在当今信息爆炸的时代，网络数据量呈指数级增长，了解和分析这些数据对于许多领域的决策制定至关重要。可视化是理解和解释大量数据的强大工具之一，而Python作为一种流行的编程语言，提供了丰富的库和工具来进行网络数据可视化。本文将介绍一些使用Python进行网络数据可视化的方法与技巧，并提供相应的代码实例。
在当今数据驱动的世界里，数据的可视化变得越来越重要。特别是在网络分析领域，将复杂的关系网络转换为直观的图形表示，对于理解和传达信息至关重要。在众多的数据可视化工具中，Python的Pyvis库以其简单性和强大的功能脱颖而出。
2015年度十大Plotly图形、图表以及可视化数据 文章整理出了2015年最优秀的十个Plotly图表，这些交互式的图表使用Plotly的web app和APIs制作而成 第十位. “2001-20
完整内容主要介绍使用TensorFlow开发的深度神经网络如何部署在NVIDIA Jetson上，并利用TensorRT加速到5倍。
来源：深度学习与NLP 在过去的几个月里，我一直在收集AI相关知识，并整理成易于记忆的备忘录。在这期间，我也和我的朋友、同事分享这些备忘录，都反映不错，所以我决定把这些知识组织一下，并分享出来。包括神经网络结构、机器学习、神经网络图结构、Tensorflow基本概念、Pandas、Numpy、Python、Scikit - Learn、Scipy等核心知识。 1、神经网络结构整理 📷 神经网络结构备忘录 2、神经网络图整理 📷 神经网络图整备忘录 📷 神经网络图整备忘录 📷 神经网络图整备忘录 3、机器学习
networkD3是基于D3JS的R包交互式绘图工具，用于转换R语言生成的图为交互式网页嵌套图。目前支持网络图，桑基图，树枝图 (后续相继推出)等。 关于网络图的绘制，我们之前有5篇文章，可点击查看。 Cytoscape教程1 Cytoscape之操作界面介绍 新出炉的Cytoscape视频教程 Cytoscape: MCODE增强包的网络模块化分析 一文学会网络分析——Co-occurrence网络图在R中的实现 也可以使用此文介绍的network3D绘制交互式网络图，输入数据与Cytoscape需要的数
NetworkX 是一个用Python语言开发的图论与复杂网络建模工具，内置了常用的图与复杂网络分析算法，可以方便的进行复杂网络数据分析、仿真建模等工作。networkx支持创建简单无向图、有向图和多重图；内置许多标准的图论算法，节点可为任意数据；支持任意的边值维度，功能丰富。主要用于创造、操作复杂网络，以及学习复杂网络的结构、动力学及其功能。用于分析网络结构，建立网络模型，设计新的网络算法，绘制网络等等。
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。
知识图谱（关系网络）可以用简单的形状和线条显示复杂的系统，帮助我们理解数据之间的联系。我们今天将介绍15个很好用的免费工具，可以帮助我们绘制网络图。
原文链接：https://yetingyun.blog.csdn.net/article/details/107830112 创作不易，未经作者允许，禁止转载，更勿做其他用途，违者必究。
我们在心理学网络论文中看到的一个问题是，作者有时会对其数据的可视化进行过度解释。这尤其涉及到图形的布局和节点的位置，例如：网络中的节点是否聚集在某些社区 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ）。
库简介：D3Blocks是一个基于d3 javascript (d3js)的图形库，通过只需少量的Python代码就能创建出视觉上吸引人且实用的图表！
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）。
今天给大家分享一份关于数据分析、机器学习、深度学习、可视化的速查表，帮助你快速了解Python在数据科学领域的强大应用。
如果我们给不同的边加上一个值，这个值称为边的“权重”或者“权”，这样的图就称为“加权图”。
2、白色的方格内，数字大小表示为连接强弱，可以为具体若干条连线、或连线的透明度、或连线的粗细，即这两个电视台合播电视剧数量
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。
上一期的推送，小F做了一些社交网络分析的前期工作。 传送门：Python数据可视化：平凡的世界 比如获取文本信息，人物信息。 最后生成一个人物出现频数词云图。 本次来完成剩下的工作。 实现《平凡的世界
