本文为目标导向，目标就是利用Matplotlib绘制类似于下图的多子图、图例位于坐标轴外且格式为矢量图的论文插图。利用Matplotlib库绘图的推荐路线：首先根据需求搜索所需函数；之后直接根据函数名搜索官方网站的函数解释，英文原文的解释非常全面，也不会造成误解，中文文章都是二次加工，且不够全面，很容易
基础知识第1章 起步安装python,anaconda及pycharm此帖以python3语法为例，python2语法会有所出入 第2章 变量与简单数据类型涉及如下函数：#大小写处理函数
title() #字符串中所有单词首字母大写
upper() #字符串中所有字母大写
lower() #字符串中所有字母小写
#合并拼接字符串
str3 = str1 + str2
科研数据分析可视化中重要的Python库都有哪些？NumPy：Python科学计算的基础包pandas：快速便捷处理结构化数据的大量数据结构和函数；进行数据操作、准备、清洗；matplotlib：最流行的用于绘制图表和其它二维数据可视化的Python库；并且它和其它生态工具配合也非常完美SciPy：专门解决科学计算中各种标准问题域的包的集合scikit-learn：Python的通用机
本专栏将使用tableau来进行数据分析，Tableau数据分析-Chapter13雷达图和凹凸图，记录所得所学，作者：北山啦 文章目录本节要求1 雷达图1.1 数据表处理1.2 创建计算字段1.3 绘制雷达图1.4 调整雷达图2 凹凸图2. 1 超市各年份利润的凹凸图 本节要求1 雷达图雷达图主要是用来进行多个维度的比较和分析1.1 数据表处理数据展示 可以看出有能力，能力1，其实在Excel表
Ridge 回归通过对系数的大小施加惩罚来解决 普通最小二乘法 的一些问题。 岭系数最小化的是带罚项的残差平方和，minw||Xw−y||22+α||w||22
minw||Xw−y||22+α||w||22其中，α≥0α≥0 是控制系数收缩量的复杂性参数： αα 的值越大，收缩量越大，这样系数对共线性的鲁棒性也更强。参数 alpha：{float，array-like}，shape（n_tar
好的图形展示方式能够简明扼要地表达数据，而好的配色一方面能够突出数据的重点，另一方面能够使所有的数据和谐共存。好的配色是图的二次进化，能够赋予图片“生命”。
1，日常生活中使用的颜色 日常生活中，我们经常提到各种颜色，例如赤橙黄绿青蓝紫，中国红，香蕉黄等，一般用来定性描述物体的颜色属性，不够精确，例如，红色，是红绿灯的红色，还是苹果的红色？所以一般不在科技论文中使用。
2，RGB配色
最小二乘法计算线性回归模型参数的时候，如果数据集合矩阵存在多重共线性（数学上称为病态矩阵），那么最小二乘法对输入变量中的噪声非常的敏感，如果输入变量x有一个微小的变动，其反应在输出结果上也会变得非常大，其解会极为不稳定。为了解决这个问题，就有了优化算法 岭回归（Ridge Regression ）。多重共线性在介绍岭回归之前时，先了解一下多重共线性。在线性回归模型当中，我们假设每个样本中
python科研向数据处理篇——批量向Excel写入数据作者：ruierx项目背景实验数据为电流值，由AD采集模块通过串口发送至上位机保存为txt文本，有多组实验，每组实验保存在一个文本文件中，现需要将所有数据综合至一个Excel表格中做后续分析，单独操作每个文件费时费力，只能再次祭出python大法开挂，哈哈！python牛逼！数据为16组实验，每组实验重复两次，共32组数据：命名方式如下： 其
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2023-09-14 15:42:11
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多色柱状图它的适用场合是二维数据集（每个数据点包括两个值x和y），可以多个维度需要比较。多色柱状图属于柱状图的一种，利用柱子的高度和不同柱子颜色来反映数据的差异。肉眼对高度差异与色彩差异很敏感，辨识效果非常好。多色柱状图的局限在于只适用中小规模的数据集。多色柱状图往期的推文里有简单讲解过，这期接着上期内容继续为大家介绍更多关于多色柱状图的使用。首先用数据可视化平台向大家介绍一些比较常见的多色柱状图
浏览次数比较多了，学到不少技能，也想分享一下自己的一点点收获。点进来的朋友们，本经验只适用于Mac 10.15.6，好吧，其他的机型是否适合仍然未知，不过一些思路和方法仍然有借鉴意义。准备： ①SPSS for Mac 26软件 上面是破jie版，如果想买正版的话应该官网可下。 ②Mac book Air 一台先按照网上的教程，小编自己找了一些SPSS 与岭回归相关的语法资料，输入进去各种问题，坑
