Python科研制图(相关性热力图、散点密度趋势图、时间序列可视化系列、进阶扇形图)

最新推荐文章于 2025-05-17 17:07:22 发布
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文章标签： python matplotlib
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python-67-基于plotly的绘图可视化和智能推荐图表
qq_20466211的博客
04-21 57
根据所选数据的类型，分类数据和数值数据，智能化推荐可用的图表。
如何利用 Python 进行数据可视化？
AI天才研究院
10-11 745
在进入正文之前，我想先对这个领域的一个重要定义做一个简单的阐述：数据可视化是将数据通过图表或者图像的形式展现出来，帮助人们更好地理解、分析和掌握数据之间的关系和模式。数据可视化对于数据分析人员、科研工作者、业务人员、产品经理等从事各行各业的人来说都是一个必备技能。因为数据可视化可以帮助用户快速有效地发现数据中的规律，并根据数据的分析结果预测、制定策略和指导决策，所以它对于任何公司的成功都是至关重要的。数据可视ization，dataviz（数据可视化）都是可以接受的。
python画图 四大常用绘图 Matplotlib Seaborn Plotly Bokeh 十四个源代码绘图示例 折线图 正弦曲线折线图 散点图 柱状图 饼图 热力图 箱线图 面积图 极坐标图 蜘
Python老吕的博客
05-31 1105
Python的绘图功能为数据可视化提供了强大的支持。通过选择合适的绘图库和掌握一些进阶技巧，我们可以创建出具有吸引力和洞察力的可视化作品。无论是基础图表还是复杂的交互式图表，Python都能够满足我们的需求。数据可视化领域仍然在不断发展和创新。未来，我们可以期待更多新的绘图库和技术的出现，为我们提供更多的选择和可能性。同时，随着人工智能和机器学习技术的不断发展，数据可视化也将在更多领域发挥重要作用，帮助我们更好地理解和利用数据。
⭐️Python Matplotlib绘图（附：画图代码大全）
Python老吕的博客
06-09 1270
Matplotlib是Python中一个强大的绘图库，它可以帮助我们创建各种静态、动态、交互式的图表。从简单的线图到复杂的3D图表，Matplotlib都能轻松应对。Matplotlib提供了丰富的选项来定制图表的样式和属性，包括线条样式、颜色、标记、坐标轴范围、刻度标签等。这些可以通过设置函数的参数来实现。在上面的例子中，color参数用于设置线条颜色，linestyle用于设置线条样式，marker用于设置数据点的标记样式。
Python五种方式实现可视化，包括炫酷的动态图（matplotlib、seaborn、plotly、bokeh、pyecharts）——matplotlib传记
nfkjdx的博客
01-02 4697
matplotlib是一个功能强大的Python绘图库，用于创建各种类型的图形和可视化数据。它提供了广泛的绘图功能和灵活的配置选项，可以满足不同需求下的数据可视化需求。
python可视化图形界面,python漂亮的可视化表
l463747243的博客
05-29 925
大家好，给大家分享一下python数据可视化之美:专业图表绘制指南(全彩)，很多人还不知道这一点。下面详细解释一下。现在让我们来看看！数据可视化是数据科学中关键的一步。在以图形方式表现某些数据时，Python能够提供很大的帮助。不过有些小伙伴也会遇到不少问题，比如选择何种图表，以及如何制作，代码如何编写，这些都是问题！今天给大家介绍一个Python图表大全，40个种类，总计约400个示例图表。分为7个大系列，分布、关系、排行、局部整体、时间序列、地理空间、流程。文档地址：GitHub地址：给大家提供了示例及
Python----数据分析（Matplotlib三：绘图二：箱图，散点图，饼图，热力图，3D图）
weixin_64110589的博客
03-04 1239
