可视化

最近更新时间：2023-03-02 16:36:36
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可视化图主要分为 Relationship（关系）、Distribution（分布）、Comparison（对比）、Composition（组合）四类。
关系
Bubble（气泡图）
输入
通过参数中的横坐标、纵坐标、颜色、气泡大小所在列分别指定。
参数配置
算法 IO 参数
*输入文件类型：格式包括以下两种：
csv ：csv 文件
*输入数据包含 header 信息：默认为“是”。
*输入数据分隔符：数据分隔符，默认为逗号，可下拉选择其他分隔符。
parquet ：列式存储格式 parquet
*横坐标列：从 0 开始计数。
*纵坐标列：从 0 开始计数。
*颜色列：从 0 开始计数。不同的值会被标记为不同的颜色，无需指定每个值的具体颜色。
*气泡大小列：从 0 开始计数。值越大，气泡越大。
输出
鼠标悬停在节点上，即可看到结果。
Demo
输入数据示例
示例中第一行为列名，最后一列为标签。
x,y,color,scale
1,1,1,1
1.5,1.5,2,1
2,2,2,2
2.5,2.5,3,1.5
参数配置
算法 IO 参数
*输入文件类型：csv
*输入数据包含 header 信息：是
*输入数据分隔符：逗号
*横坐标列：0
*纵坐标列：1
*颜色列：2
*气泡大小列：3
输出结果
鼠标悬停在节点上，显示如下： 
﻿
﻿
﻿
分布
Scatter（散点图）
输入
格式：| 横坐标 | 纵坐标 | 颜色 |
说明：通过参数中的横坐标、纵坐标、颜色所在列分别指定。
参数配置
算法 IO 参数
*输入文件类型：格式包括以下两种：
csv ：csv 文件
*输入数据包含 header 信息：默认为“是”。
*输入数据分隔符：数据分隔符，默认为逗号，可下拉选择其他分隔符。
parquet ：列式存储格式 parquet
*横坐标列：从 0 开始计数。
*纵坐标列：从 0 开始计数。
颜色列：从 0 开始计数，可不填。
输出
鼠标悬停在节点上，即可看到结果。
Demo
输入数据示例
示例中第一行为列名，最后一列为标签。
x,y,color
1,1,1
1.5,1.5,2
2,2,2
2.5,2.5,3
参数配置
算法 IO 参数
*输入文件类型：csv
*输入数据包含 header 信息：是
*输入数据分隔符：逗号
*横坐标列：0
*纵坐标列：1
颜色列：2
输出结果
鼠标悬停在节点上，显示如下： 
﻿
﻿
﻿
Hist（直方图）
指定输入数据表的多列特征，模块就会统计每个元素出现的频次（或不同标签的特征分布差异），并画直方图。
参数配置
算法 IO 参数
*输入文件类型：格式包括以下两种：
csv ：csv 文件
*输入数据包含 header 信息：默认为“是”。
*输入数据分隔符：数据分隔符，默认为逗号，可下拉选择其他分隔符。
parquet ：列式存储格式 parquet
算法参数
*组数：数据划分的组数（默认100）。
*特征列：从 0 开始计数，可以支持多组特征。
标签列：从 0 开始计数。
*X轴：X轴表现方式，默认为线性，可选为线性或对数。
输出
鼠标悬停在节点上，即可看到结果。
Demo
输入数据示例
示例中第一行为列名，最后二列为标签。
ID_code,target,var_0,var_1,var_2,var_3,var_4,var_5,var_6,var_7,var_8,var_9
train_0,0,8.9255,-6.7863,11.9081,5.093,11.4607,-9.2834,5.1187,18.6266,-4.92,5.747
train_1,0,11.5006,-4.1473,13.8588,5.389,12.3622,7.0433,5.6208,16.5338,3.1468,8.0851
train_2,0,8.6093,-2.7457,12.0805,7.8928,10.5825,-9.0837,6.9427,14.6155,-4.9193,5.9525
train_3,0,11.0604,-2.1518,8.9522,7.1957,12.5846,-1.8361,5.8428,14.925,-5.8609,8.245
train_4,0,9.8369,-1.4834,12.8746,6.6375,12.2772,2.4486,5.9405,19.2514,6.2654,7.6784
train_5,0,11.4763,-2.3182,12.608,8.6264,10.9621,3.5609,4.5322,15.2255,3.5855,5.979
train_6,0,11.8091,-0.0832,9.3494,4.2916,11.1355,-8.0198,6.1961,12.0771,-4.3781,7.9232
train_7,0,13.558,-7.9881,13.8776,7.5985,8.6543,0.831,5.689,22.3262,5.0647,7.1971
train_8,0,16.1071,2.4426,13.9307,5.6327,8.8014,6.163,4.4514,10.1854,-3.1882,9.0827
