x = c(7,5,8)dim(x)<-3names(x)<-c("apple","banana", "cherry")plot(x, type="b",xaxt="n", xlab="fruits",ylab="number")axis(1,1:3,labels = names(x))#矢量表示x = c(7,5,8)names(x)<-c(&qu

R 可视化学习笔记 记参数挺费劲的,还是用的时候查官方文档吧,现在记个大概就行吧~ 1.ggplot2分层次绘图 1.1 核心理念 把绘图与数据分离,把数据相关的绘图与数据无关的绘图分离,按图层作图.ggplot2可以把绘图拆分成多个图层,且能够按照顺序创建多重图形 使用ggplot2包创建图形时,每个图形都是由函数ggplot()创建的,提供绘图的数据和映射 数据(data):数据框对象 映射(mapping):由aes()函数来设置映射 1.2 ggplot2绘图组件 列几种常见的部件 几何

plot sin示意图(隐藏刻度,自定义刻度) 隐藏坐标轴刻度 自定义坐标轴刻度 Code #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt # Data to be represented X = np.linspace(-np.pi,+np.pi,256) Y = np.sin(X) # Actual plotti

本文更新地址:http://blog.csdn.net/tanzuozhev/article/details/51107583 本文在 http://www.cookbook-r.com/Graphs/Axes_(ggplot2)/ 的基础上增加了自己的理解 基本箱线图 library(ggplot2) bp <- ggplot(PlantGrowth, aes(x=group, y=weight)) + geom_boxplot() bp

本文版权归http://www.cnblogs.com/weibaar 本文旨在介绍R语言中ggplot2包的一些精细化操作,主要适用于对R画图有一定了解,需要更精细化作图的人,尤其是那些刚从excel转ggplot2的各位,有比较频繁的作图需求的人.不讨论那些样式非常酷炫的图表,以实用的商业化图表为主.包括以下结构: 1.画图前的准备:自定义ggplot2格式刷 2.画图前的准备:数据塑形利器dplyr / tidyr介绍 3.常用的商业用图: 1)简单柱形图+文本(单一变量) 2)分面柱形图

1. gpedit.msc-----组策略 2. sndrec32-------录音机 3. Nslookup-------IP地址侦测器 ,是一个 监测网络中 DNS 服务器是否能正确实现域名解析的命令行工具. 它在 Windows NT/2000/XP 中均可使用 , 但在 Windows 98 中却没有集成这一个工具. 4. explorer-------打开资源管理器 5. logoff---------注销命令 6. shutdown-------60秒倒计时关机命令 7. lusrm

定义和创建: TWinControl = class(TControl) private FBrush: TBrush; end; constructor TWinControl.Create(AOwner: TComponent); begin inherited Create(AOwner); FObjectInstance := Classes.MakeObjectInstance(MainWndProc); FBrush := TBrush.Create; FBrush.Color :=

转自:http://blog.csdn.net/kirinlau/article/details/72876689 首先要将一个图表显示在前端页面上: var myChart = echarts.init(document.getElementById('testDIV')); //初始化echarts页面显示的空间 1 //------------------------- begin----------------------------- var myOption = { // backg

R语言颜色综合运用与色彩方案共享 小魔方 EasyCharts 2016-11-21 今天这篇主要讲解R语言颜色综合运用,主要跟大家介绍如何提取那些专业色彩包中的颜色搭配用于在基础绘图系统和高级绘图系统中共享. 其实无论是R语言的预设配色系统.自定义颜色表还是哪些专属配色包,我们所使用(或者R语言识别的)的仅仅就是一组字符向量所代表的色值而已,并不神秘. 通过scales中的色彩获取函数,我们可以将专属配色主题(RColorBrewer.ggthemes)中的配色主题提取出来,以函数的形式传递给

cmd打开命令提示符 regedit打开注册表 gpedit.msc组策略 services.msc打开服务列表 msconfig系统配置(可以设置开机自启动) compmgmt.msc 计算机管理 dxdiag查看硬件信息 systeminfo查看安装的系统信息 appwiz.cpl查看程序和功能 mmsys.cpl设置声音 1. appwiz.cpl:程序和功能 2. calc:启动计算器 3. certmgr.msc:证书管理实用程序 4. charmap:启动字符映射表 5. chkds

numpy: 仨属性:ndim-维度个数:shape-维度大小:dtype-数据类型. numpy和pandas各def的axis缺省为0,作用于列,除DataFrame的.sort_index()和.dropna()外.   import numpy as np   相同值=np.ones((3,5),int)  #同类:np.zeros(),np.empty():首参shape用()或[]均可 转换类型=相同值.astype(np.float64) #转换行列=相同值.transpose()

