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数据科学 IPython 笔记本 8.5 简单的散点图

另一种常用的绘图类型是简单的散点图，是折线图的近亲。这里的点并不由线连接，而是单独表示的点，圆或其他形状。...与plt.plot的主要区别是，它可用于创建散点图，其中每个单独的点的属性（大小，填充颜色，边缘颜色等）可以单独控制，或映射到数据。...通过这种方式，点的颜色和大小可用于在可视化中传达信息，以便可视化多维数据。...：每个点的(x, y)位置对应于萼片的长度和宽度，该点的大小与花瓣宽度有关，并且颜色与花的特定种类有关。...另一方面，在plt.plot中，点基本上总是彼此的克隆，因此确定点的外观的工作，仅对整个数据集执行一次。

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R in action读书笔记（14）第十一章 中级绘图 之一：散点图（高能预警）

car包中的scatterplot()函数增强了散点图的许多功能，它可以很方便地绘制散点图，并 能添加拟合曲线、边界箱线图和置信椭圆，还可以按子集绘图和交互式地识别点。...car包中的scatterplotMatrix()函数也可以生成散点图矩阵，并有以下可选操作： 以某个因子为条件绘制散点图矩阵； 包含线性和平滑拟合曲线； 在主对角线放置箱线图、密度图或者直方图； 在各单元格的边界添加轴须图...相关性最高的变量对是车重与排量，以及每加仑英里数与车重（标了红色，并且离主对角线最近） 11.1.2 高密度散点图 当数据点重叠很严重时，用散点图来观察变量关系就显得“力不从心”了。...IDPmisc包中的iplot()函数也可通过颜色来展示点的密度（在某特定点上数据点的 数目） > library(IDPmisc) > with(mydata,{ + iplot(x,y,main...另外，函数中还有可用于交互式识别点的选项。 11.1.4 气泡图 三维散点图来展示三个定量变量间的关系。现在介绍另外一种思路：先创建一个二维散点图，然后用点的大小来代表第三个变量的值。

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    数据可视化(16)-Seaborn系列 | 变量关系组图pairplot()

    grid_kws=None, size=None) 参数解读 data: DataFrame hue:变量名称 作用：用颜色将数据进行第二次分组 hue_order:字符串列表 作用：指定调色板中颜色变量的顺序...palette:调色板 vars:变量名列表 {x,y}_vars:变量名列表 作用：指定数据中变量分别用于图的行和列， kind：{"scatter","reg"} 作用：指定数据之间的关系...eg. kind="reg":指定数据的线性回归 diag_kind:{"auto","hist","kde"} 作用：指定对角线处子图的类型，默认值取决与是否使用hue。...，为单变量绘制核密度估计图 字段变量名查看案例a, 由于值为数字的字段变量有4个，故绘制的关系图为4x4 通过指定hue来对数据进行分组(效果通过颜色体现)， 并指定markers来设置散点图中的点形...，为点变量绘制核密度估计图 字段变量名查看案例a, 通过指定vars=["sepal_width", "sepal_length"]显式展示指定变量名对应的数据 设置height指定图的大小 """

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    推倒万亿参数大模型内存墙！万字长文：从第一性原理看神经网络量化

    这种策略称为定点法。 ⼀般来说，这是⼀个有⽤的策略，本⽂中会经常提到——如果你想改变可以表示的数字范围，可以在某个地⽅添加⼀个⽐例因⼦。(很明显，你可以在⼆进制中这样做，但⼗进制更容易讨论）。...而争论的焦点在于范围与精度。 FP8（1,5,2或1,4,3）最近在OCP标准中标准化了一些额外的奇怪规定，但目前还没有定论。...如果你的神经⽹络中的某个数字不存在于表格中，那么你能做的就是把它四舍五⼊到最接近的条⽬，这就给神经⽹络带来⼀点误差。 那么，表格中理想的数值集是什么？...区块数字格式 ⼀个有趣的现象是，张量中的元素⼏乎总是与附近的元素⼤⼩相似。当张量中的元素⽐通常情况下⼤很多时，附近的元素基本上就不重要了——它们相对来说太⼩，无法在点积中看到。...Meta计划在他们与Andes共同设计的CPU核心中支持微缩格式，这些核心将应用于他们自研的加速器中。AMD和英伟达也在全力以赴地支持这些新格式，并将其应用于下一代GPU中。 位对齐是一个关键点。

