好多天前，领导让我实现一个树形图拖拽插件，这个插件用来描述各部门领导与员工之间的关系，每个父节点显示其子结点数量，拖拽任意一个叶结点上的人到另一个结点，他们之间的关系发生改变，树形图重新渲染。用户操作都完成后，点击保存根据树形图生成JSON，将JSON发送给后端，后端根据JSON修改数据库中的人员对应关系。
本文是「小孩都看得懂」系列的第四篇，本系列的特点是没有公式，没有代码，只有图画，只有故事。内容不长，碎片时间完全可以看完，但我背后付出的心血却不少。喜欢就好！
FTA：源自结果，从不希望发生的顶事件（上级事件）向原因方面（下级事件）做树形图分解，自上而下。
对于描绘名义变量中各类别的占比情况，饼图与树形图都是很不错的选择，它两的介绍与区别如下：
▼ 树状图（treemap）是一种经常用来展示多层级数据的分析工具。主要是使用矩形的面积、颜色、来显示复杂的层级数据关系，能够直观体现同级数据之间的比较。 exce2010及以下版本的内置图表库中没有
%every node/.style={scale=0.8}是每个节点文字的大小，可以修改调整节点文字的大小。
热图是数据的矩阵表示方式，其中每个矩阵的值用一种颜色来表示。不同的颜色代表不同的级别，矩阵指数将两个对比的列或特征连接在一起。
3、收缩点，把有向环收缩成一个点，并且对图重新构建，包括边权值的改变和点的处理，之后再转步骤1。
介 绍 创造出具有自我学习能力的机器——人们的研究已经被这个想法推动了十几年。如果要实现这个梦想的话，无监督学习和聚类将会起到关键性作用。但是，无监督学习在带来许多灵活性的同时，也带来了更多的挑战。 在从尚未被标记的数据中得出见解的过程中，聚类扮演着很重要的角色。它将相似的数据进行分类，通过元理解来提供相应的各种商业决策。 在这次能力测试中，我们在社区中提供了聚类的测试，总计有1566人注册参与过该测试。如果你还没有测试过，通过阅读下面的文章，你可以统计一下自己能正确答对多少道题。 总结果 下面是分数的分布
腥风血雨的中外股市震荡，并不能遮盖科技革命对人类生活的震撼效应和光芒。最近科学和技术领域分别出了两个大事件：一是科学界用LIGO探测仪探测到了很多亿年前的黑洞引力波，为人类揭示宇宙奥秘开启了新的一扇大门（“我思故我在”：人类智力的有限不因宇宙的无穷而停步）。第二件是所谓VR（虚拟现实）技术的逐渐成熟，把人类从改变世界的幻想破灭中，拉回到虚拟世界的创造，其应用前景无可限量，风投界趋之若鹜（此乃“我感故我在”：庄周梦蝶，人生如波，虚拟现实，现实虚拟，终不过是体验的积淀而已）。还有一项不亚于上述两项科技突破的
原文链接：https://blog.csdn.net/qq_45176548/article/details/112758689
今天和大家一起学习一种可视化技术：构建树状热力图treemap。树形图易于可视化，且易于被人理解。树状图通过展示不同大小的矩形，以传达不同大小的数据量，一般认为，较大的矩形意味着占总体的一大部分，而较小的矩形意味着整体的一小部分。在本文中，云朵君将和大家一起学习如何使用Squarify库在 Python 中构建树形图。
Xmind for Mac是一款流行的思维导图软件，可以帮助用户组织和管理复杂的想法、信息和项目。它采用了直观的界面和可定制的视图，使用户可以创建清晰的思维导图、树形图和其他类型的图表。Xmind提供了多种主题和模板，可以让用户轻松地自定义他们的导图，并支持添加图片、超链接和注释等元素来增强图表的可读性和易理解性。
层次聚类（Hierarchical clustering）是一种常见的聚类算法，它将数据点逐步地合并成越来越大的簇，直到达到某个停止条件。层次聚类可以分为两种方法：自下而上的聚合法（agglomerative）和自上而下的分裂法（divisive）。在聚合法中，每个数据点最初被视为一个单独的簇，然后每次迭代将距离最近的两个簇合并为一个新的簇，直到所有点都合并成一个大簇。在分裂法中，最初的簇被视为一个单独的簇，然后每次迭代将当前簇中距离最远的两个点分成两个新的簇，直到每个点都是一个簇为止。
前几天推荐的 Chrome 代码格式化高亮扩展，作者更新添加了排除 JSON 文件的选项，或者换句话说就是只能判断以.json 结尾的文件，今天再推荐一个格式化高亮 JSON 代码的扩展，可以支持直接输入 json 数据美化，也可以从 PHP 文件的输出结果进行美化。 JSON-Handle It’s a browser and editor for JSON document.You can get a beautiful view. Edit and browse JSON document in a
我们今天讨论的问题大概就是如何作出风味不同的饼，比如，“甜甜圈”和“华夫饼”，让吃饼人不要审美疲劳。
今天这篇推文，小编还是像往常一样交给大家绘图技巧，今天的主角就是-树形矩阵图(Treemap)。绘制树形图使用R或者Python都是可以绘制的，今天我们还是使用R进行绘制(Python绘制结果为交互式，后面统一介绍相应的库)。在R中有专门的包-treemapify包进行绘制。今天内容主要如下：
