标签: visualization

我们一直在尝试使用由Edward Tufte启发的数据可视化技术来展示我们的测试套件,并且它非常有效.

我想将它扩展到我们的Subversion Repository,因为我觉得提交历史中有很多信息可以更好地以图形格式表示.

我希望能够一目了然地确定:

• 哪些模块比较稳定 - 大量写作 - 一点点维护,哪些模块已经编写和重写
• 哪些模块都是一个人工作,哪些是许多人的工作

理想情况下,我想用测试和性能工具中的其他东西来注释这些信息,例如:

• 代码覆盖率
• 外部函数调用函数调用图
• 即使是在一致负载下的处理器利用率也会出现问题

任何人好的任何好的技巧,例子,实用程序等等...

我们的商店主要使用强大的Erlang,但我们会从任何来源获取心灵和灵感.

我正在寻找一种学习如何适应大型数据集的方法.我是一名大学生,所以我所做的一切都是"漂亮"的大小和复杂性.本学期与教授一起研究项目,我不得不想象一个有点大(根据我的经验)数据集之间的关系.这是一个15 MB的CSV文件.

我在Python中编写了大部分数据争论,使用GNUPlot可视化.

那里有关于这个主题的可访问的书籍或网站吗？使用Python的奖励积分,更多"基本"可视化系统的奖励积分,而不是依赖于gnuplot.我想是开罗什么的.

寻找能够从数据挖掘,处理到可视化的东西.

编辑:我更需要一些可以教我"重要思想"的东西.我可以自己编写代码,但是寻找人们用来处理大型数据集的技术.我的意思是,我的15 MB足够小,我可以将我需要的所有内容放入内存中,然后开始运算.人们如何看待5 GB数据集？

Matlab和Mathematica都具有允许用户使用滑块操纵绘图内容的功能.例如,如果您有一组3D数据,则可以轻松制作一个小程序,使您可以查看一组3D数据的2D切片,用户可以滑动滑块以显示切片.python中是否有任何东西可以提供这种功能而无需付出太多努力？例如,是否可以在matplotlib或类似的东西中做这样的事情？一世

谢谢.

我正在寻找(好)电路/方框图绘制的算法或可视化工具.

我也对这个问题的一般表述感兴趣.

通过"电路绘图",我的意思是探索具有I/O端口及其连接(电线)的方框图(矩形)的布局和布线的能力.这些块图可以是分层的,即一些块可能具有一些嵌套的内部子结构等.

本主题与经典的图形绘制密切相关,需要考虑端口位置的补充约束,以及可能的块形状(各种尺寸的矩形).Graphviz工具无法解决问题(至少我以前的实验并不令人满意).

力导向算法引起了我的注意,但我刚刚在经典有向图上发现了论文.

任何提示？

[2013年11月21日更新]似乎最好的参考日期是Spönemann

我正在使用Python试图分析大量的经验测量.本质上,我有两个函数转换经验数据,这些数据也需要3个'计数'参数 - 并在每个配置中返回一系列浮点数.我期待(希望)在选择适当的参数时看到一些有趣的模式出现.我预计模式可能在为每个函数返回的序列之间是相对的 - 和/或与参数中的某种模式相关.如果它是相关的,3'计数'参数大致对应于:

• 基础数据上的"窗口大小",用于计算摘要统计信息
• 用于计算单个汇总统计量的多个连续窗口(即更大空间或更高时间精度之间的权衡)
• "最小年龄" - 基础数据历史记录的偏移量.

摘要统计信息(为每个参数配置生成浮动的结果序列)非常重要,但对所有三个参数都是独立敏感的.

我对可视化技术感兴趣 - 适合RAD/ad-hoc查询,这将帮助我试验这个多维数据.

到目前为止,我已经使用MatPlotLib进行了修改,但发现限制生成两个2/3维度的图表,以批处理的方式使调查非常繁琐.理想情况下,我会找到一个工具,允许我可视化两个以上的维度......也许允许我在交互式GUI中的维度之间切换实时.

我非常感谢任何可视化专家提供的关于我应该研究的合适工具的提示 - 理想情况是与我现有的Python函数集成 - 或者用其他语言.我特别喜欢听到类似可视化问题的成功轶事.

编辑添加:我正在考虑的一种可能的方法是在2或3D图上使用动画(捕捉另一个维度......留下1或2进行手动选择)......虽然我找不到好的工具来帮助我实现这一目标.

我接管了一个包含现有MongoDB的项目.我想获得现有数据的可视图像(图表等).显然,与MySQL相比,MongoDB是一个非常不同的案例,但我想还有一些可以看到的东西？

我想创建一个柱形图,使用Google Visualization API,我可以发送数据以数组形式填充图表的DataTable.但我需要生成具有可变数量的列/行的图表,具体取决于我的数组包含的内容,我不知道如何正确迭代它们并将它们添加到DataTable.

以下是解析STATIC数据以生成图表的示例:(所有这些都在javascript中)

var data = google.visualization.arrayToDataTable([
      ['Year', 'Sales', 'Expenses'],
      ['2004',  1000,      400],
      ['2005',  1170,      460],
      ['2006',  660,       1120],
      ['2007',  1030,      540]
    ]);

API具有以下用于添加列和行的方法: - 获取与上述相同数据的不同方法:

var data = new google.visualization.DataTable();
data.addColumn('string', 'Year');
data.addColumn('number', 'Sales');
data.addColumn('number', 'Expenses');
data.addRows([  ['2004', 1000 , 400], ['2005', 1170, 460], ['2006', 660, 1120], ['2007',1030,540]
  ]);

我需要的是for循环或双循环迭代我发送的arraylists并动态添加行内容.

更准确地说,在一种情况下我会说上面写的数据,而在其他情况下我会这样:

['Year', 'Sales', 'Expenses' , 'Other'],
['2004',  1000,      400     ,  232   ],
['2005',  1170,      460    ,  421   ],
['2006',  660,       1120    ,  4324  ],
['2007',  1030,      540     , …

我最近遇到了"拓扑数据分析"(TDA),它是一种可视化大型数据集的独特方式.这是一份斯坦福大学的论文,其结果示例为https://research.math.osu.edu/tgda/mapperPBG.pdf.

我想产生类似的结果,但我很难在网上找到可运行的代码,你可以在网上安装软件包,加载样本数据,然后执行几行(比如http://scikit-learn.org/ examples).我的语言偏好是Python,但也可以使用R.

有没有人能够吸引TDA,如果有的话,有关如何获取代码并运行的任何建议吗？

与Caffe框架类似,可以在CNN训练期间观察学习过滤器,并通过输入图像进行卷积,我想知道是否可以使用TensorFlow进行同样的操作？

可以在此链接中查看Caffe示例:

http://nbviewer.jupyter.org/github/BVLC/caffe/blob/master/examples/00-classification.ipynb

感谢你的帮助!

我的情节中有一个传奇,但我正在尝试增加字体大小以使其适合图例框.当我尝试增加以下cex定义时.盒子变大了,而文字仍然很小.

码:

legend(0,16, c("Available vCPUs","Added vCPUs (1 per iteration ) "),col=c('red','black'),cex=0.39,lty=1:1,lwd=2)

情节摘录: