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HiGlass:高度定制的Hi-C

HiGlass是一个hi-C的web,参考UCSC基因组浏览器和juicebox中的展示形式,运D3.js等流行的框架对进行展示,基于web技术提升了户的交互体验,缺点就是需要搭建过程比较繁琐 下列网址是一个demo网站,展示了HiGlass的各种图 http://higlass.io/ 1. single view 单个图窗口,于展示单个hi-c图谱,基本展现形式如下 ? genome browser-like view 像基因组浏览器一样展示,示意如下 ? 当然还有更多的展现形式,综合运各种views, 以灵活的进行定制,创建出很多高大上的展现形式,下面网址是一些示例 http://higlass.io/examples 通过编辑配置文件,以对和形式进行精细的调整 HiGlass的使门槛较高,但是其展示形式更加多样,生成的效果图也更加美观,是一款hi-c的利器,更多法请参考官方文档。

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Apache Superset 最新进展的闲聊

最近一直在关注 Apache Superset,就顺势聊聊这款很流行的。 Apache Superset 官方的话来说明就是一款现代的,于企业的商业智能 Web ,也以称为报表平台。详细的信息以参考前文《平台 Apache Superset》。 ,再往后直到 0.36.0,虽然前端页面没有什么大的改变,但是后端完成了彻底的底层代码重构和优,后端的处理和缓存更加快了。 挑几个重点谈谈,比如觉设计变得更加优雅了,简了导航页面,看板也变得简洁了,很重要的是多了一个 Explore 功能,以帮助不会写 SQL 的业务人员也能通过点击和选择的方式制作图表和探索。 因为我不是做前端的,但是根提案的描述,这个该会让 Superset 的前端加载速度会更快,更清晰。 最后一个就是 SIP-19,这个提案的目的是为了简 Superset 的户权限管理。

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    pyecharts在中的详解

    使pyecharts进行 安装 pip install pyecharts 也以在pycharm软件里进行下载pyecharts库包。 一般的使方法 add() 该方法主要于添加图表的和设置各种配置项。 基本使 chart_name = Type() 初始具体类型图表。 add() 添加及配置项。 render() 生成 .html 文件。 示例来解决实际问题 1.美国1995年-2009年邮费变折线图、阶梯图; 如下: 年份 : [“1995”, “1996”, “1997”, “1998”, “1999”, “2000”, 到此这篇关于pyecharts在中的详解的文章就介绍到这了,更多相关pyecharts 内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持ZaLou.Cn

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    Cruise开源Web程序Webviz,直观了解机器人学

    它帮助我们获得了对的宝贵见解:通过日志和相机输入,2D绘图和3D场景等等。 我们很高兴地宣布,我们开源了这个Web程序,名为Webviz。 现在,任何人都以将任何ROS包文件拖放到Webviz中,立即直观地了解机器人学。 为什么创建Webviz 早期,想要AV的工程师使ROS开源社区提供的一套工具。 他们将原始的开源工具组合到一个基于Web的程序中,称为“Webviz”。这种新的工作流程将大大降低Cruisers进入探索和理解AV的障碍。 内部Webviz户还以保存面板配置,并轻松共享队友之间特定探索工作流所需的参。 对于这个初始版本,我们选择了一套通面板,任何机器人开发人员都以利它来探索自己的,只需最少的设置。我们希望机器人社区以使Webviz来享受这种开箱即探索和洞察力。

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    分享5个经典的大屏案例

    近几年,随着大产业的蓬勃发展,大屏在各行各业中的越来越广泛,教育、医疗、政务、交通运输、能源等等,到处都能看到大屏的身影。 大面积、炫酷动效、丰富色彩是大屏最为显著的特点,大屏易在观感上给人留下震撼印象,便于营造某些独特氛围、打造仪式感。大屏目前主要有信息展示、分析及监控预警三大类。 下面我们来看看5个经典的大屏案例。 1、法院分析系统 法院行政案件大分析系统包含了结案特征分析、当事人分析、实效分析和管辖改革成效。 大屏的远远不止以上几个方面,如果想要对大屏做深入的了解,以关注华宇智能将于9月17日20:00在微吼的直播《酷炫大屏如何SHOW到飞起?》 ,届时华宇资深领域专家将围绕以下几个方面进行讨论与交流: 1、大屏的典型场景及价值 2、亿信多个行业大屏效果展示 3、教你制作出拍手称赞的大屏 4、大屏制作小能手之酷屏介绍

