G6:AntV 的图可视化与图分析】的更多相关文章

导读 G6 是 AntV 旗下的一款专业级图可视化引擎,它在高定制能力的基础上,提供简单.易用的接口以及一系列设计优雅的图可视化解决方案,是阿里经济体图可视化与图分析的基础设施.今年 AntV 11.22 品牌日,我们带来了新的 G6 3.2.0 版本.该版本着重改进了开发体验,增加了许多新元素和组件,并提供了更为高级的布局算法. 与此同时,我们发布一款基于 G6 引擎封装的.开箱即用的图可视化工具——Graphin,你只要对它进行简单配置,就可以迅速搭建起一个功能强大.样式美观的图可视化分析应…
  依存句法分析的效果虽然没有像分词.NER的效果来的好,但也有其使用价值,在日常的工作中,我们免不了要和其打交道.笔者这几天一直在想如何分析依存句法分析的结果,一个重要的方面便是其可视化和它的图分析.   我们使用的NLP工具为jieba和LTP,其中jieba用于分词,LTP用于词性标注和句法分析,需要事件下载pos.model和parser.model文件.   本文使用的示例句子为: 2018年7月26日,华为创始人任正非向5G极化码(Polar码)之父埃尔达尔教授举行颁奖仪式,表彰其对…
本文首发于“生信补给站”微信公众号,https://mp.weixin.qq.com/s/2W1W-8JKTM4S4nml3VF51w 更多关于R语言,ggplot2绘图,生信分析的内容,敬请关注小号,给您干货. Meta分析的结果使用森林图进行可视化展示很常见,其实COX生存分析也能用森林图展示. 之前分享过绘制KM曲线R|生存分析(1),诺莫图展示COX结果Nomogram(诺莫图) | Logistic.Cox生存分析结果可视化,本文将简单的介绍如何使用R-survminer包绘制Cox生…
接到一个任务,将攻击转移矩阵进行可视化,生成攻击转移概率图,便尝试用python实现一下. 查阅资料,看大家都在用networkx和matplotlib进行可视化,便边学边做,记录一下学习笔记. 任务:将手里了多个攻击过程,如图1所示,生成为攻击转移模型,如图2所示 图1: 图2: 由于直接画图节点过多,于是对节点进行了映射. 过程 首先读取文件并以列表的形式表示: f1 = open(path,'r') list_lines = [] while True: line = f1.readlin…
导言: 在CV很多方向所谓改进模型,改进网络,都是在按照人的主观思想在改进,常常在说CNN的本质是提取特征,但并不知道它提取了什么特征,哪些区域对于识别真正起作用,也不知道网络是根据什么得出了分类结果. 如在上次解读的一篇论文<Feature Pyramid Transformer>(简称FPT)中,作者提出背景信息对于识别目标有重要作用,因为电脑肯定是在桌上,而不是水里,大街上,背景中的键盘鼠标的存在也能辅助区分电脑与电视机,因此作者提出要使用特征金字塔融合背景信息.从人的主观判断来看,这点…
​  目录 散点图 折线图 柱状图 水平柱状图 水平堆叠图 水平百分比柱状图 盒须图 饼状图 雷达图 Qt散点图.折线图.柱状图.盒须图.饼状图.雷达图开发实例. 在开发过程中我们会使用多各种各样的图,讲数据进行可视化.我们可以使用以上几种图来表达我们的数据.Qt提供了一些可视化图的库Qchart,我们可以利用他开发自己想要图表. ​编辑 散点图 散点图,顾名思义就是由一些散乱的点组成的图表,这些点在哪个位置,是由其X值和Y值确定的.所以也叫做XY散点图. 作用一:可以展示数据的分布和聚合情况.…
Matlab 语谱图(时频图)绘制与分析 语谱图:先将语音信号作傅里叶变换,然后以横轴为时间,纵轴为频率,用颜色表示幅值即可绘制出语谱图.在一幅图中表示信号的频率.幅度随时间的变化,故也称"时频图". %matlab 2016a %需要先安装语音处理工具箱(matlab_voicebox) [Y,FS,WMODE,FIDX]=readwav('sound0_10','s',-1,-1); %Y为读到的双声道数据 %FS为采样频率 %这里的输入参数sound0_10为双声道数字0到10的…
折线图简介 折线图通常用来对两个连续变量的依存关系进行可视化,其中横轴很多时候是时间轴. 但横轴也不一定是连续型变量,可以是有序的离散型变量. 绘制基本折线图 本例选用如下测试数据集: 绘制方法是首先调用ggplot函数选定数据集,并在aes参数中指明横轴纵轴.然后调用条形图函数geom_line()便可绘制出基本折线图.R语言示例代码如下: # 基函数 ggplot(BOD, aes(x = Time, y = demand)) + # 折线图函数 geom_line()     运行结果:…
[精选]Jupyter Notebooks里的TensorFlow图可视化   https://mp.weixin.qq.com/s?src=11&timestamp=1503060682&ver=338&signature=YTDdYSFAzmLPPUwWx0Ivd5nuxWBwDjIKnUsw0CYdlOtHO3cLhErtdQpYE*H2HHKKBLGOvRQfYYhRbLm-STU9J0p7EGZ4CIF6STa6RMaK4ygq1x8pyxXOrs6519J8rNKo&a…
训练好的模型,想要输入中间层的特征图,有两种方式: 1. 通过model.get_layer的方式.创建新的模型,输出为你要的层的名字. 创建模型,debug状态可以看到模型中,base_model/layers,图中红框即为layer名字,根据你想输出的层填写.最后网络feed数据后,输出的就是中间层结果. 2. 通过建立Keras的函数. from keras import backend as K from keras.models import load_model from matpl…