train_9,0,12.5088,1.9743,8.896,5.4508,13.6043,-16.2859,6.0637,16.841,0.1287,7.9682
train_10,0,5.0702,-0.5447,9.59,4.2987,12.391,-18.8687,6.0382,14.3797,-0.4711,7.3198
train_11,0,12.7188,-7.975,10.3757,9.0101,12.857,-12.0852,5.6464,11.837,1.2953,6.8093
train_12,0,8.7671,-4.6154,9.7242,7.4242,9.0254,1.4247,6.2815,12.3143,5.6964,6.0197
train_13,1,16.3699,1.5934,16.7395,7.333,12.145,5.9004,4.8222,20.9729,1.1064,8.6978
train_14,0,13.808,5.0514,17.2611,8.512,12.8517,-9.1622,5.7327,21.0517,-4.5117,6.8116
train_15,0,3.9416,2.6562,13.3633,6.8895,12.2806,-16.162,5.6979,14.4573,-4.3144,7.129
train_16,0,5.0615,0.2689,15.1325,3.6587,13.5276,-6.5477,5.2757,9.871,2.5569,9.4701
train_17,0,8.4199,-1.8128,8.1202,5.3955,9.7184,-17.839,4.0959,15.286,1.9016,7.0967
train_18,0,4.875,1.2646,11.919,8.465,10.7203,-0.6707,5.6103,16.4661,-2.6601,8.4254
train_19,0,4.409,-0.7863,15.1828,8.0631,11.2831,-0.7356,6.3801,16.0218,2.4621,8.2108
train_20,0,12.67,-2.0221,6.893,6.9152,9.5677,-11.2672,5.6061,16.2354,4.0217,6.4026
train_21,0,8.3918,1.4806,12.9804,7.5538,11.1531,-14.7776,5.9987,15.5148,-5.5531,6.9881
train_22,0,10.2031,0.1925,14.0238,7.0345,11.8514,13.883,6.404,18.0058,-4.5693,9.5722
train_23,0,15.0029,-9.3439,10.379,8.3226,13.0204,-5.0744,5.2489,11.6845,2.4277,6.6768
train_24,0,5.924,-3.7285,11.0995,4.6969,11.7363,-20.4102,5.8125,15.9027,-2.5871,8.1194
train_25,0,8.2703,-5.6854,12.6862,7.2755,12.3713,-7.7521,6.7252,18.427,-2.773,7.7828
train_26,0,15.6567,-4.495,10.4867,3.8187,8.8813,-6.0295,5.5224,17.6964,-0.7919,6.3417
train_27,0,10.7166,-9.98,10.9569,6.766,10.6803,-12.9329,4.5012,17.3841,4.24,8.582
train_28,0,7.801,4.5262,8.9291,8.4884,12.8435,-1.2632,5.0383,13.6339,-0.0472,5.9016
train_29,1,5.3301,-2.6064,13.1913,3.1193,6.6483,-6.5659,5.9064,15.2341,1.2915,9.1168
train_30,0,11.4118,2.6285,7.1289,6.5048,9.7322,-10.6654,5.1866,16.7284,-2.8638,4.6915
train_31,0,11.8967,2.4613,9.6047,6.5331,12.3928,-16.5167,6.1583,15.8343,-5.2882,7.0369
train_32,0,12.8419,-4.6105,7.9017,7.1508,10.945,1.1167,5.0335,20.1313,-3.3639,9.4848
train_33,0,18.2931,0.6422,14.6849,4.1357,11.7496,-5.8369,4.6817,14.9886,-2.2271,7.8669
train_34,0,10.0444,0.6652,12.8558,5.1446,9.4055,2.9077,6.4879,12.0975,-0.4241,7.8718
train_35,0,12.3225,-6.0942,6.6685,8.4218,8.8021,-6.5221,6.2694,16.6328,2.3168,9.403
