随着科技的发展，我们生活中生产的数据日益增加，数据可视化变得至关重要！通过大数据的可视化，使我们更能读懂其中的奥秘！
Turtle 库函数是 Python语言中一个流行的绘图函数库。Turtle 意思是海龟，在Python中显示为一个小箭头，通过它的移动而留下美妙的曲线~~~
Panoply是NASA开发的一个软件。支持Windows，Linux和macOS多种操作系统，下图是其操作界面。
课前准备，R语言的安装和配置都OK了吗？生物信息系列课程-R语言入门；挖掘GEO速成SCI文章系列教程（3）-R语言基础。小板凳排排坐，飞飞老师要开课~
作者｜Melissa Bierly 选文｜Aileen 翻译｜冯琛 校对｜Elaine琏 数据可视化专家Andy Kirk说过，数据可视化分为两类：探索性可视化图表和解释性可视化图表。解释性可视化图表的目标是进行描述——它们是根据对事物表面的关键线索而被仔细构造出来的。 另一方面，探索性可视化图表建立了与数据库或主题事件的互动，它们帮助用户探索数据，让他们发掘自己的观点：发现他们自己认为相关的或者感兴趣的事物。 通常，探索性可视化图表是交互式的。尽管现在有许多Python绘图库，但只有少数可以创建能够使你
matplotlib算是python比较底层的可视化库，可定制性强、图表资源丰富、简单易用、并且达到出版质量级别。
R 作为入门级编程语言，被经常运用在数据整理、数据可视化、以及机器学习中。 本篇文章将主要介绍在R中如何可视化数据 (基础+进阶)。 R绘图的原理 使用R绘图，我们需要在脑海中明确几个必要元素。首先，需要有一张空白的画布， 如下图所示。其次，我们需要根据数据确定X轴、Y轴，以及X轴Y轴的取值范围，因为一个平面直角坐标系在R绘图过程中是必不可少的。接下来，我们就可以选择适当的图表类型（折线图、柱状图、点状图等），并根据数据坐标在坐标系中描绘数据。最后，我们还可以在画布上添加额外信息，例如图表名称，图例等，当然
今天给大家介绍的可视化工具是-「ggPlantmap」，一个可以一键将图片对象转换成ggplot2绘图对象的好用工具，让数值映射变得超简单~~
在数值预报后处理中经常需要批量出图，而基于matplotlib的图形渲染速度较慢，而提高出图的速度通常可通过两个方面来解决：
国庆期间，抽空给大家分享在geopandas中叠加各种在线瓦片底图的方法，来制作出更多样式的地图作品。话不多说，我们直接进入正题。
条形图（bar chart）也称为柱状图，是一种以长方形的长度为变量的统计图表，长方形的长度与它所对应的数值呈一定比例。
在我行走江湖的行囊中，有两件利器，tableau与matplotlib，它们足以让我应对各种数据可视化的较量。tableau，乃是BI领域的名门正派，其可视化之术，与PowerBI不相上下。matplotlib，则是Python江湖中的一位侠客，以编程之力，绘制图表，既精妙又实用。
Origin是一款强大的科研绘图软件，支持多种图表类型，数据处理和分析功能极为丰富。在这一部分，我们将详细介绍Origin的安装过程和基本设置，以确保您能够顺利运行软件。
填充颜色、设置坐标轴及坐标轴标签。这里重点是颜色填充函数：Axes.fill_between()
本期还是推出Python-matplotlib "小清新"商业图表的绘制推文，在发现ax.plot()绘图函数的多类别图表功能后，经过不断和点、文本等尝试搭配后，所能构建的图表也就多了起来，下面就直接上教程。
本文是 #用 Stata 画个图#系列的第 2 讲， 主要是关于如何绘制人口金字塔。人口金字塔（Population Pyramid）是一种常见的图形，是人口统计学家用于刻画特定区域内人口构成及其变迁的可视化工具，常见的人口金字塔能够反映出年龄（age）和性别（sex）在总人口中的分布状况。相较于 Excel 而言，使用 Stata 绘制人口金字塔优势明显，因为除了所有图形对象均可按需调整之外，使用代码绘图也让绘图结果可复制，可以快速批量处理多年份多区域的人口数据，便于后期的管理和进一步呈现。
故这次我们将利用Python的一些基本绘图库、计算库、操作Word库等库去实现我们这次的自动化Word生成程序。最终生产的Word效果如下：
微信恐怕是我们最常用的手机软件了，其logo也经历了多次变化，这次我们就用最经典的微信绿色图标来作为例子，给大家展示一下如何用Python来进行设计。其图例如下。
气象家园帖子公式参考：https://bbs.06climate.com/forum.php?mod=viewthread&tid=90527&highlight=lwc
近日，潜在某个技术交流群的我发现即将毕业的小伙伴在焦虑实习、校招，刚好本周 GitHub 热榜有个远程工作项目。不妨大家换个思路，“走”出去也许有更多的机会。当然，除了全球的远程工作集，本周远程工作特推也收录了 greatghoul 及其他小伙伴整理的超详细远程工作事项以及相关工作方向推荐。
(1) plot是标准的绘图库，调用函数plot(x,y)就可以创建一个带有绘图的图形窗口（其中y是x的函数）。输入的参数为具有相同长度的数组（或列表）；或者plot(y)是plot（range(len(y)),y）的简写。
