最近看了一篇文章《一个牛逼的Python 可视化库：PyG2Plot》，可惜只是简单介绍，并且只有一个简陋的官方示例。 经过一番测试成功复现了其中一个示例图片，还很精致。今天正好把完整过程分享给大家，看看这个新库绘图也可以这么漂亮！Python可视化新秀这个Python可视化新秀，在GitHub上是这样介绍的：? PyG2Plot 是@AntV/G2Plot 在 Python3
数据可视化的工具和程序库已经极大丰盛，当你习惯其中一种或数种时，你会干得很出色，但是如果你因此而沾沾自喜，就会错失从青铜到王者的新工具和程序库。如果你仍然坚持使用Matplotlib（这太神奇了），Seaborn（这也很神奇），Pandas（基本，简单的可视化）和Bokeh，那么你真的需要停下来了解一下新事物了。例如，python中有许多令人惊叹的可视化库，而且通用化程度已经很高，例如下面这五个：
今天要推荐的神器来自http://froont.com/ ，猜猜它有神马强悍的功能呢？是滴，进入网站后，你就会看到他说：“原来还可以在浏览器里设计网页，仅仅只需要拖放即可！”Froont是一个允许设计师在线设计响应式网页的工具，不需要程序员介入的设计编程工具，为设计师们提供了可视化的在线网页设计环境，绝对是响应式网页设计的利器。如果你还在为用PS画出网站在不同设备上的 dem
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2023-05-16 19:34:34
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数据的处理、分析和可视化已经成为 Python 近年来最重要的应用之一。这种现象又进一步引出“大数据”分析等类似的话题，而大数据分析在人们所能预见的诸多领域内都有广泛应用，这其中就包含笔者个人感兴趣的机器学习。 Python 在处理数据、分析数据以及数据可视化方面拥有很多功能强大的工具，这也是 Python 在科学领域中能够迅速发展的一个主要原因。&
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2024-08-30 20:38:14
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信息化的时代，我们每天通过电视、报纸、广播、邮件等传播途径接受信息，信息的来源多样性、种类多样性满足了我们对日常信息感知的需求。俗话说的好“耳听为虚、眼见为实”，在信息化的今天，我们所接受到的信息，大部分都是通过视觉来感受到的，由此可见，信息可视化的重要性。什么是信息可视化？信息可视化未来又有什么发展趋势？下面我将分别进行概括。信息可视化信息可视化是对抽象数据进行直观视觉呈现的研究，抽象数据既包含
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2024-01-26 08:51:20
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在当今数据驱动的时代，随着数据量的不断增加，滚动式数据可视化应运而生，以便有效地展示和分析动态数据。本文将详细阐述如何解决“滚动式数据可视化”问题的全过程，涵盖版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南和性能优化等关键环节。
# 版本对比与兼容性分析
在构建滚动式数据可视化时，理解不同版本之间的差异至关重要。以下是版本对比的简单分析：
- **版本 1.0**：提供基础的滚动支持，数
文章目录一、goaccess 日志可视化二、tomcat结合memcache1.配置tomcat，与nginx结合2.nginx配置tomcat负载均衡、加入sticky算法3.结合memcache 一、goaccess 日志可视化它是一款可视化web日志监控工具，它能够为需要动态可视服务器报告的系统管理员提供快速且有价值的 HTTP 统计信息，主要优点：快速、实时、具有美观的页面，几乎支持所有
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2024-04-08 18:42:48
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什么是数据可视化？数据可视化是一个以图像或者图形来展示数据的方法，它有助于人们可视化处理那些困难的概念，以及确认那些仍未被发掘的模式。可视化能将数据以更加直观的方式展现出来项目的情况，使数据更加客观、更具说服力。我们都知道，领导最不喜欢看一堆数据，最喜欢的就是数据可视化，特别是可视化报表，然而想要做可视化图表也不是那么简单的，对于大多数人来说，Excel一直都是做地图可视化的首选，但是Excel并
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2024-08-28 20:42:10
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文章目录1.1 基本概念1.1.1 什么是数据仓库？1.1.2 什么是ETL？1.2 什么是Kettle？1.3 Kettle的安装1.4 Kettle简单使用1.5 将EXCEL数据导入MySQL1.5.1 准备工作1.5.2 操作过程1.6 数据同步更新组件 1.1 基本概念在我们学习kettle之前，首先了解两个基本的概念：数据仓库和ETL.1.1.1 什么是数据仓库？数据仓库是很大的数据
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2024-05-05 17:46:27
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Linux的SSH命令提供了相当强大的远程访问功能。用户可以使用SSH命令快速的访问其他Linux机器，比如计算机集群系统。今天我们就来了解一下SSH，以及如何使用SSH来远程使用服务器上的可视化软件。SSH是什么？SSH（安全外壳 Secure Shell）是一种流行的，功能强大的，基于软件的网络安全方法。每当计算机将数据发送到网络时，SSH都会自动对其进行加密。然后，当数据到达其预
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2024-03-25 04:25:55
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2.8 交互式可视化可视化之所以被认为是可交互的，是因为它必须满足两个标准：人为输入：某些信息视觉呈现方面的控制必须可为人所用响应时间：人为的改变必须及时的纳入可视化当有大量数据进行可视化处理时，即便用现在的技术也很不容易，有时甚至不可能实现；因此，“交互式可视化”通常被应用到系统中。该系统在完成输入的几秒内就可以向用户提供反馈。很多交互式可视化系统支持一种类导航，类似于穿越物质世界的导航。交互式
