具体步骤如下：数据准备为方便大家学习，我们采用一份简单的 Excel 数据：人物关系数据。制作图表导入数据，并将 Relationship 字段转换为维度。将 x 和 y 字段分别拖至列和行，并修改度量计量方式为平均值。在标记卡窗格修改标记类型为线。将 Name 和 Relationship 字段分别拖至路径和详细信息标记卡。 再拖一个 y 字段到行，并改度量计量方式为平均值。在第二张图里，将标记
研究人员们对于数据做了精心的分析处理后，一定想用生动形象的方式将自己辛苦挖掘出的数据呈现大家。好的可视化方法可以让数据为读者讲述出十分有趣的故事，直观的呈现也为数据消费者提供了高效的信息和决策的坚实依据。那么这7个可视化技术你一定不能错过~Choropleths如果你想要呈现基于地域的数据信息，那么choropleth一定是你的不二选择。通过对于不同区域对应的数值着色，可以十分方便的呈现出某一数据
在大数据时代，数据是很多人寻求职业可能的方向，对于这些人来说，在不断的竞争中，找到请进的方向，寻找可以体现自己职业价值和个人价值的地方，找到展现自己更好的平台，但是都说是金子总是会发光的，对于从事数据可视化的人才来说，怎么才能找到自己可以提升自己的平台，在哪些新诞生的，可能具有很大的数据潜力的行业进行摸索。 数据可视化是数据分析人才可以另外发展的一个方向，在现有的这个行业，数据
那就从k-means开始吧对于机器学习的新手小白来说，k-means算法应该都会接触到吧。传统的k-means算法是一个硬聚类（因为要指定k这个参数啦）算法。这里利用百度的解释它是数据点到原型的某种距离作为优化的目标函数，利用函数求极值的方法得到迭代运算的调整规则。K-means算法以欧式距离作为相似度测度，它是求对应某一初始聚类中心向量V最优分类，使得评价指标J最小。算法采用误差平方和准则函数作
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2024-05-09 08:47:22
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1 实验目的该实验通过Mininet学习miniedit可视化操作，可直接在界面上编辑任意想要的拓扑，生成python自定义拓扑脚本，简单方便。在实验过程中，可以了解以下方面的知识：Miniedit启动方式可视化自定义创建拓扑，并设置设备信息生成拓扑脚本方便使用2 实验原理最新的Mininet 2.2.0内置了一个mininet可视化工具miniedit。miniedit在/home/minine
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2024-05-21 21:10:59
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目录PageRank应用案例PageRankPageRank是google搜索引擎中根据网页之间相互的链接关系计算网页排名的技术。用来标识网页的等级或重要性的一种方法。其级别从1到10级，PR值越高说明该网页越受欢迎（越重要）。互联网上的每一个网页除了包含文本、图片、视频等信息外，还包含了大量的链接关系，利用这些链接关系，能够发现某些重要的网页。直观地看，某网页A链向网页B，则可以认为网页A觉得网
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2024-08-15 13:59:17
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在小型数据集上从头开始训练一个卷积神经网络小型数据集的模型构建的策略小型数据集：“很少的”样本可能是几百张图像，也可能是几万张图像。 接下来的示例中，主要用来猫狗分类：4000张图片（2000猫，2000狗）训练数据为：2000验证数据：1000测试数据：1000对于小型数据集的基本策略如下：据从头开始训练一个新模型，不做任何正则化，为模型目标设定一个基准，这里大概为71的精度介绍数据增强（dat
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2024-10-27 09:38:38
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文章目录训练代码tensorboardx可视化代码 训练代码导入数据部分train_data = torchvision.datasets.MNIST(
root="./data/FashionMNIST",
train=True,
transform=torchvision.transforms.ToTensor(),
download=False
)
trai
首先说tensorflow这个框架是真的很是强大，图像的识别，以及神经网络的构建，还有就是不得不说的可视化工具tensorboard，这个工具一般是伴随着tensorflow的安装而安装的，但是对于一个踩坑的我来说，我的tensorflow-gpu安装后居然没有tensorboard的路径以及可执行tensorboard.py的程序，这就使我很是抓狂， 1.我跑了一个特t
以下文章由公众号：聂永真可视化设计实验室整理。在可视化设计或者图表推荐算法的设计时，如何产出效果更好的可视化图表是一个非常有趣的话题。诸如voyager、tableau(showme)等可视化应用中，都基于视觉通道的可表达性(Expressiveness)与有效性(Effectiveness)来设计图表推荐规则。本文基于学习NYU公开课 Applied Perception时的课堂笔记以及相关领域
