标签: visualization

我的问题几乎与这个问题完全相似.但是,我对答案不满意,因为我想生成一个实际的热图,而不是明确地对数据进行分级.

确切地说,我想显示散点数据和自定义内核(例如1/x ^ 2)之间卷积的结果.

我应该如何用matplotlib实现这个？

编辑:基本上,我所做的就是这个.结果就在这里.我想保留一切,轴,标题,标签等.基本上只是改变情节就像我描述的那样,同时尽可能少地重新实现.

我正在试图绘制一些泥地图.我使用python和graphviz得到类似的东西:

http://img23.imageshack.us/img23/5222/arrasz.png

正如您所看到的,我们有一些位置并且进入N/S/W/E/Up/Down我们将前往其他位置.

用graphviz绘制这张地图是否有可能将北方位置设置为南方,而位于西方位置右侧的东方位置？

我的意思是这样的:

some        --- E --->   some
location   <--- W ---    location 2
                            .
                           / \   |
                            |    |

                            N    S

                            |    |
                                \ /   
                                 `
                          some location 3

或者也许有一些比graphviz更好的自动绘制工具？

我有男女学生的数学考试成绩样本.我想为每个性别绘制QQ图,看看它们是否都是正态分布的.我知道如何绘制整个样本的QQ图,但我怎么能单独绘制它们？

我有一个约300个IP地址的列表,我想在世界地图上绘制.你能粗略解释一下如何用Python做到这一点吗？

编辑:我也对问题的可视化部分感兴趣

我正在使用QMediaPlayer播放音频,并希望可视化音频电平(例如,在此视频中).
我已经从Qt 4文档中找到了一个例子,但他们手动生成信号,我发现无法通过QMediaPlayer获取音频输出缓冲区.
我应该如何解决这个问题/是否有其他音频库(crossplatform)可以实现这一目标？

谢谢

反正有没有原生的R boxplot函数为顶部和底部框生成不同颜色的箱形图？像这样的东西:

这是我提出的功能:

h.boxplot <- function(..., col.top='orange', col.bottom='yellow', col.scheme='none'){
    cols = c(col.top, col.bottom)
    if(col.scheme != 'none'){
      cs =  list(blue=c('#0071c1', '#3198ff'), green=c('#008001', '#99cc00'), yellow=c('#ffcc00', '#cc9900'))
      stopifnot(col.scheme %in% names(cs))
      cols = cs[[col.scheme]]
    }

    bx<-boxplot(..., col = "white", lty=1, boxlwd=0.00001)
    n = length(bx$names)

    rect(1:n-.4, bx$stats[2,], 1:n+.4, bx$stats[3,], col=cols[2], border=NA)
    rect(1:n-.4, bx$stats[3,], 1:n+.4, bx$stats[4,], col=cols[1], border=NA)
    return(bx)
}

# Examples
data = list(A=1:10, B=20:50)
h.boxplot(data, col.scheme='green', outline=F, frame=F)
h.boxplot(data, col.scheme='blue', outline=F, frame=F)

应该给出类似的东西:

我正在使用Chartist进行浏览器可视化.

这里的要求是我需要在X轴和Y轴上添加标题,以便观众知道每个轴代表什么.但是我浏览了Chartist的在线文档,但没有找到关于此的文档.我错过了什么,或者Chartist不支持此功能？如果它不受支持,有没有办法解决这个问题？

我正在使用seaborn pairplot绘制我的数据点的不同维度的散点图.但是,我希望数据点的标记具有与数据点的一个维度相对应的大小.我有以下代码:

markersize = 1000* my_dataframe['dim_size'] / sum(my_dataframe['dim_size'])

sns.set_context("notebook", font_scale=1.5, rc={'figure.figsize': [11, 8]})
sns.set_style("darkgrid", {"axes.facecolor": ".9"})

kws = dict(s=markersize, linewidth=.5, edgecolor="w")

sbax = sns.pairplot(my_dataframe, hue='dim_hue' x_vars=['dim_1', 'dim_2'], y_vars=['dim_3', 'dim_4'], size=5, plot_kws=kws)

axes = sbax.axes
for a in axes.flatten():
    a.set_ylim([0,1])
    a.set_xlim([0,1])

如果我这样做print(kws),我在字典中看到尺寸都是不同的,从40到2000不等.但是,图上的标记都是一样的.有没有办法实现我想要的？

顺便说一句,lmplot如果我设置参数,这非常有效scatter_kws={"s": markersize}.

谢谢!

我试图在pyspark中可视化决策树结构.但所有工具都用于数据.我找不到任何可视化树形结构.或者有没有办法可以使用规则来形象化toDebugString？

我有一个功能：

vis = function(df, x){
p1 <- ggplot(df, aes(x)) + geom_line(aes(y = v2))
p1
}

我有一个数据框：

df = data.frame(v0 = c(1,2,3), v1 = c(2,3,4), v2 = c(3,4,5))

我想生成图：（1）v2 vs v0，（2）v2 vs v1。

所以我尝试了：

vis(df, v0) // not work
vis(df, v1) // not work
vis(df, "v0") // not work
vis(df, "v1") // not work

非常感谢任何想法！