总结了10个不同领域的 Python 数据可视化库，有常用的，也有比较小众的。1. matplotlibmatplotlib是Python数据可视化库的OG。尽管它已有十多年的历史，但仍然是Python社区中使用最广泛的绘图库。它的设计与MATLAB非常相似，MATLAB是20世纪80年代开发的专有编程语言。2. SeabornSeaborn利用matplotlib的强大功能，可以只用几行代码就创
制作自己的coco关键点数据集1、将我们需要标注的图片进行重命名，由于coco数据集图片的名称是12位数字，形式如 00000000001。代码如下：import os
from tqdm import tqdm
import codecs
import json
for root, _, path in os.walk(<保存图片的文件夹路径>):
for s in tqdm
0. 引言0.1 COCO数据集评价指标 目标检测模型在验证集上会得到COCO的评价列表，具体参数的含义是什么呢？0.2目标检测领域常用的公开数据集PASCAL VOCMicrosoft COCO在COCO数据集出来之前，目标检测基本上用的是PASCAL VOC数据集，现在COCO非常流行。这两个数据集均有自己的评判标准。0.3 COCO（Common Objects in Context，上下文
出于项目需要，需要对COCO数据集做可视化，但网上没有比较好用的可视化方法，于是自己写了一个。分为三部分：1.标注框bbox的单独可视化，2.分割标注segmentation的单独可视化，3.bbox和segmentation的联合可视化。 我的数据集格式是标准的COCO数据集格式，可以百度即可。 COCO数据集可视化1.标注框bbox的单独可视化1.1 利用opencv可视化1.2 利用coco
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2024-04-06 10:00:34
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可视化内容包括检测框分割mask关节点1.检测框的可视化 这里以人为例 1>可视化目标检测生成的检测框import json
import os
import cv2
parent_path = '../datasets/coco/images/val2017'
json_file = 'coco_instances_val2017_results.json' # 目标检测生成的文件
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2024-03-21 09:34:55
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1 Python数据可视化1 数据可视化简介1.1 数据可视化概念数据可视化是指直观展现数据，它是数据处理过程的一部分。把数值绘制出来更方便比较。借助数据可视化，能更直观地理解数据，这是直接查看数据表做不到的数据可视化有助于揭示数据中隐藏的模式，数据分析时可以利用这些模式选择模型1.2 数据可视化常用库和各自特点1.2.1 Matplotlib（功能强大，代码相对复杂）Matplotlib是Pyt
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2024-06-07 08:04:50
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近些年，随着大数据的发展，数据可视化对于企业来说越来越重要，好的数据可视化BI软件不仅效果酷炫，还能加强企业信息的传递效率，提升企业运营效率。目前市面上的数据可视BI软件有很多，功能也各有不同，笔者在此选出几款评价最好的数据可视化BI软件，供大家参考。 1、TableauTableau是全球知名度最高的数据可视化BI软件，你可以轻松用Tableau将数据转化成你想要的形式。Tableau
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2023-07-04 21:24:43
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# Python的COCO格式可视化
## 引言
COCO（Common Objects in Context）是一个用于目标检测、图像分割和关键点检测的通用数据集格式。COCO数据集被广泛用于深度学习算法的训练和评估。在这篇文章中，我们将学习如何使用Python来读取和可视化COCO格式的数据。
## 什么是COCO格式？
COCO数据集格式由微软研究院开发，它提供了一个通用的数据结构，
原创
2023-08-29 09:13:04
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如有错误，恳请指出。在本地上，可以安装一些软件，比如：Meshlab，CloudCompare等3D查看工具来对点云进行可视化。而这篇博客是将介绍一些代码工具将KITTI数据集进行可视化操作，包括点云鸟瞰图，FOV图，以及标注信息在图像+点云上的显示。 文章目录1. 数据集准备2. 环境准备3. KITTI数据集可视化4. 点云可视化5. 鸟瞰图可视化 1. 数据集准备KITTI数据集作为自动驾驶
