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如何用NCL處理風雲4A/MODIS衛星數據?
歡迎訂閱微信公眾號:『氣象學家』閱讀建議讀取和處理了兩種FY-4A和MODIS衛星數據，進行相關產品的繪圖，插值為不同解析度經緯度格點數據並保存為nc格式文件。拋磚引玉，不做更深入的分析，有任何錯誤歡迎大家批評指正。後文附數據腳本獲取方式。
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Python繪圖筆記:繪製等高線圖和交叉區域圖
plt#定義x,y兩個參數，並給出返回的公式，兩個*表示平方def process_signals(x,y):return (1-(x**2+y**2))*np.exp(-y**3/3)#np.arange（）中第一個參數為起點，第二個參數為終點，第三個參數為步長x=np.arange(-1.5,1.5,0.1)y=np.arange(-1.5,1.5,0.1)#meshgrid的作用適用於生成網格型數據
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送貨單軟體如何自定義計算公式?
信管飛RMS（進銷存管理軟體）、信管飛送貨單軟體、信管飛倉庫管理軟體等開單默認是根據單價*數量自動計算得出金額，如有其他的數據計算需求，軟體也支持自定義計算公式，本篇文章以送貨單軟體為例介紹一下如何自定義計算公式？
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Python+PyQt架構:Graphics View快速繪圖入門及坐標系統示例
繪圖架構Graphics View介紹在Qt界面庫中，對於圖形的繪製，在前面一篇文章中（可參考：），介紹了一種使用QPainter實現普通二維圖形的繪製方法，該方法在paintEvent事件裡編寫繪圖程序，其本質繪製的圖形是位圖，這種方法更適合於繪製複雜度不高的固定圖形，並且不能實現圖項的選擇、編輯、拖放、修改等交互功能。
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如何用matplotlib繪圖呢?
使用過python做數據分析的小夥伴都知道，matplotlib是一款命令式、較底層、可定製性強、圖表資源豐富、簡單易用、出版質量級別的python 2D繪圖庫。matplotlib算是python繪圖的元老級庫，類似程式語言裡的C語言。
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不同類型的二維密度圖小教程
可以在網格中轉換散點圖信息，並計算網格每個位置上的數據點的數量。然後，不是用漸變顏色來表示這個數字，表面圖使用3d來表示密度比其他的要高。可以在網格中轉換散點圖信息，並計算網格每個位置上的數據點的數量。然後，不是用漸變顏色來表示這個數字，表面圖使用3d來表示密度比其他的要高。
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如何畫架構圖?
架構分類 業務架構：使用一套方法論/邏輯對產品（項目）所涉及到的業務進行邊界劃分。、不同時間段的應用場景 ，對數據進行諸如數據異構、讀寫分離、緩存使用、分布式數據策略等劃分。
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【繪圖】散點圖+線性回歸,你一定用得到!
散點圖，作為一種最基礎的圖形，其繪圖方式相當簡單，兩列數值分別作為x軸和y軸即可作圖。但是，正如我們說的，作圖是為了更好地呈現數據中潛在的規律，試想一下，如果我們要分析兩列數據的相關性，該如何從散點圖中呈現呢？
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蛋白組學/代謝組學如何快速從主流資料庫中獲取人/小鼠數據？
隨著生物科技的迅速發展，每天都會有海量的生物學數據產生，如何有效的分析這些「生物學大數據」？ 本次分享的主題為：如何快速獲取海量數據？ 如果是少量的序列數據，我們可以通過一個個ID去查找，複製，粘貼方式保存到本地文件中。 但是如何大批量下載數據呢？
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蛋白組學/代謝組學如何快速從主流資料庫中獲取人/小鼠數據?
隨著生物科技的迅速發展，每天都會有海量的生物學數據產生，如何有效的分析這些「生物學大數據」？生物信息學的應用變得尤為重要，在生物領域從基因測序，到基因編輯，再到基因療法的精準醫療，由生物科技引發的又一場變革正悄然而至。試問大家做好準備迎接它到來了嗎？本次分享的主題為：如何快速獲取海量數據？
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Pandas GUI:如何輕鬆獲取Pandas數據幀?
對DataFrames和Series進行查看和排序 | 作者原創圖用查詢表達式篩選數據幀探索了數據集之後，就可以根據一些查詢表達式篩選數據集。數據編輯和複製粘貼 | 作者原創圖統計摘要PandasGUI還提供整個數據集的精簡統計摘要。
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一文讀懂ggplot2數據可視化
用於設定數據要進行的統計轉換，例如平均值、中位數、記錄數等。facets: 描述如何將圖形按照某一個或者幾個因子（factors）不同水平（levels）用多個圖形分開展示。 ggplot2要求輸入數據為data.frameggplot2要求輸入的數據為data.frame。為了將R中的各種數據轉換為ggplot2能夠讀取和操作的data.frame格式，H.
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MATLAB學習——Matlab繪圖系列之基本繪圖
pic 33．條形圖二維條形圖MATLAB程序如下：Y=round(rand(5,3)*10);%隨機函數產生5×3的數組，對產生的數據取整pic 18三維散點圖MATLAB程序如下：[x,y,z]=sphere(16);%獲取球體的坐標X=x(:);Y=y(:);
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如何全面解析數據並創造數據故事 | 網際網路數據資訊網-199IT |...
通過確定哪個新聞源對某一特定股票報告的最多，我們將有理由相信，對於該支股票，那將是一個不錯的信息來源。2.正如這張圖所示，女性和頭等艙乘客的生存機率高於機組成員或較低艙位的男性。這不正是鐵達尼號上真正發生的事嗎？另一種可視化此類數據的方式是嘗試使用「多變量圖」。下面是關於汽車性能和規格的數據集。
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R語言繪圖|折線圖畫法,如何畫出你滿意的圖?
作者：丁點helper來源：丁點幫你上篇文章中，我們用世界銀行的例子給大家介紹了散點圖怎麼畫，那折線圖呢？繪製折線圖如果將散點圖上的點從左往右連接起來，就會得到一個折線圖。今天我們以R中自帶的Orange 數據集為例，來學習折線圖的畫法，該數據集中包含五種橘樹的樹齡和年輪數據。
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matplotlib繪圖的核心原理講解
作者：朱小五來自：凹凸數據（ID:alltodata）matplotlib是基於Python語言的開源項目，旨在為Python提供一個數據繪圖包。相信大家都用過它來數據可視化，之前我還分享過25個常用Matplotlib圖的Python代碼。可是你了解過它繪圖的核心原理嗎？
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Science：「排序」地震記錄揭示核幔邊界的散射全景圖
現代地震臺網每年可以記錄到數百萬條地震波形序列，如何有效利用這些海量數據，充分分析和評估每條波形記錄，自動提取研究者感興趣的信息，進而高效準確約束地球深部物性參數成為現代地震學研究的新的挑戰。針對該問題，Kim等利用機器學習算法——「排序法」（Sequencer）自動檢測和分析核幔邊界衍射波（Sdiff）數據集，獲得了太平洋東北部地區核幔邊界處較為完整的散射全景圖（圖1）。
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流式細胞儀數據採集與分析
通過上周對流式細胞儀原理的了解，童靴們可以更好的掌握實驗，今天接著乾貨分享如何快速對流式細胞儀數據採集與分析