可视化

1、前言 Docker可视化管理工具DockerUI Docker可视化管理工具shipyard Docker可视化管理工具Rancher Docker可视化管理工具Portainer 友情提示： 2、优劣对比 针对DockerUI、Shipyard、Rancher、Portainer的优劣进行对比。 DockerUI： 优点 缺点 结论： Shipyard： 优点： 缺点 结论： Rancher： 优点 缺点 结论： Portainer： 优点 缺点 结论：

pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库。Echarts 是百度开源的一个数据可视化 JS 库。用 Echarts 生成的图可视化效果非常棒，pyecharts 是为了与 Python 进行对接，方便在 Python 中直接使用数据生成图。 在 实现地图可视的过程过遇到如下问题： Traceback (most recent call last): File "/Users/a6/PycharmProjects/Attempt_new/try_echarts/echarts.py", line 8, in <module> symbol_size=10, is_visualmap=True) File "/Library/Python/2.7/site-packages/pyecharts/charts/geo.py", line 47, in add self.__add(*args, **kwargs) File "/Library/Python/2.7/site-packages/pyecharts/charts/geo.py", line 103, in __add _coordinate = self.get_coordinate(_name, raise_exception=True) File "/Library/Python/2.7/site

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.linspace(-10, 20, 50, True) y = 2 * x + 5 # 一、画散点图 plt.scatter(x,y,s=40,c='Orange',edgecolors='k',marker='s',alpha=0.5) #s:大小；c：内部颜色；edgecolors：边框颜色；marker：点的形状；alpha：透明度 plt.show() # 二、画折线图与线段 plt.figure() plt.plot(x, y, label='line1') plt.plot(x, y + 4, c='r', lw=2, ls=':', label='line2') # c：颜色；lw：线宽；ls：线段类型，有“：”“--”“-”等；lebel：画图图例； plt.plot([-10, 0], [-10, 0], ls='--', label='line3') # 两点连线 plt.legend() plt.show() # 三、画柱状图 # 1、单一柱状图 plt.figure() bar_x = np.arange(5) bar_y = np.arange(5) rects = plt.bar(bar_x, height=bar_y, width=0.8

一、前言 　　在深度学习模型训练的过程中，常常需要实时监听并可视化一些数据，如损失值loss，正确率acc等。在Tensorflow中，最常使用的工具非Tensorboard莫属；在Pytorch中，也有类似的TensorboardX，但据说其在张量数据加载的效率方面不如visdom。visdom是FaceBook开发的一款可视化工具，其实质是一款在网页端的web服务器，对Pytorch的支持较好。 二、安装和启动 　　visdom的安装比较简单，可以直接使用pip命令。 # visdom 安装指令 pip install visdom # 启动 visdom web服务器 python -m visdom.server 　　若安装成功，则会返回一个网页地址；若报错，则安装失败，可以自行去github上下载源码安装。 　　将网址复制后在浏览器中打开，就可以看到visdom的主界面。 三、简单使用 　　这里以监听损失值loss数据，准确率acc数据及可视化图像等方面简要介绍visdom的使用。 3.1 监听单一数据loss 　　在模型训练过程中，loss是最常监听的数据，这里就以loss的监听为例，使用visdom可视化loss的变化过程。为了使代码更加简洁，这里以for循环代替模型逐轮训练的过程，loss值则在每个循环内部随机产生。 from visdom import

本文转载于: 猿2048 网站➦ https://www.mk2048.com/blog/blog.php?id=kia21c00j 阿里飞冰官方网站 https://alibaba.github.io/ice 每次新做一个项目，无论大小都要干这些事： 框架选型 初始化脚手架（比如使用 create-react-app 或者 vue-cli ） 也可能你选择了开源脚手架，克隆仓库 四处找轮子 安装各种依赖 新建页面，写逻辑 设计菜单 设计路由 新建页面的时候去复制旧的页面修改 把新的页面注册路由，注册菜单 做完了这个页面做下个，新建文件，复制代码，注册路由... 烦不烦？要优雅！ 今天介绍阿里的开源产品： 飞冰 飞冰是什么 "海量可复用物料，通过 GUI 工具极速构建中后台应用"。 这句 slogan 还是非常准确的： 飞冰是一套综合解决方案，用来极速构建中后台应用（其实也可以做非中后台应用）。 可以做到极速是通过『海量可复用物料』和『GUI 开发工具』实现的。 使用飞冰的开发工作流是这样的： 下载 GUI 工具并安装 => 可视化的选择我们提供的初始模板创建项目 => 可视化的创建页面并选择我们提供的 100+ 高质量可复用区块 => 生成代码进行二次开发 => 开发完成之后点击打包编译出 HTML、JS、CSS 文件 => 部署使用 在整个流程中，你可以完全通过 GUI

import java.util.Calendar; import java.util.Date; import java.util.GregorianCalendar; import java.util.Scanner; import com.yunsi.day15.dateuse8.DateUtil; /** * 可视化日历，打印当前月 * @author Administrator * */ public class Test05 { public static void main(String[] args) { Scanner input = new Scanner(System.in); System.out.print("请输入日期：（yyyy-MM-dd）"); String s = input.next(); // String s="2019-10-28"; //String--->Date Date date = DateUtil.getDateFromStr(s, "yyyy-MM-dd"); //Date--->Calendar Calendar cal = new GregorianCalendar(); cal.setTime(date); //获取当前月的最大天数 ,确定循环的终止条件 int maxDays = cal

