echarts引入百度地图api结合，echarts百度散点地图，

PB9简单使用Echarts，Echarts版本为4，提供折线图，柱状图，饼图，散点图调用示例

34行MATLAB代码实现k均值聚类，包含展示聚类成功后的散点图。

graph非常好用的画图的软件，非常的好用，可以画散点图等等

1.目录1.目录22.绘图函数Plottingfunctions42.1.可视化的统计关系Visualizingstatisticalrelationships42.1.1.用散点图联系变量Relatingvariableswithscatterplots42.1.2.强调线条图的连续性Emphasizingcontinuitywithlineplots102.1.3.显示与切面的多个关系Showingmultiplerelationshipswithfacets212.2.分类数据绘图Plottingwithcategoricaldata242.2.1.分类散点图Categoricalscatterplots262.2.2.分类观测值分布Distributionsofobservationswithincategories312.2.3.分类统计估计Statisticalestimationwithincategories372.2.4.对“wide-form”数据作图Plotting“wide-form”data412.2.5.显示与facet的多个关系Showingmultiplerelationshipswithfacets432.3.可视化数据集的分布Visualizingthedistributionofadataset442.3.1.绘制单变量分布Plottingunivariatedistributions452.3.2.绘制二元分布Plottingbivariatedistributions512.3.3.在数据集中可视化成对关系Visualizingpairwiserelationshipsinadataset552.4.可视化线性关系Visualizinglinearrelationships572.4.1.函数绘制线性模型Functionstodrawlinearregressionmodels582.4.2.拟合不同种类的模型Fittingdifferentkindsofmodels612.4.3.在其他变量上的情况Conditioningonothervariables682.4.4.控制图表的大小和形状Controllingthesizeandshapeoftheplot712.4.5.在其他上下文中绘制回归图Plottingaregressioninothercontexts733.多图网格Multi-plotgrids763.1.构建结构化的多图网格Buildingstructuredmulti-plotgrids763.2.有条件的小倍数Conditionalsmallmultiples773.3.使用定制函数Usingcustomfunctions863.4.绘制成对的数据关系Plottingpairwisedatarelationships904.绘图美学Plotaesthetics994.1.控制图表美学Controllingfigureaesthetics994.1.1.Seaborn图表风格Seabornfigurestyles1014.1.2.删除轴上的小凸起Removingaxesspines1044.1.3.临时设置图表样式Temporarilysettingfigurestyle1054.1.4.覆盖Seaborn样式的元素Overridingelementsoftheseabornstyles1064.1.5.缩放图表元素Scalingplotelements1084.2.选择调色板Choosingcolorpalettes1114.2.1.创建颜色调色板Buildingcolorpalettes1114.2.2.定性调色板Qualitativecolorpalettes1124.2.3.连续调色板Sequentialcolorpalettes1164.2.4.不同颜色的调色板Divergingcolorpalettes1224.2.5.设置默认调色板Settingthedefaultcolorpalette1245.教程中的数据集125

Python生成3D图，饼图，合图，散点图，折线图，柱状图

内附可用的EasyCharts1.0插件安装与实例教程，包括面积图、不等宽柱状图、散点图、南丁格尔玫瑰图、金字塔图、仪表板图等

本代码主要利用MATLAB工具实现MATLAB——绘制散点图，简单明了，易于理解

此代码主若是对于数据集天生图，第一部份是天生数据的相关性矩阵图，第二部份是天生数据集的缺失图，第三部份是数据经由PCA从多维降为二维后使用聚类处置在二维层面上展现的散点图，第三部份是分类算法对于数据集的处置输入为分类准确率，分类算法搜罗随机森林，侈靡贝叶斯，遴选树，KNN，反对于向量机，以及神经收集。
以上皆为代码所能处置的成果。
假如你是需要对于数据集举行阐发需要图，这份代码就比力适宜。

勤快收拾的，极其不错，能够用来学习pandas的底子操作。
评释目录：pandas教程：[1]DataFrame入门pandas教程：[2]DataFrame遴选数据pandas教程：[3]DataFrame切片操作pandas教程：[4]Dataframe遴选数据pandas教程：[5]读取csv数据pandas教程：[6]计数统计pandas教程：[7]遴选计数统计pandas教程：[8]数据分组pandas教程：[9]MultiIndex用法pandas教程：[10]groupby遴选列以及迭代pandas教程：[11]aggregate分组盘算pandas教程：[12]transformation尺度化数据pandas教程：[13]agg分组多种盘算pandas教程：[14]按月分组pandas教程：[15]挪动复制删除了列pandas教程：[16]字符串操作pandas教程：[17]字符串提取数据pandas教程：[18]匹配字符串pandas教程：[19]读写sql数据库pandas教程：[20]广播pandas教程：[21]带有缺失值的盘算pandas教程：[22]填充缺失值pandas教程：[24]删除了缺失数据pandas教程：[25]插值法弥补缺失值pandas教程：[26]值交流pandas教程：[27]散点图以及发抖图pandas教程：[28]散点图削减趋向线pandas教程：[29]柱形图pandas教程：[30]直方图pandas教程：[31]箱形图

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。