基本原理: 实质为利用球面参数方程,利用网格化数据绘制 x=R*sin(theta)*cos(phi) y=R*sin(theta)*sin(phi) z=R*cos(theta) 绘制函数: function draw_sphere(rgb) %此函数旨在绘制各种颜色的球面 %rgb为颜色参数,为三个0~1之间的三个数组成的数组 %such as: [1,0,0], [1,0.2,0.5], [0,1,0.5] %you may run as : draw_sphere([1,0,0]) %a

1.常用属性 linestyle: 实线 - 虚线 -- 点线 : 点画线 -. marker: 加号 + 圆圈 O 星号 * 方块 S 三角形 ^  <  > 五角星 P color: 红 r 绿 g 蓝 b 黄 y 黑 k 除了上述三种属性外,还有 LineWidth -- 线条宽度 MarkerEdgeColor -- 标记的边缘颜色 MarkerFaceColor -- 标记填充颜色 MarkerSize -- 标记大小 后面紧跟着 “数值”大小. 2.常用命令 subplot(m n

一文搞懂matplotlib数据可视化 作者:白宁超 2017年7月19日09:09:07 摘要:数据可视化主要旨在借助于图形化手段,清晰有效地传达与沟通信息.但是,这并不就意味着数据可视化就一定因为要实现其功能用途而令人感到枯燥乏味,或者是为了看上去绚丽多彩而显得极端复杂.为了有效地传达思想概念,美学形式与功能需要齐头并进,通过直观地传达关键的方面与特征,从而实现对于相当稀疏而又复杂的数据集的深入洞察.然而,设计人员往往并不能很好地把握设计与功能之间的平衡,从而创造出华而不实的数据可视化形式,

初探Matplotlib 例子来自此书: <Python编程从入门到实战>[美]Eric Matthes 使用pyplot绘图,一般的导入方法import matplotlib.pyplot as plt 以下代码均在Jupyter Notebook中运行 折线图 先看一个简单的例子 import matplotlib.pyplot as plt in_values = [1, 2 ,3, 4, 5] squares = [1, 4, 9 ,16, 25] # 第一个参数是X轴输入,第二个参数

纹理 在之前的实践中,我们所渲染的物体的表面颜色都是纯色或者根据顶点位置计算出的一个颜色,这种方式在表现物体细节方面是比较吃资源的,因为我们每增加一个细节,我们就需要定义更多的顶点及其属性.所以美术人员和程序员更多的是使用纹理来表现模型的细节. 纹理简单来说就是一个二维图片,OpenGL通过顶点的UV坐标把图片的内容贴到物体的表面,这样我们只需要少量的顶点和一张贴图就可以表现出足够的细节.可以想象一下,有一面墙,每一块转的纹理不同,如果使用增加顶点数据的方式来渲染,需要的数据不可预计,但如果使用

这本书我看了电子版的,感觉还不错,全书共有20章,书中的简介如下: 本书旨在让你尽快学会 Python ,以便能够编写能正确运行的程序 -- 游戏.数据可视化和 Web 应用程序,同时掌握让你终身受益的基本编程知识.本书适合任何年龄的读者阅读,它不要求你有任何 Python 编程经验,甚至不要求你有编程经验.如果你想快速掌握基本的编程知识以便专注于开发感兴趣的项目,并想通过解决有意义的问题来检查你对新学概念的理解程度,那么本书就是为你编写的.本书还可供初中和高中教师用来通过开发项目向学生介绍编程

想必大家都看过吧 Python编程从入门到实践 全书共有20章,书中的简介如下: 本书旨在让你尽快学会 Python ,以便能够编写能正确运行的程序 —— 游戏.数据可视化和 Web 应用程序,同时掌握让你终身受益的基本编程知识.本书适合任何年龄的读者阅读,它不要求你有任何 Python 编程经验,甚至不要求你有编程经验.如果你想快速掌握基本的编程知识以便专注于开发感兴趣的项目,并想通过解决有意义的问题来检查你对新学概念的理解程度,那么本书就是为你编写的.本书还可供初中和高中教师用来通过开发项目

数据可视化实例分析 作者:白宁超 2017年7月19日09:09:07 摘要:数据可视化主要旨在借助于图形化手段,清晰有效地传达与沟通信息.但是,这并不就意味着数据可视化就一定因为要实现其功能用途而令人感到枯燥乏味,或者是为了看上去绚丽多彩而显得极端复杂.为了有效地传达思想概念,美学形式与功能需要齐头并进,通过直观地传达关键的方面与特征,从而实现对于相当稀疏而又复杂的数据集的深入洞察.然而,设计人员往往并不能很好地把握设计与功能之间的平衡,从而创造出华而不实的数据可视化形式,无法达到其主要目的,

官方网址:http://matplotlib.org/tutorials/introductory/lifecycle.html#sphx-glr-tutorials-introductory-lifecycle-py 根据官网描述,matplotlib有两个接口:一个是(object-oriented interfacet)面向对象的接口,用于控制Figure和Axes,它控制一个或多个图形的显示:另一个是pyplot,它是MATLAB的封装,每个Axes是一个依赖于pyplot的独立子图.