1、点击[文件] 2、点击[生成] 3、点击[随机图] 4、点击[确定] 5、点击[大小] 6、点击[10] 7、点击[应用] 8、点击[颜色] 9、点击[Ranking] 10、点击...[选择一种渲染方式] 11、点击[度] 12、点击[应用] 13、点击[颜色] 14、点击[默认] 15、点击[颜色] 16、点击[应用] 17、点击[颜色] 18、点击[颜色] 19...[应用] 21、点击[大小] 22、点击[Ranking] 23、点击[选择一种渲染方式] 24、点击[度] 25、点击[1] 26、点击[4] 27、点击[应用] 28、点击[标签颜色...] 29、点击[Ranking] 30、点击[选择一种渲染方式] 31、点击[度] 32、点击[显示节点标签] 33、点击[应用] 34、点击[重设颜色] 35、点击[颜色] 36、点击...[OK] 37、点击[颜色] 38、点击[默认] 39、点击[颜色] 40、点击[应用] 41、点击[标签尺寸] 42、点击[Ranking] 43、点击[选择一种渲染方式]
movieService = new MovieService(); // 排行榜页面 String url = "http://movie.douban.com/chart"; // 获取分类的所有相对链接和分类名称...chart = ChartFactory.createBarChart3D( "电影评分柱状图", // 图表标题 "电影", // 目录轴的显示标签..."数量", // 数值轴的显示标签 dataset, // 数据集 PlotOrientation.VERTICAL...pieplot = (PiePlot)chart.getPlot(); pieplot.setLabelFont(new Font("宋体", 0, 12)); pieplot.setNoDataMessage...pieplot3d = (PiePlot3D)chart.getPlot(); //设置开始角度 pieplot3d.setStartAngle(120D); //设置方向为
import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # For c...
它能够用在Swing和Web等中制作自定义的图表或报表， 并且得到广泛的应用。...15494 说明：1）source目录：为jfreechart的源码目录； 2）lib目录：为包目录，我们需要关注的包为jfreechart-1.0.6.jar、gnujaxp.jar和jcommon...); 29 //设置网格横线颜色 30 plot.setRangeGridlinePaint(Color.pink); 31 //显示每个柱的数值，并修改该数值的字体属性 32...pieplot = (PiePlot) chart.getPlot(); 26 pieplot.setLabelFont(new Font("宋体", 0, 12)); 27 //没有数据的时候显示的内容...28 pieplot.setNoDataMessage("No data to show"); 29 pieplot.setCircular(false); 30 31 pieplot.setLabelGap
柱状图 seaborn.countplot()计数图、柱状图 解析：使用条形图(柱状图)显示每个分类数据中的数量统计 函数原型 seaborn.countplot(x=None, y=None, hue...可选： x,y,hue：数据变量的名称(如上表，date,name,age,sex为数据字段变量名) 用于绘制数据的输入 data: DataFrame,数组或数组列表 用于绘图的数据集，如果x和y不存在...否则从数据对象推断级别 orient: v | h 图的显示方向(垂直或水平,即横向或纵向)，这通常可以从输入变量的dtype推断得到 palette：调色板名称,list列表，dict字典 用于对变量调不同级别的颜色...saturation(饱和度)：float 用于绘制颜色的原始饱和度的比例，如果希望绘图颜色与输入颜色规格完美匹配， 则将其设置为1 dodge:bool 使用色调嵌套时，是否应沿分类轴移动元素。...sns.set(style="darkgrid") # 获取数据 titanic = sns.load_dataset("titanic") """ 案例1：显示单个分类变量的值统计数 """ sns.countplot
