有时我们不仅需要查看单个变量的分布,同时也需要查看变量之间的联系,这时就需要用到联合分布图. 这里利用Jake Vanderplas所著的<Python数据科学手册>一书中的数据,学习画图. 数据地址:http://raw.githubusercontent.com/jakevdp/marathon-data/master/marathon-data.csv 先来看一下这个数据文件(此处只摘取部分): age gender split final 0 33 M 01:05:38 02:08:5

假设我们现在有CC,CG,GG三种基因型及三种基因型对应的表型,我们现在想要画出不同的基因型对应表型的棒状图及误差棒.整个命令最重要的就是最后一句了,用arrows函数画误差棒.用到的R语言如下: data<-read.csv("E:/model/data.csv",sep=" ",header=T)#导入数据data mean_CC<-mean(data[,1])#计算CC基因型对应的表型的平均值 mean_GG<-mean(data[,2])

★ 死锁的两种情况: 简单的说下单块cpu运行多线程的情况: 大家可能平时玩电脑,可以同时挂QQ啊,玩游戏啊,打开文本啊,等等.这里,我们假设是单块cpu.也就是俗称的单核cpu. 大家可能会觉得这些软件,这些线程是同时运行的, 其实不然,其实在任何一种情况下,电脑都只运行一个线程! 只是因为这个单块的cpu内部为我们划分了很多很多的时间块, 而这个时间的划分是以纳秒为单位的,也就是说,这个10纳秒我运行这个线程,下个10纳秒运行另外一个线程(或者又被上一个线程抢到了(只是被上一个线程抢到的概率

<利用python进行数据分析>第二章的姓名例子,代码.整个例子的所有代码集成到了一个文件中,导致有些对象名如year同时作为了列名与行名,会打印warning,可分不同的part依次运行.所有的作图代码均已注释,按需取消注释即可.用的工具.函数比较多,但是解释不多,后面各章再深入介绍.代码中仅保留了98年-08年的数据,更多数据-https://github.com/wesm/pydata-book # -*- coding:utf-8 -*-# names data set import

函数说明: 1. .hist 对于Dataframe格式的数据,我们可以使用.hist直接画出直方图 对于一些像年龄和工资一样的连续数据,我们可以对其进行分段标记处理,使得这些连续的数据变成离散化 就好比:我们可以将0-9岁用0表示 10-19用1表示 20-29用2表示 ... 下面我们对一个年龄数据进行了分段标记处理 代码: 第一步:导入数据 第二步:对年龄特征使用.hist画出直方图,直方图本身也是一个分段的过程 第三步:使用np.floor(/10)取整,将比如5岁的年龄计算后为0 第四

/// <summary> /// 提供正态分布的数据和图片 /// </summary> public class StandardDistribution { /// <summary> /// 样本数据 /// </summary> public List<double> Xs { get; private set; } public StandardDistribution(List<double> Xs) { this.Xs

二.分类图 1. 分类散点图 (1)散点图striplot(kind='strip') 方法1: seaborn.stripplot(x=None, y=None, hue=None, data=None, order=None, hue_order=None, jitter=True, dodge=False, orient=None, color=None, palette=None, size=5, edgecolor='gray', linewidth=0, ax=None, **kwa

以surfer 12版本为例: 1.下载世界地图,这里我随便提供一个范例(侵删,忘记出处了): 2.进入surfer软件,选择“MAP”——“NEW”——“BASE MAP”. 以此按照以上步骤,在弹出的对话框中选中我们下载的世界地图,作为底图: 3.本文以采集中国北京.德国柏林.澳大利亚悉尼.美国纽约的温度为例说明: 准备中国北京.德国柏林.澳大利亚悉尼.美国纽约这四个地方的温度信息: 4.采集中国北京.德国柏林.澳大利亚悉尼.美国纽约的经纬度信息: 这里以中国北京为例,鼠标右击中国北京在地图

出处:http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/49797143 2.背景 2.1 关于Kaggle 我是Kaggle地址,翻我牌子 亲,逼格这么高的地方,你一定听过对不对?是!这就是那个无数『数据挖掘先驱』们,在回答”枪我有了,哪能找到靶子练练手啊?”时候的答案! 这是一个要数据有数据,要实际应用场景有场景,要一起在数据挖掘领域high得不要不要的小伙伴就有小伙伴的地方啊!!! 艾玛,逗逼模式开太猛了.恩,不闹,不闹,说正事,Kaggl

前言 本文的文字及图片来源于网络,仅供学习.交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理. 作者: 我被狗咬了 在谈及数据可视化的时候,我们通常都会使用到matplotlylib,pyecharts这些可视化的手段.但是,今天我主要来介绍Plotly这款可视化的库. 这个库是使用js写的前端,所以画出来的图非常的漂亮,不像matplotlylib画出来的那么生硬.plotly提供了Python的支持库,使用pip直接安装就可以: pip install plot

