知识图谱可视化——《间客》人物关系借鉴echarts的《间客》人物关系案例完成了知识图谱可视化。存在疑问是：1、如何将图谱可视化体现业务价值？2、如何结合QA问答交互，同步更新可视化内容以实现问答系统实时可视化呢？代码参考如下：// 基于准备好的dom，初始化echarts实例
var myChart = echarts.init(document.getElementById('main'));
关于Python的面向对象概念的介绍，网上已经多到了铺天盖地的程度，但是真正很系统化、结构化地把这个内容归纳清晰的却不多，那么偶然的机会看到了一幅关于描述Python面向对象机制的拓扑图，结合这幅图正好可以来说下Python面向对象的体系。在拓扑图中从左至右的框图分别代表了元类、类/类型、实例，描述了面向对象体系中主要存在的两种关系：实线描述的“父类”和“子类”关系；虚线描述的“类”和“实例”关系
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2024-09-30 21:44:54
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还在忍受 Matplotlib 那陈旧难用的交互设计吗？想用 Python 画出能在浏览器使用的交互式数据图表吗？想几行代码就能轻松展示大规模数据吗？Bokeh，为你带来非同一般的数据可视化体验。 数据可视化 简介Bokeh，是在 Github 上由 bokeh 组织开源的Python交互式数据可视化库，项目仓库位于 https://github.com/bokeh/bokeh，目前版本
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2024-07-07 05:00:42
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在谈及 Unity 引擎时，或许不少开发者对其还停留在游戏开发的固有认知中。事实上，Unity 在“实时 3D 内容创作”的伟大航路上，已向更为广阔的全行业领域的星辰大海前进。从 2005 年到 2019 年，Unity 在经历了 14 年的发展历程后，全球开发者的数量已经超过了 1400 万，仅 2018 年使用 Unity 制作的作品覆盖到了 30 亿台设备上，达到了 280 亿的安装量，畅销
目录1 关系数据在大数据中的应用1.1 数据间的关系2 数据的关联性2.1 基本概念3 数据的分布性3.1 基本概念4 关系数据的其他表示方法1 关系数据在大数据中的应用1.1 数据间的关系（1）数据间的差异 两
个或两个以上的
数据，存在差异，蕴含事物发展变化的情况或规律 通过对比或比较来评价
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2023-12-30 07:58:32
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1.在数据可视化产品中，一般都包括哪些视图？我们常用的可视化视图超过20种，分别包括：文本表、热力图、地图、符号地图、饼图、水平条、堆叠条、并排条、树状图、圆视图、并排圆、线、双线、面积图、双组合、散点图、直方图、盒须图、甘特图、靶心图、气泡图等。要了解使用它们背后的目的是什么，可以分为以下的9种情况：比如说，你想呈现某个变量的分布情况，就可以通过直方图的形式来呈现。如果你想要看两个变量之间的相关
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2023-09-22 13:14:03
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在对收集到的数据进行可视化的过程中，盲目的选择图表不仅仅图表的效果不好，甚至会产生误导。因此对在数据可视化的过程中常用的一些图表进行下总结
柱状图 适用场景：适用场合是二维数据集（每个数据点包括两个值x和y），但只有一个维度需要比较，用于显示一段时间内的数据变化或显示各项之间的比较情况。优势：柱状图利用柱子的高度，反映数据的差异，肉眼对高度差异很敏感。劣势：柱状图的局限在于只适用中小规模的数据
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2023-09-22 17:17:07
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from pyecharts import options as optsfrom pyecharts.charts import Graphnodes = [ {"name": "结点1", "symbolSize": 10}, {"name": "结点2", "symbolSize": 20},
原创
2021-07-06 10:41:02
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from pyecharts import options as optsfrom pyecharts.charts import Graphnodes = [ {"name": "结点1", "symbolSize": 10}, {"name": "结点2", "symbolSize": 20}, {"name": "结点3", "symbolSize": 30}, {"name": "结点4", "symbolSize": 40}, {"name": ...
原创
2022-02-28 14:04:29
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import asynciofrom aiohttp import TCPConnector, ClientSessionimport pyecharts.options as optsfrom pyecharts.charts import Graph"""Gallery 使用 pyecharts 1.1.0参考地址: https://echarts.baidu.com/examples/editor.html?c=graph-npm目前无法实现的功能:1、暂无"""...
