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有没有一个最好的方法来成为一个iOS开发人员?

一个重要的问题是您是否可以通过这种方式实际完成一个应用程序。这个问题的答案是肯定的,你当然可以。 你如何开始取决于你的目标是什么。...许多开发人员最终回头看看他们的第一个应用程序,并提出了一个问题:“我真的写这个代码吗?当您选择“创建应用程序第一”选项开始时,可​​能会发生这种情况。 这样做是错误的吗?不,没有错。这取决于你的目标。...如果您感到兴奋,并且更关心您的第一个iOS应用程序的开发,而不是关心您使用的技术是否正确和最佳,那么请继续开始使用应用程序。后来你可以重构你的第一个应用程序,在这个过程中你会学到很多东西。...一个好的混合方法是从一本书开始,涵盖了一些基础,包括语言语法,架构,框架,项目设置,工具和大量较小的应用程序来说明概念。...如果您选择这种混合方法,我建议您从书中的每一章开始执行所有编码。设定一个目标,每天做一章。在不到一个月的时间里,你将完成这本书,你将有一个很好的指导基础。 成为iOS开发人员的最佳方式没有一个答案。

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一个小众但很好用的数据可视化利器:Pygal矢量库

本文中,云朵君将和大家一起学习一个经常被忽视的但很好用的数据可视化矢量库是:Pygal。...Pygal提供了各种各样的图表,我们可以使用它们来可视化数据,确切地说,Pygal中有14种图表类别,比如柱状图、柱状图、饼状图、树形图、雷达图等等。...pygal 中默认情况,可以绘制一个以胡须为数据集极值的箱形图,该箱形图从 Q1 到 Q3,中间的线表示给定特征的中值。...box_plot = pygal.Box(box_mode="pstdev") 08 点图 一个简单的点图或条形图由在图表上绘制为点的数据点组成。检查特定的数据趋势或聚类模式很有帮助。...实心仪表图表是用于现实世界仪表或仪表板的最流行的角度仪表图表,因为它们可以一目了然地可视化范围内的数字。

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    介绍一个Python模块,绘制超级惊艳的可视化动图

    今天小编给大家介绍一款可视化模块,使用它可以绘制出十分惊艳的动图效果,那么当然第一步我们首先是要安装一下该模块,通过pip命令行来安装 pip install ipyvizzu 牛刀小试 我们首先来简单地使用该模块来绘制一张动图...(Config({"x": ["Count","Survived"], "label": ["Count","Survived"], "color": "Survived"})) 因此该模块绘制出来的所谓的动图..."], "color": "Survived"})) chart.animate(Config({"x": "Count", "y": ["Sex","Survived"]})) 散点图与直方图之间的动图转变...因为篇幅有限,小编在这里也不太可能一次性将这个知识点讲完,读者可以自行去官网上查阅,github的地址是:https://github.com/vizzuhq/ipyvizzu/tree/main 这里小编尝试来绘制绘制一下散点图与直方图之间的动图转变...{"channels": {"x": {"set": ["Value 2 (+)"]}, "label": {"set": ["Value 2 (+)"]}}} ) ) 我们总体来看一下出来的动图效果

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    又一个绘制网络图的可视化工具来啦~~

    前言 「ggnet」-又一个好用的网络图绘制工具~~ 上次介绍了使用geomnet包绘制网络图的文章geomnet | 这样惊艳的网络图一键搞定,真好用...今天继续给大家推荐另外一个可视化工具-「ggnet2...」 「ggnet2」包介绍 ggnet2包是一个将网络对象绘制成 ggplot2绘图对象的可视化工具包,它接受任何可以强制为网络类的对象,包括邻接矩阵或入射矩阵、边列表或单模igraph网络对象。...install.packages("GGally") library(GGally) #或者单独安装 devtools::install_github("briatte/ggnet") 「ggnet2」包可视化案例...plot ggnet2(net, color = "party", palette = y, alpha = 0.75, size = 4, edge.alpha = 0.5) 更多关于ggnet2包的使用语法和可视化案例

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    一个开源较为完善的关系图可视化引擎,支持自定义的可视化效果图谱引擎

    开源项目简介 一个较为完善的图可视化引擎,支持自定义的可视化效果,集成多种经典网络布局算法,社区发现算法,路径分析算法,方便使用人员或开发者快速构建自己的图可视化分析应用。...应用于知识图谱可视化, 一、开源项目简介 一个较为完善的图可视化引擎,支持自定义的可视化效果,集成多种经典网络布局算法,社区发现算法,路径分析算法,方便使用人员或开发者快速构建自己的图可视化分析应用。...二、功能概述 项目核心价值 1.快速高效的可视化引擎,支持大量数据的交互式操作。...2.集成大量的经典布局算法,如:树形结构类,力导向布局类,圆形类,层级关系类、节点避免重叠等 3.支持经典社区划分算法,如:chineseWisper, lovin,newman 等 4.完整的在线应用实例...2.图布局算法库:基于可视化元素及其内置数据结构,实现了多种常用布局算法,如:力导图、树状图、圆形图等,让可视化元素更易于查看和分析,也让展现变的更生动美丽。

