Python可视化应用实战-三万字长文（建议收藏）matplotlib可视化实例，实操有效

最新推荐文章于 2022-10-25 09:00:37 发布
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分类专栏： python快速学习实战应用系列课程 可视化工具数据分析实战应用 文章标签： Python 可视化
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/wenyusuran/article/details/120503705
本文介绍了Python中matplotlib库的各种可视化图表实战，包括散点图、带边界的气泡图、线性回归拟合、计数图等25种图表，详细展示了如何创建和定制这些图表，适用于数据分析和报告展示。

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万字长文精解目标检测中的TP、FP、FN、TN、Precision、Recall 、 F1 Score、AP、mAP与AR 。附代码实现。
专注于图像领域，主要研究内容包括计算机视觉和深度学习，特别是在图像分类、目标检测和图像生成等方面有深入的研究和实践经验。
05-16 7529
mAP（Mean Average Precision）是用于评估对象检测和信息检索系统性能的重要指标。它综合考虑了检测结果的精确度（Precision）和召回率（Recall），提供了一个整体的性能评价。你是否见过下面的表格？这是COCO版本的mAP（即平均精度，他们简称之为AP）。但这个指标到底代表什么呢？这些符号又都代表什么含义呢？在本文中，我们将详细讲解所有必要的理论知识，不仅帮助你解读表格中的数据，还能让你理解采用这种复杂指标的必要性。
EXCEL中VLOOKUP做精确匹配匹配后日期显示为00-Jan-00，教你如何解决
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前言 博文分为两个部分来解决VLOOKUP做精确匹配匹配后日期为空显示为1/0/1900的问题 VLOOKUP匹配问题 VLOOKUP函数使用方法 VLOOKUP函数可以用来核对数据，多个表格之间快速导入数据。利用这个功能bai可按列查找，最终返回该列所需查询列序所对应的值；与之对应的HLOOKUP是按行查找的。 VLOOKUP(lookup_value,table_array,col_index_num,range_lookup) 具体的函数使用方法： 举个简单的例子在B表中找出所有在A.
Python数据可视化 1 维到 6 维策略详解
Oner.wv的专栏
09-17 1022
来源：机器之心数据聚合、汇总和可视化是支撑数据分析领域的三大支柱。长久以来，数据可视化都是一个强有力的工具，被业界广泛使用，却受限于 2 维。在本文中，作者将探索一些有效的多维数据可视化策...
Matplotlib 可视化之图表层次结构
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03-10 2854
今天云朵君给大家系统介绍Matplotlib图表层次结构，通过步骤分解，详细了解一个图表绘制的过程 。‍Matplotlib图表层次结构Figure图形Figure中最重要的元素是figu...
别再问我Python可视化如何配色了！
小詹学python的博客
12-19 162
我们在利用Python进行数据可视化时，有着大量的高质量库可以用，比如：Matplotlib、seaborn、Plotly、Bokeh、ggplot等等。但图表好不好看，配色占一半。如果没...
一图胜千言！数据可视化多维讲解(1-6维)
张俊红的个人博客
10-25 1161
作者丨Dipanjan来源丨机器之心数据聚合、汇总和可视化是支撑数据分析领域的三大支柱。长久以来，数据可视化都是一个强有力的工具，被业界广泛使用，却受限于 2 维。在本文中，作者将探索一些有效的多维数据可视化策略（范围从 1 维到 6 维）。一、可视化介绍描述性分析（descriptive analytics）是任何分析生命周期的数据科学项目或特定研究的核心组成部分之一。数据聚合（aggregat...
一图胜千言！Python数据可视化多维讲解
张俊红的个人博客
12-08 1761
作者：Dipanjan，来源：机器之心数据聚合、汇总和可视化是支撑数据分析领域的三大支柱。长久以来，数据可视化都是一个强有力的工具，被业界广泛使用，却受限于 2 维。在本文中，作者将探索一...
Python处理脑电--Epochs数据可视化
脑机接口社区
07-01 3829
点击上面"脑机接口社区"关注我们更多技术干货第一时间送达本案例主要介绍epoched数据的可视化。这里介绍的所有函数基本上都是高级matplotlib函数，所有方法均...
长文预警：一图胜千言！Python 数据可视化多维讲解
Python宋宋的专栏
08-03 933
著名的可视化先驱和统计学家 Edward Tufte 说过，数据可视化应该在数据的基础上，以清晰、精确和高效的方式传达数据模式和洞察信息。此外，由于图的复杂性，解释这些可视化开始变得困难，但我们仍然可以看出，例如红葡萄酒的固定酸度更高，白葡萄酒的残糖更高。这是一句我们熟悉的非常流行的英语习语，可以充当将数据可视化作为分析的有效工具的灵感和动力。我们用形状表征葡萄酒的质量标注，优质（用方块标记），一般（用 x 标记），差（用圆标记）：用色调表示红酒的类型，由深度和数据点大小确定的酸度表征总二氧化硫含量。...
一图胜千言！Python 数据可视化多维讲解
Python小二
08-07 4364
作者：Dipanjan，来源：机器之心数据聚合、汇总和可视化是支撑数据分析领域的三大支柱。长久以来，数据可视化都是一个强有力的工具，被业界广泛使用，却受限于 2 维。在本文中，作者将探索一...
