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- Seaborn是一款基于Matplotlib的统计数据可视化库，其高级接口和精美的默认样式使得数据可视化更加简便和美观。 1. 引言Seaborn在数据可视化中具有以下特点和优势：简化API： Seaborn的API设计简洁易用，特别适合初学者。几行代码即可生成漂亮且具有信息量的图表。美观的默认样式： Seaborn具备吸引人的默认颜色和样式，无需额外配置即可生成专业外观的图表，减轻用户的设... Seaborn是一款基于Matplotlib的统计数据可视化库，其高级接口和精美的默认样式使得数据可视化更加简便和美观。 1. 引言Seaborn在数据可视化中具有以下特点和优势：简化API： Seaborn的API设计简洁易用，特别适合初学者。几行代码即可生成漂亮且具有信息量的图表。美观的默认样式： Seaborn具备吸引人的默认颜色和样式，无需额外配置即可生成专业外观的图表，减轻用户的设...
- Matplotlib引领数据图表绘制前言图像得组成画图设置 figure设置标题设置坐标轴设置 label 和 legend添加注释使用子图中文乱码解决保存图形显示图形条形图直方图散点图饼状图总结前言在数据科学领域，数据可视化是一种强大的工具，能够将复杂的数据转化为易于理解和分析的图形。Matplotlib作为Python中最流行的数据可视化库，为我们提供了丰富的绘图功能和灵活的绘图选项。本... Matplotlib引领数据图表绘制前言图像得组成画图设置 figure设置标题设置坐标轴设置 label 和 legend添加注释使用子图中文乱码解决保存图形显示图形条形图直方图散点图饼状图总结前言在数据科学领域，数据可视化是一种强大的工具，能够将复杂的数据转化为易于理解和分析的图形。Matplotlib作为Python中最流行的数据可视化库，为我们提供了丰富的绘图功能和灵活的绘图选项。本...
- Python中的Matplotlib入门1. 简介Matplotlib是一个用于绘制图表和可视化数据的Python库。它提供了广泛的绘图工具和函数，使得我们可以轻松地创建各种类型的图表，包括折线图、散点图、柱状图、饼图等。无论是进行数据分析、数据可视化还是创建漂亮的报告，Matplotlib都是一个强大而常用的工具。 本文将带您从零开始学习使用Matplotlib进行数据可视化，通过几个示例... Python中的Matplotlib入门1. 简介Matplotlib是一个用于绘制图表和可视化数据的Python库。它提供了广泛的绘图工具和函数，使得我们可以轻松地创建各种类型的图表，包括折线图、散点图、柱状图、饼图等。无论是进行数据分析、数据可视化还是创建漂亮的报告，Matplotlib都是一个强大而常用的工具。 本文将带您从零开始学习使用Matplotlib进行数据可视化，通过几个示例...
- Python中的pyecharts入门概述在数据可视化的领域，pyecharts是一个功能强大、易于使用的Python库。它是基于Echarts引擎开发的，能够生成丰富多样的图表类型，包括折线图、柱状图、散点图、饼图等。本文将介绍pyecharts的基本使用方法和常见图表示例。安装和配置在开始使用pyecharts之前，首先确保已经安装Python和pip包管理工具。然后可以使用以下命令安装... Python中的pyecharts入门概述在数据可视化的领域，pyecharts是一个功能强大、易于使用的Python库。它是基于Echarts引擎开发的，能够生成丰富多样的图表类型，包括折线图、柱状图、散点图、饼图等。本文将介绍pyecharts的基本使用方法和常见图表示例。安装和配置在开始使用pyecharts之前，首先确保已经安装Python和pip包管理工具。然后可以使用以下命令安装...
