简介用例主要是从用户的角度出发对软件产品的功能及执行者进行描述的。用例是从需求分析到软件交付的第一步,图示化展示参与者与参与者之间、参与者与用例之间、用例与用例之间的关系,帮助开发人员更好的理解系统的功能。用例在使用UML的开发过程中非常重要,需求分析、任务分解、界面设计、类与接口的抽象、详细设计、配置管理、测试实施等阶段都是以用例图为重要支撑的。用例建模步骤- 在需求分析过程中
matplotlib一、matplotlib--数据可视化图表二、绘制折线图1.设置图片大小:2. 保存图片:3.设置x、y轴的刻度4.设置坐标中文字体5.添加x、y轴相关信息6.绘制网格7.绘制图例8.自定义绘制图线的风格9.总结:三、绘制散点图举例:四、绘制条形1.绘制纵向条形:plt.bar()2.绘制横向条形:plt.barh()3.例子:五、绘制直方图例子: 一、matplotl
简述Matplotlib是一个基于python的2D画图库,能够用python脚本方便的画出折线图,直方图,功率谱,散点图等常用图表,而且语法简单。具体介绍见matplot官网。Numpy(Numeric Python)是一个模仿matlab的对python数值运算进行的扩展,提供了许多高级的数值编程工具,如:矩阵数据类型、矢量处理,以及精密的运算库。专为进行严格的数字处理而产生,而且据说自从他
转载 2024-01-31 11:27:12
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在数据科学和统计建模中,`nomogram`(列线图)是一种直观的工具,能够以图形的方式展示多个变量与结果之间的关系。这种图形工具在医学、金融和风险评估等领域的应用尤其广泛。本篇文章将结构化地介绍如何使用 Python 实现 nomogram,涵盖背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、性能优化和扩展讨论等多个方面。 ### 背景描述 在医学领域,nomogram 可以帮助医生根据患者的多项指
Nomogram,中文常称为诺莫图或者列线图,简单的说是将Logistic回归或Cox回归的结果进行可视化呈现。它根据所有自变量回归系数的大小来制定评分标准,给每个自变量的每种取值水平一个评分,对每个患者,就可计算得到一个总分,再通过得分与结局发生概率之间的转换函数来计算每个患者的结局时间发生的概率。 下图显示的logisitc回归的诺曼。比如想知道年龄70岁的男性的患病风险,只需要将age
# R语言中的Nomogram及“subscript out of bounds”错误的解决 在R语言中,Nomogram(列线图)是一种用于表示预测模型的工具,通过它可以帮助我们直观地理解不同变量如何影响最终结果。然而,初学者在绘制Nomogram时,常会遇到“subscript out of bounds”的错误。本文将帮助你理解如何实现Nomogram,并解决这个常见的错误。 ##
# 教你如何实现“python Nomogram列线图” ## 流程 ```mermaid flowchart TD; A[准备数据] --> B[导入需要的库和数据]; B --> C[创建Nomogram]; C --> D[保存或展示Nomogram]; ``` ## 步骤表格 | 步骤 | 操作 | | --- | --- | | 1 | 准备数据 | |
原创 2024-03-31 06:02:46
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一、matplotlib库1、基本绘图命令import matplotlib.pyplot as pltplt.figure(figsize=(5,4)) #设置图形大小plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #正常显示负号plt.rcParams['font.sans-self']=['Kai Ti'] #设置字体,这里是楷体,SimHei表示黑体#基本
原标题:用Python做的好看点:用Matplotlib画个好看的气泡此文于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,画的也好看!我们继续来把简单的图形丢到极坐标,这次是气泡和柱状,临摹的对象
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,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:/
转载 2024-03-16 11:08:46
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雷达/蜘蛛/星图雷达(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。 雷达也称为网络,蜘蛛,星图,蜘蛛网,不规则多边形,极坐标图或Kiviat。它相当于平行坐标图,轴径向排列。 雷达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
转载 2023-08-28 23:02:04
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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: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,那么是否也可以将预测模型的结果,像森林那样可视化地展示出来呢?今天小咖就来带大家认识一下神奇的列线图。认识列线图列线图(Alignment Diagram),又
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,一
add_subplot,subplots 和subplot一、利用matplotlib.pyplot快速画图(subplot)直接画图,一个子图一个子的画 二、面向对象画图1.add_subplot:一次创建一个axFigure         Axes          坐标轴(实际
转载 2023-07-03 04:28:11
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原标题:从零开始学Python--matplotlib(饼)前言在从零开始学Python系列10中,我们用条形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。饼绘制可以使用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
转载 2023-05-26 16:06:05
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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)子刻度定位器刻度网格线半对数坐标散点图填充条形(柱状)饼等高线图热成像图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
常用于统计学模块,画饼用到的方法为:pie( )一、pie()函数用来绘制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
转载 2023-06-19 13:36:00
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目录 Matplotlib 2 |折线图| 柱状| 堆叠| 面积| 填| 饼| 直方图| 散点图| 极坐标| 箱型1.基本图表绘制 plt.plot()ts.plot() 由Series直接生成图表  Dataframe直接生成图表 df.plot( )2.柱状、堆叠、面积、填柱状、堆叠柱状 plt.bar() --第二种绘制方法外嵌图表p
## Python绘制关系的实现方法 ### 1. 概述 在Python中,可以使用多种方法来绘制关系,如使用第三方库matplotlib、networkx等。本文将以matplotlib为例,介绍如何使用Python绘制关系。 ### 2. 绘制关系的流程 下面是绘制关系的流程,可以用表格展示每个步骤: | 步骤 | 描述 | | ---- | ---- | | 步骤1 | 导
原创 2023-11-07 11:03:50
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## Python 中的弦绘制入门指南 弦(Chord Diagram)是一种用于可视化分组数据之间关系的图表。它可以帮助我们更好地理解事物之间的相互联系。本文将带你逐步学习如何使用 Python 绘制。 ### 整体流程 在开始绘制之前,让我们先了解整个过程。以下是实现弦绘制的步骤: | 步骤 | 描述 | | ----
原创 8月前
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