今天搞ADS1299,里面的BIAS用来去共模的。下面介绍下脑电的电极The input multiplexer has EEG-specific functions for the bias drive signal. The BIAS signal is available at theBIASOUT pin when the appropriate channels are selected
脑电数据处理过程中如何去除伪迹是很重要的一个步骤，伪迹的处理主要包括眼电、心电、肌肉点以及工频干扰。实际处理过程中通过滤波0.5-45赫兹的带通滤波器可以去除掉大部分的噪音，在我接触到的实际脑电数数据中心电的伪迹大多数还真不是很明显，去伪迹的时候眼电的伪迹相对更加明显一些。MNE库中也有很多去伪迹的方法，这里给大家介绍一种ICA的方式。查看了一些文章，ICA在脑电数据处理中应用的也比较普遍。采用I
在开始写之前，先来说说，我为啥要写这篇内容，最近，有很多人或者是公司来咨询我关于市场上的脑电设备的问题，有一些只有几导联做健康应用的啊，还有一些学生过来问一万块买啥设备的啊，说实话，这些问题，我已经答不上来了，不属于我的认知领域了，特别还有一些童鞋过来问我要这资源那资源的，真的蛮抱歉，这些问题我都很少回复，我建立公众号、博客、知乎等内容网站呢，的确是希望大家去浏览，去看，但是不代表，我能免费的解答
原创
2022-01-14 15:16:29
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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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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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# 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
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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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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# 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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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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联合分布（Joint Distribution）图是一种查看两个或两个以上变量之间两两相互关系的可视化形式，在数据分析中经常需要用到。一幅好看的联合分布图可以使得我们的数据分析更加具有可视性，让大家眼前一亮。 那么，本文就将用seaborn来实现联合分布图的绘制。seaborn是一个基于matplotlib的Python数据可视化模块，借助于其，我们可以通过较为简单的操作，绘制出各类动人的
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2023-08-17 13:35:47
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本文示例：根据箱型图、直方图的代码和数据的条件查询方法，画出航空公司男性和女性用户的年龄分布箱型图和直方图。目录图形概念1.箱型图2.直方图步骤：1、导入相关库2、对数据进行处理 3、绘制图形 箱型图
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2023-09-01 17:28:30
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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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微信是我们日常生活中非常重要的社交工具，那么大家想不想了解自己微信好友的地理分布呢？话不多说，先上图 （一）介绍所需包pyecharts、itchat、xlwt itchat是一个开源的微信个人号接口，使开发者可以用Python调用微信。使用不到三十行的代码，你就可以完成一个能够处理所有信息的微信机器人。当然，该api的使用远不止一个机器人。该接
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
# 使用Python绘制伯努利分布分布图
在数据科学和概率论中，伯努利分布是最简单的分布之一，表示只有两种可能结果的随机实验。在本篇文章中，我们将学习如何使用Python绘制伯努利分布图。下面是我们要执行的步骤流程。
| 步骤 | 描述 |
|-----------|--------------------------------|
原创
2024-10-22 03:29:57
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# 如何实现 Python 概率分布图
## 1. 整体流程
为了帮助你理解如何实现 Python 概率分布图，我将介绍整体的流程，并提供每一步需要做的事情。下面是一个展示整体流程的表格：
步骤 | 描述
------|----------------------
步骤 1 | 导入所需的库
步骤 2 | 准备数据
步骤 3 | 绘制概率分布图
现在让我们逐步进行每一步的详细说明。
原创
2023-09-30 12:27:07
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# 使用Python绘制分布图的指南
在数据科学和数据可视化中，绘制分布图是一个重要的任务。分布图可以帮助我们理解数据的分布情况和潜在的模式。在本教程中，我们将逐步通过一个简单的例子，教会你如何使用Python绘制分布图。
## 整体流程
以下表格展示了完成绘制分布图的整个流程：
| 步骤 | 描述 |
|--------
原创
2024-08-14 06:18:51
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