在数据分析中，Matplotlib提供了多种绘图方式，包括箱图、散点图、饼图、热力图和3D图。箱图用于展示数据的集中趋势和离散程度，散点图则通过点的分布显示变量之间的关系，饼图适合表现各部分占整体的比例，热力图则通过颜色深浅揭示数据的密度和分布模式，而3D图可以直观展示三维数据的关系和结构。这些工具使得数据可视化更加全面，便于深入分析数据的特征和相互关系。
Python制图（数据可视化处理与分析绘图大全，词云图，瀑布图、桑基图、旭日图、蜡烛图、地图，机器学习模型解释性图、训练决策边界、梯度优化过程、拟合结果，TensorBoard介绍，含代码和展示）
j-jzf的博客
11-29 3192
本文介绍了多种数据可视化方法，使用经典数据集如iris或伪数据为例，绘制了以下图表：核密度图、箱线图、小提琴图、气泡图、蜂群图、三维散点图、折线图、雷达图、散点图回归线、条形分布图、堆叠条形图、饼图、配对图、热力图、极坐标图、分面图、区域图、平行坐标图、漏斗图、瀑布图、树状图、甘特图、桑基图、旭日图、蜡烛图、地图，以及文字形式的词云图、网络图等。此外，还介绍了tensorboard的使用以及展示了模型解释性图表，如梯度下降过程的三维可视化和训练集与测试集分布对比图以及模型的训练可视化结果。
这40个Python可视化图表案例，强烈建议收藏！
数据森麟
04-12 8633
大家好，我是小F～数据可视化是数据科学中关键的一步。在以图形方式表现某些数据时，Python能够提供很大的帮助。不过有些小伙伴也会遇到不少问题，比如选择何种图表，以及如何制作，代码如何编写，这些都是问题！今天给大家介绍一个Python图表大全，40个种类，总计约400个示例图表。分为7个大系列，分布、关系、排行、局部整体、时间序列、地理空间、流程。文档地址https://...
40个案例教你用 Python 轻松玩转数据可视化
Python学习与数据挖掘
09-12 4744
数据可视化是数据科学中关键的一步。在以图形方式表现某些数据时，Python能够提供很大的帮助。不过有些小伙伴也会遇到不少问题，比如选择何种图表，以及如何制作，代码如何编写，这些都是问题！今天给大家介绍一个Python图表大全，40个种类，总计约400个示例图表。分为7个大系列，分布、关系、排行、局部整体、时间序列、地理空间、流程。文档地址https://www.python-graph-gallery.comGitHub地址https://github.com/holtzy/The-Pyt
Python数据可视化基础
2402_84243211的博客
06-29 328
数据可视化是数据呈现为图形或图表的技术，它有助于理解和 发现数据中的模式和趋势。Python是一种流行语言，有很多库可以帮助我们进行数据可视化。在本文中，我们将介绍使用Python进行数据可视化的基础步骤。在开始之前，我们要导入一些必要的库，例如Pandaas、Matplob和Seaborn等。设置seaborn的字体，中文用SimHei，英文Arial。引入数据，nps格式，用numpy去读取。注意保存的路径，不然可能会报错！设置pyplot的动态rc参数。部门是销售部，离职是1的数据。
基于 matplotlib 实现数据可视化：解读统计图表与热力图
# 1. 数据可视化简介 ## 数据可视化的定义 数据可视化是指使用图形化的方式呈现数据，以便更好地理解和分析...在Python中，matplotlib是一个广泛使用的绘图库，它提供了丰富的函数和工具，使得数据可视化变得简单而
零基础上手Python数据分析 (21)：图表选择困难症？常用可视化类型详解与应用场景指南
kakaZhui的博客
04-22 841
— 告别盲目绘图，理解图表语言，为你的数据找到最佳“代言人”在前面几篇博客中，我们已经学习了使用 Matplotlib 和 Seaborn 这两大 Python 可视化利器来绘制各种图表。我们掌握了创建折线图、柱状图、散点图、箱线图等常用图表的技术。然而，仅仅知道如何绘制图表是不够的，更重要的是知道何时使用哪种图表。图表选择的重要性：让数据说话，而非混淆视听选择错误图表无法清晰地展示你想表达的数据模式或洞察。不恰当的图表选择可能会扭曲数据，让观众产生错误的理解。
Python爬虫实战：研究进制流数据，实现逆向解密
