可视化

最近，在学习地图可视化是基于公司的项目。但公司在项目上居然用图片来代替。无语~~~ 突发奇想，2016年自己就接触过地图可视化。但那是没有深入研究。只会用R语言来实现点基础。很无语，自己没有坚持下去学习。又被其他事情耽搁了。好了，废话不多说。 leaflet 官网直接给出：https://leafletjs.com/reference-1.3.0.html#path 但，有小白说，这不会啊。稍等。介绍官网是为了你以后自己学习使用的。 今天主要讲： 1.如何引进leaflet.js。 2.在上面如何引进其他地图。 3.如何画点。 4.如何画形状图（如多边形） 5.如何结合echarts. 好了。直接进行正题。 一、.如何引进leaflet.js 先引入css <link rel="stylesheet" href="https://unpkg.com/leaflet@1.3.4/dist/leaflet.css" integrity="sha512-puBpdR0798OZvTTbP4A8Ix/l+A4dHDD0DGqYW6RQ+9jxkRFclaxxQb/SJAWZfWAkuyeQUytO7+7N4QKrDh+drA==" crossorigin=""/> 再引入js <script src="https://unpkg.com/leaflet@1.3.4/dist/leaflet

本文启发于上周开的 单细胞转录组 课程，本次课程由资深单细胞算法研究者戴老师主讲，深入浅出，各部分分析原理从理论到应用层面解释透彻，最新流程，最新代码，绝对值得学习。课程尚未结束，我就迫不及待向一位未能安排出时间参加此课程的老友及时安利了视频课。 言归正传，介绍培训课程的一张幻灯片：很多PCA可视化结果都是不合适的。 PCA或PCoA是常用的降维工具，之前有几篇文章介绍PCA的原理和可视化。 一文看懂PCA主成分分析 PCA主成分分析实战和可视化 附R代码和测试数据 排序方法比较大全PCA、PCoA、NMDS、CCA PCoA距离算法大全 读懂PCA和PCoA 环境因子关联分析—CCA还是RDA 默认PCA/PCoA软件输出的图通常为正方形或立方体，比较常见的2维PCA可视化图的长宽比是1:1。虽然常见，但这是 错误的 。 下面这张图展示了一套模拟的两簇高斯分布数据的PCA结果展示，Figure a和b是错误的长宽比，结果看上去有4簇。Figure c和d是正确的长宽比，d中的颜色是正确的分组关系。 实际上，PCA图的长宽比应该与各个维度的特征值的比值一致。因为特征值反应各个主成分所解释的原始数据的变异度（方差），需要保证在不同的主成分轴上，解释的单位长度相同，所以长宽比也要有讲究。 如果用基于 ggplot2 的工具绘图( ggplot2高效实用指南 (可视化脚本、工具、套路

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

1.Tensorboard可以记录与展示以下数据形式： 标量Scalars 图片Images 音频Audio 计算图Graph 数据分布Distribution 直方图Histograms 嵌入向量Embeddings 2.Tensorboard的可视化过程 首先肯定是先建立一个graph,你想从这个graph中获取某些数据的信息 确定要在graph中的哪些节点放置summary operations以记录信息 使用tf.summary.scalar记录标量 使用tf.summary.histogram记录数据的直方图 使用tf.summary.distribution记录数据的分布图 使用tf.summary.image记录图像数据 …. 3 operations并不会去真的执行计算，除非你告诉他们需要去run,或者它被其他的需要run的operation所依赖。而我们上一步创建的这些summary operations其实并不被其他节点依赖，因此，我们需要特地去运行所有的summary节点。但是呢，一份程序下来可能有超多这样的summary 节点，要手动一个一个去启动自然是及其繁琐的，因此我们可以使用tf.summary.merge_all去将所有summary节点合并成一个节点，只要运行这个节点，就能产生所有我们之前设置的summary data。 4 使用tf

文章目录 打印模型结构 生成类原型 (Classes Prototype Generation) 创建模型 加载已经训练好的模型 生成图片 基于梯度的方法(Gradient based Methods) 热力图(Saliency Map) 定义网络 计算热力图 特征激活图(Feature activation map) Class Activation Map(CAM) Gradient-weighted Class Activation Mapping (Grad-CAM) 打印模型结构 from torchsummaryX import summary from torchvision . models import alexnet , resnet34 , resnet50 , densenet121 , vgg16 , vgg19 , resnet18 import torch summary ( resnet18 ( pretrained = False ) , torch . zeros ( ( 1 , 3 , 224 , 224 ) ) ) ==================================================================================================== Kernel Shape