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2024-08-13 12:39:36
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本文是针对yolov5热力图可视化的实现过程，并指出其中需要更改的地方。更改后便可以即插即用，较为简单。一、代码源码地址：yolo-gradcamGithub上的代码已经复制在下方，如下所示。import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
warnings.simplefilter('ignore')
import torch, yaml, cv
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2024-06-06 01:11:53
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Grad-CAM: Visual Explanations from Deep Networks via Gradient-based LocalizationAbstract我们提出了一种技术，用于为基于卷积神经网络(CNN)的大型模型的决策生成“可视化解释”，使它们更加透明和可解释。我们的方法——Gradient-weighted Class Activation Mapping
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2023-07-19 16:09:23
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数据可视化数据可视化是现在人们在进行大数据分析处理的时候，一种重要的数据分析模式，随着现在这种大数据模式在人们的生活中应用的越来越多，现在这种数据可视化的一些要素的重要性也是逐步的凸显出来，那么这种数据可视化都是包括哪些重要的因素呢？ 第一、数据空间 这也是一种多维信息空间，是一种很专业的数据可视化的因素，这种数据分析包括的方面也是非常多，而且这种数据空间的扩展，也是会最终对于
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2023-10-19 22:33:51
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我是小z关于pandas的GUI工具，我之前介绍过pandasgui。可以说，有了GUI可视化界面，操作就和Excel一样简单，本次再介绍一款功能更加强大的GUI神器：D-Tale。这个库的名字为啥要D-Tale呢？它是detail的谐音，初衷是要提供数据的所有详细信息。下面介绍下如何使用它。启动、数据加载D-Tale支持多种文件格式，包括CSV、TSV、XLS、XLSX。它是一个以Flask 为
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2024-03-23 13:54:50
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GUI程序功能 读取存储图像、退出、重置、边缘检测、颜色亮度调整、添加噪声、空域滤波、频域滤波及其他等常用功能设置。 效果GUI界面介绍 在MATLAB命令行中输入guide，回车，进入GUI快速入门窗口，如图所示。Guide快速入门窗口 点击确定，即可打开如图所示的GUI界面。左边两列为基本的控件单元，分别有：按钮、滑动条、单选按钮、复选框、可编辑文本、静态文本、弹出式菜单、列表框、切换按钮、表
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2024-03-04 01:32:40
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文章目录大数据管理技术实习二——PageRank实验目的编程思路实验步骤注意事项 大数据管理技术实习二——PageRank实验目的本实验为Map Reduce小组作业实习一项目，目的为给定风筝网络图为输入时实现PageRank算法，算出该图的值分布。编程思路参考：输入与输出：将给定网络图转化为文档，其中格式为：node_name_i pagerank_i i_link_1 i_link_2 …在
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2024-04-15 22:33:04
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最全面的免疫浸润分析使用教程，虽晚必到 ——免疫浸润分析里不得不提的神器CIBERSORt 持续安利免疫浸润分析工具的小云又来啦~前边几期给大家分享了很多的工具，有同学留言问小云cibersort的教程呢？呐~这不就来了，重要的总要在后边登场。各位同学请放心，cibersort的教程，虽晚必到。cibersort是目前引用次数最多的免疫细胞浸润估计分析工具，2015年首次发表于Natur
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2024-03-04 15:08:33
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在历经两年多的迭代后，Odeon大数据平台在底层能力建设上已经相当丰满。最近大半年来在数据可视化方面也投入了很大的精力，目前自助 BI 产品也已经成功上线并稳定运行了一段时间，今天小剧就来分享下我们在数据可视化中的一些经验。今天的分享主要围绕 可视化布局模块 的一些工作，布局模块是承载可视化图表的一块画布，是用户用来组织业务逻辑的重要手段之一。先来体验下 在线demo 或者看下面的效果图：图一：可
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2024-09-01 19:26:29
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===开发如流水般丝滑！！！
原创
2023-09-19 11:06:27
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