好多天前，领导让我实现一个树形图拖拽插件，这个插件用来描述各部门领导与员工之间的关系，每个父节点显示其子结点数量，拖拽任意一个叶结点上的人到另一个结点，他们之间的关系发生改变，树形图重新渲染。用户操作都完成后，点击保存根据树形图生成JSON，将JSON发送给后端，后端根据JSON修改数据库中的人员对应关系。
3、收缩点，把有向环收缩成一个点，并且对图重新构建，包括边权值的改变和点的处理，之后再转步骤1。
本文是Tableau的案例，为B站视频的笔记，B站视频 参考：https://www.bilibili.com/video/BV1E4411B7ef 参考：https://blog.csdn.net/lianjiabin/category_9826951.html 数据下载地址为：https://download.csdn.net/download/m0_38139250/87346415
今天这篇推文，小编还是像往常一样交给大家绘图技巧，今天的主角就是-树形矩阵图(Treemap)。绘制树形图使用R或者Python都是可以绘制的，今天我们还是使用R进行绘制(Python绘制结果为交互式，后面统一介绍相应的库)。在R中有专门的包-treemapify包进行绘制。今天内容主要如下：
对于描绘名义变量中各类别的占比情况，饼图与树形图都是很不错的选择，它两的介绍与区别如下：
▼ 树状图（treemap）是一种经常用来展示多层级数据的分析工具。主要是使用矩形的面积、颜色、来显示复杂的层级数据关系，能够直观体现同级数据之间的比较。 exce2010及以下版本的内置图表库中没有
%every node/.style={scale=0.8}是每个节点文字的大小，可以修改调整节点文字的大小。
热图是数据的矩阵表示方式，其中每个矩阵的值用一种颜色来表示。不同的颜色代表不同的级别，矩阵指数将两个对比的列或特征连接在一起。
1、饼状图：在想对基本比例进行比较的时候，饼状图比较有用；当扇形快的大小相似时，饼图用处不大。
本文是「小孩都看得懂」系列的第四篇，本系列的特点是没有公式，没有代码，只有图画，只有故事。内容不长，碎片时间完全可以看完，但我背后付出的心血却不少。喜欢就好！
摘要：本文首先浅谈了自己对决策树的理解，进而通过Python一步步构造决策树，并通过Matplotlib更直观的绘制树形图，最后，选取相应的数据集对算法进行测试。
导读 组合拳是拳击拳法的一种，在进攻当中利用各种单一拳法的组合连续攻击，使对手顾此失彼，达到击中对手的目的。联系到数据分析过程中，引申为采取一连套的方法实现一定的目标，而每一拳就是一种分析方法。 【我
原文链接：https://blog.csdn.net/qq_45176548/article/details/112758689
今天和大家一起学习一种可视化技术：构建树状热力图treemap。树形图易于可视化，且易于被人理解。树状图通过展示不同大小的矩形，以传达不同大小的数据量，一般认为，较大的矩形意味着占总体的一大部分，而较小的矩形意味着整体的一小部分。在本文中，云朵君将和大家一起学习如何使用Squarify库在 Python 中构建树形图。
FTA：源自结果，从不希望发生的顶事件（上级事件）向原因方面（下级事件）做树形图分解，自上而下。
本文整理出matplotlib包绘制出的50幅图，分类逻辑参考作者zsx_yiyiyi翻译。绘图整理由下面公众号：「Python与算法社区」完成，转载此文请附二维码。 关联 散点图 带边界的气泡图
数据可视化，即通过图表形式展现数据，帮助我们快速、准确理解信息。好的可视化会“讲故事”，能向我们揭示数据背后的规律。
ASR6505是基于stm8l152和sx1262 SIP封装的，因此开发ASR6505实际上就是开发STM8。STM8的开发环境一般常用的有IAR for STM8和STVD+COSMIC，实际上更常用的是IAR for STM8，后面关于ASR6505的软件也是基于IAR for STM8展开。
层次聚类（Hierarchical clustering）是一种常见的聚类算法，它将数据点逐步地合并成越来越大的簇，直到达到某个停止条件。层次聚类可以分为两种方法：自下而上的聚合法（agglomerative）和自上而下的分裂法（divisive）。在聚合法中，每个数据点最初被视为一个单独的簇，然后每次迭代将距离最近的两个簇合并为一个新的簇，直到所有点都合并成一个大簇。在分裂法中，最初的簇被视为一个单独的簇，然后每次迭代将当前簇中距离最远的两个点分成两个新的簇，直到每个点都是一个簇为止。
hades是根据python2.7下的django下开发的运维管理系统 相关数据的显示 树形目录 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Ti