原创
2022-02-28 14:13:08
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当我还是一名崭露头角的程序员并被要求查询涉及多个表的数据时，我的胃会掉下来，我想我自己，"作为软件开发人员，当它持续存在的时候，真是太好了。"这是不必要的戏剧性。 但是说实话，知道如何在SQL中使用和区分联接可能会有些混乱。 但是，经过一些实践和关于它们如何工作的一些基本知识，它们真的一点都不好！因此，让我们进入四个最常见的SQL连接。假设我们有一群猫和宠物主人。 我们选择在
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2024-04-21 22:36:15
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import asyncio
from aiohttp import TCPConnector, ClientSession
import pyecharts.options as opts
from pyecharts.charts import Graph
"""
Gallery 使用 pyecharts 1.1.0
参考地址: https://echarts.baidu.com/ex
原创
2021-07-06 10:58:41
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# 数据可视化：从原始数据到关系与比例
数据可视化是数据科学中的关键领域，能够帮助我们以直观的方式理解复杂的数据。特别是“关系”和“比例”的数据可视化，不仅能够体现各个数据之间的关联性，还能展示相对值的变化。在这篇文章中，我们将逐步了解如何实现这一目标。
## 整体流程
首先，让我们梳理一下实现数据可视化的总体步骤。以下是整个流程的概述：
| 步骤 | 说明
原创
2024-10-24 05:07:29
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可视化人人好友关系目录必要条件我们要做些什么模拟登录抓取数据绘制图像总结What’s moreFootNotes 受R分析人人网好友推荐系统和用python进行人人好友分析启发，完全用python的模块和方式实现了一遍，结果搞得好像一点也不Pythonic，倒好像有点继承了之前在lisp下养成的函数式风格……Happy hacking，也欢迎各路高手大牛不吝赐教。 完整代码见github/rev
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2024-05-23 10:38:52
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# 使用 Python 中的 Matplotlib 可视化变量关系矩阵
在数据分析和科学研究中，理解不同变量之间的关系是至关重要的。而变量关系矩阵是一种用于展示多个变量之间相互关系的有效方法。通过量化这些关系，可以更准确地进行数据解读。Python 中的 Matplotlib 是一个强大的数据可视化库，能够帮助我们创建这些关系矩阵。本文将介绍如何使用 Matplotlib 可视化变量关系矩阵，并
原创
2024-08-28 06:08:05
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1、数据可视化概述1.1、数据可视化的作用数据可视化是指将数据通过图表的方式传递出来，让用户能够快速、准确地理解信息所要表达的内容，从而提高沟通效率。数据可视化的作用主要有：1）传递更多的信息，一张图能够传递的信息可能需要长篇大论才能写清楚，如你要描述最近一年公司收入情况，那你就需要说明每个月收入是多少，同比、环比增幅是多少，收入最多、最少的是哪个月，同比、环比增幅最低、最高的是哪个月等，而你用图
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2024-05-07 12:39:26
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数据集可以讲述很多故事。要想了解这些故事的展开，最好的方法就是从检查变量之间的相关性开始。在研究数据集时，我首先执行的任务之一是查看哪些变量具有相关性。这让我更好地理解我正在使用的数据。这也是培养对数据的兴趣和建立一些初始问题来尝试回答的好方法。简单地说，相关性是非常重要的。Python的最大好处就库多，有很多库已经为我们提供了快速有效地查看相关性所需的工具。让我们简要地看看什么是相关性，以及如何
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2024-01-28 06:36:46
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如果你是Python可视化的新手，一些流行的可视化库包括Matplotlib、Seaborn、Plotly、Bokeh、Altair和Folium，以及大量的库和例子可能会让你感到不知所措。当可视化一个DataFrame时，选择使用哪个可视化库确实是一个头疼的事情。这篇文章云朵君将和大家一起学习每个库的优点和缺点。到最后，对它们的不同特点有更好的了解，在合适的时候更容易选择合适的库。将通过专注于几
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2024-08-28 15:21:45
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简介: 在数据挖掘项目初期，需要对数据进行探索性分析，这样方便对数据有一个大致的了解，其中最直观的方式就是对数据进行可视化。 可视化视图有哪些？ 可视化图可以分为4个类别，分别是比较，联系，构成和分布。 1、比较：比较数据间的类别关系，或者是它们随着时间的变化趋势，比如折线图。 2、联系：查看两个变量及两个以上变
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2024-01-12 22:52:04
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常用的python可视化工具包是matplotlib，seaborn是在matplotlib基础上做的进一步封装。入坑python可视化，对有些人来说如同望山跑死马，心气上早输了一节。其实学习一门新知识，首先要掌握的是这门知识的最少最核心知识，剩下的就让它在实践中拓展吧。视图分类可视化视图的分类常常从两个维度：变量个数和变量之间的关系。按变量个数分可分为单变量分析和多变量分析。变量之间的关系常有下
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2024-08-13 10:52:51
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