webgme-gridlabd WebGME中gridlab-d的元模型,可视化和模型生成器。 本文档介绍如何使用WebGME建模环境来创建,导入,更新和呈现(序列化)Gridlab-D模型(GLM格式)。 注意:本文档并没有描述Gridlab-D的工作原理,而只是描述WebGME界面如何导入,创建和渲染GLM文件。 对于特定Gridlab-D对象类型的特定属性的含义有疑问的用户,请参阅 。 目录: SimulateWithGridlabD 模拟测试 SimulateTESCluster 从头开始创建Gridlab-D模型 WebGME界面 webgme界面允许可视化地创建和编辑模型,其中webgme界面的顶层(ROOT)可以包含模型,并且每个模型都表示一个GLM(网格模型)。 注意:由于WebGME界面旨在以图形方式建模和表示GLM文件,因此单个GLM文件可以包含的辅助
2024-03-18 15:25:38 2.32MB simulation
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使用Leaflet可视化数据 呈现的脚本着重于生成绘制两件事的地图。 第一个是基于经度和纬度的最近7天以来的所有地震。 第二,构造板块来说明这两个变量之间的关系。 构造板块的数据集可以在此github找到,地震数据位于页面。 产品特点 使用Leaflet.js 多层地图 内置 Lealfet.js HTML CSS 引导程序 结果 生成的地图具有以下特征: 反映大小和颜色地震幅度的数据标记。 强度较大的地震的颜色看起来更大而更暗。 包括弹出窗口,这些弹出窗口在单击标记时提供有关地震的其他信息。 提供地图数据上下文的图例。 该地图使您有机会激活或停用地震和构造板块层,以及更改整个地图的视图。
2024-03-17 20:40:11 2.88MB JavaScript
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可视化基因组注释 D3 JavaScript基因组特征(gff)文件的交互式可视化 这引入了一个框架,用于创建(GFF)的交互式信息性可视化。 通用特征格式(GFF)也称为基因发现格式,是一种描述基因组和蛋白质序列特征的文件格式。 GFF文件是制表符分隔的文本文件,其中每个功能都在一行中描述。 有关GFF格式的更多信息,请访问 。 例如对于玉米,我使用的GFF文件看起来像- 9 ensembl chromosome 1 156750706 . . . ID=9;Name=chromosome:AGPv2:9:1:156750706:1 9 ensembl gene 66347 68582 . - . ID=GRMZM2G354611;Name=GRMZM2G354611;biotype=protein_coding 9 ensembl mRNA 66347 68582 . - .
2024-03-13 20:08:26 23KB Python
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内容概要: 本文首先以气象数据分析为例,介绍了数据加载、统计计算和绘图可视化的过程,给出了绘制温湿度变化折线图的代码。然后以温度时间序列分析为例,讲解了绘制时间序列图、进行季节性分解、以及使用时间序列工具进行预测的流程,同时提供了完整的示例代码。每部分都以示例代码展示了Matlab进行数据分析和可视化的技术思路。 适合人群: 需要利用Matlab进行数据挖掘和分析的专业人员,以及相关领域的学生。示例代码可以帮助理解数据分析方法的实现。 能学到什么: 通过学习可以掌握Matlab中的数据可视化方法,以及时间序列分析的技能,包括分解、预测等,以及将这些技术应用到解决实际问题的思路。 阅读建议: 可以关注感兴趣的示例内容,针对提供的代码进行逐行学习,需要自己编写代码实践测试。也可以搜索Matlab时间序列分析的更多用法进行扩展学习。总体而言,本文内容翔实,是Matlab数据分析学习的好参考资料
2024-03-13 15:30:35 3KB matlab
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一款轻量而功能强大的点云可视化和编辑软件,支持pcd, ply, las等多种格式,轻松打开海量点云数据,支持多方式多字段渲染点云,对点进行方便的查询、量测和编辑,提供了地面滤波算法,可应用于测绘、高精地图、SLAM等领域。
2024-03-12 17:09:24 16.97MB 可视化 SLAM PointCloud
