本科毕设论文写作过程中，老师指出我用matlab画的图太丑，需要好好改改。于是我这几天参考网上资料，对画图的一些细节进行了设置，得到的图确实比以前好了些。而且我matlab用的不多，很多东西这次用过，下次碰可能要过很长时间，许多之前记得的东西都忘了，所以写下来是很有必要的。另外我现在画的图也只是比之前稍微好点，所以就起了这样一个题目。
今天 Lemon 来详细的分享下，这类图如何绘制，一共会讲解 3 类图形，分别是 面积曲线图、蜡烛图、OHLC图。这三种类型的图在投资中会经常遇到。
今天在做一个关于商城后台金额报表统计的功能，为了让数据直观明了并且这个报表还需要在手机端自适应所以我决定采用HIghCharts插件下的的报表，大家也可以去了解一下免费开源主要是好看。
本文介绍了如何利用机器学习算法对天气进行预测，并给出了详细的建模步骤和代码示例。主要包括支持向量机、随机森林、神经网络等多种算法，以及使用交叉验证、调参等步骤来优化模型性能。同时，还探讨了如何使用概率校准来提高模型的性能。
大数据的出现使数据可视化可谓发挥到了极致。数据可视化主要是为了直观，实时地查看数据变化并做出第一反馈。正因为人们分析了大量数据，所以可视化的数据展示可以使用户很直接的了解并感受到大数据带来的震撼。
最近动态图表可以说火爆全网，我们当然可以通过很多第三方工具来实现该功能，既方便又美观。可是作为折腾不止的我们来说，有没有办法自己手动实现一个简易版的呢，答案当然是肯定的，今天我们就先来看一看如何基于 highcharts 完成上面的需求。
python 检验数据分布，KS-检验（Kolmogorov-Smirnov test） – 检验数据是否符合某种分布 Kolmogorov-Smirnov是比较一个频率分布f(x)与理论分布g(x)或者两个观测值分布的检验方法。其原假设H0:两个数据分布一致或者数据符合理论分布。D=max| f(x)- g(x)|，当实际观测值D>D(n,α)则拒绝H0，否则则接受H0假设。 KS检验与t-检验之类的其他方法不同是KS检验不需要知道数据的分布情况，可以算是一种非参数检验方法。当然这样方便的代价就是
这不，立马安排。特地给大家准备了20张精美、炫酷而且十分实用的可视化大屏模板，涉及机械、加工、零售、银行、交通等行业。
SVG在网页中被大量应用，因为svg能大大减小网页请求的数据量，节省带宽，尤其是各种格式化的管理平台，包含大量的图表和图标，这些图表和图标都是可以svg化的。
可视化大屏不再只是电影里奇幻的画面，而是被实实在在地应用在政府、商业、金融、制造等各个行业的业务场景中，切切实实地实现着大数据的价值。
配上动感的音乐感觉就是不一样啊，要达到上述效果除了核心的Matplotlib绘图外，其他工具和上篇推文 Hans Rosling Charts Matplotlib 绘制 所使用的工具一样啊。下面将分以下几个部分对制作过程进行介绍。
相对于Loadrunner，Jmeter其实也是可以有测试报告产出的，虽然一般都不用（没有Loadrunner的报告那么强大是一方面），但是有小伙伴们私下问，那宏哥还是顺手写一下吧，今天我们就来学习下，如何输入HTML格式的JMeter测试报告。前面已经介绍， 如果要做性能测试，需要在GUI上设计好你的Test Plan，设置各种场景和负载值，包括多少个线程，多少个用户，循环多少次。设置好了保存，然后用命令行去启动性能测试，查看相关测试结果。
来源丨Python之王 Python爬取天气数据及可视化分析 说在前面 天气预报我们每天都会关注，我们可以根据未来的天气增减衣物、安排出行，每天的气温、风速风向、相对湿度、空气质量等成为关注的焦点。本次使用python中requests和BeautifulSoup库对中国天气网当天和未来14天的数据进行爬取，保存为csv文件，之后用matplotlib、numpy、pandas对数据进行可视化处理和分析，得到温湿度度变化曲线、空气质量图、风向雷达图等结果，为获得未来天气信息提供了有效方法。 1.数据获取