ylfhpy的博客
05-14 535
许多网站和应用通过二进制流数据传输敏感信息，如视频、金融交易数据等。逆向工程进制流数据不仅有助于合法的数据获取与分析，还能帮助企业发现自身安全漏洞，提升数据保护能力。本研究主要针对特定类型的视频加密系统，对于采用更复杂加密机制（如硬件加密、动态密钥交换）的系统，可能需要进一步优化方法。以二进制形式传输的数据序列，通常包含文件、图像、音频或加密信息。如 ECB、CBC、CFB 等，定义加密算法如何处理数据块。拦截并修改通信双方数据的攻击方式，本研究用于合法数据捕获。
如何利用 Python 获取京东商品 SKU 信息接口详细说明
最新发布
J15779585792的博客
05-17 557
通过上述步骤和代码示例，你可以轻松地使用 Python 调用京东商品 SKU 信息接口，获取商品的详细信息。希望这个指南对你有所帮助！如果你对电商数据开发有更多兴趣，可以尝试探索更复杂的功能，如多线程爬取、数据可视化等。如遇任何疑问或有进一步的需求，请随时与我私信或者评论联系。
Python 基础语法与数据类型(八) - 函数参数：位置参数、关键字参数、默认参数、可变参数 (*args, **kwargs)
晨的技术博客
05-13 732
本篇博客详细介绍了 Python 函数参数的四种主要类型：位置参数、关键字参数、默认参数和可变参数 (*args, **kwargs)。位置参数要求实参按顺序传递，关键字参数则通过参数名指定值，提高了代码的可读性。默认参数允许为参数提供默认值，但需注意避免使用可变对象作为默认值。可变参数 *args 和 **kwargs 分别用于接收任意数量的位置参数和关键字参数，增强了函数的灵活性。通过合理使用这些参数类型，可以编写出更通用和易维护的函数。
YOLOv7训练时4个类别只出2个类别
qq_48873240的博客
05-16 518
在使用YOLOv7进行训练和预测时，发现模型仅能预测出两个类别（LFM和SFM），而实际应有四个类别。经过检查，特征图大小和anchors设置均与YOLOv3一致，且YOLOv3表现正常。最终发现问题可能出在detect.py中的conf-thres参数设置过高，将其从0.5调整为0.1后，问题得到解决。此外，还需注意在NMS操作时不使用classes参数，并在train.py中根据实际类别数和图片大小调整hyp['cls']和hyp['obj']的缩放比例。这些调整有助于确保模型能够正确预测所有类别。
UserWarning: Do not pass an input_shape/input_dim argument to a layer 问题及其解决
Humbunklung的专栏
05-17 229
xxx\Lib\site-packages\keras\src\layers\core\dense.py:87: UserWarning: Do not pass an input_shape/input_dim argument to a layer. When using Sequential models, prefer using an Input(shape) object as the first layer in the model instead. super().init(activity
【AI】“CUDA” 到底是什么？（AI 计算民主化，第二部分）
u011808788的博客
05-14 992
似乎每个人都在去年开始谈论CUDA ：它是深度学习的支柱，是新型硬件难以竞争的原因，也是NVIDIA 护城河和飙升市值的核心。DeepSeek的出现，让我们获得了一个惊人的发现：它的突破是通过“绕过” CUDA，直接进入 PTX 层实现的……但这究竟意味着什么？似乎每个人都想打破这种锁定，但在制定计划之前，我们必须了解我们面临的是什么。本文是 Modular “ AI 计算民主化”系列文章的第二部分。更多信息，请参阅：第一部分：DeepSeek 对 AI 的影响第二部分：“CUDA”到底是什么？
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