在前面的基于geopandas的空间数据分析系列文章中，我们已经对geopandas的基础知识、基础可视化，以及如何科学绘制分层设色地图展开了深入的学习，而利用geopandas+matplotlib进行地理可视化固然能实现常见的地图可视化，且提供了操纵图像的极高自由度，但对使用者matplotlib的熟悉程度要求较高，制作一幅地图可视化作品往往需要编写较多的代码，而geoplot基于geopandas，提供了众多高度封装的绘图API，很大程度上简化了绘图难度，就像seaborn之于matplotlib。
在前面的基于geopandas的空间数据分析系列文章中，我们已经对geopandas的基础知识、基础可视化，以及如何科学绘制分层设色地图展开了深入的学习，而利用geopandas+matplotlib进行地理可视化固然能实现常见的地图可视化，且提供了操纵图像的极高自由度，但对使用者matplotlib的熟悉程度要求较高，制作一幅地图可视化作品往往需要编写较多的代码。
1、傅里叶变换 傅里叶变换是信号领域沟通时域和频域的桥梁，在频域里可以更方便的进行一些分析。傅里叶主要针对的是平稳信号的频率特性分析，简单说就是具有一定周期性的信号，因为傅里叶变换采取的是有限取样的方式，所以对于取样长度和取样对象有着一定的要求。
在先前的内容中[[101-R可视化29-底层绘图系统grid学习之使用grid作图]]，我们说过，如果可以结合grid 与ggplot 绘图就好了：一方面，通过ggplot 绘图的高级语法，可以省去许多绘图中复杂的代码设置；另一方面，通过grid 底层的调用，我们也可以实现更加灵活的图层设置。
Echarts 是一个由百度开源的数据可视化工具，凭借着良好的交互性，精巧的图表设计，得到了众多开发者的认可，而 Python 就不用多说了。
几何对象的本质，也就是画面上的不同图层。当我们通过 ggplot(data=example) 后，便相当于设定了默认的ggplot2 设定的背景图层，接着依靠 +geom_point() , +geom_bar() 等等，便可以实现图层的添加。
上一篇推文给大家介绍了Julia语言中的主要可视化工具Makie,没想到受到很多同学的喜欢，今天这篇推文继续介绍Julia语言中，小编认为比较适合科研绘图的统计可视化工具-「AlgebraOfGraphics」，当然，你可以看作其为Julia语言版的ggplot2~~
ChartDirector介绍 ChartDirector是一款小巧精细的商业图表库。其适用的语言范围非常广泛，包括.Net, Java, Asp, VB, PHP, Python, Ruby, C++等。ChartDirector既可以为WEB应用提供图表支持，还能为桌面应用提供良好的图表体验。除此之外，ChartDirector还能与MFC, Qt等界面框架无缝结合。这一点，在官方提供的帮助文档中即可窥知一二。在本系列文章中，也将以Qt应用程序框架作为基础，编写各种图表的应用实例。 正如上面
文本处理： 添加autoLink可以跳转到网页 在文本编辑里可添加b，i标签进行加粗和斜体
“ Proplot是python画图时常用的库，今天就让我们先来一起认识下它吧！”
腾讯位置服务在半年前推出JavaScript API GL beta版，这期间很多开发者将其采用到自己的项目中，同时为我们反馈使用问题与建议，帮助JavaScript API GL得到快速成长。在持续了8个版本大迭代，几十次小迭代后，正式对外发布。 JavaScript API GL是新一代基于WebGL实现的高性能三维渲染引擎而封装的一套3D版本地图API，借助GPU的计算能力实现海量数据渲染，满足3D视角下的地图展示，旨在让地图呈现给用户最真实的世界。 3D效果与流畅体验于一身 缩放由
程序员的沉没成本论：沉没成本谬论是人类众多的认知偏见之一。它指的是我们倾向于持续将时间和资源投入到失去的原因中，因为我们已经花了很多时间去追求无用的事情。沉没成本谬论适用于当我们花了很多成本也不会起作用的项目或工作。比如，当存在效率更高，互动性更强的选择时，我们依然继续使用Matplotlib。
沉没成本谬论是人类众多的认知偏见之一。 它指的是我们倾向于持续将时间和资源投入到失去的原因中，因为我们已经花了很多时间去追求无用的事情。沉没成本谬论适用于当我们花了很多成本也不会起作用的项目或工作。比如，当存在效率更高，互动性更强的选择时，我们依然继续使用Matplotlib。
前面分别介绍过了单细胞常见的可视化方式DimPlot，FeaturePlot ，DotPlot ，VlnPlot 和 DoHeatmap的优化方式
数据可视化是数据分析过程中探索性分析的一部分内容，可以直观展示数据集数据所具有的的特征和关联关系等。R语言不仅提供了基本的可视化系统graphics包，简单的图+修饰，例如：plot、 hist(条形图)、 boxplot(箱图)、 points 、 lines、 text、title 、axis(坐标轴)等；还提供了更加高级的图形系统lattice和ggplot2.
