随笔分类 - 作图
摘要：先前记录了使用R语言生成特定颜色的colorbar，具体链接为：https://www.cnblogs.com/sangf/p/13689854.html 。但当时生成的colorbar放大的时候，会发现颜色不是连续的。它其实是很多的矩形块。两个块之间会有很细微的断层。这里使用Python来实现同样
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摘要：直方图可以大致查看数据分布是否为正态。通常还需要将正态分布的曲线叠加在上面。 导入需要的包 import numpy as np from scipy import stats import matplotlib.pyplot as plt 定义生成均值为mu，方差为sigma的正态分布对应y值的函
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摘要：线性坐标在显示有较大区值范围的$x$和$y$时（$x$和$y$的取值范围有很大尺度的差异）不能很清楚地将两者的对应关系表现出来。对于函数$y=log_{10}x, x\in[1, 100000]$在线性坐标下如图一所示。 import matplotlib.pyplot as plt import
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摘要：神经影像学当中的空间独立成分分析可以将一组被试的大脑图像在空间上分成不同的成分或网络。逻辑上按照以下流程进行： \[ \begin{pmatrix} a_{11} & a_{a12} & \cdots & a_{in}\\ a_{21} & a_{a22} & \cdots & a_{2n}\\ \
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摘要：Colorbar其实就是一系列的颜色，每个颜色对应统计图中的一个值。比如需要展示组间比较的t值图。那么colorbar中一个颜色就对应一个t值。那么，理论上，根据t值的取值范围，生成一系列数值，然后生成相应数量的颜色就应该可以得到一个. colorbar。按照以上思路，利用R中的函数ColorBar
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摘要：介绍 本文主要记录笔者在使用Python制作条形图中的一些脚本。 代码 # 导入数据 import pandas as pd df = pd.read_excel('demo.xlsx', header=0, sheet_name='Sheet1') df.head() # 导入相关包 import
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摘要：介绍 本文主要介绍R语言当中的几种基本的绘图函数。 条形图 条形图使用的函数是barplot()，详细的描述如下： barplot(x, main, xlab, ylab, names.arg, col, ...) x为需要展示的数据，可以是向量或矩阵； main为图片的标题； xlab为x轴的标题
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摘要：“平滑”二维图像可以通过对图像进行插值实现。那么对于一条有大量“毛刺”的曲线，是不是也可以通过插值来平滑呢？答案是肯定的。 “平滑”前 图1. “未平滑”的曲线 “平滑”后 图2. “平滑”的曲线 最后附上 interp1 的介绍： "https://www.mathworks.com/help/m
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摘要：问题 在使用MATLAB当中的imagesc作图的时候，如果数据矩阵元素太少，得到的图看起来会很“粗糙”（图1）。那么如何得到更为“圆润”的图像呢？ 图1. “粗糙”的图 方法 图像粗糙的原因其实是数据点太少。因此，可以通过插值将原矩阵进行扩充，进而得到较为“圆润”的图像（图２）。 图２. “圆润”
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