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11个有趣的【数据可视化】案例
image.png 数据可视化专家每天都在数据设计的世界里创造惊人的东西，数据可视化是在许多不同领域的重要工具。 为了纪念所有艺术家和设计师在世界各地进行惊人的数据可视化，这里收集了2018年最有趣的数据可视化案例。 2018年最佳数据可视化案例 1.History of Bruce Springsteen image.png By Adam McCann 亚当·麦肯(AdamMcCann)的数据可视化显示了布鲁斯 包括将每个音符进行可视化，以更容易理解歌曲所要表达的情感。 11.Crazy Rich Asians image.png Crazy Rich Asians “南华早报”(SouthChinaMorning Post)制作了一系列有关亚洲国家与世界其他国家实际贫富差距的图表和交互式可视化数据
7K00发布于 2018-10-22 - 来自专栏优雅R
「R」数据可视化11：PCA和PCoA图
主成分分析（Principal components analysis，PCA）是一种统计分析、简化数据集的方法。它利用正交变换来对一系列可能相关的变量的观测值进行线性变换，从而投影为一系列线性不相关变量的值，这些不相关变量称为主成分（Principal Components）。具体地，主成分可以看做一个线性方程，其包含一系列线性系数来指示投影方向（如图）。PCA对原始数据的正则化或预处理敏感（相对缩放）。PCA是最简单的以特征量分析多元统计分布的方法。通常情况下，这种运算可以被看作是揭露数据的内部结构，从而更好的解释数据的变量的方法。
3.1K11发布于 2020-07-03 - 来自专栏WOLFRAM
Mathematica 11 中的新可视化领域部分示例
Mathematica 11 是其 30 年发展历程中的一座重要里程碑，显著拓展了 Mathemtcatica 的应用领域并引入了众多技术革新，为所有 Mathematica 用户提供了更高级别的功能和效用 下面我们来看下Mathematica 11 在新可视化领域的部分示例 解剖学可视化 : 时间和数据上的可视化： 运用时间线显示在这个时间上发生了什么事件 例如：罗马时期的著名人物一览 语言和文字可视化:
67540发布于 2018-05-31 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
机器学习入门 3-11 Matplotlib数据可视化基础
plt.plot(x, siny) plt.plot(x, cosy, color = "red", linestyle = "--") plt.axis([-1, 11, -2, 2]) plt.show
1.1K30编辑于 2022-11-08 - 来自专栏数据分析与可视化
数据可视化(11)-Seaborn系列 | 小提琴图violinplot()
=4, aspect=.7); [inhhin46ey.png] 案例地址 案例代码已上传：Github https://github.com/Vambooo/SeabornCN 整理制作：数据分析与可视化学研社
14.3K10发布于 2019-10-02 - 来自专栏SDNLAB
11项关键可视化促使SD-WAN迈向成功
以下是每个NetOps团队都能够从中受益的有关规划、部署、验证和管理其SD-WAN项目的11个关键可视化。 企业可视化 NetOps团队需要了解组织的每个角落。 一些最有用的SD-WAN可视化显示详细的路径分析，可以帮助IT在规模上验证策略更改并理解应用程序路径切换。 作为持续管理SD-WAN部署的一部分，NetOps团队还需要能够可视化与服务提供商和策略阈值相关的站点到站点隧道性能。 站点到站点可视化 拥有连接多个数据集以显示overlay结构性能的应用程序策略站点到站点视图是SD-WAN部署的关键。 原文链接： https://www.networkcomputing.com/networking/11-critical-visualizations-sd-wan-success/114761690
73520发布于 2018-12-13 - 来自专栏全栈程序员必看
淘宝双11大数据分析（数据可视化）
其他文章： 淘宝双11大数据分析（环境篇） 淘宝双11大数据分析（数据准备篇） 淘宝双11大数据分析（Hive 分析篇-上） 淘宝双11大数据分析（Hive 分析篇-下） 淘宝双11大数据分析（Spark 再整合 Echarts 可视化！ 参考文章： idea搭建SSM项目（基于maven） 结果展示 项目结构 这是一个简单的 SSM 架构的项目。 代码我就不粘贴出来了。
5.8K20编辑于 2022-09-14 - 来自专栏Rust语言学习交流
【Rust 日报】2023-11-19 solars：可视化太阳系
(all(x == y, a < b)); GitHub: https://github.com/sarah-ek/equator/ solars：可视化太阳系 Solars 是一个用于探索我们太阳系的学习工具 最初开发是为了快速可视化特定日期的行星排列，solars 也是对应用设计和使用 Tauri 进行应用开发的一次尝试。
45030编辑于 2023-11-21 - 来自专栏终身学习者
11个React Native 组件库和 Javascript 数据可视化库
11. Teaset ? 超过 1.35 stars 的Teaset 是一个UI库，用于 react native，包含20多个纯JS(ES6)组件，专注于内容显示和动作控制。 超过5K stars 的 Raw 是电子表格和数据可视化之间的连接链接，用于在d3.js库之上创建基于矢量的自定义可视化。 基于SVG格式，可以使用向量图形应用程序编辑可视化，以便进一步改进，或者直接嵌入到web页面中。 11. Metabase ? 超过 11k 的stars Metabase中，使用SQL创建数据仪表板是一种非常快速和简单的方法，不需要知道SQL(但是对于分析人员和数据专业人员使用SQL模式)。 原文：https://blog.bitsrc.io/11-rea...https://blog.bitsrc.io/11-jav...
