输入层（所有输入都通过该层输入模型） 隐藏层（可以有多个隐藏层用于处理从输入层接收的输入） 输出层（处理后的数据在输出层可用） 神经网络图谱 ?...Bokeh Bokeh是一个交互式可视化库，面向现代Web浏览器。目标是提供优雅、简洁的多功能图形构造，并通过非常大或流数据集的高性能交互来扩展此功能。...Bokeh可以实现快速轻松地创建交互式图表、仪表板和数据应用程序。 ?...因为虽然R中存在许多基本数据处理功能，但都有点复杂并且缺乏一致的编码，导致可读性很差的嵌套功能以及臃肿的代码。使用ddyr和tidyr可以获得： 更高效的代码 更容易记住的语法 更好的语法可读性 ?...SciPy包含的模块有最优化、线性代数、积分、插值、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理和图像处理、常微分方程求解和其他科学与工程中常用的计算。
用Python做数据分析离不开pandas，pnadas更多的承载着处理和变换数据的角色，pands中也内置了可视化的操作，但效果很糙。...Plotly backend Plotly的好处是，它基于Javascript版本的库写出来的，因此生成的Web可视化图表，可以显示为HTML文件或嵌入基于Python的Web应用程序中。...Bokeh backend Bokeh是另一个Python可视化包，也可提供丰富的交互式可视化效果。Bokeh还具有streaming API，可以为比如金融市场等流数据创建实时可视化。...Bokeh还具有plot_grid函数，可以为多个图表创建类似于仪表板的布局，下面在网格布局中创建了四个图表。...总结 在内置的Pandas绘图功能增加多个第三方可视化backend，大大增强了pandas用于数据可视化的功能，今后可能真的不需再去学习众多可视化操作了，使用pandas也可以一击入魂！
这种灵活的体系结构使用户可以将计算部署到桌面、服务器或移动设备中的一个或多个 CPU/GPU，而无需重写代码。...它提供了强大的 N 维数组对象，复杂的（广播）功能，集成 C / C ++ 和 Fortran 代码的工具以及有用的线性代数，傅里叶变换和随机数功能。...11 Bokeh（贡献者：334，贡献：17395，Stars ：8649） “Bokeh 是一个用于 Python 的交互式可视化库，可以在现代 Web 浏览器中实现美观且有意义的数据视觉呈现。...使用 Bokeh，你可以快速轻松地创建交互式图表、仪表板和数据应用程序。”...GitHub 地址： https://github.com/bokeh/bokeh 12 XGBoost（贡献者：335，贡献：3557，Stars：14389） “XGBoost 是一个优化的分布式梯度增强库
同时，还结合实例说明了不同工具和模型的选择，为读者提供了丰富的参考，特别适合想要入门或深入了解大模型微调的读者。...嵌套布局：Holoviews允许你将多个布局嵌套在一起，创建更复杂的结构。...通过将layout_horizontal和layout_vertical布局组合，我们创建了一个更复杂的嵌套布局。...组合多个复杂布局有时，我们需要将多个复杂的布局组合成一个更大的可视化面板。Holoviews 允许我们将不同的可视化布局合并，形成一个复杂的仪表盘。以下示例展示了如何将多个不同的布局整合到一个界面中。...机器学习模型可视化：结合Scikit-learn或TensorFlow等库，动态展示模型的训练过程和结果。3D可视化：与Plotly或Vispy等库结合，创建3D图形和科学可视化。
ggplot的运行方式与matplotlib不同：它允许你对组件进行分层以创建完整的绘图。例如，你可以从轴开始画，然后添加点，然后是线、趋势线等。...Bokeh 与ggplot一样，Bokeh同样基于The Grammar of Graphics，但与ggplot不同的是，它是原生Python的，而不是从R语言移植过来的。...它的优势在于能够创建交互式的网站图，它可以很容易地输出为JSON对象、HTML或交互式Web应用程序。Bokeh还支持流媒体和实时数据。...你可以根据热图或树形图的完成度或点的相关度对数据进行过滤和排序。 10....灵活性：Chartify建立在Bokeh之上，如果需要更多的样式，可以随时使用Bokeh的API。 12.
