bilibili-barrage-analysis bilibili弹幕分析，包含爬虫、词云分析、词频分析、情感分析、构建衍生指标，可视化 主要依赖库 selenium pandas lxml json requests pyecharts jieba snownlp wordcloud 信息爬取   1.1 爬取bilibili某一个分区（可通过url定义）特定日期下按照视频热度降序排序的视频信息，包含：href、视频时长、名称、BV号、播放量、弹幕数、up主、up主id   1.2 通过BV号获取视频评论Cid，解析xml网页，简单获取各个视频的弹幕内容（注意：条数有限制，xml的弹幕条数不超过1000条）   1.3 通过up主id，获取up主在爬取时的粉丝数，此粉丝数可以精确到个位数   1.4 通过BV好获取视频评论Cid，获取详细的弹幕内容，包括：弹幕出现时间、弹幕模式、字号、

初衷 这是一个知识图谱构建工具,最开始是对产品和领导为了做ppt临时要求配合做图谱展示的不厌其烦,做着做着就抽出一个目前看着还算通用的小工具，知识图谱可视化，仅供做知识图谱的小伙伴参考 技术栈 小工具是前台是基于vue + d3.js ,后台是springboot配合Neo4j. 演示 demo地址：. 实现的基本功能: 新增节点,添加连线,快速添加节点和关系 节点的颜色和大小可修改 节点和关系的编辑,删除 导出成图片 csv导入 导出csv 添加图片和富文本 节点之间多个关系 增加直接执行cypher功能 后续优化: 新建单节点,节点的位置能指定(或者和鼠标点下的位置一致) over 2018-11-16 做出的图谱能够导出成图片 over 2018-11-16 支持导入功能,同时支持导出关系和节点 over 2018-11-17 输入一段文本,通过自然语言等手段,抽出实体和关系,编辑后

深度音频可视化实验 更新：我们的论文已经发表在Springer的Multimedia Tools and Applications中。 阅读 按照惯例，音频可视化是使用“数字信号处理”中的技术创建的。 该方法限于手动设计音频功能的能力。 我们通过在有监督和无监督学习设置中使用卷积深度神经网络体系结构来解决此问题，以从歌曲中提取特征，并探索几种将提取的音频特征映射到用于驱动音频可视化的视觉参数的技术。 我们已经证明了使用自动编码器生成与音乐动态且同步的可视化效果，并进一步探索了用于提高可视化效果质量的技术。 我们还表明，可以使用流派分类器创建随音乐流派而变化的可视化效果 （对不起，PlayGr

交易观点 交易视图图表可视化 可以使用Tradingview图表组件从定制服务器提供的数据。 要求 Java JVM 11或更高版本 Leiningen 1.9或更高版本 npm MongoDB（在具有默认端口配置的本地主机上运行） MongoDB数据库转储 您可以在以下位置下载mongodb数据库转储： ://drive.google.com/file/d/1g3gJ1tnHbLKEf88x2g5dKiCmsLnsXPfy/view?usp 用于还原数据库的脚本位于scripts / adminRestoreDB.sh中（如果只想执行一次，则需要删除rclone部分。） 开始演示 npm install lein demo Web服务器在端口8087上运行。 编译Java JAR npm install lein build-jar jar保存到：target / tradin

keplergl_cli 一个CLI和Python API，用于快速查看Kepler.gl中的地理空间数据。 总览 Uber的开源是一个很棒的基于浏览器的平台，用于交互式地可视化地理空间数据。 keplergl Python软件包几乎完全针对Jupyter中的使用，并且花了一些工作来弄清楚如何在非Jupyter Python环境中使用它。 该软件包是一个简单的包装程序，可将您的数据快速放入kepler.gl。 在命令行中，它很简单： export MAPBOX_API_KEY=... keplergl data1.geojson data2.shp data3.gdb cat data.

COVID-19衍生的资料集（JHU，NY Times，ECDC） 目录： ， 数据集： ， ， ， ， 关于 该存储库包含与COVID-19相关的各种数据集（JHU CSSE，NY Times，ECDC）： 数据文件位于文件夹中； 原始数据和中间数据文件可在文件夹中找到； 此外，还可以在以下位置获得一些基于派生数据集的可视化效果： 或在此存储库的文件夹内； 这些数据集都不是我收集的，但是我已经对其进行了重新处理，重新格式化和扩充，以便于操作。 使用者 （论文） ； （网站） ； （网站） ; （代码） ; （代码） ; （代码） ; （代码） ; 免责声明 就像现在互联网上的任何东西一样，我对任何事情都不承担任何责任。 :) 可视化 我已根据JHU CSSE数据集创建了6个国家/地区组，并为每个组绘制了所有可用指标： global 或确认病例超过5万的全球国家； global-major - 或 -世界各地的国家拥有超过40万确诊病例; global-medium 或确诊病例超过10万但少于40万的全球国家/地区； global-m

npmgraph.an 显示了npm包的依赖关系图。 屏幕截图 默认视图： 响应视图： 3D视图： 怎么做的？ + + =>=> 该网站完全托管在。 npm数据来自registry.npmjs.cf ，由实时收集。 对于CSS样式我使用和。 npm岩石 此应用程序的所有模块均由npm提供。 当地发展 git clone https://github.com/anvaka/npmgraph.an.git cd npmgraph.an npm i npm start 这应该启动本地开发服务器并提供npm可视化。 其他的项目 在这里，我将尝试列出可视化npm的其他项目。 https://npm.broofa.com/-使用直接非循环图布局算法绘制依赖图。 galaxy -npm软件包的3D银河模拟器。 如果您想在这里看到其他项目，请给我发送请求或提示。 执照

好看的大数据看板，直接可以用，html js

数据获取及可视化源码Jupiter版（东京奥运会奖牌榜为例），仅供学习