作者|黄伟呢来源|数据分析与统计学之美简介瀑布图，由麦肯锡顾问公司所独创的图表类型，因为形似瀑布流水，所以被大家称之为瀑布图(Waterfall Plot)，在企业经营分析、财务分析中使用较多，用以表示企业成本的构成、变化等情况。瀑布图本质：堆积柱形图的绘制。瀑布图的绘图原理那么，如何用Python绘制这样一个瀑布图呢？很多人不知道如何绘制瀑布图，是由于对瀑布图的绘图原理，不够清楚。因此，这里先来
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2023-06-15 01:17:38
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作者：云朵君写在前面瀑布图是一种二维图表，专门用于了解随着时间或多个步骤或变量的增量正负变化的影响。瀑布图也称为浮砖图、飞砖图。今天我们一起了解瀑布图的重要性，以及如何使用不同的绘图库（如 Matplotlib、Plotly）绘制瀑布图。瀑布图瀑布图经常用于财务分析，以了解多种因素对特定对象的正面和负面影响。该图表可以显示基于时间或基于类别的效果。基
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2024-06-27 20:43:55
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介绍对于绘制某些类型的数据来说，瀑布图是一种十分有用的工具。不足为奇的是，我们可以使用Pandas和matplotlib创建一个可重复的瀑布图。在往下进行之前，我想先告诉大家我指代的是哪种类型的图表。我将建立一个维基百科文章中描述的2D瀑布图。这种图表的一个典型的用处是显示开始值和结束值之间起“桥梁”作用的+和-的值。因为这个原因，财务人员有时会将其称为一个桥梁。跟我之前所采用的其他例子相似，这种
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2024-02-06 15:17:01
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堆排序:
堆是一个近似完全二叉树的结构，并同时满足堆积的性质：即子结点的键值或索引总是小于（或者大于）它的父节点。
1)最大堆(最小堆)调整：将堆的末端子节点作调整，使得子节点永远小于(大于)父节点
2)创建最大堆(小堆)：将堆中的所有数据重新排序
3)堆排序：移除位在第一个数据的根节点，并做最大堆(小堆)调整的递归运算
问题1:当堆顶元素改变时，如何重建堆?
首先将完全二叉树
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2024-06-14 21:48:16
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首先，我们来看一个瀑布图样例：紫色表示减少的，绿色表示增加的。一、设置占位序列制作如图所示，前两节是原始数据，后面几列是自己要做的数据。1、辅助数据其中累计是从第一行金额累积到当前行；占位序列为这样一个表达式：=IF(B5>0,D4,D5)，其含义为，如果B；列金额为正数，那么其值为累计列的上一行数，否则为累计列当前行数值。看着上面的图，想一下，下面空白的值是不是刚好是这个占位序列。正数占位
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2023-07-28 15:52:09
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# 如何实现 Python 堆叠瀑布图
在数据可视化中，堆叠瀑布图是一种非常有效的方式，它能够清晰地展示数据的增加和减少情况。今天，我们将学习如何使用 Python 创建堆叠瀑布图。本文将通过一个简单的步骤指南来带你完成这一过程。
## 流程概述
我们可以通过以下步骤来实现堆叠瀑布图：
| 步骤 | 描述 |
|------|-----------
柱形图是最常用的图表之一通过简单的八个步骤，我们就可以设计出一个非常好看的柱形图，如下图。 第一步：点击 插入 - 图表 - 簇状柱形图第二步：将准备好的作图数据放入源数据区域，第一列是标签字段（柱形图的名字），第二列是第一种类柱子的数值区域（第一种柱形图的高度），第三列则是第二种类柱形图的数值区域（第二种柱形图的高度），以此类推，可以放很多种类的柱形图。数据源中，每个种类的第一行是这
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2023-11-14 09:41:13
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在本篇博文中，我将详细介绍如何在Java中制作堆叠柱状图的过程。这将涵盖问题的背景、出现的错误现象、根因分析、解决方案及验证测试等环节，让大家在实现堆叠柱状图的过程中能更加得心应手。
### 问题背景
在数据可视化中，堆叠柱状图是一种常见的图表类型，它将不同类别的数值堆叠于同一柱子上，便于观察各个类别的对比和总量。堆叠柱状图广泛应用于商业分析、市场研究等领域。以下是堆叠柱状图的数学模型描述：
unity2D的官方tutorial上已经有了不少的教程视频，都看一遍的话最起码也知道unity能干什么了。自学这段时间里我翻译不少，之前也发过，都放到b站了，基本都是1080p的，而且压制后文件不大，小水管看也不会卡，教程这玩意要是连编辑器的字都看不清就没意思了。在这里整理下，按照我觉得的观看先后顺序吧：1）Unity 2D 游戏开发官方初学者教程1~15：这个系列第一集是整体介绍，适合先看下，
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2024-08-25 17:08:08
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瀑布图源于形似瀑布，常用来反映数个特定数值之间的数量变化关系Excel2016瀑布图绘制教程新建一个EXCEL表格，输入数据。最好是增量、减量数据，这样做出的瀑布图才有对比。在数据区域单击右键，依次点击“插入”—“图表”—“所有图表”，选择“瀑布图”点击“确定”，生成瀑布图。从图中可以看出增减变化还是一目了然的。给瀑布图添加数据标签。数据标签默认的分布方式是 增加值位于上方，减少值位于下方。在右方