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    Matplotlib进行数据可视化的快速上手指南

    Python 有许多可视化库用于制作静态或动态图。在本教程中,我将尽力帮助你理解 matplotlib 逻辑。...Figure 对象由轴(或子图)组成;每个轴都定义了一个具有不同图对象(标题、图例、刻度、轴)。下图说明了 matplotlib 图的各种组件。...我们正在选择四个子图中的三个。 一个简单的方法是使用“plt.subplots”函数创建一个带轴的图形。...可以在 matplotlib 文档中找到完整的绘图类型目录。 ‘Plt.tight_layout()’函数用于很好地自动间隔子图并避免拥挤。...例如我们使用以下代码来保存图形的 PDF 版本。 fig.savefig(‘figpath.pdf’) 总结 本教程的目标是让你熟悉使用 matplotlib 进行数据可视化的基础知识。

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    利用数据可视化和相关历史背景分析在COVID-19影响下美国股市暴跌

    如果你不知道过去两个月美国股市的下跌,那么你要么是个象牙塔里的大学生,要么是个既没有任何投资又没有要还一辈子的助学贷款的低级工人。...不管怎样,不管你是否有没有在股票市场投入了大量家底,你都应该知道过去几周发生了什么。无论你在这场危机中是幸运还是不幸,你都目睹了一场黑天鹅事件。...让我们使用另一种可视化方法来查看价格和市场成交量的百分比变化。百分比变化指标使用不同的尺度,因此我们需要从原始数据中生成进一步的描述。一个好的方法是使用Z-score。...目前我们用Z-score的角度来可视化数据是有用的,但下面的可视化图则进一步捕捉到了蔓延在整个市场的恐慌,而我只是简单地绘制了标准普尔500指数的每日百分比变化。...在构思了一些不同的数据可视化之后,我决定用一个折线图来最好地展示最近一次下跌的严重性。下面可以看到可视化效果。 ?

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    通过局部聚集自适应的解开小世界网络的纠结

    处理这个问题的另一种方法是图像的简化——阳离子,它的思想是将图中最重要的部分减少到最重要的位置。这个稀疏的子图,也就是所谓的主干,可以用来布局图。...这个量化允许对手动选择和全自动参数提取提供可视化支持. 不同于在19、20中的现有方法来执行聚类操作,而是度量聚类在网络中的一个经常观察到的参数,即很高的平均聚类系数。...当主干结构和聚类系数计算考虑到图的所有顶点时,在计算phi值时则会忽略一个缺失宿舍值的顶点。因此,大量缺失的值可能会将phi值作为评估准则。...为了查看我们的自适应过滤对图表的影响,我们使用了我们的方法来处理PPM500(25%)图(图2d)。图7所示的聚类系数曲线表明,如果去掉许多边,该群结构就会被破坏。...这在探索和可视化大型网络时尤其有用,因为在大量的网络空间中,由于时间密集型的布局重新计算,在一个错误的基础上选择适当的sparsi虚拟化级别是非常麻烦的。

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    我的机器学习matplotlib篇导入画出第一个图形颜色,标记,线型刻度、标题、标签和图例!创建子图

    figure图形,画的每个图只有一个figure对象 x= np.arange(-3,3,0.1) y1=np.sin(x) #创建第一个figure plt.figure() #绘图 plt.plot...image.png 创建子图 在一个figure中显示多个图片 面向过程的方法,一步一步创建 x1=[1,2,3] y1=[5,7,4] x2=[1,2,3] y2=[10,14,12] plt.figure...() plt.subplot(221)#第一个子图 plt.plot(x1,y1,'ro--') plt.subplot(223) plt.plot(x2,y2,'bo-')#第二个子图 plt.show...(2): for j in range(2): axes[i][j].hist(np.random.randn(100),5,color='g',alpha=0.75) #调整子图之间的距离...image.png 后记: 线图先到这,还有柱状图,散点图,3d图等待续…… 你可能感冒的文章: 我的机器学习numpy篇 我的机器学习pandas篇 我的机器学习微积分篇

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    还在用饼状图?来瞧瞧这些炫酷的百分比可视化新图形(附代码实现)⛵

