数据可视化

今天带来一篇承诺虾神的R语言可视化博客。关于voronoi treemap的可视化。 1 任务布置过程 感谢虾神，刀爷和魄爷实名出镜。 事实上这是刀爷看到澎湃美数课发的一篇推送文章其中一张图产生的疑问，感兴趣的可以点击 原文 。 刀爷问的是如何实现上图的可视化，这就是任务布置的由来。 2 voronoi treemap简介 事实上这个可视化方式我曾经在我博客的 资源整理系列 介绍过，分别是该系列的第二十篇和第二十一篇，因此我很迅速找到了可以实现的开源代码库，链接在下面。 R package: voronoiTreemap d3-voronoi-treemap 这个可视化方式英文为voronoi treemap。事实上是voronoi图与矩形树图两种可视化方式的结合。GIS的同学比较熟悉voronoi图，这个图就是泰森多边形。矩形树图即为下图的形式，可以说是一种复合可视化。 3 voronoi treemap的R语言可视化实现 我博客里介绍的实现方式有两种，但是这两种方式事实上都是基于d3这个javascript可视化大杀器做的。一个直接用javascript编程实现，另一个则是有人封装成了R包可以直接调用。由于我比较熟悉R语言，所以这里就以R语言实现可视化进行介绍。当然除此之外github上也有不少其他方式实现的，感兴趣的同学可以直接在github上搜索voronoi

数据可视化（ Data Visualization ）起源于18世纪，William Playfair 在他出版的书籍《 The Commercial and Political Atlas 》中第一次使用了柱形图和折线图。 当时是为了表示国家的进出口量，在今天依旧这么使用。19世纪初，他出版了《 Statistical Breviary 》一书。里面第一次使用了饼状图。这三种都是至今最经常使用的最著名的可视化图形。19世纪中叶。数据可视化主要被用于军事用途，用来表示军队死亡原因、军队的分布图等。进入20世纪，数据可视化有了飞跃性的发展。1990年。在人机界面学会上，作为信息可视化原型的技术被发表。1995年。IEEE Information Visualization 正式创立，信息可视化作为独立的学科被正式确立[1]。随着2012年世界进入大数据时代。数据可视化作为大量数据的呈现方式，成为当前重要的课题。 1. 数据可视化是什么 The main goal of data visualization is its ability to visualize data, communicating information clearly and effectively. 数据可视化的目的，是要对数据进行可视化处理，以使得可以 明白地 、 有效地 传递信息。 --- Vitaly

“地图是人类文化的杰作，它融科学、艺术于一体，作为描述、研究人类生存环境的一种信息载体是人类生产与生活中不可缺少的一种工具。”这是陈述彭院士为《中国地图学年鉴》作序的开场语。Taylor也曾指出“当涉及应用人脑来识别空间联系中的模式与相互关系时，地图学的认知方法是唯一的过程”。地图存在于我们生活的方方面面，应用广泛且己经产生了巨大的社会效应和经济效益，其重要性不言而喻。地图是地图可视化的结果，地图可视化作为现代地图学的核心一直是 三维GIS （ztmapinfo.com） 的研究热点。地图可视化将电子设备的视觉传输能力和人类的视觉思维能力协同起来，将复杂多样的空间信息转化为图形图像并进行交互处理，为人们直观地观察地理现象及分析和探索地理规律提供了有力的工具。随着计算机技术和图形硬件的发展，利用计算机技术来辅助制作电子地图逐渐成为主流趋势。上世纪80年代科学计算可视化己被提出并迅速发展，其理论和方法对空间信息的表达和分析产生了重要影响。国际地图制图协会于1995年成立了一个地图可视化委员会，并与计算机图形学会开始了“Carto-Project”，研究项目，该项目使图形学技术有效地应用在地理学及地图学领域，为空间信息可视化提供了良好的技术支撑。 随着云计算、物联网、基于位置的服务等技术的飞速发展，使得数据的种类和存储规模以前所未有的速度增长。数据的规模化效应给地图可视化带来了极大的挑战

