变换矩阵是数学线性代数中的一个概念。在线性代数中，线性变换能够用矩阵表示。如果T是一个把Rn映射到Rm的线性变换，且x是一个具有n个元素的列向量，那么{\displaystyle T({\vec {x}})=\mathbf {A} {\vec {x}}}我们把m×n的矩阵A，称为T的变换矩阵。在单位方块上应用各种二维仿射变换矩阵的效果。最为常用的几何变换都是线性变换，这包括旋转、缩放、切变、反射以
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2024-02-26 10:46:06
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下面带大家快速了解 pyecharts 以及基本使用方法：✨ 特性简洁的 API 设计，使用如丝滑般流畅，支持链式调用囊括了 30+ 种常见图表，应有尽有支持主流 Notebook 环境，Jupyter Notebook 和 JupyterLab可轻松集成至 Flask，Django 等主流 Web 框架高度灵活的配置项，可轻松搭配出精美的图表详细的文档和示例，帮助开发者更快的上手项目多达 400
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2024-07-24 11:14:33
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from torch_geometric.datasets import Planetoid, MNISTSuperpixelsfrom torchvision.datasets im
原创
2022-06-27 15:37:27
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概述前言bokehpyecharts后记前言前段时间有读者向我反映，想看看数据可视化方面的文章，这不？现在就开始写了，如果你想看哪些方面的文章，可以通过留言或者后台告诉我。数据可视化的第三方库挺多的，这里我主要推荐两个，分别是 bokeh、pyecharts。如果我的文章对你有帮助，欢迎关注、点赞、转发，这样我会更有动力做原创分享。bokeh这里展示一下常用的图表和比较抢眼的图表，详细的文档可查看
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2024-06-03 20:49:34
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一、工具篇工欲善其事，必先利其器。学习OpenCV，肯定少不于基本的编程工具与OpenCV库。在Windows平台下你可以选择Visual Studio、CodeBlock等，当然你也可以选择在Linux平台，用VI、codeBlock都是可以的。编程平台的选择看个人爱好以及项目的开发环境。然后是OpenCV库，你可以在这里下载到最新的版本：http://opencv.org/，最近的版本已经到了
建筑信息模型（Building Information Modeling，简称BIM）是一种集成了建筑设计、施工和运营管理数据的数字化平台。基于BIM技术开发的可视化管理系统为建筑行业带来了前所未有的创新和效率提升。本文将深入探讨基于BIM技术的可视化管理系统在建筑行业中的重要性、优势以及应用场景。BIM技术的核心原理BIM技术通过创建数字化的三维建模环境，整合了建筑项目的各个方面，包括结构、设备
原创
2024-08-06 14:31:04
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今天给大家推送的是地图可视化的知识，如何用Python实现地图可视化，地图可视化常用于地理信息系统，本节选用python中的自带库matplotlib，实现地图可视化，一起学习吧！可视化直观理解就是转化为视觉所能感知。可视化的基本含义是将科学计算中产生的大量非直观的、抽象的或者不可见的数据，借助计算机图形学和图像处理等技术，以图形图像信息的形式，直观、形象地表达出来，并进行交互处理。地理信息可视化
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2023-10-13 15:17:50
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前 言当前，我们正处于大数据爆发的时代，涌现出大量不同类型的时空数据和非时空数据，信息激流使个人、企业和社会对大数据的依赖不断深化，与此同时，数据可视化研究已成为一个新的时代命题，与立体建模等方法相比，它所涵盖的技术更加广泛。数据可视化是关于数据视觉表现形式的科学和技术，需要充分使用图形、图像处理、计算机视觉和用户界面来表达与建模，以及立体、表面、属性和动画等方式，对数据加以可视化解释。早在18世
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2024-01-30 11:30:38
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Seaborn和Matplotlib是Python最强大的两个可视化库。Seaborn其默认主题让人惊讶，而Matplotlib可以通过其多个分类为用户打造专属功能。Python提供了各种用于绘制数据的包。本教程将使用以下两种包来演示Python的绘图功能：· Matplotlib· SeabornMatplotlib
importmatplotlib.pyplot as plt
%matplot
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2024-07-26 15:13:45
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三维可视化技术是将物理对象或构想对象1:1逼真三维再现到计算机上的技术。三维可视化技术是未来智能单元、智能产线、智能车间、智能工厂三维可视化数字孪生系统建设的基础。 三维可视化的应用前景 1.三维可视化技术从计算机学科出发，已经渗透到各个学科。例如，在建筑、交通、电力等领域，三维可视化技术可以提高决策者的可预测性，并提前评估质量和成果，避免不必要的浪费和损失。三维可视化的发展不仅缩小了现实世界和计
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2023-11-21 06:59:32
