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10个数据可视化技巧,让你一看就懂！

但有时，你会希望在同一行或列中抛出不同的图表，相互补充和/或显示不同的信息片段。 为此，这里给出一个非常基本但必不可少的工具：subplots。如何使用它?很简单。...nrows=2，我们将创建一个由 x，y 轴组成的图形，其中只有两个图表，分布在两个不同的行中。...请注意，要使其工作，你应该为两个图表中的 x 轴设置始终相同的数据。否则，它们就不匹配了。...9.重叠绘图和更改标签和颜色 在同一轴上重叠图表很容易：我们只需要为所有想要的绘图编写代码，然后，我们可以简单地调用'plt.show()'将它们全部绘制在一起： a=[1,2,3,4,5] b=[4,5,6,2,2...例如，假设你希望在同一个图形中重叠你采集的两个不同样本的身高分布：一个来自你的同事，另一个来自当地的篮球队。最好添加一些个性化的东西，如不同的颜色，并添加一个图例，表明它们具体代表的是哪一个。

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让老板和客户一看就懂 ，赞不绝口的10个数据可视化技巧

但有时，你会希望在同一行或列中抛出不同的图表，相互补充和/或显示不同的信息片段。 为此，这里给出一个非常基本但必不可少的工具：subplots。如何使用它？很简单。...nrows=2，我们将创建一个由 x，y 轴组成的图形，其中只有两个图表，分布在两个不同的行中。...请注意，要使其工作，你应该为两个图表中的 x 轴设置始终相同的数据。否则，它们就不匹配了。 9....重叠绘图和更改标签和颜色 ---- 在同一轴上重叠图表很容易：我们只需要为所有想要的绘图编写代码，然后，我们可以简单地调用'plt.show（）'将它们全部绘制在一起： a=[1,2,3,4,5] b...例如，假设你希望在同一个图形中重叠你采集的两个不同样本的身高分布：一个来自你的同事，另一个来自当地的篮球队。最好添加一些个性化的东西，如不同的颜色，并添加一个图例，表明它们具体代表的是哪一个。

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    这里有8个流行的Python可视化工具包，你喜欢哪个？

    因此，这些图在美化方面是相似的，自定义图时用的语法也都非常相似。 当提到这些可视化工具时，我想到三个词：探索（Exploratory）、数据（Data）、分析（Analysis）。...如果你想在 R 中用真正的 ggplot（除了依赖关系外，它们的外观、感觉以及语法都是一样的），我在另外一篇文章中对此进行过讨论。...基本前提是你可以实例化图，然后分别添加不同的特征；也就是说，你可以分别对标题、坐标轴、数据点以及趋势线等进行美化。 下面是 ggplot 代码的简单示例。...从概念上讲，Bokeh 类似于 ggplot，它们都是用图形语法来构建图片，但 Bokeh 具备可以做出专业图形和商业报表且便于使用的界面。...这两个直方图的值是一样的，但目的不同。在探索性设置中，用 Pandas 写一行代码查看数据很方便，但 Bokeh 的美化功能非常强大。

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    8个流行的Python可视化工具包，你喜欢哪个？

    因此，这些图在美化方面是相似的，自定义图时用的语法也都非常相似。 当提到这些可视化工具时，我想到三个词：探索（Exploratory）、数据（Data）、分析（Analysis）。...如果你想在 R 中用真正的 ggplot（除了依赖关系外，它们的外观、感觉以及语法都是一样的），我在另外一篇文章中对此进行过讨论。...基本前提是你可以实例化图，然后分别添加不同的特征；也就是说，你可以分别对标题、坐标轴、数据点以及趋势线等进行美化。 下面是 ggplot 代码的简单示例。...从概念上讲，Bokeh 类似于 ggplot，它们都是用图形语法来构建图片，但 Bokeh 具备可以做出专业图形和商业报表且便于使用的界面。...这两个直方图的值是一样的，但目的不同。在探索性设置中，用 Pandas 写一行代码查看数据很方便，但 Bokeh 的美化功能非常强大。

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    这里有8个流行的Python可视化工具包，你喜欢哪个？

