plt.yticks([])plt.subplot(224),plt.imshow(blur_1[:,:,::-1]),plt.title('Bilateral')plt.xticks([]),

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Analysis》最新中文版来了！python可视化52|最有价值50图表（python实现代码分享）详解Python列表推导式|迭代器|生成器|匿名函数Jupyter

#指定cstride和rstride的值ax2.set_xlabel('x')ax2.set_ylabel('y')ax2.set_zlabel('z')ax2.set_box_aspect((2,

Matplotlib教程，可以满足许多领域的可视化需求。共12个章节，本文为第8～10章节。❤️本文速览目录8、饼图

Matplotlib教程，可以满足许多领域的可视化需求。共12个章节，本文为第5～7章节。👆本文速览👆

hspace=.25)#分面为4张图展示不同线型，分面此处使用GridSpec()方法#还可以使用subplot()、add_subplot()方法linestyles

算法进阶（侵删）-END-干货直达：Python可视化、R可视化、Python精进、图解统计学、机器学习、科研等～微信交流备注来意(交流群、合作等等)

https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simplejupyter

「pythonic生物人」👇系统分享数据科学干货，下划线点击直达👉：Python可视化、R可视化、Python精进、图解统计学、机器学习等，一起来精进吧！Matplotlib中提供了两种绘图方法：类似MATLAB方法：使用matplotlib.pyplot；面向对象方法：主要使用matplotlib.figure.Figure和matplotlib.axes.Axes。本文详解matplotlib.pyplot方法废话不多说，本篇效果图，上图参考了matplotlib.org，pythonic生物人做了很多修改。通过上图可以轻松学会Figure、title、subplot、axis、grid、legend、ticker、patches、annotate、artist、text等使用。图中蓝色字体的大部分方法之前都详细介绍过👉Python可视化笔记43篇合集强烈建议结合一图胜千言，200行代码图解Matplotlib

Analysis网上比较火的是下方左边第二版本，本次分享最新版本（第3版），有很大更新，该书为ggplot2作者Hadley

参考资料https://www.liaoxuefeng.com/wiki/1016959663602400/1017318207388128Intermediate

设置x，y轴刻度间隔ax.xaxis.set_major_locator(MultipleLocator(1.000))

NumPy是Python中诸多数据科学库的重要基础，例如，pandas，OpenCV，TensorFlow等，学习NumPy对其它NumPy依赖数据科学库意义重大👇。本文翻译一篇不错的NumPy基础图解教程，从一维数组(向量)，二维数组(矩阵)和多维数组(3维及更高维数组)介绍NumPy。原文：NumPy

https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/2、conda系统相关命令查询某个conda命令帮助文档【最有用命令】

Falseeval()int()转整数对象open()读文件str()转字符串breakpoint()exec()isinstance()判断是否是类的一个实例方法ord()返回Unicode

年于芝加哥大学获得神经生物学方向博士学位（真是生物人遍布各行各业）。2005年供职于芝加哥的一家投资公司，从事量化分析。之后以董事的身份创立了专为数据科学赞助的非盈利组织NumFOCUS

早在2020年底就关注了这本开源书籍，一直想动手翻译，但是一直没动，发这篇文章的目的也就当给自己立个Flag，希望能督促自己把这本书翻译吸收了。翻译初衷Matplotlib很重要：Matplotlib特别在scientific

print(x*y)#函数定义for_multi(10,12)#调用函数1202、编写函数说明文档说明文档置于函数开头处，作为函数的一部分存储起来，通过函数名.__doc__可查看说明文档。def

历史文章👉250+原创大合集2步星标pythonic生物人👇，原创干货第一时间送达！2步星标「pythonic生物人」👆本文详细梳理python中字典（dict）和集合（set）的基本用法。本文目录1、字典（dict）字典创建字典使用返回字典中元素个数判断字典是否存在某个键取出键对应的值修改键对应的值删除字典的某个键值对返回某个键对应的值，不存在设置默认值替代删除键对应的值取出字典中所有键值对取出字典中所有键返回字典所有键组成的列表取出字典中所有值取出字典中的值并将删除删除字典中所有的键值对字典浅复制2、集合（set）集合创建集合使用两个集合求并集：使用符号&或者union函数两个集合求差集：使用符号-或者difference函数求两个集合中不同时存在的元素：使用符号^或者symmetric_difference函数求集合元素个数：len(set)成员资格判断a集合和b集合是否有共同元素（相交）：使用isdisjoint判断a集合是否属于或等于b集合：使用符号和issuperset函数元素x添加到a集合中：a.add(x)移除集合a中元素x：a.remove(x)移除集合a中元素x：a.discard(x)任意移除集合a中的一个元素:a.pop()清空集合a元素：a.clear()正文开始啦1、字典字典（dict）是python中的映射容器。字典中存储键（key）值（value）对，通过键调用值，键具有唯一性，值可以不唯一；每个键值对之间使用逗号分隔，键与值之间使用顿号分割；列表、集合、字典因为可修改所以不能作为字典的键；字符串、数值、元组不可修改可以作为字典的键。字典创建#{}直接创建In

"Hello"[1:]="o"---------------------------------------------------------------------------TypeError

#标准库路径'/home/software/anaconda3/lib/python3.7/site-packages'，#标准库路径'~/biosoft/'#自己添加路径]2.包（库）建立一个包

