当我们想要在一幅图中展示多个热图时，采用传统的一页多图的方式，会导致排版的混乱，第一个例子，同时展示两幅热图以及对应的图例，代码如下
imshow方法首先将二维数组的值标准化为0到1之间的值，然后根据指定的渐变色依次赋予每个单元格对应的颜色，就形成了热图。对于热图而言，通常我们还需要画出对应的图例，图例通过colorbar方法来实现，代码如下
相信很多人都会在 Github 中看到这么一个热图，该热图记录的是 Github 平台使用的日常贡献。在每个日历年的热图中以天为单位采样的时间序列数据。GitHub 的贡献图表示用户在过去几年中所做的贡献数量。色块表示贡献的数量，如色标下方所示。从这张热图中，我们可以检测到每天的贡献模式。
https://www.nature.com/articles/s41586-022-05275-y
请注意，本文编写于 381 天前，最后修改于 381 天前，其中某些信息可能已经过时。
一个合适的渐变色可以让我们的热图更加的美观，在matplotlib中内置了许多的渐变色，如何挑选合适的渐变色就诚成为了一个问题，这么多的渐变色，其分布有没有什么规律，挑选的时候有没有什么技巧呢？
https://www.nature.com/articles/s42255-022-00629-2#Sec15
论文认为当前的anchor-based方法虽然性能很高，但需要枚举所有目标可能出现的位置以及尺寸，实际上是很浪费的。为此，论文提出了简单且高效的CenterNet，将目标表示为其中心点，再通过中心点特征回归目标的尺寸。
三模冗余系统简称TMR(Triple Modular Redundancy)，是最常用的一种容错设计技术．三个模块同时执行相同的操作，以多数相同的输出作为表决系统的正确输出，通常称为三取二．三个模块中只要不同时出现两个相同的错误，就能掩蔽掉故障模块的错误，保证系统正确的输出．由于三个模块是互相独立的，两个模块同时出现错误是极小概率事件，故可以大大提高系统的可信性。
机器之心报道 编辑：蛋酱、杜伟 在最新一期 Nature 封面文章中，通过结合显微镜和控制工程技术，来自维也纳大学等机构的研究者在量子水平上实现了对直径小于 200 纳米、10 亿原子组成的热玻璃球的控制，并实现了无限接近海森堡极限的精度。 通过测量和反馈来准确控制物理系统动力学的能力是现代工程技术的支柱。当前，对应用型量子技术日益增长的需求要求对单个量子系统实现这种水平的控制。因此，想要以一种最佳方式实现这一目标面临诸多挑战，它依赖于量子受限测量和定制化的状态估计和反馈算法。迄今为止，研究人员成功实施了包
❝最近在进行绘图实战颇有感触，今天来介绍一下如何使用「ggplot2绘制组合热图」，有时我们如果只想对部分数据进行热图形式的展示可以用到这种类型的图表；绘图过程倒也简单主要是选择好合适的展示场所 library(tidyverse) library(ggh4x) library(patchwork) 定义主题 theme_niwot <- function(){ theme_test()+ theme(axis.text.y=element_text(color="black",size =8
通过Heatmap热图可以简单地聚合大量数据，并使用一种渐进的色带来优雅地表现，最终效果一般优于离散点的直接显示，可以很直观地展现空间数据的发展趋势、疏密程度、频率高低。但也由于很直观，热图在数据表现的准确性并不能保证。
Proplot对matplotlib进行了高度的封装，是一个高级绘图工具，其功能相当强大！而且融和了cartopy、basemap、xarray和pandas。看到这里这应该就是我一直想要的绘图工具了！
❝最近在绘制相关性网络热图的时候突然有一个小的发现，可以使用相关性热图的数据来结合「linkET」来绘图，以前一直认为为必须使用「mantel_test」才行；果然绘图还得多思考；本节就来通过一个案例将两份数据结合起来进行绘图；
本节提要：colorbar刻度标签的进一步操作、不使用默认ax传入自定义colorbar、matplotlib.colors与colorbar的结合操作。