    因此，这些图在美化方面是相似的，自定义图时用的语法也都非常相似。 当提到这些可视化工具时，我想到三个词：探索（Exploratory）、数据（Data）、分析（Analysis）。...如果你想在 R 中用真正的 ggplot（除了依赖关系外，它们的外观、感觉以及语法都是一样的），我在另外一篇文章中对此进行过讨论。...基本前提是你可以实例化图，然后分别添加不同的特征；也就是说，你可以分别对标题、坐标轴、数据点以及趋势线等进行美化。 下面是 ggplot 代码的简单示例。...从概念上讲，Bokeh 类似于 ggplot，它们都是用图形语法来构建图片，但 Bokeh 具备可以做出专业图形和商业报表且便于使用的界面。...这两个直方图的值是一样的，但目的不同。在探索性设置中，用 Pandas 写一行代码查看数据很方便，但 Bokeh 的美化功能非常强大。

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    8个好看又实用 Python可视化工具包，再也不怕做不出图表了!

    因此，这些图在美化方面是相似的，自定义图时用的语法也都非常相似。 当提到这些可视化工具时，我想到三个词：探索（Exploratory）、数据（Data）、分析（Analysis）。...如果你想在 R 中用真正的 ggplot（除了依赖关系外，它们的外观、感觉以及语法都是一样的），我在另外一篇文章中对此进行过讨论。...基本前提是你可以实例化图，然后分别添加不同的特征；也就是说，你可以分别对标题、坐标轴、数据点以及趋势线等进行美化。 下面是 ggplot 代码的简单示例。...从概念上讲，Bokeh 类似于 ggplot，它们都是用图形语法来构建图片，但 Bokeh 具备可以做出专业图形和商业报表且便于使用的界面。...这两个直方图的值是一样的，但目的不同。在探索性设置中，用 Pandas 写一行代码查看数据很方便，但 Bokeh 的美化功能非常强大。

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    R如何与Tableau集成分步指南

    现在你必须明白，以上所有图表虽然在最终外观上都不相同，但都是从“ 显示我”功能的核心图表中获得的。但是等一下，它还没有结束。我有更多要展示给你。 1.4瀑布图 ?...这具有作为X轴的子类别和作为Y轴的销售。图表按降序排列： ? 接下来，将销售额拖放到图表上，直到您看到绿色突出显示的条形和最右边的虚线轴： ? 在此处下降销售以创建双轴。...我们上面的是一个散点图，它显示了分为3个不同群集的数据点群集。 现在让我们尝试与R一样，并比较我们将得到的两个可视化。我们将使用最常见的聚类算法K-Means： 从与上面第2点相同的散点图开始。...，但这两个可视化确实看起来相当准确。...这是将R与Tableau集成的潜力的一个小要点。它的应用程序是无限的，我相信你一定已经开始考虑可以与之交互的不同方式。

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    8个流行的Python可视化工具包

    如果你想在 R 中用真正的 ggplot（除了依赖关系外，它们的外观、感觉以及语法都是一样的），我在另外一篇文章中对此进行过讨论。...基本前提是你可以实例化图，然后分别添加不同的特征；也就是说，你可以分别对标题、坐标轴、数据点以及趋势线等进行美化。 下面是 ggplot 代码的简单示例。...从概念上讲，Bokeh 类似于 ggplot，它们都是用图形语法来构建图片，但 Bokeh 具备可以做出专业图形和商业报表且便于使用的界面。...在制作美观且表现力强的图片时，我更倾向于使用 Bokeh——它已经帮我们完成了大量美化工作。 用 Pandas 表示相同的数据 蓝色的图是上面的第 17 行代码。这两个直方图的值是一样的，但目的不同。...有很多数据可视化的包，但没法说哪个是最好的。希望阅读本文后，你可以了解到在不同的情境下，该如何使用不同的美化工具和代码。

    1.5K20

    手把手教你Tableau高级数据分析功能（附数据集）

    高级图形 - 可视化超越“显示我” 运动图 凹凸图 甜甜圈图表 瀑布图 帕累托图 2. 在Tableau中引入R编程 1....导入您的数据集，并创建上述趋势图。 我们的X轴是订单日期（月份格式），销售额和利润是度量值。 您只需将“订单日期”拖到“页面”功能区，然后再次更改格式以与X轴匹配。 将标记类型从自动更改变更为圆形。...现在你必须明白，以上所有图表虽然在最终外观上都不相同，但都是从“显示我”功能的核心图表中获得的。 但是等一下，它还没有结束。 我有更多要展示给你。 1.4瀑布图 瀑布图的名称来自于其类似的方向和流动。...让我们看看它是如何完成的： 1)我们将从下面的图表开始。 这具有作为X轴的子类别和作为Y轴的销售。...虽然有一些重叠，但这两个可视化确实看起来相当准确。 这是将R与Tableau集成的潜力的一个小要点。 它的应用程序是无限的，我相信你一定已经开始考虑可以与之交互的不同方式。

