原文标题：Why you should forget ‘for-loop’ for data science code and embrace vectorization 作者：Tirthajyoti Sarkar 翻译：杨金鸿 校对：丁楠雅 本文长度为1986字，建议阅读5分钟 数据科学需要快速计算和数据转换的能力。Python中的NumPy对象提供了优于常规编程结构算法，比如for循环。如何用简单的代码来演示它呢在11月27日至12月3日的KDnugget网站上，这篇文章被转载最多(http
其实坚持更新真的对自己而言还算是蛮挑战的一件事情，重点在于坚持。每一次有点赞，和回复都让自己感觉非常棒。知识就是用来分享的，这就是开源越来越让人着迷的地方。 好了，来吧～Come on～ 1. 绘制柱
使用过python做数据分析的小伙伴都知道，matplotlib是一款命令式、较底层、可定制性强、图表资源丰富、简单易用、出版质量级别的python 2D绘图库。
R 语言强大的可视化功能在科学研究中非常受欢迎，丰富的类库使得 R 语言可以绘制各种各样的图表。当然这些与本章内容毫无关系😅，因为笔者对绘制图表了解有限，仅限于能用的程度。接下来的内容无需额外安装任何包，仅使用 R 语言自带的绘图工具完成柱状图与折线图的绘制。如果对绘制的图表定制性要求较高，请搜索 ggplot2 包的相关教程。 柱状图 折线图 保存绘制的图表 柱状图 R 语言中使用 barplot() 函数来创建柱状图，下面绘制一个最简单的柱状图： > data1 <- c(0.7795875, 0.86
本文重点介绍的是可视化库Highcharts的相关基础知识，以及如何利用Highcharts来绘制不同场景和需求下的精美柱状图，主要内容包含：
请注意，本文编写于 938 天前，最后修改于 123 天前，其中某些信息可能已经过时。
刚刚结束了本年度的最后一次扩增子课程和宏基因组课程（都是爆满，2020年的课程提前开始报名了。就看后面的转录组和单细胞课程的参与度了），数据分析得到的大部分结果都可以用ImageGP绘图展示。在运行流程之余，收到学员的反馈，说希望有一个手册来熟悉网站有哪些功能。在此之前，我们也零星收到一些关于网站的使用咨询和功能建议，因次借这次的ImageGP答疑，来给ImageGP正正名，是的，它不是imagp，也不是imap，更不是GPS（此处有个省略50字的悲伤故事）。它是ImageGP — 画个Picture。
背景 DataTalk是一款面向不同用户角色的、支持多种数据源、多端、开放式的数据可视化平台。 通过DataTalk创作的页面，都是由大大小小不同的组件构成，所以【组件】是整个平台下非常重要的一个模块。 下面就带大家一起了解一下，DataTalk可视化平台的各种组件设计。 1 组件类别 ” 按照大的类别可划分为下面五大类： 01 多媒体组件 如富文本编辑、图片、web嵌入等。 02 图表组件 如折线图、柱状图、表格等各类图表类组件。这里你只需要从左侧拖入到画布中即可，在配置你想要的数据，图形就可以显示
这篇文章的内容涉及了 bpftrace 的一些基础，以及它是如何工作的，请继续阅读获取更多的信息和一些有用的实例。
在ECharts中制作柱状图也十分简单，通过将series中的type设置为bar即可，代码如下：
Douban是一个提供图书、音乐、电影等文化内容的社交网站，它的电影频道包含了大量的电影信息和用户评价。本文将介绍如何使用Objective-C语言和ASIHTTPRequest库进行Douban电影分析，包括如何获取电影数据、如何解析JSON格式的数据、如何使用代理IP技术和多线程技术提高爬虫效率，以及如何对电影数据进行简单的统计和可视化。本文将为您提供一种详细的方法，以便在Objective-C环境下进行网络爬虫和数据处理。
“大面积、炫酷动效、丰富色彩”，大屏易在观感上给人留下震撼印象，便于营造某些独特氛围、打造仪式感。
如果将文本数据与图表数据相比较，人类的思维模式更适合于理解后者，原因在于图表数据更加直观且形象化，它对于人类视觉的冲击更强，这种使用图表来表示数据的方法被叫做数据可视化。
针对这种情况,MATLAB提供了若干特殊图形绘 制函数。接下来主要介绍特殊图形的绘制方法,主 要图形包括:条形图、区域图、饼状图、柱状图、 离散图、罗盘图、羽毛图、……
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。