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    matlab使用分位数随机森林（QRF）回归树检测异常值|附代码数据

    最近我们被客户要求撰写关于分位数随机森林（QRF）回归树的研究报告，包括一些图形和统计输出。...这个例子展示了如何使用分位数随机林来检测异常值 分位数随机林可以检测到与给定X的Y的条件分布有关的异常值。 离群值是一些观测值，它的位置离数据集中的大多数其他观测值足够远，可以认为是异常的。...任何小于F1或大于F2的观测值都是异常值。 生成数据 从模型中生成500个观测值 在0 ~ 4π之间均匀分布，εt约为N(0,t+0.01)。将数据存储在表中。...linspace(0,4*pi,50)'; quantile(pred,'Quantile'); quartile是一个500 × 3的条件四分位数矩阵。行对应于t中的观测值，列对应于概率。...在数据的散点图上，绘制条件均值和中值因变量。

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    统计计量 | 吸烟的人更长寿？冰淇淋销量越好溺亡人数越多？——相关分析概述

    所以，在不引起混淆的情况下，我们也会用影响因素分析。 Part2相关性与影响因素分析 1相关性种类 客观事物之间的相关性，大致可归纳为两大类：一类是函数关系，一类是统计关系。...在下表中，将腰围、脂肪比重和体重用散点图的方式画出来，则如下图所示： 显然，随着腰围的增加，体重也在增加。说明，腰围和体重是存在相关关系的，而且应该是正相关。同样，脂肪比重与体重也是正相关的。...Part4相关分析基本步骤 简单相关分析的基本步骤如下： 下面以腰围、体重、脂肪比重为例，来说明应该怎样进行相关分析。 第1步：绘制散点图 在SPSS中，绘制散点图非常简单。...在库中选择散点图，双击简单散点图。 分别将腰围和体重，拖入X轴和Y轴，确定即可。 观察散点图，可知：腰围与体重应该是存在线性相关性的，或者说，腰围对体重是有影响的。...第4步：显著性检验 在SPSS中，不但计算出变量间的相关系数，同时还进行了显著性检验（即计算了统计量t，且查询出对应的概率P值，见显著性一行）。

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    Graph Embedding

    ，其他领域的嵌入技术也随之发展，尤其是图嵌入 (Graph Embedding)，所以本篇给大家分享3个经典的图嵌入算法以及简单分析其与词嵌入的异同。...用KL散度并忽略常数项后得到最后的损失函数： Renmark：1阶相似度只能用于无向图，因为 (1) 中两个定点的内积是对称运算，显然在有向图中，两个定点的关系不一定是对称的 second-order...若 与 之间不存在相同的邻居顶点，则2阶相似度为0，一定程度上符合直觉。 不同关于一阶相似性定义在无向图上，二阶相似性定义在有向图上。...在1阶相似度中已经需要给每一个节点维护一个嵌入向量 了，在2阶相似度中，每个顶点还需要维护两个嵌入向量，一个是该顶点本身的表示向量 ，一个是该点作为其他顶点的上下文顶点时的表示向量 。...优化目标类似于也与1阶相似度： 其中 表示点 在图中的重要性。

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    Day7：R语言课程 (R语言进行数据可视化)

