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apex图表使用饼图居中_python局部整体型图表饼图
2021-01-05 08:22:36整个圆饼代表数据的总量;每个区域表示该分类占总体的比例大小;所有区块的加和等于100%饼图缺点饼图不适合用于多分类的数据,原则上不可多于9个分类;相比具备同样功能的其他图表(百分比堆积图、圆环图),饼图需要...饼状图系列
饼图(pie chart)
广泛应用各个领域,用于表示不同分类的占比情况;
通过弧度大小对比各种分类;
饼图是将一个圆饼按照分类的占比划分成多个区块;
整个圆饼代表数据的总量;
每个区域表示该分类占总体的比例大小;
所有区块的加和等于100%
饼图缺点
饼图不适合用于多分类的数据,原则上不可多于9个分类;
相比具备同样功能的其他图表(百分比堆积图、圆环图),饼图需要占据更大画布空间;
当很难对多个饼图之间的数值进行比较,可以使用百分比堆积图替代;
不适合多变量的连续数据的占比可视化,可以使用百分比堆积面积图展示数据;
排序问题
绘制饼图前一定注意把多个类别按一定的规则排序,不建议按顺时针方向展示;
阅读饼图就如同阅读钟表一样,人们自然会从12点位置开始顺时针往下阅读;
如果数据大占比超过50%,推荐将饼图的最大部分放置在12点位置右边;
再将第二大占比部分放置在12点位置左边;
剩余的类别则按逆时针方向放置;
绘制饼图
matplotlib包中的pie()函数可以绘制饼图;
绘制前要先对数据进行降序处理;
再使用pie()函数绘制饼图;
最后使用annotate()函数添加引导线;
饼图1
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import cm,colors
#a
df=pd.DataFrame(dict(labels =['LVS','SJM','MCE','Galaxy','MGM','Wynn'],
sizes = [24.20,75.90,12.50,12.30,8.10,12.10]))
df=df.sort_values(by='sizes',ascending=False)
df=df.reset_index()
index=np.append(0,np.arange(df.shape[0]-1,0,-1))
df=df.iloc[index,:]
df=df.reset_index()
cmap=cm.get_cmap('Reds_r',6)
color=[colors.rgb2hex(cmap(i)[:3]) for i in index ]
fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 3), subplot_kw=dict(aspect="equal"))
wedges, texts = ax.pie(df['sizes'].values,
startangle=90, shadow=True, counterclock=False,colors=color,
wedgeprops =dict(linewidth=0.5, edgecolor='k'))
bbox_props = dict(boxstyle="square,pad=0.3", fc="w", ec="k", lw=0.72)
kw = dict(xycoords='data', textcoords='data', arrowprops=dict(arrowstyle="-"),
bbox=bbox_props, zorder=0, va="center")
for i, p in enumerate(wedges):
print(i)
ang = (p.theta2 - p.theta1)/2. + p.theta1
y = np.sin(np.deg2rad(ang))
x = np.cos(np.deg2rad(ang))
horizontalalignment = {-1: "right", 1: "left"}[int(np.sign(x))]
connectionstyle = "angle,angleA=0,angleB={}".format(ang)
kw["arrowprops"].update({"connectionstyle": connectionstyle})
ax.annotate(df['labels'][i], xy=(x, y), xytext=(1.2*x, 1.2*y),
horizontalalignment=horizontalalignment,
arrowprops=dict(arrowstyle='-'))
plt.show()
饼图2
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import cm,colors
#-
df=pd.DataFrame(dict(labels =['LVS','SJM','MCE','Galaxy','MGM','Wynn'],
sizes = [24.20,75.90,12.50,12.30,8.10,12.10]))
df=df.sort_values(by='sizes',ascending=False)
df=df.reset_index()
cmap=cm.get_cmap('Reds_r',6)
color=[colors.rgb2hex(cmap(i)[:3]) for i in range(cmap.N) ]
fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 3), subplot_kw=dict(aspect="equal"))
wedges, texts = ax.pie(df['sizes'].values,
startangle=90, shadow=True, counterclock=False,colors=color,
wedgeprops =dict(linewidth=0.5, edgecolor='k'))