前几天推荐的 Chrome 代码格式化高亮扩展，作者更新添加了排除 JSON 文件的选项，或者换句话说就是只能判断以.json 结尾的文件，今天再推荐一个格式化高亮 JSON 代码的扩展，可以支持直接输入 json 数据美化，也可以从 PHP 文件的输出结果进行美化。 JSON-Handle It’s a browser and editor for JSON document.You can get a beautiful view. Edit and browse JSON document in a
xmind 中文版是一款十分实用的思维导图软件。相信很多用户都还不了解XMind，XMind官方版优化了许多功能,性能上大大提高。使用XMind思维导图可以帮助用户完成逻辑图、树形图、组织结构图等，还可以导出ppt、word、图片、pdf等众多
我们今天讨论的问题大概就是如何作出风味不同的饼，比如，“甜甜圈”和“华夫饼”，让吃饼人不要审美疲劳。
腥风血雨的中外股市震荡，并不能遮盖科技革命对人类生活的震撼效应和光芒。最近科学和技术领域分别出了两个大事件：一是科学界用LIGO探测仪探测到了很多亿年前的黑洞引力波，为人类揭示宇宙奥秘开启了新的一扇大门（“我思故我在”：人类智力的有限不因宇宙的无穷而停步）。第二件是所谓VR（虚拟现实）技术的逐渐成熟，把人类从改变世界的幻想破灭中，拉回到虚拟世界的创造，其应用前景无可限量，风投界趋之若鹜（此乃“我感故我在”：庄周梦蝶，人生如波，虚拟现实，现实虚拟，终不过是体验的积淀而已）。还有一项不亚于上述两项科技突破的
介 绍 创造出具有自我学习能力的机器——人们的研究已经被这个想法推动了十几年。如果要实现这个梦想的话，无监督学习和聚类将会起到关键性作用。但是，无监督学习在带来许多灵活性的同时，也带来了更多的挑战。 在从尚未被标记的数据中得出见解的过程中，聚类扮演着很重要的角色。它将相似的数据进行分类，通过元理解来提供相应的各种商业决策。 在这次能力测试中，我们在社区中提供了聚类的测试，总计有1566人注册参与过该测试。如果你还没有测试过，通过阅读下面的文章，你可以统计一下自己能正确答对多少道题。 总结果 下面是分数的分布
数据结构中含有图片、名称、children的树形结构，需要展示出每一级的图片名称和图片，找了些树形图的插件，都没有展示大的图片的，一般都是小图标，就自己试着写一个包含图的简单的插件。
前言 ---- 广度优先搜索和深度优先搜索都是对图进行搜索的算法 广度优先搜索 广度优先搜索广泛搜索子节点，将其子节点放进候选节点中；操做候选节点时是按顺序取出候选节点，因此使用队列存储候选节点。关于队列的实现可参考队列的实现 声明广度优先搜索函数，参数为要搜索的树形图和要查找的节点 实例化队列，声明目标节点的深度，初始化0 遍历队列 获取队列第一个元素，判断是否和目标节点相等，相等返回深度 判断当前节点是否有子节点，并将子节点添加到队列中 删除当前队列第一个元素 function breadthF
这个图的代码和数据的链接 https://github.com/nrennie/tidytuesday/blob/main/2021/07-12-2021/07122021.R，大家如果感兴趣可以自己重复一下这个代码，这个链接如果大不开的话，我把代码和数据下载下来了，在公众号后台直接回复20220119获取
这开始介绍依存树的来龙去脉！ 来历 a.简单的短语分词（正向逆向最大匹配，n-gram，机器学习...）(以单个词为重点) 比如: 猴子喜欢吃香蕉。->猴子 喜欢 吃 香蕉 。 b.由分词转向词性标注
作者 | Prashant Gupta 译者 | AI100（rgznai100） 在实际生活中，树的类比如影随形。事实证明，树形结构对于机器学习领域同样有着广泛的影响，特别是对分类和回归两大任务来说。 在决策分析中，决策树可以非常清晰地呈现决策的过程和结果。“树”如其名，决策树所用的正是一个树形的决策模型。数据挖掘领域经常会用决策树来搜寻给定问题的解决策略，机器学习领域同样会广泛用到这一方法。这将会是这篇博客的主题。 算法如何能被表示成树形？ 对于这一点，我们来看一个基本的例子：用泰坦尼克号的数据集每位乘
HDU 4081 Qin Shi Huang's National Road System（次小生成树-Kruskal） 博主的方法很好，但是有疑问，为什么不能将最多人口的两城市的距离设置为0，在进行Prim操作，求B呢？这个将在后续的刷题中体现。 POJ 2377 Bad Cowtractors（最大生成树-Kruskal） 裸题，可以用来熟悉算法。 HDU 6141 I am your Father!（最小树形图） 朱刘算法，这个还不会，稍后来填坑。 CodeForces 609 E.Minimu
