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图（2）
图的深度优先遍历 所谓图的遍历，及时对节点的访问。一个图有很多节点，如何遍历这些节点需要特定策略。 一般有两种访问策略： （1）深度优先遍历 （2）广度优先遍历 1.图的深度优先搜索（Depth First Search）DFS （1）深度优先遍历，从初始访问节点出发，初始访问节点可能有多个邻接点，深度优先遍历的策略就是首先访问第一个邻接点 例如：v1作为第一个初始访问节点，再假设的下一个节点是v2 那么就是 v1 -> v2。如果需要继续往下访问邻接点，则从v2开始作为初始节点继续往下找到v3，而并非重新回到v1。 顶点个数 int n = 5; string[] vertexs = { "A", "B", "C", "D", "E" }; //创建图对象 图的广度优先搜索（Broad First Search）BFS 类似于一个分层搜索的过程，广度优先遍历需要使用一个队列保持访问过的节点顺序，以便按这个顺序来访问这些节点的邻接节点。
24810编辑于 2022-12-07 - 来自专栏java系列博客
UML——类图2
1、什么是类图 类图(Class diagram)主要用于描述系统的结构化设计。类图也是最常用的UML图，用类图可以显示出类、接口以及它们之间的静态结构和关系。 2、类图的元素 在类图中一共包含了以下几种模型元素，分别是：类（Class）、接口（Interface）、依赖（Dependency）关系、泛化（Generalization）关系、关联（Association
1.4K50发布于 2018-06-13 - 来自专栏python数据分析实践
Matplotlib类别比较图（2）
1、棉棒图(棒棒糖图） 棉棒图传递了柱状图和条形图相同的信息，只是将矩形换成线条，这样可以减少展示空间，重点放在数据上，看起来更加简洁美观。相对于柱状图，棉棒图更加适合用于数据量较多的情况。 ，对于水平棉棒图，对应的是y轴位置，默认为heads长度。 间断条形图 间断条形图是在条形图基础上绘制的，主要可视化数据在时间维度上的变化情况。 又被称为蜘蛛图、极地图或星图。 = 'simsun', fontsize = 14) ---- 示例2：具有填充颜色效果的雷达图。
1.6K10编辑于 2023-02-23 - 来自专栏网络收集
图表4 饼图（2）
type: 'pie', data: pieData, selectedMode: 'multiple', // selectedOffset: 30 }]}图片圆环radius饼图的半径 ：数组的第一项是内半径，第二项是外半径, 通过 Array , 可以将饼图设置为圆环图var option = { series: [{ type: 'pie', data: pieData , radius: ['50%', '70%'] }]}图片3.饼图的特点饼图可以很好地帮助用户快速了解不同分类的数据的占比情况
67310编辑于 2022-06-16 - 来自专栏数据科学（冷冻工厂）
Matplotlib可视化50图：气泡图（2）
导读 本文[1]将学习如何使用 Python 的 Matplotlib 库通过示例绘制气泡图。 简介 气泡图是散点图的改进版本。在散点图中，有两个维度 x 和 y。 这样，气泡图比二维散点图在视觉上提供了更多信息。 数据准备 对于本教程，我将使用包含加拿大移民信息的数据集。它拥有从 1980 年到 2013 年的数据，其中包括来自 195 个国家/地区的移民人数。 Canada by Citizenship', skiprows=range(20), skipfooter=2) plt.xlabel("Years", size=14) plt.ylabel("Number of immigrants", size=14) plt.show() scatter 现在，绘制气泡图。
1.8K40编辑于 2023-02-27 - 来自专栏生信补给站
ggplot2-点图
geom_point(colour="pink", size = 4, show_guide = TRUE) + geom_point(aes(shape = factor(cyl))) 参考书籍：021-ggplot2-
53210发布于 2020-08-06 - 来自专栏陶然同学博客
【JavaScript】案例2：轮播图
本期介绍 本期主要介绍案例2：轮播图 文章目录 1. 需求说明 2. 每 2 秒切换一次图片。 2.
