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
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。以下列举的二十大数据可视化工具,无论你是准备制作简单的图表还是复杂
使用可视化工具包探索Lyft预测数据集介,可视化动图非常消耗流量,请在wifi环境下查看本篇文章
各个互联网公司通过大量的用户数据、信息进行统计分析,而这些大量繁杂的数据在经过可视化工具处理后,就能以图形化的形式展现在用户面前,清晰直观。随着各种数据的增加,这种可视化工具越来越得到开发者们的欢迎。 下面推荐30款可视化工具供大家选择和使用。 1.iCharts iCharts 提供了一个用于创建并呈现引人注目图表的托管解决方案。有许多不同种类的图表可供选择,每种类型都完全可定制,以适合网站的主题。iCharts 有交互元素,可以从Google Doc、Excel 表单和其他来源中获取
工欲善其事,必先利其器。好的工具可以大大提升你的工作效率,并获得身边人的羡慕和赞赏。今天,我们就来向小伙伴们分享一大波非常实用的工具,武装你的大脑。 ▲图表类 iCharts 简介:各种主题的开放图
现代社会早已进入读图时代,图像在一定上程度上取代了文字,占据了主导地位。对于数据分析来说,一张清晰的可视化图表确实比纷繁复杂的数字更清晰美观。随着科技的发展以及可视化需求的急剧增大,涌现了大批的数据可视化工具,通过对比分析市面上众多的数据可视化工具之后,我们挑选了几款给大家进行参考。
数据的处理、分析和可视化已经成为Python近年来最为重要的应用领域之一,其中数据的可视化指的是将数据呈现为漂亮的统计图表,然后进一步发现数据中包含的规律以及隐藏的信息。
数据可视化起源于18世纪,当时使用柱形图和折线图来表示国家进出口量。近年,随着大数据时代的到来,数据可视化作为大数据量的呈现方式,成为当前重要的课题。数据可视化的目的,是要对数据进行可视化处理,以使得能够明确地、有效地传递信息。
在机器学习和深度学习领域,模型评估和模型比较是非常重要的任务。然而,存在许多不同的框架和库,使得这个过程变得复杂和困难。为了解决这个问题,ModelScope应运而生。 ModelScope是一个用于模型评估和比较的开源工具,它提供了一个统一的接口和一组功能来帮助用户更方便地管理和分析他们的模型和结果。本篇文章将介绍如何入门使用ModelScope,并展示其强大的特性。
最近我们被客户要求撰写关于时间序列进行聚类研究报告,包括一些图形和统计输出。 时序数据的聚类方法,该算法按照以下流程执行。
本文选自《Python用KShape对时间序列进行聚类和肘方法确定最优聚类数k可视化》。
本文介绍了大数据可视化分析工具,列举了39种常用工具,并给出了每种工具的优缺点。这些工具涵盖了各种领域,如商业智能、数据挖掘、数据可视化等。
matplotlib算是python比较底层的可视化库,可定制性强、图表资源丰富、简单易用、并且达到出版质量级别。
COVID-19对航空网络的拓扑结构和属性都有很大的影响,其影响的结果表现在网络鲁棒性、连通性和活动性的下降,以及疫情区域的航空网络状态的变化(点击文末“阅读原文”了解更多)。
无论您的公司在哪个行业运营都可能产生大量数据。从销售到人员再到库存,若企业能够正确解释并转化为可行建议,企业将创造出非常有价值的信息。商业智能与分析以此想法为中心,现在比以往任何时候都更能找到出色的方法以创造性方式查看与连接数据点。
日常工作中,你经常使用算法和数据结构吗?曾就职于 Uber 等科技公司的工程师 Gergely Orosz 提出了这样一个问题。此外,他也注意到,越来越多的人觉得算法是无用的,并认为它们只是科技公司提出的一种强制性措施罢了。
数据可视化无处不在,而且比以前任何时候都重要。无论是在行政演示中为数据点创建一个可视化进程,还是用可视化概念来细分客户,数据可视化都显得尤为重要。以前的工具的基本不能处理大数据。本文将推荐39个可用于处理大数据的可视化工具(排名不分先后)。其中许多工具是开源的,能够共同使用或嵌入已经设计好的应用程序中使用,例如JavaScript,JSON,SVG,Python,HTML5,甚至有些工具不需要任何编程语言基础。其他的则是商业智能平台,能够进行复杂的数据分析并生产报告,并配有多种方式实现数据可视化。无论你是需
原文网址:https://blog.profitbricks.com/39-data-visualization-tools-for-big-data/
WPF控件是Windows Presentation Foundation(WPF)中的基本用户界面元素。它们是可视化对象,可以用来创建各种用户界面。WPF控件可以分为两类:原生控件和自定义控件。