层次聚类（Hierarchical Clustering）算法是一种基于树形结构的聚类方法，它将数据点逐渐合并成越来越大的簇，直到所有数据点都合并到一个簇中。在本文中，我们将使用Python来实现一个基本的层次聚类算法，并介绍其原理和实现过程。
大家好，今天给大家介绍Tableau的一些图表以及仪表版的制作，并将这些图表在仪表板上进行联动，从而更直观的定位已有问题。
平行坐标系是可视化高维几何和分析多元数据的常用方法。克服了传统笛卡尔直角坐标系容易耗尽空间、难以表达三维以上数据的问题。平行坐标将高维数据的各个变量用一系列相互平行的坐标轴表示，变量值对应轴上位置。
在日常的写作以及做笔记等的过程之中，少不了要画图，但是在word。ppt里画图效率都不会太高，还不容易修改， 结合我这么久以来的画图工具，特别推出下面三个工具，让你从此在画图的时候减少麻烦。
Xmind for Mac是一款流行的思维导图软件，可以帮助用户组织和管理复杂的想法、信息和项目。它采用了直观的界面和可定制的视图，使用户可以创建清晰的思维导图、树形图和其他类型的图表。Xmind提供了多种主题和模板，可以让用户轻松地自定义他们的导图，并支持添加图片、超链接和注释等元素来增强图表的可读性和易理解性。
上一篇文章如何选用最合适的图形表达数据？我的一个思路，我们探讨了数值型变量如何选图的一些技巧，今天讨论分类型变量选图策略。
给定一个只包含数字的字符串，用以表示一个 IP 地址，返回所有可能从 s 获得的 有效 IP 地址 。你可以按任何顺序返回答案。
尽管我个人非常不喜欢人们被划分圈子，因为这样就有了歧视、偏见、排挤和矛盾，但“物以类聚，人以群分”确实是一种客观的现实——这其中就蕴含着聚类分析的思想。 前面所提到的机器学习算法主要都是分类和回归，这两类的应用场景都很清晰，就是对分类型变量或者数值型变量的预测。聚类分析是一种根据样本之间的距离或者说是相似性（亲疏性），把越相似、差异越小的样本聚成一类（簇），最后形成多个簇，使同一个簇内部的样本相似度高，不同簇之间差异性高。 有人不理解分类和聚类的差别，其实这个很简单：分类是一个已知具体有几种情况的变量，
Visio是Windows操作系统下运行的流程图和矢量绘图软件，它属于Office办公软件的一部分。
很多想学Java的人想知道常用的Java编程软件有哪些，毕竟只有掌握软件才能更好的工作。然而，只掌握软件工具并不够，你还需要具备一定的知识基础，更要熟练掌握各个软件的应用，常用的Java编程软件有哪些？
本文总结了在数据分析和可视化中最有用的 50 个 Matplotlib 图表。这些图表列表允许您使用 python 的 matplotlib 和 seaborn 库选择要显示的可视化对象。
本文总结了在数据分析和可视化中最有用的 50 个 Matplotlib 图表。这些图表列表可以使用 python 的 matplotlib 和 seaborn 库选择要显示的可视化对象。
原文链接：http://bbs.pinggu.org/thread-5905227-1-1.html
原文链接：http://bbs.pinggu.org/thread-5905227-1-1.html “为什么我的论文总发表不了，是不是我天生就不是做研究的料？”很多同学在写论文中遇到挫折，经常会发出
我国幅员辽阔，共有34个省级行政单位，包括23个省、5个自治区、4个直辖市、2个特别行政区。除去中国香港澳门2个特别行政区和台湾省特殊外，大陆地区共有31个省级区划单位。每个省级单位又可以细分为市级，县级，乡镇和村。
插件描述：实现layui的树形表格treeTable，对layui数据表格进行扩展。
8512.jpg 模板详细介绍 超过300张独特，干净和现代的幻灯片 两种尺寸规格：16:9宽屏（1920×1080，全高清）3:4标准格式（1920×1440） 两个6色主题和4个单色主题，易于编辑，两种底色：浅色和深色。 keynote内手工制作的信息图表，易于编辑，100％的矢量数据图表，支持打印 包括世界部分国家地图：美国，加拿大，德国，中国，俄罗斯，印度，巴西，日本，墨西哥，非洲，亚洲，欧洲，南美，所有国家/地区地图均为矢量形状。可自由缩放，旋转，调整大小，设置动画，更改颜色…… 包括：投资组
分类树的一个常见用途是预测抵押贷款申请人是否会拖欠贷款。数据包含对 5,960 名抵押贷款申请人的观察结果。一个名为的变量 Bad 表示申请人在获得贷款批准后是还清贷款还是拖欠贷款。
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