随笔分类 - 数据分析与可视化
摘要：7 常用参数调整Adjustment of Common Parameters(代码下载) 主要讲述关于seaborn通用参数设置方法，该章节主要内容有: 主题设置 themes adjustment 颜色设置 Manage colors 轴的管理 Manage axis 边距调整 Manage m
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摘要：2 散点图Scatterplot(代码下载) 散点图能够显示2个维度上2组数据的值。每个点代表一个观察点。X（水平）和Y（垂直）轴上的位置表示变量的值。研究这两个变量之间的关系是非常有用的。在seaborn中通过regplot和lmplot制作散点图，regplot和lmplot核心功能相近，reg
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摘要：词云Wordcloud是文本数据的一种可视化表示方式。它通过设置不同的字体大小或颜色来表现每个术语的重要性。词云在社交媒体中被广泛使用，因为它能够让读者快速感知最突出的术语。然而，词云的输出结果没有统一的标准，也缺乏逻辑性。对于词频相差较大的词汇有较好的区分度，但对于颜色相近、频次相近的词汇来说效果
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摘要：数据绘图要点12-图表注释的重要性 图表注释是数据可视化的关键组成部分。它可以将枯燥的图形变成一种有趣且富有洞察力的信息传达方式。我们目前在网上看东西的注意力平均不到五秒。因此，如果您无法在五秒钟内吸引某人的注意力，那么您可能已经失去了观众。添加准确的注释可以极大地帮助吸引观众的注意力。使用关键字、
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摘要：数据绘图要点11-雷达图的注意事项 准确通过雷达图表现数据有许多值得需要思考的地方，本文主要介绍雷达图的一些注意事项。 文章目录 数据绘图要点11-雷达图的注意事项雷达图绘制基础雷达图多类别雷达图 雷达图存在的问题与解决方案雷达图存在的问题解决方案 参考 雷达图绘制 基础雷达图 雷达图又称蜘蛛图或网
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摘要：数据绘图要点10-图例的构建 图例是数据可视化中传达信息非常关键的部分，因此创建合适的图例非常重要。这篇文章描述了如何设置ggplot2图例中的标题、文本、位置、符号等。 文章目录 数据绘图要点10-图例的构建ggplot2图例设置ggplot2创建默认图例更改图例标题labs()图例信息的删除控制
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摘要：数据绘图要点9-颜色的选择 文章目录 数据绘图要点9-颜色的选择颜色绘图要点准确选择图表类型如何做出更好的颜色选择绘图实例 参考 颜色是数据可视化中传达信息的主要媒介之一。它们允许我们适当突出显示组或变量，但颜色错误的选择可能会造成混淆或误导。本文主要介绍如何在绘图时选择合适的颜色。 颜色绘图要点
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摘要：数据绘图要点7-过度绘图 过度绘图是数据绘图中的一个常见问题。当您的数据集很大时，散点图的点往往会重叠，使图形不可读。在这篇文章中，将给出多种解决方法来避免过度绘图。 文章目录 数据绘图要点7-过度绘图过度绘图实例解决方法减少点的尺寸透明度2维密度图数据采样突出显示特定组分组分图三维图边缘分布 参考
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摘要：数据绘图要点6-数据组过多 比较几个数值变量的分布是数据展示中的一项常见任务。变量的分布可以使用直方图或密度图来表示，在同一轴上表示适量数据的组是非常有吸引力的。但是数据组过多将严重影响图表信息表现。 数据分布绘图实例 下面是一个示例，展示了人们如何感知词汇。短语“Highly likely”表示什
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摘要：d3.js入门教程3-d3.js中的数据操作 文章目录 d3.js入门教程3-d3.js中的数据操作数学操作对象和数组过滤Filtering排序Sorting映射group循环loop重塑Reshape堆叠Stack 参考 d3.js是一个用于绘图的JavaScript库。 它可以可视化展示任何类型
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摘要：数据绘图要点4-饼图的问题 本文让我们了解有史以来被批评最多的图表类型：饼图。 坏的定义 饼图是一个圆，分为多个部分，每个部分代表整体的一部分。它通常用于显示百分比，其中扇区的总和等于100%。问题是人类在阅读角度方面非常糟糕。在相邻的饼图中，尝试找出最大的一组，并尝试按值对它们进行排序。您可能很难
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摘要：d3.js入门教程2-在 d3.js中构建形状 文章目录 d3.js入门教程2-在 d3.js中构建形状形状的添加圆形的添加矩形的添加线段的添加文本的添加折线的添加区域的添加圆弧的添加 参考 d3.js是一个用于绘图的JavaScript 库。 它可以可视化展示任何类型的数据。 d3.js允许绘制形
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摘要：d3.js入门教程1-d3基础知识 文章目录 d3.js入门教程1-d3基础知识1 HTML介绍1.1 什么是HTML？1.2 自定义文档样式CSS1.3 构建svg图形 2 d3绘图入门2.1 使用Javascript和d3.js修改元素2.2 Console.log()2.3 坐标系2.4 比例
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摘要：数据绘图要点2-Y轴的开始与结束 切割或不切割Y轴可能是数据可视化中最具争议的话题之一。基本上，主要问题在于 Y 轴是否应始终从零开始。数据可视化的目的是讲述一个故事，图形表达方式会对可视化讲述的故事产生重大影响。好的可视化可以带出数据的重要方面，但可视化也可以用来隐藏或误导。我们将探讨这一看似简单
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摘要：圆形嵌套图Circular Packing 文章目录 圆形嵌套图Circular Packing1 具有一级层次的圆形嵌套图绘制1.1 绘图数据与circlify计算1.2 图形绘制1.2.1 基础图形绘制1.2.2 视觉调整1.2.3 圆形之间的空间设置 2 具有多级层次的圆形嵌套图绘制2.1 绘
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摘要：本文是制作论文中科学图形的一些建议，可帮助您的论文受众尽可能轻松地理解您的数据。您的图形应该引人注目，易于理解，应该避免扭曲数据（除非您真的想这样做），并且对色盲的人来说是安全的。请记住，没有真正“正确”或“错误”的绘图规则（好吧，也许有一些错误的），但是研究一些简单的规则和示例将帮助您只传达您的意
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摘要：mermaid是一个基于Javascript的图表绘制工具，类似markdown用文本语法，用于描述文档图形(流程图、 时序图、甘特图)，开发者可以通过一段mermaid文本来生成SVG或者PNG形式的图形。如果熟悉Markdown，则学习Mermaid的语法不会有任何问题。mermaid官方文档见
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摘要：本文主要展示各类深度学习优化器Optimizer的效果。所有结果基于pytorch实现，参考github项目pytorch-optimizer(仓库地址)的结果。pytorch-optimizer基于pytorch实现了常用的optimizer，非常推荐使用并加星该仓库。 文章目录 1 简介2 结果
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摘要：环状条形图(Circular barplot)是条形图的变体，图如其名，环状条形图在视觉上很吸引人，但也必须小心使用，因为环状条形图使用的是极坐标系而不是笛卡尔坐标系，每一个类别不共享相同的Y轴。环状条形图非常适合于周期性数据，本文主要介绍基于R语言实现环状条形图的绘制。本文主要参考链接:Circu
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摘要：圆环图本质上是一个中间切出一块区域的饼状图。可以使用python和matplotlib库来实现。本文主要介绍基于matplotlib实现圆环图。本文所有代码见：Python-Study-Notes # 去掉警告 import warnings warnings.filterwarnings("ign
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