train_36,0,8.7925,-2.415,7.6387,5.4572,12.2048,-8.8198,6.3194,13.2386,5.0537,5.6819
train_37,0,6.0211,-0.9335,9.3602,7.3598,12.0463,6.7975,5.3848,21.0989,2.6895,8.3433
train_38,0,16.7131,2.1665,12.3893,3.6897,12.8251,1.2931,5.6753,18.3054,-2.088,6.7796
train_39,0,9.7032,-4.0868,9.367,6.4243,11.9231,-5.8799,4.5464,19.1284,3.1664,8.5758
train_40,0,11.4653,1.3359,9.6714,9.0111,12.5167,-3.0343,5.8328,17.796,1.8659,8.513
train_41,0,9.2474,2.4231,9.0991,7.3115,9.1967,0.0512,5.8244,13.6145,5.7337,8.1224
train_42,0,9.0143,-6.9861,15.3908,9.0216,10.2545,-15.1629,5.2685,16.562,3.3576,9.4736
train_43,0,7.6932,-2.2579,7.8384,6.5453,9.3373,-14.7521,4.5474,12.1632,2.2991,6.0257
train_44,0,11.9429,-7.3003,10.9356,3.777,11.3512,-0.1536,5.2921,15.2562,-1.6131,7.1946
train_45,0,10.5805,-4.7731,8.2096,5.9208,12.6453,-0.9987,5.9827,19.1669,2.0889,7.423
train_46,0,6.0264,4.9384,13.2053,8.6737,10.9995,9.6304,4.9102,14.5738,-4.4562,8.9124
train_47,0,12.3814,6.8285,11.5368,5.9756,10.6792,2.4497,5.1014,15.1884,-4.2271,5.6597
train_48,0,11.317,3.4296,10.3885,8.7089,11.1998,-11.741,6.6039,20.922,-3.4366,6.7491
train_49,0,10.9876,1.4462,8.5153,9.7697,12.565,-7.0797,5.1115,17.0156,4.0225,7.4524
参数配置
算法 IO 参数
*输入文件类型：csv
*输入数据包含头信息：是
*输入数据分隔符：逗号
算法参数
*特征列：3-11
*组数：20
标签列：1
*X 轴：线性
输出结果
鼠标悬停在节点上，显示如下： 
﻿
﻿
﻿
Boxplot（箱线图）
指定 起始列 至 终止列 之间的多个列，将绘制出这多个列的箱线图。
输入
格式：| 参与分布的 features | 不参与分布的 features |
参与分布的 features ：通过参数中的起始列和终止列进行指定。
不参与分布的 features ：可包括不参与分布的特征。
参数配置
算法 IO 参数
*输入文件类型：格式包括以下两种：
csv ：csv 文件
*输入数据包含 header 信息：默认为“是”。
*输入数据分隔符：数据分隔符，默认为逗号，可下拉选择其他分隔符。
parquet ：列式存储格式 parquet
特征列：从 0 开始计数。
输出
鼠标悬停在节点上，即可看到结果。
Demo
输入数据示例
示例中第一行为列名，最后一列为标签。
day1,day2
12,1
15,2
17,3
19,4
20,5
23,6
25,7
28,8
30,9
33,10
34,11
35,12
36,13
37,14
参数配置
算法 IO 参数
*输入文件类型：csv
*输入数据包含 header 信息：是
*输入数据分隔符：逗号
*特征列：0-1
﻿
输出结果
鼠标悬停在节点上，显示如下： 
﻿
﻿
﻿
对比
Line（折线图）
绘制多个列的折线图对比，如若同一特征在标签上呈现多值分布，则绘出一个正负标准差阴影带，若同一特征仅有唯一值，则为普通折线图。
参数配置
算法 IO 参数
*输入文件类型：格式包括以下两种：
csv ：csv 文件
*输入数据包含 header 信息：默认为“是”。
*输入数据分隔符：数据分隔符，默认为逗号，可下拉选择其他分隔符。
parquet ：列式存储格式 parquet
*特征列：从 0 开始计数。
*横坐标列：从 0 开始计数。
输出
鼠标悬停在节点上，即可看到结果。
Demo
输入数据示例
示例中第一行为列名，最后一列为标签。
id,time,cnt,sum_value,tv,day,yearday,weekday,weekend,hour
4517,2020-07-01 05:20:00,2,1000.0,500.0,1,183,2,0,10
