对于支持Gremlin语法的图数据库,可以通过Gephi中的Graph Streaming插件将输入导入到Gephi中,进行数据可视化展示。
我们都知道《权利的游戏》在全世界都很多忠实的粉丝,除去你永远不知道剧情下一秒谁会挂这种意外“惊喜”,当中复杂交错的人物关系也是它火爆的原因之一,而本文介绍如何通过 NetworkX 访问开源的分布式图数据库 Nebula Graph,并借助可视化工具—— Gephi 来可视化分析《权力的游戏》中的复杂的人物图谱关系。
图结构:是研究数据元素之间的多对多的关系。在这种结构中,任意两个元素之间可能存在关系。即结点之间的关系可以是任意的,图中任意元素之间都可能相关。
大数据文摘作品 作者:Peter Gleeson 编译:周佳玉、丁慧、叶一、小鱼、钱天培 今天文摘菌要教大家制作一张编程语言的关系网络图。如果不知道什么是关系网络图,可以点击下方链接先来看一下最终成果: http://programming-languages.herokuapp.com/#, 我们可以在这里看到从过去到现在的250多种编程语言之间的“设计影响”的关系,下面是该演示的截图: 接下来,就让我们一起来学做这个关系网络图吧! 在当今的超连接世界,网络在现代生活中无处不在。举个栗子,文摘菌的周末这
Gephi 是一款网络分析领域的数据可视化处理软件,开发者对它寄予的希望是:成为 “数据可视化领域的Photoshop” ,可运行在Windows,Linux及Mac os系统。
本期给大家推荐一款网络图绘制工具--Gephi。该工具简单、易用而且中文友好,非常适合初学者使用。
不过我这里连接github时总是出错(如下),所以使用了git for windows来进行克隆。
我所使用的Gephi版本为0.9.2。网上很多关于动态网络的绘制基本很难实现,下面的方式都是实践总结出来的。
一年多前,那时候我还在实习,正好上一个项目接近的尾声,紧随而来的就是一个大数据一体化的项目,包括了数据的采集、处理、计算、整合以及数据展示等。 而可视化这块,在前期就落在了我的头上,虽然这款开源的小工具最终没有作为大数据可视化的解决方案,但是这是一个自己完完整整,一步一个脚印写起来的,从中学到的东西自然不仅限于这款工具,还有查找资料的方法、解决问题的思路等等,总得来说都是一段不错的学习经历。 时隔一年多,我还是想着把代码开源出来: 一来是因为这是群友和一些网友的呼声; 二来是目前的工作与可视化方
本文介绍了如何使用NetBeans IDE导入开源项目到Gephi平台,并使用NetBeans IDE的API开发Gephi插件。
Gephi-Toolkit是一个工具包,可以不依赖NetBeans平台来对输入数据进行可视化,输入数据一般是gexf等格式的文件,大多已经完成了坐标计算过程,用此Toolkit的目的就是使用Gephi强大的绘图功能(还有独立的其他功能,这里暂不展开)。详细项目地址点击 这里 。
继在园子里写的《Gephi可视化(一)——使用Gephi Toolkit创建Gephi应用》介绍了如何使用Gephi Toolkit工具集进行可视化编程后,本篇对Gephi Toolkit进行一个
在Prefuse上摸打滚爬了一段时间,发现其和蔼可亲,容易上手。但是每每在打开gephi,导入数据再运行时,总还是在心里暗自赞叹gephi的绚烂之极,无与匹敌,当然,gephi也有自己的缺陷,但是
以前看过一篇提取《釜山行》剧本中人物,并用Gephi绘制关系图谱的文章,因此想用Gephi绘制下微博转发情况,借此来换个角度看看微博内容是怎么扩散的。其中爬取转发数据的思路可见于:《老树微博,三千诗与画》,大同小异,不再赘述。
几年前Lawrence Alexander发表了一篇使用Google Analytics查找网页之间的关联的文章,去年,我也发布了一个关于如何使用Python自动挖掘信息,然后将其可视化的帖子,不幸的
