可视化信息以易于阅读的视觉化内容正在被越来越多的人所青睐。可视化形式呈现信息的需求也随之增加,因此近年来涌现出了许多数据可视化工具。对于不熟悉数据可视化领域的人来说,最好的方法是尝试一些现成的解决方案来快速制作标准化的图表。对于拥有更多技术专长、经验丰富的用户,最好的办法是使用更灵活的库。 下面与大家分享九大数据可视化库,希望你可以找到最适合的一款。
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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。您还将找到商业图形可视化库。商业图书馆的优势在于可以保证持续的技术支持和先进的性能。
之前做内网渗透测试的时候,一直想要有一款能够格式化存储收集到的信息,并且可以方便的查找出重要信息的工具。前段时间看到了Leprechaun 这个工具,给了我一些想法。由于,我对于这个工具有些不喜欢的地方。再加上好久没有写小程序练手了,于是决定自己定制一款类似的工具。
安装此扩展后,使用命令 Open a new Debug Visualizer View 打开新的可视化器视图。在这个视图中,你可以输入一个表达式,该表达式在逐步分析你的代码时会进行评估和可视化,例如
用户行为分析是数据分析中非常重要的一项内容,在统计活跃用户,分析留存和转化率,改进产品体验、推动用户增长等领域有重要作用。单体洞察、用户分群、行为路径分析是用户行为数据分析的三大利器。
最近有个学生问我,如何绘制交互式社会网络图(Interactive Social Network Graph)?
最近在研究图计算的性能,需要构造不同的测试数据对图算法进行压测,其中就涉及到均匀图的概念。
这篇文章是关于GraphTech生态系统系列文章的一部分。本文是第三部分,也是最后一部分(目前)。介绍了图形可视化软件、应用程序和库的生态系统。第一篇文章列出了图形数据库。第二部分介绍了图形分析生态系统。
在大数据时代,很多时候我们需要在网页中显示数据统计报表,从而能很直观地了解数据的走向,开发人员很多时候需要使用图表来表现一些数据。随着Web技术的发展,从传统只能依靠于flash、IE的vml,各个浏览器尚不统一的svg,到如今规范统一的canvas、svg为代表的html5技术,表现点、线、面要素的技术已经越来越规范成熟。我把前端数据可视化分为了五种: 1.图表 2.图谱 3.地图 4.关系图 5.立体图 我将按照顺序介绍62款前端可视化插件,下面就分享下其中34款图表插件: 1.amcharts url
内核的测量系统(“像素”或“米”)。如果内核以米为单位指定,则当缩放级别更改时它将调整大小。
本文作者:@董豪,来自帝国理工学院,现已入驻AI研习社社区。欢迎扫描文末社区名片关注他的个人主页,查看更多动态。
刚接触opencv,参照opencv的sample例子做了一个视频头像抓取的小代码,顺便一起学习着用,先上视频抓取及存储代码:
我们在Presto页面,可以通过“Splits”标签页查看整个查询的Timeline信息,如下所示:
2014.10.15日以来的一个月,挤破了头、跑断了腿、伤透了心、吃够了全国最大餐饮连锁店——沙县小吃。其中酸甜苦辣,绝不是三言两语能够说得清道的明的。校招的兄弟姐妹们,你们懂得…… 体会最深
你的程序有多么依赖数据?即使应用程序不完全面向业务,你也可能需要管理面板、仪表板、性能跟踪以及用户非常喜欢的类似分析功能的数据。
编译:佘彦遥 程序注释:席雄芬 校对:丁雪 原文链接:https://github.com/python-visualization/folium/blob/master/README.rst Folium是建立在Python生态系统的数据整理(Datawrangling)能力和Leaflet.js库的映射能力之上的开源库。用Python处理数据,然后用Folium将它在Leaflet地图上进行可视化。 概念 Folium能够将通过Python处理后的数据轻松地在交互式的Leaflet地图上进行可视化展示
本文通过介绍如何利用Prefuse库连接数据库,介绍了可视化工具Prefuse在Java环境中的实现方式,并提供了具体的代码示例。通过这些代码,用户可以快速掌握如何使用Prefuse库进行图形可视化。
