数据可视化 | 易学教程

数据可视化库之Seaborn教程(catplot)

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catplot(): 用分类型数据（categorical data）绘图在关系图教程中，我们了解了如何使用不同的可视化表示来显示数据集中多个变量之间的关系。在这些例子中，我们关注的主要关系是两个数值变量之间的情况。如果其中一个主要变量是“分类”（分为不同的组），那么使用更专业的可视化方法可能会有所帮助。下面所有函数的最高级别的整合接口：catplot() Categorical scatterplots: stripplot() (with kind=“strip”; the default) swarmplot() (with kind=“swarm”) Categorical distribution plots: boxplot() (with kind=“box”) violinplot() (with kind=“violin”) boxenplot() (with kind=“boxen”) Categorical estimate plots: pointplot() (with kind=“point”) barplot() (with kind=“bar”) countplot() (with kind=“count”) import seaborn as sns import matplotlib . pyplot as plt sns . set (

谈谈我觉得的数据可视化和交互式数据分析

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最近看了一篇相关的文章，讲的是数据可视化和交互式数据分析，高可视性的可视化项目主要关注两个目的：带来灵感和帮助解释。然而，可视化可以通过数据分析来增加对复杂问题的理解，这样的项目虽然不多见，但不代表不重要。数据可视化的三个主要用途：（1）激动人心第一个用途是激励人们，让人们惊叹！但这种惊叹不仅仅是在肤浅的表面，而是真正让人们获得更深层次的思考、美感和敬畏。可视化具有令人难以置信的力量，可以吸引人们的注意力，同时也可以将它们引入梦幻般的虚拟世界，将抽象概念转化为更有形的存在。（2）解释现象第二个用途是使用图形图表来说明一些复杂的想法，现象或过程。这是一个图形表现的领域：人类是视觉生物，所以一张图片有时胜过千言万语。（3）分析问题第三个用途是从数据中提取信息，用来解释问题同时增加对一些有趣现象的理解。当然，解释性可视化也有助于人们理解某些事物。但这里的主要区别在于，在解释性的可视化中，作者已经知道了可视化的内容（在执行了一些分析之后），而在分析学中，可视化的主要价值是帮助人们第一时间理解数据。当时有关于一点需要数据分析的从业人员，多一些工具，少一点可视化如果我们的目的是想要提升数据分析和可视化的影响力量，并将其交给那些为我们解决重要问题的人，我们需要更多地关注分析工具而不是如何来制作数据可视化。构建下一个令人惊叹的图形可能很有趣、有启发性甚至在某种程度上会有用

数据可视化&前端入门

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所有内容都要包在<html></html>中间 <body></body>中间是可见的页面内容 <h1></h1>中间是根据标号不同，大小不同的标题，写/h貌似没有比普通段差别大很多 <p></p>中间是段落内容来源： https://www.cnblogs.com/tingxilin/p/11528862.html

R语言使用K-Means聚类可视化WiFi访问

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原文链接： http://tecdat.cn/?p=6715 可视化已成为数据科学在电信行业中的关键应用。具体而言，电信分析高度依赖于地理空间数据的使用。这是因为电信网络本身在地理上是分散的，并且对这种分散的分析可以产生关于网络结构，消费者需求和可用性的有价值的见解。数据为了说明这一点，使用k均值聚类算法来分析免费公共WiFi的地理数据。具体地，k均值聚类算法用于基于与特定提供商相关联的纬度和经度数据来形成WiFi使用的集群。从数据集本身，使用R提取纬度和经度数据：＃1 newyorkdf <-data.frame（纽约$ LAT，纽约$ LON）这是一个数据片段：确定群集的数量现在，需要使用scree图确定簇的数量。＃2。确定群集的数量从上面可以看出，曲线在大约11个星团处平稳。因此，这是将在k-means模型中使用的聚类数。 K均值分析 K-Means分析本身是： ggplot（newyorkdf，aes（x = newyork.LON，y = newyork.LAT，color = newyorkdf $ fit.cluster））+ geom_point（）在数据框 newyorkdf中，显示纬度和经度数据以及群集标签： > newyorkdf newyork.LAT newyork.LON fit.cluster 1 40.75573

数据可视化大屏

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自己编写的30套数据可视化大屏的相关代码，拿来即用，是你接私活的利器，可以迅速构建前端代码（基本上设计各行各业），提前交付没一个模板里面的内容都是单纯的js、css渲染，页面可以直接打开，不需要额外的操作既可以看到样式，多种样式，选择你所需要的模板类型，里面的数据都是静态的json文件，项目开发中只需要将数据接口的数据与json文件中的数据保持一直即可，免掉很多复杂的额外操作以下是首页的样章 001 002 003 004 005 006 007 008 009 010 011 012 013 014 015 016 017 018 019 020 021 022 023 024 025 026 027 028 029 030 链接： https://pan.baidu.com/s/1W_dgoykhE67_CDIb_IM69A 提取码：y7iq 来源： https://www.cnblogs.com/slymonkey/p/11512117.html