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数据可视化的主流实现方式主要以「定制的图表设计、开发」、「BI报表工具」、「低代码可视化搭建工具」3种为主，以效率及效果的投入产出比来评判的话，低代码可视化搭建平台已经成为数据可视化项目的主要方式。易知微基于自主研发的EasyV低代码可视化平台，在多年的数据可视化项目实践中，形成了一套成熟的可视化项目方法论，主要分为以下五个步骤：第一步：数据探查&指标整理在建设数据可视化项目之前，首要是探
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2024-06-05 17:05:03
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任务：构建基于web的数据库管理系统。思路： 关于WebBuilderWebBuilder是一款功能强大的Web应用开发和运行平台，能简单快速地开发功能强大和完备的企业级应用系统。使用WebBuilder可快速构建ERP、OA、CRM、HR、MIS以及电信、银行、政府、企业等各行业的应用系统。完善的基础架构，具备大型系统的完整功能，使应用系统的开发仅需致力于业务的开发。 [立即使用]
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2024-08-14 08:32:16
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1.背景介绍大数据可视化是现代数据科学的一个重要领域，它涉及到如何将大量、复杂的数据转化为易于理解和分析的视觉表示。Apache Spark是一个流行的大数据处理框架，它提供了一种高效、灵活的方法来处理和分析大数据集。在这篇文章中，我们将探讨Spark在大数据可视化中的应用，并深入了解其核心概念、算法原理、最佳实践以及实际应用场景。1. 背景介绍大数据可视化是指将大量数据通过图表、图形、地图等方式
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2024-08-14 19:22:04
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本篇主要讲述决策引擎可视化进阶之路的重要实践，如何通过产品上的创新和技术突破，实现工作效率、系统性能的提升。希望对大家有所帮助！01 什么是决策引擎决策引擎是指企业针对其客户提供个性化服务的决策平台，这些个性化服务决策包括：风险决策、精确营销决策等。决策引擎就是把商业规则转换成商业决策，在决策引擎之上可以开发出各种不同的解决方案。02 应用场景交易反欺诈应用场景 欺诈是一个影响所有行业
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2023-07-31 22:59:10
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1. plotly 介绍Plotly是一个非常著名且强大的开源数据可视化框架，它通过构建基于浏览器显示的web形式的可交互图表来展示信息，可创建多达数十种精美的图表和地图，下面我们以jupyter notebook为开发工具数据分析。Matplotlib存在不够美观、静态性、不易分享等缺点，限制了Python在数据可视化中的发展。为了解决这个问题，新型的动态可视化开源模块Plotly应运而生...
原创
2023-03-17 20:23:56
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数据可视化即通过可视化表示数据，与数据挖掘有关，而数据挖掘是通过一些代码来探索海量数据集中的联系和规律。 通过一些简洁的方式呈现数据，让观看者能够明白海量数据集中的规律和意义。笔者通过使用matploylib工具（是一个数学绘图库），制作简单的图表，如折线图，散点图。最后我们将基于漫步概念生成一个很有意思的数据集——一系列随机决策的图表。一：安装matplotlib 笔者基于Windows系统进行
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2024-01-02 12:18:13
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互联网的价值不仅仅在于实现万物互联，还在于它实现了人类的生产和消费行为数据化，将人类带入了大数据时代。对大数据的有效应用，可以提升全人类生产、交易、融资和流通等各个环节的效率，而大数据可视化是实现这一步的重要一环。 大数据可视化是大数据内在价值的最终呈现手段，它利用各类图表、趋势图、视觉效果将巨大的、复杂的、枯燥的、潜逻辑的数据展现出来，使用户发现内在规律，进行深度挖掘，指导经营决策。 &n
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2023-08-03 21:29:40
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数据可视化的标准实用性完整性真实性艺术性交互性数据可视化流程数据采集数据预处理：数据质量、数据清洗、数据集成数据可视化映射用户感知数据可视化的作用数据表达：是通过计算机图形技术来更加友好地显示数据信息，以便人们理解和分析数据。数据操作：是以计算机提供界面、接口和协议等条件为基础完成人与数据的交互需求，数据操作需要友好便捷的人机交互技术、标准化的接口和通信协议来完成对数据集的操作。数据分析：是通过计
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2023-09-23 15:17:49
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伴随着数据在当前互联网技术迅速发展壮大下变的层面更广，总数更大、构造愈来愈繁杂，大家如果想要更加清楚，迅速的认识和了解一份数据，传统化的二维平面图数据图表现已不能够满足需求，三维可视化技术越融合多媒体技术、互联网技术及其三维镜像技术完成了数据处理的虚拟化，根据对物体展开多方位的监管，搭建根据现实的3D虚拟现实技术实际效果，让数据呈现更加直观和易于了解，现已短时间变成信息内容智能化管理的关键构成部分
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2023-10-18 22:27:30
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基于Plotly的动态可视化绘图
原创
2022-06-25 21:53:59
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