可视化

越来越多的出行企业选择空间大数据可视化表达来进行海量数据的分析和展示，如mobike、滴滴、uber。通过这一直观形式，能够让普通大众快速接受企业所想表达的深层含义，同时也便于对数据进行深度的挖掘和分析结果的表达呈现，空间表达较图表、文字等其它表达方式除了直观，易于理解外，也能够将海量数据的效果进行视觉感官上的刺激，同时呈现出一种不规则的美。 空间的可视化表达形式有多重多样，有相对量化的，有抽象的，有离散的，也有连续的，不同的表达形式所想表达的含义也不尽相同，主要的表达形式有散点、热力、气泡、分组散点、立体柱状、立体热力、道路密度分级渲染、道路热力渲染、静态线、飞线、动态网格密度、蜂窝网格密度等。这里就以mobike 2017年武汉共享单车出行报告中所涉及的空间可视化，对各个类别的表达方式进行一个阐述。 散点图是一种离散点在空间中的表达形式，通过海量点的全量展示，能够让我们体会到每一个动作（开关锁、上下车）在特定位置的特殊含义。 分组散点是一类特殊的散点形式，通过类别进行不同颜色的区分，表达不同的含义，能够使我们获取更加明确的信息，如共享单车开锁点、关锁点设置为不同颜色的渲染，可以观察不同的时间段，如上下班高峰期，两个点的分布是有完全不同的规律的。 气泡图也是散点的一种特殊形式，他是通过不同的权重表达散点的大小，同时也可以关联不同的颜色，形成一个个不同大小，不同颜色的点

1.是什么？ 在线编程网址 是一个编程软件，但是不涉及编程语言，是针对青少年开发的编程积木模块。 2.软件的目的是什么？ 激发青少年对编程的兴趣 3.怎么用呢？ 软件内部是很多积木模块，需要明白每块是实现什么功能的，然后再针对自己设计的产品，搭积木。 小孩子以模仿为主 这里设计了一个潜水员的例子 4.应用在哪里？ 台湾的中小学生的信息技术课基本是以这个软件为主。 5.怎么实现scratch（图形化的编程环境）到一些编程语言的过渡？ 来源：博客园 作者： ivyharding_wang 链接：https://www.cnblogs.com/ivyharding/p/11531648.html

一、Matplotlib中几种图的名字 折线图：plot 柱形图：bar 直方图：hist 箱线图：box 密度图：kde 面积图：area 散点图：scatter 散点图矩阵：scatter_matrix 饼图：pie 二、折线图：plot 　　平均值需要 先排序 后出出图 　　df.avg.value_counts(). sort_index ().plot() 三、柱形图：bar 　　可先做 数据透视 ，然后生成柱形图 　　df. pivot_table (index='city',columns='education',values='avg',aggfunc='count').plot. bar () 　　如果是要做 堆叠柱形图 ，则可设置bar()的参数 　　df.pivot_table(index='city',columns='education',values='avg',aggfunc='count').plot.bar( stacked=True )　 　　 　　如果是要做成条形图，则可修改bar()方法为bar() 　　df.pivot_table(index='city',columns='education',values='avg',aggfunc='count').plot. barh () 四、直方图：hist 　　df.avg.plot.hist

# 获取ggplot2 最容易的就是下载整个tidyverse: install.packages("tidyverse") # 也可以选择只下载ggplot2: install.packages("ggplot2") # 或者下载GitHub上的开发者版本 # install.packages("devtools") devtools::install_github("tidyverse/ggplot2") library(ggplot2) ggplot(diamonds) #以diamonds数据集为例 #gg <- ggplot(df, aes(x=xcol, y=ycol)) 其中df只能是数据框 ggplot(diamonds, aes(x=carat)) # 如果只有X-axis值 Y-axis can be specified in respective geoms. ggplot(diamonds, aes(x=carat, y=price)) # if both X and Y axes are fixed for all layers. ggplot(diamonds, aes(x=carat, color=cut)) # 'cut' 变量每种类型单独一个颜色, once a geom is added. #aes代表美化格式 ggplot2 把 X 和 Y

一、RestClient的简单介绍 RESTClient是一款用于测试各种Web服务的插件，它可以向服务器发送各种HTTP请求（用户也可以自定义请求方式），并显示服务器响应。 二、RESTClient的优缺点 优点：一款优秀的http接口测试工具，在火狐附加组件里面查询安装，非常小巧、可视化界面，操作简单，使用方便 缺点：只有一种协议（HTTP）、未找到写脚本的地方，不能自动化，只能手动点击 三、RestClient的安装 下载地址：https://www.oschina.net/news/75690/rest-client-3-6-1 解压文件件，执行restclient.bat文件打开restclient使用界面 Chrome、firefox都可以安装 ―――――――――――――――― 来源：博客园 作者： 无泪人 链接：https://www.cnblogs.com/zenghongfei/p/11484686.html

