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【Python】使用 pyecharts 模块绘制动态时间线柱状图 ① ( 列表排序 | 使用 sorted 函数对容器进行排序 | 使用 list.sort 函数对列表进行排序 | 设置排序函数 )

一、列表排序 1、使用 sorted 函数对容器进行排序 在之前的博客 【Python】数据容器总结 ② ( 数据容器元素排序 | 字符串大小比较 | 字符大小比较 | 长短一样的字符串大小比较 | 长短不一样的字符串大小比较...) 中 , 介绍了使用 sorted 函数 对容器中的元素进行排序 ; sorted 函数语法如下 : sorted(iterable, key=None, reverse=False) iterable..., 3, 2, 1, 1] ['Joe', 'Tom', 'Trump', 'Jerry'] Process finished with exit code 0 2、使用 list.sort 函数对列表进行排序...HelloPython/Hello.py [1, 1, 2, 3, 3, 4, 5, 5, 5, 6, 9] Process finished with exit code 0 3、使用 list.sort 函数对列表进行排序...12], ['Tom', 18], ['Joe', 72], ['Trump', 80]] Process finished with exit code 0 4、使用 list.sort 函数对列表进行排序

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    R语言广义线性模型(GLM)、全子集回归模型选择、检验分析全国风向气候数据

    并对不同变量之间的相关性进行了调查，对国家数据预测的错误率进行了GLM模型拟合。...library(car)library(MuMIn)head(data)读取因变量numberFaults=data$numbltshead(data1) 相关分析调查的出的各指标数据用R软件进行处理并且用箱图进行对比显示...部分指标的箱线图查看各变量之间的相关系数有显著的相关关系。...从残差拟合图来看，大部分样本拟合值分布在0周围，说明拟合结果较理想。981,2331和524号样本可能为异常点。从正态分布qq图来看，大部分点分布在图中直线附近。说明样本点服从正态分布。...全子集回归来选出最优的模型全子集回归,即基于全模型获得可能的模型子集,并根据AIC值等对子集排序以从中获取最优子集。

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    可视化之为什么要使用箱线图？

    统计图就是用把数据映射到几何形状如点、线、柱的美学属性如颜色、大小、形状上。这是理解图的关键，也是画图的关键。 对于箱线图也是如此 。 箱线图，顾明思义，是形状像箱子并展示一组或多组数据分布的统计图。...随后用条形图, 箱线图，小提琴图和bean plot对4套数据分别进行了可视化展示。...从这个柱状图很难想到背后的数据分布会如子图a中所示，差别那么大。 柱状图只用两个统计量展示数据信息，会掩饰数据分布的差异。...左图显示每个碱基的中位质量值(箱线图中间的红线)都比较高，而图三右图的的碱基质量值变化较大，5‘-3’测序质量逐渐下降；后续分析时可能需要进行一定的预处理比如移除低质量碱基等。...展示不同的肿瘤样本中使用ABSOLUTE计算的肿瘤纯度得分高低，亮点是不同样本按照纯度中位数进行排序，看上去更整齐，也更容易看出规律。

    2.7K31

    爱数科案例 | 基于线性回归的加州房价预测

    本案例使用加州房价数据集，首先进行数据预处理和探索性数据分析，然后依次进行特征抽取、离散化、标准化、特征选择，最后建立线性回归模型对房价进行预测。 1....从上图中可以看出，该房屋的地理分布较为广泛，部分地理区域的数据较为稀疏。 6. 房屋到海距离占比 绘制房屋到海距离(ocean_proximity)的饼图，以查看各类型房屋的占比情况。...房屋到海距离与各房屋属性的关系 以到海距离(OCEAN PROXIMITY)为分组变量，绘制房龄、房价、收入、居民数、人口规模、卧室总数、房间总数的雷达图。...收入中位数分布 然后绘制收入中位数的箱图，从图中可以看出该变量存在较多离群值。 11....模型预测 下面使用已训练的线性回归模型在测试集上进行预测，预测结果如下表所示。 16. 回归模型评估 最后对回归模型的效果进行评估。

