可视化神经网络的决策边界 目的 在这里，我将使用Keras实现示例神经网络，并向您展示神经网络如何随着时间学习。 讲解 我写了一篇详尽的博客文章来解释代码，您可以在找到。 所需的Python库 凯拉斯 斯克莱恩 脾气暴躁的 Matplotlib 操作系统 数据集 结果

Tensorflow中的深度嵌入聚类（DEC） 的Tensorflow实现。 安装 >>> pip3 install -r requirements.txt 训练 usage: train.py [-h] [--batch-size BATCH_SIZE] [--gpu-index GPU_INDEX] optional arguments: -h, --help show this help message and exit --batch-size BATCH_SIZE Train Batch Size --gpu-index GPU_INDEX GPU Index Number 可视化 inference.py返回潜在表示形式（$ z $），并导出z.t

Geneview：用于基因组数据可视化的python软件包 Geneview是基于matplotlib的Python可视化库。 它提供了用于绘制有吸引力的基因组图形的高级界面。 现在它正在积极开发。 文献资料 例子 我们使用存储库中的数据集GOYA_preview作为以下图的输入。 这是GOYA_preview的格式预览： 曼哈顿情节的基本示例。 import matplotlib.pyplot as plt import geneview as gv df = gv.util.load_dataset('GOYA_preview') # df is DataFrame of pand

数据透视表 pivottabler程序包使只需几行R即可创建枢轴表。 该数据pivottabler软件包旨在： 提供一种创建数据透视表的简便方法，而无需用户指定低级布局逻辑。 提供多种指定计算逻辑的方式，以满足简单和更复杂的要求。 提供样式选项，以便可以根据需要对数据透视表进行主题/品牌化。 数据透视表的所有计算都在R内部进行，从而可以在计算逻辑中使用多种R函数。 数据透视表呈现为htmlwidgets，Latex或纯文本。 可以导出HTML / Latex / text，以在R之外使用。 数据透视表可以转换为标准R矩阵或数据框。 数据透视表可以导出到Excel。 数据透视表也

可视化分析与设计，讲的是数据的分析和展示，如何将可用的数据进行分析总结再以比较直观的方式展示出来。

教程 很高兴见到你！ 以下是制作出色图表的4个步骤：) 步骤1：构建和安装Git环境（可选） 访问Git官方网站以在您的操作系统中安装git 然后您可以像下面的代码一样从github复制我的包 git clone 或者 您可以单击下载按钮以获取此项目。 步骤2：安装独立环境 安装python3.7 pip在线安装以下软件包 PyQt5（不必担心PyQt5的版本） pyecharts == 0.5.11 PyQtWebEngine pip3 install PyQt5 pip3 instal PyQtWebEngine pip3 install pyecharts==0.5.11 第三步：检查文件放置 templete.html echarts.min.js start.py 步骤4：执行指令码 开放式终端 cd PyQt_Echarts_GUI python3

ggthemr：ggplot2的主题

Malware Images Visualization and Automatic Classification Web 安全之机器学习 提到的恶意文件图像识别机制，本论文提供恶意图像可视化和自动分类的方法

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Zomato餐厅数据分析和推荐系统 :fire: 语境 班加罗尔的饮食文化让我着迷。 班加罗尔（Bengaluru）遍布世界各地的餐厅。 从美国到日本，从俄罗斯到南极洲，您可以在这里找到所有类型的美食。 送货，外出就餐，酒吧，酒吧，饮料，自助餐，甜品，您自己定的名字，班加罗尔也有。 班加罗尔是美食家的最佳去处。 餐厅的数量每天都在增加。 目前拥有约12,000家餐厅。 拥有如此众多的餐厅。 这个行业还没有饱和。 新餐厅每天都在营业。 然而，与已建立的餐馆竞争已经变得困难。 继续对他们构成挑战的关键问题包括高昂的房地产成本，不断上涨的食品成本，缺乏优质的人力，分散的供应链和过度的许可。 该Zomato数据