涉水光学(Water-related Optics)主要研究光与水的物质相互作用机理及光的跨介质传播机理，解决与涉水光学数据智能获取，信息传输及智能信号处理有关的各种问题，探索光学在涉水领域中应用的科学，是临地安防(Vicinagearth Security, VS)体系中水下安防的重要学科支撑。
❝本节来复现「nature medicine」上的一张图，此图也属于热图其主要就是左侧文本框的绘制，小编稍微写了一些代码不够完善有更高需求的可以在此基础上进行进一步的拓展；
合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)具有全天候、全天时、不受天气影响等成像特点，目前已经成为人们对地观测的重要手段之一[1]。因此，利用SAR数据进行目标检测也是图像解译的重要研究方向之一。通过机载和星载SAR，我们能够获得大量的高分辨率SAR海洋图像，舰船目标和舰船的航迹也在这些图像中清晰可见[2]。从SAR图像中检测舰船目标有着广泛的应用前景，在军事领域，对特定目标进行位置检测，有利于战术部署，提高海防预警能力；在民用邻域，对某些偷渡、非法捕鱼船只进行检测，有助于海运的监测与管理。
单片机（MCU）一般都有内部程序区和数据区（或者其一）供用户存放程序和工作数据（或者其一）。为了防止未经授访问或拷贝单片机的机内程序，大部分单片机都带有加密锁定位或者加密字节，以保护片内程序。
matlab画平面分布图时colorbar的设置是非常重要的，好的colorbar不仅使图像更美观，而且能够使人更容易捕捉图上传递的信息。用过matlab的同学都知道matlab默认的colormap是jet, 也就是你画完图后输入“colorbar” 它所显示出来的颜色。此外，matlab还自带了很多colormap, 如hsv, autumn, bone, colorcube等等。我们直接在命令窗口输入例如”colormap(hsv)” 就可以是平面图的颜色显示相应的colormap。
科研论文配图多图层元素（字体、坐标轴、图例等）的绘制条件提出了更高要求，我们需要更改 Matplotlib 和 Seaborn 中的多个绘制参数，特别是在绘制含有多个子图的复杂图形时，容易造成绘制代码冗长。
在badusb的攻击方式被使用以来大多都是伪装成U盘或没有伪装就是一个裸板，毫无疑问裸板是最明显的了，谁会将一个莫明奇妙的线路板(例如digispark)插在电脑上。随着安全知识的普及，U盘这种伪装也越来越不可行了。所以“数据线”就成了一个好思路，伪装成数据线的badusb工具有很多，那些都是有蓝牙远程注入的功能，功能很强，成本稍高，价格也就稍高了些。如果不需要远程的功能，那就自己DIY一个超级小的digispark安装到数据线里吧！
偶然看到网上国家统计数据，利用Python数据分析自己做了几种图表练习。主要采用Pandas来做数据统计，matplotlib来做图表可视化。
在我们使用imagesc()函数对矩阵进行绘制图像的时候，经常会出现y轴刻度并不是我们所需要的顺序，例如我们需要从下向上依次递增，而我们绘制的图片却是从上 向下递增，不符合我们需求，于是有如下解决方案。
在matplotlib和cartopy中，其常见的绘图命令，若是带有颜色映射的collection（s）类，则基本都可以引入cmap与colorbar功能来分析数据。cmap即是颜色映射表，colorbar即是颜色分析色条，前者只起到对绘图对象上色的功能，后者实现色阶与数值的对应。
本节提要：关于一些不常见的colorbar的仿制：弯曲与环形的colorbar、两端分离的colorbar、收缩colorbar的主副刻度、双刻度列colorbar、截取与拼接cmap、外部颜色引入cmaps与palettable库包、特别的格式定制、levels等距而colorbar刻度距离不等距、其他类型的伪colorbar、使刻度侧的框线与colorbar柱体分离。
“ 3D体素(voxel)色温图常用于在三维坐标系下做数据分析和展示,本文从0开始代码演示其绘制实现.”