性能测试工具Jmeter由于其体积小、使用方便、学习成本低等原因，在现在的性能测试过程中，使用率越来越高，但其本身也有一定的缺点，比如提供的测试结果可视化做的很一般。不过从3.0版本开始，jmeter引入了Dashboard Report模块，用于生成HTML类型的可视化图形报告（3.0版本的Dashboard Report模块会中文乱码，因此建议使用3.0以上的版本）。这篇文章，简单介绍下在利用jmeter进行性能测试时，生成HTML的可视化测试报告。。。
生存分析：研究各个因素与生存时间有无关系以及关联程度大小。可拓展到疾病复发时间，机器的故障时间等。
作者：Eryk Lewinson 翻译：汪桉旭校对：zrx 本文约4400字，建议阅读5分钟本文研究了三种使用日期相关的信息如何创造有意义特征的方法。 标签：时间帧，机器学习，Python，技术演示 想象一下，你刚开始一个新的数据科学项目。目标是建立一个预测目标变量Y的模型。你已经收到了来自利益相关者/数据工程师的一些数据，进行了彻底的EDA并且选择了一些你认为和手头上问题有关的变量。然后你终于建立了你的第一个模型。得分是可以接受的，但是你相信你可以做得更好。你应该怎么做呢？ 这里你可以通过许多方式跟进。
logspace 函数参考文档 : https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/logspace.html
Highcharts是一个制作图表的纯Javascript类库，主要特性如下： 兼容性：兼容当今所有的浏览器，包括iPhone、IE和火狐等等； 对个人用户完全免费； 纯JS，无BS； 支持大部分的图表类型：直线图，曲线图、区域图、区域曲线图、柱状图、饼装图、散布图； 跨语言：不管是PHP、Asp.net还是Java都可以使用，它只需要三个文件：一个是Highcharts的核心文件highcharts.js，还有a canvas emulator for IE和Jquery类库或者MooTools类库； 提
stairs 函数文档 : https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/stairs.html
matplotlib官方文档： http://matplotlib.org/api/pyplot_summary.html （api的调用及一些示例代码）
本博客转载自：http://blog.csdn.net/jenyzhang/article/details/52046372
过去一年，编程语言也要决出这一年的最佳语言，会是谁呢，从 TIOBE 上来看，Java、C 和 Python 基本锁定了前三的位置，Java 江湖老大的地位，还是无人能撼动呢。
如何通过HTML5绘制曲线呢？可以百度搜索chart.js查看各类曲线绘制方法。此处我们介绍百度开源程序echarts绘制曲线。打开网页http://echarts.baidu.com/examples/#chart-type-line，找到折线图，我们开始一起学习：
案例描述 在屏幕上画出余弦函数cos(x)曲线，如图1.6所示。 图1.6 余弦函数cos(x)曲线 案例分析 连续的曲线是由点组成的，点与点之间距离比较近，看上去就是曲线了，画图的关键是画出每个点
贝塞尔曲线(Bézier curve)，又称贝兹曲线或贝济埃曲线， 是应用于二维图形应用程序的数学曲线。 一般的矢量图形软件通过它来精确画出曲线，贝兹曲线由线段与节点组成，节点是可拖动的支点，线段像可伸缩的皮筋，我们在绘图工具上看到的钢笔工具就是来做这种矢量曲线的。 贝塞尔曲线是计算机图形学中相当重要的参数曲线，在一些比较成熟的位图软件中也有贝塞尔曲线工具如PhotoShop 等。在Flash4 中还没有完整的曲线工具，而在Flash5 里面已经提供出贝塞尔曲线工具。 贝塞尔曲线于1962，由法国工程师皮埃尔·贝塞尔（Pierre Bézier）所广泛发表，他运用贝塞尔曲线来为汽车的主体进行设计。贝塞尔曲线最初由Paul de Casteljau于1959年运用de Casteljau演算法开发，以稳定数值的方法求出贝兹曲线。