只需运行主程序html.py即可。书籍信息保存在read2.txt中 源代码保存已注释。
全球固定宽带和移动(蜂窝)网络性能,分配给缩放级别 16 网络墨卡托图块(赤道处约 610.8 米 x 610.8 米)。数据以 Shapefile 格式和 Apache Parquet 格式提供,其几何形状以众所周知的文本 (WKT) 表示,投影在 EPSG:4326 中。下载速度、上传速度和延迟是通过适用于 Android 和 iOS 的 Ookla 应用程序的 Speedtest 收集的,并对每个图块进行平均。测量结果将被过滤为包含 GPS 质量定位精度的结果。前言 – 人工智能教程
免疫球蛋白(IG)和T细胞受体(TR)在适应性免疫应答过程中起着关键的抗原识别作用。上一次我们介绍到tcR包:T细胞受体和免疫球蛋白数据进行高级分析和可视化(一)。今天小编继续为大家介绍分析T细胞受体库的R包:tcR包,可以对TR序列进行多样性评估、共享T细胞受体序列识别、基因usage统计计算等。
代码发布在github中https://github.com/luyishisi/The_python_code.git文件夹是face-gensui
如果一个无向图的的顶点可以分为两个互不相交的子集A和B,那么它就是二分图。也就是说,A、B内部不存在连边,所有连边都一头连着A中的顶点,另一头连着B中的顶点。
传送门:http://visjs.org/ demo代码 <!doctype html> <html> <head> <title>vis.js newwork Demo</title> <script src="http://cdn.bootcss.com/jquery/3.2.1/jquery.min.js"></script> <script src="../vis.js"></script> <link href="../vis.css" rel="styleshe
树形dp就是在树上进行的dp。由于树具有递归的性质,因此树形dp一半都是用递归的方式进行的。
本文主要对GEE中栅格图像的地理配准(空间坐标位置校正)操作加以介绍。本文是谷歌地球引擎(Google Earth Engine,GEE)系列教学文章的第十四篇。
考虑到每个数的最小的质因数$ \geqslant 2$,因此极限复杂度为$O(n log n)$
在 JS 程序中,为了实现漂亮的图形、图表和数据可视化,我们选择使用开源库。生活在数据爆炸的时代,我们开发的每一个应用程序几乎都使用或者借助数据来提升用户体验。为了帮助你轻松地为你最喜欢的应用程序添加漂亮的数据可视化,这里列出了 2019 年最好的 JavaScript 数据可视化库(排名不分先后)。
预计分数: 100+70+70 = 240 实际假分数 : 40+80+70= 190 in cena(好吧不得不承认这个分数,,,,,,=.=) 实际真分数 : 100+80+100 = 280 in luogu.org 一句话:stl,cena害我一生,,,,,, 消失的数字(number) Time Limit:1000ms Memory Limit:128MB 题目描述 rsy拥有n个数,这n个数分别是a1,a2,…,an。 后来出现了一个熊孩子zhw,用橡皮擦去了其中若干个数字,并且打乱了
本文实例为大家分享了Python+OpenCV实现图像的全景拼接的具体代码,供大家参考,具体内容如下
前篇《漫谈可视化Prefuse(一)---从SQL Server数据库读取数据》主要介绍了prefuse如何连接数据库sql server并读取数据进行可视化展现。 回头想想还是应该好好捋一捋
没错,我是皮友,我想学习舞蹈(/doge)和瑜伽 ,要无水印的那种有助于我加深学习。
作为一个对UI和动画敏感的切图仔,在日常开发之余,也会关注一些贼好看的图表库和插件。
笔者在上一篇文章使用Docker快速部署ELK分析Nginx日志实践当中有提到如何快速搭建ELK分析Nginx日志,但是这只是第一步,后面还有很多仪表盘需要配置,而对于大部分人来说,英文并不是那么好,但Kibana都是英文界面,这就阻碍了笔者熟悉Kibana的一些操作;