在利用动态规划求解的过程中值得注意的就是是否包含最优子结构,简单来讲就是一个问题的最优解是不是包含着子问题的最优解。利用求解子问题的最优解最后得到整个问题的最优解,这是利用动态规划求解问题的基本前提。
设计并实现了一个基于Django+LayUI+HBase的文献数据挖掘系统,以帮助科研人员分析出相关科技前沿领域的专家、机构等的学术影响力。并挖掘领域高频词和不同协作者之间的关系图谱,如此便可达到科研决策支持的目的。
写了个一站式微博分析可视化网站 作为长期项目,本次开放微博话题人物关系共现可视化功能,用户可以输入 2021 新版微博话题爬虫发布 的 csv 结果文件和自己的邮箱,然后网站后台提取话题的文本内容中相互艾特的人物关系并且生成 gephi 构图所需的 edge.csv 和 node.csv 文件,处理成功并压缩后发送至你输入的邮箱地址。接口地址如下:
基于微生物组数据绘制Co-occurence network的方法网上已有非常多的教程,但在试过多种方法以后,我发现还是R包 microeco最简单,再加上Gephi进行美化一般能做出可用于发表的图。
📷 1、点击[本地磁盘(C:)] 📷 2、点击[Program Files] 📷 3、点击[Gephi-0.9.2] 📷 4、点击[etc] 📷 5、点击[gephi.conf] 📷 6、点击[打开方式] 📷 7、点击[记事本] 📷 8、点击[确定] 📷 9、点击[记事本] 📷 10、点击[X] 📷 11、点击[保存] 📷 12、点击[Gephi] 📷
两个月前,今日头条签约了300多名知乎大V,随后引发广大关注和讨论,具体可见:如何看待今日头条一口气签了 300 多个知乎大 V 的传闻?
專 欄 ❈ 罗罗攀,Python中文社区专栏作者 专栏地址: http://www.jianshu.com/u/9104ebf5e177 ❈ 人一生都可能无法逆天改命,但你却是要去奋斗一把。本文章
这里的图数据特指布局后的图数据,主要包括顶点信息(ID和坐标等)以及边信息,先前已经写过如何使用Gephi来进行数据的可视化,具体文章见:
图数据的可视化,核心在布局,而布局算法通常是按照一些特定的模型,将抽象数据进行具象展示,这一过程伴随大量的迭代计算,例如朴素的 FR 力导向算法其在计算斥力时的算法时间复杂度达到了 O(n 3 ),这在小规模数据量下可能并不会出现问题,但随着规模的不断增大,采用如此“高昂”计算复杂度的算法变得不能接受,所以,出现了许多针对算法时间复杂度进行改进的方法,需要说明的是,在这一阶段,数据集的规模仍未达到单机处理上限,例如 OpenOrd算法采用多线程并行来加速计算过程。随着数据规模的进一步扩大,图数据节点达到百万级别时,单机并行策略也变得无能为力,这时,分布式并行计算的方式为这种“大规模图数据”的处理提供了可能性。
最近看到了一些社交网络分析的文章,对此产生了兴趣,也开始进行相关的学习。本次文章我们将水浒传这一名著与互联网公司组织架构相结合,用Python+Gephi完成本次的分析,让大家能够以一种不同的视角了解社交网络以及社群发现。
names用于存入小说人物和出场次数;relationships保存人物关系的有向边,该字典的键为有向边的起点,值为一个字典edge,edge的键是有向边的终点,值是有向边的权值,代表两个人物之间联系的紧密程度;linenames存入每行小说出现的人物;all_names是小说所有人物。
终于做出这张图时,我突然有点感慨,这就是2017年我的日记中提到过或记录过的一个个人名,当然为避免引起不必要的麻烦,隐去了许多亲人朋友的名字。想到一辈子说长也长,说短的话,几十张词云图也就概括了那些人与事。曾经朝夕相处、相识相知的人,或许早已渐行渐远了,二三老友谈起故人往事才发现死活想不起某某同学姓甚名谁,遗忘总是发生在不知不觉间,有时候连自己都不知道究竟忘记了什么。
