在数据可视化领域,关系网图是一种强大的工具,可以展示实体之间的复杂关系。Pyecharts 是一个基于 Echarts 的 Python 可视化库,提供了简单而强大的接口,使得绘制关系网图变得轻松而愉快。本文将介绍 Pyecharts 绘制多种炫酷关系网图的参数说明,并通过代码实战演示如何创建令人印象深刻的关系网图。
—— https://www.w3.org/TR/CSS22/sample.html
数据结构是计算机存储、组织数据的方式;通常情况下,精心选择的数据结构可以带来更高的运行或者存储效率。数据结构的优良将直接影响着我们程序的性能;常用的数据结构有:数组(Array)、栈(Stack)、队列(Queue)、链表(Linked List)、树(Tree)、图(Graph)、堆(Heap)、散列表(Hash)等;
HT 是啥:Everything you need to create cutting-edge 2D and 3D visualization. 这口号是当年心目中的产品方向,接着就朝这个方向慢慢打磨,如今 HT 算是达到了这样的效果,谈不上用尽洪荒之力,但我们对产品结果很满意,特别是 HT 的用户手册,将例子和文档无缝融合一体,小小 10 来兆开发包居然包含了四十五份手册,数百个活生生的 HTML5 例子,还没体验过的同学可以点击 http://www.hightopo.com/guide/readme
本文介绍了HT for Web在软件研发中的拓扑图组件在研发管理、团队协作、自动化部署、监控告警等方面的应用,并提供了丰富的案例和解决方案。
605172933感谢“宏基因组0”群友李海敏、沈伟推荐此包绘制堆叠柱状图各成分连线:突出展示组间物种丰度变化。
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。
作为前端工程师,很多人的主要工作就是和网页打交道。那扪心自问一下,写了这么多网页之后,你是不是也想要做些尝试或者突破呢?如果是的话,我建议大家试试可视化。
还是这个网站,字体加密1, 不过这个 1 比较简单。我会写的很详细,大佬轻喷,内容适合新手小白看,也是自己记录一下,方便自己理解查看。
使用 大型语言模型 (LLM) 提取知识图谱既耗时又容易出错。这些困难源于 LLM 被要求从内容中提取细粒度的、特定于实体的信息。受 向量搜索优势 的启发,特别是从相对较少清理的内容中获取良好结果的能力,让我们探索一个粗粒度的 知识图谱——内容知识图谱——专注于内容之间的关系。
关系图,从字面上可以看出,为关系的图形,既然为关系,那么就需要有点以及关系,用来表示点与点之间的联系。所以我们可以得出:关系图需要两个必要的元素,节点,关系,其中关系需要包含有联系的节点以及节点联系说明。
本篇内容摘自出版图书《Python3 反爬虫原理与绕过实战》第 6 章中的第 3 小节 SVG 反爬虫
桑基图作为相对复杂的图表种类,平时很少用到,不仅仅是因为它的引用场景相对狭窄,另一方面则是制作难度相对较大,门槛较高。 不过针对第一个问题,如果你能很好地理解自己所涉及到的业务数据结构及想要表达和呈现的维度信息,那么关键时刻使用桑基图确实会让你的报告锦上添花。 桑基图用于表达流量分布于结构对比,最初的发明者使用它来呈现能量的流动与分布。 百度百科给了桑基图相对完善的解释: 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
ER图:实体-联系图(Entity-Relation Diagram)用来建立数据模型,在数据库系统概论中属于概念设计阶段,ER图提供了表示实体(即数据对象)、属性和联系的方法,用来描述现实世界的概念模型
下面是来自官网(https://echarts.apache.org/zh/index.html)的介绍:ECharts,一个使用 JavaScript 实现的开源可视化库,提供直观,交互丰富,可高度个性化定制的数据可视化图表。
最近读者想让我多发点爬虫文章,实在是时间原因,让各位就等了,我一口气,继续研究字体反爬策略,本文是基于天眼进行初探,后文待续。
桑基图(Sankey Diagram)是一种流程图,用于显示一组元素之间的关系和流动。它主要用于展示资源、能量、信息等在各个环节之间的流向,以及流向的数量关系。在数据可视化领域,桑基图常常被用来展示复杂系统中各个组成部分之间的相互影响和交互。
