哈夫曼树前言一、哈夫曼树是什么？二、实现哈夫曼树1.搭建树结构2.可视化树结构3.哈夫曼编码三.完整代码总结 前言 最近面试时被Q的知识盲点，只记得名词不知道其意，工作三年，考研时学的东西基本上又还给了老师，除去链表工作中可能用的比较多，树图相关可能基本只记得名词。 网上很多讲解都看过了，不过算法这块儿有事还得去找“小灰哥”。Let’s go！！！一、哈夫曼树是什么？简单点说就是求解基础原
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2024-01-12 14:00:15
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1. 什么是图？有什么作用？ 图是用来描述实体间关系的一种结构。实体是人、事、物。比如：地铁线路图；人物关系图；社交关系网；通讯网络；评分网络。 作用：根据相关规则和算法，可以计算出节点的重要程度。进行社团检测。 图的属性：一般图、加权图；有向图、完全图；连通图、非连通图。 节点度数：出度、入度。
原创
2021-06-28 09:13:44
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ProtaStructure Suite Enterprise 2018 是用于钢，混凝土和复合材料部分的多组分建模，三维有限元分析，结构细节等等的一个软件包。该软件包包括现场施工和非线性分析，隔震，非线性元素转换，地震评估和改造等先进工具。ProtaDetails最新版2018 sp1是专为工程师和设计专业人士自动生成结构设计，定制，设计和部件设计管理的专用系统。 ProtaStee
数据分析业内有句经典语录：“字不如表，表不如图”但可视化图表种类如此之多，什么场景下应该用什么图表展示，是一个让人头秃的难题。废话不多说，想解决这个难题，就先来跟老李看下日常工作中会常用到哪些可视化图表？随后我们再针对这些图表做具体的适用场景讲解，内容很干，记得收藏备用1、常见的数据可视化图表 基于老李多年在互联网和国企的数据分析从业经历，基本上工作中常用到的就是：柱状图、折线图、饼图、散点图、雷
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2024-01-11 14:23:54
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通过ArcGIS可以制作水环境专题图，以可视化的方式表达，揭示不同区域的水环境状况，反映水体环境质量在空间上的变化趋势，对水环境的科学管理具有非常重要的意义，下面就来介绍河流水质动态分段精细化制图的方法和流程。 河流水质的动态分段主要应用桌面的线性参考工具，处理的是线状河流数据，核心是通过自动化的GP工具动态计算通过线状河流构建的路径事件表中存储事件的地图位置的属性值，通过“创建路径事件
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2023-11-27 10:54:35
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可视化图表种类如此之多，什么场景下应该用什么图表展示，是一个让人头秃的难题。小编在网站上收录了 几十种可视化图表样式以及它们分别适用于什么样的场景，并且推荐了相应的制作工具，非常值得一看。点阵图图片点阵图表 (Dot Matrix Chart) 以点为单位显示离散数据，每种颜色的点表示一个特定类别，并以矩阵形式组合在一起。适合用来快速检视数据集中不同类别的分布和比例，并与其他数据集的分布和比例进行
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2024-03-28 21:03:35
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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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数据可视化对于通过将数据转换为视觉效果来揭示数据中隐藏的趋势和模式非常重要。为了可视化任何形式的数据，我们都可能在某个时间点使用过数据透视表和图表，如条形图、直方图、饼图、散点图、折线图、基于地图的图表等。这些很容易理解并帮助我们传达准确的信息。基于详细的数据分析，我们可以决定如何最好地利用手头的数据，帮助我们做出明智的决定。如果你是数据科学或机器学习初学者，你肯定已经尝试过 Matplotlib
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2024-06-12 19:57:04
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今天小编来为大家分享一个有趣的可视化技巧，如何从图片中提取颜色然后绘制成可视化图表，如下图所示在示例照片当中有着各种各样的颜色，我们将通过Python中的可视化模块以及opencv模块来识别出图片当中所有的颜色要素，并且将其添加到可视化图表的配色当中。导入模块并加载图片那么按照惯例，第一步一般都是导入模块，可视化用到的模块是matplotlib模块，我们将图片中的颜色抽取出来之后会保存在颜色映射表
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2024-02-23 11:43:34
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1. 可视化单张图片from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
import torch
if __name__ == '__main__':
summary_writer = SummaryWriter(log_dir='log_image', comment='test tensorboard image', filename
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2024-04-11 10:17:02