概述 我们在使用JMeter执行性能测试的过程中，会遇到很多不方便的地方 GUIģʽ 执行脚本很方便，看结果也很方便，但是GUI模式消耗资源，对测试结果的准确性影响很大 非GUI模式 消耗资源很少，但是看结果很不方便。我们无法查看任何内容，只能每隔30秒看到一行运行状态 因此我们陷入了僵局 想看到测试运行过程，需要GUI，但是结果不准确； 想要准确的结果，需要非GUI，但是看不到运行过程。 在涉及性能测试的可视化和分析时，资源和功能之间的这种冲突让我们很苦恼 Tauru Taurus 解决了我们刚刚的冲突。Taurus允许通过命令在非UI模式下执行JMeter脚本，并提供实时的可视化监控 Taurus的仪表板显示以下信息 运行过程 运行时间 错误信息 性能指标监听 测试报告信息 Tauru 是python的一个包。因此想安装它，就必须安装python，而且只支持python2.7。 安装python 安装pip pip install lxml pip install psutil 如果中间缺了whl包，自己去官网下载安装 http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#numpy 如果缺了Vc++，自己下载 https://www.microsoft.com/en-us/download/confirmation.aspx?id=44266

import numpy as np from PIL import Image import pickle import os CHANNEL = 3 WIDTH = 32 HEIGHT = 32 data = [] labels =[] classification = [ 'airplane' , 'automobile' , 'bird' , 'cat' , 'deer' , 'dog' , 'frog' , 'horse' , 'ship' , 'truck' ] for i in range ( 5 ): with open ( r "...\cifar-10-batches-py\data_batch_" + str ( i + 1 ), mode = 'rb' ) as file : data_dict = pickle . load ( file , encoding = 'bytes' ) data += list ( data_dict [ b 'data' ]) labels += list ( data_dict [ b 'labels' ]) img = np . reshape ( data ,[- 1 , CHANNEL , WIDTH , HEIGHT ]) data_path = "data/images/" if not os . path .

我们将可视化AI平台开源了 目前的AI产品几乎都无法满足我们的需求 目前的AI产品几乎都无法满足我们的需求 阿里云、百度的AI平台都没有可视化的界面、傻瓜化操作，导致AI属于一个鸡肋，不能完全应用。 现在我们将自己使用的可视化AI产品开源了。。。 关注最新进展 https://github.com/ricefishtech/ 也可以加开源微信群：17898898894（注明：开源AI） 以后的博客会介绍每个功能。。。。 文章来源: https://blog.csdn.net/u013804618/article/details/97263960

In [1]: import numpy as np import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline sns.set(rc={"figure.figsize":(6,6)}) 调色板 ¶ 颜色很重要 color_palette()能传入任何Matplotlib所支持的颜色 color_palette()不写参数则默认颜色 set_palette()设置所有图的颜色 1.分类色板 In [2]: current_palette=sns.color_palette() sns.palplot(current_palette)#palplot色板 6个默认的颜色主题：deep,muted,pastel,bright,dark,colorblind 2.圆形画板 当你有6个以上的分类要分区时，最简单的方法就是在一个圆的颜射空间中划出均匀间隔的颜色（这样的色调会保持亮度和饱和度不变）。这是大多数的当他们需要使用比当前默认颜色循环中设置的颜色更多时的默认方案。 最常用的方法是使用hls的颜色空间，这是RGB值的一个 简单转换。 In [3]: sns.palplot(sns.color_palette("hls",8))#指定颜色空间里平均分成几份 In [4]: #定义数据 data=np

【简述】 　　我们在学习编程语言时，往往第一个程序就是打印“Hello World”，那么对于人工智能学习系统平台来说，他的“Hello World”小程序就是MNIST手写数字训练了。MNIST是一个手写数字的数据集，官网是 Yann LeCun's website 。数据集总共包含了60000行的训练数据集（ mnist.train ）和10000行的测试数据集（ mnist.test ），每一个数字的大小为28*28像素。通过利用Tensorflow人工智能平台，我们可以学习到人工智能学习平台是如何通过数据进行学习的。 【数据准备】 　　下载mnist数据集，和mnist_10k_sprite.png图片，分别放在MNIST_data文件夹和projector/data文件夹下。 【代码】 import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data from tensorflow.contrib.tensorboard.plugins import projector #载入数据集 mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/",one_hot=True) #运行次数 max_steps = 1001 #图片数量 image