那么，我就开始边学css/js，边写主题，把学的用到的都记录下来。 CSS颜色渐变 CSS linear-gradient() 函数用于创建一个表示两种或多种颜色线性渐变的图片。...（CSS 子元素选择器） 对于多个卡片可以颜色变换 使用nth-child()函数判断第几个或者让第一个标签的颜色变换 可以使用 > 选择器变换class中的属性 比如 css 1.block-plugins-list...可以通过向量形式定义的缩放值来放大或缩小元素，同时可以在不同的方向设置不同的缩放值。...Flex教程 CSS 控制不同设备的显示方案 @media 查询 使用 @media 查询，你可以针对不同的媒体类型定义不同的样式。...@media 可以针对不同的屏幕尺寸设置不同的样式，特别是如果你需要设置设计响应式的页面，@media 是非常有用的。 当你重置浏览器大小的过程中，页面也会根据浏览器的宽度和高度重新渲染页面。
3）双方向的发散色阶 ●●●●● 发散色阶（也称为双极色阶或双端色阶）的颜色刻度和连续的颜色刻度是一样的-但不是单一从低到高变化，而是有一个明亮的中间值，然后向刻度不同色调的两端逐渐变暗。...我们先来看看适用于90%情况的答案： 1）当你的数据没有内在排序时，使用类别色阶 如果你无法对颜色编码后的变量进行大小排序，使用类别色阶，反之如果可以排序，使用连续色阶或发散色阶。...如果你想对失业率，如3.4%，1.4%，2%，这样的数据进行颜色编码，就要使用一个定量的色阶，连续色阶或者发散色阶。 ?...左边的树状图试图同时做太多的事情，即使有一个很好的颜色图标，阅读这样的图表也是一个挑战。 在大多数图表类型中，避免使用未被编码的值（例如位置或顺序）着色。...但右上角的散点图就容易理解多了，因为它是双重编码的：政治意识形态通过位置(左右)和明暗双重显示。 如果没有右上角和下方柱状图，要迅速理解左上角的散点图是很困难的。
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。...从技术上讲，VegaLite采取了完全不同的方法：虽然Gadfly完全是用Julia编写的，但VegaLite更像是Vega-Lite图形包的语言接口（注意其名称中的破折号，与Julia包VegaLite...Vega-Lite完全独立于Julia生态系统，除了VegaLite外，还存在其他语言（如JavaScript、Python、R或Scala）的接口（完整列表请参见“Vega-Lite生态系统”）。...散点图 下一个图表是一个散点图（使用点几何图形），用于描述国家层面的人口与增长率的关系： countries |> @vlplot( width = 600, height =...这可能只是VegaLite文档的问题，我在其中找不到其他解决方案（或者是我没有做足够的研究，例如还可以使用Vega-Lite的广泛文档）。
颜色编码：在密度散点图中，不同密度区域通常会使用不同颜色或深浅来表示，颜色深浅代表了该区域内数据点的密集程度。 可视化原理： 数据映射：首先将每个数据点映射到二维平面上。...结果是得到整个二维空间上每一位置的密度估计值。 颜色映射：根据得到的密度估计值为不同区域分配颜色或深浅。高密度区域将被赋予更深或更鲜艳的颜色，而低密度区域则使用较浅或较淡的颜色。...渲染显示：最后将带有颜色编码的二维平面呈现出来，形成最终的密度散点图。可选项：在绘制的密度散点图的右方或下方展示颜色条 colorbar。 为什么要用密度散点图？...探索数据分布：通过颜色编码表示不同密度级别，密度散点图能够揭示出数据中可能隐含的各种模式、聚类或趋势。这对于探索性数据分析尤其有用，因为它可以帮助研究人员发现未被预见到的关系或行为模式。...高灵活性的密度散点图支持多种定制选项，比如调整颜色映射、透明度、标记大小等，以适应不同类型和规模的数据集。此外，还可以结合其他类型的可视化技术（比如轮廓线或网格）来增强表达能力。
相邻颜色的亮度变化对应于它们用于渲染的数据值的变化。 发散调色板 是由两个连续的调色板(每个调色板具有不同的色调)相互堆叠而成，中间有一个拐点。...— 规则3 — 对不相关的数据使用分类颜色 分类调色板来自不同色调但饱和度和强度相同的颜色，可用于具有完全不同来源或不相关值的不相关数据点的可视化。...顺序和发散调色板应用于通过编码定性值来呈现大小的变化，而分类调色板应用于通过编码量化值来呈现不相关的数据类别。...前15个国家/地区服务的卫星 如果可视化中需要6-8种以上的不同颜色(色调)，可以合并某些类别或浏览其他图表类型。...当像散点图一样彼此分开时，细微的差别就变得很难理解了。 当数据点彼此不紧邻时，很难解释顺序的配色方案，如右侧的散点图所示。 这些颜色只能用于可视化相对值，如左图所示。
