然后去Python里面把包和数据导入即可↓ import matplotlib.pyplot as plt# 设置中文字体plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 设置中文字体为黑体plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 用来正常显示负号import pandas as pdfrom plottable import Tableimport matplotlib.cmimport matplotlib...
特点:允许把函数本身作为参数传入另一个函数,还允许返回一个函数 Python:对函数式编程提供部分支持,由于Python允许使用变量,所以,Python不是纯函数式编程语言 高阶函数 Higher-order function 函数调用结果可以赋值给变量 变量可以指向函数,可以通过该变量来调用函数 函数名也是变量 传入函数 一个函数可以接收另一个函数...
plt.plot([2, 1, 5, 10,7], [3, 1, 4, 5, 2]) plt.axis([-1, 10, 0, 6]) plt.figure(num=2)#这里创建了一个编号为2的窗口,并在里面画图。 plt.plot([1,2,3,4], [3,4, 5,6]) plt.figure(num=1)#这里表面我要在1号窗口里面添加一条线 plt.plot([1,2,3,4], [3,4, 5...
R的gplots包的balloonplot函数对table后的列联表的可视化效果 从上面的列联表可以看到06的这个样品其实是有点惨淡,它整体就细胞数量偏少。当然了,上面的是绝对数量的展现,也可以展现细胞比例,那个是后话。目前学员们感兴趣的如何在Python编程语言里面实现这个过程,首先是需要把R里面的数据导出来: 代码语言:javascript ...
from plottable.formatters import decimal_to_percent from plottable.cmap import normed_cmap from plottable.plots import * df = pd.read_excel(r"plottables.xlsx") 【简单作图】 这个包的使用很简单,只需要传入数据表格,就可以生成简单的没有格式的表格了,没有太多追求的时候,也是够用了,代码和...
R的gplots包的balloonplot函数对table后的列联表的可视化效果 从上面的列联表可以看到06的这个样品其实是有点惨淡,它整体就细胞数量偏少。当然了,上面的是绝对数量的展现,也可以展现细胞比例,那个是后话。目前学员们感兴趣的如何在Python编程语言里面实现这个过程,首先是需要把R里面的数据导出来: load('phe.Rdata'...
gplots::balloonplot(table(phe$celltype,phe$orig.ident)) 然后在Python里面,使用代码读取上面的 phe.csv文件后,进行统计可视化: importpandasaspdimportseabornassnsimportmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspd# 读取 CSV 文件df = pd.read_csv('phe.csv')# 打印前几行数据print(df.head()) ...
首先,我们需要导入Table对象和其他必要的库: fromplottableimportTableimportnumpyasnp 1. 2. 接下来,我们创建一个示例数据表并填充它。为了简化问题,我们假设数据表只有两列,分别为学生姓名和考试成绩,如下所示: data={'Name':['Alice','Bob','Charlie','David','Eve'],'Score':[85,76,92,80,78]}table...
Matplotlib是 Python 的绘图库。 它可与NumPy一起使用,提供了一种有效的MatLab开源替代方案。 它也可以和图形工具包一起使用,如PyQt和wxPython。 安装Matplotlib库命令:在cmd命令窗口输入pip install matplotlib。 matplotlib绘制折线图 绘制一条折线的折线图