数据可视化

摘要： 机器学习牵涉的编程语言十分之广，包括了MATLAB、Python、Clojure、Ruby等等。为了让开发者更加广泛、深入地了解机器学习，云栖社区组织翻译了GitHub Awesome Machine Learning 资源，涵盖24种编程语言的机器学习的框架、库以及其他相关资料。 机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。机器学习牵涉的编程语言十分之广，包括了MATLAB、Julia、R、Perl、Python、Clojure、Ruby等等。 为了让开发者更加广泛、深入地了解机器学习，云栖社区组织翻译了GitHub Awesome Machine Learning 资源，涵盖24种编程语言的机器学习的框架、库以及其他相关资料。 目录 C 通用机器学习 计算机视觉 C++ 计算机视觉 通用机器学习 自然语言处理 序列分析 手势识别 Common Lisp 通用机器学习 Clojure 自然语言处理 通用机器学习 数据分析 /数据可视化 Erlang 通用机器学习 Go 自然语言处理 通用机器学习 数据分析 /数据可视化 Haskell 通用机器学习 Java 自然语言处理

发现了一个做数据可视化非常好的库：pyecharts。 非常便捷好用，大力推荐！！ 官方介绍：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。 中文教程也非常具体： https://pyecharts.org/#/zh-cn/quickstart?id=%e5%a6%82%e4%bd%95%e5%ae%89%e8%a3%85 展示几个教程中有的例子。 柱状图/折线图 基本的柱状图&折线图 from pyecharts import Bar bar = Bar("我的第一个图表", "这里是副标题") bar.add("服装", ["衬衫", "羊毛衫", "雪纺衫", "裤子", "高跟鞋", "袜子"], [5, 20, 36, 10, 75, 90],is_more_utils=True) bar 基本柱状图和折线图.gif 堆叠柱状图 from pyecharts import Bar attr = ["衬衫", "羊毛衫", "雪纺衫", "裤子", "高跟鞋", "袜子"] v1 = [5, 20, 36, 10, 75, 90] v2 = [10, 25, 8

sqlite3是一种使用非常方便的内存数据库，现在移动设备里很多用这个数据库的，优点不少，性能尚可。原来一直用命令行来管理，不方便，通过网上的一番查找，找到了SQLite Expert 这个软件，分professional和personal两个版本，第一个收费商业软件，第二个免费软件，两者明显的区别就是professional具有数据导入导出这些功能，绿盟有professional版的破解版。 刚好以前单位网页用的Access，可以试试导入到sqlite中。通过SQLite Expert创建数据库后，然后import /export>Data Transfer Wizard>import data into the selected database〉ADO Data Source，在ADO Data Source后面的文本框内输入Provider=Microsoft.Jet.OLEDB.4.0;Data Source=f:\db.mdb;Persist Security Info=False，按要求做就OK了。 来源： CSDN 作者： mighty13 链接： https://blog.csdn.net/mighty13/article/details/50096921

数据可视化：模块（matplotlib） 　　1.散点图：plot()函数 　　　　plot(x,y,'.',color= (r,g,b)) 　　　　plt.xlabel('x轴标签') 　　　　plt.ylabel('y轴标签') 　　　　plt.grid(True) 　　plot参数说明：'.'、'o',小点还是大点 　　color，散点的颜色 　　2.折线图：plot()函数 　　　　plot(x,y,style,color,linewidth) 　　　　title("图的标题") 　　　参数说明：style：画线的样式 　　　　　　　　color：画线的颜色 　　　　　　　　linewidth：线的宽度 　　 　　3.饼图：pie()函数 　　　　pie(x,labels,colors,explode,autopct) 　　　　参数说明：x：进行绘画的序列 　　　　　　　　　labels：饼图的各部分标签 　　　　　　　　　colors：饼图的各部分颜色，使用rgb 　　　　　　　　　explode：需要突出的块状序列 　　　　　　　　　autopct：饼图占比的显示格式，%.2f；保留两位小数 　　 　　4.柱形图：bar()函数 　　　　纵向 　　　　bar(left,height,width,color) 　　　　横向 　　　　barh(bottom,width