    2.1K20

    「R」ggplot2数据可视化

    使用一个或多个几何函数向图中添加了几何对象(简写为geom)，包括点、线、条、箱线图和阴影区域。在上述例子中，geom_point()函数在图形中画点，创建了一个散点图。...用几何函数指定图的类型 ggplot()函数指定要绘制的数据源和变量，几何函数则指定这些变量如何在视觉上进行表示。目前，有37个几何函数可供使用。以下列出常用的函数。...、线和填充区域的边界进行着色 fill 对填充区域着色，如条形和密度区域 alpha 颜色的透明度，从0（完全透明）到1（不透明） linetype 图案的线条（1=实线，2=虚线，3=点，4=点破折号...scale_y_continuous() breaks=指定刻度标记、labels=指定刻度标记标签、limits=控制要展示的值的范围 scale_x_discrete()和scale_y_discrete() breaks=对因子的水平进行放置和排序...使用添加修改上一个图的代码对图形展示效果进行修改： labs(title="Faculty Salary by Rank and Sex", x='', y='',fill='Gender')

    7.4K10

    天天Get 新技能！！

    参数horizontal=TRUE可以反转坐标轴的方向，使用并列箱线图研究四缸、六缸、八缸发动机对每加仑汽油行驶的英里数的影响： ? 图中可以看到不同组间的油耗区别非常明显 。...参数names是小提琴图中标签的字符向量，而col是一个为每幅小提琴图指定颜色向量。...小提琴图基本上是核密度图以镜像方式在箱线图上的添加。在图中，白点是中位数，黑色盒型的范围是下四分位点到上四分位点，细黑线表示须，外部形状即核密度估计。...通常来说，点图在经过排序并分组变量被不同的符号和颜色区分开的时候最有用，分组，排序，着色后的点图，代码如下： > x <- mtcars[order(mtcars$mpg),] > x > x > x...根据每加仑英里数( 最低到最高) 数据 mtcars进行排序，结果保存为数据框 x。数 向量cyl被 转换为一个因子。

    1.2K50

    Python大数据正态分布之箱型图上下限值计算

    ：分位数、中位数、众数等； 再者，就是今天要重点介绍的箱型图，如下图所示 待会要分享的Python程序就是对箱型图中上下边缘值的计算实现。...通过下图所示，可初步了解下正态分布图的分布状况。 图中所示的百分比即数据落入该区间内的概率大小，由图可见，在正负一倍的sigmam内，该区间的概率是最大的。...Q1(下四分位数) - 1.5IQR比较接近于正负3sigma的界限值，如下截图所示： 二、上面简单介绍了下正态分布及箱型图的知识，接下来就看如何用Python来实现大数据量的数据中上下边缘值的计算吧...中的所有数据进行反转，且由小到大的排序 Line13-17：目的是将list中除了为“nan”的数据全部放置于另一个list中 Line20-24：利用numpy函数求出箱型图中的四分之一和四分之三分位的值...Line25-30：利用前面所讲到的公式求出箱型图中上下边缘的值，也是该方法的终极目的 调用方在调用该函数时只需按规则传入对应的参数，拿到该方法返回的上下边缘值对页面上返回的数据进行区间判断即可。

    2.3K10

    纯干货分享！Python 大数据集在正态分布中的应用(附源码)

    ：分位数、中位数、众数等； 再者，就是今天要重点介绍的箱型图，如下图所示 待会要分享的 Python 程序就是对箱型图中上下边缘值的计算实现。...通过下图所示，可初步了解下正态分布图的分布状况。 图中所示的百分比即数据落入该区间内的概率大小，由图可见，在正负一倍的sigmam 内，该区间的概率是最大的。...经过分析可以采用箱型图的上下边缘值来做判断，正常情况下应该是服从正态分布的，即落入正负 3sigma 的区间内，如果没有落入该区间程序则报警反馈页面数据展示异常，进行人工干预排查。...list 中的所有数据进行反转，且由小到大的排序 Line13-17：目的是将 list 中除了为“nan”的数据全部放置于另一个list中 Line20-24：利用numpy函数求出箱型图中的四分之一和四分之三分位的值...Line25-30：利用前面所讲到的公式求出箱型图中上下边缘的值，也是该方法的终极目的 使用方法 调用方在调用该函数时只需按规则传入对应的参数，拿到该方法返回的上下边缘值对页面上返回的数据进行区间判断即可