在图片预处理的过程中，我们常常需要二值化图片，但是二值化值一个个去试，比较麻烦。下面通过trackbar来可视化连续二值化图片的情景。代码如下： import cv2 def threshTrackbar(img): """ 使二值化图片过程可视化 :param img: 待二值化的灰度图 :return thr_v,Shading:阈值，大于阈值时替代的值 """ img_copy = img def nothing(x): pass # Create a window cv2.namedWindow('image') cv2.setMouseCallback('image', OnMouseAction) # create trackbars for color change cv2.createTrackbar('thr', 'image', 121, 255, nothing) cv2.createTrackbar('Shading', 'image', 255, 255, nothing) while (True): cv2.imshow('image', img) k = cv2.waitKey(1) & 0xFF # 通过关闭窗口的右上角关闭 if cv2.getWindowProperty('image', cv2.WND_PROP_AUTOSIZE) < 1:

APG——Algorithm PlayGround 项目地址 一个有趣，智能和简单的HTML5游戏框架 简单的开发方式，将你的算法变成游戏 对PhaserCE库的封装开发 70+个函数接口可供使用，通过配置文件智能优化游戏 提供可视化的地图编辑方案 官网 官网(备用) Demo 演示 git page(可能会慢) 国内使用 使用在线地图编辑器 APG MapEditor 下载 APG.js MapEditor 使用在线库 github直连 https://sucicada.github.io/Algorithm-PlayGround/dist/APG.js 国内使用（更快） http://sucicada.tk:39/APG/dist/APG.js 最后 十分感谢 @llwwdbd , @lesen-bee 在开发期间所提供的帮助 来源： https://www.cnblogs.com/SuCicada/p/11517839.html

新的vs有个功能，实时可视化 但是他会挡我们界面，想要隐藏 <!--more--> 点击转到实时可视化，就是点击横线看到，接着就可以看到下面的选项 点击在应用程序中显示运行时，就是不选中 很简单就看到，没有那个 本作品采用 知识共享署名-非商业性使用-相同方式共享 4.0 国际许可协议 进行许可。欢迎转载、使用、重新发布，但务必保留文章署名 林德熙 (包含链接: http://blog.csdn.net/lindexi_gd )，不得用于商业目的，基于本文修改后的作品务必以相同的许可发布。如有任何疑问，请与我 联系 。 <script type="text/javascript"> $(function () { $('pre.prettyprint code').each(function () { var lines = $(this).text().split('\n').length; var $numbering = $('<ul/>').addClass('pre-numbering').hide(); $(this).addClass('has-numbering').parent().append($numbering); for (i = 1; i <= lines; i++) { $numbering.append($('<li/>').text(i)); };

1. 导入依赖库 from matplotlib.pyplot import figure, imshow, axis from rdkit import Chem from rdkit.Chem import AllChem from rdkit import DataStructs import numpy as np from sklearn.metrics import mean_squared_error from sklearn.metrics import r2_score from math import sqrt from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor from sklearn.model_selection import train_test_split from math import log10 from rdkit.Chem.Draw import IPythonConsole from rdkit.Chem import Draw from IPython.display import display, Markdown, HTML %matplotlib inline 2. 载入数据 #load sdf file data = "CHEMBL952131_EGFR.sdf" 3.

目录： 下载链接： https://www.yinxiangit.com/616.html 第一单元TVTK入门-1.mp4 第一单元TVTK入门-2.mp4 第一单元TVTK入门-3.mp4 第一单元TVTK入门-4.mp4 第七单元Mayavi可视化实例-1.mp4 第七单元Mayavi可视化实例-2.mp4 第七单元Mayavi可视化实例-3.mp4 第三单元TVTK库可视化实例-1.mp4 第三单元TVTK库可视化实例-2.mp4 第三单元TVTK库可视化实例-3.mp4 第九单元Traits基础-1.mp4 第九单元Traits基础-2.mp4 第九单元Traits基础-3.mp4 第九单元Traits基础-4.mp4 第九单元Traits基础-5.mp4 第二单元TVTK管线与数据加载-1.mp4 第二单元TVTK管线与数据加载-2.mp4 第二单元TVTK管线与数据加载-3.mp4 第二单元TVTK管线与数据加载-4.mp4 第五单元Mayavi入门-1.mp45 第五单元Mayavi入门-2.mp4 第五单元Mayavi入门-3.mp4 第六单元Mlab基础-1.mp4 第六单元Mlab基础-3.mp46 第六单元Mlab基础-4.mp4 第六单元Mlab基础-5.mp43 第六单元Mlab基础-6.mp4 第六单元Mlab基础-7.mp4