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    探索图库在资产中的

    本文将探讨图库在资产中的。 目录: 1.图库介绍 2.关系型库和图库的区别 3.探索图库在资产中的 1.图库介绍 ? 3.探索图库在资产中的 当前这种任务扩展方式仅仅只是给开发人员提供了便利,但是户仍然很难扩展自己的任务,因此后续会考虑将任务扩展的能力做成平台功能的一部分提供给户使。 ? 我们以Apache Atlas为例,探索图库在资产方面的。 Apache Atlas是Hadoop的治理和元框架。 写在最后 基于对图库知识的探索,图库在未来资产中的将会是促进价值提升,提高企业资产配置效率的有效手段,企业以通过图库建立企业资产全景图,快速搜索定位,形成有效的交汇 图库的场景有很多,比如最典型的知识图谱,在资产管理中,我认为更多的资产展现,以及地图,影响/血缘分析等。 问5:生产者和消费者解耦,有啥优势?

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    AI安防频监控大屏,如何在智慧城市中?

    相信大家现在对“雪亮工程”、“明厨亮灶”、“智慧天眼”这类词并不陌生,在国家的号召下,我们已经建成了世界上最大的频监控网,频智能被运到了各个独立的行业当中,大时代已经到来,以频监控为核心的大智慧安防已经成了当代公共治安防控工作发展的新趋势 而与当下火热的AI产品不同的是,以大技术为支撑的综合指挥平台,比如TSINGSEE青犀频开发的安防监控平台,在频监控系统整合方面以有更加完善的,让频监控从基本的存储、人工抽检 当然,TSINGSEE青犀频智能监控系统的大还将在更多的场景发挥作。 2、产业园区监测 TSINGSEE青犀频大系统多种手段将园区主要经济指标、产业结构及分布进行监测分析,实现多指标的并行监测,全方位体现整体产业经济运行态势,展现园区经济、 TSINGSEE青犀频大系统依的能力,通过“大急”平台,建立信息互联、互通机制,对大信息进行分析与,支撑多部门异地会商、业务协同、联动指挥,从而实现自急响启动

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    导论 Chapter05 |

    现代其算计出现后,发展迅速,展示方式已超过30种并各有独特地处。 工具: 1、Matplotlib(Python):一个2D绘图库,以绘制许多高质量的图形 2、Seaborn(Python):Matplotlib基础上的高级绘图库,运简单的操作就能够画出较为复杂的图形 3、Tableau:一个强大的工具,实时进行分析和探索 4、Echarts:由百度前端技术部开发的,基于Javascript的图表库,提供直观、生动、交互、个性定制的图表 其中一组常的颜色是“hls”,有多种颜色供选择 ? 连续渐变颜色值型值越大,颜色越深 ? 还有于区别不同类别的颜色 ? 上图知,随着总账单的增加,消费也随之增加 2、countplot 对于离散型的,Seaborn提供了多种图方法: countplot:计算每种类别的个 violinplot:查看每种类别对的连续分布

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    python篇之——总结

    前言   我们通过七篇文章给大家大致介绍了的制作过程,当然这个项目也是来自Eric Matthes编著的《Python编程从入门到实践书中项目。 如果只是简单的将本文中的所有代码粘贴一遍,没有任何的能你连这个项目的整个框架都不清楚。这里需要说明的是:由于本项目是,与上一个项目——外星人入侵还是有一定的区别的。 但是我们的是不一样的,它每个模块之间是相互独立的,没有必然的联系,耦合性是极低的,我们主要是给大家介绍的获取以及API的具体使,将我们已有的进行分析,教大家如何制作一些漂亮的图表。 项目概括   指的是通过表示来探索,它与挖掘紧密相关,其实准确地说,它是挖掘、人工智能地其中一个环节,而挖掘指的是使代码来探索集的规律和关联。 以引人注目的简洁方式呈现,让户很清晰、直观地明白背后所呈现的含义,从而更好地把控其中的规律。本项目首先给大家介绍的就是解决的问题,因为的大前提是我们首先得有才行。

