画出来的图真的是高端大气上档次，低调奢华有内涵~ 适用于从 2D 到 3D，从标量到矢量的各种绘图。能够保存成从 eps, pdf 到 svg, png, jpg 的多种格式。...如图所示（题目描述中的图在最后）： （以下图片均引用自 Thumbnail gallery ） 像这种普通的函数图象： ?...从此以后再也不用忍受 Matlab以及GNUPlot 中那蛋疼的配色了。 想画 3D 数据？没有问题 (不过用 mayavi 可能更方便一些)： ?...鉴于@van li同学质疑 matplotlib 是否能画出题目中所示的图像，我在这里将题目中的图像用 matplotlib 画出来如下： ?...这还有个更炫酷的可交互式的绘图，大家自己戳开看吧： http://nbviewer.ipython.org/github/plotly/python-user-guidechaocc/blob/master
然而，当我环顾网络时，很明显，大多数阴影并不像它们所希望的那样丰富，网络上覆盖着模糊的灰色盒子，看起来并不像影子。 在本教程中，我们将学习如何将典型的箱形阴影转换为漂亮、逼真的阴影。...通过在页眉和对话框上使用不同的阴影，我们给人的印象是对话框比页眉更靠近我们。我们的注意力往往会被吸引到离我们最近的元素上，因此通过提升对话框，我们使用户更有可能首先关注它。...(我还增加了卡片的大小，以获得更逼真的效果。在实践中，跳过此步骤会更容易。) 这些事情发生的原因可能有复杂的数学原因，但我们可以利用我们作为人类的直觉，存在于一个光明的世界里。...它以我们元素的形状创建一个框，并对其应用基本的模糊算法。 因此，我们的阴影永远不会看起来逼真，但是我们可以通过一种漂亮的技术来改善很多事情：分层。...将一切整合在一起 在本教程中，我们介绍了 3 个不同的想法： 通过协调我们的阴影来创造一个有凝聚力的环境。 使用分层创建更逼真的阴影。 调整颜色以防止”褪色”的灰色阴影。
网上已有的方法 二、推荐方法 一、网上已有的方法 网上已有的方法总结下来主要有以下几种： planetB | Syntax Highlight Code In Word Documents 因为是国外的网站...Pycharm/VSCode等集成开发环境里的代码直接复制贴到 Word 里，会保持代码高亮的效果。或者使用 Typora/Notepad++ 等软件转化样式再贴到Word。...网站 word.wd1x 可以很方便地为代码着色，就是生成效果一般，如下所示： 还有个 Python 的 Pygments，操作演示如下： Try out Pygments!...二、推荐方法 利用现有的 MarkDown 排版工具的代码高亮，然后再贴到Word，比如：Md2All、MarkDownNice。
2.1 画出花样的散点图 2.2 关系图 + NetworkX 2.3 WordCloud（词云图） 2.4 TreeMap（矩形树图） 3 相关组件 3.1 Grid：并行显示多张图 3.2 Overlap...其中，bar.render()，是以html形式保存在本地文件中； bar，是在当前环境下，输出图表。...---- 二、笔者关注的几个图表 2.1 画出花样的散点图 from pyecharts import EffectScatter es = EffectScatter("动态散点图各种图形示例") es.add...其中，pyecharts处理不了太复杂的关系图，可以借用： networkx 库（可参考笔者的博文：关系图︱python 关系网络的可视化NetworkX(与Apple.Turicreate深度契合)）...2.4 TreeMap（矩形树图） 矩形树图是一种常见的表达『层级数据』『树状数据』的可视化形式。它主要用面积的方式，便于突出展现出『树』的各层级中重要的节点。
2.1 画出花样的散点图 2.2 关系图 + NetworkX 2.3 WordCloud（词云图） 2.4 TreeMap（矩形树图） 三 相关组件 3.1 Grid：并行显示多张图 3.2 Overlap...输出方式还有PDF： bar.render(path="render.png") 同时也可以使用flask/Django进行封装， ---- 二、笔者关注的几个图表 2.1 画出花样的散点图 from...，可以借用： networkx 库（可参考笔者的博文：关系图︱python 关系网络的可视化NetworkX(与Apple.Turicreate深度契合)） from __future__ import...unicode_literals import networkx as nx from networkx.readwrite import json_graph from pyecharts import...2.4 TreeMap（矩形树图） 矩形树图是一种常见的表达『层级数据』『树状数据』的可视化形式。它主要用面积的方式，便于突出展现出『树』的各层级中重要的节点。