1 Bokeh Bokeh基于JavaScript实现交互式可视化，它是原生Python语法，它可以在Web浏览器中实现美观的视觉效果。...它的优势在于能够创建交互式的网站图，可以很容易地将数据输出为JSON对象、HTML文档或交互式Web应用程序。Bokeh还支持流媒体和实时数据。...ggplot的运行方式与Matplotlib不同，它允许用户对组件进行分层以创建完整的绘图。 8 Gleam Gleam的灵感来自R语言的Shiny包。...它允许用户仅使用Python脚本就可将分析结果转换为交互式Web应用程序，因此用户不必了解任何其他语言，如HTML、CSS或JavaScript。...它可以根据热力图或树状图的完成度或点的相关度对数据进行过滤和排序。
很多产品级后处理的实现，都会直接或间接依赖于图像模糊算法中的一种或多种。...而由于高斯函数的傅立叶变换是另外一个高斯函数，所以高斯模糊对于图像来说就是一个低通滤波器。...这也就是说，使用二维矩阵变换得到的效果也可以通过在水平方向进行一维高斯矩阵变换加上竖直方向的一维高斯矩阵变换得到。...创新点在于，采用了随迭代次数移动的blur kernel，而不是类似高斯模糊，或box blur一样从头到尾固定的blur kernel。...很多产品级后处理的实现，都会直接或间接依赖于一种或多种图像模糊算法。后处理管线中所采用的模糊算法的优劣，决定了产品最终的渲染品质和消耗的性能大小。
因此，对于我之前所有的数据产品或想法，我只能要么将其外包要么通过网站线框图向别人展示，这两者都不适合创建快速原型。现在，有了Bokeh，我就可以继续使用Python，并且快速创建这些原型。...它为用户提供了多个可视化界面，如下图所示： 图表（Charts）：一个高级接口（high-level interface），用以简单快速地建立复杂的统计图表。...同时，你也可以看到多个图表选项（图例、X轴名标注、Y轴名标注、坐标网格线、宽度、高度等）和各种图表的范例。...在Bokeh服务器上进行可视化绘图有多个优点： 图表有更多的受众 可对大数据集进行交互式可视化 可根据数据流自动更新图表 创建控制面板和应用程序 开始在Bokeh服务器上绘图之前，我先运行了“bokeh-server...使用Bokeh的Plotting接口创建的图表自带一组默认的工具和视觉效果。绘图可按照以下步骤进行： 1. 导入库、方法或函数 2.
折线图 交互元素含有以下几种： 可平移或缩放 单击图例可以显示或隐藏折线 悬停显示对应点数据信息 先看一个简单案例： import numpy as np np.random.seed(42) df...（整数或“15pt”形式的字符串） rangetool启用范围工具滚动条，默认False kwargs **：bokeh.plotting.figure.line 的可选关键字参数 df.plot_bokeh.line...stacked=True, # 堆叠柱状图 alpha=0.6) 默认情况下，x轴的值就是数据索引列的值，我们也可通过指定参数x来设置x轴；另外，我们还可以通过关键字kind="barh"或访问器...title="Results of German Bundestag Election 2017", ) 饼图 如果我们想绘制全部的列（上图中我们绘制的是2017年的数据），则无需对y赋值，结果会嵌套显示在一个图中...宽度，如果 bins 是字符串，则它定义用于计算最佳 bin 宽度的方法，如histogram_bin_edges所定义 histogram_type：“sidebyside”、“topontop”或“
Seaborn中的可视化技术示例 用Bokeh或Plot.ly实现交互式可视化 虽然seaborn能够产生美丽的可视化图形，但它们都是静态的。...对于时间序列可视化分配，学生可以选择使用Bokeh或 plot.ly来实现多线图(multi line charts)，热图(heatmaps)，动画气泡图(animated bubble charts...使用plot.ly创建的可视化示例 图片来源：PolicyViz Bokeh中的交互式可视化 图片来源：Christine Doig 可视化树，图和网络 在讨论分层数据可视化的技术时，我很高兴地展示树状图可视化技术...然而，网络可视化只能通过matplotlib或igraph或plotly来实现（请参阅使用plotly实现网络可视化的教程）。...不幸的是，除了word_cloud软件包之外，对于想要在Python中实现单个文档或大型文本集可视化的人来说，几乎没有其他选项。
Bokeh简介 Bokeh是一款交互式可视化库，在浏览器上进行展示。 Bokeh可以通过Python（或其它语言），快速便捷地为大型流数据集提供优雅简洁的高性能交互式图表。...()函数 创建具有典型默认选项并易于自定义标题、工具和轴标签的图表 添加渲染器 上面使用的是line()线图函数，并且指定了数据源、线条样式、标签等，你也可以使用其他的绘图函数，如点图、柱状图等 显示或保存图表...show()函数用来自动打开生成的HTML文件，save()函数用来保存生成的html文件 如果想在一张图里绘制多个数据表，则可以重复上面第4步。...你可以添加多个数据系列，自定义不同的展示风格： from bokeh.plotting import figure, output_notebook, show # 准备三个数据系列 x = [0.1...fill_color=colors, fill_alpha=0.6, line_color=None) # 显示图表 show(p) 对于同一个数据，可能需要多种展示风格，比如说线、点、圆等，并且把多个图表放在一起
因此，对于我之前所有的数据产品或想法，我只能要么将其外包要么通过网站线框图向别人展示，这两者都不适合创建快速原型。现在，有了Bokeh，我就可以继续使用Python，并且快速创建这些原型。...用Bokeh实现可视化 Bokeh提供了强大而灵活的功能，使其操作简单并高度定制化。它为用户提供了多个可视化界面，如下图所示： ?...同时，你也可以看到多个图表选项（图例、X轴名标注、Y轴名标注、坐标网格线、宽度、高度等）和各种图表的范例。...在Bokeh服务器上进行可视化绘图有多个优点： 图表有更多的受众 可对大数据集进行交互式可视化 可根据数据流自动更新图表 创建控制面板和应用程序 开始在Bokeh服务器上绘图之前，我先运行了“bokeh-server...使用Bokeh的Plotting接口创建的图表自带一组默认的工具和视觉效果。绘图可按照以下步骤进行： 1. 导入库、方法或函数 2.
