数据可视化

我们可以使用 append 方法, 来创建一个单一元素: var svg = d3.select('svg'), d = {"x": 50, "y": 50}; svg.append("circle") .attr("cx", d.x) .attr("cy", d.y) .attr("r", 25); 如果想传递多条数据, 则需要这样编写: var svg = d3.select('svg'), data = [{"x": 50, "y": 50}, {"x": 120, "y": 50}]; svg.selectAll("circle") .data(data) .enter() .append("circle") .attr("cx", function(d) { return d.x; }) .attr("cy", function(d) { return d.y; }) .attr("r", 25); 这里代码主要的疑惑点在于: svg.selectAll("circle") 为什么我们要选择要新创建的DOM元素呢? 以下是处理方式. 我们不必告诉D3如何实现, 而是告诉D3我们所想要的. 我想要一个circle绑定到一个data上, 即每个circle和data数组中的元素一一对应. 这种概念叫做: data join 数据 join to 存在的DOM元素,

引言 数据可视化 是将数据以不同形式展现在不同系统中，其中包括属性和变量的单位信息。基于可视化发现数据的方法允许用户使用不同的数据源，来创建自定义分析。先进的分析集成了许多方法，为了支持交互式动画在台式电脑、笔记本电脑或平板电脑、智能手机等移动设备上创建图形桌面。根据调查，表1显示了数据可视化的好处。 对于可视化有以下几点建议 大数据 是大容量、高速度并且数据之间差异很大的数据集，因此需要新的处理方法来优化决策的流程。大数据的挑战在于数据采集、存储、分析、共享、搜索和可视化[5] 1、“所有数据都必须可视化 ”：不要过分依赖可视化，一些数据不需要可视化方法来表达它的消息。 2、“只有好的数据才应该做可视化” ：简便的可视化可以便于找到错误就像数据有助于发现有趣的趋势一样。 3、“可视化总是能做出正确的决定” ：可视化并不能代替批判性思维。 4、“可视化将意味着准确性”：数据可视化并不着重于显示一个准确的图像，而是它可以表达出不同的效果。 常规数据可视化方法 许多传统的数据可视化方法经常被使用，比如表格、直方图、散点图、折线图、柱状图、饼图、面积图、流程图、泡沫图表等以及图表的多个数据系列或组合像时间线、维恩图、数据流图、实体关系图等。此外，一些数据可视化方法经常被使用，却不像前面那些使用的广泛，它们是平行坐标式、树状图、锥形树图和语义网络等。 平行坐标被用于绘制多维度个体数据

　英文原文： awesome-machine-learning 　　本文汇编了一些机器学习领域的框架、库以及软件（按编程语言排序）。 　　 C++ 　　 计算机视觉 CCV —基于C语言/提供缓存/核心的机器视觉库，新颖的机器视觉库 OpenCV —它提供C++， C, Python, Java 以及 MATLAB 接口，并支持 Windows, Linux， Android and Mac OS 操作系统。 　　 通用机器学习 MLPack DLib ecogg shark 　　 Closure 　　 通用机器学习 Closure Toolbox —Clojure 语言库与工具的分类目录 　　 Go 　　 自然语言处理 go-porterstemmer —一个 Porter 词干提取算法的原生 Go 语言净室实现 paicehusk —Paice/Husk 词干提取算法的 Go 语言实现 snowball —Go 语言版的 Snowball 词干提取器 　　 通用机器学习 Go Learn — Go 语言机器学习库 go-pr —Go 语言机器学习包. bayesian —Go 语言朴素贝叶斯分类库。 go-galib —Go 语言遗传算法库。 　　 数据分析/数据可视化 go-graph —Go 语言图形库。 SVGo —Go 语言的 SVG 生成库。 　　 Java 　　

　　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。 一 风格及调色盘 二 分布数据可视化 三 分类数据可视化 四 线性关系数据可视化 五 其它图表可视化 六 结构化图表可视化 来源： https://www.cnblogs.com/654321cc/p/11929578.html

目录 1.大纲 2.时序可视化 2.1 离散时间的可视化 2.2 连续时间 3.比例型数据可视化 4.总结 5.问题回答 第二周笔记---「时序数据」和「比例数据」的可视化 本周主题：图标选择。 学习目标： 了解时序数据的特点，熟练掌握不同类型的时序数据分别适合的图表类型； 了解比例型数据可视化的目的，学会根据数据集的特征去选择合适的图表； 实践：从给定的4个数据集中挑选两个，自行选择合适图表并进行可视化呈现； 1.大纲 转载自木东居士 2.时序可视化 时序数据是指任何随着时间而变化的数据，如一天中气温随时间变化。（可用于时间序列分析） 前提，了解时间具有的特征： 有序性：时间都是有序的，事件有先后顺序； 周期性：许多自然或商业现象都有循环规律，如季节等周期性的循环； 结构性：时间的尺度可以按照年，季度，月，周，日，时，分，秒等去切割。 时间数据按是否连续可分为： 离散型时间 和 连续型时间 。 2.1 离散时间的可视化 由于下面的数据没有找到合适的,所以没有自由发挥了. 定义：离散时间：数据来源于具体的时间点或者时间段，而且时间数据的可能取值时有限的。 适用图形：柱状图，堆叠柱状图，散点图。 （1）单一柱状图 适用场景 适合表示离散时间数据的趋势,而且数据条个数一般不超过12条. 适用于但类别数据的时间趋势表示,即系列值单一的数据. 图片展示; 代码展示: # 单一柱状图 plt