    导出在R环境之外使用的图片。 1.设置数据框以进行可视化 在本课中需要制作与每个样本中的平均表达量相关的多个图，还需要使用所有可用的metadata来适当地注释图表。 观察rpkm数据。...每列代表实验中的样品，每个样品具有~38K值，对应着不同转录本的表达。最终需计算每个样本的表达量的平均值。一步一步来，如果只想要样本1的平均表达式（包括所有转录本），怎么做？...在本课中主要学习ggplot2绘图。 基础包绘图应用越来越少，因为ggplot2与基本R绘图函数相比功能更强大。ggplot2语法需要一些时间来适应，但一旦学会，会发现它非常强大、灵活。...例子包括： 点（geom_point，geom_jitter为散点图，散点图等） 线（geom_line，时间序列，趋势线等） 箱线图（geom_boxplot） 所有几何对象的详细列表及使用场景，请查看...在R的术语中，输出被定向到特定的输出设备，并指示输出文件的格式。必须创建或“打开”设备才能接收图像输出，对于在磁盘上创建文件的设备，还必须关闭设备才能完成输出。 将散点图输出成pdf文件格式。

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    Pandas知识点-绘制统计图

    需要注意的是，在Pandas中，scatter不支持Series对象，只支持DataFrame对象，所以不能用Series对象绘制散点图。...绘制散点图时，通过x参数和y参数指定散点图的x轴数据和y轴数据。x和y都是DataFrame中的列标签，绘图时会根据列标签读取对应列的数据。 s: 使用s参数设置散点图中点的大小。...在Pandas中，绘制图形除了在plot()中指定kind参数外，还可以通过plot链式调用对应的方法，如plot.scatter()表示绘制散点图，后面绘制柱状图、直方图、饼图等也可以用链式调用的方式...设置bottom参数后，柱状图会沿y轴方向上移，如设置为200，则柱状图上移200，从y坐标为200的地方开始绘制，柱状图的长度不发生改变。例子中的0.5相对于2000多的数值差距太大，看不出来。...colors: colors参数用于设置每个扇形的颜色，与数据分类一一对应，传入一个长度与数据分类数相等的列表。

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    【Python】机器学习之聚类算法

    然而，在机器学习的魔法领域，我们向计算机系统灌输了海量数据，让它在数据的奔流中领悟模式与法则，自主演绎未来，不再需要手把手的指点迷津。...assign_clusters()函数将样本点分配到最近的聚类中心，计算每个样本点与所有聚类中心的距离，返回每个样本点所属的聚类索引。...接下来，使用update_centers()函数根据每个聚类的样本点计算新的聚类中心。在每次迭代之后，检查当前的聚类中心是否与上一次迭代的聚类中心相同，如果相同，则说明聚类已经收敛，可以提前结束迭代。...该函数计算数据集 data 中每个点与指定点之间的欧氏距离，并返回在半径 epsilon 范围内的点的索引。...在选择聚类算法时，需全面考虑数据的独特之处、规模的宏观因素、计算资源的稀缺与充足，以及对所需聚类结果形式的渴望等多重要素。

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    R绘图 | 快速入门ggplot2

    本次以散点图为例简略带领大家快速了解ggplot2的绘图逻辑，更详细内容后面我们会一一推送。 ❞ 1. 加载与安装包 安装并加载绘图所需的R包ggplot2。...，ggplot2中内置了很多标度； 在这里我们使用ggsci包中的标度scale_color_d3()来控制color属性，改变cut的默认颜色。...R中常用的点的形状如下图所示，默认时使用16号形状。...在这里我们首先在aes()外使用shape指定使用21号形状（该点内部为空，可以使用颜色进行填充）；通过alpha指定点的透明度； 再在aes()内部将drat映射给size；通过factor()将连续变量...()内指定title=设置主标题，x=设置x轴名，y=设置y轴名，size=和fill=分别对应了geom_point中的aes(size = drat,fill = factor(cyl))用来设置图例名

