我们在利用Python进行数据可视化时,有着大量的高质量库可以用,比如:Matplotlib、seaborn、Plotly、Bokeh、ggplot等等。但图表好不好看,配色占一半。如果没有良好的审美观,很容易做出来的东西辣眼睛……
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工欲善其事,必先利其器。充分发挥每个工具的优势可以显著提高我们的工作效率。为了更好的工作和科研,今天给大家介绍一些提高效率的工具。
作为一名程序员,在日常生活中,我们经常会使用命令行终端来协助我们更好的完成任务,提升工作效率。
一款提供专业设计配色方案的在线调色板,点击颜色可直接复制色号,然后就可以到Python等编程软件中绘图了
相信大家也都通过各种渠道了解了老干妈与鹅厂的爱恨纠缠,当然其中还混入了迷惑行为的“骗子”、吃瓜吃得飞起的“阿里系”以及连称此事与我无关的“某搜索引擎”。
今天在查看资料时,看见一篇SCI论文的配图十分抢眼,图表的整体绘制不是很难,但整个配色还是瞬间让图表“高大上”起来,如下:
颜色太乱,用8种颜色代表8个指标,除了添乱以外,没有一点好处,实际上,标签 C1, C2,… 已经表达了指标信息,再用颜色表达指标是“资源”的浪费!
这种密度散点图可谓是高大上了,其实做法也不难,甚至可以做的更好看,这个图的配色一看就知道是R做的,我摒弃R,用python来一发!!!
今天的提问环节是我们第一期可视化课程学员提供的,该同学在学习完我们的第一期课程之后,还是觉得自己的配色不是太好看,让我推荐几个好用的颜色工具包,如下:
这是一份写给运营人员的Python指南。本文主要讲述如何使用Python操作Excel绘制柱形图。
我之前一直在用jupyter notebook来写python的,但是这两天打算写个爬虫玩玩,所以配置一下VSCode用来写python。
今天教大家用python制作北上广深——地铁线路动态图,这可能是全网最全最详细的教程了。
以下文章来源于pythonic生物人 ,作者pythonic生物人 Python拥有很多优秀的三维图像可视化工具,主要基于图形处理库WebGL、OpenGL或者VTK。 这些工具主要用于大规模空间标量数据、向量场数据、张量场数据等等的可视化,实际运用场景主要在海洋大气建模、飞机模型设计、桥梁设计、电磁场分析等等。 工具背后的算法逻辑非常复杂,由于小编是非专业的,不敢造次 。 本文简单介绍几个Python三维图像可视化工具,工具都有大量demo、完善的使用文档、功能非常强大,系统学习请戳文中链接。 pyv
导读: 本文主要涵盖了 Python 编程的核心知识,展示了一系列思维导图,主要就 Python 核心基础知识进行了细致梳理。无论你是编程初学者,还是经验丰富的程序员,都可以通过这些图快速了解或回忆 Python 编程中最重要的概念。
一个好的程序员必须善用各种工具提升自己的开发效率,和提升自己的幸福指数。另外,个人觉得vim还是值得自己重新一配的,我的配置过程基本都是在 读spf13的配置,读懂,然后选取,可是中间还是出了很多问题
甘特图又称为横道图、条状图,它是以作业排序为目的,将活动与时间联系起来的最早尝试的工具之一,能够很直观地显示项目、进度等和时间的内在关系随着时间的进展情况,在管理和生产活动中被广泛使用。
这是由生信宝典团队开发的在线绘图工具,包括多种形式的热图、线图、柱状图、箱线图、泡泡图、韦恩图、进化树、火山图、生存分析等,这些都是基于R代码或简便封装的R脚本,简单,实用。即是人家已经把R代码写好了,就等你数据和设置了。
设计是一个创造的过程,目前大部分的设计类产品大多是基于模版的,外加一些图像匹配的处理,做出来的设计,缺少创造的成分,更多的是预设的结果。 基于深度学习算法,是否可能满足设计创造性的要求?像图像分类可以很方便的通过 CNN 来实现,通过 apple 开源的 turicreate 库来实现更加简便。而图像与图像之间的转换(称为图像翻译),目前较好的通用方法是 pix2pix ,基于 GAN 的算法。GAN 带来了生成设计的可能性。最近我也终于抽到点空跑了下 pix2pix 的算法,有点体会,写成文章分享给大家。
不过从金融界最近一个交易日的大盘云图来看,其实很多中小股还是红色滴,绿的都是白马股们。
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。
前两天发了一篇《用Python制作可视化大屏,特简单!》,留言区非常火爆,发现大家都对可视化部分非常感兴趣。
今天给大家找了一些不错的学习网站,挑选出一些分享给大家。有些已经很出名的我就不再分享出来了。
承接上文《用Python制作可视化大屏,特简单!》,不再赘述数据爬取和数据预处理。
