冰柱图 冰柱图也称为分区图或火焰图，它可视化分层数据结构，其中树的节点由根据其深度逐渐布置的相邻矩形表示。 节点级别的轴向支持四种定向模式：自上而下，自下而上，从左至右和从右至左。 通过鼠标滚轮事件或单击节点，可以在节点跨轴方向上进行缩放交互，从而可以逐步浏览数据。 单击节点可缩放视图，以便该节点占用可用的全部宽度。 单击图表的背景可将缩放重置为其初始位置。 该图表还通过将每个节点的尺寸动画化到其新位置来响应数据更改。 为了提高性能，将宽度小于给定阈值（ minSegmentWidth ）的节点从DOM中排除，从而可以在保持平滑交互的同时表示大型数据集。 有关随机生成的大型数据结构，请参见。 又见，和图表。 快速开始 import Icicle from 'icicle-chart'; 或者 const Icicle = require('icicle-chart'); 甚至 <

档案 原始文件： ： 最终文件： ： 概括 该图表表示包含1,157名棒球运动员的击球平均值和本垒打的数据。 通过此图，可以观察两个参数之间的关系，并根据玩家所属的季度对他们进行分类。 设计 我不是棒球迷，但是在对数据集进行了一些探索之后，我对HR得分与击球平均值之间的关系感到惊讶，因此，我专注于尝试对此进行出色的可视化。 由于目的是显示两个拖曳变量之间的关系，因此散点图可能是一个很好的工具，因此我想到的图如下： 一旦获得了原始的可视化效果，我便根据模块视频中的建议以及我所要求的人员的反馈意见尝试对其进行改进。 改进之处： 所有用户都同意，低于50 HR的区域内的点密度很高，因此不容易进行分析。 因此，我将Y轴的比例从线性更改为对数。 通过这样做，我可以更好地了解该区域，并且可以更好地观察到HR和BA的关系。 我将圆圈的颜色更改为较柔和的颜色，并降低了不透明度来分析点密

ShinyMlr：将mlr软件包集成到Shiny中 借助此软件包，可以通过闪亮的界面访问 。 该项目于去年开始，现在包含mlr的主要功能： 资料汇入 数据探索和预处理 创建回归或分类任务 利用任何mlr学习者 学习者超参数的调整 训练和预测模型 不同学习者和措施的基准实验 许多可视化 安装和启动ShinyMlr 您可以简单地从github安装该软件包： devtools :: install_github( " mlr-org/shinyMlr " ) 启动shinyMlr： runShinyMlr() OSX Yosemite上的rJava问题 如果rJava无法加载， 可能会

什么是SimBlock？ SimBlock是由东京工业大学分布式系统小组开发的开源区块链网络模拟器。 SimBlock具有可视化工具，您可以通过该工具查看块传播的过渡。 执照 SimBlock已获得Apache许可证Version2.0的许可。 接触 电子邮件：googlegroups.com上的dsg-titech

Xpp是一个用于可视化有腿机器人的运动计划。 它在RVIZ中绘制了支撑区域，接触力和运动轨迹，并显示了针对特定机器人的URDF，包括单腿，两腿料斗和 。 在此，可以看到由库生成的更多示例动作。 安装 推荐的安装方式是通过： sudo apt-get install ros- < ros> -xpp 从源代码构建 如果您不想从ROS二进制文件安装，则此软件包需要和ROS ： sudo apt-get install ros- < ros> -desktop-full sudo apt-get install libeigen3-dev 然后，您可以在catkin工作区中构建程序包 cd catkin_workspace/src git clone https://github.com/leggedrobotics/xpp.git cd .. catkin_m

数据会议 :clinking_beer_mugs: _ .- ' ) ( ' .( OO )_ ,--. .- ' ),-----. .- ' ),-----. ,--. ,--.) | | .- ' ) ( OO ' .-. ' ( OO ' .-. ' | `. ' | | | OO )/ | | | | / | | | ||

nlplot 自然语言处理的可视化模块 描述 促进自然语言处理的可视化并提供更快的分析 您可以绘制以下图形 （以英语和日语测试） 需求 安装 pip install nlplot 我已经在上发布了有关特定用途的信息。 （日本） 并且，示例代码也可以。 （英语） 用法 样本df df . head () 文本 0 认为有钱人看起来很穷 1个 遇到路障时，请绕行 2 天足够黑时，您可以看到星星 3 永远不要让你的记忆比梦想更伟大 4 当你知道失败时，胜利是最甜蜜的 import nlplot # target_col as a list type or a string se

按地区浏览世界幸福报告 对你来说幸福是什么？ 联合国成员国通过其2012年启动的可持续发展解决方案网络（SDSN），已开始量化世界各国的幸福感，以期收集有助于实现可持续发展目标的信息（ SDGs）。 这个过程被称为《世界幸福报告》，在可预见的将来，每年都会有一份新报告提交。 对于联合国来说，量化幸福感涉及测量和汇总6个解释性因素。 这些因素的总和称为“幸福分数”。 联合国已同意的6个解释性因素是： 人均国内生产总值 社会支持 健康预期寿命 自由选择生活 慷慨大方 腐败感。 联合国之所以选择这些因素，是因为最新的研究表明，这6个因素可以最准确地解释各国在生命评估方面的差异。 这六个因素并不是要被解释为特定的因果关系，而是要被理解为与一个国家的幸福和福祉相关的事实。 在新兴的幸福与幸福科学中，它们被视为值得信赖的指标。 （《 2019年世界幸福报告》常见问题解答） 目标： 我想知道

Network-Visualization-Tool：使用python GUI显示网络使用情况

算法关键距离可视化 在弗里德曼和 post-hoc Nemenyi 测试之后快速可视化方法之间的关键距离的 Python 代码，如 Gj 中介绍的那样。 Madjarov 等人，多标签学习方法的广泛实验比较，模式识别 (2012)，doi:10.1016/j.patcog.2012.03.004