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
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。
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
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。
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。
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.
图形用户界面，英文为Graphical User Interface，简写为GUI。
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。
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。
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 。
“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？“
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
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
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
知乎，可以说是国内目前最大的问答类社区。与微博、贴吧等产品不同，知乎上面的内容更多是用户针对特定的问题分享知识、经验和见解。咱们编程教室就有不少读者是从知乎上了解到我们的。
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
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。
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
“ 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
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。
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。
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；
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。
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。
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。
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。
最近，在做低质量账户挖掘项目。收集了一些资料，分享给大家。本案例是，挖掘wikikedia的关系链。代码是java编写，包括:wikipedia数据库的数据抽取解析、关系的提取、节点数据&关系数据导入neo4j的流程。
📷 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] 📷
即使是知识渊博的数据科学家也能提升他们的技术水平。当谈及到分析你编纂的数据时，有大量的工具可以帮助你更好的理解数据。我们与我们的数据科学指导者探讨了很久，最后总结出了一个包括5个数据科学工具的列表，同时这也是你在当今的社会形势下应该掌握的5个数据科学工具。 dedup dedup是一个Python库，使用机器学习快速的对结构化数据进行重复数据删除和实体解析。 数据科学家发现他们经常需要使用SELECT DISTINCT * FROM my_messy_dataset；不幸的是，现实世界中的数据集往往更加复杂
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？
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：
在上一篇1中，我们通过 NetworkX 和 Gephi 展示了<权力的游戏>中的人物关系。在本篇中，我们将展示如何通过 NetworkX 访问图数据库 Nebula Graph。
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。
前两天的 R 语言版：R 语言分析《釜山行》人物关系 让很多人都很惊叹，今天小编发糖，给大家送上 Python 版。 本文使用 jieba 库对 《釜山行》中的人物关系进行提取，然后使用 Gephi 软件进行关系可视化处理，得到可视化的人物关系。 1. 使用 jieba 库对《釜山行》的剧本进行关系实体。这里的实体指的是人物。 names = {} # 姓名字典relationships = {} # 关系字典#limenames 记录的是每一行出现的名字， 也就是说，只有
在本系列的前文 1,2中，我们介绍了如何使用 Python 语言图分析库 NetworkX 3 + Nebula Graph 4 来进行<权力的游戏>中人物关系图谱分析。
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。
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。
❖ Excel：Excel作为一个入门级工具，是快速分析数据的理想工具，也能创建供内部使用的数据图，但是Excel在颜色、线条和样式上课选择的范围有限，这也意味着用Excel很难制作出能符合专业出版物和网站需要的数据图。
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。
如今学习应用数据可视化的渠道有很多，你可以跟踪一些专家博客，但更重要的一点是实践/实操，你必须对目前可用的数据可视化工具有个大致了解。以下是Netmagzine列举的二十大数据可视化工具，无论你是准备
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。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