Origin软件是一种专业的数据分析和绘图软件,其具有强大的数据处理和可视化功能,可广泛应用于各个领域中。本文将详细介绍Origin软件的特色功能和使用方法,以及通过实例来说明软件在实际应用中的具体操作流程。
最近糟心事太多,蹭家暴的热度,我也被家暴一波。你说男人被伤害怎么就会被说成玻璃心?公主病?男人被伤害就不该被道歉?现在的女权都这么骄傲了么?说好的公平呢?唉。。。然后就要说说basemap了,写的真的不知道该怎么形容,突然羡慕起R里很多代码写的清清楚楚,心疼python3秒。。。basemap在画图上有些局限,从源码到应用,好多问题!就比如源码中:
饼图一般用来表示百分比,绘制时,数据尽量转换成百分比的格式。 普通的饼图太简单,下面有两种方式提高逼格。
相信很多读者学习Python就是希望作出各种酷炫的可视化图表,当然你一定会听说过Matplotlib、Pyecharts、Seaborn、Plotly、Bokeh这五大工具,本文就将通过真实绘图来深度评测这五个Python数据可视化的库,看看到底这几种工具各有什么优缺点,在制作图表时该如何选择。
工作之后非常喜欢通过\color{red}{思维导图}来记录东西,条理清晰、内容精炼、易于记忆。本文中所画的导图使用工具有
在开源的地理空间信息数据可视化工具中,大部分都需要一定的编程基础和技巧才能使用。而今天要介绍的这款工具,不需要任何编程基础,即可实现地理空间数据的可视化,而且效果十分炫酷。
Python由Guido van Rossum于1989年底发明,第一个公开发行版发行于1991年。
今天搞一次数据可视化作品欣赏!精选出的10副可视化作品,这些可视化作品主要包括两种,如下:偏数据报告类型、偏数据艺术类型。
Python虽然有许多优秀的第三方库,但在实际使用的时候免不了使用一些cmd调用的程序,毕竟这类程序比较底层,更快、也更稳定。比如GDAL、FFmpeg、 ImageMagick等。
也给大家介绍了如何使用R自带的heatmap函数+gplots的配色方案来绘制热图
本文将简要盘点R中常用的可视化包,并通过简要介绍包的特点来帮助读者深入理解可视化包。
本文介绍利用Python语言,实现基于遗传算法(GA)的地图四色原理着色操作。
经常在一些有优秀的博文下面看到:“大神 请问下你的画图软件是什么?感觉很有技术风格”等。
安装字体库需要首先将项目git clone至本地,然后执行源码中的install.sh。
File → Settings → Appearance & Behavior → Theme: Darcula → OK
图表配色也一样,EasyShu图表插件推出后,已经给大家非常丰富的配色和拾色方案,但女人衣服不嫌多,图表配色也是多多益善,万一哪款在别处看到的配色喜欢上了呢?
Python-plotapi库可以制作出漂亮的交互式和弦图,和Plotly、Bokeh等Python库绘制和弦图不同的是,其是对D3绘制和弦图方法进行Python封装,进而实现更加高度自定义设置。可绘制的和弦图种类如下(部分):
今天小编在查阅资料时发现了一个宝藏可视化网站-plotapi,具体包括和弦图(Chord Diagrams)、桑基图(Sankey) 等多个可交互可视化图表,详细内容如下:
在现代科技发展下,对于科学研究以及各种数据处理需求显得越来越重要,因此需要一款专业的软件来完成数据的整理、分析和可视化。Prism软件就是这样一款专业的软件,其强大的数据处理和绘图能力广泛应用于生物学、医学等领域,为科研工作提供了强有力的支持。本文将介绍Prism软件的特色功能和使用方法,并结合实例说明软件在实际应用中的具体操作流程。
本篇文章主要介绍一款十分好用的终端工具XShell及其使用教程,包括:使用XShell连接服务器、使用XShell服务器上传文件、XShell改变字体颜色以及解决计算机中丢失MSVCP110.dll问题的方法。
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。
今天我们接着来聊heatmap这个函数绘制热图,这次我们使用gplots这个R包里面的配色方案
Hello,小伙伴们,我是 ZOE。 这次给大家带来的是全新改版的 Python 思维导图——核心知识体系 (第三版)。距离我上次发布的 2.0 版本已经过去10个月,这段时间对旧版思维导图大量内容进行了修改,尤其是最近制定了思维导图规则,便于未来整合到完整的知识体系中。 ▍更新内容 ❥ 思维导图由 14 幅增加至 17(知识)+1(目录) 幅。 ❥ 重新修订了上一版的诸多问题(包括手误错拼,编排问题,网友反馈的内容错误及内容改进); ❥ 调整了内容排布架构,使其对初学者更加友好:绿色主题表示基础篇,需重点
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