第一个数据点。落在扩展线之外的点是单独绘制的，通常会被认为是异常值。...在 x 轴（收入）的每个点，我们绘制具有相等或更低值的数据点的百分比。...我们可以通过绘制检验统计在排列中的分布与其样本值的分布来可视化。...山脊图 山脊图沿 x 轴绘制了多个核密度分布，它比小提琴图更直观。在 matplotlib 和 seaborn 中都没有默认的山脊线图。素以需要joypy包。
扩展线延伸到框外超过四分位距 (Q3 - Q1) 1.5 倍的第一个数据点。落在扩展线之外的点是单独绘制的，通常会被认为是异常值。...在 x 轴（收入）的每个点，我们绘制具有相等或更低值的数据点的百分比。...我们可以通过绘制检验统计在排列中的分布与其样本值的分布来可视化。...山脊图 山脊图沿 x 轴绘制了多个核密度分布，它比小提琴图更直观。在 matplotlib 和 seaborn 中都没有默认的山脊线图。素以需要joypy包。...从这个图中也更容易理解分布的不同形状。 多组数据对比-统计学方法 最后，让我们考虑比较多个组的假设检验。为了简单起见，我们将集中讨论最常用的一个:f检验。
这个系列将带大家熟悉常见的可视化图表，并基于python进行绘制。...常见的如直方图、密度图、箱线图、小提琴图、蜂群图、山脊图等 关系（Correlation）：主要用来探索多变量之间的相关性。...常见的如背景地图、山脊线地图、等值区域地图、六边形地图、变形地图、连接地图、气泡地图、散点地图等 思维导图 为了方便大家记忆和理解，这里整理了一份常见可视化图表的思维导图如下 总结 以上就是数据分析中常见的可视化图表...，后续就是如何利用python去绘制基本的数据图表了～ 共勉～ 参考资料 [1] Python Graph Gallery: https://python-graph-gallery.com/ [2]
在山脊图中，每个变量的分布曲线通常用核密度估计法或直方图法进行估计，然后按照一定的顺序进行平移和叠加。 山脊图常用于探索多个变量之间的关系和相互作用，以及发现变量的共同分布特征和异常点。...如果两个变量之间存在线性关系，那么散点图中的点会形成一条斜率为正或负的回归直线。如果两个变量之间存在非线性关系，那么散点图中的点会形成一条回归曲线或者散布在二维坐标系的不同区域。...如果两个变量之间无关系，那么散点图中的点会相对均匀地分布在二维坐标系中。 散点图常用于探索数据中的异常值、趋势和模式，并且可以发现变量之间的相互作用和关联性。...这就好比一个物体，在任意一点处的质量为0，但在这一点有密度值，密度值衡量了在各点处的质量的相对大小。...概率密度函数用数学公式表示就是一个定积分的函数，定积分在数学中是用来求面积的，而在这里，你就把概率表示为面积即可。 Q：概率密度函数在某一点的值有什么意义？
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