在ipython notebook中调用ggplot的三种不同的方法

2023 SCI 影响因子 Excel 文件:3 种主流工具(Excel/Pandas/R)数据透视对比 本文详细对比了Excel、Pandas和R三种工具在2023 SCI影响因子数据分析中的应用,包括数据清洗、学科领域分析、可视化展示和综合评价。通过实战案例,帮助科研工作者高效处理数千条期刊数据,提取关键信息,并生成自动化报告,提升学术研究效率。 阅读详情

在大数据时代,数据可视化是一个非常热门的话题。各个BI的厂商无不在数据可视化领域里投入大量的精力。Tableau凭借其强大的数据可视化的功能成为硅谷炙手可热的上市公司。Tableau的数据可视化的产品,其理论基础其实是《The Grammar of Graphic》,该书提出了对信息可视化的图表的语法抽象体系,数据的探索和分析可以由图像的语法来驱动,而非有固定的图表类型来驱动,使得数据的探索过程变得友好而有趣。

然而对于The Grammar of Graphic的理论的实践,并非Tableau独占,ggplot作为R语言上得一个图形库,其理论基础也是这本书。(注,笔者曾就职的某BI巨头,主要职责也是数据可视化,我们曾经和加拿大团队研发过类似的产品,基于HTML5和D3,可惜由于种种原因未能推向市场)

现在越来越多的人开始使用python来做数据分析,IPython Notebook尤其令人喜爱,它的实时交互把脚本语言的优势发挥到极致。那么怎样才能在IPython Notebook中使用ggplot呢?我这里跟大家分享三种不同的方式供大家选择。

RPy2

第一种方式是使用rpy2, rpy2是对rpy的改写和重新设计,旨在提供Python用户在python中使用R的API。

rpy2提供了对R语言的对象和方法的基本封装,当然也包括可视化的图库这一块。

下面就是一段运行ggplot的R程序使用rpy2在python中运行的例子:

from rpy2 import robjects
from rpy2.robjects import Formula, Environment
from rpy2.robjects.vectors import IntVector, FloatVector
from rpy2.robjects.lib import grid
from rpy2.robjects.packages import importr, data
import rpy2.robjects.lib.ggplot2 as ggp
100天精通Python(爬虫篇)——第119天:基于selenium实现隐藏浏览器指纹特征(反反爬策略) 1. 什么是浏览器指纹? 2. 爬虫隐藏浏览器指纹特征的好处? 3. 手动打开浏览器指纹情况 4. 无界面模式打开浏览器 5. 脚本隐藏浏览器指纹特征 阅读详情

相关推荐

Unity 2021 LTS安装避坑指南:从下载到第一个3D项目的完整流程

本文提供了一份详尽的Unity 2021 LTS安装与首个3D项目创建指南。内容涵盖从Unity Hub下载、版本选择、模块安装避坑,到编辑器界面解析、创建旋转立方体脚本的完整流程,旨在帮助初学者快速搭建稳定开发环境并上手核心操作。

mango的博客 313

从Delphi 7到Delphi 10.4.1的代码迁移:关键挑战与实用解决方案

本文详细探讨了从Delphi 7升级到Delphi 10.4.1进行代码迁移的关键挑战与实用解决方案。核心内容包括应对Unicode字符串处理、64位数据类型变化、VCL/FMX界面框架选择、第三方组件迁移以及数据库层现代化改造(如从BDE迁移至FireDAC)。文章为开发者提供了系统的迁移前准备、核心问题攻克策略及测试落地指南,旨在帮助团队高效、平稳地完成系统现代化升级。

weixin_29250403的博客 534

UE5在Ubuntu22.04.4下的高效开发环境配置指南

本文详细介绍了在Ubuntu 22.04.4系统上配置UE5高效开发环境的完整指南,包括系统准备、显卡驱动安装、UE5引擎编译与配置、开发工具链设置以及性能优化技巧。通过逐步指导,帮助开发者快速搭建稳定的UE5开发环境,解决常见问题,提升开发效率。

weixin_29251131的博客 383

运放相位补偿的180°秘密:为什么你的电路在阶跃信号下会抽风?

