数据可视化在数据分析和展示中扮演着重要的角色。而柱状图是一种常用于展示离散数据的图表类型，可以清晰地展示数据之间的差异。在Python中，有许多数据可视化库可供选择，其中之一是Pyecharts。Pyecharts是一个基于Echarts的Python库，提供了丰富的图表类型和可定制性，使得绘制柱状图变得非常简单。本文将介绍如何使用Pyecharts绘制各种类型的柱状图，并深入探讨其功能和定制选项。
Python 的绘图功能非常强大，如果能将已有的绘图库和各种复杂操作汇总在一个自己写的库/包中，并实现一行代码就调用并实现复杂的绘图功能，那就更强大方便了。所以本博文只强调绘图代码的实现，绘图中的基础统计学知识与 Python 基础库操作(seaborn，matplotlib)并不会提及。
在 ApacheCon Asia 2021 大会的“数据可视化论坛”上，特斯拉 BI 团队全栈开发工程师孟繁超（Makefile 君）发表了题为“ECharts 的乐趣：我们在特斯拉使用它的经验”的演讲。本文是这次演讲的内容总结。
柱状堆叠图在许多的单细胞文章中被使用，通过它可以更好向我们展示一个亚群中各个细胞的占比情况，可见它如此重要！！！今天，我们来使用R的ggplot2和python的matplotlib分别绘制柱状堆叠图。
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：
安装 pip install pyecharts 也可以在pycharm软件里进行下载pyecharts库包。 下载成功后进行查询版本号
可以看到，虽然结果差不多，不过代码量瞬间就上去了，如果你是Matplotlib高手可能会用更简洁的代码制作，但一定没有pandas一行代码来的方便！
不少小伙伴在开发过程中都有对模块进行压测的经历，压测结束后大家往往喜欢使用Excel处理压测数据并绘制数据可视化视图，但这样不能很方便的使用web页面进行数据展示。本文将介绍使用python-plotly模块来进行压测数据的绘制，并且生成静态html页面方便结果展示。
导读：柱状图是当前应用最广泛的图表之一，你几乎每天都可以在电子产品上看到它。它有哪些分类？可以展示哪些数据关系？怎样用Python绘制？本文带你逐一了解。
Highcharts-4-柱状图2 本文继续介绍Highcharts中柱状图的制作，主要讲解了3种柱状图的制作： 堆叠柱状图 分组堆叠柱状图 带有百分比堆叠柱状图 垂直堆叠柱状图 效果图 先看下整体的
非煤电子封条系统算法模型通过yolov7+python网络模型技术，非煤电子封条系统算法模型利用智能化AI视频分析，实时监测分析矿井出入井人员人数变化、非煤及煤矿生产作业状态等情况，自动生成、推送报警信息，提示相关人员采取应急措施。本算法模型之所以选用python语音主要是因为Python是一种由Guido van Rossum开发的通用编程语言，它很快就变得非常流行，主要是因为它的简单性和代码可读性。它使程序员能够用更少的代码行表达思想，而不会降低可读性。
柱状图是当前应用最广泛的图表之一，你几乎每天都可以在电子产品上看到它。它有哪些分类？可以展示哪些数据关系？怎样用Python绘制？本文带你逐一了解。
把图像转为灰度图像的像素网格以及 x 和 y 的函数来处理以后，我们还需要学会如何利用这些信息，例如如何用图像信息来分离特定区域。
Sentinel 2 是一个卫星系统，可提供地球表面的高分辨率多光谱图像。这些图像包含大量信息，可用于监测土地利用、植被、水资源和许多其他环境因素的变化。分析 Sentinel 2 图像可能是一项艰巨的任务，但在 ChatGPT 和 Python 的帮助下，它可以变得更加简单和高效。在本文中，我们将讨论如何使用 ChatGPT 分析 Sentinel 2 图像，我们将提供一些 Python 示例代码以帮助您入门。本文中的代码是由 chatGPT 创建的。