本文（以及系列中将要发布的其他文章）的目标是使用完全相同的数据重现[SPJ02]中的可视化效果，但每次当然会使用另一个绘图包，以便对所有包进行1:1的比较。
R基础教程可先阅读：R语言编程基础第一篇：语法基础 1 barplot()函数绘制 数据： Group Count1 Count2 Control 10 8 Drug1 28 13 Drug2 23 14 Drug3 9 18 Drug4 15 6 #读入数据 data = read.table("barplot.txt",header=T) #绘制条形图，仔细喊下面没一行代码都生成一个图，看他们的差别会知道参数是干嘛的。 barplot(data[,2]) barplot(data[,2],nam
在干货预警：3分钟搞定GO/KEGG功能富集分析（2），给大家详细讲解了DAVID网站的使用，通过分步操作，带领大家学习了使用DAVID工具来进行GO和KEGG分析。今天，我们重点讲解如何将DAVID中的功能富集的结果转换成正式的Figure，有请小猎豹。
请注意，本文编写于 769 天前，最后修改于 769 天前，其中某些信息可能已经过时。
Matplotlib 是 Python 的一个绘图库，可以绘制出高质量的折线图、散点图、柱状图、条形图等等。它也是许多其他可视化库的基础。
秘密一： 现实中的数据往往很丑 大部分的数据可视化的教程， 都会让你轻松地从一个原始数据集开始。 无论你是学习基本的柱状图还是力导向的网络图， 你的数据都是干净的，经过整理的数据。 这些完美的JSON或者CSV文件就像电视里的厨艺节目中的灶台那样干净整洁。而实际上， 当你在处理现实中的真正的数据是， 你80%的时间得用来搜寻， 获取， 载入， 清洗以及转换你的数据。 这样的过程， 有时候可以用自动化的工具来完成。 不过， 差不多任何需要针对两个以上的数据集进行清洗的工作总会需要或多或少的人工的工作。有
散点图、折线图、柱状图，“三大“经典可视化图形。其中，柱状图作为表述不同分组数值高低的经典图形，被无数次用在文章写作中。我们看到的柱状图，绝大多数是这样子的：
数据可视化的道路上充满了不可见的陷阱和迷宫，最近ClearStory Data的两位数据可视化开发人员分享了他们总结出来的数据可视化开发的7个不宣之秘，普通开发者了解这些方法能提升视野，少走弯路。 数据可视化， 特别是基于Web的数据可视化的时代已经到来了。 类似JavaScript的可视化库如D3.js，Raphaël，以及Paper.js，以及最新浏览器所支持的如Canvas和SVG，以及使得那些过去只能由计算机专家和专业设计人员开发的复杂的可视化变得越来越简单了。 数据可视化如今成为了很多网站项目
首先 , 导入 柱状图 Bar 类 , 该类定义在 pyecharts.charts 模块中 ;
柱状图又称条形图，在统计分析中的使用频率最高，也是众多小白入门R最早绘制的可视化图形。
柱状图(bar chart)，是一种以长方形的长度为变量的表达图形的统计报告图，由一系列高度不等的纵向条纹表示数据分布的情况，用来比较两个或以上的价值(不同时间或者不同条件)，只有一个变量，通常利用于较小的数据集分析。柱状图亦可横向排列，或用多维方式表达。
最近做的项目需要用到数据分析，图表显示，之前做项目的时候用到过highcharts，不过也只是简单的会用而已，然后再网上查了查highcharts的优点：
【导读】 数据可视化， 特别是基于Web的数据可视化的时代已经到来了。类似JavaScript的可视化库如D3.js, Raphaël, 以及Paper.js, 以及最新浏览器所支持的如Canvas和SVG， 以及使得那些过去只能由计算机专家和专业设计人员开发的复杂的可视化变得越来越简单了。然而， 对于数据可视化的开发者来说， 依然有很多挑战要去面对。 这些迎接这些挑战的方法， 则是很多专业的数据可视化开发者不愿意让别人知道的秘密。 ClearStory Data的两位数据可视化开发人员Nate Argri
在 Oracle 12c 当中，优化器的一个新特性就是提供了新类型的柱状图数据，Top - N 频率柱状图和混合柱状图。优化器利用它们可以更加高效、精确地计算执行计划代价，选择最优计划。这里将探究一下 Top - N 频率柱状图在什么情况下获得、以及它如何影响优化器的选择率的计算。 12c 在线文档描述： Top - N 频率柱状图是频率柱状图的一个变种，它忽略了那些"非流行数据"(即出现频率低的数值)。例如，1000枚硬币中只有一枚面值1分的硬币，那在创建柱状图分组时，它就可以被忽略。Top - N 频率柱状图能产生一个更利于"流行数据"(高频率数据)的柱状图。