第一步,以一个给定的明星 uid 为起点,爬取它的关注,接着爬关注的关注...从形式上看是一个递归的网络,所以设计了一个递归的爬虫,可以指定抓取指定的层数,断网或其他出错可以从上次爬到的地方继续;一般来说 3 层就非常多,以一个明星关注 100 个明星为例,第一层只有起点明星,第二层有 100 个明星,第三层就有 10000 个明星了,我使用杨幂的 uid 为起点,抓取 3 层网络,实测抓到了 2w+ 明星,20w+ 对明星关注关系,最后随机抽了 5000 条关注关系,2000 余明星。
从今天开始我准备写一个系列的博客,题目取为《最流行的14款数据可视化库/工具》。下面的可视化库主要是用来作图展示。一图胜千言,让我们用图说话? 计划 总共是14个库,我的计划是花费半年写完,也就是6个
本来定在二月份参加美赛,因为A题是连续型的比较适合我们队,但是今年放的三道题都是数据题,做到第二天其实就觉得,怎么说,感觉之前准备的不是很充分,赛前没有很认真做画图的这一部分工作,现在想来还是很亏的,因为在比赛的时候其实大家思路都差不多,不会说大家都是本科阶段,你做这题能搞个神经网络我只能搞个层次分析,不存在的,甚至很多时候讲道理还是站在巨人的肩膀上做事的,查查别人之前在这一方面的论文,其实还是看你论文里面的插图精致不精致,很正常,因为在评审过程中评委也是人,他们看数学式子可能也没有去深究,甚至只是看个大概,更不用说你去熬夜辛辛苦苦写的那些英文了,最多是你写的式子看不懂and你的插图他没看懂可能会看看你写的文字部分。
《釜山行》是一部丧尸灾难片,其人物少、关系简单,非常适合我们学习文本处理。这个项目将介绍共现在关系中的提取,使用python编写代码实现对《釜山行》文本的人物关系提取,最终利用Gephi软件对提取的人物关系绘制人物关系图。实体间的共现是一种基于统计的信息提取。关系紧密的人物往往会在文本中多段内同时出现,可以通过识别文本中已确定的实体(人名),计算不同实体共同出现的次数和比率。当比率大于某一阈值,我们认为两个实体间存在某种联系。这种联系可以具体细化,但提取过程也更加复杂。因此在此课程只介绍最基础的共现网络。
今天辰哥来教大家从一本小说/名著里面提取出人名,并对人名之间的关系进行统计(同一段里面人名两两出现),根据人名之间的关系进行绘制关系图--gephi
本文介绍了关系网络可视化中的node-link与matrix方法,以及可视化工具Gephi。文章还涉及了可视化中颜色、视觉元素、辅助视角等的应用,并给出了一个实际案例。
一、动态规划求解问题的思路 在《算法导论》上,动态规划的求解过程主要分为如下的四步: 描述最优解的结构 递归定义最优解的值 按自底向上的方式计算最优解的值 由计算出的结果构造一个最优解 在利用动态规划求解的过程中值得注意的就是是否包含最优子结构,简单来讲就是一个问题的最优解是不是包含着子问题的最优解。利用求解子问题的最优解最后得到整个问题的最优解,这是利用动态规划求解问题的基本前提。 二、最短路径问题 在http://iprai.hust.edu.cn/icl2002/algorit
在日常项目开发中,组件的引入是很平常的事情,一般来说,我们的项目由Maven构建,然后在需要新引入一个依赖时,只需在pom.xml中添加依赖描述即可,但是,有时我们的项目未必采用Maven构建,比如Spark项目就多采用sbt,或者直接添加jar包的方式,这时,如果需要添加某个外部依赖如果采用添加jar包的方式就会非常繁琐,不过IDEA为我们提供了方便的添加方式。
“我想转行做数据分析,但是我只会用Excel,不会其他的工具,有其他的数据分析工具推荐么?“
1.由于要分析120回中主要人物的出场次数,爬取《三国演义》120回,每回放在一个段落里;len(f.readlines()) = 120. 2.安装主要的python库,如jieba,wordcloud,pandas,codecs,matplotlib,pyecharts, bs4等,还有Gephi;
