安装 HvPlot 在开始之前，需要安装 HvPlot，可以使用 pip 来安装： pip install hvplot 使用示例 让我们通过几个简单的例子来展示 HvPlot 的基本用法。...") scatter_plot # 绘制直方图 histogram = df.hvplot.hist('x', bins=20, title="直方图示例") histogram 在散点图中，每个点的位置反映了数据表中的一行记录...示例 3：交互式探索 HvPlot 支持通过交互式小部件来探索数据，例如选择不同的变量来绘图： # 创建一些分类数据 df = pd.DataFrame({ 'variable': np.random.choice...示例 4：交互式探索 当然，HvPlot 不仅适用于基础绘图，还可以创建更高级和复杂的可视化，如动态交叉筛选、地理数据可视化以及使用数据流的实时数据可视化。...下面是一个使用 HvPlot 进行动态交叉筛选的示例： 我们将使用汽车数据集，展示如何利用 HvPlot 进行动态交叉筛选。
图片本文讲解使用Panel、hvPlot等工具库，简单快速地制作可交互的数据仪表板，对180万起野火数据进行空间可视化，更直观地对起火原因、火势大小、持续时长进行单维或多维分析。...下面我们用一个示例来演示如何使用这个方法：这次我们的条件是『火灾的原因』，我们让地图只显示每个原因下的火灾。...下面我们创建一些可视化图例，然后使用 Panel 将它们组合在一起。 火势大小我们先绘制每个规模等级发生的火灾数量：野火按燃烧区域的大小进行分类，A 级最小，G 级最大。...拿到对应的数据子集后，我们把它按大小分类进行分组，并使用.size()计算每组的火灾次数。...总结在本篇内容中 ShowMeAI 给大家讲解了使用 hvPlot 和 Panel 构建各种组合可视化看板仪表盘的方法，当我们需要进行数据探索和分析的时候，简单的一些数据分析可视化用 Pandas 和
xarray是目前地球科学领域使用非常多的库，集成度非常高，使用非常方便。...xwrf 可以更方便的进行批量处理，并且可以和交互式可视化库（比如hvplot）协同工作，进一步简化数据处理和分析的流程。...示例 以下是官方提供的简单示例，可以进行批量处理并且进行交互式可视化： import glob import holoviews as hv import hvplot import hvplot.xarray...，剩下的数据处理和可视化操作与常规使用 xarray 的方式类似，比如查看文件内容： 然后可以选择指定变量指定维度的数据： ds.PRES.isel(num_metgrid_levels=0, south_north...=0, west_east=0).values 也可以选择指定气压层的数据： ds = ds.isel(num_metgrid_levels=range(1, 21)) 可以重命名气压层，并进行计算：
不过今天我还是想介绍一下如何将 GPS 数据转换为行驶轨迹，推断某个时间点或时段车辆所在的位置，并判断车辆是否经过指定区域。 希望人人都是 B 站博主@高剑犁 [3]。...学会提取轨迹数据，人人都是“高剑犁” 前文说过，货车轨迹用到的是 LoT 技术，指的是通过互联网或其他通信网络将物体有关的数据采集、传输到网关，并进行数据分析和处理，最终展示出来。...通过结合 pandas 和 movingpandas，用户可以高效地处理和分析复杂的运动数据，进行深入的数据探索和可视化。...我们已经将车辆编号为 22223 的轨迹从“点”数据变为“线”，接下来可视化： hvplot_defaults = {'tiles':'CartoLight', 'frame_height':400,...folium 绘制并保存为 html，通过浏览器打开。