如果要用图来解决问题，首先我们必须采用某种数据结构来存储和表示“图”。相对于数组、链表等来说，图的存储结构就复杂的多了。首先，图上的任何一个顶点都可以被看作是第一个顶点，任意顶点的邻接顶点之间也不存在次序关系。还记得在《图论（一）基本概念》中的“同构图”吧，图的形状可以千变万化的。因此也就无法以数据元素在内存中的物理位置来表示元素之间的关系，也就是说，图不可能用数组这样简单的顺序存储结构来表示。其
使用这些简单直观的工具直接进入数据可视化过程。不要只是简单地显示数据，用它来讲述故事！ 目录1.数据包装器处理2. RAWGraphs处理3.Charted处理4.Chart Studio处理5. Fastcharts处理6.Palladio处理7. Openheatmap处理8. MyHeatMap处理9. Chartbuilder处理10. Timeline.js处理11. Canv
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2024-06-06 15:16:56
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深度优先算法和广度优先算法图的基本概念深度优先算法广度优先算法 图的基本概念 由结点和连接每对结点的边所构成的图形就是图。图可以有以下分类：如果给边加上一个值表示权重，这种图就是加权图，没有权重的图就是非加权图，没有权重的边只能表示两个节点的连接状态，而有权重的边就可以表示节点之间的“连接程度”。如果给边加上表示方向的箭头，即表示节点之间的传递方向，这种图就是有向图，而边上没有箭头的图就是无向
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2024-05-29 08:14:53
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大屏作为一种新的媒体传播方式，在品牌宣传、信息展示、数据分析与监控等各个场景有着重要的作用。因此大屏的数据可视化设计与开发是当下的一个热点。那么大屏数据可视化效果的提升该怎么操作呢？ 我们将可视化效果的提升分为三个方面： 1.布局要强调最重要的数据信息，将用户注意力集中在可视化结果的最重要区域 在进行某一主题的可视化作品设计时，我们需要通过根据用户关注的
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2024-05-08 14:40:29
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线性SVM决策过程的可视化 我们可以使用sklearn中的式子来为可视化我们的决策边界，和决策边界平行的两个超平面。线性可分完整代码：#导入需要的模块和数据
import numpy as np
from sklearn.datasets import make_blobs
from sklearn.svm import SVC
import matplotlib.pyplot as plt
1. 什么是图？有什么作用？ 图是用来描述实体间关系的一种结构。实体是人、事、物。比如：地铁线路图；人物关系图；社交关系网；通讯网络；评分网络。 作用：根据相关规则和算法，可以计算出节点的重要程度。进行社团检测。 图的属性：一般图、加权图；有向图、完全图；连通图、非连通图。 节点度数：出度、入度。
原创
2021-06-28 09:13:44
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本地访问远程visdom，可视化pytorch训练过程一、什么是visdom？二、安装和启动visdom三、在本地可视化远程的训练过程四、怎么用visdom？五、我遇到的问题1、问题一2、问题二 一、什么是visdom？visdom是facebook开发的一款可视化工具，使用pytorch训练和学习神经网络时，可以使用visdom来创建，组织和共享实时丰富数据的可视化，非常方便以及令人兴奋！支持
加权图在了解狄克斯特拉算法之前，先介绍一下加权图。如图，假设你要从起点出发到达终点，如果只考虑换乘少，即最短路径。那么可以使用广度优先搜索算法，该算法我之前简单的写过，链接点这里。但是，现在你要找出最快的路径，为此，可使用狄克斯特拉算法。图中，每个数字表示的是时间，单位分钟。这些数字成为权重（weight)，带权重的图成为加权图 (weight graph)，不带权重的图称为非加权图（unweig
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2024-09-26 07:32:53
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目录论文阅读准备前期知识储备学习目标论文导读论文研究背景、成果及意义研究背景研究意义论文泛读论文结构摘要论文精读论文算法模型总览论文算法模型的细节细节一训练过程训练损失数据的选择微调预训练实验设置及结果分析数据集超参数的分析实验结果SOTA对比可视化分析错误分析论文总结关键点创新点启发点 论文阅读准备前期知识储备学习目标论文导读论文研究背景、成果及意义研究背景 情感分类任务的应用场景：评论分析、
数据分析业内有句经典语录：“字不如表，表不如图”但可视化图表种类如此之多，什么场景下应该用什么图表展示，是一个让人头秃的难题。废话不多说，想解决这个难题，就先来跟老李看下日常工作中会常用到哪些可视化图表？随后我们再针对这些图表做具体的适用场景讲解，内容很干，记得收藏备用1、常见的数据可视化图表 基于老李多年在互联网和国企的数据分析从业经历，基本上工作中常用到的就是：柱状图、折线图、饼图、散点图、雷
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2024-01-11 14:23:54
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