(boolean类型：true表示填充，false表示不填充)， 有方法获取图形面积、获取图形周长等； ②使用构造方法为其属性赋初值； ③在每个子类中都重写toString()方法，返回所有属性的信息...； ④根据文字描述合理设计子类的其他属性和方法。...(2)设计实现画板类，要求： ①画一个红色、无填充、长和宽分别为10.0与5.0的长方形； ②画一个绿色、有填充、半径为3.0的圆形； ③画一个黄色、无填充、边长为4.0的正方形； ④分别求三个对象的面积和周长...，并将每个对象的所有属性信息打印到控制台。...：" +getColour() +"\t"+"有无填充:" +isFill()+ "半径为："+getR()+"的圆形面积为："+area()+"周长为："+perimeter() ; } }
比如在社交网络中，每个用户就是一个节点，用户之间的互动就是边。有了NetworkX，我们可以轻松地构建和分析这些关系网。 说实话，刚开始用NetworkX的时候，我还是有点小忐忑的。...但当我看到一行行代码变成一个个漂亮的网络图时，那种成就感简直难以言喻。...三、Plotly：3D可视化的魔法师 我们做数据分析，有时候的目标可能不仅仅是2D图，而是更炫酷的3D图谱。这就需要Plotly来助阵了。Plotly是一个强大的绘图库，能创建交互式、动态的图表。...这时候，我们可以考虑分批次加载数据，或者使用分布式计算框架如Dask来处理。 复杂的图结构在3D空间中会显得非常混乱，节点和边的密集程度可能会影响可视化效果。...可以尝试不同的图布局算法，如层次布局、力导向布局等，以优化图的展示效果。 此外，3D可视化虽然炫酷，但用户在浏览图谱时的交互体验也是关键。
Java程序员学成归来，无论是自学还是培训，都将面临着一个问题，那就是自己的技术要通过面试官的检验才能拿到自己梦寐以求的高薪offer。那面试官都喜欢什么样的Java程序员你知道吗?...，才有幸成为专业的Java讲师，培养一批一批的年轻的追梦者。...也许你仅仅工作一年，也许你做的是项目中微不足道的模块，当然这些一定是你的劣势且无法改变，但是如何弥补这个劣势?我总结了以下几点： 明确你的项目到底是做什么的，有哪些功能。...明确你的项目的整体架构，在面试的时候能够清楚地画给面试官看并且清楚地指出从哪里调用到哪里、使用什么方式调用。 明确你的模块在整个项目中所处的位置及作用。...在你无法改变自己的工作年限、自己的不那么有说服力的项目经验的情况下(这一定是扣分项)，可以通过这种方式来一定程度上地弥补并且增进面试官对你的好感度。
由此产生的数据可以在用户界面中呈现，这种优雅的简单性产生了漂亮且有效的可视化效果，且只需很少的代码。 数据源是一个DataFrame，它由不同数据类型的列组成。...和图形语法的Python的绘图系统，实现了更少的代码绘制更专业的图形。...(如权重，时间序列)。...它拥有在别的库中很难找到的几种图表类型，如等值线图，树形图和三维图表等，图标类型也十分丰富，申请了API密钥后，可以一键将统计图形同步到云端。...这让你可以使用Python脚本来创建漂亮的3D图形来展示你的数据。
构建图并添加边： 使用 networkx.Graph() 创建图对象。 使用嵌套的 for 循环，将矩阵中的距离作为边的权重添加到图中。...最小生成树是图中的一个子图，它包含图中所有顶点且边的权重之和最小。 要求： （1）使用networkx库来处理图结构。...（2）绘制结果应清晰地展示MST中的所有边和顶点，并且可以通过边的颜色或粗细来区分MST中的边与其他边。 （3）标注MST的总权重。...（3）最短路径图中，最短路径的边可以用特殊颜色或加粗显示，并标注核心城市到各城市的最短路径长度。 示例数据： 自行设计更复杂的数据集。...总结三个问题 这三个问题分别涉及图论中的最短路径问题、最小生成树问题以及结合这两种方法的复杂网络分析。