张量（Tensor）可以理解为广义的矩阵，其主要特点在于将数字化的矩阵用图形化的方式来表示，这就使得我们可以将一个大型的矩阵运算抽象化成一个具有良好性质的张量图。由一个个张量所共同构成的运算网络图，就称为张量网络（Tensor Network）。让我们用几个常用的图来看看张量网络大概长什么样子（下图转载自参考链接1）：
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 📷 stop_words：设置停用词表，这样的词我们就不会统计出来（多半是虚拟词，冠词等等），需要列表结构，所以代码中定义了一个函数来处理停用词表…前言前文给
桑基图（Sankey diagram），即桑基能量分流图，也叫桑基能量平衡图。它是一种特定类型的流程图，图中延伸的分支的宽度对应数据流量的大小，通常应用于能源、材料成分、金融等数据的可视化分析。 也可以视为一种层级网络图，比如展示上一篇文章中的生物信息课程网络图；也可以展示菌群随时间变化的趋势，如3分和30分文章差距在哪里文章所示哈扎人肠道菌群的季节变化规律。 下面将用2个例子，以我们生物信息研讨班涉及的学习框架和课程分配为示例数据，展示如何用常见网络图数据绘制桑基图。 最简单桑基图 第一列为上游，第二列为
盘点2017年优质文章，并给出传送链接，方便大家取阅回顾。文末有福利~！ 1、Python & R 代码对照速查表 文中将常用机器学习算法的Python和R代码对照整理成一个表，方便查找和对比学习 Python & R 代码 对照速查表 2、文本系列 余弦相似度思想 词频与余弦相似度 TF-IDF 常用距离/相似度 一览 哈希函数的套路 3、什么是 TPU TPU 是专门用来做机器学习的处理器，全称Tensor Processing Unit 张量处理器，与CPU和GPU有什么区别？ 懂点硬件 | Al
作为一名科研人员，也许你经常会在不同类型的论文中看到各种令人称赞的算法框图或者神经网络框图，作为一名AI从业者，你经常需要在你的论文、Poster或者Slide中添加一些神经网络框图，作为新手的我也经常遇到这个问题，但是一直并没有找到一个好的工具，很多大佬们都说利用PPT或者Visio等就能绘制成功，我的想法是这样的，尽管很多工具都能完成同样的一项工作，但是它们的效果和效率肯定是不一样的，你用Visio需要2个小时的一张图或者利用另外的一个工具仅仅需要花费20分钟，这可能就是所谓的区别，如果你感觉你的时间很多，浪费一点无所谓，请高手们绕过这篇博文。我花费了一点时间在网上找了很多有用的工具，在这里总结汇总一下，朋友们各取所好！
本文作者蒋刘一琦，自嘲是一个有艺术追求的生信狗，毕业于浙江大学生物信息学专业，目前在复旦大学就读研究生，研究方向为宏基因组。
最近发现一个特别好用的python库，能够绘制精美的关系图，俗话说有好东西要学会分享，所以袁厨就肝了这篇文章，大家可以参考一下。
“很多网友留言想看网络图，今天他来了，你看他一身华彩，绚丽多姿，别问落地价，因为paper无价！”。
Kailash Ahirwar，Mate Lab 联合创始人，Github的一位资深作者，也是一位活雷锋，近日在其Github个人主页上发表了一个机器学习/深度学习的代码速查表，包括： Keras Numpy Scipy Pandas Scikit-learn Matplotlib 五大工具库常用代码，以及 Neural Networks Zoo——27种神经网络图概览。 可以说极大方便了学习者的代码查找。 附上网址：https://github.com/kailashahirwar/cheatsheet
图是我们与信息联系并处理其重要性的绝佳方法；它们有助于传达关系和抽取信息，并使我们能够可视化概念。
此图由作者使用本文分享的项目生成。几个月前，基于知识的问答（KBQA）还只是新奇事物。如今，对于任何人工智能爱好者来说，使用检索增强生成（RAG）实现KBQA已经轻而易举。看到自然语言处理领域的可能性如此迅速地扩展，令人着迷，而且每天都在变得更好。在我的最后一篇文章中，我分享了一种递归的RAG方法，用于根据大量文本语料库回答复杂查询的多跳推理式问答实现。
在开源世界中，某些库为数据可视化提供了许多可能性，包括图形或网络表示。其他库仅专注于网络图表示。通常，这些库比通用库提供更多的功能。
这里记录一段时间我在互联网上看到的有意思的内容与信息，防止它们在我的脑袋里走丢了。
