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剧情布拉泽 该库将众所周知的图表库到可以在Blazor项目中使用的Razor组件中。 该包装器的优点是，可使用图方式本身来生成类。 因此，您可以在生成器的帮助下自动更新到最新的plotly.js版本。 入门 先决条件 若要创建Blazor Server Apps，请安装带有ASP.NET和Web开发工作负载的最新版本的Visual Studio 2019。 对于Blazor WebAssembly，您至少需要Visual Studio 2019 16.6+。 另一种选择是使用Visual Studio代码。 单击了解更多信息。 正在安装 创建Blazor项目后，需要执行以下步骤： 安装最新的NuGet软件包 使用包管理器 Install-Package Plotly.Blazor 使用.NET CLI dotnet add package Plotly.Blazor 将以下行添加到blazor.webassembly.js下方或上方的index.html或_Host.cshtml中 信息：这些文件已包含在NuGet软件包中！ <!-- Import the plotly.js

Plotly_python_documentation.pdf Plotly_python_documentation官方文档

烧瓶图 使用Flask和Plotly的网页

今天来讲一下如何使用Python 的绘图工具Plotly来绘制甘特图的方法 甘特图大家应该了解熟悉，就是通过条形来显示项目的进度、时间安排等相关情况的。 我们今天来学习一下，如何使用ployly来绘制甘特图 绘制甘特图的函数为Plotly.figure_factoryz中create_gantt方法 通过参数事件Task，开始Start，结束Finish的时间的数据来绘制甘特图 import plotly as py import plotly.figure_factory as ff pyplt = py.offline.plot df = [dict(Task = 项目1, Sta

将硬件与 Plotly 的实时图形 API 连接的工作示例和用例。

Python交互式数据可视化简介 -使用Plotly / Dash-进行数据可视化和Web应用程序构建 该存储库是“ Python交互式数据可视化简介-使用Plotly / Dash和Web应用程序构建进行数据可视化-”一书的支持网站。 这本书的标签是#plotlydashbook。谢谢你。 这本书的大纲 我们将练习可以在Python网站上发布的交互式探索性（读者自由）可视化工具。它详细说明了Plotly（它便于进行数据分析），Dash（可以为应用程序创建用户界面）和Dash Cytoscape（在网络图中比较强大）。 目录第0章简介第一章情节速成第2章plotly.py简介第3章中的各种图形plotly.py 第4章plotly.py应用程序第5章Dash简介第6章破折号布局第7章Dash回调第8章标准破折号组件第9章其他Dash组件第10章Dash Cytoscape简介第11章Das

Analysis_of_Smart_meter_readings_in_London 概述： 该分析的目的是了解伦敦的能源消耗模式。 该数据集包含5566户伦敦家庭及其2011年11月至2014年2月之间的能源消耗。每半小时读取一次每个家庭的读数。 英国的家庭已被划分为CACI ACORN（居住区分类）类别，这是英国人口的地理人口细分。 有6个此类。 这6个类别中的每一个都进一步分为几组，共18个组。 有关ACORN组的更多信息，请参见。 英国的能源价格计划分为两类：动态使用时间和标准。 动态使用时间计划的设置方式是，提前通知每个家庭其电价将高于或低于正常价格的特定时间-高（67.20p / kWh），低（3.99p / kWh）或正常（11.76p / kWh）。 标准计划全天保持不变的固定费率（14.228p / kWh）。 该数据集用于了解不同ACORN组之间的能耗模式。 初步

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

歌曲歌词数据集 数据： ： 使用LSTM并使用Word2vec进行分析的阿姆歌词 RNN（带反馈的神经网络）在NLP和语言建模中非常有用 递归神经网络也可以用作生成模型。 这意味着，除了用于预测模型（进行预测）之外，他们还可以学习问题的序列，然后为问题域生成全新的合理序列。 这样的生成模型不仅对研究模型学习问题的能力有用，而且对问题域本身也有更多的了解。 参考： : 埃德·希兰（Ed Sheeran）歌词参考（N Gram） n-gram模型广泛用于统计自然语言处理中。 在语音识别中，使用n元语法分布对音素和音素序列进行建模。 为了解析，对单词建模，以使每个n-gram由n个单词组成。 n-gram模型经常受到批评，因为它们缺乏任何对远程依赖的明确表示。 这是因为对于n元语法模型，唯一的显式依赖性范围是（n − 1）个标记，并且由于自然语言包含许多无界依赖性的情况（例如w