直方图：histplot，连续型和离散型数据都能画 条形图：countplot，只能画离散型 箱线图：boxplot 点图：regplot，自带趋势线，可以用参数设置不画趋势线。...，可以画连续型数据，也可以画离散型数据 sns.histplot(iris.sepal_length,kde=True) plt.show() 课程里使用的seaborn版本是0.11.2，画箱线图和countplot...时自带不同颜色， 现在最新的seaborn版本是0.13.2，颜色都是青蓝，我自己搜索设置了一下颜色。...(x = 'species',palette='Set2',hue = 'species',data = iris) plt.show() 练习 1.使用 seaborn countplot（）...2.用 FacetGrid（） 函数创建一个分面对象，该对象由“time”和“smoker”分面，并由“sex”着色,在 facet 上调用 .map（） ，生成 'total_bill' 和 'tip
formatter：设定文本标签的格式。 orient：设置图像的方向。 color：指定所有元素的颜色。 palette：指定颜色调色板。 hue_norm：指定颜色标准化。...formatter：设定文本标签的格式。 orient：设置图像的方向。 color：指定所有元素的颜色。 palette：指定颜色调色板。 hue_norm：指定颜色标准化。...此外，箱线图中的四分位值和晶须值显示在小提琴内部。...") 案例4-计数统计图countplot参数edgecolor Both barplot() and countplot() can be invoked with all of the options...along with others that are demonstrated in the detailed documentation for each function: barplot()和countplot
plt.subplots(1, 2, figsize=(10, 5),) # 提供关于它的唯一值以及每个值的计数的信息 print('计数 \n', data['gender'].value_counts()) #设置画板颜色风格...由于数据集由分类数据和数值数据组成，对此使用标签编码器(将分类数据转换为数字数据0——(n-1))将分类数据编码为数值数据。...annot: # annotate的缩写，annot默认为False，当annot为True时，在heatmap中每个方格写入数据 # annot_kws，当annot为True时，可设置各个参数，包括大小，颜色...1, 2, figsize=(10, 5),) # # 提供关于它的唯一值以及每个值的计数的信息 # print('计数\n', data['age'].value_counts()) # #设置画板颜色风格...annot: # annotate的缩写，annot默认为False，当annot为True时，在heatmap中每个方格写入数据 # annot_kws，当annot为True时，可设置各个参数，包括大小，颜色
这样分析，我们首先计算求得P(boy|短裤短发)和P(girl|短裤短发)然后比较两者大小，作为依据判定性别，也就是我们根据以往数据中穿着短裤短发的人中boy和girl的条件概率作为依据，来判断当我们看见...常用的修正方法是拉普拉斯修正法，就是使得计算条件概率时候分子+1，很容易理解； 蘑菇数据集 该数据集包含了8124个样本和22个变量（如蘑菇的颜色、形状、光滑度等），是机器学习分类算法算法不可多得的一个优质数据集...class标识有毒无毒 np.unique(mushrooms['cap-shape']) fig,(ax1,ax2)=plt.subplots(1,2,figsize=(15,5)) # 探究 形状和颜色对于是否有毒的贡献度...，发现形状为b的无毒蘑菇比例大 sns.countplot(x='cap-shape',data=mushrooms,hue='class',ax=ax1) sns.countplot(x='cap-surface...sns.countplot(x='cap-color',hue='class',data=mushrooms) ?