在连通图G中,如果删除了某个点u之后,得到的子图不连通,那么点u就被称为关节点。 求关节点可以用dfs来求。 具体就是用到了几个数组 表名 意义 dfn[u] 节点u的dfs序 p[u] 节点u的父节点 low[u] (dfn[u]、u的子节点的low值的最小值、u的树枝边的dfn)的最小值 对于无向图来说: 关节点的性质有两条: 存在至少一条树枝边(u, v) low[v]>=dfn[u] 对于根结点需要特别判断,只要有多于一条树枝边则为割点 对于有向图来说: 关节点的low[u]==dfn[u] 把
AIE平台中提供的 Landsat 影像均为 USGS Collection 2 中的数据,该集合使用 QA_PIXEL 波段对云、雪进行描述。因此,可通过位运算和逻辑运算,生成云掩膜,利用 updateMask 函数去除可能是云或者云阴影的区域。此算法适用于 Landsat-5 / 7 / 8 / 9 。
本篇开始,将进入图像配准领域的研究。 图像拼接主要有SIFT, BRISK, ORB, AKAZE等传统机器学习算法以及SuperPoint等深度学习算法,在后续将一一进行研究和实验。本篇主要来研究SIFT算法的原理和应用。
当你在开源平台上看到一个优质的深度学习模型并想使用它时,很多时候会遇到一个棘手的问题,就是这个模型所使用的深度学习框架与你所熟悉的框架并不相同,导致你难以快速的使用这个模型。
本文介绍了如何使用Python和OpenCV库实现图像的局部敏感哈希(LSH)算法,并通过具体实验展示了该算法的有效性。同时,本文还探讨了如何将LSH算法应用于海量数据查找中,提供了一种高效的海量数据查找方法。
人脸检测的目标是找出图像中所有的人脸对应的位置,算法的输出是人脸外接矩形在图像中的坐标,可能还包括姿态如倾斜角度等信息。常用的人脸检测数据库包括:FDDB和WIDER FACE。
【Labeling superpixel colorfulness with OpenCV and Python】,仅做学习分享。
本文主要对GEE中地理坐标系与投影坐标系的转换、重投影等操作加以介绍;本文是谷歌地球引擎(Google Earth Engine,GEE)系列教学文章的第十三篇。
Visdom,用于创建、组织和共享实时丰富数据可视化的灵活工具。支持Python。
写这篇文章的目的是给现有web开发的同事提供一些新的开发方向,认识新的js开发领域!
论文标题:Region-aware Adaptive Instance Normalization for Image Harmonization
上个案例中我们讲了如何用PaddlePaddle进行车牌识别的方法,这次的案例中会讲到如何用PaddlePaddl进行人脸识别,在图像识别领域,人脸识别也属于比较常见且成熟的方向了,目前也有很多商业化的工具进行人脸识别。广义的人脸识别实际包括构建人脸识别系统的一系列相关技术,包括人脸图像采集、人脸定位或检测、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等;而狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统。 人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域,它属于生物特征识别技术,是对生物体(一般特指人)本身
TensorFlow一直努力扩展自己的基础平台环境,除了熟悉的Python,当前的TensorFlow还实现了支持Javascript/C++/Java/Go/Swift(预发布版)共6种语言。 越来越多的普通程序员,可以容易的在自己工作的环境加入机器学习特征,让产品更智能。
【飞桨开发者说】陈奕州,飞桨开发者技术专家(PPDE),PP SIG Model-CV 成员,重庆交通大学测绘科学与技术在读研究生。
1 您使用过那些数据可视化工具? 工欲善其事必先利其器。本文对55个流行的数据可视化工具进行了简单的介绍,包括著名的D3.js、R、Gephi、Raphaël、Processing.js、Tablea
工欲善其事必先利其器。本文对55个流行的数据可视化工具进行了简单的介绍,包括著名的D3.js、R、Gephi、Raphaël、Processing.js、Tableau Public、Google Chart Tools、Arbor.js等软件。介绍主要围绕以下几个方面展开:类型、开源协议、主页、文档以及案例等。
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