原创
2024-01-27 12:53:05
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最近闲来无事，对div布局的瀑布流忽然感兴趣了起来，查阅了资料和文件，得到了js原生，jquery，css三种方法的实现方法和原理，一并送给大家，如果是前端入门不久的同学或者想对div有个清晰认识的同学有个了解。希望能帮助到各位。什么是瀑布流？给大家看看效果这是我做的瀑布流的效果图，其中的图片内容是我从一个网站上下载的。。。，那么从这张图片就能看到大致来说，瀑布流就是一些等宽不等高的图片来排列展示
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2023-10-25 16:36:20
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# 利用Python制作遮罩图：解决实际问题
在数据分析和视觉化领域，遮罩图（masking）是一种强有力的工具。它可以帮助我们从复杂数据中提取关键特征。在本篇文章中，我们将通过一个实际的例子，介绍如何在Python中制作遮罩图。
## 一、问题背景
在图像处理和分析中，遮罩通常用于突出特定区域，抑或对图像的某部分进行处理。例如，在医学图像中，我们可能需要突出显示某个特定器官，或者在卫星图像
# 使用Python绘制Cpk图的方案
Cpk（过程能力指数）是衡量一个生产过程能否满足规格要求的重要指标。绘制Cpk图有助于分析生产过程的稳定性和能力。本文将介绍如何使用Python绘制Cpk图，并为一个具体案例提供代码示例。我们将遵循以下步骤：
- 数据收集与准备
- 数据分析
- Cpk计算
- 可视化处理
- 结果分析与结论
## 流程图
以下是绘制Cpk图的基本流程图：
```
# Python轨迹图的制作
## 引言
Python是一种非常流行的编程语言，广泛应用于数据分析、人工智能、网络爬虫等领域。其中，数据分析是Python的一个重要应用之一，而轨迹图是数据分析中常用的可视化工具之一。本文将介绍如何使用Python制作轨迹图，并提供一个示例来解决一个实际问题。
## 什么是轨迹图
轨迹图是一种可视化工具，用于展示某个物体或个体在空间或时间上的运动轨迹。在数据分析
原创
2023-08-25 17:16:55
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## Python热图的制作方法
热图（Heatmap）是一种常见的数据可视化方式，用于展示数据的分布情况和相对密度。在Python中，我们可以使用一些库来制作热图，如matplotlib和seaborn。本文将介绍利用这两个库制作热图的方法。
### 1. matplotlib制作热图
matplotlib是Python中最常用的绘图库之一，可以用于绘制各种类型的图表，包括热图。
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原创
2023-08-10 18:25:56
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一、简介SuperMap iClient for JavaScript提供了热点图（HeatMapLayer），用于渲染数据衰减趋势、颜色渐变的效果。原理：在客户端直接渲染的栅格图，热点图的渲染需要三大要素：1、热点数据，热点数据需要点数据，每一个热点数据需要有地理位置以及权重值 （能够明显的表现某位置某事件发生频率或事物分布密度等，如可以为温度的高低、人口密集度等等）；2、热点衰减渐变填充色集合
流程图的种类也有很多，我们会根据不同的事件绘制不同的流程图，现在绘制流程图使用软件都可以很快速的操作成功，并且在绘制的过程中我们可以很快速的进行操作，操作简单，使用便利，具体要怎样绘制功能流程图呢？下面是绘制小课堂，为大家进行详细解答。1.在迅捷画图在线网站中选择页面中的流程图进行点击使用，也可以在绘制之前对整个页面进行浏览，保证绘制工作的快速进行。2.之后会转入另一个页面中，里面详细的介绍了ht
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2024-05-27 15:21:47
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变量表示各最小项的2^n（n-变量数）个小格，排列呈矩形。小格按“循环码” 排列，保证最小项间“几何相邻”与“逻辑相邻性”的统一。（几何相邻有“内相邻” “外相邻”和“中心对称”） 归纳起来，卡诺图化简的原则是：☆ 在覆盖函数中的所有最小项的前提下，卡诺圈的个数达到最少。☆ 在满足合并规律的前提下卡诺圈应尽可能大。☆ 根据合并的需要，每个最小项可以被多个卡诺圈包围。 
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2023-07-17 12:39:42
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堆排序 快速排序 快速排序一般选择序列的两头位置，分别记为low和high，第一遍排序将low指针对应的值作为一个key值，试图将大于key值的放在它的右边，小于key值的放在左边。具体实现是以key为标准，将high指针依次向左移动，直到找到一个high对应的值小于key值为止，将此时high指针对应的值和key值互换；然后以此时key值对应的指针
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2024-09-29 19:31:07
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为了创建基因热图，首先需要明确一些背景信息。基因热图是一种常用的数据可视化方法，通常用于展示基因表达数据的变化。这种可视化可以帮助研究人员快速识别基因之间的关系，以及它们在不同条件下表现出的差异。
在基因表达分析中，假设有 $n$ 个基因和 $m$ 个样本，我们的目标是生成一个 $n \times m$ 的二维热图，每个单元格的颜色代表对应基因在对应样本中的表达量。这个过程涉及数据准备、标准化和
