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本系列将持续更新50个matplotlib可视化示例，主要参考Selva Prabhakaran 在MachineLearning Plus上发布的博文：Python可视化50图。
AChartEngine是Android平台上的图表绘制引擎，提供了包括折线图、柱状图、饼状图等图表显示。它的官网地址是http://achartengine.org/，源码下载页面是http://code.google.com/p/achartengine/，当然谷歌失火，殃及AChartEngine，大陆访问不了这个下载页面，若要下载最新版的jar包可前往下面这个地址： http://repository-achartengine.forge.cloudbees.com/snapshot/org/achartengine/achartengine/ 使用AChartEngine要在代码中设置许多属性，无法一一说明，下面还是直接上个代码例子（成绩统计图）：
JsChart是什么？ JSChart能够在网页上生成图标，常用于统计信息，十分好用的一个JS组件。 使用JsChart 一。导入jscharts.js 二。编写jscharts.jsp测试页面 1.下载JScharts库 从官网下载JScharts库，我们使用的是压缩包里面的jscharts.js文件。它大约150KB。 使用JScharts库 在网页文件（如.html或.jsp）包含JScharts库。 <script type="text/javascript" src="js/jscharts.js
提到R语言，总会想到它强大的绘图包ggplot2，甚至于其他语言中也有它的痕迹(例如，python中的matplotlib模块就有ggplot样式)。以下，总结了一些日常绘图中常用的命令。
在前面的基于geopandas的空间数据分析系列文章中，我们已经对geopandas的基础知识、基础可视化，以及如何科学绘制分层设色地图展开了深入的学习，而利用geopandas+matplotlib进行地理可视化固然能实现常见的地图可视化，且提供了操纵图像的极高自由度，但对使用者matplotlib的熟悉程度要求较高，制作一幅地图可视化作品往往需要编写较多的代码，而geoplot基于geopandas，提供了众多高度封装的绘图API，很大程度上简化了绘图难度，就像seaborn之于matplotlib。
在前面的基于geopandas的空间数据分析系列文章中，我们已经对geopandas的基础知识、基础可视化，以及如何科学绘制分层设色地图展开了深入的学习，而利用geopandas+matplotlib进行地理可视化固然能实现常见的地图可视化，且提供了操纵图像的极高自由度，但对使用者matplotlib的熟悉程度要求较高，制作一幅地图可视化作品往往需要编写较多的代码。
近年来，随着分布式数据处理技术的不断革新，Hive、Spark、Kylin、Impala、Presto 等工具不断推陈出新，对大数据集合的计算和存储成为现实，数据仓库/商业分析部门日益成为各类企业和机构的标配。在这种背景下，是否能探索和挖掘数据价值，具备精细化数据运营的能力，就成为判定一个数据团队成功与否的关键。
Plotly是一个非常著名且强大的开源数据可视化框架，它通过构建基于浏览器显示的web形式的可交互图表来展示信息，可创建多达数十种精美的图表和地图，本文就将以jupyter notebook为开发工具，详细介绍Plotly的基础内容。
前面我写过一篇关于plotly的文章，简要介绍了一下关于plotly的画图架构，参考链接：
棉棒图传递了柱状图和条形图相同的信息，只是将矩形换成线条，这样可以减少展示空间，重点放在数据上，看起来更加简洁美观。相对于柱状图，棉棒图更加适合用于数据量较多的情况。
静电说：不少设计师对于UI设计中的字号大小很难把握，不知道如何设置，以达到最理想的搭配效果。今天咱们这篇文章就给大家来分享一下，这篇UI设计字体完全指南。
matplotlib是python最著名的绘图库，它提供了一整套和matlab相似的命令API，十分适合交互式地行制图。其中，matplotlib的pyplot模块一般是最常用的，可以方便用户快速绘制二维图表。可视化有助于更好地分析数据并增强用户的决策能力。在此matplotlib教程中，我们将绘制一些图形并更改一些属性，例如字体、标签、范围等。
R语言中的ggplot2是最美的绘图包之一。但调整主题的细节需要写大量代码，而且还要反复修改、预览，很是费时费力。
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plot函数是R语言最基础的函数之一，参数较多，难以记住所有的参数详细用法，这里总结一下，以便查阅。
ggplot2的主题系统可以让我们更好的控制图形 非数据元素 的细节，通过更加精细的修改来提升图像的美感，ggplot2 的主题系统自带多个 element_ 功能
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对于初步接触matplotlib绘图库的朋友来说，绘图的字体设置、轴标签设置、图例和标题是令人头疼的问题，本文关于这些方面做出些许探讨，限于笔者能力有限，如有错误，敬请指正。
本文内容适合入门及复习阅读，绘图所需的基本知识均有涉及，内容较多，由于篇幅限制，故分成两部分。
前面我们讲了用R来拼图和排版，告别AI和PS(一)和用R来拼图和排版，告别AI和PS(二)：调节宽度和高度，今天我们来看看如何给图片添加一些注释信息。
