在数据分析和可视化领域，Python 已成为一种非常流行的工具。很多时候，我们需要将数据分成多个图形进行展示，以便更清晰地传达信息。那么，如何使用 Python 实现 “分图展示” 呢？下面的内容将详细阐述这个问题，包括背景、错误现象、根因分析、解决方案、验证测试和预防优化。
### 问题背景
在数据分析工作中，用户常常需要将比较相似的数据集分开展示，以便更好地观察趋势和模式。这种需要通常出现
文章目录1、图割1.1 从图像创建图1.2 用户交互式分割2、利用聚类进行分割3、变分法 图像分割是将一幅图像分割成有意义区域的过程，是由图像处理到图像分析的关键步骤。区域可以是图像的前景与背景或者单个对象。这些区域可以利用诸如颜色、边线或近邻相似性等特征构建。本章，我们将学习一些不同的分割技术。 1、图割图论中的图（graph）是由若干节点（有时也称顶点）和连接节点的边构成的集合。边可以是有
转载
2023-11-11 20:53:55
127阅读
以下默认所有的操作都先导入了numpy、pandas、matplotlib、seabornimport numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns一、折线图折线图可以用来表示数据随着时间变化的趋势x = [2010, 2011, 2012, 2013, 2014, 201
转载
2024-09-20 06:30:42
257阅读
想要绘制一幅好看又不花哨、精致又不突兀的论文插图，最需要的是什么呢？思路！而思路又从何处来？一种简单的办法是，向高手借鉴。所谓“君子生非异也，善假于物也”。什么意思呢？简单来说就是，虽然你是个小白，但你完全可以踩在“巨人”的肩膀上，借鉴他们的绘图思路。而想要找到这些“巨人”的踪迹，从概率上讲，你完全可以试试《Nature》、《Science》这些顶级期刊。如此，你只需要在平时看论文时，多留意别人是
JavaScript动画实例：递归分形图动态展示
在“JavaScript图形实例：SierPinski三角形” 和“JavaScript图形实例：Levy曲线及其变形”等文章中我们介绍了通过递归生成分形图形的方法。我们可以将绘制的分形图形每隔一定的时间间隔后，增加递归深度重新绘制一次，这样就可以得到分形图形的动态生成效果。1．SierPinski垫片
转载
2021-04-27 21:24:41
200阅读
2评论
前面已经介绍了柱形图、条形图的规范和适用场景，本期主要介绍直方图、圆环图和饼图的。为方便大家随时查阅推文中的资料，关键信息我都会以图片的形式提炼，有需要者可以将图片直接保存至手机~没错，还是一贯的贴心Style~一、直方图简介以各矩形的面积来代表各组频数的多少，纵坐标表示各个类别的频数，一般使用专业统计软件SPSS绘制，如果用PPT/Excel绘制，通常是制作成柱形图后再调整适用情况
转载
2024-02-20 16:49:34
496阅读
简单的说,GUI编程就是给程序加上图形化界面.python的脚本开发简单,有时候只需几行代码就能实现丰富的功能,而且python本身是跨平台的,所以深受程序员的喜爱.如果给程序加一个图形化界面,那么普通的用户也就能用上python的脚本,极大提升工作效率,所以给python程序加上图形化界面,把自己写的脚本,提供给普通用户,的确是一件激动人心的事!如何给python脚本加图形化界面?作者首先考虑了
Selenium一、简介selenium是一个用于Web应用自动化程序测试的工具，测试直接运行在浏览器中，就像真正的用户在操作一样。selenium2支持通过驱动真实浏览器（FirfoxDriver，IternetExplorerDriver，OperaDriver，ChromeDriver）selenium2支持通过驱动无界面浏览器（HtmlUnit，PhantomJs）selenium2和se
# Python线性模型动图展示
在数据科学与机器学习的领域，线性模型一直是最为基础且重要的工具之一。它通过寻找特征与目标变量之间的线性关系，来进行预测和分析。本文将为大家展示如何利用Python实现线性模型并创建相关的动图展示。
## 线性模型基础
线性模型的基本形式可以表示为：
$$
y = \beta_0 + \beta_1 x_1 + \beta_2 x_2 + ... + \be
# 如何展示多图：使用 Matplotlib 在 Python 中展示多个图表
在数据可视化中，展示多个图表可以帮助我们更好地理解数据之间的关系和趋势。Matplotlib 是一个强大的 Python 数据可视化库，可以帮助我们轻松地展示多个图表。在本文中，我们将介绍如何使用 Matplotlib 在 Python 中展示多个图表，并通过一个实际例子来演示。
## 准备工作
首先，我们需要安
原创