论文：Towards Automated Infographic Design：Deep Learning-based Auto-generation of Extensible Timeline 作者：Zhutian Chen, Yun Wang, Qianwen Wang, Yong Wang, and Huamin Qu 发表： IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics， VIS 2019 作者 Zhutian Chen HKUST,VisLab 兴趣： 信息可视化 增强现实 机器学习 动机 Infographic具有美观且传递信息有效的优点，为了方便进行Infographic设计，已经有了一些自动化的设计工具,但尽管借助这些工具，人们仍然需要自己完成大部分的设计工作； Power Point 和AI中有一些模板可以辅助设计，但是模板风格太单一，缺乏多样性；设计师在网上寻找灵感时找到的大都是图片，如果使用用图片中的风格需要自己进行再设计，过程麻烦且枯燥，这就有了从图片自动生成模板的需求。 时间轴作为Infographic中使用非常广泛的一种，也有上述问题。 相关工作 1. 自动化的可视化设计基于criteria和constraints （1）专家总结的criteria

一、简介 　　最近因为工作需要，使用了一些单机版Redis的界面化管理工具，使用过程中那惨痛的体验真的只有用过的人才能体会；为此本人和小伙伴准备动手一个Redis可视化工具，但是因为小伙伴最近工作比较忙，搞了一大半没有时间继续（会有后续，界面不敢说，使用体验上面肯定要比现有的好）；本人对wpf不是很熟，再想到很久之前的web迅雷，就想动手实现一个web版的Redis的界面化管理工具；目前这个工具已初步成型，所以放出来分享一下。 二、基本使用步骤 　　Web Redis Manager是一款web 版的Redis可视化工具，即可以作为单机的web 版的Redis可视化工具来使用，也可以挂在服务器上多人管理使用的web 版的Redis可视化工具。首先下载 https://github.com/yswenli/WebRedisManager/releases 包，并解压打开，如果是core版的直接安装dotnet core 2.0后输入dotnet webredismanager.dll即可运行。 .net版的如下图： 　　 　　接下来双击文件WebRedisManager.exe运行，如果无法运行的话，可能需要安装.net framework 4.5，成功打开界面如下： 　　 　　然后打开浏览器，地址栏按上面提示输入url，界面如下： 　　 　　这个时候就可以添加redis服务器了：

最近看到不少公众号都有一些词云图，于是想学习一下使用Python生成可视化的词云，上B站搜索教程的时候，发现了一位UP讲的很不错，UP也给出了GitHub上的源码，是一个很不错的教程，这篇博客主要就是搬运UP主的教程吧，做一些笔记，留着以后看。 B站视频链接： https://www.bilibili.com/video/av53917673/?p=1 Github源码： https://github.com/TommyZihao/zihaowordcloud 词云是文本大数据可视化的重要方式，可以将大段文本中的关键语句和词汇高亮展示。 从四行代码开始，一步步教你做出高大上的词云图片，可视化生动直观展示出枯燥文字背后的核心概念。进一步实现修改字体、字号、背景颜色、词云形状、勾勒边框、颜色渐变、分类填色、情感分析等高级玩法。 学完本课之后，你可以将四大名著、古典诗词、时事新闻、法律法规、政府报告、小说诗歌等大段文本做成高大上的可视化词云，还可以将你的微信好友个性签名导出，看看你微信好友的“画风”是怎样的。 从远古山洞壁画到微信表情包，人类千百年来始终都是懒惰的视觉动物。连篇累牍的大段文本会让人感到枯燥乏味。在这个“颜值即正义”的时代，大数据更需要“颜值”才能展现数据挖掘的魅力。 对于编程小白，学会此技可以玩转文本，入门中文分词、情感分析。对于编程高手