转眼间，2018年即将过去，各种APP开始推送我在2018年做了那些时间，花了多少时间在这些APP上面。当然我们的生活还得掌握在自己的手上，我需要给我这一年来的写作做一个总结。我的文章基本都在简书上，从2016年到现在将近写了300篇，本次的数据挖掘主要基于简书平台。数据获取数据挖掘的第一步是在于数据获取，数据获取的常见策略就是网页爬虫。我本身就是靠爬虫入门Python，后期也花了一些时间在爬虫的
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2023-08-23 20:12:32
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转眼间，2018年即将过去，各种APP开始推送我在2018年做了那些时间，花了多少时间在这些APP上面。当然我们的生活还得掌握在自己的手上，我需要给我这一年来的写作做一个总结。我的文章基本都在简书上，从2016年到现在将近写了300篇，本次的数据挖掘主要基于简书平台。数据获取数据挖掘的第一步是在于数据获取，数据获取的常见策略就是网页爬虫。我本身就是靠爬虫入门Python，后期也花了一些时间在爬虫的
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2023-08-23 20:12:21
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一 线性回归（最小二乘法）假设我们有n个样本数据，每个数据有p个特征值，然后p个特征值是线性关系。即对应的线性模型写成矩阵的形式即是Y=XA由于样本与模型不一定百分百符合，存在一些噪声，即误差，用B表示，B也是一个向量即B=Y-XAY为样本值，XA为模型的计算值，即期望值误差的平方的计算公式Xi为行向量，A为列向量。最小二乘法的目标就是取得最小的e对应的A，由于方差的计算是一个二次函数，即抛物线，
在过去的20年中，随着社会产生数据的大量增加，对数据的理解、解释与决策的需求也随之增加。而固定不变是人类本身，所以我们的大脑必须学会理解这些日益增加的数据信息。所谓“一图胜千言”，对于数量、规模与复杂性不断增加的数据，优秀的数据可视化也变得愈加重要。近年来，Python编程语言受到越来越多科研人员的喜爱，在多个编程语言排行榜中持续夺冠。帮助广大科研人员更加系统地学习Python环境下的数据可视化方
Python是一种功能强大的编程语言，它在科研领域中有着广泛的应用。在科研过程中，我们经常需要通过数据可视化的方式来展示研究结果，双柱状图是一种常用的数据可视化方式之一。在本文中，我将介绍如何使用Python来画双柱状图，并给出一个简单的示例代码。
首先，我们需要安装matplotlib库，它是一个常用的绘图库，可以帮助我们实现数据可视化的目的。我们可以使用pip命令来安装matplotlib库
# 用Python画科研结果图
在科研工作中，经常需要将实验结果以图表的形式展示出来，以便更直观地展示数据之间的关系和趋势。Python作为一种功能强大的编程语言，拥有丰富的数据可视化库，如Matplotlib和Seaborn，可以方便地绘制各种科研结果图表。
在本文中，我们将通过一个具体的问题来展示如何使用Python绘制科研结果图。假设我们有一组实验数据，包括不同温度下某种化合物的溶解度。
岭回归 一般特征数比样本数多的时候，可以采用岭回归： 岭回归的代价函数：岭回归的代价函数就相当于原来的代价函数加上正则项（这里的λ是正则项的系数） 因为加入了L2正则项，所以称为有偏估计，无
SciencePlots简介SciencePlots是一个基于Matplotlib的补充包，里面主要包含了一些以.mplstyle为后缀的图表样式的配置文件。这样，你画图的时候只需要通过调用这些配置文件，就能画出比较好看的数据可视化图表，也避免了你每次画图时都要从头开始手动配置图表的格式。目前该工具包中包含Science,IEEE等期刊的图表格式，还包括一些对图表中的网格和字体颜色等的配置文件。项
线性回归存在问题： 在处理复杂的回归问题时，普通的线性回归问题会出现预测精度不够的问题，如果模型中特征之间有较强的相关关系时，即特征之间出现严重的多重共线性时，用普通最小二乘法估计模型参数，往往参数估计的方差太大，求出来的模型就很不稳定。再具体取值上与真值有较大偏差。这时就需要对数据中的特征进行提取，回归算法里面的特征选择的方法有岭回归和 Lasso 回归。这两种方法都属
通过前面的学习，我们知道了线性回归模型的回归系数表达式是： 现在的问题是，能保证回归系数一定有解吗？答案是不一定，这是有条件的，从该式可以看出来，必须确保矩阵是满秩的，即可逆。但在实际的数据当中，自变量之间可能存在高度自相关性，这样就会导致回归系数无解或结果无效。那么如何解决这个问题？ 第一，可以根据业务知识，人工判断，将那些高自相关的变量进行删除； 第二，选用岭回归也能够避免的不可逆。一、岭回归