", sep="\t") valid_data = pd.read_csv("data/cn_data/dev.tsv", sep="\t") # 获得训练数据标签数量分布 sns.countplot...("label", data=train_data) plt.title("train_data") plt.show() # 获取验证数据标签数量分布 sns.countplot("label",...): # 实例化绘制词云的类, 其中参数font_path是字体路径, 为了能够显示中文, # max_words指词云图像最多显示多少个词, background_color为背景颜色...get_word_cloud(valid_n_a_vocab) 验证集正样本形容词词云: 验证集负样本形容词词云: 分析: 根据高频形容词词云显示, 我们可以对当前语料质量进行简单评估, 同时对违反语料标签含义的词汇进行人工审查和修正...获得训练集和验证集的标签数量分布 获取训练集和验证集的句子长度分布 获取训练集和验证集的正负样本长度散点分布 获得训练集与验证集不同词汇总数统计 获得训练集上正负的样本的高频形容词词云
SetMarginColor('red'); $graph->SetScale("textlin"); $graph->SetFrame(false); $graph->SetMargin(30,5,25,20); //创建标签标题...(FF_SIMSUN,FS_BOLD); $graph->legend->SetFont(FF_SIMSUN,FS_NORMAL); //创建饼形图对象 $size=0.13; $p1 = new PiePlot...value->SetFont(FF_FONT0); $p1->title->Set("2006年"); $p1->title->SetFont(FF_SIMSUN,FS_BOLD); $p2 = new PiePlot...value->SetFont(FF_FONT0); $p2->title->Set("2007年"); $p2->title->SetFont(FF_SIMSUN,FS_BOLD); $p3 = new PiePlot...> 结言 好了，欢迎在留言区留言，与大家分享你的经验和心得。 感谢你学习今天的内容，如果你觉得这篇文章对你有帮助的话，也欢迎把它分享给更多的朋友，感谢。 感谢！承蒙关照！
2、盒图(箱线图) 通常最大值和最小值检测数据集中的异常值 通过中位数判断数据集的偏态和尾重 ?...4、设置vertical参数和color参数，改变直方图的方向和颜色 sns.distplot(tips["total_bill"], vertical=True,color='y') ?...4、柱状图 柱状图用于反映离散特征中不同特征值的数目 1、使用Seaborn中的.countpolt()绘制柱状图 sns.countplot(x="day", data=tips) ?...2、使用两个离散变量做柱状图 sns.countplot(x="day", hue="sex", data=tips) ?...3、绘制水平柱状图 sns.countplot(y="day", hue="sex", data=tips) ?
点击，关注简说编程，回复：代码 纵向柱形图(按升序排列) 纵向柱形图(类别与数据标签反转，按降序排列) 纵向柱形图(类别与数据标签反转，按降序排列，颜色编码也反转) 给纵向柱形图添加网格线 横向柱形图...# data_h.reverse() # 标签顺序反转 # lable_h.reverse() # 颜色顺序反转 # colors.reverse() # 为了美观，不显示画布的黑色边框 [axes.spines...# 数据顺序反转 y.reverse() # 标签顺序反转 label.reverse() # 自定义饼图各扇区的颜色 colors=["#4E79A7", "#A0CBE8", "#F28E2B...# 数据顺序反转 y.reverse() # 标签顺序反转 label.reverse() # 自定义饼图各扇区的颜色 colors=["#4E79A7", "#A0CBE8", "#F28E2B...# 数据顺序反转 y.reverse() # 标签顺序反转 label.reverse() # 自定义饼图各扇区的颜色 colors=["#4E79A7", "#A0CBE8", "#F28E2B
类别型特征转换 对离散型的特征进行编码，2种常见方式： 自然数编码（特征有意义）：比如衣服的S、M、L、XL等尺码大小，本身就存在一定的大小顺序 独热码（特征无意义）：比如红黄绿的颜色类别；类别无顺序...类别相关的统计特征 构造目标编码 count/nunique/ratio等特征 特征交叉组合等 构造目标编码 构造目标编码：使用目标变量（标签）的统计量来对类别特征进行编码；回归问题，可以统计均值、中位数等...常用方法： 皮尔逊相关系数 卡方检验 互信息法 信息增益 皮尔逊相关系数 可以衡量变量和变量间的相关性，解决多重共线性问题 可以衡量变量和标签间的相关性 # 提取top300的特征 def feature_select_pearson...对于分类问题，一般假设与标签独立的特征为无关特征，而卡方检验刚好可以进行独立性检验。 如果检验的结果是某个特征和标签独立，则可以删除该特征。...plt.figure(figsize=(8,6)) sns.countplot(df["Heating"]) plt.show() plt.figure(figsize=(8,6)) sns.countplot
