#viz-on-streaming-data 流数据的可视化 技术栈： 弹簧-XD Angular.js D3.js

诺贝尔奖获得者的形象化 于2016年秋季在UNIST举行的数据可视化课程诺贝尔奖获得者的最终项目。 跑步 为了在本地使用它，只需执行以下操作：在终端窗口中使用python -m SimpleHTTPServer 8080 。 然后，在浏览器中访问0.0.0.0:8080。 演示版

NC州立大学图书馆的数据与可视化教学材料 关于 该存储库包含在NC州立大学图书馆开发的材料，可用于教学支持。 这些材料仅供任何想了解特定数据和可视化主题或进行数据和可视化指导的人员参考。 已经做出努力来制作在面对面的指导课之外有用的材料。 储存库组织 该存储库中的每个文件夹都包含指导活动，计算笔记本（例如Jupyter Notebook）和/或NC State University Libraries指导课程中使用的数据集。 联系信息 提交问题或创建请求请求以建议对材料进行更新或更改。 您可以找到有关指令支持的更多信息，并通过图书馆的“与数据和可视化服务部门联系。

使用Python可视化气候变化数据 使用xarray和cartopy Python库生成气候变化数据（GISTEMP v4）的图表和动画。

Tennis1-data-viz 澳大利亚网球公开赛数据可视化-数据探索和静态可视化设计该任务旨在设计静态可视化，以传达所提供的10年职业网球澳大利亚公开赛决赛比赛数据的故事。 R用于通过某些库（ggplot2，ggimage，ggrepel）处理，分析和可视化数据。 我还应用了D3.js，并在图表中添加了一些交互功能

环法自行车赛数据集的分析和可视化

脑网络可视化 脑网络可视化工具（python） 运行 example/render_inputs.sh 以获得最小示例 ================ 自述文件： 命令行选项/标志： -n N：N 是 Node csv 文件的路径 -n 是必需参数 -e E：E 是 Edge csv 文件的路径 -a A：A 是邻接矩阵 csv 文件的路径 应该使用 -e 或 -a 选项。 -l L: L 是波瓣 csv 文件的路径 如果您想手动指定波瓣的范围，请使用 -s S：S 是一个数字，它指定只有权重在整个边权重范围前 s % 的边将被渲染 -t T：T 是一个数字，指定将渲染 t% 的边。 这些边将是那些具有最高权重的边。 如果相同权重的候选者之间存在平局，则会不确定地打破 -s 或 -t，或者两者都不能使用，但不能同时使用。 -o O：O 是输出文件的路径 可选（默认为 fmri-

dpos.space Steem、Golos、Viz 和 Hive 区块链服务。 功能和系统要求： 编程语言 - PHP 7.0 及更高版本； 使用的库： php-graphene-node-client: 并被它使用。 parsedown： : （用于备份和配置文件）。 其余的是我的 PHP 和 JS 代码。 使用 Jquery 和 Ajax。 在菜单中的主菜单上选择区块链。 安装： 将文件夹复制到站点的根目录 如果没有，请从 htaccess 中删除与 https 相关的代码： #Редирект на https RewriteCond %{HTTP:X-Forwarded-Proto} !https RewriteRule (.*) https://%{HTTP_HOST}/$1 [L,R=301] 转到网址。 结构 区块链 区块链文件夹。 它有 golos、v

vtk7.1.1和opencv3.4.1-viz库文件（已编译好并测试完成，可以直接用）。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。

脑电图数据自述 格罗斯伯格教授 克隆回购。 运行python -m SimpleHTTPServer 打开 导航到 3 个不同的可视化。 仅适用于 MATT 和 RAJ 如何从 .eeg 文件中读取数据： 第一次，你需要一个 virtualenv。 要创建它，请转到所需的目录，然后键入： virtualenv venv 这将为您创建一个工作区。 安装后，每次要激活它时，导航到 venv 所在的venv ，然后键入： source venv/bin/activate 激活后就可以开始工作了。 为项目创建一个目录，并初始化 git： git init 完成后，您需要执行以下操作： git remote add origin git@github.com:waleedasif322/Brain-EEG-data-Viz.git 从 GitHub 拉取最新代码。 现在