首先，您应该可视化连续特征的分布，以了解如果有许多异常值，分布将是什么，以及它是否有意义。
操作系统：macOS Big Sur (11.6) Anaconda3：2021.05 python：3.7.3 Jupyter Notebook：5.7.8
pandas库是Python数据分析的核心库 它不仅可以加载和转换数据，还可以做更多的事情：它还可以可视化 pandas绘图API简单易用，是pandas流行的重要原因之一
我们都知道百度开源了一个Echarts数据可视化库，支持绘制各种主流的图表。Python在数据分析方面是十分强大的，于是，pyecharts就应运而生了。
工地扬尘自动监测识别算法通过yolov7+python网络模型深度学习算法模型，扬尘自动监测识别算法能够全天候、全方位地观测扬尘情况。扬尘检测模型继承YOLOv7 的策略是使用组卷积来扩展计算块的通道和基数。研究者将对计算层的所有计算块应用相同的组参数和通道乘数。然后，每个计算块计算出的特征图会根据设置的组参数 g 被打乱成 g 个组，再将它们连接在一起。此时，每组特征图的通道数将与原始架构中的通道数相同。最后，该方法添加 g 组特征图来执行 merge cardinality。除了保持原有的 ELAN 设计架构，E-ELAN 还可以引导不同组的计算块学习更多样化的特征。
渣土车密闭运输识别算法通过python+yolov7网络模型技术，渣土车密闭运输识别算法对渣土车的密闭运输情况进行实时监测，检测到有未密闭的渣土车进入作业区域或者行驶在道路上时，算法将自动发出警报提示现场人员及时采取措施。本算法中用到的Python是一种由Guido van Rossum开发的通用编程语言，它很快就变得非常流行，主要是因为它的简单性和代码可读性。它使程序员能够用更少的代码行表达思想，而不会降低可读性。与C / C++等语言相比，Python速度较慢。也就是说，Python可以使用C / C++轻松扩展，这使我们可以在C / C++中编写计算密集型代码，并创建可用作Python模块的Python包装器。这给我们带来了两个好处：首先，代码与原始C / C++代码一样快（因为它是在后台工作的实际C++代码），其次，在Python中编写代码比使用C / C++更容易。
这篇文章我们进行pandas可视化化的操作, 在这里我只是简单画几个图，表面pandas也是可以用来画图的，后期会在更新matlab等数据可视化的python库的。
为原始图像通道数，p 为 Padding 填充维度,f 为卷积核大小,s 为步长
pygal[1] 是一个基于SVG的动态可视化Python库，该库枚举了各种常用不常用的图表类型，满足基本的可视化需求，可以画简单的地图。其特点是接口易用，有很多简化的写法，方便地绘制出统计图表，可以生成迷你图，有基本交互，不需要额外的语句，鼠标移动到图表上有文本标签强化效果。但图表不能直接渲染到notebook里，不能合并多个图，例如柱+折线形成复合图，因此使用范围还是比较有限。
煤矿电子封条视频监控系统基于yolov7+python网络模型视频AI智能分析技术，煤矿电子封条视频监控算法模型对现场皮带撕裂、跑偏、皮带异物、堆煤等设备异常状态实时监控分析自动识别预警。YOLOv7 的发展方向与当前主流的实时目标检测器不同，研究团队希望它能够同时支持移动 GPU 和从边缘到云端的 GPU 设备。除了架构优化之外，该研究提出的方法还专注于训练过程的优化，将重点放在了一些优化模块和优化方法上。这可能会增加训练成本以提高目标检测的准确性，但不会增加推理成本。研究者将提出的模块和优化方法称为可训练的「bag-of-freebies」。
