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科研绘图是数据科学研究者的重要核心技能之一，好的绘图能够清晰明了的让文章易懂易读，甚至得到好的评审意见以及广泛的宣传引用。但由于目前在线网络教程资源存在案例主题不明确、由于相关绘图库更新导致代码失效、使用外部数据集进行案例展示不便于迁移、教程说明质量参差不齐等问题，对学术研究造成了一定的阻碍。
为了尽量缓解上述问题，达到展示即理解的程度，也即Show to Know（Show2Know，简称SK-II），本项目初步调研部分计算机领域的文献，整理开源出了目前深度学习领域常用的12种绘图类型，拟希望从函数详细说明、多案例展示、配色建议等角度，形成一定的高质量教学文档工具，进一步提高科研人的绘图技能，争做“可视化界的神仙水”，欢迎志同道合的同学一起参与贡献！
本项目主要内容：
- 🚀 针对计算机领域的44篇论文进行了初步整理，整合出12种基本绘图类型。
- 🚀 开源了目前100%可运行代码，并保持不断更新多样化的案例。
- 🚀 拟希望详细描述不同绘图类型的不同绘制方法函数。
- 目前拟支持的绘图库：Matlablib、Pyechart
💡 欢迎志同道合的同学积极联系一同参与工具建设！
Tips：我们希望每周坚持分享一个小知识来积累可视化技术的成长，欢迎加入我们。
[2023/08/06] v2.9版本: 更新 Choose Colormap 功能说明 (by Venchili)
[2023/08/06] v2.8版本: 更新 常用论文配色方案 (by Winniy)
[2023/07/23] v2.7版本: 更新 collection 函数说明 (by YasmineLIu)
[2023/07/09] v2.6版本: 更新 colormap 函数说明 (by Venchili)
[2023/06/24] v2.5版本: 更新scatter函数说明
[2023/06/04] v2.4版本: 新增带色表散点图演示笔记整理
[2023/06/02] v2.3版本: 新增Cmap笔记整理。
[2023/06/01] v2.2版本: 新增Marker点形状笔记整理。
[2023/05/25] v2.1版本: Push基本版本，完善文档。
[2023/05/25] v2.0版本: 公开建立初始化Repo。
https://github.com/Winn1y/Show2Know/blob/main/1%20Scatter%20Plot/readme.md
| Marker 点形状 | 可视化 |
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| v |  |
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| $ ... $ |  |
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from matplotlib import colors # 注意！为了调整“色盘”，需要导入colors
rng = np.random.RandomState(0)
x = rng.randn(50)
y = rng.randn(50)
color = rng.rand(50)
sizes = 700 * rng.rand(50)
changecolor = colors.Normalize(vmin=0.4, vmax=0.8)
plt.scatter(x, y, c=color, s=sizes, alpha=0.3, cmap='viridis',norm=changecolor)
plt.colorbar()
plt.show()
- 完成散点图函数说明及案例分析
- 完成基本绘图类型的整体教程说明
- 更新真实论文案例展示
感谢参与开源贡献的同学们～！
Winniy 💻 🎨 🤔 |
Venchili 🐛 |
yaxin LIU 🐛 💻 |