一图胜千言！数据可视化多维讲解
Datawhale
08-01 1191
↑↑↑关注后"星标"Datawhale每日干货&每月组队学习，不错过Datawhale干货作者：Dipanjan，来源：机器之心数据聚合、汇总和可视化是支撑...
py源码实例Python文本数据可视化之“词云”图
最新发布
04-20
根据给定文件的信息，我们可以提炼出...综上所述，“词云”图作为一种有效的文本数据可视化工具，在各个领域都有着广泛的应用价值。通过Python及其相关库的支持，我们可以轻松地生成美观且具有实用价值的“词云”图。
如何用Python可视化挖掘多维数据
m0_72557783的博客
08-16 653
数据聚合、汇总和可视化是支撑数据分析领域的三大支柱。长久以来，数据可视化都是一个强有力的工具，被业界广泛使用，却受限于 2 维。在本文中将探索一些有效的多维数据可视化策略（范围从 1 维到 6 维）。...
【数据可视化应用】绘制森林图（附Python和R语言代码）
wenyusuran的专栏
05-06 7160
森林图(Forest Plot)的简单介绍 森林图(Forest Plot)常用于Meta分析结果展示使用。森林图(可以将观察到的效果、置信区间以及每个研究对象的权重等信息全部表示出来，是一种简单直观地展示单一研究和汇总研究的可视化图表。下面，小编再附上森林图各个绘图元素间关系的解释图： Key Elements of the Forest plot 注：这里小编简单介绍一下，感兴趣的同学可以自行查阅资料哈。 下面小编就介绍下如何使用R和Python绘制森林图(Forest Plot),可视化.
【数据可视化应用】绘制QQ图（附Python和R语言代码）
wenyusuran的专栏
06-03 6603
QQ图(Quantile-Quantile Plots)含义简单介绍 「含义」： QQ图是用于验证一组数据是否符合正态分布，或者验证某两组数据是否来自同一分布情况，是一种散点图，通常情况下，其横坐标为标准正态分布的分位数，纵坐标为样本值。要利用QQ图判定测试样本数据是否近似于正态分布，只需看QQ图上的点是否近似地在一条直线附近，更多关于QQ图的含义理解，小伙伴们可自行搜索哈~~。QQ图样例如下(来源于网络)： QQ图样例参考 这里小编给大家推荐一个比较好的QQ图介绍视频资源，有条件的小伙伴
【数据可视化应用】绘制和弦图（附Python和R语言代码）
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02-27 5774
和弦图(Chord diagram)简介 和弦图(chord Diagram)，是一种显示矩阵中数据间相互关系的可视化方法，节点数据沿圆周径向排列，节点之间使用带权重（有宽度）的弧线链接。其适合节点数据集或边数据集，功能为观察数据节点之间的关系。此类图主要将数据权重映射到节点和边的宽度，适合多组数据进行绘制。和弦图的结构大致如下： 和弦图结构(图片来源于网络，侵删) 下面就具体介绍下使用R和Python进行和弦图(chord Diagram)的绘制。 和弦图(Chord diagram)绘制方法
【数据可视化应用】Python-pykrige包-克里金(Kriging)插值计算及可视化绘制
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03-18 5341
本文我们将介绍如何使用Python进行克里金(Kriging)插值计算及插值结果的可视化绘制。主要涉及的知识点如下： 克里金(Kriging)插值简介 Python-pykrige库克里金插值应用 克里金(Kriging)插值结果可视化绘制 克里金(Kriging)插值简介 克里金法（Kriging）是依据协方差函数对随机过程/随机场进行空间建模和预测（插值）的回归算法。在特定的随机过程，例如固有平稳过程中，克里金法能够给出最优线性无偏估计（Best Linear Unbi.
数据可视化应用案例：麦当劳和肯德基全国门店分布，谁才是分布最广的炸鸡店？
wenyusuran的专栏
01-12 5279
我们都听说过麦当劳和肯德基开的很近，但好像没人计算过他们究竟有多近。下面我来尝试回答一下。原始数据链接 首先，从高德地图上获取中国的肯德基和麦当劳的数据。接着，进行了数据清洗。清洗中，尽量去掉两家公司的甜品店。因为甜品店要么店面过小，要么离主店不远，不太具有可比性。清洗完后，一共获得了7908家肯德基门店，4849家麦当劳门店，该数据包括港澳台地区。 肯德基全国分布图如下： 麦当劳全国分布图如下： 肯德基和麦当劳全国分布图如下： 可以...
一篇讲透图表操作：趋势类&比较类&占比类&分布类图表
wenyusuran的专栏
01-21 3697
趋势类图表 在某些分类中，趋势类图表也被归为比较类图表，因趋势实际上就是现在与过去的比较。但此处我们将趋势类图表单独列出，同时将比较类图表定义为不同类别之间的对比，而不包括趋势类对比。 主要包括的图表如下： 从个人喜好上来讲，在描述趋势的时候，我比较喜欢用折线图。但折线图有个问题，就是一旦折线数量过多，图表的可读性会变得很差。一般这种情况下，我要么削减折线数量，要么就突出显示拟关注的重点。 但选择是使用折线图还是普通柱形图，需要区分情况。一般来说，如果图表中只有不到10个点，那就可以使用柱形图。
Python重点全解析：万字长文详解与新特性概览
本文档深入探讨了Python语言的重点知识，...通过这份详尽的万字长文，读者能够全面了解Python语言的核心特性，掌握从基础语法到高级特性的迁移和应用技巧。无论是初学者还是经验丰富的开发人员，都可以从中受益良多。
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