Python数据可视化Plotly(一) —— 配置项&图表类型一、Plotly简介二、Plotly基础图形2.1 散点图2.2 线形图2.3 柱状图/条形图2.4 饼图/环形饼图2.5 热力图2.6 点地图三、Plotly高级图形3.1 时间序列-时间线轮播图3.2 时间序列-滑块和选择器3.3 其他图形 Plotly(一) —— 配置项&图表类型大家可以知乎或的
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2024-10-01 22:29:51
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一、获取经纬度坐标函数 1、get_city_coord()：获得城市的位置信息 2、get_geo_position()：获得城市向量的位置信息二、地图函数 1、热力图：remapH()remapH(data,
maptype = 'china',
theme = get_theme("Dark"),
blurSize = 30,
color =
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2023-09-14 18:32:44
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之前有整理R语言地图的绘制思路，主要包括三种方式，但是在实际应用中，因为不同的专业一般只会用到其中的一种，所以我最常用到的就是从第三方下载地理的空间多边形数据，然后使用ggplot2包做出地图即可。不过上篇写得相对理论些，我更倾向于从实践出发，以目标为导向，以实践学习为目的。 这次的图形时带有扇形图的热力地图，描述起来就是在热力地图的特定位置添加上扇形图。扇形图的半径表示数据的大小，扇形图中的每个
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2023-07-11 21:13:23
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R语言绘制空间热力图
先上图R语言的REmap包拥有非常强大的空间热力图以及空间迁移图功能，里面内置了国内外诸多城市坐标数据，使用起来方便快捷。开始首先安装相关包install_packages("devtools")
install_packages("REmap")
library(devtools)
library(REmap)我们来试试其强大的城
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2023-07-23 19:34:25
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本文介绍了如何使用Python绘制环形热力图（Circular Heatmap），以解决多特征与多指标相关性可视化的需求。文章首先分析了Matplotlib官方提供的嵌套饼图（Nested Pie Charts）实现方法，详细解读了极坐标投影设置、数据归一化、角度计算等核心代码逻辑。作者随后基于该原理，结合真实数据分析需求，提供了完整的环形热力图绘制方案，包括数据读取、颜色映射设置、极坐标条带绘制和颜色条添加等步骤。文章特别强调了从基础饼图到高级环形热力图的转换思路，并提供了丰富的代码注释，适合需要展示高维
这几天老李在后台看到有粉丝私信我，问说经常在网上看到这种热力图，自己也想学，但不知道这种动态的热力图要怎么做。其实方法很多，用Excel、FineBI、R语言等都可以实现我分别用这三种方法试了一下1、用Excel做需要安装DataMap For Excel插件，做出来的图不是动态的2、R语言的REmap包拥有空间热力图及空间迁移图功能，但编码复杂，不适合小白 3、FineBI是我比较常用的，做出来
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2023-09-15 15:50:21
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本篇文章我们继续介绍另一种聚类算法——Birch模型，相对于K-means和DBSCAN，Birch的应用并没有那么广泛，不过它也有一些独特的优势，Birch算法比较适合于数据量大，类别数K也比较多的情况，它运行速度很快，只需要单遍扫描数据集就能进行聚类，这在数据量日益庞大的今天是一个比较大的优势。一、原理Birch（Balanced Iterative Reducing and Clusteri
热力图最初来源于网络，是以特殊高亮的形式显示访客热衷的页面区域和访客所在的地理区域的图示。在如今的大数据时代，热力图可是直接推动大数据发展的技术。 迁徙热力图，爱心大小对应数目大小
本期我们将用R来实现绘制区域热力图。在实现过程中需要用到下面几个程序包，大家可以提前下载安装好。install.packages(mapdata)
install.packages(m
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2023-12-04 23:13:27
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文章目录1、计算相关性系数2、画出热力图3、筛选特征变量4、Box-Cox变换 1、计算相关性系数使用函数corr()代码展示：train_corr = train_data.corr()
train_corr只截取一部分：2、画出热力图1、单纯的画一个热力图：ax = plt.subplots(figsize=(20,16))
ax = sns.heatmap(train_corr)2、画一个
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2023-08-28 19:19:55
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# R语言中的散点热力图颜色设置
散点热力图是一种非常有效的可视化工具，用于展示数据集中各点的分布密度。通过颜色的深浅来代表数据点的聚集程度，能够帮助我们直观理解数据的分布特点。在R语言中，有多种方式可以创建散点热力图，并且可以通过设置颜色来增加图形的可读性和美观性。本文将介绍R语言中散点热力图的实现方法，并提供示例代码以及对颜色设置的详细讨论。
## 散点热力图的基本概念
散点热力图通过将
原创
2024-09-17 06:10:47
