在临床上列线表已经占据大样本临床研究的半壁江山，非常流行，这个简单的回归模型结合临床上大规模的研究数据，发一篇10+还是非常轻松的！前言线图（Alignment Diagram），又称诺莫图（Nomogram图），它是建立在多因素回归分析的基础上，将多个预测指标进行整合，然后采用带有刻度的线段，按照一定的比例绘制在同一平面上，从而用以表达预测模型中各个变量之间的相互关系。列线图的基本原理，简单的说
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2023-12-05 15:38:04
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在既往的内容中，我们介绍了多因素回归分析时，为探讨影响因素对结局事件的影响大小，可以利用森林图更直观的将回归结果可视化。还没来得及阅读的小伙伴请点击查看：
一文带你玩转森林图！；
手把手教绘制回归分析结果的森林图『GraphPad Prism和Excel』；绘制回归分析结果的森林图，R和Stata软件学起来！同样是构建多因素回归模型，往往我们另一个主要目的是为了对结局事件的发生风险进行预测，那么是
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2023-10-11 22:32:00
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Python 绘制折线图（matplotlib）功 能：绘制折线图使用库：matplotlib函数名：draw_line_chart参 数：data_list—数据列表话不多说，直接上代码，具体使用看注释。import matplotlib.pyplot as plt
def draw_line_chart(data_list):
plt.rcParams['font.sans-ser
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2023-06-19 14:48:47
376阅读
## 问题描述
在某个公司中，有一份销售数据表格，其中记录了每个销售人员在不同时间段内的销售额。现在需要对销售额进行统计，并以箱线图的形式展示，以便分析销售情况的分布情况。
## 解决方案
为了解决这个问题，我们可以使用Python中的matplotlib库来绘制箱线图。matplotlib是一个强大的绘图库，可帮助我们创建各种类型的图表，包括箱线图。
### 准备数据
首先，我们需要准
原创
2023-08-16 17:11:03
288阅读
最近在参加数模比赛，在培训课程中老师要求使用python完成对于K线图制作。参考了网上很多个博客，终于找到适合自己环境的在此记录下。 我使用的环境如下： 操作系统：windows10 编译器：pycharm2019.2 python环境：anaconda2020.07 题目分析：本题中制作K线图的数据老师已经提供，以.csv的形式给出。python制作K线
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2023-05-31 14:25:45
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# Python 列线图的绘制
## 1. 导入必要的库
在绘制列线图之前，我们需要导入一些必要的库，包括`matplotlib`和`numpy`。
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
```
## 2. 准备数据
在绘制列线图之前，我们需要准备好要绘制的数据。假设我们有一个学生的成绩单，包括他们的语文
原创
2023-12-02 14:09:29
327阅读
前言ggplot2 包含很多绘制线条的函数：大致可分为如下几类：连接线：折线(geom_line)、路径线(geom_path)、阶梯线(geom_step)参考线：水平线(geom_hline)、竖直线(geom_vline)、斜线(geom_abline)线段和曲线: geom_segment、geom_spoke、geom_curve函数曲线: geom_function、stat_func
# R语言如何绘制列线图
## 问题描述
假设有一家电商公司想要了解其销售额和广告投入之间的关系，以便更好地制定营销策略。为了实现这一目标，我们可以使用R语言来绘制一张列线图，以直观地展示销售额和广告投入的变化趋势。
## 解决方案
### 数据准备
首先，我们需要准备好相关的数据。假设我们已经收集到了每个月的销售额和广告投入数据，数据如下所示：
| 月份 | 销售额（万元） | 广告
原创
2023-12-30 06:33:43
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K线图简介 K线由高开低收四个价格绘制而成。分为阳线与阴线两种，收盘价高于开盘价时为阳线，收盘价低于开盘价时为阴线；K线图的示意图如下： K线由矩形实体与上下两根影线组成，实体上方的影线成为上影线，下方的成为下影线。实体与阴线相对长短，可形成多种形态。1、股票数据 我们从恒有数金融数据社区，下载2021年6月1号~2021年8月1号，恒生电子（600570.SH）的日K线数据：# 加载取数与绘图所
3. 折线图信息及样式的优化完成上面的折线图绘制后，目前工作表的折线图应该是长这样的：这折线图存在一些问题：信息模糊；不清楚X轴、Y轴描述了什么数据；折线图的样式不是很美观。所以，还需要进行折线图信息及样式的优化，具体可分为三个步骤：修改类别轴的标签；添加X轴、Y