▲Seaborn中的可视化技术示例 03 用Bokeh或Plot.ly实现交互式可视化 虽然seaborn能够产生美丽的可视化图形，但它们都是静态的。...对于时间序列可视化分配，学生可以选择使用Bokeh或 plot.ly来实现多线图(multi line charts)，热图(heatmaps)，动画气泡图(animated bubble charts...▲Bokeh中的交互式可视化，图片来源：Christine Doig 04 可视化树，图和网络 在讨论分层数据可视化的技术时，我很高兴地展示树状图可视化技术，并将其与节点链接图进行了比较。...然而，网络可视化只能通过matplotlib或igraph或plotly来实现（请参阅使用plotly实现网络可视化的教程）。...不幸的是，除了word_cloud软件包之外，对于想要在Python中实现单个文档或大型文本集可视化的人来说，几乎没有其他选项。
因此，对于我之前所有的数据产品或想法，我只能要么将其外包要么通过网站线框图向别人展示，这两者都不适合创建快速原型。现在，有了Bokeh，我就可以继续使用Python，并且快速创建这些原型。...它为用户提供了多个可视化界面，如下图所示： 图表（Charts）：一个高级接口（high-level interface），用以简单快速地建立复杂的统计图表。...设置输出模式（Notebook文档、Web浏览器或服务器） 4. 创建图表并选择图表的样式（如果需要） 5....同时，你也可以看到多个图表选项（图例、X轴名标注、Y轴名标注、坐标网格线、宽度、高度等）和各种图表的范例。...在Bokeh服务器上进行可视化绘图有多个优点： 图表有更多的受众 可对大数据集进行交互式可视化 可根据数据流自动更新图表 创建控制面板和应用程序 开始在Bokeh服务器上绘图之前，我先运行了“bokeh-server
同时，也为了考虑一些复杂的情况，如 3D 变换、页面滚动等，浏览器会对上一步的节点进行分层处理。这个处理过程被称为建立层叠上下文。...将页面分层，可以让一个图层独立于其他的图层进行变换和光栅化处理。...surface 可以嵌套其他 surface，浏览器 UI 的 surface 嵌套了渲染进程的 surface，渲染进程的 surface 嵌套了其他跨域 iframes（同源的 iframe 共享相同的渲染进程...viz 同步传入的帧，并处理嵌套 surfaces 的依赖（surface aggregation）。...这样每一帧需要变化的就只是一个或部分合成层，而不是整个页面。
它可以根据热力图或树状图的完成度或点的相关度对数据进行过滤和排序。...05 Bokeh ? Bokeh基于JavaScript实现交互式可视化，它是原生Python语法，它可以在Web浏览器中实现美观的视觉效果。...它的优势在于能够创建交互式的网站图，可以很容易地将数据输出为JSON对象、HTML文档或交互式Web应用程序。Bokeh还支持流媒体和实时数据。...除了默认的Matplotlib后端，它还添加了一个Bokeh后端。结合Bokeh提供的交互式小部件，可以使用HTML5和WebGL快速生成交互式视图，以及进行高维数据的可视化探索。...ggplot的运行方式与Matplotlib不同，它允许用户对组件进行分层以创建完整的绘图。例如，用户可以从轴开始画，然后添加点，接着添加线、趋势线等。
它可以根据热力图或树状图的完成度或点的相关度对数据进行过滤和排序。...1 Bokeh Bokeh基于JavaScript实现交互式可视化，它是原生Python语法，它可以在Web浏览器中实现美观的视觉效果。...它的优势在于能够创建交互式的网站图，可以很容易地将数据输出为JSON对象、HTML文档或交互式Web应用程序。Bokeh还支持流媒体和实时数据。...除了默认的Matplotlib后端，它还添加了一个Bokeh后端。结合Bokeh提供的交互式小部件，可以使用HTML5和WebGL快速生成交互式视图，以及进行高维数据的可视化探索。...ggplot的运行方式与Matplotlib不同，它允许用户对组件进行分层以创建完整的绘图。例如，用户可以从轴开始画，然后添加点，接着添加线、趋势线等。
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