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搜索资源列表

  1. Python-lolviz一个简单的Python数据结构可视化工具用于列表列表词典列表

  2. lolviz一个简单的Python数据结构可视化工具，用于列表，列表，词典列表; 主要用于Jupyter笔记本/演示文稿

  3. 所属分类：其它

  1. Python-SSDB可视化界面管理工具ssdbwebmanagertool

  2. SSDBAdmin是SSDB数据库的可视化界面管理工具 功能 提供SSDB数据的hash/zset/kv/queue等数据结构的增删改查等功能

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-08-10
    • 文件大小：185kb
    • 提供者：weixin_39841365

  1. 大数据可视化--联通用户活动规律可视化样本数据csv文件

  2. 【知识准备】 探索性数据分析的基本原理和方法；Python语言及相关包的运用；Pandas；Numpy；Matplotlib；Seaborn；Scikit-Leart。 【实训要求】 1、观察样本数据的结构和数据特征； 2、读取样本数据，观察样本数据结构和头尾各10行数据； 3、对样本数据进行分析，找出业务数据中的分布规律； 4、用可视化方法对分析结果进行展示。 5、观察并找出每个特征的样本数据的缺失值和异常值等并提出解决办法； 6、对样本数据进行预处理； 7、采集样本数据存入HBase数据库（

  3. 所属分类：Hadoop

    • 发布日期：2020-07-05
    • 文件大小：337kb
    • 提供者：qq_38132105

  1. python数据可视化之Seaborn（二）

  2. 写在开头：在该系列第一篇文章介绍了一下整体seaborn对于画图整体风格与比例的调控，今天开始分享一下seaborn对于颜色的设计。该文章参考文献主要为学习路远老师的seaborn教程，会在结尾放上链接。 上节回顾：上一节分享了Seaborn绘图的整体颜色与风格比例调控，可点击链接查看。python数据可视化之Seaborn（一） Seaborn可视化内容安排 在Seaborn的学习中安排如下， 一、画风设置：会简单介绍一下绘图风格（一）与颜色风格（二）的设置； 二、绘图技巧：这里会介绍数据集（

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-07
    • 文件大小：496kb
    • 提供者：weixin_38659527

  1. big_screen:数据大屏可视化-源码

  2. 大屏幕 数据大屏可视化 功能 便利性工具，结构简单，直接传数据就可以实现数据大屏 安装 pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple flask 运行 cd big_screen; python app.py; 大数据可视化展板通用模板 4600万企业数据大屏可视化 （2020-09）厦门10万招聘数据大屏可视化 示例 使用 1，编辑data.py中的SourceData类（或者添加类，补充的话需要编辑app.py增加路由，请

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：1000kb
    • 提供者：weixin_42116596

  1. ipygany:Jupyter笔记本中的3D科学可视化-源码

  2. 依皮尼 Jupyter Interactive Widgets库用于3-D网格分析 ipygany是早期的开发人员预览版。 功能和实现可能会发生变化。 特征 ipygany具有许多功能，包括： VTK加载器，用于在Jupyter Notebook中显示您的计算结果 结构化和非结构化网格支持 基于2D单元的网格支持（四边形，三角形...）以及基于3D单元的网格支持（四面体，二次四面体...） 动画制作 IsoColor效果 翘曲效应 IsoSurface计算 阈值效果（用于仅可视化数据范围内

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-13
    • 文件大小：69mb
    • 提供者：weixin_42116805

  1. Postnord_cleaning:使用Python清理数据集并在Tableau中将其可视化-源码

  2. Postnord_cleaning 使用Python清理数据集并在Tableau中将其可视化。 这是我做的较早的项目之一，在该项目中，我通过收集不同的文件并用Python清理它来准备数据集。 导出清理后的数据集，并将其用于Tableau中以创建工作和交互式仪表板。 我亲自完成了所呈现的内容，即准备数据集并通过创建工作仪表板可视化某些参数。 以下元素添加到下面的驱动器链接中： Tableau工作簿文件（包含仪表板和所有工作表作为证明） 原始格式的数据 CSV文件中的最终清洁数据 关于仪表板功

  3. 所属分类：其它

  1. ENIGMA:ENIGMA工具箱是一个开放源代码存储库，可访问100多个ENIGMA统计图，可视化皮质和皮质下表面数据，并将神经影像学发现与微观和宏观的大脑组织相关联。 :cowboy_hat_face:-源码

  2. ENIGMA工具箱 ENIGMA TOOLBOX是一个开放源代码存储库，用于（ i ）访问1​​00多个ENIGMA衍生的统计图，（ ii ）可视化和处理皮层和皮层下表面数据，以及（ iii ）在微观范围内对神经影像学发现进行情境化（使用死后基因表达和细胞结构） ）和宏（使用结构和功能连接图集数据）。 文献资料 :memo: 在上查看我们的可扩展在线文档，以了解如何： 在Python或Matlab中安装工具箱 从多个ENIGMA工作组加载100多个病例对照数据集 进行跨领域分析 导入自己的数