    4.4K60

    60 种常用可视化图表，该怎么用？

    大家好，我是辰哥~ 可视化图表种类如此之多，什么场景下应该用什么图表展示，是一个让人头秃的难题。...弧线图 弧线图 (Arc Diagram) 是二维双轴图表以外另一种数据表达方式。在弧线图中，节点将沿着 X轴放置，然后再利用弧线表示节点与节点之间的连接关系。...误差线总是平行于定量标尺的轴线，可以是垂直或水平显示（取决于定量标尺是在 Y 轴还是 X 轴上）。 推荐的工具有：AnyChart、Highcharts、plotly、Vega。...散点图 散点图 (Scatterplot) 也称为「点图」、「散布图」或「X-Y 点图」，用来显示两个变量的数值（每个轴上显示一个变量），并检测两个变量之间的关系或相关性是否存在。...在绘制记数符号图表时，将类别、数值或间隔放置在同一个轴或列（通常为 Y 轴或左侧第一列）上。每当出现数值时，在相应的列或行中添加记数符号。

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    15分钟进击Kaggle大赛top2%

    Featexp将数值型特征变量进行分箱后作为X轴，然后计算每个分箱中目标变量的均值，以将其绘制在上面左侧的图中。在此例中，目标变量的均值表示违约率。...，趋势相关性能帮助我们了解训练趋势和测试趋势之间的相似程度，而上述特征有99%的相关性，说明并无太多噪声。...趋势变化：趋势方向中的突然性和重复性变化都有可能暗示噪声的出现，但是这类特征的改变也可能会因为其他特征上每个分箱人数不同而产生。从而导致不同分箱上的违约率不具有可比性。...此外，你不能使用特征重要性来识别这些有噪声的特征，因为它们可能相当重要，但同时也会存在噪声! 使用不同时间段的测试数据会使得效果更好，因为这样你就可以确保特征趋势是否随着时间的推移而保持不变。...通过这些简单的技巧让我在现实生活和Kaggle上构建更好的模型，仅仅需要15分钟，就可以利用Featexp创建并查看这些图表，但这绝对是值得的，因为在这之后你就不会无从下手了。

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    8个流行的Python可视化工具包，你喜欢哪个？

    因此，这些图在美化方面是相似的，自定义图时用的语法也都非常相似。 当提到这些可视化工具时，我想到三个词：探索（Exploratory）、数据（Data）、分析（Analysis）。...如果你想在 R 中用真正的 ggplot（除了依赖关系外，它们的外观、感觉以及语法都是一样的），我在另外一篇文章中对此进行过讨论。...基本前提是你可以实例化图，然后分别添加不同的特征；也就是说，你可以分别对标题、坐标轴、数据点以及趋势线等进行美化。 下面是 ggplot 代码的简单示例。...从概念上讲，Bokeh 类似于 ggplot，它们都是用图形语法来构建图片，但 Bokeh 具备可以做出专业图形和商业报表且便于使用的界面。...这两个直方图的值是一样的，但目的不同。在探索性设置中，用 Pandas 写一行代码查看数据很方便，但 Bokeh 的美化功能非常强大。

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    SENet 详解：通道注意力是如何提升 CNN 表现的？（附带详细演练代码）

    事实上，图 1 中的图表并未完全描绘出整个 SENet 架构。你可以在图中看到 F_ex 看起来像是一个单一操作，但它实际上由两个线性层组成，每个后面都跟着一个激活函数。详情参见下面的图 3。...根据图 7 中的实验结果，看起来标准 SE、SE-PRE 和 SE-Identity 块获得了相似的结果，同时它们都显著优于 SE-POST。这表明 SE 模块的放置位置会影响模型在准确性方面的性能。...让我们看一下下面的图 9 中的图表以便更好地说明这一点。这些图表的 x 轴表示通道号，y 轴表示根据其重要性每个通道拥有的权重，线条的颜色表示正在预测的类别。图 9....情况在更深层的 SE 模块中实际上有所不同，即第 4 阶段 (c) 和第 5 阶段 (d) 的模块。我们可以看到这两个模块根据预测的类别不同而不同地调整通道权重。...我之前解释的展平操作（flatten）的目的是去掉两个空轴 (#(3))，因为后续的线性层只能处理单维张量。

