标签: visualization

我有一个包含(事件时间,纬度,经度)的元组的大型数据集,我需要进行可视化.我希望能够创建一个像'电影'的xy情节,但是想知道是否有人有更好的想法,或者是否有一种简单的方法可以在Python中执行此操作？

在此先感谢您的帮助, - Leo

我打算为我正在开发的应用程序编写一个花哨的(动画的)盒子.由于这是程序员经常被允许发挥和使用代码的地方,我很想知道社区已经实现了什么样的酷算法.

算法可以是动画分形,正弦斑点,火焰,烟雾,粒子系统等.

但是,我想到了一些自然约束:应该可以用几乎任何语言实现算法.因此,不应发布使用大多数语言无法访问的库的高级directx代码或XNA代码.3D是最受欢迎的,但它不应该依赖于大量的额外安装.

如果您可以将图像与代码效果一起发布,那就太棒了.

这是一个很酷的盒子示例,其中包含动画3D图形和标题栏上的一些动画正弦斑点:

这是Winamp中使用的关于框的图像,包含3D动画:

我正在寻找一个可以在现代(HTML5)浏览器中绘制电气/电子电路图的开源Javascript库 - 有这样的事吗？它应该有典型的电路元件,如电阻器,电压和电流源,电容器等.提前感谢任何帮助.

可能重复:
javascript中的图形可视化代码？

我必须创建一个Web应用程序来显示图形(通过边连接的节点).我希望能够控制边缘的颜色以及它们的标签(最好在鼠标悬停时显示它们).

我还想将一些信息附加到节点上,以便在鼠标悬停时显示.

在定量信息的视觉显示中,爱德华·图夫特(Edward Tufte)创造了一个术语"斜率图",用于表示非常小的图表(更多信息).权威示例如下所示:

有在slopegraph至少两个实现d3.js在日野:

• http://markmarkoh.com/tuftes-slope-graphs-in-svg-using-d3js/
• http://skedasis.com/d3/slopegraph/

我对一个更具说明性的实现进行了尝试,并且还保留了两列中值之间的100%对应关系,但是卡住了.正如预期的那样,当数据集中出现具有相似或相同值的项目时,图形会重叠,并且图表不可读.

的幼稚版本(源)使用linear用于计算水平位置刻度,而企图"正常化"的位置(源)使用ordinal的规模.

我相信使用序数量表可以获得更好的结果,根据重叠项的坐标计算偏移量.是否应为两列分别计算偏移量,是应根据数据预先计算,还是在设置属性时动态计算？如何扩展代码库,使具有相同值的项目位于彼此之下,其他项目也相应调整,两列中的值保持在同一水平位置？

R中是否有任何库或函数可以简化彗星图的制作？我的意思是一个动画图形,其中头部(箭头)跟踪一个粒子的路径,它的身体(一条线)在头部后面跟踪,其长度与粒子的速度成比例.

Matlab有一个非常简单的comet()函数:http://www.mathworks.co.uk/help/matlab/ref/comet.html

这里有一个显示当前风速的彗星图的一个非常好的例子:http: //earth.nullschool.net/

我意识到这是一个非常普遍的问题,但到目前为止我在R中找不到任何东西.

我知道如何在使用张量板训练后可视化张量流图.现在,是否可以只显示图形的前向部分,即没有定义训练操作符？

我问这个的原因是我收到了这个错误:

No gradients provided for any variable, check your graph for ops that do not support gradients, between variables [ ... list of model variables here ... ] and loss Tensor("Mean:0", dtype=float32).

我想检查图表以找出梯度张量流(双关语意图)被打破的位置.

是否可以使用胜利图表来显示这样的网格？

到目前为止，我只能在条形顶部获得一个带有垂直线和水平线的网格，如下所示：

我有一个随机森林特征重要性程序。已为每个变量生成所有特征重要性参数。我还将其绘制在水平条形图上。

现在我想将条形按升序/降序排序。我该怎么做？

我的代码如下：

#Feature Selection (shortlisting key variables)

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

from sklearn.metrics import mean_squared_error
from sklearn.model_selection import train_test_split

from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.feature_selection import SelectFromModel
from sklearn.metrics import accuracy_score

df = pd.read_excel(r'C:\Users\z003v0ee\Desktop\TP Course\project module\ProjectDataSetrev4.xlsx',sheet_name=0)
df2 = pd.read_excel(r'C:\Users\z003v0ee\Desktop\TP Course\project module\ProjectDataSetrev4.xlsx',sheet_name=1)

## Convert date time format and set as index
df['DateTime']=pd.to_datetime(df['Time Stamp'], format='%Y-%m-%d %H:%M:%S')
df.set_index(df['DateTime'], inplace=True)

## Save each feature to a list (independent variables)
allvarlist = …

我有一组我想在直方图上绘制的数字。

说：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

my_numbers = np.random.normal(size = 1000)
plt.hist(my_numbers)

如果我想控制垃圾箱的大小和范围，我可以这样做：

plt.hist(my_numbers, bins=np.arange(-4,4.5,0.5))

现在，如果我想在 Altair 中绘制直方图，下面的代码就可以了，但是如何控制 Altair 中 bin 的大小和范围？

import pandas as pd
import altair as alt

my_numbers_df = pd.DataFrame.from_dict({'Integers': my_numbers})

alt.Chart(my_numbers_df).mark_bar().encode(
    alt.X("Integers", bin = True),
    y = 'count()',
)

我已经搜索了 Altair 的文档，但他们所有的解释和示例图表（我能找到的）只是说bin = True，没有进一步修改。

感谢任何指针:)