# 加载数据 import pandas as pd df = pd.read_excel(r"D:\我的文档\数据源\采购商品出库综合查询 - Python.xlsx",header = 2) df # 计算出结果 df1 = df.groupby(["部门"])["总销售额"].sum() df1 # 输出数据到excel表中 df1.to_excel(excel_writer = r"C:\Users\滕玉龙\Desktop\汇总.xls") 打开刚才生产的Excel表，将“总销售额”那列的数据复制粘贴为文本型数值到word文档中，并且如图操作，全部替换： 接着把得到的数值复制粘贴到以下代码对应的位置中： from pyecharts.charts import Bar bar = Bar() bar.add_xaxis(["水产","水果","猪肉","综合","蔬菜"]) bar.add_yaxis("总销售额",[42141784.18,36190264.86,154450463.8,156259246.6,107234970.6]) # render 会生成本地 html 文件，默认会在当前目录生成 render .html 文件 # 也可以传入路径参数，如bar.render("mycharts.html") bar.render() # render

可视化反投射：坍塌尺寸的概率恢复：ICCV9论文解读 Visual Deprojection: Probabilistic Recovery of Collapsed Dimensions 论文链接： http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2019/papers/Balakrishnan_Visual_Deprojection_Probabilistic_Recovery_of_Collapsed_Dimensions_ICCV_2019_paper.pdf 摘要 我们介绍视觉投射：恢复沿维度折叠的图像或视频的任务。投影出现在各种情况下，例如长曝光摄影，动态场景被及时折叠以产生运动模糊图像，以及角部相机，其中场景中反射的光由于边缘遮挡器而沿空间维度折叠以产生 1D视频。反投影是不适定的——通常对于给定的输入有许多合理的解决方案。我们首先提出了一个捕捉任务模糊性的概率模型。然后，我们提出了一种以卷积神经网络为函数逼近器的变分推理策略。在测试时从推理网络中采样，从与给定输入投影一致的原始信号分布中产生可能的候选信号。我们在多个数据集上对该方法进行了评估。我们首先证明了该方法可以从空间投影中恢复人体步态视频和人脸图像，然后证明该方法可以从通过时间投影获得的剧烈运动模糊图像中恢复运动数字视频。 1. Introduction

3 月，跳不动了？>>> t在这篇文章中，我们将介绍7个顶级的数据驱动的区块链可视化工具，涵盖区块链节点/区块/交易/运营人/市场行情等各方面的数据可视化，相信你会喜欢！ 区块链开发教程链接： 以太坊 | 比特币 | EOS | Tendermint | Hyperledger Fabric | Omni/USDT | Ripple 1、CoinDesk Data - 数字加密货币多维可视化对比 第一个区块链可视化工具相当传统并且可能你也很熟悉， CoinDesk Data 是著名的数字货币新闻网站CoinDesk设计的。 CoinDesk Data可以从价格、成交量、交易、社交影响力、开发者以及性能等多个维度来比较各种主流的区块链数字加密货币。雷达图是我们最喜欢的一个特性，你可以轻松地选择几种加密货币从多个维度进行对比： 2、Map of Coins - 数字加密货币关系的可视化 Map of Coins 项目看起来在2017年就停止更新了，但是还是很值的看一下。利用Map of Coins可以找出不同的山寨币与其父级区块链货币的关系，目前可以探索BTC、BCN、NXT以及XRP从开始到2017年12月的关系树： 3、Bitnodes - 比特币区块链节点可视化地图 Bitnodes 是一个简单但是包含丰富数据的可视化地图，它聚焦于全球的比特币区块链节点信息的可访问性