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    这里有 8 个流行的 Python 可视化工具包，你喜欢哪个？

    因此，这些图在美化方面是相似的，自定义图时用的语法也都非常相似。 当提到这些可视化工具时，我想到三个词：探索（Exploratory）、数据（Data）、分析（Analysis）。...如果你想在 R 中用真正的 ggplot（除了依赖关系外，它们的外观、感觉以及语法都是一样的），我在另外一篇文章中对此进行过讨论。...基本前提是你可以实例化图，然后分别添加不同的特征；也就是说，你可以分别对标题、坐标轴、数据点以及趋势线等进行美化。 下面是 ggplot 代码的简单示例。...从概念上讲，Bokeh 类似于 ggplot，它们都是用图形语法来构建图片，但 Bokeh 具备可以做出专业图形和商业报表且便于使用的界面。...这两个直方图的值是一样的，但目的不同。在探索性设置中，用 Pandas 写一行代码查看数据很方便，但 Bokeh 的美化功能非常强大。

    2.2K40

    「首席架构师精选」JavaScript图表库的比较

    图表的类型 有几种不同类型的图表。最常见的四种图形可能是线形图、条形图和直方图、饼图和笛卡儿图。它们通常用于，而且最好用于，完全不同的东西。 你会使用: 条形图，显示相互独立的数字。...饼状图向您展示如何将一个整体分成不同的部分。例如，您可能想要显示预算是如何在特定的一年花费在不同的项目上的。 折线图显示了数字是如何随时间变化的。...当你有相关的数据时，它们被用来显示趋势，例如，一年中每个月的平均夜间温度。 笛卡尔坐标图在两个轴上都有数字，因此可以显示一个事物的变化如何影响另一个事物。这些在数学中被广泛使用，特别是在代数中。...轴 图有两个轴，横贯底部和向上的线。沿着底部的线称为水平轴或x轴，而向上的线称为垂直轴或y轴。 x轴可以包含类别或数字。从图的左下角看。 y轴通常包含数字，同样从图的左下角开始。...注意那些y轴不是从0开始的图形，因为它们可能试图愚弄您所显示的数据(在我们的页面《日常数学》中有更多关于这方面的内容)。 有不同的JavaScript图表库可用。下面是每种功能的比较。 ? ? ?

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    智能主题检测与无监督机器学习：识别颜色教程

    将RGB转换为数值 除了生成颜色外，我们还需要一种在2D图表上绘制3D颜色的方法。也就是说，我们的颜色由红色，绿色和蓝色的值组成。然而，在图表上绘制需要x y值。...如果使用y轴来绘制值，那么红色就会被绘制到图表的顶部。同样地，蓝色值的值范围更小，导致它们在图表的底部出现。绿色的颜色在中间。...在图表上绘制颜色 我们可以使用如下所示的R代码来生成一组随机颜色并将它们转换为数值表示。...当我们在图上画出质心时，这个看起来会更直观。 在这一点上，我们在数据上有3个受过训练的集群。我们所有的数据点都被分配到一个集群中。然而，集群实际上并没有一个“名称”。...我们将x轴沿着一条直线来绘制每个点，并将其指定的集群用于y轴。 ? 这个图表显示了被分配的集群分组的颜色，每个集群都表示在y轴上。更明显的展示了这些颜色是如何根据红、绿、蓝的颜色来聚类的。

