前言 据说，全球零售业巨头沃尔玛在对消费者购物行为分析时发现，男性顾客在购买婴儿尿片时，常常会顺便搭配几瓶啤酒来犒劳自己，于是尝试推出了将啤酒和尿布摆在一起的促销手段。没想到这个举措居然使尿布和啤酒的销量都大幅增加了。这个“啤酒＋尿布”的购物篮组合，就是关联分析的一个经典应用场景。简单来说，关联分析就是在大量数据中找到最常出现的组合。关于Power BI如何做关联分析，网上已经有不少文章（如马老师
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2024-02-10 16:26:11
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一、复杂网络是复杂系统的骨架，复杂系统可以抽象成一个网络，来反映元素之间的相互作用；要想理解一个复杂系统，需要对复杂网络进行分解成单个元素，再研究他们之间的组合是如何相互作用起来的；网络分析的重要性体现在网络结构会影响功能，功能反过来也会影响结构。理解复杂系统的行为可以从理解系统相互作用网络的拓扑结构开始。网络拓扑结构的信息是研究系统性质和功能的基础。一个复杂系统由大量异质元素组成，且这些元素通过
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2023-10-03 10:03:09
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python画图关联图 correlation偏差图 deviation排序图 Ranking分布图 Distribution组成图 Composition时间序列Time Series变化图 Change分组 Groups 关联图 correlation典型的关联图有：折线图、散点图、相关矩阵1.散点图 scatter#定义数据
x1 = np.random.randn(10,2)
x2 =
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2023-08-31 07:45:45
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将 Seaborn 提供的样式声明代码 sns.set() 放置在绘图前，就可以设置图像的样式 sns.set(context='notebook', style='darkgrid', palette='deep', font='sans-serif', font_scale=1, color_codes=False, rc=None) View Code co
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2024-10-18 12:24:55
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最近用在线WGCNA分析的朋友总会遇到一个问题，绘制出的性状相关热图文字发生了重叠。这里演示下如何基于WGCNA的分析结果，对这个热图进行重新绘制。具体见视频。WGCNA分析，简单全面的最新教程（可以在线做了）
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2023-05-05 19:22:58
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原标题：用Python把图做的好看点：用Matplotlib画个好看的气泡图此文于2019-01-06发表在EasyCharts-知乎专栏：Python数据分析与可视化https://zhuanlan.zhihu.com/EasyCharts-Python这系列文章就是下面这位身高180、帅气的小哥哥撰写，人长得好看，画的图也好看！我们继续来把简单的图形丢到极坐标，这次是气泡图和柱状图，临摹的对象
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2024-03-12 20:14:48
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本文介绍基于Python中seaborn模块，实现联合分布图绘制的方法~
本文介绍基于Python中seaborn模块，实现联合分布图绘制的方法。 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图，在数据分析操作中经常需要用到。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
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2023-06-24 23:37:41
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summary:关联分析是用于发现大数据集中元素间有趣关系的一个工具集，可以采用两种方式来量化这些有趣的关系。第一种方式是频繁项集，它会给出经常出现在一起的元素项；第二种方式是关联规则，每条关联规则意味着元素项之间“如果……那么”的关系。发现元素项间不同的组合是个十分耗时的任务，不可避免需要大量昂贵的计算资源，这就需要更智能的方法在合理时间范围内找到频繁项集。使用Apriori原理可以减少在数据库
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2023-07-10 15:13:08
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雷达图/蜘蛛图/星图雷达图（Radar Chart） 是以从同一点开始的轴上表示的三个或更多个定量变量的二维图表的形式显示多变量数据的图形方法。轴的相对位置和角度通常是无信息的。 雷达图也称为网络图，蜘蛛图，星图，蜘蛛网图，不规则多边形，极坐标图或Kiviat图。它相当于平行坐标图，轴径向排列。 雷达图可以直观地对多维数据集目标对象的性能、优势及关键特征进行展示，如下图： 下面介绍总结几种MATL
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2023-08-28 23:02:04
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1、环境代码运行环境：python3.7相关的库：pyecharts 1.7.1代码编辑器：visual studio code2、目的通过使用pyecharts库，来绘制全国各省985高校的数量分布图，用这个来练习pyecharts库绘制地图。3、相关说明（1）pyecharts库简介官方文档：https://pyecharts.org/#/zh-cn/intro图库样本：http:/