海洋大数据分析的主要挑战是数据的复杂性和海洋动态过程的内在复杂性 。交互式可视分析可作为一种有效补充方法用来发现数据中蕴含的各种现象或模式，并对研究人员日常工作涉及的多个变量进行关联探索和比较。 本文阐述了由众多测量设备或计算机模拟生成的海洋数据的基本概念，综述了海洋数据的特点和相关的数据处理技术，介绍了海洋数据分析的主要任务。 基于海洋领域的主要分析任务，本文重点围绕以下四个方面: **多种海洋环境要素的可视化和多变量分析、海洋现象识别和跟踪、模式或相关性检测、集合和不确定性探索介绍了相关的交互式可视化技术和工具。**最后，讨论了未来的研究方向。 A survey on visual analysis of ocean data Cui Xie, Mingkui Li, Haoying Wang, Junyu Dong Abstract A major challenge in analysis of huge amounts of ocean data is the complexity of the data and the inherent complexity of ocean dynamic processes. Interactive visual analysis serves as an efficient complementary approach for

matplotlib基础绘图函数功能 函数 功能 figure.add_subplot 创建选中资图，指定行数列数和子图编号 plt.figure 创建空话不，指定大小和像素 plt.xlable(ylabel) 添加x（y）轴名称，指定位置，颜色，字体的大小 plt.xlim(ylim) 指定x（y）轴范围，只能确定一个数值区间，而无法使用字符串标识 plt.xticks(yticks) 指定x（y）轴数目与取值 plt.legend 指定当前图例，可指定图例大小位置标签 plt.title 给图片增加标题 plt.savafig 保存绘制的图形，可以指定图形的分别率，边缘颜色等 plt.show 在本机显示图像 绘制散点图 matplotlib.pyplot.scatter(x,y,s=None,c=None,marker=None,alpha) 参数名 功能 x,y 接受array，表示x,y数据 c 表示每个点的大小 s 表示每个点的颜色 alpha 表示点的透明度 marker 表示绘制点的类型 常见marker取值，以及功能 取值 功能 取值 功能 ‘o’ 圆圈 ‘D’ 菱形 ‘.’ 点号 ‘s’ 正方形 ‘*’ 星号 ‘x’ X 来源： https://blog.csdn.net/WSRY_GJP/article/details/101053130

今年可视化大屏又被大家推上了热搜，什么500强企业分析大屏、指挥中心大屏、大屏可视化分析等，处处都有着大屏可视化分析的背景。 那我们作为一名普通人，在没有天猫双十一发布会那种财力下，也没有程序员的开发能力，我们能自己创作出一款大屏吗？ 答案当然是肯定的！！ 想象一下，你在向老板汇报的时候，突然告诉老板，我有能力去开发一款高端大气上档次的可视化大屏，可以媲美双11大屏，老板是否会对你刮目相看呢，升职加薪，迎娶白富美，走上人生巅峰不是梦！ 小编之前也曾经在一个团队里为公司做过可视化大屏，经历了与需求方的不断交涉、优化，最终做出了几张比较满意的大屏： 这样的大屏不仅拥有着高端的科技感，而且都是经过了多次的版面设计和修改，这次大屏效果在同行业内部交流过程中反响不错。下面我就给大家介绍一下用FineReport这款个人免费软件，是如何做出属于自己的大屏的。 首先，来看一下业内各个行业的大屏demo和实景。 大屏可视化行业demo 企业销售部业绩公示大屏 金融类双11数据演示 国际业务的双11数据演示 国内双11物流数据演示 综合类双11作战指挥室 工程部设计规划指挥中心 大屏可视化现场案例 （实际案例，出于保密，部分内容已做模糊处理，大家将就着看哈，现场动态效果比单纯看照片震撼很多！） 大屏可视化制作流程 下面我们就来介绍一下大屏具体是如何制作的。 1.工欲善其事比先利其器