你可以将Excel、SPSS等其他软件中的数据导入到Prism中进行分析，也可以将Prism中的数据导出到Excel、Word、PDF等其他文件格式中。...一、医学统计绘图散点图：散点图是一种用于探究两个连续变量之间关系的图表，可以通过Prism中的“散点图”功能进行绘制。在绘制散点图时，可以选择不同的符号和颜色表示不同的组别或变量。...柱状图：柱状图是一种用于比较不同组别或变量之间差异的图表，可以通过Prism中的“柱状图”功能进行绘制。在绘制柱状图时，可以选择不同的颜色和填充方式表示不同的组别或变量。...线性回归图：线性回归图是一种用于探究两个连续变量之间线性关系的图表，可以通过Prism中的“回归分析”功能进行绘制。在绘制线性回归图时，可以选择不同的线型和颜色表示不同的组别或变量。...生存曲线图：生存曲线图是一种用于探究时间和事件之间关系的图表，可以通过Prism中的“生存分析”功能进行绘制。在绘制生存曲线图时，可以选择不同的线型和颜色表示不同的组别或变量。
也可以用连续方式看度量： 与连续-维度不同，连续-度量图形中除了最后一个值，其他过渡数值都是无效的，因为连续-度量只有一个值。...上图最后一个字段是 Category 默认是离散的，所以这个离值就决定了图表使用柱状图，图表类型由维度周最后一个字段连续或离散决定。...但这三条线无法分辨，因此可以使用颜色来拆分维度： 这样就能将拆解的内容按不同颜色展示。...图表在行与列同时下钻时，与表格的表现稍有不同。仅从轴来看拆解方式是相同的，内部展示了多套轴： **可以认为，当行或列上最后一个字段为度量时，就会切换为图表展示，因为图表适合展示连续状态。...对于连续型字段作用于维度，默认适合散点图，因为散点图的行与列都是度量，适合作为默认推荐： 但能用散点图的就也能用线图， **当维度是连续日期字段时，适合用折线图而不是散点图。
hue列需要是离散变量，含义是将x列(离散变量)的每个组别根据类别变量hue，再次进行分组，分组后用不同的颜色来表示。 palette：调色板名称，支持列表或字典，用于hue变量的不同级别的颜色。...swarmplot 与 stripplot 箱型图或小提琴图的补充，以类似散点图的形式，展示数据的分布。...legend有两种不同的情况，"brief"(默认)：如果传入的hue或size参数为连续变量，则采样其中的几个值进行绘图，而不是每个不同的连续点都看做不同的组；“full”：与“brief”相反，如果...绘图说明： 图1：两个连续变量：total_bill与tips的散点图； 图2：按smoker : 是否吸烟 对客户进行细分，用不同的颜色展示是否吸烟的人群； 图3：新增style设置，smoker字段同时用颜色和样本点尺寸来区分...heatmap 热力图，将矩形数据绘制为颜色编码矩阵，也就是，通过数据透视表，将数据拆分为多个组别（格子），最终每个格子的value用颜色进行展示。
数据独立于其他组件，可以应用多个数据集 映射：映射的目的是将数据属性（通常是数字或分类值）转换为几何或视觉属性；它用于指定几何属性的变量（例如，x位置、y位置、颜色、形状、大小等） Stat：转换数据，...要实际绘制散点图或折线图，我们必须使用geom图层显式地请求gglot()。对象p是类ggPlot的R S3对象，由数据和其他包含关于该图的信息的组件组成。...尺度函数既可用于连续变量，也可用于分类变量。例如，在连续情况下，用刻度填充直方图或密度图；在离散情况下，比例用于填充直方图或条形图，或者在映射颜色、大小或形状时用于散点图。...更改颜色的另一个重要应用是将不同颜色映射到源数据集中的类别变量的不同级别。例如，在微生物群落研究中，我们经常使用不同的颜色来呈现不同的实验组或条件。...我们可以看到，由于使用aes(col=Species)，散点图中的点根据其所属物种呈现不同的颜色。
没有数据标签的散点图，不便阅读 含数据标签后的散点图 散点图或其他图表中，多个系列点的颜色设置麻烦 在原生的散点图中，不能分类进行散点图着色，但一般分类着色是散点图的一大刚需，一个个点去设置颜色，会让人发疯的...不同分组下散点不同颜色表示 散点图或其他图表，数据标签的位置有互相遮挡，需要移位 这个手工操作，绝对地做到手抽筋的工作量，大家想必深有体会，数据标签在界面操作仅能同时打开或全部关闭，确实是个非常不友好的体验...颜色管理补充 前面第76波中，介绍了一些Excel催化剂新增的自定义函数，用于对Excel颜色、RGB颜色和Html颜色表示法的互转，已经方便达到了从网页或其他途径获取到的优秀色系颜色的管理。...主题颜色设置，在主色上用透视度来控制不同的色系 在VBA中可使用Color和ColorIndex来赋值颜色，其中ColorIndex就是56个工作薄颜色值。...配置数据点的底色、数据标签的区域 同样的可在其他非散点图上使用，如条形图。