先前提到了60-R可视化-8-用ggsignif做统计分析绘图 (qq.com)这个包。
ggplot2是一个神奇的R包，可以将自己的统计数据绘制成想要的图案。从今天起小编计划为各位观众老爷们带来一个ggplot2的系列教程。那么首先呢，大家在可视化自己的科研数据时，最最最常用的就是绘制一个带误差或者显著值的柱状图。
作者简介 黄玮（Fuyuncat） 资深 Oracle DBA，致力于数据库底层技术的研究，其作品获得广大同行的高度评价。 个人网站 www.HelloDBA.com 在 Oracle 12c 当中，
在我们日常的测试工作中，不可避免的要对mysql的性能进行测试，对于大部分测试人员而言，工具的选择可能就是第一道门槛。
引入完成之后，编译一下，如果有错，Clean一下再次编译，编译没有错误说明导入成功.
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
pip install wheelpip install pyecharts==0.1.9.4
数据可视化， 特别是基于Web的数据可视化的时代已经到来了。类似JavaScript的可视化库如D3.js, Raphaël, 以及Paper.js, 以及最新浏览器所支持的如Canvas和SVG， 以及使得那些过去只能由计算机专家和专业设计人员开发的复杂的可视化变得越来越简单了。
matplotlib提供了bar函数绘制柱状图。语法：plt.bar(left, height, width, bottom, align, **kwargs)
Everything you can draw using Cocoa can also be drawn using Quartz.
以下是一些基本的hatch图案样式，可以在调用绘制柱状图的函数时（如plt.bar）使用：
数据可视化的道路上充满了不可见的陷阱和迷宫，最近ClearStory Data的两位数据可视化开发人员分享了他们总结出来的数据可视化开发的7个不宣之秘，普通开发者了解这些方法能提升视野，少走弯路。 数据可视化， 特别是基于Web的数据可视化的时代已经到来了。 类似Ja vaScript的可视化库如D3.js, Raphaël, 以及Paper.js, 以及最新浏览器所支持的如Canvas和SVG， 以及使得那些过去只能由计算机专家和专业设计人员开发的复杂的可视化变得越来越简单了。 数据可视化如今成为了很
使用matplotlib可以绘制各种各样的统计图，Pandas对matplotlib中的绘图方法进行了更高层的封装，使用起来更简单方便。
水平柱状图是柱状图的一种，它是由基本柱状图通过配置项转变而来，因此它的配置项与基本柱状图相同。它支持自定义y轴区间和多个系列的数据配置，能够更加智能地展示多维的数据差异，但在大屏中占的空间较大。
不知不觉，距离小仙上次发文已经过去五个多月了。R语言作图系列的更新频率跟理想中的一月一次差别有点忒大了，不得不让小仙陷入深深的反思，对于时间的规划也有了一些新的感悟。
之前的文章，我们介绍了使用matplotlib绘制曲线图以及散点图，本篇文章我们来介绍一下使用matplotlib绘制柱状图以及条形图。
pyecharts 时间线柱状图 中的 时间线 , 就是与 x 轴平行的一个 时间轴 ;
对于Python的可视化工具，大家都或多或少的接触和使用过，像是大家熟知的matplotlib、Seaborn等库，以及之前小编为大家推荐的Plotly库。
关键词：正态性检验；方差齐性；非参数检验；秩和检验；多重比较；带显著性字母柱状图或箱线图
在数据可视化领域，象形柱状图是一种引人注目、生动直观的图表类型，能够通过形象的图形呈现数据，使得信息更为清晰易懂。Pyecharts是一款基于Echarts的Python图表库，提供了丰富的图表类型和灵活的参数设置，为开发者提供了绘制各种炫酷图表的可能性。本文将深入介绍Pyecharts中绘制象形柱状图的参数，并通过实例演示如何创建多样化的炫酷象形柱状图。
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