科研绘图小字典

本来打算对常见图表的名称及用途做一个介绍的,但实在是太多了,给大家一些网址自己查吧,相当于查图的图典。

  1. The R Graph Gallery 网址 :https://r-graph-gallery.com/index.html
  2. Data to Viz 网址 : https://www.data-to-viz.com/
  3. 网址 : https://datavizproject.com/
  4. 中文的,图之典 网址 : http://tuzhidian.com/
  5. 蚂蚁数据可视化 网址 : https://antv.vision/zh可以当字典查询

以下大部分内容来自The R Graph Gallery
R Graph Gallery都有绘图代码

1.表示数据分布(Distribution)

1.1 直方图(Histogram)

直方图(Histogram),又称质量分布图,由一系列高度不等的纵向条纹或线段表示数据分布的情况。 一般用横轴表示数据类型,纵轴表示分布情况,和条形图很像。
条形图(bar chart)是用宽度相同的条形的高度或长短来表示数据多少的图形。条形图可以横置或纵置,纵置时也称为柱形图(column chart)。此外,条形图有简单条形图、复式条形图等形式。
不过,直方图一般用于数值数据,条形图一般用于类别数据
在这里插入图片描述

1.2 密度图(Density plot)

密度图表现与数据值对应的边界或域对象的一种理论图形表示方法,一般用于呈现连续变量,是快速观察变量数值分布的有效方法之一。(密度图可以看成非常平滑的直方图)
在这里插入图片描述

1.3 箱式图(Boxplot)

箱形图(Box-plot)又称为盒须图、盒式图或箱线图,是一种用作显示一组数据分散情况资料的统计图。因形状如箱子而得名。在各种领域也经常被使用,常见于品质管理。它主要用于反映原始数据分布的特征,还可以进行多组数据分布特征的比 较。箱线图的绘制方法是:先找出一组数据的上边缘、下边缘、中位数和两个四分位数;然后, 连接两个四分位数画出箱体;再将上边缘和下边缘与箱体相连接,中位数在箱体中间。
在这里插入图片描述

1.4 小提琴图(Violin Chart)

小提琴图 (Violin Plot)是用来展示多组数据的分布状态以及概率密度。这种图表结合了箱形图和密度图的特征,主要用来显示数据的分布形状。跟箱形图类似,但是在密度层面展示更好。在数据量非常大不方便一个一个展示的时候小提琴图特别适用。

### Python 自学入门与进阶课程推荐 对于希望系统学习 Python 的自学者,可以参考以下课程结构。这些课程内容涵盖了从基础语法到高级应用的完整路径,并结合了实际项目训练,帮助构建扎实的编程能力。 #### 入门阶段 在这一阶段,重点在于掌握 Python 的基本语法和常用数据结构,例如变量、字符串、列表、元组、字典等。同时需要理解条件语句、循环语句、函数和模块的使用方式[^3]。适合初学者的课程通常会包含大量示例代码,通过实践加深对概念的理解。 ```python # 示例:Python 基础语法 - 列表推导式 squares = [x**2 for x in range(10)] print(squares) ``` #### 进阶阶段 随着基础知识的稳固,应进一步学习面向对象编程(OOP)、异常处理机制以及文件读写操作等内容。此外,了解如何利用标准库如 `os`, `sys`, `datetime` 等进行系统级编程也非常关键。 ### 科研绘图相关的 Python 课程 为了满足科研领域中数据分析与可视化的需求,推荐专注于 Matplotlib 和 Seaborn 库的教学资源。这些工具能够生成高质量图表,支持多种输出格式,适用于论文发表或报告展示。高级课程还会介绍 Plotly 或 Bokeh 等交互式可视化库,以增强用户体验。 ```python import matplotlib.pyplot as plt # 示例:绘制简单的折线图 plt.plot([1, 2, 3], [5, 7, 4]) plt.xlabel('X axis') plt.ylabel('Y axis') plt.title('Simple Line Chart') plt.show() ``` ### 实战项目与企业级开发 完成理论学习后,参与实际项目是检验技能的最佳方式。可以选择一些涉及网络爬虫、Web 开发(如 Flask 或 Django 框架)、自动化脚本编写等方面的综合练习。这类项目不仅有助于巩固所学知识,还能为简历增添亮点。 - 数据采集:学习使用 Requests 和 BeautifulSoup 等库来抓取网页信息。 - Web 应用程序开发:熟悉 RESTful API 设计原则及前后端分离架构。 - 机器学习:探索 Scikit-learn、TensorFlow 或 PyTorch 等框架下的算法实现。 ### 学习建议与资源整合 制定明确的学习计划至关重要。可以从官方文档开始,逐步过渡到在线课程平台提供的结构化教程。书籍方面,《Python Crash Course》《Automate the Boring Stuff with Python》都是不错的选择;而对于偏好视觉学习者来说,《漫画看学Python》可能更加吸引人[^1]。最后不要忘记充分利用社区资源,比如 Stack Overflow 和 GitHub 上开源项目的讨论区。
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