这些群集在两个维度上是可见的，因此我们可以用散点图绘制数据，并通过指定的群集对图中的点进行颜色绘制。 这将有助于了解，至少在测试问题上，群集的识别能力如何。...我们可以清楚地看到两个不同的数据组在两个维度，并希望一个自动的聚类算法可以检测这些分组。 已知聚类着色点的合成聚类数据集的散点图 接下来，我们可以开始查看应用于此数据集的聚类算法的示例。...然后创建一个散点图，并由其指定的群集着色。在这种情况下，我无法取得良好的结果。 数据集的散点图，具有使用亲和力传播识别的聚类 4.聚合聚类 聚合聚类涉及合并示例，直到达到所需的群集数量为止。...使用K均值聚类识别出具有聚类的数据集的散点图 8.Mini-Batch K-均值 Mini-Batch K-均值是 K-均值的修改版本，它使用小批量的样本而不是整个数据集对群集质心进行更新，这可以使大数据集的更新速度更快...对离散数据证明了递推平均移位程序收敛到最接近驻点的基础密度函数，从而证明了它在检测密度模式中的应用。
---- 内容详细讲解 注释也是使用// 或者“/”和"/" 变量 首先要说一点,GLES 是一种强类型的语言，强类型形语言有个特点，每个变量必须进行声明，Swift 也是强类型语言，那为什么不用声明变量呢...int t = int(f); 聚合类型 上面已经把基本类型讲过了，GLSL 基本类型可以进行组合使用，这样做的好处是能够和OpenGL 的数据相匹配,简化计算方法，GLSL 支持每种类基本型的二维，...思考这样一个问题:创建一个着色器给图元使用这个指定的颜色着色.可以这样声明 uniform vec4 BaseColor; 思考: 在着色器内部可以通过名字来引用它，但是在程序中，我们应该如何设置它的值呢...注意,可以在着色器中使用变量之前的任何使用对他应用的invariant关键字，并可以用他修改以前的变量。...语句 着色器真正工作是通过对值进行计算以及做出决策来完成的。CLSL 提供了一组简单操作符，便于创建更重算数操作来计算各种值。
这些群集在两个维度上是可见的，因此我们可以用散点图绘制数据，并通过指定的群集对图中的点进行颜色绘制。 这将有助于了解，至少在测试问题上，群集的识别能力如何。...我们可以清楚地看到两个不同的数据组在两个维度，并希望一个自动的聚类算法可以检测这些分组。 图：已知聚类着色点的合成聚类数据集的散点图 接下来，我们可以开始查看应用于此数据集的聚类算法的示例。...图：数据集的散点图，具有使用亲和力传播识别的聚类 3.2 聚合聚类 聚合聚类涉及合并示例，直到达到所需的群集数量为止。...图：使用K均值聚类识别出具有聚类的数据集的散点图 3.6 Mini-Batch K-均值 Mini-Batch K-均值是 K-均值的修改版本，它使用小批量的样本而不是整个数据集对群集质心进行更新，这可以使大数据集的更新速度更快...对离散数据证明了递推平均移位程序收敛到最接近驻点的基础密度函数，从而证明了它在检测密度模式中的应用。
这里有一个非常简单的例子，我们从四个不同的正态分布(4层)中生成数据，随机将个体分配到实验组和对照组，在实验组中添加一个实验效果，并通过bootstrapping可视化实验效果。...CUPED使用预实验数据X(例如，预实验值Y)作为控制协变量: 也就是说，Y的方差减少了(1-Corr(X, Y))。我们需要X和Y之间的相关性很高，才能使CUPED工作得很好。...与CUPED类似，方差加权估计也使用预实验数据。论文中提出了几种估计方差的方法，包括使用实验前时间序列数据的经验方差，建立ML模型，使用经验贝叶斯估计。最简单的方法是用经验方差。...下图展示了这个回归模型： 首先，我们从协变量向量或协变量矩阵 X 开始。然后我们学习并应用交叉拟合监督学习算法。交叉拟合用于避免过度拟合偏差。交叉拟合过程如下：我们将数据分成 k 个分割。...在实践中，CUPED 在科技公司中被广泛使用和生产化，基于 ML 的方法通常用于合并多个协变量。我们可以 结合多种方法来实现最佳方差减少也很常见。希望这篇文章对您有所帮助。谢谢！
在绘制过程中，GPU 将对数据进行许多操作，并且可以通过使用 OpenGL 着色语言编写着色器来自定义这些操作。 编写将在 GPU 上运行的着色器，以操纵 GPU 上的数据。...最后，我们调用glBufferData函数来创建数据存储，并使用当前绑定缓冲区的顶点数据对其进行初始化。 函数调用的最后一个参数告诉 OpenGL 我们的数据不会更改，这是优化的提示。...normalized指定在 GPU 上访问数据之前是否应通过 OpenGL 对我们的数据进行规范化。...在本节中，我们将学习如何绘制图像并使用 OpenGL 对其进行过滤。 我们将在 QtGL 项目的副本（即名为GLFilter的新项目）中进行此工作。...是否可以使用一段代码从此标注数据生成info.txt文件？ 如何才能做到这一点？ 该压缩文件中的标注数据与狗的身体有关，而不与狗的脸有关。 因此，我们不能使用它来训练狗脸的分类器。