    不过罗列气泡图有一个问题:绘图空间。绘制的圆圈越多,需要的面积就越大。...'','\n'), (x,y), size=16, va='center', ha='center')plt.xticks([])plt.yticks([])plt.show()图片 交互式饼图饼图其实依旧是很好的可视化展示工具...GitHub 中的活跃天数图,大家有没有觉得,这也是一个非常酷的可视化方法,在可视化领域,这样的图叫做华夫饼图。...,大家对进度条有没有印象,它对于显示占比情况也是非常有效的。...但是一直使用饼图也是非常单一的,容易视觉疲劳,本文中 ShowMeAI 讲解了9种替代饼图的可视化方法,大家可以结合它们的优缺点进行选择,和丰富自己的可视化工具箱。

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    单细胞系列教程:细胞聚类(十)

    推荐在执行聚类之前,对您对存在的细胞类型有一个很好的了解。了解您是否期望细胞类型复杂性较低或线粒体含量较高,以及细胞是否正在分化。如果您有多个条件的数据,执行整合步骤通常很有帮助。...# 利用热图探索 PCsDimHeatmap(seurat_integrated, dims = 1:9, cells = 500, balanced...= TRUE)图片如果我们想探索大量的PC,这种方法可能会很慢并且难以可视化单个基因。...这让我们对需要包含的 PC 数量有了一个非常粗略的了解,我们可以以更准确的方式提取此处可视化的信息,这可能更可靠一些。...这些方法将要求您输入用于可视化的 PCA 维度的数量,我们建议使用相同数量的 PC 作为聚类分析的输入。在这里,我们将继续使用 UMAP 方法来可视化细胞簇。

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    Python - 使用 Matplotlib 可视化在 NetworkX 中生成的图形

    方法 方法 1:使用节点标签和边缘权重可视化图形 方法 2:使用子图可视化大型图形 方法 1:使用节点标签和边缘权重可视化图形 例 import networkx as nx import matplotlib.pyplot...此函数生成一个简单的路径图,其中包含 5 个以线性方式连接的节点。 为了组织可视化,我们使用 Matplotlib 的 subplots() 方法来构建子图。...我们指示子图行数和列数(在本例中为一行和两列)以及图形大小。 这有助于我们将绘图区域划分为多个部分以显示不同的图形。 现在,是时候在第一个子图上绘制原始图形了。...我们使用索引 0 访问第一个子图,并使用 set_title() 函数设置其标题。然后,我们使用 NetworkX 中的 draw() 函数在此子图上可视化原始图形。 转到第二个子图,我们重复该过程。...我们已经成功地创建了一个图形,设置了子图,并使用NetworkX和Matplotlib可视化了图形。

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    比Tableau更惊艳的可视化工具——Plotly

    那么,单看可视化,有没有哪些工具能媲美Tableau呢?本文的主角——Plotly,就是答案之一。 Plotly,是一款基于Python框架的Web式分析工具。...案例2—— Forex Web Trader 这是一个金融交易网页应用。定期抓取外汇和股票价格、交易信息,同时也可以进行虚拟交易。...依托于Python在机器学习方面的优势,Plotly可以很好地将机器学习过程和结果进行可视化呈现。该案例呈现了支持向量机模型对不同数据集的分析效果。...案例5——Covid-19论文关系分析 Power BI和Tableau都不太擅长制作复杂网络关系图。它们顶多能做出关系图的外壳,而缺少关系图的灵魂。毕竟它们本身不具备复杂机器学习模型的能力。...相比于收费版,免费版是共用服务器,数据上传大小小于500k,数据上传仅限于excel和csv,导出格式只能是PNG和JPEG,且每天发布的视觉对象不能超过1000个。

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    单细胞分析:细胞聚类(十)

    推荐 在执行聚类之前,对您对存在的细胞类型有一个很好的了解。了解您是否期望细胞类型复杂性较低或线粒体含量较高,以及细胞是否正在分化。 如果您有多个条件的数据,执行整合步骤通常很有帮助。...# 利用热图探索 PCs DimHeatmap(seurat_integrated, dims = 1:9, cells = 500,...balanced = TRUE) 热图 如果我们想探索大量的PC,这种方法可能会很慢并且难以可视化单个基因。...这让我们对需要包含的 PC 数量有了一个非常粗略的了解,我们可以以更准确的方式提取此处可视化的信息,这可能更可靠一些。...这些方法将要求您输入用于可视化的 PCA 维度的数量,我们建议使用相同数量的 PC 作为聚类分析的输入。在这里,我们将继续使用 UMAP 方法来可视化细胞簇。

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    利用 Pandas 的 transform 和 apply 来处理组级别的丢失数据