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、……
年终岁尾了，编程语言也要决出这一年的最佳语言了，会是谁呢，从 TIOBE 上来看，Java、C 和 Python 基本锁定了前三的位置，Java 江湖老大的地位，还是无人能撼动呢。
在梳理数据，或者写论文的时候往往需要画出两个纵坐标不同的图，以显现两组数据的不同变化，在这种情况下，一般两组数据的横坐标均是相同的，但是纵坐标确实不是一个数量级的，所以为了更好的表现两组数据的变化趋势，需要用到plotyy函数绘制双纵坐标的二维图，具体用法总结如下：
来源：bea_tree 英文：kaggle 链接：blog.csdn.net/bea_tree/article/details/50757338 原文采用了kaggle上iris花的数据，数据来源从上面的网址上找噢 如果没有seaborn库 安装方法如下 http://www.ithao123.cn/content-10393533.html 正式开始了~~~ # 首先载入pandas import pandas as pd # 我们将载入seaborn,但是因为载入时会有警告出现，因此先载入w
plotyy 函数参考文档 : https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/plotyy.html ( 过时了 , 这里简单介绍下 , 官方推荐使用 yyaxis 函数 )
“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。
小程序组件化开发框架 https://tencent.github.io/wepy/
ROC曲线标识了为了达到某个TPR（识别率），伴随而来的该分类器的FPR（误判率）是多少，体现了这两者的关系。
HTML5 作为当前“最火”的跨平台、跨终端(硬件)开发语言，越来越受到前端开发者 的重视，无论是 PC 端还是当前“火热”的移动端，其前端开发人员的占比均越来越高。此 消彼长，HTML5 开发者的增加自然导致 WPF / Flex / QT 等前端技术开发人员的缩减。为了 解决前端“跨平台”的问题，并应对开发人员稀缺的窘境，我们迫切的需要选择或更换新的 技术路线，而 HTML5 当为首选。本次测试目的是为了验证使用 HTML5 作为前端技术路线，能 否满足大屏(高分辨率，超过 8K)可视化的展示需求。
数据介绍及数据其他操作详见此博客 ENVI5.3.1使用Landsat 8影像进行预处理及分析实例操作
安装完Anaconda后配置清华镜像 conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --set show_channel_urls yes
生存分析：研究各个因素与生存时间有无关系以及关联程度大小。可拓展到疾病复发时间，机器的故障时间等。 起始事件：反应研究对象开始生存过程的起始特征事件。 终点事件（死亡事件）：出现研究者所关心的特定结局。如“病人因该疾病死亡”。 观察时间：从研究开始观察到研究观察结束的时间。 生存时间：观察到的存活时间，用符号t表示。 完全数据：从观察起点到死亡事件所经历的时间，生存时间是完整的。 截尾数据（删失值）：观察时间不是由于终点事件而结束的，而是由于(1)失访(2)死于非研究因素(3)观察结束而对象仍存活以上三种原因结束的。常在截尾数据的右上角放一个“+”表示其实该对象可能活的更久。
用手机或相机拍出来的照片，称作位图，因为是由一个一个像素点构成的，电脑截图或者视频帧都是位图。位图的显示分辨率（屏幕分辨率）是屏幕图像的精密度，是指显示器所能显示的像素有多少。