    1.5K20

    TCGA中GBM的RNA-seq和甲基化数据整合分析实践

    找出胶质细胞瘤特异性甲基化区域，为临床诊断提供理论依据 步骤： 1、查找数据：下载TCGA中GBM的RNA-seq和甲基化数据 2、甲基化数据分析，正常肿瘤对比，进行差异甲基化分析，找出肿瘤样本中高甲基化区域...在肿瘤样本中保持着甲基化程度高于0.7，对应2054个基因。...其正常样本在TSS前1.5kb内低甲基化，肿瘤样本中对应区域高甲基化。...图表 9 methylation heatmap NUAK1基因TSS前1.5kb内共检测了7个CpG，这7个CpG在154个样本中检测出来的甲基化程度如下图，可以明显看出来这7个CpG在Tumor组织中甲基化程度都相对高...图表 12 NUAK1相关讨论 十、分子机制探讨 对于肿瘤组织中高甲基化CpG附近的，并且在肿瘤样本中低表达的intersect共计274个基因，使用Gene Ontology进行富集分析，可以明显发现在

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    R数据科学|5.5.1 习题解答

    我忽略了刻画砖石维度的变量，因为carat测量的是钻石的大小，因此包含了这些变量中的大部分信息。...然而，由于数据中有大量的点，我将绘制对carat进行分区的箱线图，需要注意的是，装箱宽度的选择很重要，如果宽度太大，就会模糊任何关系;如果宽度太小，箱中的值可能变化太大，无法揭示潜在的趋势： ggplot...color与price之间存在微弱的负相关关系。钻石颜色的等级从D(最好)到J(最差)。目前，color的级别顺序是错误的。在绘图之前，我将重排color的顺序，使它们在x轴上的质量顺序递增。...在每种切割类别中，克拉大小的分布有很大的变化。carat与cut之间有轻微的负相关。值得注意的是，克拉最大的钻石上均值最低。这种消极的关系可能是由于钻石被选择出售的方式。...geom_beeswarm()生成一个类似于小提琴绘图的绘图，但是通过抵消这些点。我将使用mpg盒图示例，因为这些方法显示单独的点，它们更适合于较小的数据集。

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    easylabel--为散点图火山图添加标记！

    导语 GUIDE ╲ 在R语言绘图中的一个常见问题是用大量点或标签标记散点图。...背景介绍 在我们的科研中，常常遇到需要用散点图、火山图或者曼哈顿图进行数据可视化，就会碰到一个问题，在众多的点中，哪些才是我们想要找到的呢？...今天小编给大家介绍的这个R包easylabel，可以轻松标记散点图以及快速绘制火山图和 MA 图以进行基因表达分析。...使用交互式shiny和绘图界面，我们可以将鼠标悬停在点上以查看特定点的位置，然后单击点以轻松标记它们。 还提供了一种直接导出为 PDF 以供发表的简单方法。...R包安装 install.packages("easylabel") library(easylabel) 可视化介绍 01 散点图 使用 easylabel() 打开一个shiny的应用程序并绘制和标记散点图

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    LOAM论文介绍与A-LOAM代码简介

    在匹配时，首先提取当前扫描中的角点和平面点，对于角点，可以认为是物理世界中直线元素的采样，所以计算到上一次扫描中对应直线的距离；而对于平面点，认为是物理世界平面元素的采样，所以计算到上一次扫描中对应平面的距离...图：两种特征点提取示意 具体而言，当获得当前某一个角点时，首先根据假设的运动参数（上一次运动参数作为这一次优化的初始），计算这个角点在上一次扫描时的坐标，之后查找上一次扫描中最近邻的角点，并在相邻的雷达扫描线束中搜索最近的角点...与角点对应直线搜索方式类似，首先找上一次扫描中最近邻的平面点，之后在同一个扫描线数和不同的线束上各提取一个平面点，这样共得到了3个不共线的平面点，唯一确定了平面，从而计算平面点到平面的距离。...一种是采集面与扫描面基本平行，另一种是被遮挡。在获得一次激光雷达扫描的点云后，这两种不稳定点会被首先去除。 ?...图：两种不稳定点示意 2.3 Lidar Mapping部分 Mapping部分的意义是，通过与多次扫描构成的地图进行匹配，得到Lidar Odometry中利用两帧之间计算位姿产生的漂移，从而对轨迹进行细化