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    • 发布日期：2021-03-12
    • 文件大小：86mb
    • 提供者：weixin_42112658

  1. MDSCorrelationAnalysis：多维缩放比例（MDS），用于3d可视化股票收盘价中相关性的动态传播-源码

  2. 多维缩放比例，用于股票收盘价相关性的动态传播的3d可视化 所采用的方法将利用两个python脚本stock_data_collection_tools.py和corrMDS.py 。 第一个程序是检索和处理德国DAX指数收盘价所必需的功能的集合，并已从Kinsleys的YouTube播放列表（关于几乎一对一地采用。 第二个类包含用于将时间序列对象的数据帧转换为3d轨迹的类及其方法，如下面的动画所示。 在下文中，我将讨论将时间序列的相关结构（尤其是股票价格）转换为抽象3d笛卡尔空间中的点的配置的

  3. 所属分类：其它

  1. VD_PAC4：数据可视化PAC4的和平协议清洁过程-源码

  2. 数据科学硕士学位 课程：数据可视化。 练习名称：PAC4。 创建者：Alejandro Suau Ruiz。 大学：加泰罗尼亚欧贝塔大学（UOC）。 团队成员 亚历杭德罗·苏奥·鲁伊斯 项目结构和文件说明 pax_all_agreements_data.csv ：此文件包含有关所有和平协议的信息。 data-cleanse.py ：此文件包含用于清除“ pax_all_agreements_data.csv”数据集的python代码。 CowWarList.pdf ：此文件包含有关CO

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    • 发布日期：2021-02-21
    • 文件大小：854kb
    • 提供者：weixin_42122881

  1. treeviz：用于在Python中可视化树数据结构的存储库。 正在使用iGraph和Graphviz创建图片-源码

  2. 伐木机 使用可视化节点数据结构。 这个怎么运作 Treevizer遍历您的数据结构以生成DOT文件，然后运行Graphviz将其转换为图像。 数据结构需要使用节点构建。 例子 链表 平衡二叉树 先决条件 您需要安装并确保它在$ PATH中。 西格温 不要在Cygwin中安装Graphviz，请安装Windows。 否则，路径会有问题。 正在安装 pip install treevizer 用法 支持以下结构： 链表（ll） 需要具有满足以下类图的属性的Node类。 平衡二叉树（bbt） 需要

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-09
    • 文件大小：72kb
    • 提供者：weixin_42099070

  1. stream2segment：一个Python项目，用于下载，处理和可视化中到大量地震波形和元数据-源码

  2. 流2段 一个Python项目，用于下载，处理和可视化基于事件的地震波形片段，该项目专门创建用于管理大量数据。 提示：对于大量下载（根据经验：> = 100万个段），我们建议使用postgres作为数据库，强烈建议在具有至少16GB RAM的计算机上运行该程序。 与广泛使用的类似应用程序有关的关键方面是： 用于下载数据和元数据的数据库存储（sqlite或postgres）。 在文件系统上下载成千上万个（即使不是数百万个）波形段以检查，选择和处理它们以访问其元数据的操作是如此不可行，以

  3. 所属分类：其它

  1. Eidolon：生物医学可视化和分析框架-源码

  2. 幻灵 Eidolon是一种生物医学可视化和分析框架，旨在渲染空间生物医学数据（图像和网格），并提供用于图像重建，分析和计算的设施。 功能包括： 可视化环境提供了2D和3D视图中时间相关的网格和图像数据的组合渲染 用于处理和生成数据的并发算法 基于Python的框架，具有针对渲染器，算法和数据结构的已编译代码扩展 通过内置的Python控制台交互式访问正在运行的应用程序代码 面向插件的体系结构，脚本界面和控制台允许用户轻松扩展代码 与Python科学库（包括numpy和scipy）集成 多平台

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：28mb
    • 提供者：weixin_42132359

  1. kedro-viz：可视化您的Kedro数据管道-源码

  2. 凯德罗·维兹 Kedro-Viz向您展示了数据管道的结构。 使用Kedro-Viz，您可以： 查看如何在中解析数据集和Python函数（节点），以便您了解如何构建数据管道 当您拥有大量数据集和节点时，可以使用标签可视化子管道来获得清晰的图片 搜索节点和数据集 该项目是通过引导的，有关更完整的文档，请访问。 如何安装和使用Kedro-Viz？ 有关深入的开发和使用说明，请参阅。 作为Kedro Python插件 Kedro-Viz可作为名为kedro-viz的Python插件kedro-