如果我们将气泡图的三维数据绘制到三维坐标系[1]中，通常称其为三维散点图，即用在三维X-Y-Z图上针对一个或多个数据序列绘出三个度量的一种图表。...该变量是连续性，如果想将数据按从小到大分成n类，则可以使用dplyr包中的ntile()函数，然后依次设置不同组的颜色bg=colormap[iris$quan]，并根据映射的数值添加图例颜色条（colkey...这里我们将第四个变量划分成6类，使用颜色条图例进行展示。...同理，我们绘制出以鸢尾花不同类别作为第四个变量的三维散点图。通过该图可以清晰看到不同类别的鸢尾花特征非常不同。...可使用：writeWebGL( filename="3dscatter.html" , width=600, height=600)将其进行保存html格式或者其他格式。
例如，假设某个公司为了使自己的智能恒温器更加畅销，于是采取了一种营销策略，即根据顾客邮政编码的不同来提供相应的折扣。...折线图其实也是散点图的一种，只不过它用一根线将所有的点连接了起来。如果变量Y的值是连续的，则常使用折线图。 例如，假设你想要去调查房价与建筑面积之间的关系，那么下面这幅散点图就可以帮到你。...时间序列图 时间序列图也类似于散点图，只不过X轴上标注的是时间范围。在时间序列图上，所有的点连接成一条线，以提醒我们时间是连续的。...在关系图中，数据集里的每一类数据都用一种不同的颜色表示，并且每条线的粗细程度代表着数据之间的相关性，也叫做频次计数。通过下面这个例子，可以进一步了解一下关系图。...某个电影名与其他电影名之间的编辑距离越远，它在图中显示的颜色就越深。
最重要的是，Plotly Express 与 Plotly 生态系统的其他部分完全兼容：在你的 Dash 应用程序中使用它，使用 Orca 将你的数据导出为几乎任何文件格式，或使用JupyterLab...它使用 statsmodels 进行普通最小二乘（OLS）回归或局部加权散点图平滑（LOWESS）。 ? 04 颜色面板和序列 在上面的一些图中你会注意到一些不错的色标。...仅接受整洁输入所带来的最终优势是它更直接地支持快速迭代：你整理一次数据集，从那里可以使用 px 创建数十种不同类型的图表，包括在 SPLOM 中可视化多个维度 、使用平行坐标、在地图上绘制，在二维、三维极坐标或三维坐标中使用等...你可以使用 color_discrete_map （以及其他 * _map 参数）将特定颜色固定到特定数据值（如果这对你的示例有意义）。...我们选择拆分这些不同的散点图函数，因此每个散点图函数都会接受一组定制的关键字参数，特别是它们的坐标系。
当我们能够充分理解数据，并能够轻易向他人解释数据时，数据才有所价值；我们的读者可以通过可视化互动或其他数据使用方式来探寻一个故事的背后发生了什么，因此，数据可视化至关重要。...比较类 比较类显示值与值之间的不同和相似之处。 使用图形的长度、宽度、位置、面积、角度和颜色来比较数值的大小， 通常用于展示不同分类间的数值对比，不同时间点的数据对比。...使用图形的位置、大小、颜色的渐变程度来表现数据的分布， 通常用于展示连续数据上数值的分布情况。...通过给不同的环节标以不同的颜色，可以帮助用户更好的区分各个环节之间的差异。漏斗图的所有环节的流量都应该使用同一个度量。 ?...它是在折线图的基础之上形成的, 它将折线图中折线与自变量坐标轴之间的区域使用颜色或者纹理填充，这样一个填充区域我们叫做面积，颜色的填充可以更好的突出趋势信息，需要注意的是颜色要带有一定的透明度，透明度可以很好的帮助使用者观察不同序列之间的重叠关系
style:数据中变量名称(比如：二维数据中的列名) 作用：对将生成具有不同破折号、或其他标记的变量进行分组。...hue_norm:tuple或Normalize对象 sizes:list dict或tuple类型 作用：设置线宽度，当其为数字时，它也可以是一个元组，指定要使用的最大和最小值，会自动在该范围内对其他值进行规范化...，产生颜色不同的点的散点图，设置style，使其生成不同的标记的点 eg.下图为hue与style设置相同的分类的散点图 """ sns.scatterplot(x="total_bill", y="tip...，产生颜色不同的点的散点图，设置style，使其生成不同的标记的点 eg.下图为hue与style设置不同的分类的散点图 """ sns.scatterplot(x="total_bill", y="tip...，产生颜色和大小不同的点的散点图 不过这里的颜色使用的是Set2中的，palette="Set2", """ sns.scatterplot(x="total_bill", y="tip",