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DevilYuan股票量化系统 简介 DevilYuan股票量化系统由python编写,支持python3.4及以上版本,有如下功能: 可视化(基于PyQT的界面) 多线程事件引擎 四大功能 股票数据 选股 策略回测 实盘交易 历史数据均免费来自于网络 Wind免费个人接口 TuShare 实盘微信提醒及交互 一键挂机 全自动交易 模拟交易,支持9个模拟账号 实盘和回测共用同一策略代码 实盘策略编写模板 选股策略编写模板 自动下载历史数据到MongoDB数据库 股票代码表 交易日数据 个股,指数和ETF历史日线数据 个股和ETF历史分笔数据 集成基本的统计功能 实盘单账户多策略 运行后的界面 运行前的准备 支持的操作系统:Windows 7/8/10 安装,python3.4及以上版本 64位版本(32位应该也可以,但没测试过) 安装,并将 如果你想下载更多的个股历史分笔数据,建议配备比较
2024-03-11 15:49:36 1.83MB Python
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动态规划算法求解TSP 用动态规划算法求解TSP,数据为Solomon数据集的c101文件读取,可视化路径图,用图展示每次迭代的最优值、最差值和平均值,并与Gurobi求解结果比较各计算时间下的目标值。动态规划算法求解TSP 用动态规划算法求解TSP,数据为Solomon数据集的c101文件读取,可视化路径图,用图展示每次迭代的最优值、最差值和平均值,并与Gurobi求解结果比较各计算时间下的目标值。动态规划算法求解TSP 用动态规划算法求解TSP,数据为Solomon数据集的c101文件读取,可视化路径图,用图展示每次迭代的最优值、最差值和平均值,并与Gurobi求解结果比较各计算时间下的目标值。动态规划算法求解TSP 用动态规划算法求解TSP,数据为Solomon数据集的c101文件读取,可视化路径图,用图展示每次迭代的最优值、最差值和平均值,并与Gurobi求解结果比较各计算时间下的目标值。动态规划算法求解TSP 用动态规划算法求解TSP,数据为Solomon数据集的c101文件读取,可视化路径图,用图展示每次迭代的最优值、最差值和平均值,并与Gurobi求解结果比较各计算时间下
2024-03-10 17:31:18 12KB 动态规划 数据集
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用ACO解决TSP问题,数据为Solomon数据集的c101文件读取,可视化路径图,用图展示每次迭代的最优值、最差值和平均值,并与Gurobi求解结果比较各计算时间下的目标值。用ACO解决TSP问题,数据为Solomon数据集的c101文件读取,可视化路径图,用图展示每次迭代的最优值、最差值和平均值,并与Gurobi求解结果比较各计算时间下的目标值。用ACO解决TSP问题,数据为Solomon数据集的c101文件读取,可视化路径图,用图展示每次迭代的最优值、最差值和平均值,并与Gurobi求解结果比较各计算时间下的目标值。用ACO解决TSP问题,数据为Solomon数据集的c101文件读取,可视化路径图,用图展示每次迭代的最优值、最差值和平均值,并与Gurobi求解结果比较各计算时间下的目标值。用ACO解决TSP问题,数据为Solomon数据集的c101文件读取,可视化路径图,用图展示每次迭代的最优值、最差值和平均值,并与Gurobi求解结果比较各计算时间下的目标值。用ACO解决TSP问题,数据为Solomon数据集的c101文件读取,可视化路径图,用图展示每次迭代的最优值、最差值和平
2024-03-10 17:30:37 171KB 数据集 python
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b站全称哔哩哔哩,是中国最大的ACG动漫网站,也是中国目前事实上最大的线上宅文化社区。 其中动漫通常以一个季度播出,因而被称为番剧。涉及题材范围广,有奇幻,日常,战斗等。一部番剧上线后,在一段时间内追番人数将上升并维持在某个值内,因此追番人数能够反应观看人数。观看后观众可进行打分,范围在0到10之间,打分分数将作为评价一部番剧重要的依据。分析历年动漫数据,可以了解到b站ACG和动漫文化发展状况 本资源主要爬取总榜获得各个动漫粗略信息以及直达链接,再访问每个动漫对应链接获取详细信息。 资源中包含了爬虫代码、数据处理代码、数据分析代码,也包含了爬取数据集、可视化结果图,同时资源中也提供了一个对本项目进行简单介绍的readme文件,其中包含了对爬虫细节以及数据处理、数据分析、数据可视化的详细介绍。 本资源可以作为python爬虫入门的参考资源进行学习。
2024-03-07 09:47:47 3.58MB python 爬虫 数据分析 数据可视化
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一些经典的、Python语言开发的好看的可视化大屏看板代码合集。效果很不错的。 从matplotlib到seaborn,以及pyecharts的代码都有。可视化大屏看板代码以pyecharts为主。很值得推荐。
2024-03-06 16:07:33 64.82MB python matplotlib
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