《ggplot2:数据分析与图形艺术 》全方位的介绍了ggplot2的使用方法,由浅入深,是一本非常好的ggplot2学习教程
2022-12-19 23:08:32 29.8MB R语言 ggplot2 数据分析 数据可视化
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利用python爬虫技术爬取相关网站的天气数据,可以查询各个城市的人口情况并对数据进行分析处理可视化,绘制曲线,内涵源码及说明文档,可以完美应付期末大作业及相关作业。
2022-12-19 19:49:25 329KB 基于Python 数据可视化
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工具分享,因为资源分数最低是1分
2022-12-19 19:39:56 32KB iOS调试工具
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基于数据可视化与机器学习预测算法的智慧渔业养殖系统源码+数据库.zip 基于数据可视化与机器学习预测算法的智慧渔业养殖系统源码+数据库.zip 基于数据可视化与机器学习预测算法的智慧渔业养殖系统源码+数据库.zip 基于数据可视化与机器学习预测算法的智慧渔业养殖系统源码+数据库.zip 基于数据可视化与机器学习预测算法的智慧渔业养殖系统源码+数据库.zip 基于数据可视化与机器学习预测算法的智慧渔业养殖系统源码+数据库.zip 基于数据可视化与机器学习预测算法的智慧渔业养殖系统源码+数据库.zip 基于数据可视化与机器学习预测算法的智慧渔业养殖系统源码+数据库.zip 基于数据可视化与机器学习预测算法的智慧渔业养殖系统源码+数据库.zip 基于数据可视化与机器学习预测算法的智慧渔业养殖系统源码+数据库.zip 基于数据可视化与机器学习预测算法的智慧渔业养殖系统源码+数据库.zip 基于数据可视化与机器学习预测算法的智慧渔业养殖系统源码+数据库.zip 基于数据可视化与机器学习预测算法的智慧渔业养殖系统源码+数据库.zip
pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库。Echarts 是百度开源的一个数据可视化 JS 库。用 Echarts 生成的图可视化效果非常棒,pyecharts 是为了与 Python 进行对接,方便在 Python 中直接使用数据生成图。该资源配合文章使用!
2022-12-19 13:33:33 13KB json 数据可视化 pyecharts
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可视化工具: 命令行工具: 类似于ncdump -v time -但是这些工具提供了人类(或脚本)可读的日期。 在处理具有数千条记录的netcdfs时很有用 故障排除和配方:
2022-12-19 13:07:11 5.85MB Python
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卷积核可视化 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from keras import backend as K from keras.models import load_model # 将浮点图像转换成有效图像 def deprocess_image(x): # 对张量进行规范化 x -= x.mean() x /= (x.std() + 1e-5) x *= 0.1 x += 0.5 x = np.clip(x, 0, 1) # 转化到RGB数组 x *= 255 x = np.clip(x, 0, 25
2022-12-17 21:13:50 248KB AS keras ras
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一、数据预处理与导入 1、2019_nCoV_data.csv是2020年1月-3月世界新冠疫情的数据,要求对2019_nCoV_data.csv进行数据预处理做以下操作,要求: (1)Sno编号列没有用,需要删除 部分国家对应的地区为NAN,需要填充为空白字符串 (3)部分国家/地区,受感染人数为0,也被列在表格中,需要删去 (4)查看受影响的国家/地区的数量,Country一列中将'Mainland China', 'Hong Kong' , 'Macau', 'Taiwan' 等统一修正为'China';另外需将'Korea, South'改为'South Korea'。 2、对于DXYArea.csv也需要进行数据预处理,要求做以下操作: (2)countryEnglishName一列中将 'HongKong' , 'Macao'等统一修正为'China'。 (3)将updateTime转换成date格式(输出为该数据的新列updateTime1,也就是只保留日期部分)。 (4)因为大部分城市都没有加“市”字,所以要把直辖市的下属区的“区”字去掉;还有一些没有变化规律的城市名
2022-12-16 21:50:44 944KB 可视化大屏
强大的可视化编程工具 适合独立编程工作者 一款供《炉石传说》、《INSIDE》、《空心骑士》、《第一棵树》、《观察》、《梦幻降临》等游戏使用的顶级 Unity 可视化脚本工具
2022-12-16 19:26:25 22.28MB PlayMaker PM 可视化
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r-kaggle-泰坦尼克号 #Titanic生存预测 该存储库包含我针对Kaggle的《泰坦尼克号生存预测问题》的一些方法。 该存储库包括用于功能选择的脚本,用于数据建模的替代策略,原始测试和训练数据集以及为其生成的可视化图。 所有代码段均以R编写。 泰坦尼克号生存预测问题 在这一普遍的挑战中,目标是根据性别,阶级,机票详细信息,年龄类别等属性来预测什么样的人可能度过泰坦尼克号灾难。 程式码范例 去做 动机 列出的示例代码中的一种方法已提交给Kaggle。 安装 数据集可以在“数据”文件夹中找到。 它包括2个分别用于培训和测试的csv文件。 train.csv(59.76 kb) test.csv(27.96 kb) 使用以下R包。 seqinr:生物序列检索和分析 e1071:统计部概率论小组的其他职能(以前为E1071),维也纳工业大学 派对:递归派对的实验室 Ame
2022-12-16 11:06:19 77KB R
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