用R画地图数据 首先,从这里下载中国地图的GIS数据,这是一个压缩包,完全解压后包含三个文件(bou2_4p.dbf.bou2_4p.shp和bou2_4p.shx),将这三个文件解压到同一个目录下. 用R绘制地图比较简单.比如画一下全国范围的区域,可以用如下代码: library(maptools) mydat = readShapePoly("china-province-border-data.tar/china/bou2_4p.shp") #地图包位置,根据自己的角标位置设置

整体代码比较冗长,但是很好读.写的方法全是按照BUG分类去写的.所以写死了,凑合看吧,画出饼图,树状图和生成对应的数据excel,希望大家举一反三能帮助自己分析BUG #__author__ = 'xu.duan' # -*- coding: utf-8 -*- import cairo import pycha.pie import pycha.bar import pycha.scatter import pycha.stackedbar import pycha.line import t

从数据库中读取数据,具体操作为: # -*- coding: utf-8 -*- from numpy import * import numpy as np import pandas as pd from sqlalchemy import create_engine engine = create_engine('mysql+pymysql://root:123456@127.0.0.1:3306/db_websiterecommend?charset=utf8') sql = pd.re

前几章对R语言的运行原理.基本语法.数据类型.环境部署等基础知识作了简单介绍,本节将结合具体案例进行验证测试. 案例场景:从互联网下载全国三甲医院数据,以地图作为背景,展现各医院在地图上的分布图.全国三甲医院数据来源 http://www.wxmp.cn/cms/detail-51610-23480-1.html  目录: map包研究 效果图 数据清洗 R开发 R脚本部署 map包研究: CRAN上地图的一个常用包就是maps (https://cran.r-project.org/web/p

小伙伴们大家好~o(￣▽￣)ブ,首先声明一下,我的开发环境是Jupyter lab,所用的库和版本大家参考: Python 3.7.1(你的版本至少要3.4以上 Scikit-learn 0.20.0 (你的版本至少要0.20 Graphviz 0.8.4 (没有画不出决策树哦,安装代码conda install python-graphviz Numpy 1.15.3, Pandas 0.23.4, Matplotlib 3.0.1, SciPy 1.1.0 用SKlearn 建立一棵决策树

矩阵图非常有用,人们经常用它来查看多个变量之间的联系. 下面用著名的鸢尾花数据来画一个矩阵图.从sklearn导入鸢尾花数据,然后将其转换成pandas的DataFrame类型,最后用seaborn画图.(seaborn包里也有这个数据,也可以直接从seaborn包导入此数据) 矩阵图: sns.pairplot(data,hue=...)   ---   hue为data里的数据,用其来显示不同颜色 由于data需要的格式为每列是变量(在这里是鸢尾花的四个特征),每行则是各变量的观测数据,因此

一开始用lattice包,感觉在多元数据的可视化方面,确实做得非常好.各种函数,可以实现任何想要实现的展示. barchart(y ~ x) y对x的直方图 bwplot(y ~ x) 盒形图 densityplot(~ x) 密度函数图 dotplot(y ~ x) Cleveland点图(逐行逐列累加图) histogram(~ x) x的频率直方图 qqmath(~ x) x的关于某理论分布的分位数-分位数图 stripplot(y ~ x) 一维图,x必须是数值型,y可以是因子 qq(y

函数说明: 1.  .quantile(cut_list) 对DataFrame类型直接使用,用于求出给定列表中分数的数值,这里用来求出4分位出的数值 2.  plt.axvline()  # 用于画出图形中的竖线 3.  pd.qcut(feature, cut_list, labels)  用于对特征进行切分,cut_list切分的分数位置,labels切分后新的标签值 我们可以根据某个特征的四分位数值,给定这个特征一个新的四分位数值的特征 四分位表示的是数值的中位数,1/4位和3/4位 比

1.数据分组-->频数分布表 环境配置: import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 按照你设定合适的间隔,把数据分为各个范围的组,然后统计出在这个范围内的频数有多少,我没有找到合适的函数,我就自己写了一个函数,类似直方图的工作,这是画水平条形图的数据准备.至于为什么要画水平条形图,当类别太多,使用水平条形图比较简洁,个人看法.下面给出代码,就不解释代码含义了. def data_count(dat

原文:ArcGIS数据生产与精细化制图之中国年降水量分布图的制作 楼主按:在今年的Esri中国用户大会上,我听了几场关于ArcGIS用于制图方面的讲座,也在体验区与Esri中国的技术老师有一些交流.一直觉得ArcGIS在空间数据管理和分析方面很强大,而在制图方面却表现得不怎么样.我看到在国内很多人制图用的是CorelDraw.AI(可能不仅仅是国内,国外的专业制图也是),诚然这些软件作为专门的图形软件,在很多方面有不可比拟的优势,但是对于地理信息制图来说,图形不能和地理信息相关联却是这些软件最大