fig

图 5.1 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from matplotlib.ticker import AutoMinorLocator, MultipleLocator, FuncFormatter x =np.linspace(0.5, 3.5, 100 ) y = np.sin(x) fig =plt.figure(figsize=(8, 8 )) ax =fig.add_subplot(111 ) ax.xaxis.set_major_locator(MultipleLocator( 1.0 )) ax.yaxis.set_major_locator(MultipleLocator( 1.0 )) ax.xaxis.set_minor_locator(AutoMinorLocator( 4 )) ax.yaxis.set_minor_locator(AutoMinorLocator( 4 )) def minor_tick(x, pos): if not x%1.0 : return "" return " %.2f " % x ax.xaxis.set_minor_formatter(FuncFormatter(minor_tick)) ax.tick_params( " y " , which= '

嗨，我是 Martin ，也叫老王，今天推荐一款好用的开源图标库。 我们平常找图标往往会去 iconfont 但是今天，我们看了 Martin 的文章之后，就会有一个新的选择—— CSS.GG Github https://github.com/astrit/css.gg star 5751 fork 214 Watch 86 项目介绍 700 + 纯 CSS , SVG & Figma UI Icons 可用在 SVG 精灵图, styled-components , NPM & API 使用方法 通过 npm or yarn 安装最新版本 npm i css.gg yarn add css.gg 使用该包 该包，包含以下目录和文件: Path What it is /css individual *.css icons /scss individual *.scss icons /svg individual *.svg icons /tsx individual *.tsx icons styled-components /all.css all icons compressed in a single file /all.d.ts styled-components /all.fig local figma file same as https://css.gg/fig

背景： 2019 年初由于尚未学习量子力学相关知识，所以处于自学阶段。浅显的学习了曾谨言的量子力学一卷和格里菲斯编写的量子力学教材。注重将量子力学的一些基本概念了解并理解。同时老师向我们推荐了 Quantum Computation and Quantum Information 这本教材，了解了量子信息相关知识。 2019 年暑假开始量子力学课程的学习，在导师的推荐下，从 APS （美国物理学会）和 AIP （美国物理联合会）下载了与量子纠缠（ Quantum Discord ）相关的著名的文献和会议报告，了解了量子信息的发展历程和一些杰出的理论。其中 Unified View of Quantum and Classical Correlations 和 Quantum Discord :A Measure of Quantumness of Correlations 两篇文章影响最为深刻。对量子信息领域有了初步认识。 我也参加了相关的量子相关的报告，譬如 12 月 18 日陆朝阳教授的量子光学与量子计算背景和进程介绍， 2019 年 10 月 9 日郭光灿院士的《量子之问》，这些讲座都激发了我对量子计算、量子通信的兴趣。 我也利用空闲时间自学了 python ，掌握了实验编程所需要的基本技能，强化了自己在编程方面的知识，也学会部分 LATEX 进行论文编写。 在参加项目过程中

IEEE Access 模板 图片编辑 IEEE Access 模板 图片编辑 新手在使用ACCESS进行图文排版过程中，经历的一些绝望的探索。 Step1：在ieee官网上下载ieee access的LaTeX模板 Step2：打开overleaf，点击新建工程，上传下载的exe文件 Step3：找到tex文件开始按照模板内容进行编辑 Step4：遇到图片排版问题。。。。。。。 图片排版问题 由于ieee access 的论文模板是双栏的排版模式，那么就存在两个问题 插入双栏图片 这一个还比较简单，一般上传的图片过大，所以只需要对原图进行缩放处理就好了。 使用下面这句话一般就能解决 方法一：缩放处理 \begin{figure}[htbp] \centering \includegraphics[scale=0.45]{jiao.jpg} //用scale对图片进行缩放，让图片能够在双栏空间放下就ok \caption{Foot movement characteristics} \label{figure} \end{figure} 方法二：直接设置图片的宽度 \begin{figure}[t!] \centering \includegraphics[width=0.5\textwidth]{*.jpg}} //设置width 和 height就能得到想要大小的图片

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,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理。 作者：CDA数据分析师 提到一线城市，大家马上会想到北上广深这四个超级大都市。除此之外，近年来新一线城市这个概念也越来越被大众所熟知。 2013年，财经媒体第一财经提出了提出“新一线城市”的概念，以商业资源集聚度、城市枢纽性、城市人活跃度、生活方式多样性以及未来可塑性作为评判的五大指标，针对全国几百个地级市进行了全新的排名，将未来最有潜力晋升传统一线城市的15个城市称为“新一线城市”。 作为距离一线城市最近的梯队，新一线城市的榜单可以说含金量十足，每年的评选都备受关注。 2020年15座新一线城市包括成都、重庆、杭州、武汉、西安、天津、苏州、南京、郑州、长沙、东莞、沈阳、青岛、合肥、佛山。 其中在人口增量方面：西安由于大幅降低落户门槛，且将西咸新区人口纳入人口总数后，在近3年以新增128.87万常住人口，排名15个新一线城市常住人口增量第一位。常住人口增量连年提升的杭州，则以近3年117.2万的增量，排名新一线城市第二位。 和它们相比，天津近3年以来出现常住人口-0.29万的增长，沈阳3年增长了3万，势头微弱。 那么这15座新一线城市 近20年来的GDP变化趋势如何？ 人口竞争力如何排座次？ 房价又是怎样的？ 今天我们就来用数据全面解读这15座城市。