前言 ---- 广度优先搜索和深度优先搜索都是对图进行搜索的算法 广度优先搜索 广度优先搜索广泛搜索子节点，将其子节点放进候选节点中；操做候选节点时是按顺序取出候选节点，因此使用队列存储候选节点。关于队列的实现可参考队列的实现 声明广度优先搜索函数，参数为要搜索的树形图和要查找的节点 实例化队列，声明目标节点的深度，初始化0 遍历队列 获取队列第一个元素，判断是否和目标节点相等，相等返回深度 判断当前节点是否有子节点，并将子节点添加到队列中 删除当前队列第一个元素 function breadthF
HDU 4081 Qin Shi Huang's National Road System（次小生成树-Kruskal） 博主的方法很好，但是有疑问，为什么不能将最多人口的两城市的距离设置为0，在进行Prim操作，求B呢？这个将在后续的刷题中体现。 POJ 2377 Bad Cowtractors（最大生成树-Kruskal） 裸题，可以用来熟悉算法。 HDU 6141 I am your Father!（最小树形图） 朱刘算法，这个还不会，稍后来填坑。 CodeForces 609 E.Minimu
有一个树形无向图，它描述了国、省、市、区之间的层级关系，此时我们想找图中的某一个结点，它位于图中的第几层，此时你应该怎么做？
本文作者 Saurav Kaushik 是数据科学爱好者，还有一年他就从新德里 MAIT 毕业了，喜欢使用机器学习和分析来解决复杂的数据问题。看看以下40道题目，测试下你能答对多少。 作者 | Saurav Kaushik 翻译 | AI科技大本营（rgznai100） 介绍 创造出具有自我学习能力的机器——人们的研究已经被这个想法推动了十几年。如果要实现这个梦想的话，无监督学习和聚类将会起到关键性作用。但是，无监督学习在带来许多灵活性的同时，也带来了更多的挑战。 在从尚未被标记的数据中得出见解的过程
层次聚类（Hierarchical Clustering）算法是一种基于树形结构的聚类方法，它将数据点逐渐合并成越来越大的簇，直到所有数据点都合并到一个簇中。在本文中，我们将使用Python来实现一个基本的层次聚类算法，并介绍其原理和实现过程。
大家好，今天给大家介绍Tableau的一些图表以及仪表版的制作，并将这些图表在仪表板上进行联动，从而更直观的定位已有问题。
hades是根据python2.7下的django下开发的运维管理系统 相关数据的显示 树形目录 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Ti
本文是Tableau的案例，为B站视频的笔记，B站视频 参考：https://www.bilibili.com/video/BV1E4411B7ef 参考：https://blog.csdn.net/lianjiabin/category_9826951.html 数据下载地址为：https://download.csdn.net/download/m0_38139250/87346415
作者 | Prashant Gupta 译者 | AI100（rgznai100） 在实际生活中，树的类比如影随形。事实证明，树形结构对于机器学习领域同样有着广泛的影响，特别是对分类和回归两大任务来说。 在决策分析中，决策树可以非常清晰地呈现决策的过程和结果。“树”如其名，决策树所用的正是一个树形的决策模型。数据挖掘领域经常会用决策树来搜寻给定问题的解决策略，机器学习领域同样会广泛用到这一方法。这将会是这篇博客的主题。 算法如何能被表示成树形？ 对于这一点，我们来看一个基本的例子：用泰坦尼克号的数据集每位乘
给定一个只包含数字的字符串，用以表示一个 IP 地址，返回所有可能从 s 获得的 有效 IP 地址 。你可以按任何顺序返回答案。
性格左右命运，气度影响格局。——余世雅博士 件地址：https://ext.dcloud.net.cn/plugin?id=5718 作者： luyj 介绍： 无限极树形结构。支持搜索、面包屑导航
作者：vincyxtwang 腾讯CDC高级用户研究员 |导语 本文介绍了文献可信度评估及通过文献地图分析方法进行案头研究，帮助在研究前期尽可能全面而又系统地在纷杂的案头研究中梳理出头绪，以得到洞察参考、帮助研究设计及报告撰写等。 前言 案头研究大家并不陌生，本文分享一下在行业研究中，前期在案头研究对文献进行分析时所运用到的文献地图分析方法，期望提供一种案头研究的文献分析思维方式，帮助在研究前期尽可能全面而又系统地在纷杂的文献中梳理出头绪，以得到洞察参考、帮助研究设计及报告撰写等。 本文所用示例主要基
很多新手都喜欢一个人完成项目，从项目的规划、搭建，到实施、debug、验收，一整套流程都是自己纯手完成，当然，对于提高自己的整体开发能力和自适应能力很有帮助。ok,不废话，下面开始介绍小白如何快速完成一个微信小程序。
分类树的一个常见用途是预测抵押贷款申请人是否会拖欠贷款。数据包含对 5,960 名抵押贷款申请人的观察结果。一个名为的变量 Bad 表示申请人在获得贷款批准后是还清贷款还是拖欠贷款。