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    python篇之——生成(中)

    前言   从上篇文章,我们开始为大家介绍Python篇,上篇文章给大家介绍需要的重要工具——matplotlib的安装与使;主要包括本项目背景的介绍、安装matplotlib 本文将给大家介绍的一个新的概念——随机漫步;首先给大家介绍随机漫步的相关概念。   在本文中,我们将Python来实现随机漫步的。 随着我们越来越多地进行,我们以后会经常看到这种串接方法的方式。    cmap=plt.cm.Blues, edgecolors='none', s=1)   其实现之后,效果图如下: 总结   从上篇文章,我们开始为大家介绍Python篇 ,上篇文章给大家介绍需要的重要工具——matplotlib的安装与使;主要包括本项目背景的介绍、安装matplotlib的教程、以及通过matplotlib绘制简单的折线图。

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    python篇之——生成(上)

    一、项目背景   指的是通过表示探索,它与分析、挖掘有着紧密的联系,而挖掘指的是通过代码探索集的规律和关联。 在财经、股市、天气研究等众多领域,大家都使Python完成密集型工作。科学家使Python编写了一系列令人印象深刻的和分析工具,其中很多也供我们使。 下面来使matplotlib绘制一个简单的折线图,再对其进行定制,以实现信息更丰富的。我们将使平方序列1、4、9、16和25来绘制这个图表。 在中,颜色映射于突出的规律,例如:我们较浅的颜色来显示较小的值,并使较深的颜色来显示较大的值。   模块pyplot内置了一组颜色映射。 如果要保留图表周围多余的空白区域,省略这个实参。 总结   从本文开始为大家介绍《》的项目,本文给大家主要介绍了项目的背景:即的重要性以及Python的相关

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    python篇之——生成(下)

    前言   上篇文章我们为大家介绍了Python中很重要的生成的相关内容——随机漫步,包括创建类、选择方向、绘制随机漫步图、模拟多次随机漫步、绘点着色以及标记终点和起点和增加点、隐藏坐标轴等相关小功能的实现 在本文中,我们将为大家使PythonPygal来生成缩放的矢量图形文件。 对于需要在尺寸不同的屏幕上显示的图表,这个对我们日后的分析以及有很重要的作,因为它们将自动缩放,以适合观看者的屏幕。 接下来,我们在之前将这个列表打印出来:   结果看起来是合理的:我们看到了6个值——掷D6骰子时能出现的每个点一个;我们还发现,没有任何点的出现的频率比其他点高很多,下面来这些结果 总结   上篇文章我们为大家介绍了Python中很重要的生成的相关内容——随机漫步,包括创建类、选择方向、绘制随机漫步图、模拟多次随机漫步、绘点着色以及标记终点和起点和增加点、隐藏坐标轴等相关小功能的实现

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    python篇之——下载(上)

    众所周知,在分析以及中,才是最根本的,分析以及是建立在的基础上的。因此,我们的除了生成之外,我们还以从网上下载。    我们将访问并以两种常见格式存储的:CSV和json。我们将使Python模块csv来处理以CSV(逗号分割的值)格式存储的天气,找出两个不同地区在一段时间内的最高温度和最低温度。 空格和单位能出现在奇怪的地方。这点在原始文件中是很常见的,但对我们接下来的分析以及没有任何的影响。 :   接下来我们就是对这些进行。 我们采取任何管的方法,只要能进行精确而有意义的

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    python篇之——下载(下)

    前言 上篇文章主要给大家介绍了从网上下载的CSV,主要包括CSV文件在Python中的相关分析、读取、绘制相的图表、以及在图表中加入日期、给绘图表区域着色以及相缺失的处理。 另外,我们还发现,月份中原来1~9月份前面的字0在转换成整之后就消失了,周也根我们的需求转换成了整。有了这些整之后,以结合Pygal的功能来探索一些有趣的信息。 接下来,我们介绍pygal来绘制收盘价的折线图。   在绘制折线图之前,需获取x轴与y轴,因此,我们创建了几个列表来存储。遍历btc_data,将转换为适当格式的存储到对的列表中。 最后,将xxy_map中存储的x轴与y轴分离,就以像之前那样pygal画图了。接着,我们画出收盘价月日均值。由于2017年12月的并不完整。我们只取2017年1月到11月的。 本文给大家介绍了处理的另一种形式——json格式的处理,主要包括的下载、提取相、将转换成相的格式、绘制收盘分析折线图、以及进一步对我们的进行相的分析,最后通过收盘价仪表盘