14.2K11发布于 2019-05-13 - 来自专栏SeanCheney的专栏
《Pandas Cookbook》第11章 用Matplotlib、Pandas、Seaborn进行可视化
用matplotlib做数据可视化 # 读取movie数据集，计算每年的预算中位数，再计算五年滚动均值以平滑数据 In[32]: movie = pd.read_csv('data/movie.csv 可视化flights数据集 # 读取flights数据集 In[52]: flights = pd.read_csv('data/flights.csv') flights.head _subplots.AxesSubplot at 0x11a67e3c8> ? _subplots.AxesSubplot at 0x11a480dd8> ? -07 houstonr 5 2010-11-14 houstonr 11 2010-11-21 houstonr 2
1.9K30发布于 2018-11-29 - 来自专栏大数据文摘
11张图带你走过数据可视化的前生今世
正所谓“前人栽树，后人乘凉”，我们站在了他们的肩膀上，才有了今天比较炫酷的可视化技术。 今天，大数据文摘先请大家看看11张静态的数据可视化图，然后请大家看看一段展示动态数据可视化的视频。 通过今天的可视化展示，相信大家更能体会到数字世界中艺术的重要性！ 在大数据时代和信息过载的今天，数据可视化无疑是筛选并呈现复杂数据的最有效方式。 单张数据可视化图就可以是无价之宝。 是否好奇数据可视化是怎样随着时间发展起来的？ 接下来，我们将展示来自不同但有重要意义的历史阶段的11张独特的数据可视化图。 下面将为大家展示11张经典数据可视化图。 1. 地图——第一张世界地图 ? Anaximander在公元前550年制作的第一张世界地图。 11.三维图——人口变化图 ? 这张由Luigi Perozzo绘制的3D图展示了1750年到1875年间瑞典人口变化的情况。该图制作于1879年。
1.1K150发布于 2018-05-22 - 来自专栏医学数据库百科
《数据可视化基础》第11章：两个或多个连续性变量相关可视化(一)
因此我们想要在上面数据的可视化的基础上，再观察头骨大小是否和头部长度有关系。在?的可视化当中，我们用X代表身体质量；用Y代表了头部长度；利用颜色来映射性别。
1K20发布于 2020-08-27 - 来自专栏IT从业者张某某
数据可视化第二版-03部分-11章-相关
数据可视化第二版-03部分-11章-相关 总结 本系列博客为基于《数据可视化第二版》一书的教学资源博客。本文主要是第11章，相关可视化的案例相关。 可视化视角-相关 代码实现 安装依赖 pip install scikit-learn -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pip install n_samples=150, noise=.09, random_state=10) x = moons[0] y = moons[1] plt.scatter(x[:, 0], x[:, 1], c=y) # 可视化月牙图形 numpy as np import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # 1 X = [1, 23, 4, 34, 3, 47, 38, 7, 11
43210编辑于 2023-10-16 - 来自专栏DeepHub IMBA
数据分析和机器学习的11个高级可视化图表介绍
可视化是一种强大的工具，用于以直观和可理解的方式传达复杂的数据模式和关系。它们在数据分析中发挥着至关重要的作用，提供了通常难以从原始数据或传统数字表示中辨别出来的见解。 可视化对于理解复杂的数据模式和关系至关重要，我们将介绍11个最重要和必须知道的图表，这些图表有助于揭示数据中的信息，使复杂数据更加可理解和有意义。 7、Elbow Curve Elbow Curve（肘部曲线）是一种用于帮助确定K-Means聚类中最佳簇数（聚类数目）的可视化工具。 11、Partial Dependency Plots: Partial Dependency Plots（部分依赖图）是一种用于可视化和解释机器学习模型的工具，特别适用于了解单个特征对模型预测的影响 它们提供了一种可视化方式，使数据科学家和分析师更容易理解模型的决策和特征之间的关系。
96820编辑于 2023-10-23 - 来自专栏决策智能与机器学习
论文精萃|11th|反向传播可视化的理论解释 | 附全文下载