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,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理。 作者：打磨虾 “迟到”了一个月的高考终于要来了。 正好我得到了一份山东新高考模拟考的成绩和山东考试院公布的一分一段表，以及过去三年的普通高考本科普通批首次志愿录取情况统计。2020年是山东新高考改革的元年，全新的录取模式以及选考科目要求都给考生带来了非常大的挑战。 我正好就本次山东模拟考的成绩进行深入数据分析，用python可视化带大家模拟一下2020高考分数和录取情况。 （代码较长，故只展示部分，完整数据+源码下载见文末） 不同考生的成绩分布图 首先对山东新高考模拟考的成绩进行总体描述： fig = make_subplots(rows=4,cols=2, # 4行2列 subplot_titles=( ' 所有考生 ' , " 物理 " , " 历史 " , " 化学 " , " 地理 " , " 生物 " , " 政治 " ), specs =[[{ ' colspan ' : 2 },None],[{},{}],[{},{}],[{},{}], ]) # specs参数定义了如何分配视图区间， 本案例中的“specs=[[{}, {}],[{'colspan': 2},None]]”表示其他行的两个子图平均分配区间， 第一行的第一个子图占据

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,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理。 时间序列 1、时间序列图 时间序列图用于可视化给定指标如何随时间变化。在这里，您可以了解1949年至1969年之间的航空客运流量如何变化。 # Import Data df = pd.read_csv( ' https://github.com/selva86/datasets/raw/master/AirPassengers.csv ' ) # Draw Plot plt.figure(figsize=(16,10), dpi= 80 ) plt.plot( ' date ' , ' traffic ' , data=df, color= ' tab:red ' ) # Decoration plt.ylim(50, 750 ) xtick_location = df.index.tolist()[::12 ] xtick_labels = [x[-4:] for x in df.date.tolist()[::12 ]] plt.xticks(ticks =xtick_location, labels=xtick_labels, rotation=0, fontsize=12, horizontalalignment= ' center ' ,

　　上一节我学习了SVM的推导过程，下面学习如何实现SVM， 具体的参考链接都在第一篇文章中 ，SVM四篇笔记链接为： Python机器学习笔记：SVM（1）——SVM概述 Python机器学习笔记：SVM（2）——SVM核函数 Python机器学习笔记：SVM（3）——证明SVM Python机器学习笔记：SVM（4）——sklearn实现 　　对SVM的概念理清楚后，下面我们对其使用sklearn进行实现。 1，Sklearn支持向量机库概述 　　我们知道SVM相对感知器而言，它可以解决线性不可分的问题，那么它是如何解决的呢？其思想很简单就是对原始数据的维度变换，一般是扩维变换，使得原样本空间中的样本点线性不可分，但是在变维之后的空间中样本点是线性可分的，然后再变换后的高维空间中进行分类。 　　上面将SVM再赘述了一下，下面学习sklearn中的SVM方法，sklearn中SVM的算法库分为两类，一类是分类的算法库，主要包含LinearSVC，NuSVC和SVC三个类，另一类是回归算法库，包含SVR，NuSVR和LinearSVR三个类，相关模块都包裹在sklearn.svm模块中。 　　对于SVC，NuSVC和LinearSVC 三个分类的库，SVC和NuSVC差不多，区别仅仅在于对损失的度量方式不同，而LinearSVC从名字就可以看出，他是线性分类

用pyecharts绘制出来的面积图、圆环图太有个性了，未免感觉有点“高处不胜寒”。今晚虽然休息，但继用matplotlib绘制折线图之后，我又心血来潮地想用matplotlib来制作一点面积图，因为这在零售行业也是常用的可视化图形之一。具体如下： 绘制常规面积图（饼图）： # 导入库 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 在线显示 %matplotlib inline # 让中文标签正常显示 plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"] # 让负号正常显示 plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False # 调整画布的大小 fig = plt.figure(figsize = (10,10)) # 准备待传入的参数 # 数值 data=[100,125,135,145,150] # 各扇区的我颜色 colors = ["DarkMagenta", "Teal", "pink", "SlateGray", "Tomato"] # 对应的标签 labels = ["蔬菜", "水果", "水产", "猪肉", "综合"] # 直接绘制出一个简单而又原始的饼图 # plt.pie(data, labels = labels) #

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,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理。 作者：爱数据学习社 首先，要知道我们用哪些库来画图? matplotlib python中最基本的作图库就是matplotlib，是一个最基础的Python可视化库，一般都是从matplotlib上手Python数据可视化，然后开始做纵向与横向拓展。 Seaborn 是一个基于matplotlib的高级可视化效果库，针对的点主要是数据挖掘和机器学习中的变量特征选取，seaborn可以用短小的代码去绘制描述更多维度数据的可视化效果图。 其他库还包括 Bokeh（是一个用于做浏览器端交互可视化的库，实现分析师与数据的交互） Mapbox（处理地理数据引擎更强的可视化工具库）等等 本篇文章主要使用matplotlib进行案例分析 确定问题，选择图形 业务可能很复杂，但是经过拆分，我们要找到我们想通过图形表达什么具体问题。分析思维的训练可以学习《麦肯锡方法》和《金字塔原理》中的方法。 这是网上的一张关于图表类型选择的总结。 在python中，我们可以总结为以下四种基本视觉元素来展现图形： 点：scatter plot 二维数据，适用于简单二维关系 线：line plot 二维数据，适用于时间序列 柱状：bar plot 二维数据，适用于类别统计 颜色：heatmap