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

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

针对现有社区发现算法存在社区质量不满足图可视化要求和算法效率低的问题, 提出一种改进的启发式社 区发现算法. 该算法基于模块度优化, 通过结合预先选取种子节点的方法, 抑制算法中大社区的过度合并, 同时及时 合并小的社区; 然后针对力导引布局算法存在社区结构不明显和布局效率低问题, 提出一种展示大规模社区结构的 社区布局算法, 通过引入社区引力促使同一社区中的节点聚拢, 优化了社区引力建模, 简化了布局算法步骤. 实验结 果表明, 文中算法能够清晰、高效地展示大规模社交网络数据.

解决python可视化模块中的GraphViz's executables not found！问题 双击运行graphviz-2.38 然后将GraphViz安装目录的bin目录放到环境变量的path路径中