摘 要 反向传播的可视化技术被用来理解和可视化卷积神经网络(CNN)的学习范式，但对于引导反向传播（GBP）和反卷积网络（DeconvNet）过程，现阶段缺少相应的理论来进行解释。 前文提到，一些可视化的反向传播方法已经研究者采用，但是这些方法真的能回答神经网络在内部是如何学习的吗? 反向传播的可视化 本文探讨了可用于反向传播梯度可视化的不同方法（saliency map，DeconvNet，GBP）之间的差异，并将其归纳为一幅图像。 作者还为每种方法提供了良好的可视化结果。 可以看到，比较而言GBP的结果是最清晰的。 要想建立好的可视化效果，人类解释（human interpretability）是非常重要的。 因此，有必要开发更好的方法来可视化CNN的内部运行机制。 关注公众号，回复20180605，可获得论文
76910发布于 2020-08-04 - 来自专栏三流程序员的挣扎
2022-11-11-工作
昨天的控件点击时通过外面，加个 listener。然后如果外部设定当前选中位置，也要刷新一下页面，所以刷新逻辑放到设置 textSelectedIndex 中去。
26730编辑于 2022-11-13 - 来自专栏Qt项目实战
Qt编写数据可视化大屏界面电子看板11-自定义控件
一、前言 说到自定义控件，我是感觉特别熟悉的几个字，本人亲自原创的自定义控件超过110个，都是来自各个行业的具体应用真实需求，而不是凭空捏造的，当然有几个小控件也有点凑数的嫌疑，在编写整个数据可视化大屏界面电子看板系统中
1.6K30发布于 2019-08-20 基于yolov11实现热力图可视化支持图像视频和摄像头检测
YOLOv11 Grad-CAM 可视化工具 本工具基于YOLOv11模型，结合Grad-CAM技术实现目标检测的可视化分析，支持图像、视频和实时摄像头处理。 -gradcam 创建虚拟环境（推荐） conda create -n yolov11-gradcam python=3.8 conda activate yolov11-gradcam 安装依赖 pip 图像处理 from Yolov11Heatmap import * model = Yolov11Heatmap(weight='yolo11n.pt') result = model('test.jpg 视频处理 from Yolov11Heatmap import * model = Yolov11Heatmap(weight='yolo11n.pt') model.start_video('test.mp4 实时摄像头 from Yolov11Heatmap import * model = Yolov11Heatmap(weight='yolo11n.pt') model.start_camera(0)
1.2K10编辑于 2025-07-16- 来自专栏静心物语313的Coding
第 11 节： 11-HttpHandler简介
1、新建--》项目--》选中Web项--》Asp.net空Web应用程序--》右键项目---》添加---》一般处理程序（这样建的网站是最好的方法，没有多余的代码生成） 2、新建--》网站--》Asp.net空网站（这是兼容ASP(VB语言 2000年的技术)开发方式）（不推荐用这种方式） 3、.ashx与ashx.cs文件 1）双击ashx文件会直接打开进入ash.cs文件。 2）类Test1实现了IHttpHandler 接口。IHttpHandler接口中的方法在类Test1中进行了重写（页面加载的过程应该是完成了：Shift+Alt+F10） 3）ashx文件中起作用的就是<....Class="Web.Test1">这个。 4）然后会调用这个Test1类中的方法ProcessRequest(HttpContext context):这个方法主要是处理页面的请求。 5）context.Response设置“响应”“context.Request获取“请求” 6）ashx.cs文件其实还是C#文件。网页逻辑编写。主要是这个文件
51010发布于 2020-03-24 - 来自专栏脑洞前端
每日一荐周刊 2019-11-11 - 2019-11-15
2019-11-15[网站] 有的什么我们需要在 Google Play 上下载软件，但是苦于没有通畅的网络(关于如何获取畅通的网络我在 2019-11-01 讲到，感兴趣可以看看)。 网站地址：https://apkpure.com/ 2019-11-14[技巧] 很多时候我们会看到一些英文的简写。 2019-11-13[技巧] 今天要分享的是关于 Bash 中历史记录那些事。 2019-11-12[技巧] dig 命令是常用的域名查询工具，可以用来测试域名系统工作是否正常。 ~ type dig # dig is /usr/bin/dig 2019-11-11[分享] 今天是双十一，大家剁手快乐。
43510发布于 2019-11-26
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