4516,2020-07-01 06:20:00,6,550.0,91.66666666666667,1,183,2,0,13
4515,2020-07-01 06:40:00,8,500.0,62.5,1,183,2,0,13
4514,2020-07-01 07:00:00,11,6505.0,591.3636363636364,1,183,2,0,15
4513,2020-07-01 07:20:00,53,11488.700000000003,216.76792452830193,1,183,2,0,14
4512,2020-07-01 07:40:00,33,11389.400000000001,345.1333333333334,1,183,2,0,15
4511,2020-07-01 08:00:00,63,40160.0,637.4603174603175,1,183,2,0,16
4510,2020-07-01 08:20:00,76,327290.12,4306.448947368421,1,183,2,0,16
4509,2020-07-01 08:40:00,145,46369.600000000006,319.79034482758624,1,183,2,0,17
4508,2020-07-01 09:00:00,287,99963.80000000002,348.3059233449478,1,183,2,0,18
4507,2020-07-01 09:20:00,245,80918.68000000002,330.28032653061234,1,183,2,0,18
4506,2020-07-01 09:40:00,169,40641.0,240.4792899408284,1,183,2,0,19
4505,2020-07-01 10:00:00,204,93147.0,456.6029411764706,1,183,2,0,20
4504,2020-07-01 10:20:00,205,52647.3,256.8160975609756,1,183,2,0,20
4503,2020-07-01 10:40:00,189,66096.20000000001,349.71534391534396,1,183,2,0,21
4502,2020-07-01 11:00:00,207,89028.95999999999,430.09159420289853,1,183,2,0,22
4501,2020-07-01 11:20:00,167,56436.3,337.9419161676647,1,183,2,0,22
4500,2020-07-01 11:40:00,140,61143.979999999996,436.74271428571427,1,183,2,0,23
4499,2020-07-01 12:00:00,108,25830.0,239.16666666666666,1,183,2,0,24
4498,2020-07-01 12:20:00,91,49049.979999999996,539.0107692307691,1,183,2,0,24
4497,2020-07-01 12:40:00,89,31519.1,354.1471910112359,1,183,2,0,25
4496,2020-07-01 13:00:00,104,24045.800000000003,231.2096153846154,1,183,2,0,26
4495,2020-07-01 13:20:00,54,20139.6,372.9555555555555,1,183,2,0,26
4494,2020-07-01 13:40:00,58,38389.6,661.8896551724138,1,183,2,0,27
4493,2020-07-01 14:00:00,77,19258.919999999995,250.1158441558441,1,183,2,0,28
4492,2020-07-01 14:20:00,101,32259.58,319.40178217821784,1,183,2,0,28
4491,2020-07-01 14:40:00,126,50639.3,401.8992063492064,1,183,2,0,29
4490,2020-07-01 15:00:00,53,21139.609999999997,398.8605660377358,1,183,2,0,30
4489,2020-07-01 15:20:00,60,12259.98,204.333,1,183,2,0,30
4488,2020-07-01 15:40:00,111,24296.0,218.88288288288288,1,183,2,0,31
4487,2020-07-01 16:00:00,89,44887.88,504.358202247191,1,183,2,0,32
4486,2020-07-01 16:20:00,88,13834.589999999998,157.21124999999998,1,183,2,0,32
4485,2020-07-01 16:40:00,54,30579.8,566.2925925925925,1,183,2,0,33