交通是产生温室气体排放的主要来源之一，而本期作为*（在模仿中精进数据可视化）*系列的第二期，将带大家以纯Python的方式对加拿大米西索加城市温室气体排放研究报告中的如图1所示的可视化作品进行复刻，它对温室气体排放来源中，交通方面的各排放源排放比例进行可视化：
上海智慧校园视频智能分析系统通过yolov7+python网络模型分析技术，上海智慧校园视频智能分析系统对校园内学生打架、翻墙、倒地、异常聚集、攀高等行为实时监测预警。YOLOv7 的发展方向与当前主流的实时目标检测器不同，研究团队希望它能够同时支持移动 GPU 和从边缘到云端的 GPU 设备。除了架构优化之外，该研究提出的方法还专注于训练过程的优化，将重点放在了一些优化模块和优化方法上。这可能会增加训练成本以提高目标检测的准确性，但不会增加推理成本。研究者将提出的模块和优化方法称为可训练的「bag-of-freebies」。
呕心沥血用14张思维导图将 Python 编程的核心知识总结出来，现分享给大家。按顺序依次展示了以下内容的一系列思维导图：基础知识，数据类型（数字，字符串，列表，元组，字典，集合），条件&循环，文件对象，错误&异常，函数，模块，面向对象编程。
Matplotlib是一个流行的Python库，可以很容易地用于创建数据可视化。然而，设置数据、参数、图形和绘图在每次执行新项目时都可能变得非常混乱和繁琐。而且由于应用不同，我们不知道选择哪一个图例，比如直方图，饼状图，曲线图等等。这里有一个很棒的思维导图，可以帮助您为工作选择正确的可视化效果：
最近不是在学习plotly嘛，为了方便理解，我们这里取excel绘图中常见的16种图表为例，分两期演示这些基础图表怎么用plotly进行绘制！
基础知识图一包括了基本规则、Python语言特点、计算机语言、如何运行Python、变量赋值五个方面，辅助你快速掌握Python编程的基底知识。
1、按顺序依次展示了以下内容的一系列思维导图：基础知识，数据类型（数字，字符串，列表，元组，字典，集合），条件&循环，文件对象，错误&异常，函数，模块，面向对象编程；
本文是【统计师的Python日记】第6天的日记 回顾一下： 第1天学习了Python的基本页面、操作，以及几种主要的容器类型。 第2天学习了python的函数、循环和条件、类。 第3天了解了Numpy这个工具库。 第4、5两天掌握了Pandas这个库的基本用法。 原文复习（点击查看）： 第1天：谁来给我讲讲Python？ 第2天：再接着介绍一下Python呗 【第3天：Numpy你好】 【第4天：欢迎光临Pandas】 【第四天的补充】 【第5天：Pandas，露两手】 今天将带来第5天的学习日记。
本文主要涵盖了 Python 编程的核心知识（暂不包括标准库及第三方库，后续会发布相应专题的文章）。 首先，按顺序依次展示了以下内容的一系列思维导图：基础知识，数据类型（数字，字符串，列表，元组，字典，集合），条件&循环，文件对象，错误&异常，函数，模块，面向对象编程； 接着，结合这些思维导图主要参考的资料，分享一下我的学习体验，一方面可供初学者参考，另一方面，也便于大家结合思维导图深入学习、理解、思考； 最后，提供几篇文章链接，方便希望从 Python 2.x 迁移到 3.x 的朋友理解。 注意事项 本篇
本文是文末的号分享的主要涵盖了 Python 编程的核心知识（暂不包括标准库及第三方库）。
选自arXiv 作者：Shuai Li等 机器之心编译 参与：张倩、黄小天 近日，澳大利亚伍伦贡大学联合电子科技大学提出一种新型的循环神经网络 IndRNN，不仅可以解决传统 RNN 所存在的梯度消失和梯度爆炸问题，还学习长期依赖关系；此外，借助 relu 等非饱和激活函数，训练之后 IndRNN 会变得非常鲁棒，并且通过堆叠多层 IndRNN 还可以构建比现有 RNN 更深的网络。实验结果表明，与传统的 RNN 和 LSTM 相比，使用 IndRNN 可以在各种任务中取得更好的结果。同时本文还给出了 In
