bdvis 关于 使用R的生物多样性数据可视化。此程序包提供了一组通过R可视化生物多样性发生数据的功能。请查看描述程序包Barve，V。和J. Otegui的论文。 2016年。bdvis：在R. Bioinformatics：btw333中可视化生物多样性数据。 该软件包的开发从Google Summer of Code项目开始。 安装 install.packages( " bdvis " ) require( bdvis ) 软件包bdvis建议 （出于构建示例的目的） [rinat]（ ） 当前可用的功能 为了举例，我们将处理使用rinat包获得的一些数据 install.packages( " rinat " ) require( rinat ) # Data download might take some time inat <- get_inat_obs_pr

各种数据结构和算法的可视化 基于 HTML5 画布的常见数据结构和算法的可视化。 该项目目前涵盖以下数据结构： 二叉搜索树 2-3 搜索树 红黑搜索树 在查看现场演示。

iStoryline.js iStoryline.js是一个JavaScript库，用于产生具有多种粗略样式的故事情节可视化。 是讲述故事的一种奇特的方式。 线条代表故事中的角色。 这种花哨的可视化在解释故事方面自然具有一些优势： 线条的整体趋势可以生动地代表情节的演变。 行之间的间隔也可以显示字符的关系。 使用iStoryline.js创建的示例情节可视化示例。 样式和视觉标签是手动定制的，以修饰故事情节。 有关更多信息，请检查和。 安装 使用软件包管理器或来安装iStoryline。 npm install https://github.com/tangtan/iStoryline.js.git 或者 yarn add https://github.com/tangtan/iStoryline.js.git 基本用法 import iStoryline from "iSto

Net2Vis :check_mark_button: 自动网络可视化 :check_mark_button: 抽象级别 :check_mark_button: 统一设计 由 ， 和。 可访问。 这是什么？ Net2Vis从Keras代码自动为卷积神经网络生成抽象可视化。 这对我有什么帮助？ 当查看使用神经网络技术的出版物时，仍然很明显它们之间的区别。 它们大多数是手工制作的，因此缺乏统一的视觉语法。 手工制作这种可视化效果还会造成歧义和误解。 有了Net2Vis，这些问题就解决了。 它旨在提供抽象的网络可视化效果，同时仍提供有关各个层的常规信息。 我们在字形设计中反映了特征的数量以及张量的空间分辨率。 可以通过颜色识别图层类型。 由于这些网络可能变得相当复杂，因此我们增加了对层进行分组的可能性，从而通过替换公共层序列来压缩网络。 最好的是：一旦应用程序运行，您只需要将Keras代码粘贴到浏览器中，并根据该代码自动生成可视化。 您仍然可以调整可视化效果并创建抽象，然后再将其下载

考试系统毕业设计项目含源码使用 Pandas 进行 Python 数据分析和可视化 我们将探索多个数据集： 可视化条件图 在本笔记本中，我们将探索构建在 matplotlib 之上的 seaborn 可视化库。 Seaborn 对更复杂的绘图有很好的支持，具有吸引力的默认样式，并与 Pandas 库很好地集成。 我们将研究由 Kaggle 编译的新泰坦尼克号数据集。 概述：数据分为两组： I. train.csv：包含 712 名乘客的数据 II. test.csv：包含 418 名乘客的数据 两个数据集中的每一行代表泰坦尼克号上的一名乘客，以及有关他们的一些信息。 我们将使用 train.csv 文件，因为 Survived 列保留在文件中，该列描述了给定的乘客是否在坠机事故中幸存下来。 该列已在 test.csv 中删除，以鼓励参赛者练习使用数据进行预测。 以下是train.csv 中每一列的说明： •PassengerId——分配给每位乘客的数字ID。 • Survived -- 乘客是幸存下来（1），还是没有幸存下来（0）。 • Pclass -- 乘客所在的舱位。 • Nam

Grad-CAM：梯度加权类激活映射（Grad-CAM）

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卷积神经网络可视化 该存储库包含许多在PyTorch中实现的卷积神经网络可视化技术。 注意：我删除了cv2依赖性并将存储库移至PIL。 有些事情可能会坏掉（尽管我测试了所有方法），如果在某些情况下无法解决问题，可以提出问题，我将不胜感激。 注意：此存储库中的代码已使用0.4.1的割炬进行了测试，某些功能可能无法在更高版本中使用。 尽管应该花很多时间才能使它工作，但是由于我仍在使用0.4.1，因此我目前没有计划使该存储库中的代码与最新版本兼容。 实施技术 [1] [4] [3]（[2]的推广） [3] [15]（[2]的无梯度泛化） [8] [9] [5] [10] [4] [14] [12] [13] 我提出以下对抗性例如生成技术从敌对的东西分开的可视化。 - Fast Gradient Sign, Untargeted [11] - Fast Gradien

文献资料 InfoGraphics图表 KPI图表 项目符号图 箱形图 桑基图 桌子 数据透视表 地图 树状图 热图 介绍 数据可视化可以理解为数据的图形表示，以揭示其持有的基础信息，并允许用户识别其中存在的模式。 通过以充满活力的交互结构传递信息，它可以帮助用户根据自己的角色做出快速决策。 使数据可视化功能更加强大的是其实时处理数据的能力，从而可以立即做出决策。 与批处理或事件驱动的可视化相反，实时分析是必须随时进行战术或运营决策的任何个人或组织的最新工具。 通过支持20多种不同的基本和高级可视化，用户可以从各个维度查看数据，无论是用于分布分析，关系分析还是比较分析。 Flair BI可视化库是完全开源的，任何数据爱好者都可以使用它来创建自己的自定义商业智能工具，或者仅在其个人项目中使用可视化。 安装 Flair-Visualizations可以通过npm或bower安装。 建议以

在Pytorch中实现Grad-CAM 是什么使网络认为图像标签是“ pug，pug-dog”和“ tabby，虎斑猫”： 将Grad-CAM与引导反向传播相结合的“ pug，pug-dog”类别： 梯度类激活图是用于深度学习网络的可视化技术。 参见论文： : 论文作者的火炬实现： : 我的Keras实现： : 这使用了来自torchvision的Resnet50。 首次使用时将被下载。 可以修改该代码以与任何模型一起使用。 用法： python gradcam.py --image-path 要与CUDA一起使用： python gra