- 中国的大环境下，SaaS对企业内部的“管理提效”不是中国中小型企业的刚性需求，SaaS从客户的业务出发、创新地帮客户解决问题才是中国中小型企业的主流需求，要求SaaS创业者——用互联网的“业务连接”思维升级“管理提效”工具思维，实现网络效应来提升SaaS的人效支撑生态体系的构建与良性发展，最终打开中国SaaS营收增长的天花板。 中国的大环境下，SaaS对企业内部的“管理提效”不是中国中小型企业的刚性需求，SaaS从客户的业务出发、创新地帮客户解决问题才是中国中小型企业的主流需求，要求SaaS创业者——用互联网的“业务连接”思维升级“管理提效”工具思维，实现网络效应来提升SaaS的人效支撑生态体系的构建与良性发展，最终打开中国SaaS营收增长的天花板。
- GHS Population Grid简介与Notebook示例¶该数据集描述了居住区人口空间分布（每像元中的人数），居住区人口数据在1975年至2020年为估计值并以5年为间隔，2025年和2030年为预测值，此数据由CIESIN GPWv4.11的居住区数据衍生而来，并遵循如Global Human Settlement Layer (GHSL)全球分时代数据的空间分布、密度和居住区分... GHS Population Grid简介与Notebook示例¶该数据集描述了居住区人口空间分布（每像元中的人数），居住区人口数据在1975年至2020年为估计值并以5年为间隔，2025年和2030年为预测值，此数据由CIESIN GPWv4.11的居住区数据衍生而来，并遵循如Global Human Settlement Layer (GHSL)全球分时代数据的空间分布、密度和居住区分...
- GHS Settlement Layers简介与Notebook示例GHS Settlement Layers由 UN Statistical Commission 推荐的城市化程度（stage I ）方法 在JRC形成全球人口网格数据（1975-2030，间隔5年）上的应用。https://www.cbedai.net/xg通过整合从Landsat和Sentinel-2图像数据提取的建... GHS Settlement Layers简介与Notebook示例GHS Settlement Layers由 UN Statistical Commission 推荐的城市化程度（stage I ）方法 在JRC形成全球人口网格数据（1975-2030，间隔5年）上的应用。https://www.cbedai.net/xg通过整合从Landsat和Sentinel-2图像数据提取的建...
- AIEarth中国10米地物分类数据集(AIEC) 简介与Notebook示例达摩院AI Earth团队自研的中国区10m分辨率地物分类产品是一种基于遥感影像数据的地物分类产品，可以识别并分类出遥感影像中的地物，包括建筑物、水体、植被等。该产品使用了深度学习算法，通过对大量已标注的遥感影像进行训练，实现了较高的分类精度和较快的处理速度。在城市规划、环境监测、自然资源管理等领域，该产品都具有... AIEarth中国10米地物分类数据集(AIEC) 简介与Notebook示例达摩院AI Earth团队自研的中国区10m分辨率地物分类产品是一种基于遥感影像数据的地物分类产品，可以识别并分类出遥感影像中的地物，包括建筑物、水体、植被等。该产品使用了深度学习算法，通过对大量已标注的遥感影像进行训练，实现了较高的分类精度和较快的处理速度。在城市规划、环境监测、自然资源管理等领域，该产品都具有...
- CHILI 是日照和地形遮挡对蒸发蒸腾作用影响的代用指标，通过计算下午早些时候的日照、相当于春分时节的太阳高度来表示。它基于日本宇宙航空研究开发机构的 ALOS DEM 的 30 米 "AVE "波段（在 EE 中作为 JAXA/ALOS/AW3D30_V1_1 提供）。https://www.cbedai.net/xg保护科学合作伙伴（CSP）的生态相关地貌（ERGo）数据集、地貌和地形包... CHILI 是日照和地形遮挡对蒸发蒸腾作用影响的代用指标，通过计算下午早些时候的日照、相当于春分时节的太阳高度来表示。它基于日本宇宙航空研究开发机构的 ALOS DEM 的 30 米 "AVE "波段（在 EE 中作为 JAXA/ALOS/AW3D30_V1_1 提供）。https://www.cbedai.net/xg保护科学合作伙伴（CSP）的生态相关地貌（ERGo）数据集、地貌和地形包...
- 2020年全球30米湿地数据产品(GWL_FCS30)简介与Notebook示例该数据集利用时间序列的Landsat反射率数据产品和Sentinel-1 SAR影像，加上分层分类策略和局部自适应随机森林分类算法，成功地整合出2020年第一个具有精细分类系统的全球30米湿地产品。湿地被分为四种内陆湿地（沼泽、沼泽、水淹平地和盐碱地）和三种沿海湿地（红树林、盐沼和潮汐平地）。https://... 2020年全球30米湿地数据产品(GWL_FCS30)简介与Notebook示例该数据集利用时间序列的Landsat反射率数据产品和Sentinel-1 SAR影像，加上分层分类策略和局部自适应随机森林分类算法，成功地整合出2020年第一个具有精细分类系统的全球30米湿地产品。湿地被分为四种内陆湿地（沼泽、沼泽、水淹平地和盐碱地）和三种沿海湿地（红树林、盐沼和潮汐平地）。https://...
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