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2024-03-16 11:08:46
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关联分析关联分析：关联分析是在大规模数据集中有目的的寻找关系的任务。关联分析要寻找的关系：频繁项集、关联规则。支持度：数据集中包含该项集的记录所占的比例。例如商品购买记录集合中，购买铅笔的订单占总订单数10%，则{铅笔}项集的支持度为10%。即$$P({铅笔}）=0.1$$置信度或可信度：定义为条件概率。例如对于{尿布}-->{葡萄酒}的关联规则，这条规则的可信度被定义为“支持度({尿布，葡
文章目录一、登陆界面二、登陆功能界面三、数据自相关功能四、数据互相关功能 整个代码在jupyter notebook下运行整个系统需要用到的库文件#import pymysql
from tkinter import *
import tkinter as tk
import tkinter.messagebox as tkMessageBox
from PIL import Image, Im
add_subplot,subplots 和subplot一、利用matplotlib.pyplot快速画图(subplot)直接画图，一个子图一个子图的画 二、面向对象画图1.add_subplot：一次创建一个axFigure 图 Axes 坐标轴(实际
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2023-07-03 04:28:11
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ww1. pyplot 动态效果如果想得到动态绘制效果，可以使用 plt.pause(k) 每绘制一次就暂停 kms 实现动态效果：plt.figure()
for i in range(N):
# 放绘图代码 draw
plt.pause(0.2) # delay
plt.show()比如下面的感知机： 2. 将绘图结果导出为 GIF有时候我们并不满足于此，我们可能想得到 gif 动态图，一
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2023-06-29 20:59:01
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原标题：从零开始学Python--matplotlib(饼图)前言在从零开始学Python系列10中,我们用条形图来展示离散变量的分布呈现，在常见的统计图像中，还有一种图像可以表示离散变量各水平占比情况，这就是我们要讲解的饼图。饼图的绘制可以使用matplotlib库中的pie函数，首先我们来看看这个函数的参数说明。pie函数参数解读 plt.pie(x, explode= None, label
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2023-05-26 16:06:05
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关联数据大致可以分为以下几个图形来表示散点图（两变量，多变量）抖动图计数图气泡图边际直方图/箱线图数据前处理R数据library(ggplot2)
library(plotrix)
library(ggExtra)
## 全局主题设置
options(scipen=999) # 关掉像 1e+48 这样的科学符号
# 颜色设置（灰色系列）
cbp1 <- c("#999999", "#E
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2024-02-14 10:37:35
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本文总结了 Matplotlib 以及 Seaborn 用的最多的 50 个图形，掌握这些图形的绘制，对于数据分析的可视化有莫大的作用，运行本文代码，除了安装 matplotlib 和 seaborn 可视化库外，还需要安装其他的一些辅助可视化库，已在代码部分作标注，具体内容请查看下面内容。 在数据分析和可视化中最有用的 50 个 Matplotlib 图表。 这些图表列表允许您使用 pyt
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2023-11-03 19:37:56
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饼图常用于统计学模块，画饼图用到的方法为：pie( )一、pie()函数用来绘制饼图pie(x, explode=None, labels=None, colors=None, autopct=None, pctdistance=0.6, shadow=False, labeldistance=1.1, startangle=0, radius=1, counterclock=True, wedg
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2023-06-19 13:36:00
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文章目录matplotlib概述matplotlib基本功能matplotlib基本功能详解基本绘图绘图核心API线型、线宽和颜色设置坐标轴范围设置坐标刻度设置坐标轴图例特殊点备注图形对象（图形窗口）子图刻度定位器刻度网格线半对数坐标散点图填充条形图（柱状图）饼图等高线图热成像图3D图像绘制简单动画附件 matplotlib概述matplotlib是python的一个绘图库。使用它可以很方便的绘
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2024-06-14 20:32:05
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# 使用Python绘制复杂网络的关联关系
复杂网络是一种数学结构，用于描述多个实体之间的关系。网络中的节点代表实体，而边则表示这些实体之间的关联。在许多领域，如社交网络、生物网络和信息网络中，复杂网络的构建和分析显得尤为重要，能够帮助我们理解系统的功能和结构。
本文将介绍如何使用Python绘制复杂网络的关联关系，主要依赖于两个流行的库：NetworkX和Matplotlib。
## 安装