在前面的3期中，我们给大家讲解了网络图的构造、 STRING数据库和Cytoscape软件的安装，链接如下：
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。
前面一期 从网络图探寻基因互作的蛛丝马迹（1） （此链接可入）中我们给大家讲解了网络图的构造，以及在文章当中构建网络图需要用到的两个资源：STRING数据库和Cytoscape软件。
python可视化神器——pyecharts库导读： 根据与大佬的询问，故而开启《python pyecharts》这个系列 📷 pyecharts是什么？ pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库。Echarts 是百度开源的一个数据可视化 JS 库。用 Echarts 生成的图可视化效果非常棒，pyecharts 是为了与 Python 进行对接，方便在 Python 中直接使用数据生成图。使用pyecharts可以生成独立的网页，也可以在flask、django中集成使用。
面向单细胞的技术革命，让我们得以进入新的研究层面，但也对传统的分析方法提出了一系列的挑战。单细胞技术正在弥补分子生物学和组织生物学之间的鸿沟，进入高通量时代以来，这项技术所揭示的不是单一元素的信息，而是在单细胞层面揭示某种系统关系：DNA，RNA，ATAC等。我们知道，在系统中，关键要素除了来自元素本身（基因，转录本等生物小分子）之外，还来自元素之间的关系。虽然作为领域起源的社会网络分析可以追溯到20世纪30年代，图论可以上溯几个世纪，但网络科学的迅速崛起与普及只是近几十年的事情。目前，基因调控网络，生物代谢与信号转导网络，蛋白质互作网络作为基本的生物分子网络（Biological molecular network ）已经在生物信息分析中得到广泛的应用。
GitHub链接：https://github.com/waleedka/hiddenlayer
clusterProler包可以进行富集分析和可视化，对于富集结果它有一个goplot的绘图类型，用于绘制显著富集通路的有向无环图（DAG）。如下图所示的一个goplot是根据clusterProfiler的自带数据绘制，goplot可以展示富集通路的父通路，并最终定位到了cellular_component（CC）上（这是自然，因为就是进行的CC通路富集）。
大家应该熟悉网络调控在基因关系之间的重要性，今天我们为大家展示在R语言中如何实现网络图的绘制。绘制的包有很多，我们今天不一一介绍从我个人角度推荐igrapgh。因为它基于Java可以介入各平台使用。
层出不穷的音乐社区网站，打破了传统的媒体“造星方式”，越来越多的平民歌手通过社区网站上传和发表自己的音乐作品，来获取品味相投的粉丝。但平民歌手想要“火”，离不开科学的运营和管理。那么在这个围绕音乐构造的生态体系里，我们要如何帮助音乐人实现自己音乐梦想呢？
在前面的4期中，我们分别给大家讲解了网络图的构造、 STRING 数据库、Cytoscape 软件的安装以及使用，链接如下：
前面两期（从网络图探寻基因互作的蛛丝马迹（1）；从网络图探寻基因互作的蛛丝马迹（2））中我们给大家讲解了网络图的构造，以及构建蛋白互作网络的一个权威数据库：STRING数据库。我们给大家布置了一个研究课题：如何从100多个差异表达的基因当中快速锁定重要的关键基因。按照之前的思路，这个课题分了如下几个分析步骤：1、从基因列表到蛋白互作；2、从蛋白互作到互作网络；3、从互作网络到关键基因。
前面谈到 Python 处理 Excel 文件最常见的两种方式，即：xlrd/xlwt、openpyxl
这个速查表可以帮助你为你的任务找到合适的estimator，这个是工作中最困难的地方。流向图帮助你查找文档，estimator也能大致的帮助你更加好的理解你的问题，以及如何解决问题。
分析->取消聚合度量，标记->线，角度—>路径，酒店数量，地区->标签（线末端，取消线尾标签）
上次讲到的使用cellphonedb进行细胞通讯分析，其中的网络图的效果不是特别好，本文会就网络图进行两个优化：
过去的几个月中，我都在收集AI速查表。我时不时的分享给同学和朋友，他们经常问我要。所以我决定整理一下，发出来。为了让这件事情更加有趣，我对每个主题加了点描述。
就应该会纳闷，为什么拿到了差异基因并且注释后就结束了，明明大量的数据挖掘文章都有一个网络图并且找hub基因啊！
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