做数据可视化，经常不知道图表要怎么用？做出来的图表又丑又看不出趋势，今天帆软君给大家分享一下如何更好地利用图表。根据数据之间的关系，统计图表可被分为分成四个大类，你可根据自己的目的（即你想表达什么）来选择适合的图表，最后达到“一图胜千言”的效果。比较类：柱形图、对比柱形图、分组柱形图、堆积柱形图、分区折线图、雷达图、词云、聚合气泡图、玫瑰图 占比类：饼图、矩形块图、百分比堆积柱形图、多层饼图、仪表
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2023-11-13 13:57:53
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就类似于我们使用共享单车app的时候，可以看到我们周围的空闲单车分布。e代驾在后台管理系统需求里也有此功能，目的是为了实时看到目标城市下的所有司机状态。 一、controller //controller file //$drivers 是拿到当前城市所有的司机信息 foreach($drivers
原创
2021-05-27 15:52:53
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就类似于我们使用共享单车app的时候，可以看到我们周围的空闲单车分布。e代驾 在后台管理系统需求里也有此功能，目的是为了实时看到目标城市下的所有司机状态。 一、controller //controller file //$drivers 是拿到当前城市所有的司机信息 foreach($driver
原创
2021-05-27 09:12:10
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# 深入了解正态分布及其Java实现
正态分布（Normal Distribution），又称为高斯分布（Gaussian Distribution），是一种连续概率分布，在统计学、金融、科学实验等领域有着广泛的应用。本文将从正态分布的基本概念、性质及其在Java中的实现等方面进行详细探讨。
## 正态分布的基本概念
正态分布是由数学家高斯于18世纪首次提出，其概率密度函数可以表示为：
$
# 正态分布及其在Java中的实现
## 1. 什么是正态分布？
正态分布，又称高斯分布，是一种连续概率分布，广泛应用于统计学、自然科学和社会科学等领域。正态分布的概率密度函数呈现出一个钟型曲线，具有以下特性：
1. **均值（Mean）**：分布的中心点，表示数据的平均值。
2. **标准差（Standard Deviation）**：衡量数据分散程度的指标，标准差越小，数据越集中，反之则
pyecharts可视化疫情确诊人数世界地图首先，我们需要进行环境的配置:python版本需要3.6.x ，pyecharts版本1.x 使用pip自动安装最新版本（这里的版本是1.7.1） 记得下载配套资源！！！pip install pyechartspyecharts1.x之后，pyecharts 将不再自带地图 js 文件。用户需要自行安装对应的地图文件包。 地图文件被分成了三个 Pyth
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2023-07-05 13:49:46
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导语随着数据在各行业中的应用越来越广泛，大家也逐渐认识到数据可视化在企业生产经营中的重要作用，在数据可视化过程中，图表是处理数据的重要组成部分，因为它们是一种将大量数据压缩为易于理解的格式的方法。数据可视化可以让受众快速Get到重点。今天，数维图小编将为大家介绍数据可视化图表类型 —— “分布类”图表。关于图表 - About Chart数据的理解需要技巧，也许我们无法快速记住一连串复杂的数据，也
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2023-10-19 10:53:28
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最近在用matlab跑数据，时间比较充足，所以想学一下python来画空间分布图，之前没有接触过python，感觉画图会比matlab更好看更流畅一些。画下来确实有耳目一新的感觉。还是利用第一篇笔记里的数据，画格陵兰岛的某数据的空间分布，初步绘制出来的结果如下。关于绘图中的难点：1.二次曲线外观（扇形的地图） 2.填色 3.cartopy库的安装！！！属实在库的安装上折腾了好久1.如何
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2023-07-14 11:44:08
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工作后经常要做一些比较贴合用户级别的可视化，R的ggplot2在做一些学术或者理论研究上的可视化时，效果是非常好，基本上能想到的图ggplot都能画出（不要纠结双坐标和3D） 在作静态图时，ggplot2+AI可以展现出印刷级别的效果，具体可以查看：http://theinformationcapital.com/ 这里要感谢数据人网一位朋友，是他介绍的
狄克斯特拉算法（Dijkstra’s algorithm）广度优先搜索来查找两点之间的最短路径，那时“最短路径”的意思是段数最少。在狄克斯特拉算法中，你给每段都分配了一个数字或权重，因此狄克斯特拉算法找出的是总权重最小的路径。 术语该算法用于每条边都有关联数字的图，这些数字称为权重（weight） 带权重的图为加权图（weighted graph）,不带权重的图为非加权图（unweighted
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2024-10-17 07:32:36
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# Python 分布图的科普与实现