续前篇👉中国人自己的可视化利器：Pyecharts，本期分享另一个国人可视化工具PyG2Plot。介绍之前，先梳理下G2、G2Plot、PyG2Plot三者关系，G2：一套由蚂蚁集团数据可视化团队（AntV）开发，基于图层图形语法（the

交互器初始化iren.Initialize()ren.ResetCamera()ren.GetActiveCamera().Zoom(1.5)renWin.Render()#

本文分享Python可视化生态中小编喜爱度排名第三的工具plotly.express，仅次于Matplotlib、Seaborn。该篇为入门篇，精进看下一篇。本文目录1、plotly.express靓图速赏Dash渲染（plotly.express一大亮点）结果保存为一个网页，不会代码也可轻松操控数据和可视化，如下。极坐标图地图折线图树状图立体图交互箱图矩阵图漏斗图平行坐标图边缘图更多图～2、plotly.express简史本文主角是plotly.express，介绍之前先说说plotly，plotly是一个发布于2013年、开源的可视化库，目前支持Python、R、JavaScript语言的API；支持Python、Julia

R绘图本文目录正题前的灵魂三问：pyecharts是什么鬼？pyecharts和数据分析又有什么关系？pyecharts碉在哪？【强烈推荐直接看倒数第二节】pyecharts

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R绘图本文分享一个可爱的python可视化工具，如其名「cute」charts，是pyecharts作者开发的，风格是这样的：萌萌哒～

"d"])df2.plot.bar()5、堆积条形图df2.plot.bar(stacked=True)6、水平堆积条形图df2.plot.barh(stacked=True)7、直方图df4

指数、开方等6.7、刻度字体等属性设置7、ggplot2图例设置7.1、默认图例7.2、三种方法不显示图例7.3、修改图例显示顺序7.4、去掉图例标题7.5、图例标题属性修改（legend

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"pythonic生物人"的第161篇分享本文R可视化「111个实例代码」部分分享，挺可惜的，因为版权的原因，作者只放出了部分数据。「文中绘图依赖数据及代码」：关注公众号：“

fontsize=18)plt.legend()plt.show()更多核密度图：「Python可视化23|seaborn.distplot单变量分布图(直方图|核密度图)」25、山峰叠峦图(Joy

(上)Python可视化24|seaborn绘制多变量分布图（jointplot|JointGrid）library(ggplot2)library(ggExtra)data(mpg,

Wickham主导书籍简介（更详细介绍见今天的第二篇推送）：《ggplot2：数据分析与图形艺术》，即ggplot2:

ax.set_yticks(np.arange(1,80,10))ax.set_axisbelow(True)ax.grid(linewidth=0.125)star14、violin

所有可能的结果数」❞2次抛硬币实例计算概率两次抛硬币结果「都为正面（HH）的概率」如上图，为两次结果都为正面的次数/所有可能的结果数

"pythonic生物人"的第125篇分享。❝本文汇总之前所有的「Python可视化保姆级笔记43篇」，加上简单介绍，方便查询。为什么我会写这么多篇的Python可视化笔记，起因是年初为了给SCI绘图，尝试了一下Python的Matplotlib，感觉很好用，然后就将「Matplotlib、Seaborn、Pygal、Plotnine」系统梳理了一遍。详细请点原文，精进请去官网。❞往期精彩❝「NGS基础」笔记合集~~「更新ing」「Python」数据科学基础笔记27篇合集「Perl」基础与生物信息学笔记19篇合集「R基础及可视化」笔记25篇全集❞本文目录❝Python可视化43|plotnine≈Python版ggplot2Python可视化|Matplotlib40-LaTeX

"pythonic生物人"的第124篇分享。本文汇总之前写的「Perl基础笔记19篇」。往期精彩R基础及可视化25篇全集Python数据科学基础27篇合集NGS合集本文目录Perl笔记目录Perl笔记简介

Notebook-(入门篇)更多好文：R基础及可视化教程全集-这很凡尔赛Python可视化|Matplotlib39-Matplotlib

"pythonic生物人"的第120篇分享。参考「现代统计图形」谢益辉介绍30个基础统计图「绘制原理」+「使用场景」+「code」1-22图基于R语言「graphics包」1、直方图（Histogram）2、箱线图（Box

italic(colors())))dev.off()sample()随机抽取颜色palette()修改默认色盘颜色生成和转换函数rgb()红绿蓝三原色混合来构造颜色#rgb使用实例xx

genres")ggbarstats功能类似于ggpiestats，图形非常好康。set.seed(123)library(ggplot2)#

grouped_ggbetweenstatsggstatsplot还有一个重要函数grouped_ggbetweenstats，可以很方便的展示数据集子集的分布差异，一些参数。function

SHEET高清png图获取：公众号回复ggcc即可免费获取。本文结束，更多好文：Python可视化|Matplotlib39-Matplotlib

"pythonic生物人"的第113篇分享。本文介绍ggplot2

"pythonic生物人"的第111篇分享。本文系统介绍ggplot2的自带主题（Themes）及主题个性化，续前篇。本文目录11、主题（Themes）自带主题个性化主题

"pythonic生物人"的第110篇分享。本文系统介绍ggplot2的坐标系（coord）、分面（facet）。本文目录9、坐标系（coord）