可视化：散点图改造

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先放一下画图的成果！这个图与平时最常见的散点图有几点区别，如下：坐标轴不同没有三条外侧框线散点下方有虚线引导 import matplotlib.pyplot as plt # 这里给出一些数据 a = [-0.001777, -0.002754, 0.007887, 0.007593, 0.001802, -0.004565, 0.006138, 0.001341, 0.000042, -.000303, -0.006461] # 画布 f = plt.figure() ax = f.add_subplot(1, 1, 1) # 画散点图，颜色参数c可以选择其他 ax.scatter(range(-5, 6), a, c='cornflowerblue') plt.xlim(-6, 6) # 设置x坐标的上下限 plt.xticks(range(-5, 6)) # 设置x轴标签 plt.ylim(-0.01, 0.01) plt.hlines(0, -6, 6) # 变坐标轴 ax.spines['bottom'].set_position(('data', 0)) # 设置横坐标轴的位置 ax.spines['left'].set_position(('data', -6)) # 设置纵坐标轴的位置 # 隐藏框线 ax.spines['top'].set_visible

2019/08/31

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今日完成完成了tensorborad的可视化部分新增了四十余组crime数据，现在loss function正在训练，稳步下降中，如上图loss可视化所示明日计划继续训练，继续等，看最后的结果，继续收集更多的数据。如果可能的话把代码移植一下，移植到GPU上去跑，这样效率大概会快四五倍数据还需要继续的大量收集，现在两百份左右的数据完全不够今日感想太开心了原来其实是我的网络架构没有问题的只是需要等就好了要是爱情有这么简单就好了来源： https://www.cnblogs.com/I-AM-DUMBASS/p/11440299.html

这款微软开源的可视化工具，未免太酷炫了！

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点击上方“ AI有道 ”，选择“星标”公众号重磅干货，第一时间送达开源最前线（ID： OpenSourceTop）猿妹编译链接： https://visualstudiomagazine.com/articles/2019/10/14/sanddance.aspx 说到数据可视化，大家都很熟悉了，设计师、数据分析师、数据科学家等，都需要用各种方式各种途径做着数据可视化的工作.....当然许多程序员在工作中有时也需要用到一些数据可视化工具，如果工具用得好，就可以把原本枯燥凌乱的数据，变得直观又形象，瞬间高大上。今天和大家分享一个由微软开源的可视化工具——SandDance。前段时间，首席软件开发工程师Dan Marshall在其帖子中表示：“SandDance是Microsoft Research最受欢迎的数据可视化工具，已经作为GitHub上的开源项目重新发布。” 在介绍之前，先来看看动态特效示例图：是不是特觉得酷炫？SandDance是由微软研究院的可视化和交互式数据分析（VIDA）小组创建，通过提供了触控式的界面，实现使用者和3D信息图表进行互动，更加特别的是可以以不同的角度不同的方式呈现分析结果，新开源版本的SandDance已经被重新编写，实现了模块化和可扩展性，支持嵌入到自定义应用程序中，并与现代JavaScript工具链集成使用。除了具有更大的拓展性

gnuplot 让您的数据可视化

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https://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-gnuplot/index.html 语法是统一的：通过输入 help <command> 可以获得任何命令的帮助。接着启动 gnuplot，尝试命令 help set yrange 和 help set （在每个命令之后，使用 q 退出帮助）。注意 yrange 是 help set 下的可用子选项之一。在提示符中输入 plot sin(x) ：您应该在弹出窗口中看到熟悉的正弦曲线。 set xrange [-pi:pi] replot reset replot 命令，它执行先前的 plot 命令。当您绘制曲线图且需要不断对该图进行修改以添加想要的特征时，此命令会非常有用。另外，replot 使您可以添加更多的图。尝试输入 replot cos(x) 。依照语法，该命令等同于 plot sin(x), cos(x) 。Replot 就是获取先前的绘图字符串，添加必要的逗号，然后附加输入给它的其余部分。 set title "My first graph" set xlabel "Angle, \n in degrees" set ylabel "sin(angle)" plot sin(x) 现在，我们注意到 x 轴实际没有标记为度数，看起来不是很好。要修改此问题，通过调整 x 轴上的

可视化如何选择合适的图表类型

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数据可视化主要是借助图形化的方法，清晰有效的展示数据，让关系繁杂的数据变得一目了然，数据趋势变得明显，数据内在关系变得明确。数据可视化的第一步就是选择选择合适的图表类型。为了确保我们正确的使用了图表，可以从以下5个方面具体考虑： 1. 是否需要对比数据？图表很适合于对比多个数据集。通过图表，可以轻易的看到数据的高低。有以下几种类型，用于创建对比数据的图表：柱状图条形图百分比图线形图散点图子弹图 2. 是否需要展示数据的组成部分？这种图表类型主要用于展示数据的所有组成部分，例如各省份的数据合在一起组成全国数据。有以下几种图表类型，展示数据的组成：饼状图堆叠条形图堆叠柱形图面积图瀑布图 3. 是否需要了解数据的分布？分布图表能够帮助我们清晰的理解正常趋势、正常范围和异常值。有以下几种图表类型，展示数据的分布：散点图线形图柱状图条形图 4. 是否需要分析数据趋势？可以通过这种图表了解数据集的更多趋势信息。主要有以下几种图表类型：线形图双轴线图柱状图 5. 是否需要了解更多数据集之间的关系？关系图形很适合于显示一个变量与单个或多个不同变量之间的关系，以便查看变量是否对其它变量产生了影响。关系图形有以下几种类型：散点图气泡图线形图注意：本文归作者所有，未经作者允许，不得转载来源： https://blog.csdn.net

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