透过现象看本质——聊一聊ELK 前言 ​ 本文将从日志分析引入ELK，带着疑问了解、熟知、实践、领会ELK的原理与魅力。 引入 ​ 想必做过专业运维的工程师都明白也非常清楚日志分析的重要性——发现问题的所在，解决问题的根源与基础。 ​ 一般来说，日志主要包括系统日志、应用程序日志和安全日志。系统运维和开发人员可以通过日志了解服务器软硬件信息、检查配置过程中的错误及错误发生的原因。通过分析日志可以了解服务器的负荷，性能安全性，从而及时采取措施避免发生意外状况。 ​ 通常情况下，日志被分散的储存在不同的设备上。如果你管理数十上百台服务器，你还在使用依次登录每台机器的传统方法查阅日志，即繁琐又效率低下。为此，我们可以使用集中化的日志管理，例如：开源的syslog，将所有服务器上的日志收集汇总。 ​ 然而，集中化管理日志后，日志的统计和检索又成为一件比较麻烦的事情，一般我们使用grep、awk和wc等Linux命令能实现检索和统计，但是对于更高要求的查询、排序和统计等，再加上庞大的机器数量，使用这样的方法依然难免有点力不从心。 ​ 因此，开源实时的日志分析ELK平台应运而生了。 什么是ELK？ ​ 笔者也不知道是为什么，一些朋友看到陌生的英文单词，尤其是缩写，就感觉这个玩意儿非常高bigger，甚至会不敢与接触它。其实这样的认识并不正确。就好比ELK，熟悉的人就不说了

为什么需要学七周 数据思维、业务知识、Excel、数据可视化、SQL、统计学、Python 数据分析师一门交叉领域学科，既可以使用Excel完成基础的数据报告，也可以用Python深入挖掘。真正决定上限的是能力， 而不是单纯的工具。 数据分析的结构层次： 1、底层数据的手机/产品端收集 用户行为-原始数据 2、数据业务化/产品需要什么样的数据？ 原始数据-加工数据 3、数据可视化/产品的表现如何？ 加工数据-可视化数据/信息 4、数据决策和执行/怎么让产品更好？ 可视化数据/信息-数据决策 5、数据模型/产品开始自动化和系统化地运营 数据决策-数据产品/应用 6、数据战略/指导未来 数据工具-数据体系/战略 学习方法： 业务思维80%+数据能力60%+工具技巧40% 阶段式学习+解决工作中的问题+温故知新+输出 来源： https://www.cnblogs.com/jennifer224/p/12572140.html

最近想整理一些数据可视化在模型特征选择，特征加工，模型选择方面的文章， 再就是nlp领域内的数据可视化。。。 因为想自己学快速的学习中医，所以对nlp非常感兴趣，准备多研究一下这个。 先立个帖子。。。 1、数据可视化的重要性 安斯库姆四重奏 (Anscombe's Quartet)。 建议大家搜一下这个，我上学时老师咋没给我讲这个案例呢？？？？？ 来源： https://www.cnblogs.com/SSSR/p/10924423.html

数据可视化和信息可视化都是可视化的一种方式，数据可视化将数据库中每一个数据项作为单个图元元素表示，大量的数据集构成数据图像，同时将数据的各个属性值以多维数据的形式表示，可以从不同的维度观察数据，从而对数据进行更深入的观察和分析。信息可视化，旨在把数据资料以视觉化的方式表现出。信息可视化是一种将数据与设计结合起来的图片，有利于个人或组织简短有效地向受众传播信息的数据表现形式。 我们常常迷失在数据中，纷繁复杂的数据让我们无所适从，我们通常看到的原始数据可能是这样的： 往往我们最初接触的原始数据是上面那样的，密密麻麻的文字，无从看起，难以理解和洞察数据中的价值。 科学研究表明人脑对视觉信息的处理要比书面信息块10倍。使用图表来总结复杂的数据，可以让人更易于了解，和对信息产生高度的兴趣度。 数据可视化的意义主要总结为： 1.快速理清内在逻辑，找到不足或矛盾之处； 2.少量必须要素传达大量信息； 3.将复杂关联性可视化； 4.善用右脑稳定记忆力； 所以为什么数据可视化分析如此重要。 NBI一站式数据可视化分析平台 NBI一站式大数据分析平台作为新一代自助式、探索式分析工具，在产品设计理念上始终从用户的角度出发，一直围绕简单、易用，强调交互分析为目的的新型产品。我们将数据分析的各环节（数据准备、自服务数据建模、探索式分析、权限管控）融入到系统当中，让企业有序的、安全的管理数据和分析数据