2024-04-20 05:23:06
115阅读
Python自动化办公–长图拼接,视频合并Python调用外部程序的原理导入函数库[对应的Python外部功能已经开发为库]例如：Python语言默认是不支持Excel的。那么通过导入函数库xlrd，Python就可以获得对Excel的操作能力。需要操作Python语言之外的功能，但这个功能没有人将它开发成函数库， 那如果我们想要使用这些功能，使用的途径就是调用外部命令了，而调用外部命令就需要 P
转载
2023-09-21 21:55:04
132阅读
# Python 分形图的探索与应用
## 引言
分形图是数学和艺术的交汇，它们展示了复杂的模式在不同尺度上的自相似性。分形不仅在美学上吸引人，同时在自然科学、计算机图形学等领域都扮演着重要的角色。本文将介绍如何使用 Python 创建分形图，特别是著名的曼德布罗特集（Mandelbrot Set）和朱利亚集（Julia Set）。
## 什么是分形？
分形是由简单的规则生成的复杂结构，其
python可以通过numpy库来快速实现数组/序列运算，包括均值、标准差、分位数等。1. 首先导入包numpyimport numpy as np2. 建立序列，可用 np.arrayaa = np.array([1,2,3,4,5])3. 求均值 np.mean：print(np.mean(aa))4. 求标准差 np.std：print(np.std(aa))5. 求中位数/50%分位数：p
转载
2023-05-29 16:47:10
313阅读
QQ图是quantile-quantile(分位数-分位数图) 的简称，上面也有介绍它的两个主要作用：1.检验一列数据是否符合正态分布2.检验两列数据是否符合同一分布Q-Q图的原理要弄清Q-Q图的原理，我们先来介绍下分位数的概念。这里我们引用下百度百科的介绍：分位数, 指的就是连续分布函数中的一个点，这个点对应概率p。若概率0What...?? 是不是感觉有点抽象，别着急，我们继续往下看分位数的实
转载
2023-10-05 14:36:15
145阅读
文章目录四、实例4.1 plotly.express箱线图4.1.1 基本箱线图4.1.2 为 x的每个值绘制一个箱线图4.1.3 显示基础数据4.1.4 选择计算四分位数的算法4.1.5 四分位数算法之间的区别4.1.6 风格箱线图4.1.7 Dash中的箱线图 四、实例箱线图是变量通过其四分位数分布的统计表示。盒子的末端代表下四分位数和上四分位数，而中位数（第二个四分位数）由盒子内的一条线标
转载
2023-10-08 19:10:26
103阅读
有很多初学者，遇见这种问题，经常不知所措，因为数据库是一条一条查询得，所有不知道应该
原创
2023-02-20 09:29:39
68阅读
简介ARIMA模型是一种广泛应用的时间序列预测模型，它结合了自回归（AR）和移动平均（MA）的概念，具有较好的灵活性和准确性。本章将介绍一个实战案例，利用Python编程语言实现了ARIMA模型并进行预测。通过这个案例，我们将深入了解ARIMA模型的构建过程和关键步骤，并学习如何使用Python中的相关库来进行模型训练和预测。在案例中，我们将使用一组客服的接线量数据作为实验对象。通过分析这些数据，
对于刚开始接触Python的小伙伴来说，没有思路方法，不知道从何开始学习，把软件环境安装好后就不知所措了！接下来我给大家分享下多位大牛倾力打造的python系统学习流程，一个月才设计完的！需要python学习资料和教程的评论“学习”哦！Python础部分：老话说的好，“万丈高楼平地起！”不管你做什么都一样，何况编程；或许初学的时候很是枯燥乏味，但是都是你之后的项目、案例的核心！好了，大道理就不多说
转载
2024-08-29 20:28:13
19阅读
文章目录python serial模块serial模块简介serial模块使用方法1. 打开串口，设置相关属性2. 发送数据3. 接收数据 python serial模块serial模块简介
串口（serial），全称串行通信接口或串行通讯接口，是一种常用于电子设备间通讯的全双工扩展接口
串行通信：串口通讯的技术基础，指一位一位地按顺序传送数据。其特点是线路简单，只需一对传输线，即可实现双向通信
转载
2023-09-23 16:41:57
47阅读
先上代码import matplotlib.pyplot as plt
# 数据：每一个扇区的所占比重，合计是100
data = [23, 17, 36, 22]
# 颜色
colors_bg = ['grey', 'grey', 'grey', 'grey'] # 底色扇区颜色
colors1 = ['red', 'yellow', 'blue', 'green']
colors2