R自带的画图工具，R绘图基础图形系统的核心，plot（）函数是一个泛型函数，使用plot时真正被调用的时函数依赖于对象所属的类。
在使用Python编程时，我们有时会遇到OSError: cannot open resource self.font = core.getfont(font, size, index, encoding, layout_engin这个错误。这个错误通常是由于缺少字体文件或字体文件路径错误引起的。本文将介绍如何解决这个错误。
1.当我们想设置柱状图时，可以在皕杰报表内，鼠标右键设置类型选择图表类型，鼠标双击图表，选择柱状图和图标模式普通柱状图。可以设置为水平方向。
前面给大家简单介绍了如何用☞R绘制堆积柱形图，今天我们来看看如何用ggplot2这个包来绘制堆积柱形图。我们还是使用☞R绘制堆积柱形图中用到的all_pool_species_sample.txt这套数据。数据的格式如下
Matplotlib是一个Python中常用的绘图库，用于创建各种类型的图表。在Matplotlib中，你可以使用titles（标题）、labels（标签）和legends（图例）来增强你的图表。本文讨论Python的Matplotlib绘图库中可用的不同标记选项。
其实一年前就有想法好好学学python里的画图库matplotlib库，主要是因为每次可视化一些结果的时候，都是搜一些别人写好的代码，看的时候感觉乱乱的，不是说别人写的乱，而是每个人在某些点上实现的方式不太一样，还有就是觉得，总用别人的，就觉得不是自己创造的，没有成就感。这段时间做了个比赛，可视化分析的时候，又在搜代码，想自己加点东西，感觉很费劲，又不知道该怎么加，所以决定好好学一下，并做好总结。
继上一篇文章为大家介绍了plt和ax绘图的区别后，这篇文章结合我自己的一些使用经历，为大家整理了Matplotlib中比较常用的一些组件设置。
IDEA默认的代码提示是完全匹配大小写,这样我们在写代码的时候,由于类名都是大写开始,就会导致无法提示,不够方便, 因此我们要按照图中所示更改为NONE
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。
matplotlib是Python编程语言及其数值数学扩展包 NumPy的可视化操作界面。它利用通用的图形用户界面工具包，如Tkinter, wxPython, Qt或GTK+，向应用程序嵌入式绘图提供了应用程序接口（API）。此外，matplotlib还有一个基于图像处理库（如开放图形库OpenGL）的pylab接口，其设计与MATLAB非常类似--尽管并不怎么好用SciPy就是用matplotlib进行图形绘制。
本来打算昨天（12月6日，我们上班）中午和朋友们去吃火锅来着，然后提前在大众点评上探秘一下好吃的火锅在哪里。结果因为连续的熬夜加班，也便没时间去吃火锅了，改到圣诞节那个周末吧（12月26日我们要上班）。
在上一篇文章当中我们介绍了matplotlib这个包当中颜色、标记和线条这三种画图的设置，今天我们同样也介绍三种新的设置。分别是标题、轴标签以及图例，这三个内容也是非常实用并且常用的。颜色、线条、标记这些设置的是图像本身的一些属性，而标题、轴标签这些数据是额外提供的补充数据，所以这两者的内在逻辑是不同的。
最近用R语言画图，plot 函数是用的最多的函数，而他的参数非常繁多，由此总结一下，以供后续方便查阅。
这一次我想重点写一下：网页PC端产品设计规范和组的设计拆解，对项目的设计效率提升，有一定价值和意义。
RGBA - (Red, Green, Blue, Alpha) RGBA 值在 0-1 之间 color = (0.3, 0.5, 0.7, 0.9) 写法
Matplotlib是最受欢迎的二维图形库，但有时让你的图变得像你想象中好并不容易。
Plotly 的 update_layout（） 方法以及legend_font_color和legend_font_size参数可用于手动添加图例颜色和字体大小。下面提供了语法的插图 -
R具有强大的统计计算功能和便捷的数据可视化系统。目前R主要支持四套图形系统：基础图形（base）、网格图形（grid）、lattice图形和ggplot2。其中ggplot2凭借强大的语法特性和优雅的图形外观，逐渐成为R中数据可视化的主流选择。
工作任务：将Excel文件中2013年至2019年间线上图书的销售额，以条形图的形式呈现，每个条形的高度代表相应年份的销售额，同时在每个条形上方标注具体的销售额数值
Plotly 是一个用于创建交互式数据可视化的 Python 库，它允许你轻松地生成各种类型的图表和图形，包括折线图、散点图、柱状图、饼图、热力图、3D 图等。
今天我们的学员私信了我一个绘图经常遇到的问题，特别是绘制带有中文的论文配图时，就是如何在同一幅插图中同时显示中英文？如下：
今天简单介绍一下Pandas可视化图表的一些操作，Pandas其实提供了一个绘图方法plot()，可以很方便的将Series和Dataframe类型数据直接进行数据可视化。
将环境数据和生物数据按下图形式放入一个表格中，首列为样品名，首行为环境理化因子或者相关生物参数名称。数据选择适当的标准化，例如，除pH外，所有环境数据进行log处理。
前两天因为某些原因，云朵君重装系统了，发现以前的一些设置都没有了，因为一些习惯，还是想恢复下以前的一些设置，如设置Jupyter notebook 的主题，设置他的目录插件等。把设置的过程写出一个教程，供大家参考。
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