4484,2020-07-01 17:00:00,88,85478.40000000001,971.3454545454547,1,183,2,0,34
4483,2020-07-01 17:20:00,110,28828.8,262.08,1,183,2,0,34
4482,2020-07-01 17:40:00,57,7085.799999999999,124.31228070175437,1,183,2,0,35
4481,2020-07-01 18:00:00,85,34944.8,411.11529411764707,1,183,2,0,36
4480,2020-07-01 18:20:00,58,19049.500000000004,328.43965517241384,1,183,2,0,36
4479,2020-07-01 18:40:00,78,28376.280000000002,363.7984615384616,1,183,2,0,37
4478,2020-07-01 19:00:00,105,48037.90000000001,457.5038095238096,1,183,2,0,38
4477,2020-07-01 19:20:00,134,29948.810000000005,223.4985820895523,1,183,2,0,38
4476,2020-07-01 19:40:00,151,31574.380000000005,209.1018543046358,1,183,2,0,39
4475,2020-07-01 20:00:00,162,148549.77,916.9738888888888,1,183,2,0,40
4474,2020-07-01 20:20:00,160,370594.85,2316.2178125,1,183,2,0,40
4473,2020-07-01 20:40:00,150,110055.12000000002,733.7008000000002,1,183,2,0,41
4472,2020-07-01 21:00:00,54,23959.8,443.7,1,183,2,0,42
4471,2020-07-01 21:20:00,92,343999.25,3739.1222826086955,1,183,2,0,42
4470,2020-07-01 21:40:00,34,35517.7,1044.6382352941175,1,183,2,0,43
4331,2020-07-04 17:20:00,138,40078.600000000006,290.4246376811595,4,186,5,1,34
4330,2020-07-04 17:40:00,87,36820.0,423.2183908045977,4,186,5,1,35
4329,2020-07-04 18:00:00,141,258429.97999999998,1832.8367375886523,4,186,5,1,36
4328,2020-07-04 18:20:00,52,57583.78,1107.3803846153846,4,186,5,1,36
4327,2020-07-04 18:40:00,64,84647.8,1322.621875,4,186,5,1,37
4326,2020-07-04 19:00:00,79,34158.58000000001,432.38708860759505,4,186,5,1,38
4325,2020-07-04 19:20:00,44,6799.300000000001,154.52954545454548,4,186,5,1,38
4324,2020-07-04 19:40:00,57,10799.4,189.46315789473684,4,186,5,1,39
4323,2020-07-04 20:00:00,67,28817.0,430.1044776119403,4,186,5,1,40
4322,2020-07-04 20:20:00,119,40281.600000000006,338.5008403361345,4,186,5,1,40
4321,2020-07-04 20:40:00,120,115357.4,961.3116666666666,4,186,5,1,41
4320,2020-07-04 21:00:00,47,38455.2,818.195744680851,4,186,5,1,42
4319,2020-07-04 21:20:00,30,15947.8,531.5933333333334,4,186,5,1,42
4318,2020-07-04 21:40:00,33,14429.310000000001,437.25181818181824,4,186,5,1,43
4317,2020-07-04 22:00:00,4,400.0,100.0,4,186,5,1,45
4316,2020-07-04 22:20:00,2,10000.0,5000.0,4,186,5,1,44
4315,2020-07-04 22:40:00,5,130000.0,26000.0,4,186,5,1,45
