可视化

从lightningChart V8开始，这项图表控件产品开始支持X轴的Scale break功能. 这个功能的主要作用是排除选定的X轴范围，例如互动交易时间/日期或者机器停产时间等。如果有一部分的数据是您不需要的，使用Scale breaks可以仅把需要的部分有效地进行可视化。 使用Scale break时，在被选定的中断处，所有分配给X轴的系列会被剪裁，包括轴和标签本身。 中断处空白的宽度和样式可以自由调整。 一种选择是不设置间隙，从而使数据值直接跳到新值。 当使用scale breaks删除静态数据值时，这是一种很有效的方法。 下面让我们用实例来看一下如何在交易数据中使用scale break。用户可以在我们的Demo App 中找到演示例子，您可以随时修改设置，并能即时查看结果。 图1显示交易数据，其中股票的值是时间函数，没有任何中断。 由于股票交易所已经关闭，大部分时间范围内没有数据，这样不太方便查看有用信息。 图1. 没有使用Scale Break 的原始交易数据 图2中使用了Scale Break， 我们可以隐藏不需要的数据和轴标签，让图表更加易读，屏幕也会留出更大的空间供有用数据的绘制。在中断处的空白处可以让用户看出哪些数据是被截掉了的，让数据更明了，可以更清楚的看到不同的日期。 图 2. 使用了 scale break 来排除非交易时间 Style =

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns sns.set(style="whitegrid", color_codes=True) np.random.seed(sum(map(ord, "categorical"))) titanic = sns.load_dataset("titanic") tips = sns.load_dataset("tips") iris = sns.load_dataset("iris") 用stripplot展示类别值，类似于散点图 sns.stripplot(x="day", y="total_bill", data=tips,jitter=False) 该方法不适合于数据量特别大的场合，如果那样，则纵轴数据会连成一条线，很难区分数据的差异/重叠是很常见的现象，但是重叠影响我观察数据的量了，最好加入jitter sns.stripplot(x="day", y="total_bill", data=tips, jitter=True) sns.swarmplot(x="day", y="total_bill", data=tips) sns

Sentinel 的使用可以分为核心库和控制台两个部分。 核心库不依赖任何框架/库，集成了主流框架，可以进行单机限流降级等功能， 控制台Dashboard提供了可视化的管理限流规则、对集群进行监控，集群限流分配管理、机器发现等功能。 这篇博客学习 Sentinel 控制台的启动和接入。 一、控制台启动 小说搜索 https://198200.com 控制台下载有两种方式，一种是直接下载编译好的release版本程序包，另一种是下载控制台的工程代码，在本地打包后启动。 直接下载release程序包 从 release 页面下载最新版本的控制台 jar 包。 最新的正式版本是v1.7.1。 通过代码构建 下载最新的 sentinel-dashboard 控制台工程，代码仓库地址 sentinel-dashboard。 下载后，进入工程目录，通过Maven打包成一个可执行的 fat jar： mvn clean package 构建和启动 使用如下命令启动控制台： java -Dserver.port=8080 -Dcsp.sentinel.dashboard.server=localhost:8080 -Dproject.name=sentinel-dashboard -jar sentinel-dashboard.jar 注意：启动 Sentinel 控制台需要 JDK 版本为 1

重构前后对比： 由于期末临近，同学哀求老师给时间复习，就推迟到考试结束一星期之后，这也给了充足的时间，对软件进行了一次彻彻底底的重构！！ 有多彻底？我重构之前这个项目的代码只界面部分就已经七千多行了，这次重构小到基本控件，大到整个界面，引擎，都重新写了，唯一留下的，还是那个颜色选择控件。 为什么要重构？有三方面原因： 1、性能跟不上，内存占用太多：起初频谱引擎的响应速度为25ms刷新一次，也就是说25ms之内要分析波形，根据波形，绘制轨道，得到轨道后，又要根据属性，绘制图形。而我在代码设计之初并未考虑效率问题，导致软件做好之后频谱有轻微的卡顿，起初我以为是音频数据的问题，因此还特意写了一个缓冲算法，进行平滑，勉强能够用得下去。而内存就更夸张了，每创建一个频谱，内存要多几十MB，而删除之后还不会减少，我明明有把对象析构啊！ 2、界面粗糙，操作困难：界面丑不丑大家各有各的看法=.=，操作困难倒是真的，那个时候还没写手势拖动的功能，要移动频谱，只能在那个微调框那里，输入数据或拖动滑动条，手都给弄酸了 3、代码混乱，扩展困难：写代码的时候只管当下想要什么，就写什么，而没有把目标放长远，为以后的扩展给预留位置。 我是如何解决性能和内存问题的： 按照常规的界面，我都是在窗口的绘图事件之中创建画笔，然后进行绘图，这样做常规的界面通过事件绘图，看不出又什么区别，但是我这里25ms刷新一次