    1.8K20

    python绘图 | 国家气象局开源预报检验库（多图预警）

    频率关系图pdf_plot() 将观测和预报值分别从小到大排序，将排序后的两组数据绘制成包含两幅子图的频率匹配关系图。第一幅子图为观测和预报的概率分布函数对比图，第二幅子图频率匹配映射关系图。...频率对比箱须图box_plot_continue() 分别绘制了观测和预报的频率箱须图，横坐标为”观测”、”预报”，纵坐标为数据值, 箱须图包含了第一四分位数、中位数、第三四分位数与异常值（离群值）等不同等级...误差序列分析 误差综合分析图（绝对值）error_boxplot_abs() 根据输入的站点数据，选择部分数据，将选择的数据进行进行分组检验，绘制误差综合分析图 ?...时间序列对比 多模式多时效对比图time_list_line() 将不同时刻起报的预报和实况在同一张图中进行显示对比，便于及时发现问题，以曲线的方式叠加显示。 ?...对检验工作有着强需求的小伙伴赶快来试试吧。

    3.8K32

    从零开始学机器学习——K-Means 聚类

    为此，我们将采用箱型图分析，这是一种直观有效的工具，可以帮助我们识别和处理异常值。...箱型图箱型图由五个重要的数值点构成，分别是最小观察值（下边缘）、25%分位数（Q1）、中位数、75%分位数（Q3）以及最大观察值（上边缘）。...在箱型图中，这些离群点通常以“圆点”的形式呈现，便于我们直观识别和处理。这些异常值需要特别关注，因为它们可能会对后续的K-means聚类分析产生负面影响。...而对于箱型图中其他的数值点，如分位数和中位数，目前我们可以暂时不做过多关注，重点放在识别和处理这些离群点上，以确保数据的质量和聚类分析的有效性。...最终，我们将只保留如下所示的箱型图：接下来，我们都知道数值特征在模型训练中起着至关重要的作用，因此有必要对这些特征进行适当的转换。此前我们已经讨论过相关的转换方法，这里就不再详细赘述。

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    阿里妈妈首次公开新一代智能广告检索模型，重新定义传统搜索框架

    但另一方面，个性化信息也给广告检索带了新的挑战：面对从各种复杂丰富的个性化信号通道检索回的广告，检索模型需要能够高效、准确地对其按照统一标准快速排序。...异构图初始化 图3：用户行为异构图图示例。 图中包含了三种节点：用户搜索信号、广告检索键和广告。用户搜索信号和广告检索键之间的边表示改写，广告检索键和广告之间的边表示广告海选。...考虑到召回性能，Key不能使用如“性别”、“年龄”这些过泛的节点。因此，我们主要使用“Query”、“Item”等作为Key节点。 Ad节点：异构图中的Ad节点表示被召回和展示的广告。...我们对IV公式进行简单修改，用于异构图初始化。 Session 相关性：基于Session的方法常常被用来衡量节点相关性。...图5：基于Session的相关性示例。 模型训练 在初始化的异构图基础上，我们面向RPM/CTR进行模型训练，学习出边的权重，挖掘出图最重要的关系。

    2.9K50

    50种常见Matplotlib科研论文绘图合集！赶紧收藏~~

    19、哑铃图 （Dumbbell Plot） 哑铃图表传达了各种项目的“前”和“后”位置以及项目的等级排序。如果您想要将特定项目/计划对不同对象的影响可视化，那么它非常有用。...下面的图表示基于类型变量对频率条进行分组，从而更好地了解连续变量和类型变量。 也可以看成堆叠图的形式，同样适用于空气质量的分级。...通过对条形图进行着色，可以将分布与表示颜色的另一个类型变量相关联。 22、密度图 （Density Plot） 密度图是一种常用工具，用于可视化连续变量的分布。...23、直方密度线图 （Density Curves with Histogram） 带有直方图的密度曲线汇集了两个图所传达的集体信息，因此您可以将它们放在一个图中而不是两个图中。...通过对中位数进行不同着色，组的真实定位立即变得明显。 26、箱形图 （Box Plot） 箱形图是一种可视化分布的好方法，记住中位数、第25个第45个四分位数和异常值。

