Rick van Gemert (s1474235) 和 Bouke Regnerus (s1475924) 的创意技术数据可视化课程的数据可视化。 Bouke 是一名智能技术学生，Rick 是一名新媒体学生。 在 D3.js ( ) 中创建。 在我们的可视化中，我们展示了自 1986 年以来在荷兰发生的地震。该地图还显示了气田和钻Kong。 使用底部的时间线，您可以选择特定范围，可视化将仅显示该范围内的地震。 条形图显示在特定震级内选定范围内发生了多少次地震。 查看此数据可视化 ( )。 ＃＃数据源 NL 石油和天然气门户网站 ( ) CBS Wijk-en Buurtkaart 2014 ( ) ###可视化来源 条形图（ ） 让我们制作一张地图 ( ) ggplot2 样式轴 ( ) 定量尺度（ ） D3 传奇 ( )

数据可视化-矿物元素 按组可视化矿物中不同元素的数量分布。 在访问已部署的应用程序。 本应用程序中使用的数据是从收集的。 安装 克隆master分支，然后在项目目录中运行以下脚本： npm install安装相关的依赖项 npm start应用 资源 描述 链接 React-用于构建用户界面JavaScript库 D3.js-数据可视化库 d3-force-模拟物理力的D3模块 使用create-react-app创建 此应用是使用，请参阅使用指南

里昂统计数据可视化 演示： :

RSC11 Data Set遥感分类图像数据集，由武汉大学采集并整理。有11个分类，但是每个类别只有3副图像。

本文实例讲述了Python简单实现的代理服务器端口映射功能。分享给大家供大家参考，具体如下： 一 代码 1、模拟服务端代码 import sys import socket import threading #回复消息，原样返回 def replyMessage(conn): while True: data = conn.recv(1024) conn.send(data) if data.decode().lower() == 'bye': break conn.close() def main(): sockScr = socket.so

NeuralAnnot: Neural Annotator for 3D Human Mesh Training Sets中Human3.6M的data

高中位数 您是否知道没有数学方法将的概念扩展到更高维度的独特方法？ 高维中位数存在各种定义，并且此Python软件包提供了这些定义的许多快速实现。 中值因其高的击穿点（高达50％的污染）而非常有用，并且在机器学习，计算机视觉和高维统计中有许多不错的应用。 该软件包当前具有和实现，并支持使用NaN丢失数据。 安装 软件包的最新版本始终在可用，因此可以通过键入以下命令轻松安装： pip3 install hdmedians 类固醇 给定一个有限集 的 维观测向量 ，类 这些观察结果由 medoid的当前实现是在矢量化Python中实现的，可以处理支持的任何数据类型。 如果您希望算法处理编码为nan的缺失值，则可以使用nanmedoid函数。 例子 创建一个6 x 10的随机整数观测值数组。 >>> import numpy as np >>> X = np.random.randin

练习线性回归的数据集 Linear Regression - Sheet1.csv

Python应用数据科学 ## Python 数据科学简介

Geolife GPS 轨迹数据集–用户指南 这一 GPS 轨迹数据集是在 (微软研究亚洲) Geolife 项目中收集的, 178 用户在四年 (2007年4月至 2011年10月) 期间。该数据集的 GPS 轨迹由一个时间戳点序列表示, 每一个都包含纬度、经度和高度信息。该数据集包含17621个轨迹, 总距离为1251654公里, 总持续时间为48203小时。该轨迹数据集可以应用于移动模式挖掘、用户活动识别、基于位置的社交网络、位置隐私和位置推荐等多个研究领域。