TSP问题的求解方法 利用--遗传算法GA--求解组合优化问题，TSP旅行商问题 城市经纬度数据：mytsp/xx.csv文件 DW.py：绘图类 TSP_GA.py：主程序

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本书主要介绍了VTK的基础知识与开发技术，可帮助VTK开发者从入门到进阶。快速进入项目实战，同时资源中打包了随书代码可以供开发者参考。

在处理Word办公自动化方面，Word VBA肯定是一大利器，只是使用的人相对于Excel VBA，还不是特别普及。 因为Word基本功能都少有人愿意学透用透，这里展示的就是用VBA和窗体实现的文本查找特定功能。 包含的要点： 循环遍历、数组、通配符、正则 实现的媒介： Word VBA窗体 Word VBA技术以窗体为界面和媒介，实现可视化操作和完成特定需求——匹配和查找符合要求的文字，生成新文档 【功能优化后的操作演示】 若有Office套件——Word、Excel、PPT、Access等软件操作问题、批处理问题、实现多软件交互和办公自动化，欢迎共同交流 如果有这些领域的个性化需求，欢迎留言合作 如对您有启发，还请帮忙点赞、评论、转发和收藏

D3.js数据可视化项目[视频] 这是发布的的代码存储库。 它包含从头到尾完成视频课程所需的所有支持项目文件。 关于视频课程 如果您要创建沉浸式且有趣的数据可视化项目，那么D3.js是适合您的工具。 它简化了将任意数据绑定到文档对象模型的核心要求，然后将数据驱动的转换应用于文档。 该视频将向您展示D3.js的强大功能以及它可以处理的众多应用程序域。 在课程结束时，您将具有足够的专业知识和信心，可以使用D3.js创建任何类型的数据可视化应用程序 您将学到什么 在本地开发环境中启动并运行以创建D3.js可视化文件 掌握D3.js常规更新模式，并了解如何将其用于将数据映射到可视元素 使用D3.js创建图表，包括线条，条形图，散点图，区域，组合条形图，堆积条形图，饼图和甜甜圈 使用轴，标签，标题，图例等增强图表 使用动画突出显示数据更改 允许用户使用鼠标或触摸与数据进行交互 说明和导航 假设知识

数据可视化工具，可以提供图表，扇形，折线图等可视化形式

d3-ldvm-pipeline LDVM管道的D3.js可视化。 用法 只是包括文件与d3.js到您的网站放在一起，你应该是好去。 检查或以了解如何使用它。 该库应与AMD / Common.js软件包格式兼容。 请记住始终包含d3.js，因为它不是库的一部分。 发展 为了进行开发，只需克隆此存储库，然后运行： npm install npm run dev-server 该可视化文件应该可以在localhost:9090上访问。 您可以在文件中更改可视化的参数。 您可以使用以下方法构建库： npm run build 资料格式 管道应以以下格式表示： { "components":[ { "id":5439064, "uri":"http://payola.viz/#component5439064",

INF 554项目 林俊，苏杭和姜浩宇 工作演示链接 影片示范 纸 背面链接 PDF格式 推介会 PDF格式

LDRgram 该集群图将LINCS数据集注册表（LDR）的数据可视化，LDC是一个DCIC Web应用程序，旨在允许上载和批准LINCS数据签名生成中心提供的实验数据。 簇图显示了每种测定法对细胞系施加的扰动数。 蓝色图块表示已发布的数据，橙色图块表示未发布的数据，某些图块被拆分以表示部分发布的数据。 LDR数据在python脚本process_LDR.py中处理，并生成json static / networks / LDR_as_cl.json。 可视化可以设置为固定大小-通过将id为svg_div的div大小（在custom.css中设置）指定-通过在arguments_obj（在index.html中）中将'resize'设置为false来实现。 可视化效果最好，宽度超过650像素。

Pandas_Alive 带有Matplotlib的熊猫动画绘图扩展 Pandas_Alive旨在为 DataFrames的动画图表提供绘图后端，类似于。 使用Pandas_Alive ，创建令人惊叹的动画可视化效果就像调用： df.plot_animated() 目录 安装 使用pip install pandas_alive或conda install pandas_alive -c conda-forge 用法 由于此软件包的灵感来自 ，因此示例数据集是从那里获得的。 必须以包含“宽”数据的pandas DataFrame开头，其中： 每行代表一个时间段 每列均包含特定类别的值 索引包含时间部分（可选） 以下数据是格式正确的示例。它显示了截止日期前20个国家中COVID-19的总死亡人数。 要产生以上可视化效果： 首先检查以确保您已安装工具！ 在DataFrame上调用plot_