1. Superset Superset是由Airbnb（知名在线房屋短租公司）开源BI数据分析与可视化平台（曾用名Caravel、Panoramix），该工具主要特点是可自助分析、自定义仪表盘、分析结果可视化（导出）、用户/角色权限控制，还集成了一个SQL编辑器，可以进行SQL编辑查询等，原来是用于支持Druid的可视化分析，后面发展为支持很多种关系数据库及大数据计算框架，如：mysql, oracle, Postgres, Presto, sqlite, Redshift, Impala, SparkSQL, Greenplum, MSSQL. Superset的安装过程及使用，官网文档有详细的介绍，见： http://superset.apache.org/installation.html 官网说明对Windows系统当前没有官方支持，不过实际上是可以安装成功的， 如果是windows下的安装的话，要用 Python 安装。安装过程可参考： https://www.cnblogs.com/wt869054461/p/11653563.html 2. Kibana Kibana是一个开源的分析和可视化平台( https://www.elastic.co/products/kibana )，旨在与Elasticsearch协同工作。使用Kibana搜索

Kibana数据可视化 1，3.1使用logstash导入数据的问题 会出现错误提示： [location] is defined as an object in mapping [doc] but this name is already used for a field in other types 错误原因是创建的mapping为accident，但是默认覆盖的mapping默认为doc，与之前创建的不一样； 本机ELK版本为6.2.4；logstash对于处理过的数据不会重复处理，需要删除data文件夹里面的内容，之后重复导入； 处理办法，修改csv_to_es.conf，删除了其中的 type内容； input { file { path => "/Users/stono/Downloads/LK5/Chapter3/source/accident*" start_position => "beginning" } } 修改template.json，mapping下面doc名称为doc； { "template" : "accident*", "mappings" : { "doc": { "properties": { "location": { "type": "geo_point" }, "involvedCount": { "type": "double" }

Abstract 上一篇博文[1]简单介绍了对抗网络的理论和大概流程。其中所谓的对抗网络可以归结为unsupervised learning 或者 generative model。从无监督学习来进行feature representation,有k-means聚类算法，auto-encoders[2]，以及09年的Deep belief networks等等。从生成模型的角度来说，我们需要让算法能学习到数据的分布情况，而这个分布从Bayes观点来说，可以认为是class-conditional probability。然而对于复杂的数据，例如高分辨率的图像，学习到它的像素的分布情况是个极其困难的问题。所以，对于生成natural images，之前的算法一直没有取得好的效果。最近的一些算法就基本解决了这个问题，比如variational autoencoder[3],简称VAE.以及我们介绍过的adversarial networks[4]。Good fellow 14年提出的对抗网络，应该没有想到它现在会这么火爆。 对抗网络可以认为是一个生成模型和一个判别模型组成的。一般情况下，生成模型和判别模型都是使用的神经网络的算法，比如感知器，或者卷积神经网络。对于对抗网络，经过所谓的对抗过程的训练之后，Generative networks可以生成realistic image

GAN的全称为Generative Adversarial Networks，意为对抗生成网络。原始的GAN是一种无监督学习方法，它巧妙地利用“对抗”的思想来学习生成式模型，一旦训练完成后可以生成全新的数据样本。DCGAN将GAN的概念扩展到卷积神经网络中，可以生成质量较高的图片样本。GAN和DCGAN在各个领域都有广泛的应用，这篇文章首先会介绍他们的原理，再介绍如何在TensorFlow中使用DCGAN生成图像，关于GAN和DCGAN的更多项目会在接下来的章节中进行介绍。 GAN的原理 GAN的原理其实非常简单。可以把GAN看成数据生成工具，这里以生成图片数据为例进行讲解，实际GAN可以应用到任何类型的数据。 假设有两个网络，生成网络G（Generator）和判别网络D（Discriminator） 他们的功能分别是： G负责生成图片，它接收一个随机的噪声 z z //--> ，通过该噪声生成图片，将生成的图片记为 G ( z ) G ( z ) //--> 。 D负责判别一张图片是不是“真实的”。它的输入时 x x //--> ， x x //--> 代表一张图片，输出 D ( x ) D ( x ) //--> 表示 x x //--> 为真实图片的概率，如果为，代表真实图片的概率为%，而输出为，代表不可能是真实的图片。 在训练过程中

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'Arial Unicode MS' ## 设置中文显示 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False data = np.load('./data/国民经济核算季度数据.npz') name = data['columns']## 提取其中的columns数组，视为数据的标签 values = data['values']## 提取其中的values数组，数据的存在位置 label = ['第一产业','第二产业','第三产业']## 刻度标签 plt.figure(figsize=(6,5))## 设置画布 plt.bar(range(3),values[-1,3:6],width = 0.5)## 绘制散点图 plt.xlabel('产业')## 添加横轴标签 plt.ylabel('生产总值（亿元）')## 添加y轴名称 plt.xticks(range(3),label) plt.title('2017年第一季度各产业国民生产总值直方图')## 添加图表标题 plt.savefig('.