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在上面说到堆叠条形图的时候，我们说到，由于内部比例相对变化的问题。所以不建议用堆叠的条形图来可视化时间序列的数据。但是如果只有两个分组的话，那么就可以使用堆叠的条形图了。例如在观察一个地方一段时间男女比例构成的时候，我们就可以使用堆叠的条形图的。
文章主要介绍了如何使用 R 语言进行数据可视化。首先介绍了 R 语言的特点和适用场景，然后讲解了 R 语言的数据可视化功能，包括绘制各种图形的基本要素、常用函数和可视化软件。文章还通过实际例子展示了如何使用 R 语言进行数据可视化，并介绍了利用这些可视化方法可以解决的问题。
Matplotlib 是一个很流行的 Python 库，可以帮助你快速方便地构建数据可视化图表。然而，每次启动一个新项目时都需要重新设置数据、参数、图形和绘图方式是非常枯燥无聊的。本文将介绍 5 种数据可视化方法，并用 Python 和 Matplotlib 写一些快速易用的可视化函数。下图展示了选择正确可视化方法的导向图。
可获取本文中的高清思维导图（PDF版） 本文主要涵盖了 Python 编程的核心知识（暂不包括标准库及第三方库）。 首先，按顺序依次展示了以下内容的一系列思维导图：基础知识，数据类型（数字，字符串，列表，元组，字典，集合），条件&循环，文件对象，错误&异常，函数，模块，面向对象编程； 接着，结合这些思维导图主要参考的资料，分享一下我的学习体验，一方面可供初学者参考，另一方面，也便于大家结合思维导图深入学习、理解、思考； 最后，提供几篇文章链接，方便希望从 Python 2.x 迁移到 3.x 的朋友理解。
选自towardsdatascience 作者：George Seif 机器之心编译 参与：刘晓坤、思源 数据可视化是数据科学家工作的重要部分。在项目的早期阶段，我们通常需要进行探索性数据分析来获得对数据的洞察。通过数据可视化可以让该过程变得更加清晰易懂，尤其是在处理大规模、高维度数据集时。在本文中，我们介绍了最基本的 5 种数据可视化图表，在展示了它们的优劣点后，我们还提供了绘制对应图表的 Matplotlib 代码。 Matplotlib 是一个很流行的 Python 库，可以帮助你快速方便地构建数
NumPy 是一个为 Python 提供高性能向量、矩阵和高维数据结构的科学计算库。它通过 C 和 Fortran 实现，因此用向量和矩阵建立方程并实现数值计算有非常好的性能。NumPy 基本上是所有使用 Python 进行数值计算的框架和包的基础，例如 TensorFlow 和 PyTorch，构建机器学习模型最基础的内容就是学会使用 NumPy 搭建计算过程。
前言 本文主要涵盖了 Python 编程的核心知识（暂不包括标准库及第三方库，后续会发布相应专题的文章）。 首先，按顺序依次展示了以下内容的一系列思维导图：基础知识，数据类型（数字，字符串，列表，元组，字典，集合），条件&循环，文件对象，错误&异常，函数，模块，面向对象编程； 接着，结合这些思维导图主要参考的资料，分享一下我的学习体验，一方面可供初学者参考，另一方面，也便于大家结合思维导图深入学习、理解、思考； 最后，提供几篇文章链接，方便希望从 Python 2.x 迁移到 3.x 的朋友理解。
关于pandas的可视化的用法还有很多，这里不再拓展，但还是建议使用matplotlib，seaborn等库完成绘图。
传统的自动编码器是一种数据的压缩算法 其算法包括编码阶段和解码阶段，且拥有对称的结构。
pyecharts是基于前端可视化框架echarts的Python可视化库。该库让我们在Python里也可以充分体验到快速出图和丰富交互的数据可视化体验。
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