二、R基本操作更多的内容等之后自己自学时再慢慢补充内容吧三、ggplot绘图1.mpg数据框数据框是变量（列）和观测（行）的矩形集合。mpg # 查看行列数和变量类型？...，绘制散点图ggplot(data = mpg )+ geom_point(mapping = aes(x=displ, y=hwy, color=class)) # 为不同车型添加颜色进行区分...ggplot(data = mpg )+ geom_point(mapping = aes(x=displ, y=hwy, size=class)) # 通过点的大小区分不同车型进行区分变量分为离散型变量和连续性变量...（除了颜色和点的大小，还有其他映射方式，比如将车型class映射给透明度alpha或映射给形状shape等。）3.几何对象（图的类型）geom()函数用来表示数据的几何关系。...geom_bar() # 条形图geom_line() # 折线图geom_boxplot() # 箱型图geom_point() # 散点图因为自己刚开始看不太明白花花老师的
Seaborn是在matplotlib的基础上进行了更高级的API封装，从而使得作图更加容易，在大多数情况下使用seaborn能做出很具有吸引力的图，而使用matplotlib就能制作具有更多特色的图。...可以看出，4种默认绘图环境最直观的区别在于字体大小的不同，而其他方面也均略有差异。...hls_palette提供了均匀过渡的8种颜色样例 而color_palette则只是提供了8种不同颜色 04 数据集 seaborn自带了一些经典的数据集，用于基本的绘制图表示例数据。...relplot 仍以鸢尾花数据集为例，绘制不同种类花的两变量散点图如下： scatterplot 也可实现同样的散点图效果: lineplot lineplot不同于matplotlib...注：当x轴分类变量为连续日期数据时，选用pointplot得到的绘图意义更为明确；而对于其他分类型变量，则选用barplot更为合适。
数据可视化类型很多，如散点图、条形图、饼状图等，但可视化过程精髓都是将数据值“变成”纸上墨水斑点或屏幕上彩色像素。一言以蔽之， 数据可视化将数据值映射到可量化特征。...房间可以容纳 5 人或 6 人，但不是 5.5。 对于上图中的示例，位置，大小，颜色和线宽可以表示连续数据，但是形状和线型通常只能表示离散数据。...上图将温度映射到 y 轴 (位置尺度)，此外还可以将温度映射到颜色 (颜色尺度)。这时候感兴趣的变量是用不同颜色表示，所以需要用颜色的变化来区分不同的温度。...上面两图总共使用了三个尺度，两个位置尺度和一种颜色刻度。这是基本可视化的典型尺度，但我们可以一次使用超过三个尺度，看下例。...下图使用五个尺度，两个位置尺度，一个颜色刻度，一个尺寸标度和一个形状刻度，并且所有尺度都表示来自数据集的不同变量。 ?
最重要的是，Plotly Express 与 Plotly 生态系统的其他部分完全兼容：在您的 Dash 应用程序中使用它，使用 Orca 将您的数据导出为几乎任何文件格式，或使用JupyterLab...它使用 statsmodels 进行普通最小二乘（OLS）回归或局部加权散点图平滑（LOWESS）。 ? 颜色面板和序列 在上面的一些图中你会注意到一些不错的色标。...仅接受整洁输入所带来的最终优势是它更直接地支持快速迭代：您整理一次数据集，从那里可以使用 px 创建数十种不同类型的图表，包括在 SPLOM 中可视化多个维度 、使用平行坐标、在地图上绘制，在二维、三维极坐标或三维坐标中使用等...您可以使用 color_discrete_map （以及其他 * _map 参数）将特定颜色固定到特定数据值（如果这对您的示例有意义）。...我们选择拆分这些不同的散点图函数，因此每个散点图函数都会接受一组定制的关键字参数，特别是它们的坐标系。
我们可以自定义散点图为六边形图，其中，颜色越深，出现的次数就越多。...我们可以对一个连续变量进行绘图，也可以根据一个连续变量分析不同的分类变量。...图9:“年龄”和“性别”之间的violin图 高级绘制方法 a.strip图 这是一个连续变量和分类变量之间的图。 它以散点图为主，但补充使用分类变量的分类编码。...因此，通过为矩阵数据提供颜色编码，使这个更容易。 a.热力图 在给定的原始数据集“df”中，我们有七个数值变量。那么，让我们在这七个变量之间生成一个相关矩阵。 df.corr() ?...之后，我们可以使用不同的图和常见的变量来进行特殊的变化。 回归图 这是一个更高级的统计图，它提供了散点图以及对数据的线性拟合。
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