65930编辑于 2023-02-27 - 来自专栏python数据分析实践
matplotlib动画制作（2）—气泡图与条形图
2.1 动态气泡图 现有100种类型产品数据1911-2010产量信息，数据格式如下： 利用FuncAnimation制作每一种产品的气泡动态图，流程为 1）颜色标识 2）气泡循环 3）细节调整 import FuncAnimation import random #使用random创建100种颜色 def create_color(): color_element = ['1','2' 2.2 动态条形图 以下数据集记录了A-N国1995-2015人口变化，绘制时间段内的人口变化柱状图： 考虑到动态变化存在柱状图互相交换问题，为了优化展示效果，采用pandas_alive库进行绘制 这里为10，表示只显示前10的国家人口 动态条形图 如果要求为柱状图，添加orientation参数即可 sel_df.plot_animated(filename = r"C:\Users\28798 \Desktop\pop2.gif", n_visible = 10, orientation = 'v') 如果为饼状图，需要添加kind、rotatelabels等参数，数据采用pandas_alive
85310编辑于 2023-10-25 - 来自专栏R语言学习
ggplot2绘制玫瑰图
element_line(size=0.25), + axis.text.x=element_text(size = 13,colour="black",angle = myAngle)) 4.png 2绘制不带空心的玫瑰图 + axis.text.x=element_text(size = 13,colour="black",angle = myAngle)) image.png 3绘制带空心的玫瑰图
1.6K00发布于 2020-09-20 - 来自专栏杂七杂八
Matplotlib 绘2D图
(-2*np.pi, 2*np.pi) y1 = np.sin(x) y2 = np.cos(x) # 子图 1 plt.subplot(2, 2, 1) plt.plot(x, y1, 'k') # 子图 2 plt.subplot(2, 2, 2) plt.plot(x, y2, 'r') # 子图 3 plt.subplot(2, 2, 3) plt.plot(x, y2, 'y') # 子图 4 plt.subplot(2, 2, 4) plt.plot(x, y2, 'g') plt.show() 更为高级的子图画法 首先需要了解一下基础知识 画图需要生成一个figure(可理解为画布或进程 = np.sin(x) y2 = np.cos(x) # 大图 plt.axes([.1, .1, .8, .8]) plt.plot(x, y1, 'k') # 小图 plt.axes([.6, y_bar = [0.5, 0.6, 0.7, 0.4, 0.6] #柱形图纵坐标 bars = plt.bar(x_bar, y_bar, color='blue', width=2) # 绘制柱形图
2.9K50发布于 2018-04-27 - 来自专栏生物信息学、python、R、linux
ggplot2实现哑铃图
哑铃图（Dumbbell Chart），也叫DNA图。当我们想要比较不同指标不同组的情况可用多个“哑铃”表示。另外，如果想表示某一组在不同条件下的变化情况也可以用这种方法。哑铃图如下图所示： ? 在R中实现可以考虑用ggalt这个包（基于ggplot2）。 y=Area, yend=Area), color="#b2b2b2 pct_2013))+ geom_text(aes(x=pct_2014, label=pct_2014), color="black", size=2, 最后加上 coord_flip() 可以将图片翻转为竖着的哑铃图。
84220发布于 2020-05-18 - 来自专栏数据小魔方
sparklines迷你图系列2——Performance
昨天跟大家分享了关于sparklines迷你图插件的的第一类图表类型，尺度（Scales）图表类型，今天要分享的是第二个图表类型——在项目标管理中使用频率非常高的子弹图（Bullet）。 以下是官方指导文档中的关于子弹图的参考示例： ? 以下是完整的子弹图函数语法公式：（不熟练的情况还是需要打开函数输入框，如果很熟练的话，你可以直接在单元格中输入整条语法） =bulletchart(D3,85,100,80,60,83,10,9868950 一排整齐划一的迷你字段图就出炉了。 ? 至于倒子弹图（Reverse Bullet）,打开看了一下，语法与刚才做的普通子弹图语法参数均一样，可是输完参数跑的时候VBA报错，不知何故。
1.2K60发布于 2018-04-11 - 来自专栏CodeNone
【多图慎入】Git（2）
），最常用的就是以下几种 啥都不加，输出全部且冗长 输出前几个，git log -p 单行输出，git log --oneline 当然是可以组合的，git log --oneline -2 自然就是单行输出前2条记录。
46120编辑于 2022-09-22 - 来自专栏完美Excel
Excel图表学习：漏斗图2
在前面的文章《Excel图表学习67：4步绘制漏斗图》中，我们讲解了绘制漏斗图的技巧，今天，我们再举一例。这个示例来自于www.sumproduct.com。 漏斗图实际上是条形图的一种形式，两者之间的区别在于漏斗图中的条形位于绘图区幅面的中心，而不是开始于垂直轴。 漏斗图可用于显示跨阶段或类别的值。 图1 首先，对数据进行整理，找到数量中最大的数为1057，将该数输入到单元格B11中，在“数量”列的左侧添加一列数据，然后在单元格C4中输入公式： =B11/2-D4/2 下拉至单元格C9，结果如下图2 图2 选择数据单元格B4:D9，单击功能区“插入”选项卡“图表”组中的“堆积条形图”，结果如下图3所示。 图3 单击选择系列1，再单击右键，选择“设置数据系列格式”命令，设置如下图4所示。 图6 结果如下图7所示。 图7 单击选择垂直坐标轴，再单击右键，选取“设置坐标轴格式”命令，选择“逆序类别”，如下图8所示。
2.7K30编辑于 2022-11-16 - 来自专栏生物信息学、python、R、linux
ggplot2循环出图
在用ggplot画图的过程中，我们常常希望能够循环某个变量同时画很多图。如我们的数据是testdata ? ggplot里面的其他变量也要改成字符串的形式，即可以很容易的实现循环出图。 即 ? 写成一个function，适用于下次直接进行基因表达查询 ?
