tf-idf的可视化问题，难点包括以下三个环节： 1、matplotlib的展示问题，汉字字符的展示，图表的选择和开发，图例标签展示的合理位置，几十个图例如何展示，插值法的应用，数据类型的适配 2、数据类型的转换...，counter类型、数组类型、numpy数组类型，数组类型和numpy数组类型的相互转换，一维数组和多维数组的相互转换。...=len(ylabels) #初始化一个X轴的序列numpy数组，默认为[0 1 2 len(xlabel)] initX = np.array(range(len(xlabels)))...alltop50users = [y for x in top50userlist for y in x] #重新统计词频，并获取总的前50名用户和及次数 #格式如[('张翠山', 1105..., xlabels) draw_river(data, ylabels, xlabels, title='词云河流图', step=300)
某一特定文件内的高词语频率，以及该词语在整个文件集合中的低文件频率，可以产生出高权重的TF-IDF。因此，TF-IDF倾向于过滤掉常见的词语，保留重要的词语。...前文已经介绍了jieba和pkuseg两种分词方法，解决了TF词频问题，但IDF问题尚未解决，幸好，sklearn提供了标准化的解决方案。...1.CountVectorizer CountVectorizer类会将文本中的词语转换为词频矩阵，例如矩阵中包含一个元素a[i][j]，它表示j词在i篇文档中出现的频次。...(ylabels) ax.axes.set_xticks(range(len(xlabels))) ax.axes.set_xticklabels(xlabels) ax.legend...=word ylabels=list(range(len(corpus))) data=X.toarray().tolist() draw_heatmap(data, xlabels, ylabels)
首先，它需要使用大量的数据点，其中一些是非常主观的（如隐含波动率——见下文），很难精确计算。作为一个例子让我们调用的θ，θ的计算： ?...) i,j=0,0 for i in range(len(xlabels)): for j in range(len(ylabels)): options_g.axes[j,i...我们将再次跳过期权定价背后的技术和数学方面（如随机过程、布朗运动和扩散方程）。相反，我们试图看看是否可以利用机器学习来使用数据近似所有这些数学公式（数据驱动方法而不是模型驱动方法）。...x轴是当前和执行价格之间的差值，y轴是买入价和卖出价的平均值。蓝色的x和紫色的圆分别是看跌和看涨期权，在特征分布中没有异常。其他的则是异常现象。...橙色点代表异常，蓝色点代表正常 从这对图中可以观察到期权定价异常的几个例子: 平均价格（买价和卖价的平均值）高于其他期权。 平均分布在不同的到期日（尽管原始数据主要分布在较近的到期日）。
不用 SHP 文件进行气象绘图的三种方式 ======================================== 01 前言 在气象绘图中，使用 SHP 文件经常会带来一些麻烦。...为了摆脱对 SHP 文件的依赖，我们需要思考如何直接进行绘图而不受其限制。本文将介绍三种不使用 SHP 文件进行气象绘图的工具。...02 项目目标 本项目旨在解决在气象作图过程中对 SHP 文件的依赖问题。 03 项目方法 在以下内容中，将详细介绍三种不使用 SHP 文件进行气象绘图的方法，帮助读者更好地进行气象数据可视化。...warnings.warn('The .xlabels_top attribute is deprecated....warnings.warn('The .xlabels_top attribute is deprecated.