    1.7K51

    吊打Pyecharts，这个新Python绘图库竟然这么漂亮！

    最近看了一篇文章《一个牛逼的Python 可视化库：PyG2Plot》，可惜只是简单介绍，并且只有一个简陋的官方示例。 经过一番测试成功复现了其中一个示例图片，还很精致。...今天正好把完整过程分享给大家，看看这个新库绘图也可以这么漂亮！ Python可视化新秀 这个Python可视化新秀，在GitHub上是这样介绍的： ?...在GitHub上，也提供了一张示例图，我对右下角的散点图比较感兴趣。 ? 结果兴致勃勃地去看示例，这简直买家秀与卖家秀啊！ ? 我不管，我就要右边那个?...ffd500', '#82cab2', '#193442', '#d18768','#7e827a'], #⑥ 'size': [4, 30], #⑦ 'shape': 'circle', #⑧ ④ 指定散点大小对应的字段名...⑤ 指定散点颜色对应的字段名，我们用的continent（洲）字段。 ? ⑥ 设置散点的颜色，指定了系列色值。

    2.3K10

    小程序里附近的人功能实现，云开发数据库实现附近的人，附近多少公里内的好友

    文末有源码 最近好多同学问石头哥附近的人如何实现。今天呢，就借助这篇文章，给大家做一个系统的解答。...当然现实开发中，应该是添加附近人的位置(经纬度) 2，批量添加(选看) 如果感觉一个添加比较麻烦的话，可以先添加一条，然后导出为json，自己在json里批量编辑。...(**重要) 我们如果想查找位置信息，必须设置存位置的对应字段对应的索引才可以。...具体的代码后面给大家列出来，我们先继续往下学习 三，获取当前的位置 我们要做附近的人肯定要先获取自己的位置，获取自己的位置就用wx.getLocation即可，对应文档如下 https://developers.weixin.qq.com...db.collection('location').aggregate() .geoNear({ distanceField: 'juli', // 与给定点的距离

    1.1K30

    R语言多元统计包简介:各种假设检验 统计方法 聚类分析 数据处理

    ）里找到；无监督的分类在Cluster（http://cran.r-project.org/web/views/Cluster.html）里。...除此之外，scatterplot3d包可画3维的散点图，aplpack包里bagplot()可画二变量的boxplot，spin3R()可画可旋转的三维点图。misc3d包有可视化密度的函数。...VR的class包的knn()函数执行k-最近邻算法，knncat包里有针对分类变量的k-最近邻算法。SensoMineR包的FDA()用于因子判别分析。...9） 对应分析（Correspondence analysis）： MASS包的corresp()和mca()可以做简单和多重对应分析。ca包提供单一、多重和联合（joint）对应分析。...10） 前向查找（Forward search）： Rfwdmv包执行多元数据的前向查找。

    3.2K50

    k-d tree算法的研究

    ），得到一组特征点的匹配对点，待查询点的最近邻>；得到所有匹配对后，然后通过阈值法（与最近邻的距离要小于一个常数）和比值法(与最近邻的距离比次近邻的距离要小于一个常数)进行提纯，滤去较差的匹配对...分裂结点的选择通常有多种方法，最常用的是一种方法是：对于所有的样本点，统计它们在每个维上的方差，挑选出方差中的最大值，对应的维就是split域的值。...下面的图从左至右从上至下显示了构建这棵二叉树的所有步骤： k-d tree的最近邻搜索算法 如前所述，在k-d tree树中进行数据的k近邻搜索是特征匹配的重要环节，其目的是检索在k-d tree中与待查询点距离最近的...将上面的图转化为树形图的样子如下： 我们来查找点(2.1,3.1)，在(7,2)点测试到达(5,4)，在(5,4)点测试到达(2,3)，然后search_path中的结点为的例子，我们来查找点(2,4.5)，在(7,2)处测试到达(5,4)，在(5,4)处测试到达(4,7)，然后search_path中的结点为，从

    1.5K100
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