MATLAB实例:散点密度图 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园http://www.cnblogs.com/kailugaji/ MATLAB绘制用颜色表示数据密度的散点图 数据来源:MATLAB中“fitgmdist”的用法及其GMM聚类算法,将数据保存为gauss.txt 1. demo.m % 用颜色表示数据密度的散点图 data_load=dlmread('E:\scanplot\gauss.txt'); X=data_load(:,1:2); scatplot(X(:,1),X(:,2),'

系统自带的数据表格(存放在github上https://github.com/mwaskom/seaborn-data),使用时通过sns.load_dataset('表名称')即可,结果为一个DataFrame. print(sns.get_dataset_names()) #获取所有数据表名称 # ['anscombe', 'attention', 'brain_networks', 'car_crashes', 'diamonds', 'dots', 'exercise', 'flight

conda  install seaborn  是安装到jupyter那个环境的 1. 整体风格设置 对图表整体颜色.比例等进行风格设置,包括颜色色板等调用系统风格进行数据可视化 set() / set_style() / axes_style() / despine() / set_context() import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns % ma

来源:https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/figure.html?searchHighlight=figure&s_tid=doc_srchtitle figure 创建图窗窗口 全页折叠 语法 figure figure(Name,Value) f = figure(___) figure(f) figure(n)   说明 figure 使用默认属性值创建一个新的图窗窗口.生成的图窗为当前图窗. 示例 figure(Name,Value) 使用一

来源:https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/figure.html?searchHighlight=figure&s_tid=doc_srchtitle figure 创建图窗窗口 全页折叠 语法 figure figure(Name,Value) f = figure(___) figure(f) figure(n)   说明 figure 使用默认属性值创建一个新的图窗窗口.生成的图窗为当前图窗. 示例 figure(Name,Value) 使用一

当我们在绘制散点图的时候,可能会遇到点特别多的情况,这时点与点之间过度重合,影响我们对图的认知.为了更好地反映特征,我们可以加上点的密度信息,比如在原来散点所在的位置将密度用热图的形式呈现出来,再比如在主图的边缘加上直方图等来反映密度.具体实现如下: 先导入数据,除了ggplot2,还有一个ggExtra包 library(ggplot2) library(tidyverse) library(ggExtra) df=read.table("20191126P31_HTODemux_CiteFu

ggplot2绘图系统--几何对象之直方图.密度图 1.直方图 参数. geom_histogram(mapping = , data = , stat = 'bin', #统计变换,概率密度为density position = 'stack', binwidth = , #条柱宽度 bins = , #条柱数目,默认30 na.rm = FALSE, show.legend = NA, inherit.aes = TRUE ) 示例. ggplot(diamonds,aes(carat))+

使用axes函数在matlab绘图中实现图中图的绘制 有时为了对细节进行详细说明,需要在一个较大坐标轴上绘制一个小图来对局部进行放大以阐述结果. 这可以通过调用axes函数实现. 下面通过绘制 y=1/(t-3) 的曲线举例说明该函数的使用方法. 程序如下: clc;clear;close all;                                                                                                    

数据分布图简介 中医上讲看病四诊法为:望闻问切.而数据分析师分析数据的过程也有点相似,我们需要望:看看数据长什么样:闻:仔细分析数据是否合理:问:针对前两步工作搜集到的问题与业务方交流:切:结合业务方反馈的结果和项目需求进行数据分析. "望"的方法可以认为就是制作数据可视化图表的过程,而数据分布图无疑是非常能反映数据特征(用户症状)的.R语言提供了多种图表对数据分布进行描述,本文接下来将逐一讲解. 绘制基本直方图 本例选用如下测试集: 直方图的横轴为绑定变量区间分隔的取值范围,纵轴则表

人群计数的方法分为传统的视频和图像人群计数算法以及基于深度学习的人群计数算法,深度学习方法由于能够方便高效地提取高层特征而获得优越的性能是传统方法无法比拟的.本文简单了秒速了近几年,基于单张图像利用CNN估计人群密度图和计数的方法. 传统的人群计数方法 传统的人群计数方法可以分为两类,基于检测的方法和基于回归的方法. 基于检测的方法 早期的计数方法主要是基于检测的方法,使用一个滑动窗口来检测场景中的人群,并统计人数. 基于检测的方法可以分为两类: 基于整体的检测,训练一个分类器,利用从行人全身提