关键词:Python,tensorflow,深度学习,卷积神经网络 正文如下: 前言 上月导师在组会上交我们用tensorflow写深度学习和卷积神经网络,并把其PPT的参考学习资料给了我们, 这是codelabs上的教程:《TensorFlow and deep learning,without a PhD》 https://codelabs.developers.google.com/codelabs/cloud-tensorflow-mnist/#0 当然需要安装python,教程推荐使用pytho
机器学习模型有强大而复杂的数学结构。了解其错综复杂的工作原理是模型开发的一个重要方面。模型可视化对于获得见解、做出明智的决策和有效传达结果至关重要。
使用PyTorch Profiler进行性能分析已经一段时间了,毕竟是PyTorch提供的原生profile工具,个人感觉做系统性能分析时感觉比Nsys更方便一些,并且画的图也比较直观。这里翻译一下PyTorch Profiler TensorBoard Plugin的教程并分享一些使用经验,我使用的时候也是按照这个教程来来的,有一点不一样的是可以在vscode里面直接安装TensorBoard插件,然后Command+Shift+P打开vscode的命令行窗口输入TensorBoard启用TensorBoard插件并把PyTorch Profiler输出的日志文件所在的文件夹路径传给它就可以直接在vscode里面查看可视化Profile结果了。
本文最初发表于 Tryolabs 网站,经原作者 Alan Desoins 授权,InfoQ 中文站翻译并分享。
这一篇我会把自己所掌握的所有数据地图素材资源获取途径全部分享给大家。 可能有的小伙伴儿会有疑问,现在商务智能工具发展的这么火,像PowerBI、Tableau以及一些在线的可视化平台都能够免费多场景提供数据地图的制作,是否还有必要自己找素材去亲手做。 这个问题怎么说呢,还是场景化吧,以上的商务智能工具确实降低了制作这些可视化地图的成本,但是缺点也有很多。 这些BI工具其实依赖的内置在线地图(确实不用我们自己定义),但是在线地图的风格往往意味着你没有太大的调整空间,而且地址的解析率与识别率都是有精度限制的(
这是有关创建简单的塔防游戏的教程系列的第四部分。它增加了迫击炮塔,发射的炮弹会在撞击时爆炸。
原文:https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_numerical-analysis_software
文章:Online Monocular Lane Mapping Using Catmull-Rom Spline
随着人工智能和深度学习的兴起,网络上存在的学习资源以及开源项目也越来越多。本文精选了的五个项目,都含有潜在新的机器学习想法,且全都是用Python实现。下面简单介绍 下这五个项目,感兴趣的可以自己上手复现一下,说不定会对自己的项目产生一些新的想法。
O’Reilly和Intel人工智能2018北京大会售票系统已经上线,现在是Best Price票价阶段。目前已经公布部分讲师及议题,详情请登录官网:https://ai.oreilly.com.cn/ai-cn。 原文摘要: 学习速率是随着时间的推移神经网络里信息积累的速度。学习速率决定了神经网络达到(以及是否能达到)所需特定输出的最佳、最有利位置的速度。在原始随机梯度下降(SGD)中,学习速率与误差梯度的形状无关,因为它使用了一个与误差梯度无关的全局学习速率。 然而可以对原始SGD的更新规则进行许多
前言 上月导师在组会上交我们用tensorflow写深度学习和卷积神经网络,并把其PPT的参考学习资料给了我们, 这是codelabs上的教程:《TensorFlow and deep learning,without a PhD》 https://codelabs.developers.google.com/codelabs/cloud-tensorflow-mnist/#0 当然需要安装python,教程推荐使用python3。 好多专业词太难译了,查了下,大家有些都是不译的。 比如:dropou
从今天开始要跟大家分享新的专题——数据地图! 这一篇先讲一些准备性的操作,教大家怎么获取矢量地图素材,以及素材的编辑、加工和整理! 也许你曾见到过一些高大上的ppt或者演示文案里,出现一些让人眼前一亮的数据地图,自己想模仿却又力不从心,只能羡慕嫉妒恨。 其实严格来说,数据地图也是图表的一种,但是由于其形状的不规则、素材的难以获取以及编辑的高技巧性,所以用起来还是有很高的门槛的! 想要做出来数据地图的效果,其实有很多现在的数据可视化软件都可使胜任,比GIS Map、Tableau、Power BI、Stat
什么是数据可视化?数据可视化主要旨在借助于图形化手段,清晰有效地传达与沟通信息。为了有效地传达思想概念,美学形式与功能需要齐头并进,通过直观地传达关键的方面与特征,从而实现对于相当稀疏而又复杂的数据集
我们现在有一个WKT格式的要素,我想看一下这个要素到底是什么形状,有没有什么方便的方法呢?