以 当人们在讨论 ChatGPT 时,都在讨论什么 中共享的 ChatGPT.csv 数据集为例,只需要在上面的网页中上传这个 csv 文件,就能实时生成 这个 ChatGPT 帖子讨论中的 hashtag 话题和 user 人物共现可视化矩阵,结果文件为 Gephi 所需的 nodes.csv 和 edges.csv 和前 Top-N 权重连边的 NxN 矩阵 csv,以及网络可视化图 html 文件。
该算法遵循两个简单的原则:有边连接的节点应该互相靠近;节点间不能离得太近。FR算法建立在粒子物理理论的基础上,将图中的节点模拟成原子,通过模拟原子间的力场来计算节点间的位置关系。算法通过考虑原子间引力和斥力的互相作用,计算得到节点的速度和加速度。依照类似原子或者行星的运动规律,系统最终进入一种动态平衡状态。
金庸的“飞雪连天射白鹿,笑书神侠倚碧鸳”,唯独《鹿鼎记》写的最是香艳动人,年少时阅此书,每每春心荡漾,心里如钻进小鹿。 刁蛮任性的建宁公主、天香国色的阿珂、温柔懂事的双儿,在当时年少的我心中,真是得一
“ 拜读过徐麟兄(公众号“数据森麟”)发布的《“水泊梁山“互联网有限公司一百单八将内部社交网络》,真的是引人深思,辗转反侧啊(我已经不知道用什么词来形容了
Notepad++,用过很多类似软件,但是这个还是最好用的。不过这个软件开发者是个港独藏独分子。。。
图形用户界面,英文为Graphical User Interface,简写为GUI。
I love Python, and to celebrate Packt Python week, I’ve spent some time developing an app using some of my favorite tools. The app is a graph visualization of Python and related topics, as well as showing where all our content fits in. The topics are all StackOverflow tags, related by their co-occurrence in questions on the site.
大数据在各行各业中取得了迅猛发展,许多组织都被迫寻找新的创造性方法来管理和控制如此庞大的数据,当然这么做的目的不只是管理和控制数据,而是要分析和挖掘其中的价值,来促进业务的发展。着眼大数据,过去几年内产生了许多颠覆性技术,比如Hadoop、MongDB、Spark、Impala等,了解这些前沿技术还有助于你更好的把握大数据发展趋势。诚然,想了解一件事物,首先要了解与该事物有关的人。因此,要想了解大数据,光了解技术是远远不够的,本文中大数据领域的十个巨头,将有助于你更深入掌握大数据这个行业的发展形势。
本文介绍了一种用于数据可视化的交互式工具,该工具可以生成各种图形和图表,包括热力图、树图、网络图、饼图等等。该工具基于Go语言和Echarts库开发,支持多种数据源,包括数据库、Excel、CSV、JSON等,可以快速生成交互式图表,并支持自定义图表样式、颜色、字体等。该工具还支持云端部署和分享,可以在浏览器中直接运行,无需安装任何插件。本文主要介绍了该工具的功能和特点,以及使用方法和技术实现。
Python技术路径中包含入门知识、Python基础、Web框架、基础项目、网络编程、数据与计算、综合项目七个模块。路径中的教程将带你逐步深入,学会如何使用 Python 实现一个博客,桌面词典,微信机器人或网络安全软件等。完成本路径的基础及项目练习,将具备独立的Python开发能力。
本文为大家介绍了多种图挖掘工具,并运用Spark为大家展示了一个标签传播算法LPA构建图的实例。
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