bbox_props = dict(boxstyle="square,pad=0.3", fc="w", ec="k", lw=0.72)
kw = dict(xycoords='data', textcoords='data', arrowprops=dict(arrowstyle="-"),
bbox=bbox_props, zorder=0, va="center")
for i, p in enumerate(wedges):
print(i)
ang = (p.theta2 - p.theta1)/2. + p.theta1
y = np.sin(np.deg2rad(ang))
x = np.cos(np.deg2rad(ang))
horizontalalignment = {-1: "right", 1: "left"}[int(np.sign(x))]
connectionstyle = "angle,angleA=0,angleB={}".format(ang)
kw["arrowprops"].update({"connectionstyle": connectionstyle})
ax.annotate(df['labels'][i], xy=(x, y), xytext=(1.2*x, 1.2*y),
horizontalalignment=horizontalalignment,
arrowprops=dict(arrowstyle='-'))
plt.show()
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局部特征融合为全局特征笔记
2018-03-29 20:46:00图像特征分为全局特征和局部特征两种,其中全局特征代表了图像的整体表现特性,比如颜色直方图,而局部特征代表了图像的局部特性,往往能够从一幅图片中提取出若干个数量不等的局部特征, 这些局部特征组合起来代表...图像特征分为全局特征和局部特征两种,其中全局特征代表了图像的整体表现特性,比如颜色直方图,而局部特征代表了图像的局部特性,往往能够从一幅图片中提取出若干个数量不等的局部特征,
这些局部特征组合起来代表了整幅图像的特征分布。其中局部特征提取算法(比如SIFT)提取出来的局部特征称为描述子,比如SIFT描述子的维度为128,那么如果从一张图像中提取出m个描述子,
该幅图像的描述子矩阵为m*128。每一张图片提取出的局部特征数可能是不同的,那么我们需要将这些不同数目的描述子融合成一个特征向量(假设维度为n)来表征整个图像,这样一张图片就可以用一个1*k
的向量来表征。这样做后就可以方便的实现图片检索,分类任务。其中将局部特征融合为图片全局特征表示需要一个模型来转化。
BOW
其中源自文本分类领域的词袋模型(BOW)被应用于此就是一个很成功的应用案例。词袋模型通过对局部特征描述子进行聚类得到视觉单词,有了视觉单词就可以很方便地构建视觉词典。BOW典型的做法是计算图片所有描述子映射到离描述子最近的视觉单词,通过计算视觉单词词频来表征图片特征,其中这儿可以类似文本分类算法计算视觉单词的权重系数(IDF
inverse document frequency)来优化特征向量,还可以进行正则化(L2正则)。BOW得到的特征向量维度和视觉词典大小有关(也就是聚类中心数有关)Fisher vector
fisher vector是通过fisher kernel计算。。。这儿fisher vector的计算过程很复杂,参考论文。
其中VLFEAT提供了fisher vector的计算接口,可以得到2*D*K维的fisher vector向量,该向量就是将一张图片中
的m*128维(假设用SIFT提取的特征)的描述子转化为一条表征整个图片的特征向量,最后得到的特征向量和BOW模型得到的特征向量是一样的效用。聚类分为hard,soft聚类
hard聚类是非1即0型也就是说某个待聚类样本只能属于某个聚类中心,不属于其他聚类中心。(此方法的hard就这个感觉)
soft聚类以概率表征待聚类样本属于哪个聚类中心,这也比较合理。(某些样本离某些聚类中心又不近又不远,用概率表示归属于哪个聚类中心也比较符合自然感受)
典型的聚类算法有Kmeans,GMM等
GMM算法主要采用EM算法来计算聚类中心,Kmeans类似
EM算法可以说是用极大似然估计求参数估计的升级版本,EM算法是求得含有隐变量的利器,在求GMM算法的参数估计中发现样本标签算得上是隐变量了,EM求GMM参数估计的核心思路就是先初始化GMM参数值,计算在当前GMM参数下样本的聚类结果(分类结果,也就是求得了隐变量),该步骤称为E步骤。接下来再根据上面求得得样本标签(也就是隐变量)来求似然函数的极大参数估计,此步骤称为M步。接下来将M步求得的GMM参数计算E步,如此反复迭代,直到模型收敛且估计的参数不再有大变动。其中EM算法求得的GMM参数也可能是局部极值。
参考python实现fv,vlad,bow https://github.com/jeromewang-github/computer_vision
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基于局部特征的多目标图像分割算法
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t检验
2019-05-31 10:56:57直接比较两个样本集的均值只能给出已知差异(描述统计学), 但是无法保证两个样本集所各自代表的整体也具有同样的差异, 因为结果可能是偶然性造成的(无法用局部代表整体). 要通过已知样本来理解整体, 需要用到推论...参考视频: StatsCast: What is a t-test?(需要梯子)
t检验的目的
t检验的目的是判断两个样本集某个属性的均值是否有显著差异
为什么需要t检验
直接比较两个样本集的均值只能给出已知差异(描述统计学), 但是无法保证两个样本集所各自代表的整体也具有同样的差异, 因为结果可能是偶然性造成的(无法用局部代表整体).