    资料来源:Businessbroadway 清理和可视化数据的一个关键方面是如何处理丢失的数据。Pandas 以 fillna 方法的形式提供了一些基本功能。...这些情况通常是发生在由不同的区域(时间序列)、组甚至子组组成的数据集上。不同区域情况的例子有月、季(通常是时间范围)或一段时间的大雨。性别也是数据中群体的一个例子,子组的例子有年龄和种族。...女孩的 KDE 有两个驼峰。有人可能会得出结论,在我们的样本中有一个子组的女孩体重较重。因为我们预先构建了分布,所以我们知道情况并非如此。但如果这是真实的数据,我们可能会从中得出错误的结论。 ?...values missing for i in range(500): df.loc[np.random.randint(0,len(df)),'weight'] = np.nan 绘制数据图...datascientist/master/happiness_with_continent.csv') 样本检验 与 df.head(5)相反,df.sample(5) 选择五个随机行,从而使你有一个偏差更小的数据可视化图

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    外国小哥用AI绘出美剧《巫师》网络图,还顺手发了篇论文

    他绘制了一个可视化网络图,概述了这部奇幻著作中的故事情节和人物关系。...如果在同一部分的文本里经常同时出现两个角色,那么就可以推断出他们的关系比较近,反之亦然。Janosov表示,「结果表明,出现距离上的相近性很好地反映了两个角色之间的关系。...他们有没有相遇,有没有在同一个情节里同时出现,等等。」 「巫师」网络图 温馨提示:这部分有剧透。...网络科学可以用于寻找大量没有结构可言的数据中深藏的规律,比如文本、小说、电影剧本等等。Janosov的论文是一个珍贵的例子。...相对地,这件事如果交给网络科学来做,就可以用客观、量化的方法来总结一系列的书。Janosov表示,「我很惊讶也很激动,看到不同的情节可以集中在网络社区里。

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    纯干货:手把手教你用Python做数据可视化(附代码)

    ▲图4 增加子图后的数据可视化 你可以在matplotlib的官方文档中找到完整的图形类型。...使用子图网络创建图片是非常常见的任务,所以matplotlib包含了一个便捷方法plt.subplots,它创建一个新的图片,然后返回要给包含了已生成子图对象的NumPy数组: In [24]: fig...▲图5 没有内部子图间隔的数据可视化 你可能会注意到轴标签是存在重叠的。matplotlib并不检查标签是否重叠,因此在类似情况下你需要通过显式指定刻度位置和刻度标签的方法来修复轴标签。...04 注释与子图加工 除了标准的绘图类型,你可能还会想在图表上绘制自己的注释,而且注释中可能会包含文本、箭头以及其他图形。你可以使用text、arrow和annote方法来添加注释和文本。...作为一个例子,让我们绘制标普500指数从2007年来的收盘价(从雅虎财经获得数据),并在图表中标注从2008到2009年金融危机中的重要日期。

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    Python Seaborn综合指南,成为数据可视化专家

    颜色突出,层次很好地融合在一起,整个轮廓流动,整个程序不仅有一个很好的美学质量,它也为我们提供了有意义的技术洞察力。 这在数据科学中非常重要,因为我们经常处理大量杂乱的数据。...对于数据科学家来说,具有可视化的能力是至关重要的。我们的利益相关者或客户将更多地依赖于视觉提示,而不是复杂的机器学习模型。 有大量优秀的Python可视化库可用,包括内置的matplotlib。...使用Seaborn的KDE图 这还不是结束,接下来是KDE绘图。这是另一个很好的方法来可视化双变量分布。让我们看看如何使用jointplot()函数并将属性kind设置为KDE来实现上述观察。...Boxen plot最初被命名为letter value plot(字母值图),因为它显示了一个变量大量的值,也称为分位数。这些分位数也被定义为字母值。...通过绘制大量的分位数,可以对分布的形状有更多的了解。这些类似于箱形图,让我们看看如何使用它们。

    2.8K20

    深入探索 Plotly-打造交互式数据可视化的终极指南

    文章开始之前,推荐一些别人写的很好的文章!感兴趣的也可以去读一下哦!...使用 Plotly Express 创建交互式图表Plotly Express 提供了一种简洁的方法来创建常见类型的图表。下面的示例展示了如何使用 Plotly Express 创建一个交互式散点图。...你可以设置注释的位置、文本和箭头样式等属性。2. 创建子图如果你需要在一个图表中展示多个子图,可以使用 Plotly 的 make_subplots 功能。...以下示例展示了如何创建一个包含两个子图的图表:from plotly.subplots import make_subplotsimport plotly.graph_objects as go# 创建子图布局...总结Plotly 是一个强大的工具,能够创建各种交互式数据可视化。

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