这些是顶点着色程序和片段着色程序的基本功能和数据输入输出，实际上现在的着色程序已经可以接受多种数据类型，并灵活的进行各种算法的处理，如，可以接受光源信息（光源位置、强度等）、材质信息（反射系数、折射系数等...）、运动控制信息（纹理投影矩阵、顶点运动矩阵等），可以在顶点程序中计算光线的折射方向，并传递到片段程序中进行光照计算。...这一章节中，我们将讲解Cg语言通过何种机制确定数据类型和传递形式。...从应用程序传递到GPU中的图元信息如何区分类型，即，顶点程序怎么知道一个数据是位置数据，而不是法向量数据？ 顶点着色程序与片段着色程序之间的数据传递如何进行？...Cg 语言还提供两个修辞符：uniform，用于指定变量的数据初始化方式；const 关键字的含义与 C\C++中相同，表示被修辞变量为常量变量。 下面将分别对上述的关键字进行详细阐述。
带标记的发散型棒棒糖图（Diverging Lollipop Chart with Markers） 带标记的棒棒糖图通过强调您想要引起注意的任何重要数据点并在图表中适当地给出推理，提供了一种对差异进行可视化的灵活方式...类型变量的直方图（Histogram for Categorical Variable） 类型变量的直方图显示该变量的频率分布。通过对条形图进行着色，可以将分布与表示颜色的另一个类型变量相关联。...密度图（Density Plot） 密度图是一种常用工具，用于可视化连续变量的分布。通过“响应”变量对它们进行分组，您可以检查 X 和 Y 之间的关系。...分布式包点图（Distributed Dot Plot） 分布式包点图显示按组分割的点的单变量分布。点数越暗，该区域的数据点集中度越高。通过对中位数进行不同着色，组的真实定位立即变得明显。 26....在下面的图表中，我为每个项目使用了不同的颜色，但您通常可能希望为所有项目选择一种颜色，除非您按组对其进行着色。 06 变化（Change） 35.
在直播和视频和风口之下，如何获取移动端摄像头数据、如何对摄像头数据进行再处理以及如何保存处理后的数据成为移动端视频开发者的必修课。...本文首先对GLSurfaceView相关知识进行讲解，然后介绍Android系统如何获取摄像头数据并利用GLSurfaceView渲染到屏幕上，在此基础上以一个黑白滤镜为例介绍拿到摄像头数据后如何对数据进行再处理...图像数据无非是一个个的像素点，对图像数据的处理无非是对每个像素点进行计算后重新赋值，一般来说对每个像素点的计算都比较独立，计算也相对简单。...uniform变量是外部程序传递给着色器的变量，类似C语言的const变量，在OpenGL着色器程序的一次渲染过程中保持不变；attribute变量只在顶点着色器中使用，一般用来表示一些顶点的数据，如顶点坐标...着色器中也内置了一些变量和函数，本文中介绍两个最最常用的内置变量： gl_Position：顶点着色器中必须对其赋值，其输入序列作为图元装配过程的组成点、线或三角形的坐标序列。
带标记的发散型棒棒糖图（Diverging Lollipop Chart with Markers） 带标记的棒棒糖图通过强调您想要引起注意的任何重要数据点并在图表中适当地给出推理，提供了一种对差异进行可视化的灵活方式...类型变量的直方图（Histogram for Categorical Variable） 类型变量的直方图显示该变量的频率分布。通过对条形图进行着色，可以将分布与表示颜色的另一个类型变量相关联。 ?...密度图（Density Plot） 密度图是一种常用工具，用于可视化连续变量的分布。通过“响应”变量对它们进行分组，您可以检查 X 和 Y 之间的关系。...分布式包点图（Distributed Dot Plot） 分布式包点图显示按组分割的点的单变量分布。点数越暗，该区域的数据点集中度越高。通过对中位数进行不同着色，组的真实定位立即变得明显。 ?...在下面的图表中，我为每个项目使用了不同的颜色，但您通常可能希望为所有项目选择一种颜色，除非您按组对其进行着色。 ? 06 变化（Change） 35.