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    python篇之——使API(上)

    前言 上篇文章我们给大家介绍了处理的另一种形式——json格式的处理,主要包括的下载、提取相、将转换成相的格式、绘制收盘分析折线图、以及进一步对我们的进行相的分析,最后通过收盘价仪表盘 一、使Web API   本文介绍的是基于Git Hub的信息,这是一个让程序员能够协作开发项目的网站。 我们将使Git Hub的API来请求有关该网站的Python项目信息,然后使Pygal生产交互式,以呈现这些项目的受欢迎程度。 6、概述最受欢迎的仓库   对这些进行时,我们需要涵盖多个仓库。 本文开始给大家介绍API的相关使,主要介绍了如何使Web API,包括git和github中的使、使API调请求以及处理API响、处理响字典以及目前常的仓库;最后介绍了监API的速率限制

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    python篇之——使API(下)

    首先介绍的就是使Pygal仓库。 一、使Pygal仓库   我们通过上篇文章获得一些有意思的之后,接下来我们就以进行了,呈现GitHub上Python受欢迎程度,我们将创建一个交互式的条形图:条形的高度表示项目获得多少颗星 接下来打印API调的状态以及找到的仓库总,以便获悉API调是否出现了问题。我们不再打印返回有关项目的信息。因为这将通过来呈现这些信息。    单击图表中的任何条形时,都在浏览器中打开一个新的标签页,并在其中显示相项目的GitHub页面,具体的执行效果图如下:   至此,我们对获取的API进行了简单的分析以及,它是交互性的 主要包括使Pygal仓库、改进Pygal图表、添加自定义工具提示、根绘图以及最后介绍了在图表中添加单击的链接。

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    ActiveReports 报表教程 (14)---

    葡萄城ActiveReports报表中提供了丰富的解决方案,以将以图像的方式进行显示,让报表更加形象且便于理解。 在葡萄城ActiveReports报表中提供了大多的二维和三维图表类型,包括XY表和财务图表。通过使图表控件的定制功能,如修改坐标轴、图注、图例等,以创建任何其所需要的图表效果。 除了常见的图表类型外, 还提供了波形图、条、图标等丰富的控件。 本示主要展示在表格控件中嵌套使波形图控件来显示每月销售明细趋势,以及使条控件和图形控件来显示全年销售业绩的完成情况。 控件的属性: 常规-集名称: SalesByCategory 详细分组: 名称:Table1_Detail_Group 分组表达式:=[类别ID] 各个单元格中使的控件和设置的属性如下:

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    今天我们来聊一波有趣的。 首先,我们先讲一下我们今天要到的。 qplot(gdpPercap, lifeExp, data=X) 我们以看到一些位置样本分布比较密集,所以我们以采log函来做一次均匀。顺带依年份进行区分。 那么,我们该如何在图上找到我国呢,嗯,不如把人口也填进来。 下面是包含人口的气泡图,气泡的大小都和样本中人口的目成正比。 对于这种干扰,我们以进一步采靠的线性模型,重新对进行拟合。 此外,如果我们还以将箱线图中的散点并绘制出如下的结果。

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    空间与simple future模型

    这是一篇关于关于空间地理信息与simple feature 模型的笔记小结。 模型,从中提取所需要的行政区划信息和地理特征信息结合业务合并,最终实现需求。 simple feature模型构建了新的基于特征的空间地理信息存储格式,详细的介绍及其实现以参考以下资源: 空间笔记——simple features空间对象基础 左手R右手Python 系列12——空间地图 基于R语言sf包simple feature案例: devtools::install_github("tidyverse/ggplot2") #如果提示无geom_sf simple feature结构是空间结构模型的新型标准,它简洁易懂,便于存储,和诸多开源工具都有api结构,具备良好的扩展性和兼容性,实乃空间的福音,本篇文章仅仅就其中基础部分做了案例分享

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