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# R语言基因热力图字体大小
## 介绍
基因热力图是一种常见的数据可视化方法，用于展示基因在不同条件下的表达模式。在R语言中，我们可以使用`ComplexHeatmap`包来创建基因热力图。在绘制热力图时，字体大小对于显示基因名称和热力图上的注释信息非常重要。本文将介绍如何在R语言中调整基因热力图的字体大小。
## 安装ComplexHeatmap包
在开始之前，我们需要先安装`Comp
原创
2023-12-28 04:13:40
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# R语言制作等高线热力图
## 引言
等高线热力图（contour heat map）是一种常用的数据可视化方法，用于展示二维数据的分布情况。它将数据点连接起来形成等高线，并通过颜色的变化展示数据的强度。在数据分析、地理信息系统、气象学等领域中有广泛应用。
本文将介绍如何使用R语言制作等高线热力图，并提供相应的代码示例。
## 准备工作
在制作等高线热力图之前，需要安装并加载相应的R包
原创
2023-09-11 08:58:28
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# 使用R语言绘制交叉表热力图
在数据科学的领域，热力图是一种非常有效的可视化手段，它可以帮助我们快速理解数据之间的关系。尤其是在处理交叉表时（也称为列联表），热力图为我们提供了一个直观的方式来展示不同变量之间的相互作用。本文将通过实际示例来讲解如何使用R语言绘制交叉表的热力图。
## 实际问题介绍
假设我们在一家零售公司工作，负责分析顾客购买行为的数据。我们细分了顾客的性别（男、女）和购买
原创
2024-10-16 05:02:09
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基础知识时间：初冬或初春；温度：在几天之内温度急剧上升，几天之内甚至增温可达50℃；风向：原本的西风（根据热成风原理，北半球背风而立，高温在右，冬季北极上空温度较高）减弱，北极上空反气旋（顺时针）崩溃，甚至变成弱东风；顺一顺北极的风向情况：夏季平流层极区温度较高，赤道较低，故北极地区盛行东风，被一个巨大的反气旋；冬季盛行西风，被极夜西风急流所控制，为极涡（逆时针气旋）所控制。SSW：在SSW发生之
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2023-12-19 05:29:40
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corrplot的基础用法和指南corrplot包主要针对相关系数输出的结果进行可视化，可以实现选择颜色，文本标签，颜色标签，布局等的操作。语法和常用参数介绍 函数语法corrplot(corr,
method = c("circle", "square", "ellipse", "number", "shade", "color", "pie"),
type = c("full", "low
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2023-09-23 21:31:09
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# R语言污染物时间变化热力图
## 引言
随着工业化进程的加速和人口的增长，环境污染问题日益严重。了解污染物在不同时间段的变化趋势对于环境保护和健康管理至关重要。R语言是一种功能强大的数据分析和可视化工具，可以帮助我们快速、简便地绘制污染物时间变化热力图。本文将介绍如何使用R语言绘制污染物时间变化热力图，并给出相应的代码示例。
## 数据准备
首先，我们需要准备污染物时间变化的数据。假设我们
原创
2024-01-19 09:20:55
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1. 一些环境设置# 设置为国内镜像, 方便快速安装模块
options("repos" = c(CRAN = "https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/"))2. 设置工作路径wkdir <- '/home/user/R_workdir/TidyTuesday/2018/2018-04-16_Global_Mortality/src-
安德森的这本著作里将内容分为四大板块，分别是基本原理，无黏不可压缩流动，无黏可压缩流动和黏性流动。我用了大概两周的时间阅读了第一部分，现总结如下：一、空气动力学引述 1、流体与固体的区别：当表面收到切向力作用时，固体会发生有限的变形且其剪应力和变形量
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2024-09-13 10:32:58
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Heatmap.js 是目前应用最广的web动态热图javaScript库。heatmap使用 canvas 进行绘制。一、传送门Heatmap官网：https://www.patrick-wied.at/static/heatmapjs/github下载： https://github.com/pa7/heatmap.js 二、代码结构1、整个js库包裹在一个立即执行的匿名函
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2023-07-12 15:31:50
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目录绘制基本散点图设定点形、颜色属性使用不同于默认设置的点形添加回归模型拟合线添加模型系数添加标签绘制气泡图 library(ggplot2)绘制基本散点图运行geom_point()函数，指定x，y映射变量。library(gcookbook)
#heightweight[,c('ageYear','heightIn')]
ggplot(heightweight,aes(x=ageYear,y
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2023-09-06 16:06:58
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