卤煮在前面已经向大家介绍了Chrome开发者工具的一些功能面板，其中包括Elements、Network、Resources基础功能部分和Sources进阶功能部分，对于一般的网站项目来说，其实就是需要这几个面板功能就可以了（再加上console面板这个万精油）。它们的作用大多数情况下是帮助你进行功能开发的。然而在你开发应用级别的网站项目的时候，随着代码的增加，功能的增加，性能会逐渐成为你需要关注的部分。那么网站的性能问题具体是指什么呢？在卤煮看来，一个网站的性能主要关乎两项，一是加载性能、二是执行性能。第一项可以利用Network来分析，我以后会再次写一篇关于它的文章分享卤煮的提高加载速度的经验，不过在此之前，我强烈推荐你去阅读《web高性能开发指南》这本书中的十四条黄金建议，这是我阅读过的最精华的书籍之一，虽然只有短短的一百多页，但对你的帮助确实无法估量的。而第二项性能问题就体现在内存泄露上，这也是我们这篇文章探讨的问题——通过Timeline来分析你的网站内存泄露。
各个互联网公司通过大量的用户数据、信息进行统计分析，而这些大量繁杂的数据在经过可视化工具处理后，就能以图形化的形式展现在用户面前，清晰直观。随着各种数据的增加，这种可视化工具越来越得到开发者们的欢迎。 下面推荐30款可视化工具供大家选择和使用。 1.iCharts iCharts 提供了一个用于创建并呈现引人注目图表的托管解决方案。有许多不同种类的图表可供选择，每种类型都完全可定制，以适合网站的主题。iCharts 有交互元素，可以从Google Doc、Excel 表单和其他来源中获取
智慧矿山是一个汇聚了多学科、多主题、多维空间信息的复杂系统，是在矿山地表和地下开采矿产资源的工程活动中所涉及的各种静、动态信息的全部数字化管理，智能分析，可视化展示，从而达到降本增效，实现企业利益的最大化。
打开origin后，点击菜单栏“文件”，选择“项目另存为”，给项目命名，并存到某个工作路径。
众多周知，图形和图表要比文本更具表现力和说服力。图表是数据图形化的表示，通过形象的图表来展示数据，比如条形图，折线图，饼图等等。可视化图表可以帮助开发者更容易理解复杂的数据，提高生产的效率和 Web 应用和项目的可靠性。
本文主要介绍了动画框架的设计和实现，包括基础动画、高级动画、动画框架的设计和实现等内容。
本文介绍了腾讯AI实验室在计算机视觉领域的研究进展，包括人脸检测、人脸识别、OCR等方面，并分享了在ICDAR、FDDB等竞赛中的成果。团队秉承专业、服务、伙伴的理念，不断夯实基础，做有原创性的研究和坚实的工作，为伙伴部门提供高品质的技术支持。
关于作者：Milter，一名机器学习爱好者、NLP从业者、终生学习者，欢迎志同道合的朋友多多交流。https://www.yuque.com/liwenju/kadtqt/nbeiv3
1.16. 概率校准 执行分类时, 您经常希望不仅可以预测类标签, 还要获得相应标签的概率. 这个概率给你一些预测的信心. 一些模型可以给你贫乏的概率估计, 有些甚至不支持概率预测. 校准模块可以让您更好地校准给定模型的概率, 或添加对概率预测的支持. 精确校准的分类器是概率分类器, 其可以将 predict_proba 方法的输出直接解释为 confidence level（置信度级别）. 例如，一个经过良好校准的（二元的）分类器应该对样本进行分类, 使得在给出一个接近 0.8 的 predicti
http://www.hightopo.com/guide/guide/plugin/form/examples/example_easing.html 50年前的这个月诞生了BASIC这门计算机语
还记得前段时间看过一篇文章，就是调查大家疫情期间都干了什么，有一条是疫情期间终于弄清楚了PDF和CDF的区别。PDF、PMF、CDF这几个概念确实很容易混淆。今天就来捋一捋这几个概念。
采用 HT 开发网络拓扑图非常容易，例如《入门手册》的第一个小例子麻雀虽小五脏俱全：http://www.hightopo.com/guide/guide/core/beginners/example
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