    2.9K40

    15分钟进击Kaggle大赛top2%

    Featexp将数值型特征变量进行分箱后作为X轴，然后计算每个分箱中目标变量的均值，以将其绘制在上面左侧的图中。在此例中，目标变量的均值表示违约率。...，趋势相关性能帮助我们了解训练趋势和测试趋势之间的相似程度，而上述特征有99%的相关性，说明并无太多噪声。...趋势变化：趋势方向中的突然性和重复性变化都有可能暗示噪声的出现，但是这类特征的改变也可能会因为其他特征上每个分箱人数不同而产生。从而导致不同分箱上的违约率不具有可比性。...此外，你不能使用特征重要性来识别这些有噪声的特征，因为它们可能相当重要，但同时也会存在噪声! 使用不同时间段的测试数据会使得效果更好，因为这样你就可以确保特征趋势是否随着时间的推移而保持不变。...通过这些简单的技巧让我在现实生活和Kaggle上构建更好的模型，仅仅需要15分钟，就可以利用Featexp创建并查看这些图表，但这绝对是值得的，因为在这之后你就不会无从下手了。

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    15分钟进击Kaggle大赛top2%

    Featexp将数值型特征变量进行分箱后作为X轴，然后计算每个分箱中目标变量的均值，以将其绘制在上面左侧的图中。在此例中，目标变量的均值表示违约率。...，趋势相关性能帮助我们了解训练趋势和测试趋势之间的相似程度，而上述特征有99%的相关性，说明并无太多噪声。...趋势变化：趋势方向中的突然性和重复性变化都有可能暗示噪声的出现，但是这类特征的改变也可能会因为其他特征上每个分箱人数不同而产生。从而导致不同分箱上的违约率不具有可比性。...此外，你不能使用特征重要性来识别这些有噪声的特征，因为它们可能相当重要，但同时也会存在噪声! 使用不同时间段的测试数据会使得效果更好，因为这样你就可以确保特征趋势是否随着时间的推移而保持不变。...通过这些简单的技巧让我在现实生活和Kaggle上构建更好的模型，仅仅需要15分钟，就可以利用Featexp创建并查看这些图表，但这绝对是值得的，因为在这之后你就不会无从下手了。

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    可视化图表样式使用大全

    弧线图 (Arc Diagram) 是二维双轴图表以外另一种数据表达方式。在弧线图中，节点将沿着 X轴放置，然后再利用弧线表示节点与节点之间的连接关系。 弧线图适合用来查找数据共同出现的情况。...平行集合图与桑基图类似，都显示流程和比例，但平行集合图不使用箭头，它们在每个所显示的线集 (line-set) 划分流程路径。 每个线集对应于一个维度/数据集，其数值/类别由该线集内的不同线段所表示。...误差线总是平行于定量标尺的轴线，可以是垂直或水平显示（取决于定量标尺是在 Y 轴还是 X 轴上）。 推荐的工具有：AnyChart、Highcharts、plotly、Vega。 树形结构图 ?...散点图 (Scatterplot) 也称为「点图」、「散布图」或「X-Y 点图」，用来显示两个变量的数值（每个轴上显示一个变量），并检测两个变量之间的关系或相关性是否存在。...在绘制记数符号图表时，将类别、数值或间隔放置在同一个轴或列（通常为 Y 轴或左侧第一列）上。每当出现数值时，在相应的列或行中添加记数符号。

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    基于HTML5和WebGL的3D网络拓扑结构图

    在医疗行业使用它们制作器官的精确模型；电影行业将它们用于活动的人物、物体以及现实电影；视频游戏产业将它们作为计算机与视频游戏中的资源；在科学领域将它们作为化合物的精确模型；建筑业将它们用来展示提议的建筑物或者风景表现...警告”，是依靠ht.Default.setShape3dModel函数(HT for Web 建模手册)注册的一个3d模型，在ht中，封装好的建模函数有很多，比较基础的就是球体，圆柱，立方体等等，这边我用的是构造环形的方法...，之后复杂的面也是由多个三角面来形成的，然后绕着一根特定的轴旋转之后形成的，当然，这个轴是你来决定的，不同的轴可以生成不同的形状，对于颜色等风格方面的设置可以参考HT for Web 风格手册。...我们还可以看到第二层上有两个特殊的多边形“平行四边形”和“梯形”，因为之前有客户说不知道如何使用createExtrusionModel这个模型函数（HT for Web 建模手册），我索性就写了一下，...底层的一个环形的效果是通过一个算法来实现的，环形得确认这个环形上有多少个元素，然后算每两个之间的角度，在通过sin、cos来计算每一个元素的位置，得出了如下代码： names = ['设备2', '设备

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