网上搜了一些社区发现可视化的代码，发现GitHub上有几个不错的可视化案例，如 https://github.com/networkanddatasciencelab/SNA-Community-Detection https://github.com/networkanddatasciencelab/Network_Analytical_Notebooks https://github.com/networkanddatasciencelab/HIN_Community_Detection 这些效果比较好，但是都用了一些其他的包，比如 igraph (安装这个包经常会出问题，我就是因为没有装好就不想用它的画图布局了，然后自己写了这个代码)。 代码里面的配色方案可以参考这篇文章： 设计师必备，101个最佳配色方案！ （注：这里面的配色都是16进制的，如果用于PPT等RGB颜色设置的话，需要进行颜色转换，网上有很多颜色码转换工具，如 https://www.sioe.cn/yingyong/yanse-rgb-16/ ） 这是原图 这是采用贪婪算法检测社区之后的可视化效果 代码如下 import networkx as nx import numpy as np import matplotlib . pyplot as plt from matplotlib import cm

Sentinel 的使用可以分为核心库和控制台两个部分。 核心库不依赖任何框架/库，集成了主流框架，可以进行单机限流降级等功能， 控制台Dashboard提供了可视化的管理限流规则、对集群进行监控，集群限流分配管理、机器发现等功能。 这篇博客学习 Sentinel 控制台的启动和接入。 一、控制台启动 控制台下载有两种方式，一种是直接下载编译好的release版本程序包，另一种是下载控制台的工程代码，在本地打包后启动。 直接下载release程序包 从 release 页面下载最新版本的控制台 jar 包。 最新的正式版本是v1.7.1。 通过代码构建 下载最新的 sentinel-dashboard 控制台工程，代码仓库地址 sentinel-dashboard 。 下载后，进入工程目录，通过Maven打包成一个可执行的 fat jar： mvn clean package 构建和启动 使用如下命令启动控制台： java -Dserver.port=8080 -Dcsp.sentinel.dashboard.server=localhost:8080 -Dproject.name=sentinel-dashboard -jar sentinel-dashboard.jar 注意：启动 Sentinel 控制台需要 JDK 版本为 1.8 及以上版本。 其中， -Dserver

日期：2020.01.26 博客期：134 星期日 　　 　　1、Python爬取任务已经完成，包括制作网页可视化，详情请看博客： https://www.cnblogs.com/onepersonwholive/p/12229362.html ！ 　　2、开始着手于“热词分析”方面的爬取（现在对于热词从哪里爬还是有很多疑问，毕竟老师啥都没给，就给了任务，唉~） 　　3、PS学习方面，现在会制作透明的图片了（把图片背景啥的搞掉） 来源： https://www.cnblogs.com/onepersonwholive/p/12234840.html

UML-Unified Model Language 统一建模语言，又称标准建模语言。是用来对软件密集系统进行可视化建模的一种语言。UML的定义包括UML语义和UML表示法两个元素。 UML是在开发阶段，说明，可视化，构建和书写一个面向对象软件密集系统的制品的开放方法。最佳的应用是工程实践，对大规模，复杂系统进行建模方面，特别是在软件 架构层次，已经被验证有效。统一建模语言（UML）是一种模型化语言。模型大多以图表的方式表现出来。一份典型的建模图表通常包含几个块或框，连接线和作为模型附 加信息之用的文本。这些虽简单却非常重要，在UML规则中相互联系和扩展。 UML的构造快包含3种： (1) 事物（4种）：结构事物，行为事物，分组事物，注释事物 (2) 关系（4种）：泛化关系，实现关系，依赖关系，关联关系(另有两特殊的关联关系：聚合与组合) (3) 图（10种）：用例图，类图，对象图，（包图，组件图）--- 构建图，部署图，状态图，活动图，序列图，协作图 事物是对模型中最具代表性的成分的抽象；关系把事物结合在一起；图是聚集了相关的事物。 几种关系所表现的强弱程度依次为：泛化 = 实现 > 组合 > 聚合 > 关联 > 依赖 一、UML的关系 UML定义的关系主要有六种：依赖、类属、关联、实现、聚合和组合。这些类间关系的理解和使用是掌握和应用UML的关键，而也就是这几种关系

Python3中 pyecharts.charts库可视化词云图–《你的答案》的歌词！ 可视化歌曲《你的答案》的歌词，词频自己设计。 #@Project filename：PythonDemo WordCount #@IDE ：PyCharm #@Author ：ganxiang #@Date ：2020/01/11 16:19 from pyecharts . charts import WordCloud name = [ '也许世界就这样' , '我也还在路上' , '没有人能诉说' , '也许我只能沉默' , '也许我只能沉默眼泪湿润眼眶' , '可又不甘懦弱' , '低着头 期待白昼' , '低着头 期待白昼接受所有的嘲讽' , '向着风 拥抱彩虹' , '勇敢的向前走' , '黎明的那道光' , '会越过黑暗' , '打破一切恐惧我能' , '找到答案' , '哪怕要逆着光' , '就驱散黑暗' , '丢弃所有的负担' , '你的答案' , 'ganxiang' , '《你的答案》作词 Lyrics：林晨阳 刘涛作曲 Music：刘涛演唱Singer：阿冗' ] value = [ 10010 , 61811 , 43178 , 40154 , 21468 , 2214 , 1969 , 14791 , 11213 , 32110 ， 99818 , 45163 ,

参考链接： 防劝退！数据结构和算法难理解？可视化动画带你轻松透彻理解！ 五分钟学算法 五分钟学算法：github 来源： CSDN 作者： 西北种田文 链接： https://blog.csdn.net/sinat_29047129/article/details/104066375