4314,2020-07-04 23:20:00,1,,,4,186,5,1,46
4313,2020-07-05 06:20:00,6,3000.0,500.0,5,187,6,1,12
4312,2020-07-05 06:40:00,16,13000.0,812.5,5,187,6,1,13
4311,2020-07-05 07:00:00,25,7528.550000000001,301.14200000000005,5,187,6,1,14
4310,2020-07-05 07:20:00,49,34529.600000000006,704.6857142857144,5,187,6,1,14
4309,2020-07-05 07:40:00,35,15539.58,443.988,5,187,6,1,15
4308,2020-07-05 08:00:00,92,43935.3,477.5576086956522,5,187,6,1,16
4307,2020-07-05 08:20:00,115,35054.1,304.8182608695652,5,187,6,1,16
4306,2020-07-05 08:40:00,172,111499.27999999996,648.2516279069765,5,187,6,1,17
4305,2020-07-05 09:00:00,150,62634.8,417.56533333333334,5,187,6,1,18
4304,2020-07-05 09:20:00,120,40180.0,334.8333333333333,5,187,6,1,18
4303,2020-07-05 09:40:00,170,80308.80000000002,472.404705882353,5,187,6,1,19
4302,2020-07-05 10:00:00,166,56619.35999999999,341.0804819277108,5,187,6,1,20
4301,2020-07-05 10:20:00,180,117694.57999999997,653.8587777777776,5,187,6,1,20
4300,2020-07-05 10:40:00,133,62713.4,471.5293233082707,5,187,6,1,21
4299,2020-07-05 11:00:00,114,53979.56,473.5049122807017,5,187,6,1,22
4298,2020-07-05 11:20:00,104,217889.8,2095.0942307692308,5,187,6,1,22
4297,2020-07-05 11:40:00,64,77015.4,1203.365625,5,187,6,1,23
4296,2020-07-05 12:00:00,68,24679.38,362.9320588235294,5,187,6,1,24
4295,2020-07-05 12:20:00,64,104519.2,1633.1125,5,187,6,1,24
4294,2020-07-05 12:40:00,81,79115.6,976.7358024691358,5,187,6,1,25
4293,2020-07-05 13:00:00,61,21349.980000000003,349.9996721311476,5,187,6,1,26
4292,2020-07-05 13:20:00,62,8300.0,133.8709677419355,5,187,6,1,26
4291,2020-07-05 13:40:00,49,61558.100000000006,1256.287755102041,5,187,6,1,27
4290,2020-07-05 14:00:00,32,18720.0,585.0,5,187,6,1,28
4289,2020-07-05 14:20:00,28,5867.799999999999,209.5642857142857,5,187,6,1,28
参数配置
算法 IO 参数
*输入文件类型：csv
*输入数据包含 header 信息：是
*输入数据分隔符：逗号
*特征列：cnt
*横坐标列：hour
输出结果
鼠标悬停在节点上，显示如下： 
﻿
﻿
﻿
组合
Pie（饼状图）
类似于直方图，指定输入数据表的某一列或数列，模块就会统计每个元素出现的频次，并绘制饼图。
输入
格式：| features |
说明：features 中包含了需要统计的列。
参数配置
算法 IO 参数
*输入文件类型：格式包括以下两种：
csv ：csv 文件
*输入数据包含 header 信息：默认为“是”。
*输入数据分隔符：数据分隔符，默认为逗号，可下拉选择其他分隔符。
parquet ：列式存储格式 parquet
*要统计的列：要统计的列号，从 0 开始计数。
输出
鼠标悬停在节点上，即可看到结果。
Demo
输入数据示例
示例中第一行为列名，最后一列为标签。
number
1
2
2
3
3
3
4
4
4
4
参数配置
算法 IO 参数
*输入文件类型：csv
*输入数据包含头信息：是
*输入数据分隔符：逗号
*要统计的列：0
输出结果
鼠标悬停在节点上，显示如下： 
﻿
﻿
﻿