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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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如何对caffe的网络模型进行可视化？一、安装netron1.windows版本： 下载可执行文件或在终端运行： winget install netron2.Linux版本： 运行：snap install netron 启动：netron Netron不仅支持Caffe(caffemodel)，还支持pytorch(pth),ONNX(.onnx, .pb)
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2021-04-21 08:46:06
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前言：数学建模比赛中，最吸引评审老师的就是figure了，figure分为开篇的流程图【模型思路】、数据统计图【折线图、柱状图、扇形图、拟合图…】、地图【热力分布图】。恰恰在美赛中，论文的“颜值”直接取决于各种精美的figure，所以科学储备数据可视化相关的能力是十分必要的，接下来总结一下自己的可视化方法以及相对应美赛O奖论文中的figure展示。 目录1.流程图1.1 Visio1.2 亿图图示
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2024-02-01 10:37:20
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1. 什么是树结构？ 主要用来表达个体之间的层次结构。比如：计算机公司的组织结构。 2. 树结构的可视化方法有哪些呢？ 结点链接法：结构清晰。用点表示树的结点，用点链接表示结点之间的关系；核心问题是如何在屏幕上放置结点，如何绘制结点之间的链接关系。 正交布局：结点按照水平或垂直对齐，布局与坐标轴一致
原创
2021-06-28 09:17:35
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风向图，直观形象，也是地图数据和现实数据在可视化上很好的结合。 这是我见的第一个风向图，记得是2012年吧，当时觉得很有意思，作为一名技术人员，自然好奇它是如何做到的，是Canvas还是SVG？但当时没深究。最近正好有人（大哥）提到了这个，不妨深入了解，一探究竟。于是乎，发现原来还有这么多玩法，大同小异，比如说这个
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2024-08-19 20:40:42
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最近一直在搞课题，因为看代码不直观，所以将网络结构进行可视化处理。使用了两种方法，各有优缺点，下面记录一下使用方法供人参考方法一：torchsummary可视化torchsummary可视化是pytorch可视化的一种方法，需要安装库，关于库的安装可以搜一下帖子，然后就是关于使用方法。首先导入这个库，在model里更改需要可视化的结构，这里我可视化的是我的判别器，然后传入网络设定的256x1024
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2023-10-26 11:44:16
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导读：前几篇文章分别对应用Tableau制作折线图、条形图、可视化地图进行了介绍，本文介绍另一大可视化图表利器——饼图。尤其是最后给出了玫瑰图制作方法。01 基本饼图饼图常用于表达多个子类的占比，通过观察饼图扇形角度的大小，可快速对比各子类间的相对关系。在Tableau中，制作饼图比较方便，仅需依次将类别和相应度量信息拖动到标记区的颜色和大小即可。仍然以Tableau自带的超市数据集为例，制作各地
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2023-12-19 22:38:23
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pyecharts 是一个基于 ECharts 的 Python 数据可视化库，它允许用户使用 Python 语言生成各种类型的交互式图表和数据可视化。ECharts 是由百度开发的一款强大的开源数据可视化库，而 Pyecharts 则是 ECharts 的 Python 封装，使得在 Python 中使用 ECharts 变得更加方便。pyecharts 提供了一组简单而灵活的 API，使用户能
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2024-08-14 16:47:37
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最近在学习python，然后利用python自己也做了一些项目，但是在可视化这一步的时候总是容易卡住，就想着专门写一篇文章，也方便自己以后查看。在开始之前，我想先聊一聊常见的图形，之前写过一篇常见的图形，这里我就自作主张把之前那篇文章放在这里了https://zhuanlan.zhihu.com/p/51935629我们今天就介绍一下常用的10种视图，即散点图，折线图，直方图，条形图
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2024-07-03 21:45:58
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随着深度神经网络做的的发展，网络的结构越来越复杂，我们也很难确定每一层的输入结构，输出结构以及参数等信息，这样导致我们很难在短时间内完成debug。因此掌握一个可以用来可视化网络结构的工具是十分有必要的。类似的功能在另一个深度学习库Keras中可以调用一个叫做model.summary()的API来很方便地实现，调用后就会显示我们的模型参数，输入大小，输出大小，模型的整体参数等，但是在PyTorc
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2024-07-26 13:34:45
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