本文来自作者在GitChat(ID:GitChat_Club)上的精彩分享,CSDN独家合作发布。 随着DT时代的到来,传统的统计图表很难对复杂数据进行直观地展示。这几年数据可视化作为一个新研究领域也变得越来越火。成功的可视化,如果做得漂亮,虽表面简单却富含深意,可以让观测者一眼就能洞察事实并产生新的理解。可视化(visualization)和可视效果(visual)两个词是等价的,表示所有结构化的信息表现方式,包括图形、图表、示意图、地图、故事情节图以及不是很正式的结构化插图。 基本的可视化展现方式,
之前的工作主要是基于CNN和RNN在做,前段时间因为项目需要,相对系统的了解一下图神经网络,包括理论基础,代表性的GNN(GCN, GraphSAGE和GAT)以及它的一些应用。GNN主要是应用在一些存在复杂关系的场景中,比如推荐系统,社交网络,分子结构等,在CV中并不主流。但它在CV和医学图像分析中也有被用到,本文主要是针对GNN的原理及其在这两方面的应用简单做个分享,主要是由之前在组会上分享过的PPT内容整理而成。
我们的模块间存在着依赖关系,比如main.js中加载了foo.js,foo.js中又加载了bar.js,main.js中也肯能直接调用了bar.js。他们之间的关系就是一种图(Graph)数据结构。最终将多个js脚本合成唯一的js脚本。
本文代码和数据等,会等下一篇实战文章更新后一起放在 github/DesertsX 上,敬请期待!
废话不多说,开始正题。正所谓,一图胜千言,经常做数据分析的都知道,数据可视化是分析报告中的关键,一张或多张优秀的图表就足以突出结论,润色报告,获得boss的肯定。
示例位于 https://gallery.pyecharts.org/#/README
Echarts 是一个由百度开源的数据可视化,凭借着良好的交互性,精巧的图表设计,得到了众多开发者的认可。而 Python 是一门富有表达力的语言,很适合用于数据处理。当数据分析遇上数据可视化时,pyecharts 诞生了。
上次提到了【数据可视化】Echarts最常用图表,其中还有一些图需要了解,这次来分享一下。
A,B 两数据的结构是一样的,但有两列的列名不同,我们修改 A 的列名后,并把 A 数据中【人均价格】列中的【元】去掉,再纵向合并两个数据集,并去重,接着他们的地理信息数据以【店铺ID】为键进行连接:
pyecharts几行代码就能绘制出有特色的的图形,绘图API链式调用,使用方便。
知识图谱(Knowledge Graph)在2012年由Google推出,目前采用的数据标准是RDF(Resource Description Framework,资源描述框架)。RDF最早在Semantic Web中提出,因此在讲RDF之前,首先回顾一下Semantic Web。
图片来源:https://www.data-to-viz.com/graph/arc.html
问题解决地址:【error: Microsoft Visual C++ 14.0 or greater is required. Get it with “Microsoft C++ Build Tools“:_红目香薰-CSDN博客】
lmplot是一种集合基础绘图与基于数据建立回归模型的绘图方法。旨在创建一个方便拟合数据集回归模型的绘图方法,利用hue、col、row参数来控制绘图变量。
ECharts 是一个使用 JavaScript 实现的开源可视化库,涵盖各行业图表,满足各种需求。
支持保存做种格式 对象.render(path='snapshot.html') 对象.render(path='snapshot.png') 对象.render(path='snapshot.pdf') 举个栗子:
图例组件展现了不同系列的标记(symbol),颜色和名字。可以通过点击图例控制哪些系列不显示。
建议查看原文:https://mp.weixin.qq.com/s/nURcYKN6vRBKjbMXAUbEng
采用 HT 开发网络拓扑图非常容易,例如《入门手册》的第一个小例子麻雀虽小五脏俱全:http://www.hightopo.com/guide/guide/core/beginners/example
本文主要介绍了如何使用 HTML5 的 SVG 元素和 JavaScript 来实现网络拓扑图的动态交互效果。首先介绍了基于 SVG 的图形元素,然后讲述了如何利用 JavaScript 来控制 SVG 元素的样式、位置、大小、颜色等属性,最后通过一个具体的案例演示了如何使用这些技术实现网络拓扑图的动态交互效果。