image.png 颜色，标记，线型 主要是plt.plot的一些参数 plt.figure(num=3,figsize=(8,5)) plt.plot([1,2,3],[5,7,4],color...image.png 刻度、标题、标签和图例!...plt.figure(num=3,figsize=(8,5)) plt.plot(x1,y1,'ro-',label="进口") plt.plot(x2,y2,'bo--',label="出口")#label设置线条标签...#设置标题，x，y轴标签 plt.xlabel('月份') plt.ylabel("数额") plt.title("进出口数据") #设置x，y轴范围 plt.xlim(0,6) plt.ylim(0,15...alpha=0.75) #调整子图之间的距离 fig.subplots_adjust(wspace=0.2,hspace=0.3) fig.suptitle("text",fontsize=20)#设置标题和格式
sns.set_style('white') #以条形图为例输出图形 sns.barplot(x=x,y=y,data=dataset,...) ''' barplot()括号里的是需要设置的具体参数， 涉及到数据、颜色...figsize=(10,6)) #hue参数，对数据进行细分 sns.scatterplot(x="用料数", y="评分",hue="难度",data=df,ax=axes[0]) #style参数通过不同的颜色和标记显示分组变量...计数条形图:countplot #语法 ''' seaborn.countplot(x=None, y=None, hue=None, data=None, order=None, hue_order=...()会自动统计该字段下各类别的数目 sns.countplot(x='菜系',color="salmon",data=df,ax=axes[0]) #同样可以加入hue参数 sns.countplot(...欢迎关注菜J学Python，专注用Python爬虫、数据分析和可视化。我们坚持认真写Python基础，有趣写Python实战。 ?
4、实线变虚线 通过各种函数和参数控制形状、粗细、颜色；坐标轴范围、缩放、平移等。...4、饼图 #x为计数，y为标签 x = tips['day'].value_counts().tolist() y = tips['day'].value_counts().index.tolist()...1.2、颜色设置 Seaborn在颜色设置上也十分方便 有六个默认颜色循环主题： 1. deep 2. muted 3. pastel 4. bright 5. colorblind ?...其中一组常用的颜色是“hls”，有多种颜色可供选择 ? 连续渐变颜色可用于数值型数据：数据值越大，颜色越深 ? 还有用于区别不同类别数据的颜色 ?...据上图可知，随着总账单的增加，消费也随之增加 2、countplot 对于离散型的数据，Seaborn提供了多种视图方法： countplot：计算每种类别的个数 violinplot：查看每种类别对应的连续数据分布
Seaborn旨在帮助用户轻松地生成有吸引力和信息丰富的可视化结果。...以下是Seaborn库的一些主要特点： 美观的默认样式：Seaborn通过提供现成的样式和颜色主题，使得创建各种类型的图形变得更加简单。它的默认样式经过精心设计，使得图表具有更高的可读性和美观度。...这些图形不仅易于使用，还具有各种选项和参数，可以帮助你更好地展示和理解数据。 数据集可视化：Seaborn还包含一些内置的示例数据集，这些数据集可以直接在库中使用。...(tips["sex"]) # 写法2 sns.countplot(data=tips,x="sex") plt.show() 图片 也可以指定不同的分组： In 29: sns.countplot(...# 显示文本 fmt=".1f", # 保留一位小数 linewidths=0.5, # 设置线宽 vmin=2, # 颜色棒的最大值和最小值
filter 这个 CSS 属性将模糊或颜色偏移等图形效果应用于某个元素。这些滤镜通常用于调整图像、背景和边框的渲染。...hue-rotate invert 滤镜用来反转应用程序的配色方案。...hue- rotate 滤镜可以帮助我们处理所有非黑色和白色的颜色。它能将色相旋转 180 度，让我们可以确保应用程序的配色方案不变，而只是减弱其颜色。...使用这种方法的唯一陷阱是，它还将反转应用程序中的所有图像、图片和视频。因此，我们将向所有图像添加相同的规则以反转效果。...html[theme='dark-mode'] img, picture, video{ filter: invert(1) hue-rotate(180deg); } 并且我们要添加一个类，以反转特定标签内的效果
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