在数据科学和分析中，数据的可视化是一个重要的环节。分布图是一种用于展示数据分布特征的可视化工具，能够帮助我们了解数据的集中程度、离散程度以及可能的异常值。Python 提供了丰富的库来绘制分布图，其中最常用的包括 Matplotlib 和 Seaborn。本篇文章将带您了解怎样使用 Python 绘制分布图，并附有代码示例。
## 1. 理解分布图
分布
原创
2024-08-22 06:10:31
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在本篇文章中，我将分享如何用 Python 创建分布图，这个过程涵盖从环境预检到扩展部署的各个步骤。
分布图是通过在坐标系中绘制点以表示数据分布，能够帮助我们快速理解数据的特性。以下是我操作的详细过程。
### 环境预检
在开始之前，我先进行了环境预检，以确保我的开发环境符合要求。首先，我准备了一份思维导图，列出必需的工具与限制条件：
```mermaid
mindmap
root
# 使用Python绘制分布图的全攻略
分布图是数据可视化中重要的一环，用于展示数据的分布情况和趋势。在Python中，我们可以借助一些强大的库来进行数据的可视化操作。本文将一步一步教你如何使用Python绘制分布图，并附上代码示例。
## 1. 环境准备
在开始之前，请确保你已经安装了以下Python库：
- `numpy`：用于生成模拟数据
- `matplotlib`：用于绘制图形
原创
2024-10-12 05:52:59
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每个指标都在某个方向提供一定信息，没有那些指标可以提供数据的全部信息，指标之间是互补的。1，集中趋势：Central tendencey #a，数据向其中心值靠拢的倾向和程度；————当数据比较离散的时候无法用集中趋势来代表一般水平。 #b，测度集中趋势就是寻找数据一般水平代表或者中心值； #c，不同类型的数据用不同的集中趋势测度值； #d，低层次数据的集中趋势测度适用于高
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2023-11-29 13:36:12
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官方文档： https://matplotlib.org/gallery/index.htmlhttps://plot.ly/python/1.绘制了折线图(plt.plot) 2.设置了图片的大小(plt.figure) 3.实现了图片的保存(plt.savefig) 4.设置了xy轴上的刻度和字符串(xticks) 5.解决了刻度稀疏和密集的问题(xticks) 6.设置了标题,xy轴的lab
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2023-09-06 11:37:13
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干掉概率分布哇~
目录干掉让人头大的概率分布什么是分布?常见概率分布二项分布几何分布泊松分布泊松分布的特点适用场景干掉让人头大的概率分布参考【猴子机器学习】欠下的早晚得还~so 什么是概率分布呢？从数据类型讲起一般在统计学中，数据类型也叫随机变量两种数据类型:
离散型：取值不连续，每个数据之间有明确的间隔
连续型：取值连续：可以想象成一条连续平滑的曲线什
前言本文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,如有问题请及时联系我们以作处理。plotly是python非常强大的可视化库，画出的图不仅精美还数据全面，非常适合拿来画地图今天教大家用plotly库绘制房价和地铁线路分布图，通过本次实例，你能够掌握地图标点、划线的基本用法plotly的安装比较简单，直接在命令行输入：pip install plotly 然后需要在官网注册1
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2023-08-02 17:09:25
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# -*- coding: cp936 -*-
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
step = 0.1
data = [0]*((int)(44/step))
f = open('123.txt','r')
while True:
line = f.readline()
if not line:
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2023-06-26 14:47:55
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文章目录0 高斯分布定义1 高斯分布意义2 高斯分布的概率密度函数推导 高斯分布又叫正态分布，是统计学中最重要的连续概率分布。有的地方将正态分布也称为常态分布，什么意思呢？从字面上看确实不太直观，如果我们各取一字变为“正常分布”，就清晰明了了。即我们生活中常见的事物和现象都呈现出中间密集、两边稀疏的特征，如身高、体重、家庭收入等，拿身高来说，服从高斯分布意味着大多数人的身高都会在人群的平均身高上
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2024-07-19 12:46:36
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# 实现Java正态分布图
## 1. 整体流程
下面是实现Java正态分布图的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| -------- | -------- |
| 1. 创建一个随机数生成器 | 用于生成服从正态分布的随机数 |
| 2. 创建一个数据集合 | 用于存储生成的随机数 |
| 3. 生成随机数并添加到数据集合中 | 通过循环生成一定数量的随机
原创
2023-08-19 04:27:39
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