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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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
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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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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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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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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前段时间接了一个项目，涉及到了空间信息三维可视化的工作。之前在网上查找无意中看到ArcGIS API for JavaScript（以下简称“ArcGIS API”或“该API”）可以在网页上制作三维可视化图。好在有友人在国外帮我把整个文档和API下载下来了，于是就着手学习了一下这个API。简介做GIS的肯定清楚ArcGIS是什么，包括一系列的ArcMap、ArcScence、ArcEngine等
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2023-11-14 21:29:48
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科技创新，时代进步下的必然产物，机器人必将瞩目。机器人代为“制造业的顶峰”，其代表所在企业乃至国家制造业水平的重要标志。近年来在疫情的影响下，机器人行业迎来了火箭式的增长，在各个领域都成长出一批企业。下面跟随小编来了解下机器人行业的市场规模，数据皆由网络公布，由数据可视化软件制作。人工智能芯片和传感器作为机器人重要组成部件，也随着机器人行业的增长而增长，根据数据报表分析，人工智能芯片从17年之21
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2024-01-08 19:15:26
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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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# 如何实现可视化技术架构
在现代软件开发中，创建一个清晰的技术架构是至关重要的。可视化技术架构不仅可以帮助团队成员迅速理解系统设计，还可以为项目的后续开发和维护提供参考。下面，我们将介绍如何实现一个可视化的技术架构，流程将分为几个关键步骤。
## 流程概述
下面是实现可视化技术架构的流程：
| 步骤 | 描述 |
|---
原创
2024-09-23 03:16:07
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兴趣是最好的老师枯燥的编程容易让人放弃，兴趣才是最好的老师。无论孩子还是大人，只有发现这件事情真的有趣，我们才会非常执着的去做这件事，比如打游戏。如果编程能像玩游戏一样变得有趣，我相信很多人就特别愿意去做这件事了游戏的乐趣在于玩把握重点,坚持其实并不难王者荣耀游戏持续火爆了几年，其原因就是简单，有意思，每一次触碰手机，就像心底有一个声音在呼唤，玩一把，就玩一把就不玩了，结果玩着玩着就天亮了。如果学
前几天发现一个可视化工具Dash，当看到它的交互式效果后突然就觉得眼前一亮。早就想写出来分享给大家，今天利用睡前一点时间发出来，希望能给有需要的朋友带来一点帮助或者多一个参考。 python + Dash 可以快速开发web应用，至少可以快速开发web原型！！！ awesome dash and plotly:https://github.com/ucg8j/awe
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2023-09-26 15:07:51
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数缺形时少直观。GGally包中的ggduo函数可以让你在多元统计分析中对分组数据进行可视化展示。这在典型相关分析和回归分析中进行图形展示十分有用。ggduoggduo()函数来自于 ggplot2的扩展版本包 GGally，对于多元统计分析下的两组数据变量绘制统计图矩阵有着独特的效果。 ggduo()的基本用法如下：ggduo(data, mapping = NULL, columnsX = 1
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2023-11-14 09:52:18
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可视化编程语言可以让程序员通过操纵图形元素来创建程序，而无需键入文本命令。众所周知的例子是 Scratch，这是一种麻省理工学院开发的可视化编程语言，用来教孩子们学编程。 该语言的优势在于新手和普通用户可以更容易接触编程。二十世纪九十年代曾经有一种非常流行的运动，即通过所谓的 CASE 工具将这类工具带入企业，这些企业的系统可以通过 UML 进定义和生成，而无需雇佣训练有素的软件开发人
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2024-01-11 15:15:41
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数据可视化，就是指将结构或非结构数据转换成适当的可视化图表，然后将隐藏在数据中的信息直接展现于人们面前。数字属于数据的一种，相对于数据而言，数字更加直接简单，在数据可视化高速发展的当下，具体数字的作用显得更加的突出。所有数据的整合与归纳可能就是为了最终得出一个有效的数字。下面我将从数字可视化入手，浅谈几类数字可视化工具和数字可视化应用的软件。数字可视化工具1、ECharts百度的 ECharts
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2024-07-31 16:07:32
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大数据可视化的内涵与意义大数据可视化就是利用视觉的方式将那些巨大的、复杂的、枯燥的、潜逻辑的数据展现出来，无论通过地理空间、时间序列，还是逻辑关系等不同维度，最终使读者在短时间内理解数据背后的规律与价值。她是探讨、和洞察数据的最佳方式。数据可视化改变了传统业务系统数据呈现复杂枯燥，难以理解的困境，实现了信息的有效传达，将艺术性与功能性并重，通过多样、恰当、精细的展现、交互方式，高效能的呈现出数
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2024-01-11 22:42:52
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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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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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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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