    4.3K20

    怎样用箱形图分析异常值？终于有人讲明白了

    箱型图依据实际数据绘制，对数据没有任何限制性要求，如服从某种特定的分布形式，它只是真实直观地表现数据分布的本来面貌；另一方面，箱型图判断异常值的标准以四分位数和四分位距为基础，四分位数具有一定的鲁棒性：...更直观地展示这些数据并且可以检测异常值的方法是使用箱型图。其Python检测代码如代码清单3-2所示。...运行代码清单3-2，可以得到图3-2所示的箱型图。...▲图3-2 异常值检测箱型图 从图3-2可以看出，箱型图中超过上下界的7个日销售额数据可能为异常值。...直接对不一致的数据进行挖掘，可能会产生与实际相违背的挖掘结果。

    6.6K10

    Python数据可视化的10种技能

    在 Matplotlib 中，我们可以直接使用 plt.plot() 函数，当然需要提前把数据按照 x 轴的大小进行排序，要不画出来的折线图就无法按照 x 轴递增的顺序展示。...蜘蛛图 蜘蛛图是一种显示一对多关系的方法。在蜘蛛图中，一个变量相对于另一个变量的显著性是清晰可见的。 假设我们想要给王者荣耀的玩家做一个战力图，指标一共包括推进、KDA、生存、团战、发育和输出。...因为蜘蛛图是一个圆形，你需要计算每个坐标的角度，然后对这些数值进行设置。当画完最后一个点后，需要与第一个点进行连线。...这里需要用到中文，Matplotlib 对中文的显示不是很友好，因此我设置了中文的字体 font，这个需要在调用前进行定义。最后我们可以得到下面的蜘蛛图，看起来是不是很酷？ ?...关于本次 Python 可视化的学习，我希望你能掌握： 视图的分类，以及可以从哪些维度对它们进行分类； 十种常见视图的概念，以及如何在 Python 中进行使用，都需要用到哪些函数； 需要自己动手跑一遍案例中的代码

    2.8K20

    教程合集 | MATLAB绘图基本操作与属性

    而如果想分别绘制多张图，则需要生成多个图窗分别绘制。 那么图中每个按钮又分别是什么意思呢？...图形选项板：包括添加子图、选择变量、插入注释（与上面绘图工具栏的插入相同）。 ? 属性编辑器的功能为对图形的各项属性进行操作。 当选择整个Figure的属性时： ?...当选择坐标轴时，属性编辑器将显示： 因此可直接对坐标轴的各项属性进行设置。 ? 当选择图中的数据时，其属性编辑器显示为： ?...为例，其基本调用方式是： plot(x,y); 当然，也可以在plot等函数里对图像属性进行设置。...m_map工具箱中的大部分同类型图形绘制的函数与上述列表里的名称相同，不同的只是名称前需要加上m_调用。如plot函数在m_map工具箱里的调用方法即为m_plot。

    4.8K40

    为工程师设计的自由能agent软件

    在这里，我们讨论支持这一愿景的因子图软件工具箱的计算要求。...萨拉的AIF软件工具箱应该无缝地支持所有这些机器人特性。例如，她应该不需要知道如何在她的算法中实现鲁棒性的细节，或者为了有效的规划目的，机器人在任何给定的情况下需要向前看多少时间步。...以规定的固定顺序访问图中节点的任何MP调度(如FE最小化的过程方法中的情况)容易受到调度中任何节点故障的影响。原则上，FE最小化过程需要停止 并继续计算新的MP计划。...对于FEM的更常见的程序编程方法，反应式处理还提高了鲁棒性、资源消耗以及在不需要重置推理过程的情况下进行结构改变的能力。 这后一个特性，对在线结构自适应的支持也是高质量AIF工具箱的一个重要特性。...用于对UCL团队及其合作者的科学成果进行实验验证。

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    数据导入与预处理-第5章-数据清理

    需要说明的是，箱形图对检测数据没有任何要求，即使不符合正态分布的数据集是能被检测的。...箱形图能直观地反映出一组数据的分散情况，一旦图中出现离群点（远离大多数值的点），就认为该离群点可能为异常值。...，pandas中提供了两个绘制箱形图的函数：plot()和boxplot()，其中plot()函数用于根据Series和DataFrame类对象绘制箱形图，该箱形图中默认不会显示网格线； boxplot...()函数用于根据DataFrame类对象绘制箱形图，该箱形图中默认会显示网格线。...如果需要从箱形图中获取异常值及其对应的索引，那么可以根据箱形图中异常值的范围计算，具体计算方式为：首先对数据集进行排序，然后根据排序后的数据分别计算Q1、Q3和IQR的值，最后根据异常值的范围（Q1 –

    4.5K20
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