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  1. SSDBAdmin：SSDB可视化界面管理工具ssdb Web管理器工具-源码

  2. SSDB管理员 SSDB数据库的可视化界面管理工具 功能 提供SSDB数据的hash/zset/kv/queue等数据结构的增删改查等功能 依赖 Python 3.x（Python2请移步 ） 烧瓶 安装 下载项目到本地git clone https://github.com/jhao104/SSDBAdmin.git 编辑配置文件SSDBAdmin/setting.py ： # SSDB config DB_CONFIG = [ { "host": "127.0.

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    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：186kb
    • 提供者：weixin_42128963

  1. pyGEDI：pyGEDI是Python软件包，用于NASA的全球生态系统动力学调查（GEDI）任务，数据提取，分析，处理和可视化-源码

  2. 介绍 新的全球生态系统动力学调查于2018年12月5日启动，正在国际空间站产生高分辨率激光收集森林周围树冠高度，树冠垂直结构和表面标高的3D数据。 由于它每天都在收集数据，因此稳定且快速的平台至关重要。 因此， pyGEDI库是用Python开发的，因为它可以利用多个CPU和GPU，并受C和支持。 pyGEDI为GEDI产品的数据提取，分析，处理和可视化提供了高性能，较低的认知负担以及更清晰，更透明的代码。 包装概述 pyGEDI在一个包中具有用于可视化，处理，分析和数据提取的多种功能。 py

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    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：13mb
    • 提供者：weixin_42138788

  1. nl4dv：使用自然语言（NL）创建可视化（Vis）或向现有Vis添加NL接口的python工具包-源码

  2. NL4DV：N atural大号anguage工具包d ATA V isualization NL4DV将有关给定数据集的自然语言查询作为输入，并输出包含以下内容的结构化JSON对象： 数据属性 分析任务，以及 可视化（Vega-Lite规范） 通过此输出，开发人员可以 使用自然语言在Python中创建可视化效果，和/或 向其现有的可视化系统添加自然语言界面。 设置说明，API文档和示例 这些都可以在。 学分 NL4DV由的 ， 和创建 我们感谢帮助构建了一些调试器应用程序，并感谢成员的

  3. 所属分类：其它

  1. 股票感觉：基于情感字典和机器学习的股市舆情情趣分类可视化Web-源码

  2. 股市舆情情感分类可视化系统 最后更新2018年7月16日 此Web基于Django + Bootstrap + Echarts等框架，个股交易行情数据调用了Tushare接口。关于舆情文本数据采取先爬取东方财富网股吧论坛标题标题设置机器学习训练集，在此基础上运用scikit-learn机器通过Django Web框架，将所得数据传递到前端通过Bootstrap渲染过的html，对数据使用Echarts进行图表可视化处理。 不足之处或交流学习欢迎通过邮箱联系我 目前的功能： 个股历史交易行情 个股

  3. 所属分类：其它

  1. algo-viz：可视化您JavaScript和Python算法的执行-源码

  2. 阿尔戈维兹 可视化算法和数据结构 该应用程序内有一个教程。 该应用程序将获取用户代码并执行以将其转换为所涉及的数据结构和表达式的可视化。 目录 这个怎么运作 该功能可以分解为高级步骤。 接受用户代码 将其转换为可以读取的内容 安全地运行代码并创建一组声明性指令，这些指令可用于从代码中复制值和数据结构 返回说明并使用它们创建可视化 接受代码 这很简单。 我选择Microsoft的Monaco编辑器是因为它具有流畅的感觉，多功能性以及对大多数开发人员的熟悉程度。 该代码可以在编辑器中编写并提交以运

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-31
    • 文件大小：468kb
    • 提供者：weixin_42097450

  1. Python实验四：Matplotlib数据可视化

  2. Python实验四：Matplotlib数据可视化 实验内容： 任务一：分析1996~2015年人口数据特征间的关系 需求说明：人口数据总共拥有 6 个特征，分别为年末总人口、男性人口、女性人口、城镇人口、乡村人口和年份。查看各个特征随着时间推移发生的变化情况可以分析出未来男女人口比例、城乡人口变化的方向。 任务二：分析1996~2015年人口数据各个特征的分布与分散状况 需求说明：通过绘制各年份男女人口数目及城乡人口数目的直方图，男女人口比例及城乡人口比例的饼图可以发现人口结构的变化。而绘制每

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：53kb
    • 提供者：weixin_38656989
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