原创
2022-11-23 22:31:13
2414阅读
# Python使用QChart绘制曲线图
## 引言
在数据可视化领域，绘制曲线图是一项常见的任务。对于使用Python语言的开发者而言，可以使用Qt框架中的QChart模块来绘制曲线图。本文将向你介绍如何使用Python和QChart绘制曲线图的整个流程，并提供具体的代码示例和解释。
## 整体流程
绘制曲线图的整体流程如下所示：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
|
原创
2024-02-05 10:17:25
600阅读
# 使用Python绘制余弦曲线图
在数学和科学中，余弦函数是一个非常重要的三角函数，它的图像能够在许多领域中找到应用，如物理学中的波动、工程中的信号处理等。本文将通过Python来绘制余弦曲线图，帮助大家理解这个函数的特性并掌握使用Python进行数据可视化的基本技巧。
## 余弦函数简介
余弦函数是一个周期函数，其周期为 \( 2\pi \)。其数学表达式为：
\[
y = \cos(
各个事业部需要在工作表中生成利润走势图，来分析利润走向。但是一共有52个部门
原创
2022-11-23 11:28:15
602阅读
## 用Python绘制Excel折线图
折线图是一种常见的数据可视化方式，它可以帮助我们更直观地了解数据的变化趋势。在Python中，我们可以使用`matplotlib`库来绘制各种类型的图表，包括折线图。同时，我们也可以使用`pandas`库来读取和处理Excel文件。
### 安装依赖库
在开始之前，我们需要先安装`matplotlib`和`pandas`库。可以使用以下命令来安装：
原创
2023-11-21 09:49:11
224阅读
如何使用Python将Excel中的某一列绘制成折线图
# 1. 确定需求
在具体解决问题之前，我们需要明确需求。这里我们假设我们有一个包含时间和销售额的Excel文件，我们想要将销售额按时间绘制成折线图，以便更直观地了解销售额的变化。
# 2. 导入所需库
为了实现我们的目标，首先需要导入一些Python库。主要使用的库有pandas、matplotlib和openpyxl。
```pyt
原创
2023-09-29 16:09:26
344阅读
绘制折线图 plot()（1）准备工作 绘制可视化图形，将会使用到Matplotlib库中的pyplot包。Matplotlib是Python的绘图库，其中的pyplot包封装了很多画图的函数。 Matplotlib.pyplot 包含一系列类似 MATLAB 中绘图函数的相关函数。 因此在绘制图形之前，将这个pyplot导进来#导入pyplot包并取别名为plt
import matplotli
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2023-08-15 12:35:23
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我们经常做的研究就是建立预测模型，我常常问自己，建的模型有啥实际应用价值？直到我了解到列线图这个东西，才知道模型可以通过列线图转化为实际的应用工具。列线图也叫Nomogram，中文常称为诺莫图：Nomograms are visual and intuitive, which helps the general population and health managers to undersand
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2024-02-05 11:36:00
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医学和生信笔记，专注R语言在临床医学中的使用，R语言数据分析和可视化。主要分享R语言做医学统计学、meta分析、网络药理学、临床预测模型、机器学习、生物信息学等。前面讲了logistic回归和cox回归的列线图绘制方法，今天说一下列线图的本质。 文章目录列线图与模型的关系列线图分数的计算方法分类变量分数的计算连续性变量分数的计算 列线图与模型的关系列线图又叫诺莫图，nomogram plot，前面
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2023-08-17 07:41:19
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1. 前言 关于用yolo训练自己VOC格式数据的博文真的不少，但是当我按照他们的方法一步一步走下去的时候发现出了其他作者没有提及的问题。这里就我自己的经验讲讲如何训练自己的数据集。2.数据集 这里建议大家用VOC和ILSVRC比赛的数据集，因为xml文件都是现成的，省去很多功夫。当然除非你是个执着的孩子就想凭借着非人的毅力和追逐斗鸡眼这种个性特征而自
# 使用Python绘制线图
Python是数据科学和可视化领域中一种非常流行的编程语言。其丰富的库可以帮助我们轻松地进行数据分析和可视化。其中，Matplotlib是最常用的可视化库之一，它可以用于创建各种类型的图表，包括线图。
## 为什么选择线图？
线图是一种常见的数据可视化方式，通常用于展示数据随时间的变化趋势。通过连接各个数据点，线图能够直观地显示出数据的波动情况，使得观众能快速理
原创
2024-08-12 04:26:27
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