猫头虎 分享：如何在服务器中Ping特定的端口号？ 网络调试的实用技巧，学会这些工具，你将成为运维与开发中的“Ping”王！...在日常开发和运维中，我们经常需要检查目标主机上的某个端口是否开启，并确定网络连通性。...常规 Ping 的局限性 传统 Ping 只测试 ICMP 通信： 无法确认特定服务是否正常运行。 端口 Ping 的优势： 确认服务是否正常工作。 检测防火墙是否阻止了特定端口通信。...使用 Telnet Ping 端口 Telnet 是检查端口连通性的经典工具，虽然简单，但功能强大。...使用 nmap Ping 端口 Nmap 是一款专业的网络扫描工具，适合批量测试。
最近在进行数据逆向分析，无业务无界面无数据库的情况下，想通过对存储过程中关于输出输入表的分析快速了解业务的核心问题，然后再对核心业务进行逆向回溯。...其实问题很简单，一个存储过程会有多个输入表和输出表，一个存储过程的输出表可能会成为另外一个存储过程的输入表，从而将整个数据库的业务逻辑串接起来，基于长链会形成血缘关系，基于关联会形成聚合。...iterations=20) # pos = nx.kamada_kawai_layout(g) # pos = nx.random_layout(g) # 调用draw(G, pos)将基础的点边拓扑先画出来..., alpha=0.7) node_labels = nx.get_node_attributes(g, 'name') # 调用draw_networkx_labels画节点标签 nx.draw_networkx_labels...边的样式 edge_labels = nx.get_edge_attributes(g, 'procname') # 调用draw_networkx_edge_labels画和边的标签。
由此产生的数据可以在用户界面中呈现，这种优雅的简单性产生了漂亮且有效的可视化效果，且只需很少的代码。 数据源是一个DataFrame，它由不同数据类型的列组成。...另外，它不仅为各种数据提供了快速可交互式的图形显示，同时也提供了用于快速开发应用程序的各种小工具，如属性树、流程图等小部件，在数学、科学和工程领域都有着广泛的应用。...networkx NetworkX是一个用Python语言开发的图论与复杂网络建模工具，内置了常用的图与复杂网络分析算法，可以方便的进行复杂网络数据分析、仿真建模等工作。...networkx支持创建简单无向图、有向图和多重图（multigraph）；内置许多标准的图论算法，节点可为任意数据；支持任意的边值维度，功能丰富，简单易用。...bokeh 专门针对Web浏览器的交互式、可视化Python绘图库 提供优雅简洁的多功能可视化展示，能快速创建图表、仪表板和可视化应用 可以做出像D3.js简洁漂亮的交互可视化效果，但是使用难度低于D3
洗茶过后比起没洗过，第一泡和第二泡的味道都有不同。喝毛尖的也知道，好的毛尖形如扁鸭嘴，色如绿豆汤。第一泡的时候明显不可能这样。 所以区别在哪呢？...首先推荐一款简单的软件:Ucinet,只要有关系矩阵，Ucinet 就可以画出关系图来（虽然贼丑）其次，以邻接矩阵为例，介绍判断图是否同构的两种想法： （A）如果两个图同构，则一定可以通过对其中一个图的有限次...拉扯移动中得到另外一个图。...简言之，将复杂问题抽象成矩阵一顿操作才是MATLAB的风格。 这里我们用MATLAB和PYTHON的networkx包来演示对图同构的判断。...同时，Networkx建议和Matplotlib配合使用不需要二狗解释了吧。好了，狗子们！是时候拿出你们的青轴茶轴黑轴一起敲上些代码了！ ? 首先Python画出上节2.1中无向点粽子图。
随着网络科学的快速发展和数据规模的不断扩大，如何有效地可视化和分析网络数据变得越来越重要。本文将介绍如何使用Python中的NetworkX和Plotly库来进行网络数据的可视化。...以下将介绍如何使用NetworkX和Plotly创建一个更复杂的网络图，并添加节点的属性和标签。1. 创建带有属性的网络我们首先创建一个包含节点属性和边权重的图。...总结在本文中，我们介绍了如何使用Python中的NetworkX和Plotly库来进行网络数据的可视化。通过创建和操作包含节点和边的图结构，我们能够有效地展示和分析复杂的网络结构。...首先，我们使用NetworkX创建了一个基本的无向图，并使用Matplotlib进行简单的可视化。随后，我们引入Plotly库，通过更丰富的交互式图表实现了更复杂的网络数据可视化。...最后，我们展示了如何使用Plotly的动画功能来创建动态网络图，展示网络随时间的演变。这对于研究动态变化的网络（如社交网络、人际关系等）特别有用。