底下的网格界面,和咱画在上面的线 底下的网格呢提供了一些方法, 背景颜色啦,网格颜色啦,横纵坐标显示的内容啦,整个能看见的界面显示多少个点啦,上下的宽度啦,能不能缩放啦,移动啦,等等啦 线呢也提供了一些方法...XLabels 设置X轴标签的个数 * @param YLabels 设置Y轴标签的个数 * @param XAxisMin 设置...XLabels 设置X轴标签的个数 * @param YLabels 设置Y轴标签的个数 * @param XAxisMin 设置...XLabels 设置X轴标签的个数 * @param YLabels 设置Y轴标签的个数 * @param XAxisMin 设置...XLabels 设置X轴标签的个数 * @param YLabels 设置Y轴标签的个数 * @param XAxisMin 设置
主要体现在数据的权威性和准确性。天地图发布的国界线、九段线等是准确无误的；另外国内只有天地图影像的坐标是无偏移的，其余地图的坐标都进行过加密处理。...其实前期已有相关的工作，但是由于天地图服务升级，原先的方法都不再适用，这里给出的是最新的调用方法。...添加调用方法 添加以下代码，注意把代码中的'your_key'替换成之前得到的key import cartopy.io.img_tiles as cimgt # 天地图矢量 class TDT_vec...= gl.ylabels_right = False gl.xformatter = LONGITUDE_FORMATTER gl.yformatter = LATITUDE_FORMATTER...= gl.ylabels_right = False gl.xformatter = LONGITUDE_FORMATTER gl.yformatter = LATITUDE_FORMATTER
此节仅介绍使用 netCDF4 和 Cartopy 读取WRF模式输出数据并绘图，不对 Cartopy 和 netCDF4 的使用进行过多介绍。关于这两个库的使用，后面会单独介绍。...(fip + fin, 'r') # 使用 variables 获取变量，可以指定变量名和要获取的变量名索引 t = data.variables['T2'][6, :, :] lon = data.variables...ticklabels gl = ax.gridlines(draw_labels = True, linewidth = 1.5) gl.xlabels_top = False gl.xlines...= True gl.xformatter = LONGITUDE_FORMATTER gl.ylabels_right = False gl.ylines = True gl.yformatter =...以上两张图采用的均为 PlateCarree 投影， 而WRF 输出文件中的投影是 Lambert Conformal 投影，但是Cartopy 对除 Mercator 和 PlateCarree 投影外的其它投影支持并不是很完美
本节提要：关于子图的一些问题、使用path添加示意框线、Cartopy台风实例本土化 一、关于子图的一些问题 在某些时候，我们需要展示某个地区在整个地图中的位置，常规的方法是绘制两幅地图，比如一张为全国地图...常见的subplot和subplot2grid函数一般来说绘制的地图大小是一样的，不容易展示比例大小，所以我们选择add_axes()命令来绘制两个大小不一样的子图。...唯有一点希望读者注意，在此时ax1与ax2已经不是一类子图了，因为ax2在使用了projection命令之后，已经转变为cartopy中的GeoAxes。...第三小节，介绍如何在子图间添加连接线。...在程序中，有两个命令比较关键，一个是buffer。在第二张图中，设置了在黑线相交的地市填充为红色，在一个经纬度影响范围内填为橙色，在两个经纬度范围内填成绿色。
= False gl.ylabels_right = False gl.xformatter = LONGITUDE_FORMATTER gl.yformatter = LATITUDE_FORMATTER...为什么使用pcolorfast 对于绘制地图影像,pcolorfast能够提供更快速和直接的解决方案。它适合直接可视化大规模的不规则网格数据,比如常见的卫星影像等。...是地图绘制过程中的一种非常有效和高效的方法 2.绘制era5小时降水 import matplotlib.pyplot as plt import cartopy.crs as ccrs import...',engine='pynio') prhour=pr.TP_GDS0_SFC_acc1h * 1000 # 创建地图投影 projection = ccrs.PlateCarree() # 创建地图和子图对象...= False # 关闭顶端标签 gl.ylabels_right = False # 关闭右侧标签 gl.xformatter = LONGITUDE_FORMATTER # x轴设为经度格式
最近接手一个小项目，要求使用谷歌的aapt.exe获取apk软件包中的信息。依稀记得去年年中时，有个同事也问过我如何获取被调用进程的输出结果，当时还研究了一番，只是没有做整理。...这个API的参数非常多，我想我们工程中对CreateProcess的调用可能就关注于程序路径（lpApplicationName），或者命令行（lpCommandLine）。...它是我们启动子进程时，控制子进程启动方式的参数。...HANDLE hStdOutput; HANDLE hStdError; } STARTUPINFO, *LPSTARTUPINFO; 粗看该结构体，我们可以知道：我们可以通过它控制子窗口出现的位置和大小还有显示方式...我们之后将hWrite交给我们创建的子进程，让它去将信息写入管道。而我们父进程，则使用hRead去读取子进程写入管道的内容。