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2024-04-21 12:20:52
394阅读
Python编程入门：数据可视化数据可视化是指通过可视化表示来探索数据，它与数据挖掘紧密相关，而数据挖掘指的是使用代码来探索数据集的规律和关联。数据集可以是一行代码就能表示的小型数字列表，也可以是数以吉字节的数据。安装matplotlib在windows操作系统中执行pip install matplotlib绘制折线图简单折线图#!usr/bin/env python
# -*- coding:
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2024-01-02 12:37:44
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当下随着大数据热潮的到来，数据可视化作为一个新兴的领域，受到了学术界和工业界的重视。从可视分析、数据新闻到商业报表，各个领域都在越来越多的使用它。既然是数据可视化，说明数据是主体，可视化只是将数据以可视的形式表达的手段。接下来小编就与大家一起揭开可视化中数据的面纱，一探究竟。可视化什么：数据抽象既然是数据可视化，无可非议，可视化的元素肯定是数据，这里所指的数据是广义上的数据，包括文本、图片、声音等
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2024-01-18 21:04:41
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目录python项目2--【数据可视化】之生成数据一、安装Matplotlib二、绘制简单的折线图1. 修改标签文字和线条粗细2. 中文标签显示报错2.1 网络上下载字体simhei.ttf，放到matplotlib的字体库/root/.local/lib/python3.7/site-packages/matplotlib/mpl-data/fonts/ttf/中2.2 修改matplotlib
文章目录1. MS COCO数据集简介2. MS COCO数据集下载3. MS COCO标注文件格式3.1 使用Python的json库查看3.2 使用官方cocoAPI查看读取每张图片的bbox信息读取每张图像的segmentation信息读取人体关键点信息4.验证目标检测任务mAP 1. MS COCO数据集简介官网地址https://cocodataset.org/简介 MS COCO是一
近日，GitHub上悄然出现一个内含20多万张“不可描述”图片的数据集。这份数据集一共将内容分为5类，分别是：hentai、sexy、neutral、drawings、porn。 这份资源的贡献者是一位名叫Alexander Kim的数据科学家。他说，这些数据集可以用来训练图像分类器，使用CNN做出来的分类器，分辨上述的5种图像准确度可以达到91%。 当然，这份数据集的价值
从主菜单可以看出来，第一层是数据（Data)，第二层是图表（Charts），第三层是看板（Dashboards）数据形成了图表，而图表又构成了看板理解数据为了能展示数据，我找到了一篇文章 Excel数据分析实例—牛油果销售分析看能否用 Superset 来练习数据展示。数据来源： Avocado Prices（https://www.kaggle.com/neuromusic/avocado-pr
～～～～我的生活，我的点点滴滴！！cocos2d-x中存在3个缓存类，都是全局单例模式。1.TextureCache 首先是最底层也最有效的纹理缓存TextureCache，这里缓存的是加载到内存中的纹理资源，也就是图片资源。 其原理是对加入缓存的纹理资源进行一次引用，使其引用计数加一，保持不被清除， 其cocos2d-x的渲染机制是可以重复使用同一份纹理在不同的场合进行绘制，从而到达重复使用，
# 数据可视化之豆瓣数据集实现
## 简介
本文将教会你如何使用Python对豆瓣数据集进行数据可视化。你将学习到整个流程，包括数据准备、数据清洗、数据分析和数据可视化。我们将使用Python的一些常见库，如Pandas、Matplotlib和Seaborn。下面是整个流程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 数据准备 |
| 2 | 数据清洗 |
| 3
原创
2023-08-21 09:42:45
262阅读
由于最近任务的模型需要采用coco数据集格式，只能将现有数据的xml格式进行转换。查阅了网上很多xml转coco数据集的资料，由于每个人都数据集格式都不一样，发现其实很多细节都对不上，还是得自己重新写一个代码确保最后数据集格式的正确性。记录一下自己的工作。此处反复研究了coco数据集的格式，主要参考以下两个帖子： 首先先创建一个用于储存数据的
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Bar
c = (
Bar()
.add_dataset(
source=[
["score", "amount", "product"],
[89.3, 58212, "Ma
原创
2021-07-06 15:02:12
551阅读
[57.1, 78254, "Milk Tea"], ...
原创
2022-02-28 14:17:50
675阅读