前言 随着移动端的发展，现在越来越注重性能优化了。这篇文章将谈一谈对于图片的性能优化。面试中又会经常有这样的问题：如何实现一个图像的圆角，不要用cornerRadius ---- 模拟器常用性能测试工具 Color Blended Layers(混合图层->检测图像的混合模式) 此功能基于渲染程度对屏幕中的混合区域进行绿->红的高亮(也就是多个半透明层的叠加，其中绿色代表比较好，红色则代表比较糟糕) 由于重绘的原因，混合对GPU(Graphics Processing Unit->专门用来画图的)性能会
今天小编给大家介绍一下子弹图(Bullet chart) 的绘制方法，主要内容包括：
不论是数据挖掘还是数学建模，都免不了数据可视化的问题。对于 Python 来说，matplotlib 是最著名的绘图库，它主要用于二维绘图，当然也可以进行简单的三维绘图。它不但提供了一整套和 Matlab 相似但更为丰富的命令，让我们可以非常快捷地用 python 可视化数据。
这是市场的波动率和股市的关系。和FRM中提到的一样，在市场低迷，或者说，金融危机的时候，市场的波动率急剧增加。于是，就有了恐慌指数这个东西，也就是Vix，其实就是市场的波动率指数。
上一节我们重点介绍了plot()和matplot()两个绘图函数的几个重点参数，他们可以根据使用者的需要进行修改，绘制出自己需要的图形。当需要添加其他元素或者对全局进行设定的时候，我们就需要一些其他的函数来支持了。
数据转化成更直观的图片，对于理解数据背后的真相很有帮助。如果你有这方面的需求，而且还在使用Python，那么强烈推荐你试一试Altair。
下面的这幅图可能很多读者朋友们都看到过，这是英国摇滚乐队「Joy Division」在1979年发行的其第一张录音室专辑「Unknown Pleasures」的封面，由艺术家「Peter Saville」基于射电脉冲星信号的数据图创作而成，成为了一种流行文化的符号标志。
经常能看到有关 CSS 绘图的文章，譬如使用纯 HTML + CSS 绘制一幅哆啦 A 梦图画。实现的方式就是通过堆叠 div，一步一步实现图画中的一块一块。这种技巧本身没有什么问题，但是就是少了一些难度，只需要有耐心，很多图形还是能够被慢慢实现出来的。
过冷水有段时间没有和大家分享MATLAB的编程知识了，皆因懒。本期给大家分享一点关于绘图的小技巧，经常有朋友让我帮忙绘图，感觉在我这里是小事，在他们那就是很特别的技能，有时候朋友的特殊绘制要求，也让我犯难。现将自己平时的绘图经验做个小结，主要是关于matlab绘图的一些注意点——公式输入、多轴绘图、交点标记、箭头绘制，通过实际案例给大家讲讲具体的使用。
The Foundry NUKE 13 mac视觉效果软件 当今大型电影绝伦的视效，具有先进的将最终视觉效果与电影电视的其余部分无缝结合的能力，无论所需应用的视觉效果是什么风格或者有多复杂。Nuke拥有超过200个创意节点，提供您处理数字合成各种挑战所需的一切。这包括行业标准的键控器，旋光仪，矢量绘图工具，颜色校正等等。
什么是数据可视化?数据可视化主要旨在借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。为了有效地传达思想概念，美学形式与功能需要齐头并进，通过直观地传达关键的方面与特征，从而实现对于相当稀疏而又复杂的数据集
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
实时音视频