休息了几天回来了 前言 本篇是对Pylab的小试牛刀，也是对许多其他主题的过渡——包括《编码速度估计的长时间等待的后果》。 在工作中，我们使用 MATLAB 作为数据分析和可视化软件。...我们真的需要臭恶的 MATLAB 吗？ 我们需要清楚的是本篇针对的是工程师（尤其是嵌入式系统的工程师），他们的信号处理，数据分析和可视化工作是作为他们工作的次要部分而言的。...对于全职且一直做信号处理或控制系统设计的工程师，MATLAB 是合适的选择。 如果您的公司有能力支付每周 40 小时的费用，他们也可以负担得起MATLAB的费用。...应用例子 假设你需要理解具有有感负荷的H-bridge的波纹电流，在边缘对齐和中心对齐的脉冲宽度调制。 这里有一些波纹电流图，是用一些Python脚本语言产生的。...10以减少负载（注意：下面的示意图不是用Python画的，而是在CircuitLab中手动画的）。
你可以很简单的创建可复用的图表组件. 介绍 vue-chartjs 让你在 Vue 中能更好的使用 Chart.js ....要实现这一点, 你需要创建你自己的 Chart Component 并通过 vue-chartjs 提供的组件来扩展它. 这样，Chart组件中的方法和逻辑就可以合并到您自己的图表组件中....执行更新而不是重绘 labels:update - 如果设置了新的labels xlabels:update 如果设置了新的xLabels ylabels:update - 如果设置了新的yLabels...创建你的图表组件通过一个数据参数和一个配置参数, 所以我们可以从一个容器组件中传递我们的数据和配置....xlabels:update 如果设置了新的xLabels ylabels:update 如果设置了新的yLabels 全局方法 全局方法需要被引入才能使用. generateChart 类型:
概述 在捍卫祖国领土从每一张地图开始，Python绘制气象实用地图[Code+Data](续)中我们介绍了cartopy这个库，专门用于绘制地图和地理空间信息分析的python库，但是cartopy中的底图都是国外资源...本期文章将会介绍如何在cartopy中使用天地图提供的影像，矢量和地形的图层服务。...cartopy调用天地图图层 cartopy自带的底图是有Google、MapQuest、Stamen、Mapbox、Quadtree等多家图层服务，提供影像、矢量和地形图，可以在img_tiles.py...文件中查看具体的实现形式。...在国内，调用天地图的服务是最具有保证和方便的形式，我们可以通过继承cartopy提供的GoogleWTS类，自定义天地图图层的类，从而使用天地图的服务。
1写在前面 有小伙伴子留言问最近介绍的WGCNA共识网络的意义是什么，保守性吗！？ 与把雄性小鼠和雌性小鼠的数据merge在一起，一起构建网络、确定模块的方式有什么区别呢！？...FemaleLiver-02-networkConstruction-auto.RData") 4关联共识模块与雌性小鼠特定模块 4.1 加载雌性小鼠特定网络及模块 不知道大家还记不记得单纯在雌性小鼠中构建的网络和模块...然后我们再把之前一步法建立的网络和模块加载进来。...consModuleLabels)) nFemMods <- length(femModules) nConsMods <- length(consModules) ---- 5.3 计算p值和相应计数的表...labeledHeatmap(Matrix = pTable, xLabels = paste(" ", consModules), yLabels
在WGCNA中，通过相关性分析将表型数据和共表达基因关联起来。这种方法要求提供每个样本对应的表型数据的值，利用这个值与module的第一主成分值进行相关性分析，根据相关性分析的结果。...在识别modules的过程中，会根据module的第一主成分，即ME值合并modules, 合并之后的modules需要重新计算对应的ME值，然后用ME值与对应的表型数据的值进行相关性分析，代码如下 #...1), ")", sep = "")dim(textMatrix) <- dim(moduleTraitCor)labeledHeatmap( Matrix = moduleTraitCor, xLabels...在该图中，每一行代表一个module, 每一列代表一种表型，每个单元格的颜色由对应的相关系数进行映射，数值从从-1到1，颜色由绿色过渡到白色，然后过渡到红色。...在该图中，只有在两组中共表达趋势相同的modules才会有颜色填充。 所谓的与表型数据关联，其实就是一个相关性分析，最后可以根据相关性的分析结果，筛选与某种表型显著相关的modules。
绘图工具栏的功能从左到右分别为：填充（背景色）、颜色选择（包括边框和数据线）、文本颜色、字体、加粗、倾斜、对齐方式（左中右对齐）、插入（直线、单向箭头、双向箭头、文本指向性箭头、文本框、矩形、椭圆等）、...固定到坐标轴、对齐分布工具（可针对图中的对象设置位置排版）。...是不是听起来就很方便，基本的注释和修改都可以在MATLAB图窗里完成，以后再也不需要用ppt大法来折腾了。...2.Figure的基本组成 在认识了MATLAB的图窗后，再来理一下MATLAB画图时候的基本逻辑吧！ 新手可能会对figure和axes的概念有混淆。...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。
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