而图聚类则针对的是复杂网络数据，有随机游走、贪心策略、标签传播等算法等。 根据对象归属方法，有以下两种： ⑴硬划分，也即将总体划分为不同的部分，每个对象或者变量只能归属于某一组（身份信息为0或1）。...层次聚类 层次聚类（hierarchical clustering）就是通过对数据集按照某种方法进行层次分解，直到满足某种条件为止。在R中最常用的为stats包中的hclust()函数。...単连接聚合聚类更容易体现数据的梯度，而完全连接聚合聚类分类组之间差异更加明显。在在hclust()函数中为"complete"。...这里以微生物群落抽平后的otu table数据为例进行分析，计算Bray-Curtis距离矩阵并进行UPGMA聚类： #读取群落数据并计算Bray-Curtis距离矩阵 data=read.table(...horiz=TRUE, main="Second branch samples with distance higher than 0.5") circlize_dendrogram(tree) 最后，对聚类树进行美化并划分聚类簇
该算法在 n 轮迭代之后停止运行，并更新图的着色情况。 ? 注：WL 使用单射函数是非常重要的，因为它保证不同的输入会得到不同的输出。...这一点对于下游任务是十分重要的。 因此，可以使用 GNN 来判断图是否是同构的，这与使用 WL 算法是等价的。 这就是它的神奇之处。GNN 突然变得与众所周知的算法等价了。但是它的局限在哪里呢？...在这里，真正重要的是：你可以首先使用一个函数 f(x) 将每个求和符号下的嵌入映射到一个新的嵌入上，然后对其进行求和并得到一个单射函数。...但这两个假设都不强，因为无论如何，我们都是将我们的 GNN 应用于有限图，其中特征和邻居节点的技术是有限的。但至少我们现在知道，如果我们使用了变换 f，并使用加法，我们可以得到一个单射映射。...但是，我们不仅尝试构建嵌入，而且还尝试解决一些下游任务（如通过一种有监督的方式进行节点分类）。函数 h 没有科学系的参数来拟合数据（也许 eps 除外）。
本文以Ames住房数据集为例，对数据进行聚类，并构建回归模型。 摘要 本文将根据41个描述性分类特征的维度，运用无监督主成分分析(PCA)和层次聚类方法对观测进行分组。...通过使用41个分类特征来识别数据集内的组群，我们可以将数据集分解为方差更小的子集，并找到更好地描述每个特定房屋子集的模型。...一个简单的线性回归模型可以体现地上居住面积和整体质量对住宅销售价格的影响，它解释了74%的房价变动 由于分类变量较多，并且对Ames房屋市场的专业知识有限，我们使用无监督的聚类方法找到变量里的模式并在此基础上分组...首先通过PCA对数据集进行降维，以避免大量分类变量造成的“维度灾难”效应。...为了找到无监督聚类和其所对应的房屋特征之间的相似点，这些群集也基于每个分类变量着色。其中一些彩色的散点图类似于无监督聚类，表明这些特定的房子特征在确定每个数据点的最终PCA向量时起较大的作用。
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