Networkx 的设计理念是使得用户能够方便地使用标准的数据结构进行操作，如 Python 的字典和列表，这使得 Networkx 非常易于使用。...同时，Networkx 也在不断地发展和改进，以满足用户的需求和期望。 在这篇文章中，我将向大家介绍 Networkx 的一些主要特性，以及如何使用 Networkx 进行网络分析。...以下是 Networkx 的一些主要特性： 数据结构包括但不限于：有向图、无向图、多重图等。 内置常用的图与网络分析算法，如最短路径、最大流、最小生成树、网络中心性分析等。...Networkx 的应用 在实际应用中，我们可以使用 Networkx 来处理和分析大量的网络数据。例如，我们可以使用 Networkx 来分析社交网络中的关系，或者分析互联网的链接结构。...以下是一些可能的问题以及解决方案： 安装问题：在某些系统中，可能会遇到安装 Networkx 库的问题。确保你的 Python 环境已经安装了所有必要的依赖库，如 NumPy 和 SciPy。
rempsyc介绍及安装 rempsyc 软件包中的便捷函数可让您的工作流程更快、更轻松： 可轻松定制各种统计图表（通过 ggplot2） 可导出到Word的漂亮 APA 表格（通过 flextable...可视化学习圈子是书籍「科研论文配图绘制指南-基于Python」一书的学下圈子：主要通过以下几个方面，给大家带来比纸质书籍更丰富的学习内容： 视频教学，和读者零距离互动交流 及时修正勘误和定期新增绘制知识点...而且直播的视频都会通过剪辑后整理成课程，圈子中的同学可以免费、反复观看。当然，新增内容和定期答疑，直播也是如此。 为何会有这个书籍学习社群？...不用ArcGIS,我照样可以画出惊艳的地图... 比Matplotlib合并子图更方便！patchworklib让我告别PS拼图... Xarray,不用ArcGIS,所有地理空间绘图全搞定......教程来了 不用Seaborn，这个工具也能绘制超炫的统计图形··· NetworkX，网络结构图最强绘制工具····· 参考资料 [1] rempsyc官网: https://rempsyc.remi-theriault.com
在关系数据库中，我们不能使用不同行（用户）之间的关系，而在图形数据库中，做到这一点相当简单。 在本文中，我将讨论一些我们应该了解的重要的图形算法，并且使用Python实现。 1. 连通分支 ?...最小生成树（MST） ? 还有另一个问题。假如我们为水管铺设公司或互联网光纤公司工作。我们需要使用最少的水管或电线连接图中的所有城市，我们如何实现？ ?...左侧为无向图，右侧为最小生成树 应用 MST可应用于网络设计中，包括计算机网络，电信网络，运输网络，供水网络和电网（最初提出目的）。 MST用于近似旅行商问题。...图的最小生成树 如图所示，上面是我们的铺设电线方案。 4. Pagerank 这是Google很长一段时间使用的页面排序算法。它根据传入和传出链接的数量和质量为页面分配分数。 ?...还有很多其他的图算法，如果你愿意，可以更详细地研究这些算法。
在数学中，图是描述于一组对象的结构，其中某些对象对在某种意义上是“相关的”。这些对象对应于称为顶点的数学抽象（也称为节点或点），并且每个相关的顶点对都称为边（也称为链接或线）。...使用NetworkX，您可以以标准和非标准数据格式加载和存储网络，生成多种类型的随机和经典网络，分析网络结构，构建网络模型，设计新的网络算法，绘制网络，等等 要实现的图的边和节点示意如下，不过在实现的过程中均以无向图为主...6, 7, {'weight': 8}) ]) pos = nx.spring_layout(g) # 调用draw(G, pos)将基础的点边拓扑先画出来...plt.show() 要 6、测试networkx中关于日常操作的基本函数 def testGraphfunc(): # 数组，7个节点，13条边，有向图 # a b c...G.number_of_nodes() print('网络中结点的个数=', g.number_of_nodes()) # 7 # 网络中边的个数 G.number_of_edges
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