本博客将重点关注光流,这将通过从标准的sintel数据和自定义舞蹈视频生成光流文件来完成。
Redis的可视化管理工具很多,像Another Redis,Redis Tesktop Manager,FineReport,MyRedis等等。但是,今天要推荐的是Redis官方可视化工具--RedisInsight。
BugHerd 是一个基于 Web 的问题跟踪项目管理工具。这个工具能够捕捉问题的屏幕截图,其中包括正在注释的确切的 HTML 元素。它使你的团队和客户能够报告 bugs 和管理所有的沟通,以便直接在你的站点上解决这些问题。
RAWGraphs是一个在线的开源工具和数据可视化框架,用来处理Excel表中的数据。你只需将数据导入到RAWGraphs中,设计你想要的图表,然后将其导出为SVG格式或PNG格式的图片。此外,上传至RAWGraphs的数据只会在web端在线进行处理,保证了数据的安全性。
在如今的在线世界,几乎所有的公司都面临它们产品中的 bugs,并且考虑如何管理这些 bugs。应该使用哪个工具?如何搭建 bug 跟踪流程?在本文中,我们将详细探讨这些问题。
今天的世界充满了数据,图像是这些数据的重要组成部分。但是,在使用它们之前,必须对这些数字图像进行处理 - 分析和操作,以提高其质量或提取一些可以使用的信息。
kepler.gl是由Uber开发的进行空间数据可视化的开源工具,是Uber内部进行空间数据可视化的默认工具,通过其面向Python开放的接口包keplergl,我们可以在jupyter notebook中通过书写Python代码的方式传入多种格式的数据,在其嵌入notebook的交互窗口中使用其内建的多种丰富的空间数据可视化功能,本文就将针对在jupyter notebook中使用keplergl的基本用法进行介绍。
导读:大数据时代,得数据者得天下。巧妇难为无米炊,拥有数据却不知道如何利用,就不能体现数据的价值。而数据可视化作为处理数据的重要步骤,一直被广泛应用。冷冰冰的数据,经过可视化技术的加工,便酒曲入瓮般幻
如果你觉得好的话,不妨分享到朋友圈。 近几年Python已成为数据科学行业中大火的编程语言,我们将根据以往的经验来为大家总结一下数据科学家和工程师几个最实用的python库。如果你是正在学习Python的学生,也许根据这个表单能够帮你更好地找到学习的重心. 1. NumPy库:在用Python处理科学任务时,我们常常需要使用Python的SciPy Stack。SciPyStack是一个专门为用Python处理科学计算而设计的软件集(注意不要把SciPy Stack和SciPy库搞混啦;SciPy库只是
近期腾讯位置服务持续感受到广大开发者和客户对于数据治理、数据可视化方面的旺盛需求,这也符合大数据能力在应用端逐渐普及的趋势。虽然“数据会说话”,但想要处理好复杂又庞大的各类数据,并能够结合地图进行合理的空间数据可视化展示,达到“一图胜千言”的效果其实并不容易。去年,我们面向Web端推出的数据可视化API深受广大开发者的好评,“多端一体”一向是我们努力的目标。
俗话说“巧妇难为无米之炊”。数据时代,没有一款好的数据可视化分析工具,光有团队怎么行? 商场如战场,数据是把枪。亚马逊运用大数据为客户推荐商品信息,阿里用大数据成立了小微金融服务集团,而谷歌更是计划用大数据接管世界……不知不觉,数据已经成为我们生活中必不可少的利器。本文收集了各个平台各种行业的数据可视化分析工具,让你不仅大饱眼福,而且还可以让你事半功倍。 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
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