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基于科研论文导向的可视化绘图集锦

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"目标成为可视化界的神仙水SK-II"

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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 KnowShow2Know,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[每个月底]坚持分享一个小知识来积累可视化技术的成长,由于平日有繁重学业压力,更新内容不会一次性更新太多,但积少成多,欢迎加入我们。

新闻

[2024/04/27] v4.3版本: 更新 实现论文中批量组合多个小图片脚本用于快速example展示[14 Multi-Image-To-One] 知识点 (by Winniy)

[2024/03/29] v4.2版本: 更新 JoyPlot 重叠山峦图 知识点 (by Venchili)

[2024/02/23] v4.1版本: 更新 曲线图带文本及公式指向 知识点 (by Winniy)

[2024/01/29] v4.0版本: 更新 seaborn绘制热图 知识点 (by Venchili)

[2024/01/08] v3.9版本: 更新 拟合曲线 知识点 (by YasmineLIu)

[2023/12/22] v3.8版本: 更新 95%置信区间绘制图案例 知识点 (by Winniy)

[2023/12/08] v3.7版本: 更新 2D直方图细节 知识点 (by Venchili)

[2023/11/27] v3.6版本: 更新 桑基图函数说明 知识点 (by YasmineLIu)

[2023/11/10] v3.5版本: 更新 T-SNE绘制 知识点 (by Winniy)

[2023/10/29] v3.4版本: 更新 bar 柱状图丰富知识点 (by Venchili)

[2023/10/21] v3.3版本: 更新 axes 相关的知识点 (by Winniy)

[2023/10/01] v3.2版本: 更新 误差线绘制方法 知识点 (by Venchili)

[2023/09/18] v3.1版本: 更新 五数概括法及箱型法绘制 知识点 (by Winniy)

[2023/09/03] v3.0版本: 更新 Collection 中 polyCollection 和 RegularPolyCollection 功能说明 (by YasmineLIu)

[2023/08/20] 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。

Scatter散点图绘制方法

https://github.com/Winn1y/Show2Know/blob/main/1%20Scatter%20Plot/readme.md

Marker整理

Marker 点形状 可视化
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Cmap色表图

带色盘演示

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()

Todo

  • 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

致谢

感谢参与开源贡献的同学们~!

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