2.3K40发布于 2020-04-01 - 来自专栏R语言数据分析指南
ggsankey绘制桑基图(2)
❝本节再来介绍使用「ggsankey」绘制桑基图，下面小编就通过一个具体案例来介绍如何绘制此图； library(tidyverse) library(ggsankey) library(wesanderson
1K10编辑于 2022-12-20 - 来自专栏数据小魔方
创意玫瑰图2(Rose Chart)
今天跟大家分享另一种创意玫瑰图的制作方法！ ▽ 本例所要讲的玫瑰图，制作方法稍微麻烦一点，主要是在数据组织环节比较繁琐，但是没有涉及到VBA的问题，所以只要动手，还是很容易的就能做出来。 本例一共有六个数据，要制作玫瑰图需要把六组平均分布在360的园内，每个数据占据60度扇区范围，每一扇区的角度都是60度，扇区的半径代表数据的大小。 （图有点长，别打我~~~） ? 六列数据的填充是通过if+and函数实现的（当然本例数据不多，手动错位排列也可行） 然后选中A5：G364单元格区域，插入填充雷达图。 ? ? 玫瑰图已经呈现出我们想要的效果了，接下来删除雷达图的数据标签、纵坐标轴。 ? 继续修改雷达图的网格线颜色，不同扇区边框线的颜色。最后把图表区填充一个淡浅色的颜色当做图表背景，一个玫瑰图就完成了。 ?
1.2K60发布于 2018-04-10 - 来自专栏图形学与OpenGL
实验2 柱状图生成
一．实验目的： 学习与掌握柱状图生成方法 二．实验内容： 阅读《鲜活的数据》第４章4.2.1节内容，掌握柱状图的生成方法； 根据国家统计局网站上的房地产价格数据（http://data.stats.gov.cn cn=C01）生成一份有关房地产价格的柱状图； 根据柱状图与房地产数据简单写一份房地产价格变化的总结说明。 三. 参考资料： 《鲜活的数据》下载链接： 1. 51CTO: http://down.51cto.com/data/1176619（需要注册才能下载，不过免费）； 2. CSDN: http://download.csdn.net/download/zhuxu1234/7437473（需要积分2分）；
90650发布于 2018-10-09 - 来自专栏R语言数据分析指南
ggplot2优雅绘制曼哈顿图
计算Bonferroni校正后的显著性阈值。这是通过将0.05除以GWAS数据中的行数（即测试的总数）来实现的，用于调整多重比较的影响。
56510编辑于 2024-01-10 - 来自专栏优雅R
ggplot2 案例：赫罗图
今天的推文是个 ggplot2 案例，不过也是一个动态图表，在开始敲今天的代码之前我们先了解一下什么是“赫罗图”？ 首先可以从知识星球下载附件，附件中有本文需要的两个数据： hygdata_v3-1.csv hygdata_v3-2.csv 我们使用 readr 包把这两个数据集读入 R 中并使用 rbind 函数进行行连接 ： setwd("~/Desktop/赫罗图") library(tidyverse) library(ggplot2) # 读入数据 # 发现这个数据使用 read_csv 读取的时候有点问题，ci 重命名为 ci，spect 重命名为 absmag catalog <- rbind( read_csv("hygdata_v3-1.csv"), read_csv("hygdata_v3-2. 为此，我们先生成一列随机数： catalog$randomseed <- runif(nrow(catalog), min = 0, max = 2 * pi) image.png 我们先绘制一幅静态图
2.6K40发布于 2020-07-06
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