昨天晚上18:00开始微博上一下就冒出很多有关zyk的数据可视化作品来,这些作品肯定不是编辑们赶出来的,应该都是预谋很久的产物,只是择机而发。这些作品有图片格式,有互动图,可视化相当不错,特别是财新网的老虎家族系列是其中的典范。 按微博网友的说法,图做得这么好,找不到工作都难。 一、新浪新闻中心“笼虎”风云 http://news.sina.com.cn/c/z/longhu/index.shtml 包括关系图,落网记,敛财战三部分。脉络清楚,表现形式中规中矩。 二、新浪国家反腐战役 http://ne
pyecharts提供了一系列图表功能,如Calendar:日历图,Funnel:漏斗图,Gauge:仪表盘,Graph:关系图,Liquid:水球图,Parallel:平行坐标系,Pie:饼图,Polar:极坐标系,Radar:雷达图,Sankey:桑基图,Sunburst:旭日图,ThemeRiver:主题河流图,WordCloud:词云图。
excerpt: ECharts 是一个使用 JavaScript 实现的开源可视化库,涵盖各行业图表,满足各种需求,本文介绍如何在 Hexo 博客中使用 ECharts 插件。
GNE: 新闻网页正文通用抽取器[1]更新了0.2.1版本,大幅度提高了正文的提取速度。在开发这个版本的时候,我遇到了一个非常奇怪的 Bug,最终发现是由于垃圾回收机制和内存重用机制导致的。今天我们来看看这个问题。
大家好,我是来自 MoonWebTeam 的卡子。最近看到有一位大佬在一个大会上分享了他们团队对官网进行了性能优化,将 LightHouse Performance 的跑分从原来的 52 分提升至 100 分(图 1),而我们自己的 Vue 项目的一个简单的页面花费九牛二虎之力只能优化到 80 多分(图 2),因此非常好奇究竟他们是怎么做到的,是不是有什么黑魔法。 图 1:大佬团队的官网 LightHouse 跑分 图 2:使用基于 Vue 3 SSR 的 Mole 框架开发的某业务页面的
我们继续上一篇".NET实现之(WebBrowser数据采集-基础篇)",由于时间关系这篇文未能及时编写;上一篇文章发布后,得来了部分博友的反对意见,觉得这样的文章没有意义,WebBrowser采集数据效率低下用WebRequest效率就能提高了,本人不理解,为什么同样是HTTP协议进行数据采集,效率能提高多少,在采集过程中同样要经历种种的高层协议向底层协议转换等过程,我个人感觉WebRequest是实现更多的扩展性,本人的WebBrowser数据采集,并不是谈抓取数据的效率,重点是讲解WebBrowser控件的原理,能用WebBrowser与HTML网页进行很方便的集成,本人的下一篇文章".NET实现之(WebBrowser数据采集-续)",就将用WebBrowser进行与HTML网页进行混合使用,在HTML的对象中我要在我的WebBrowser控件中通过读取数据库,将Winform的控件在HTML中进行呈现,然后将我们的Winform中的数据动态的填入HTML网页中;这样的人性化、方便性、模拟性我想是WebRequest所不能取代的,我们大部分的软件是要提供给用户使用的,有一个友好的用户界面是必须的;[王清培版权所有,转载请给出署名]
现在随便哪个关系网络的数据规模都非常庞大,如https://snap.stanford.edu/data/上面公开的数据集,动不动都是几万个节点,十几万个边的。
随着大数据时代的到来,一个大规模生成、分享、处理以及应用数据的时代正在开启。如果能将互联网上异源异构的非结构化或半结构化数据转换为更易处理的结构化数据,可以极大的降低获取数据的门槛,为信息检索和数据挖
Sourceinsight可以方便的查看函数调用关系,点击图标
数据模型(Data Model)是数据特征的抽象。 数据模型所描述的内容包括三个部分(三个要素):数据结构、数据操作、数据约束。 数据模型分为两类:第一类和第二类。 第一类就是概念模型,ER图就是概念模型的一种表示方法。
在数据可视化领域,三维图形是一种强大的工具,可以展示数据之间的复杂关系和结构。Python语言拥有丰富的数据可视化库,其中Plotly是一款流行的工具,提供了绘制高质量三维图形的功能。本文将介绍如何使用Python和Plotly来绘制各种类型的3D图形,并给出代码实例。
前面我们提及ggplot在R和Python中都是数据可视化的利器,在机器学习和数据分析领域得到了广泛的应用。pyecharts结合了Python和百度开源的Echarts工具,基于其交互性和便利性得到了众多开发者的认可。拥有如下的特点:
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