Seaborn 是基于matplotlib的Python数据可视化库。它提供了一个高级界面，用于绘制引人入胜且内容丰富的统计图形，可以与pandas很好的结合。具体内容可以进入官网进行了解： Seaborn官网 此次操作所使用的seaborn版本为：0.9.0 seaborn内置数据集： seaborn . load_dataset ( name , cache = True , data_home = None , ** * kws ) name：数据集名字。 cache：是否提供缓存。 data_home：指定缓存路径，默认当前用户home下的seaborn-data目录。 sns.get_dataset_names()获得数据集名字 names = sns . get_dataset_names ( ) print ( names ) ### [ 'anscombe' , 'attention' , 'brain_networks' , 'car_crashes' , 'diamonds' , 'dots' , 'exercise' , 'flights' , 'fmri' , 'gammas' , 'iris' , 'mpg' , 'planets' , 'tips' , 'titanic' ] #下载所有数据集 for i in names : sns . load

基于 Python玩转人工智能最火框架 TensorFlow应用实践 随着 TensorFlow 在研究及产品中的应用日益广泛，很多开发者及研究者都希望能深入学习这一深度学习框架。而在昨天机器之心发起的框架投票中，2144 位参与者中有 1441 位都在使用 TensorFlow 框架，是所有框架中使用率最高的。但 TensorFlow 这种静态计算图有一定的学习成本，因此也阻挡了很多准备入坑的初学者。本文介绍了学习 TensorFlow 的系列教程，旨在通过简单的理论与实践帮助初学者一步步掌握 TensorFlow 的编程技巧。 这一系列教程分为 6 部分，从为什么选择 TensorFlow 到卷积神经网络的实现，介绍了初学者所需要的技能。机器之心在本文介绍了 PyTorch 和 Caffe 等深度学习框架的优缺点及 TensorFlow 基础，包括静态计算图、张量、TensorBoard 可视化和模型参数的保存等。 为什么选择 TensorFlow？ 在本文中，我们将对比当前最流行的深度学习框架（包括 Caffe、Theano、PyTorch、TensorFlow 和 Keras），帮助你为应用选择最合适的框架。 1. Caffe ：第一个主流产品级深度学习库，于 2014 年由 UC Berkeley 启动。 优点： 快速 支持 GPU 漂亮的 Matlab 和 Python

1.安装kibana 命令： wget https://artifacts.elastic.co/downloads/kibana/kibana-5.5.0-linux-x86_64.tar.gz #安装路径 2.解包并cd到指定路径 命令：tar -xzf kibana-5.5.0-linux-x86_64.tar.gz #解包 命令：mv kibana-5.5.0-linux-x86_64 /usr/local/kibana #移动到指定路径 命令： cd /usr/local/kibana/ #进入此路径 3.修改配置文件 命令：vim /usr/local/kibana/config/kibana.yml #配置文件路径 4.修改配置文件的基础设置（注意：根据自己情况设置，我只是修改的基础） 5.启动kibana 命令：./bin/kibana 总结：必须先建立好集群之后才可以启动成功 来源： https://www.cnblogs.com/zgqbky/p/11718305.html

leaflet-viz Leaflet可视化平台 https://github.com/zrysmt/leaflet-viz leaflet 是一个开源的前端地图交互类库，比较轻量级，支持移动端。而且有丰富的 插件资源 可供我们使用。 Echarts 是百度开源的前端可视化类库，提供丰富的前端可视化图表，平台中重要的一部分是我们要将leaflet和Echarts结合在一起。 该平台是基于leaflet及其插件搭建的一个方便可用的可视化平台。详细参见[示例Demo]。( https://zrysmt.github.io/demo/leaflet-demo/ ) 1. 安装与编译 安装 npm install 编译 debug模式 npm run dev 输出 npm run build 2.示例简介 示例地址： https://zrysmt.github.io/demo/leaflet-demo/ 示例包含最基本的GIS功能和可视化Demo 3.基础的GIS功能 拖放、全图、定位、打印出图片、打印出PDF功能。 地图缩放、比例尺显示功能 测量面积和距离功能 图层切换，提供丰富的图层切换 地图搜索功能 基础绘图功能 4.可视化示例 - 热力图 引入： import '../common/leaflet-plugin/HeatLayer.js' ; 使用： var heat = L