导读 组合拳是拳击拳法的一种，在进攻当中利用各种单一拳法的组合连续攻击，使对手顾此失彼，达到击中对手的目的。联系到数据分析过程中，引申为采取一连套的方法实现一定的目标，而每一拳就是一种分析方法。 【我
读取数据常见错误： 在读取数据过程中可能遇到以下问题，参照上一篇博客： 可能遇到报错： 1、Error in if (is.na(n) || n > 65536L) stop(“size cannot be NA nor exceed 65536”) : missing value where TRUE/FALSE needed 没有处理数据转化距离。 2、Error in hclust(dist(test)) : NA/NaN/Inf in foreign function call (arg
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ASR6505是基于stm8l152和sx1262 SIP封装的，因此开发ASR6505实际上就是开发STM8。STM8的开发环境一般常用的有IAR for STM8和STVD+COSMIC，实际上更常用的是IAR for STM8，后面关于ASR6505的软件也是基于IAR for STM8展开。
节点对象图 DOM树形图
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树形图 多应用于数据量大、分类层级多的图表 桑葚图 应用于数据复杂的图表 热力图 特殊时间数据 关系图 例如微博大V关注 箱线图 标靶图 词云图 地理图
1200101班的学生信息表如图6.1所示，其中学生被分到了不同的学习小组，第一组组长是李华，组员有王丽、张阳、赵斌; 第二组组长是孙琪，组员有马丹; 第三组组长是刘畅，组员有周天、黄凯 这些分组信息
数据结构中含有图片、名称、children的树形结构，需要展示出每一级的图片名称和图片，找了些树形图的插件，都没有展示大的图片的，一般都是小图标，就自己试着写一个包含图的简单的插件。
http://mpvideo.qpic.cn/0bf2amaagaaa6uanpc3ypvpfaa6dambqaaya.f10003.mp4?dis_k=86b4c176a19487f6102b765
写到最后总结得差不多了，后续如果我想起还有哪些类库工具遗漏的，会继续在这篇文章上补全，同时也希望各位倔友对文章里的要点进行补充或者提出自己的见解。欢迎在下方进行评论或补充喔，喜欢的点个赞或收个藏，保证你在开发时用得上。
聚类算法是属于无监督的机器学习方法；机器学习里把算法分为有监督和无监督的算法，所谓有监督，即我想研究的数据集有目标数据，白话点就是建模里大家常说的那个y，如我想基于公司数据库已经有的相关数据集训练一个模型，用来预测客户是否会流失，从数据库中得到的数据集里是有一个特征（一列）是客户是否流失的，可能1代表流失，0代表不会流失；但业务的初期或者数据库中没有该特征，即手中无y，那该怎么办？如对客户进行价值分群，此时对于这种目标明确，但确实缺少y这一列这种分析需求，可考虑聚类算法来实现。
数据可视化——Tableau Tableau Desktop 是基于斯坦福大学突破性技术的软件应用程序。Tableau 是桌面系统中最简单的商业智能工具软件，分为Tableau Desktop 和Tableau Server。目前版本是Tableau 8.3。它帮助您生动地分析实际存在的任何结构化数据，以在几分钟内生成美观的图表、坐标图、仪表盘与报告。利用 Tableau 简便的拖放式界面，您可以自定义视图、布局、形状、颜色等等，帮助您展现自己的数据视角。 课程目录 第1课：tableau简介
又到了一个月(9月)一次的数据可视化作品欣赏环节啦，本期小编精选出的10副可视化作品，这些可视化作品主要包括两种，如下：
在大型项目中，系统的访问权限都是基于角色的权限访问控制，即RBAC，英文Role-Based Access Control，在 RBAC 中，权限与角色相关联， 用户通过指定适当角色而得到这些角色的权限，这就极大地简化了权限的管理。
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这种图表使用同心圆网格来绘制条形图。每个圆圈表示一个数值刻度，而径向分隔线则用作区分不同类别或间隔（如果是直方图）。
主要展示所有应用每一分钟内，所有应用出现的错误次数。方便定位错误，不断的修改错误，让错误次数越来越少。
拟时（pseudotime）分析，又称细胞轨迹（cell trajectory）分析，根据不同细胞亚群基因表达量随时间的变化情况通过拟时分析可以来推断发育过程细胞的分化轨迹或细胞亚型的演化过程。并非一定要不同时间段做实验的结果，因为细胞本身存在拟时序变化，细胞是有变化的，可以做拟时序分析。
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