直方图用于展示数据的分布情况,x轴是一个连续变量,y轴是该变量的频次. 下面利用Nathan Yau所著的<鲜活的数据:数据可视化指南>一书中的数据,学习画图. 数据地址:http://datasets.flowingdata.com/crimeRatesByState2005.csv 以下是这个数据文件的前5行: state murder forcible_rape robbery aggravated_assault \ 0 United States 5.6 31.7 140.7 291

由于直方图受组距(bin size)影响很大,设置不同的组距可能会产生完全不同的可视化结果.因此我们可以用密度平滑估计来更好地反映数据的真实特征.具体可参见这篇文章:https://blog.csdn.net/unixtch/article/details/78556499. 还是用我们自己创建的一组符合正态分布的数据来画图. 准备工作:先导入matplotlib,seaborn和numpy,然后创建一个图像和一个坐标轴 import numpy as np from matplotlib im

本文属于图神经网络的系列文章,文章目录如下: 从图(Graph)到图卷积(Graph Convolution):漫谈图神经网络模型 (一) 从图(Graph)到图卷积(Graph Convolution):漫谈图神经网络模型 (二) 从图(Graph)到图卷积(Graph Convolution):漫谈图神经网络模型 (三) 恭喜你看到了本系列的第三篇!前面两篇博客分别介绍了基于循环的图神经网络和基于卷积的图神经网络,那么在本篇中,我们则主要关注在得到了各个结点的表示后,如何生成整个图的表示.其

接触到D3.JS,感觉在图表方面实现的很好,于是深入了解了一下,想在项目中使用, 可是当看到DEMO时才发现,基本上所有的DEMO都是基于SVG,虽然D3.JS声称支持CANVAS,可并没有发现一例使用canvas的DEMO, 于是呼,自己开始研究,通过研究发现,使用起来还是很简单的.先上图,教程接下来更新: 直方图 等高线图 散点图 伪彩图 密度图

文章目录 4 核密度图Densityplot 1. 基础核密度图绘制 Basic density plot 2. 核密度图的区间控制 Control bandwidth of density plot 3. 多个变量的核密度图绘制 Density plot of several variables 4. 边际核密度图 Marginal Density plot 4 核密度图Densityplot (代码下载) 核密度图显示数值变量的分布.它只需要一组数值作为输入.它非常类似于直方图.在seabo

MATLAB程序: x=-1:0.1:1; [x y] = meshgrid(x); %grid data = load("filename.txt"); figure mesh(x,y,data) %三维图 view([90,90]) %三维图的俯视图得到相应的二维图 三维图 二维图

所用的函数非常简单,只需要用到mesh函数,示例代码如下: Ima=imread('F:\pathto\test.jpg'); surf_ima = surf(rgb2gray(Ima)); %黑色的3D图 title('3D') mesh_ima = mesh(rgb2gray(Ima)); %有色彩的3D图 参考链接:https://cn.mathworks.com/matlabcentral/answers/17998-image-processing-how-can-i-create-a

%%各时段电量需求 clc close all clear all cost_gd = [2200 1800 3800 4600]; cost_bj = [2.7 2.2 1.8 3.6]; cost_qd = [4000 1500 2500 1000]; fontsize = 24; axes('Parent',figure,'FontSize',fontsize); t=1:length(cost_gd); yyaxis left ; ylim([0,5000]); xlim = ([-2,

绘制散点+连线图: http://www.cnblogs.com/aaronhoo/p/5150596.html http://zhidao.baidu.com/link?url=Q1b7NG8eEz-e-pg5PonP1M0A70sctCvfMgyvtjbu7jdGzRQX5TTpg5vqKEvRb1Vc7iRQ2BBp9h--rKHsYLoxH_ 其他参考: http://blog.csdn.net/baibaibai66/article/details/51260759 http://ww

案例:之前跑过的程序 已经生成了多个matlab图,现在需要进行合并到一个图中. 解决方案,利用图像句柄把figure图像中的参数读入到内存中,然后重新subplot绘制. 程序如下: clc;clear; open(‘./test_1.fig’) figure_info=findall(gcf,’type’,'line’); xdata1 = get(figure_info,’xdata’); ydata1 = get(figure_info,’ydata’); color1 = get(fi