要通过已知样本来理解整体, 需要用到推论统计学, t检验就是属于推论统计学的内容. t检验要通过样本数据, 得到样本所代表的整体之间的差异.t检验的分类
单样本t检验
适用于一个样本群体某种属性的均值与某个特定值的比较;例如实验中,对做某种处理的一组小白鼠的体重与正常小白鼠体重(已知值)比较
两独立样本 T 检验
前提:先进行方差的齐性检验
若方差相同,则使用同方差检验
若方差不同,则使用异方差检验适用于两个相对独立的群体某个相同属性均值的比较,比如男性、女性群体的身高比较。
成对样本 T 检验
适用于对同一组样本两次测量的均值比较,例如同一年级学生的两次考试.
t检验的两个指标: t值与p值的理解
t越大, 说明两个样本集之间差异就越大, 反之差异越小. 如果样本集的数据点越分散(样本内部方差大), 越难判断样本集间的差异大小.
但得到的t值只是已知样本集之间的差异大小, 这个t值能有多大的置信度代表整体之间的差异? 这由p值来表示.
p值: p值是指 (t所代表的样本集之间的差异可能是由随机数据导致的) 的概率大小. 换言之, p值是量化表示 样本集之间的差异是真实差异 还是 偶然因素造成的.
例如, p=0.05, 表示有5%的可能性t所代表的这种差异是随机因素造成的. 换言之, 就是有5%的可能性两个样本集所代表的整体之间是完全一样的.
一般设置p=0.05为阈值, 当p小于0.05时, 认为两个样本集所表示的整体之间有显著差异. 就是说, 如果p=0.01, 这种差异是随机因素造成的的概率只有1%, 99%的概率可能是真实差异, 概率足够大, 我们就认为是有显著差异的.
注意: p值的计算公式里是除以了t值的, 表示是在同样的t值差异下来量化p所代表的概率.
应用t检验的一些限制
- 样本和整体应该是正态分布的, 离均值越远的比例越低, 否则p值可能不准确.
- 两个样本集的数量应该是相等的. 不相等的样本集可能导致结果不准确.
- 样本集内部每个样本之间应该是相互独立的, 不会相互影响.
如何写t检验的结果
两独立样本t检验被应用于确定xx减肥药的效果, t(99) = 0.33, p = 0.37, 发现两组人群体重没有显著差别(实验组M=60, 对照组M=62).
注: 99表示自由度, 为样本数量-1, 所以可知样本数量为100人; M表示实验组和对照组的体重均值. -
【初学python】实例八:科赫曲线小雪花
2019-01-23 17:55:13指的是局部代表整体的几何学,实际上在现实生活中也有很多应用,比如说,外面飘的雪花就是一个例子,雪花,如果你仔细看的话,你会发现,它的每一个角的形状与它整体的形状很接近,这就是分形几何。 下面给出今天的...科赫曲线 属于分形几何的范畴。指的是局部代表整体的几何学,实际上在现实生活中也有很多应用,比如说,外面飘的雪花就是一个例子,雪花,如果你仔细看的话,你会发现,它的每一个角的形状与它整体的形状很接近,这就是分形几何。
下面给出今天的实例8:绘制科赫曲线小雪花的代码,主要用到的是递归思想与函数#科赫曲线小雪花 import turtle as t def koch(size,n): if n == 0: t.fd(size) else: for angle in [0,60,-120,60]: t.left(angle) koch(size/3,n-1) def main(): t.setup(600,600) t.pu() t.goto(-200,100) t.pd() t.pensize(2) level = 3 koch(400,level) t.right(120) koch(400,level) t.right(120) koch(400,level) t.hideturtle() main()
感兴趣的话,你可以安装第三方库函数pyinstaller,对这段代码进行打包,这样就更完美了呦…
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