本文深入探讨了运放电路在阶跃信号下产生振荡的根本原因——相位裕度不足,并揭示了相位补偿技术的核心秘密。通过分析稳态与瞬态响应的差异,结合反馈电路设计中的实际案例,详细讲解了滞后补偿、超前补偿等方法的原理与应用,帮助工程师精准解决电路“抽风”问题,确保系统动态稳定性。

xxx12的博客 642

ESP-SR实战:从零搭建智能语音唤醒与命令识别系统

本文详细介绍了如何利用乐鑫ESP-SR框架,从零开始搭建一个完整的离线智能语音交互系统。内容涵盖硬件选型(推荐ESP32-S3与数字麦克风)、开发环境配置(ESP-IDF与ESP-ADF),并深入解析了AFE声学前端、WakeNet唤醒词检测和MultiNet命令词识别三大核心模块的工作原理与实战配置。通过具体的代码示例和调试技巧,指导开发者快速实现高识别率的语音唤醒与命令控制功能。

weixin_29161785的博客 302

S型速度曲线进阶:基于Sin²(x)的PLC平滑运动控制实践(以伺服/步进系统为例)

本文深入探讨了基于Sin²(x)的S型速度曲线在PLC平滑运动控制中的实践应用,特别针对伺服/步进系统。通过对比传统梯形曲线和七段S曲线,详细展示了Sin²(x)曲线在加速度连续性、计算效率和参数自适应性方面的优势,并结合博图平台的具体实现技巧和实战案例,为精密运动控制提供了优化方案。

weixin_28718793的博客 243

优秀的 Verilog/FPGA开源项目介绍(二十六)- ISP (图像信号处理)

介绍查看《ISP算法及架构分析介绍》今天项目的顺序就是先介绍几个关于ISP算法架构的项目,包括python、matlab、c等高级语言实现的ISP算法架构,最后介绍一个FPGA实现ISP的项目。openISPhttps://github.com/cruxopen/openISP项目介绍用python实现的ISP架构,该架构涉及到的知识如下:下图是最新实现的模块:主要模块如...

OpenFPGA的博客 4950

【AI就业干货12】机器学习八股文速通:从损失函数到 XGBoost,一篇带走全部面试点

本文总结了机器学习面试的核心知识点,涵盖监督与非监督学习、线性模型、正则化、决策树、KNN/K-means、SVM、集成学习、梯度下降、评估指标、特征工程、降维、概率模型等内容。重点包括:损失函数选择(MSE/交叉熵)、正则化作用(L1稀疏/L2平滑)、决策树划分准则、集成学习方法(Bagging降方差/Boosting降偏差)、XGBoost优化等。提供了30秒速记口诀和XGBoost代码示例,帮助快速掌握面试要点。全文采用公式+代码+口诀的形式,系统梳理了机器学习从理论到实践的常见考点。

m0_51738372的博客 731

efm32 入门.pdf

本PDF共计22页,介绍的是操作驱动API,下载与否自己斟酌。

pscad IEEE标准系统搭建说明

pscad IEEE标准系统搭建说明,包含典型的IEEE 9节点、14节点、30节点、39节点和118节点系统。内含标准测试系统的原始数据和潮流结果。

数学建模模型总结

这是本人在两年内准备参加数学建模竞赛搜集到的模型资料,已经经过了本人的筛选和整理,希望能够对准备参加数学建模竞赛的学弟学妹们提供一些帮助!

WINCC7.3破解文件

WINCC7.3硬件够破解文件,有需要的下载!WINCC7.3硬件够破解文件,有需要的下载!

上一篇: 利用Splunk做应用程序的性能分析
下一篇: 在Mac OS X上构建wget来抓取静态网站内容
刚是程序员
博客等级 码龄9年 47粉丝 41原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值