本示例说明如何创建并可视化Markov链模型的结构和演化 。考虑从随机转移矩阵中创建马尔可夫链的四状态马尔可夫链，该模型模拟了国内生产总值（GDP）的动态
本文介绍了功能近红外光谱(functional near-infrared spectroscopy, fNIRS)在技术、实验和分析软件方面的实用入门知识，目的是启发感兴趣的从业者考虑使用一种无创、多用途，但具有挑战性的研究大脑的途径（光学方法）。本文首先简要概述了相关的解剖学和光学基础，并讲述了一个简短的发展历程。并且描述了不同类型的光照 (透射、反射和差分反射)和数据采集方法(连续波、时域和频域)，介绍了fNIRS系统的基本部件(光源、探测器和记录部件)，给出了fNIRS技术的优点和局限性，随后以fNIRS进行的各种实验和临床研究为例，提出了非常实用的使用建议，为许多大脑相关疾病的研究提供了启发。最后，本文描述并讨论了一些适用于数据分析和结果呈现的免费工具包。综上所述，本文推荐使用fNIRS，是因为其不断增多的临床应用、最先进的神经成像技术以及可管理的硬件要求。可以有把握地说，fNIRS的广泛用途和低成本，为神经医学检查的箭筒增添了一支新的箭矢。本文发表在IEEE REVIEWS IN BIOMEDICAL ENGINEERING杂志。（可添加微信号siyingyxf或18983979082获取原文及补充材料）。
python-matplotlib 在地理空间数据可视化绘制方面也还是有一定的优势的，为更新colorbar绘制应用范围，我们把gis,遥感等专业的需要常做的空间可视化图，试着用matplotlib 进行绘制（也是小伙伴提出：用arcgis等软件在对多子图绘制colorbar时，存在无法共用的情况，即软件是一幅一幅的出图，导致汇总对比时，colorbar不统一，影响对比分析）
❝今天来介绍如何对进化树枝进行折叠，将属于同一分支的折叠，从下面的论文中挑出一份数据通过一个小例子来展示 ❞ 📷 📷 加载R包 library(tidyverse) library(ggtree) library(ggdendro) library(patchwork) 加载数据 df <- read_csv("Figure5-metabolicfunctions_logtpm.csv") %>% dplyr::rename(tax=`...1`) %>% column_to_rownames(v
论文: SaccadeNet: A Fast and Accurate Object Detector
学习气象少不了与等值线 (contour line; isoline) 打交道。proplot 以 matplotlib、cartopy 包作为基础，可使用 matplotlib 中的方法来绘制等值线图。下面介绍一个简单的绘制气温的例子：
激光，英文名称为Light Amplification by Stimulated Emission of Radiation（简称LASER），意思为原子受激辐射的光，故称激光，激光的产生原理，是原子中的电子吸收能量后从低能级跃迁到高能级，再从高能级回落到低能级的时候，所释放的能量以光子的形式放出，被引诱（激发）出来的光子束（激光）。
如果你像我一样，试着理解mel的光谱图并不是一件容易的事。你读了一篇文章，却被引出了另一篇，又一篇，又一篇，没完没了。我希望这篇简短的文章能澄清一些困惑，并从头解释mel的光谱图。
参考http://huzhyi21.blog.163.com/blog/static/1007396201061052214302/
虽然PPT可以绘制大多数的图像，但对于这类图像绘制，用PPT则会有些吃力，而在matlab中则能够比较方便的解决，
Matlab自带颜色图比较单调，很多时候无法达到其它绘图工具，如：NCL、Python matplotlib、GMT等绘图软件颜色图效果。下面就介绍如何将上述丰富的颜色图为己所用，以及自定义颜色图。
次表面散射（Subsurface scattering，SSS），是光在传播时的一种现象。光一般会穿透物体的表面，并在与材料之间发生交互作用而被散射开来，在物体内部在不同的角度被反射若干次，最终穿出物体[1]。对于大理石，皮肤，树叶，蜡和牛奶等材料，次表面散射对于提升材质的质感而言非常重要。
imagesc 函数参考文档 : https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/imagesc.html
让机器能像白天一样识别周围的环境，完成测距等一系列任务，对于自动驾驶等行业来说是革命性的突破。
colorBar主要是指一些图像处理中使用的常见纯色或者渐变色条。colorBar用途可作为测试样图来验证某些图像算法的效果，从而避免图像内容或者硬件对图像的干扰，使图像算法能够达到预期效果。colorBar常见类型如下：
tight_layout 会自动调整布局参数来重新调整图形，但这仅是个实验性的方法，有些情况下可能并不能起到很好的效果。而且它只检查 ticklabels，title，axis labels。
平时绘制地图时，经常会将多个图放到同一个 figure 中，而这些图的地图范围通常是相同的，所以可以设置共享 x-y 轴。
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