8个常见的数据可视化错误以及如何避免它们
本文总结了8个数据可视化的典型错误，在日常工作中我们应该尽量避免，这样才可以制作出更好的可视化效果。
推荐6个开源可视化表单生成器
表单设计器和表单渲染器。表单设计器负责提供直观的可视化界面，让用户能够方便地搭建表单，并生成对应的JSON配置文件。表单渲染器则负责读取这些JSON配置，并将其转换成实际可用的表单界面。本人每篇文章都是一字一句码出来，希望对大家有所帮助，多提提意见。
【爬虫+数据清洗+可视化分析】用Python分析哔哩哔哩“狂飙”的评论数据
马哥原创：用python分析哔哩哔哩关于"狂飙"的上千条评论数据。一、爬虫requests 发送请求json 解析接口数据pandas 保存csv文件二、可视化分析IP属地分析-柱形图评论时间分析-折线图点赞数分布-直方图评论内容-情感分布饼图评论内容-词云图并分析得出一系列相应结论。
神经网络可视化新工具：TorchExplorer
TorchExplorer是一个交互式探索神经网络的可视化工具
数据分析和机器学习的11个高级可视化图表介绍
我们将介绍11个最重要和必须知道的图表，这些图表有助于揭示数据中的信息，使复杂数据更加可理解和有意义。
[ 可视化 ] 经典网络模型 —— Grad-CAM 详解与复现
[ 可视化 ] 经典网络模型 —— Grad-CAM 详解与复现1、Grad-CAM；2、Grad-CAM 详解；论文贡献；原理介绍；Grad-CAM 可视化流程；Grad-CAM 计算；Guided Grad-CAM；实例展示；评估 Grad-CAM 定位能力，Grad-CAM 图像分类、视觉解释
使用Cleanlab、PCA和Procrustes可视化ViT微调
在本文中，我们将介绍如何创建这样一个动画，主要包括:微调、创建嵌入、异常值检测、PCA、Procrustes、创建动画。
【大学生课程】《Python数据分析》课程大作业要求
《Python数据分析》课程大作业要求大作业要求评分标准一、评分规范基本要求1、按时上交纸质文档和电子文档… 10分2、数据分析方法及分析步骤…20分3、代码…50分3.1 算法描述正确（10分）3.2 算法分析（20分）3.3 代码截图（20分）4、个人总结…20分4.1 对数据分析的理解（10分
基于hadoop和echarts的教育大数据可视化系统 毕设完整的代码
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Quick Bi经验总结
Quick Bi可视化大屏数据分析大屏及各种可视化图表制作技巧
CAM, Grad-CAM, Grad-CAM++可视化CNN方式的代码实现和对比
理解CNN的方法主要有类激活图(Class Activation Maps, CAM)、梯度加权类激活图(Gradient Weighted Class Activation Mapping, Grad-CAM)和优化的 Grad-CAM（ Grad-CAM++）。
基于pyecharts的中医药知识图谱可视化
数据可视化是一种直观展示数据结果和变化情况的方法，可视化有助于知识发现与应用。Neo4j数据库对于知识图谱的展示形式过于单调。因此，本文基于pyecharts对当前处理的中药知识图谱数据进行分析与可视化。以利用图形传递和表达更清晰的中药知识图谱信息，发掘有潜在价值的内容。......
无极低码：100套大屏可视化源码，包含多个行业
随着互联网的发展，各项技术的不断成熟，数据可视化在新的时代，人们对数据的呈现方式开始有了新的要求。设备环境监测平台大数据。
永洪Bi经验总结
永洪一站式BI可视化分析平台
Python网易云音乐爬虫大数据分析可视化系统——大屏数据可视化开发之路
介绍现在比较流行的大数据数据可视化都是大屏，有钱的人会使用阿里云全家桶的DataV或者商业化的大屏解决方案，但是在国内还是小公司比较多，本人50年大数据开发经验，精通数据可视化，曾经处理过百万亿级别的数据，现在就让我带领大家做一个开源的大数据可视化系统吧，爬虫部分我们用python开发开发思路使用p
Apache Superset 开源商业智能大数据可视化
Elasticsearch是个开源分布式搜索引擎，它的特点有：分布式，零配置，自动发现，索引自动分片，索引副本机制，restful风格接口，多数据源，自动搜索负载等。Logstash是一个完全开源的工具，他可以对你的日志进行收集、分析，并将其存储供以后使用（如，搜索）。第一梯队：ClickHouse
Python使用pandas读取Excel文件多个WorkSheet的数据并绘制柱状图和热力图
问题描述：在当前文件夹中有一个存放同一门课程两个班级同学成绩的Excel文件“学生成绩.xlsx”，每个工作表中存放一个班级的成绩。编写程序，使用pandas读取其中的数据，然后绘制柱状图...
3.5.1 pandas基础
1.导入三方库import numpy as npimport pandas as pd查看库的版本pd.__version__'1.0.5'2.数据文件的导入和导出1)xlsx文件shuju_xlsx = pd.read_excel('table.xlsx')shuju_xlsx2 = pd.re
Python绘制时间序列数据的时序图、自相关图和偏自相关图
时序图、自相关图和偏相关图是判断时间序列数据是否平稳的重要依据。本文涉及的扩展库numpy、pandas、statsmodels一般可以使用pip进行在线安装，如果安装失败，可以到http...
ThingsBoard开源物联网平台智慧农业实例快速部署教程（Ubuntu、CentOS适用）
安全组策略需要在你的云实例控制台上自行配置，而防火墙因人而异，你的服务器用iptables或者firewalld均有不同的操作方式。我们没有经过消息队列等辅助高效缓存配件的安装，后续需要用到MQ、Kafka等可以再行安装，这里采用纯内存的策略。客户组里添加一个用户，激活方式可以选择激活链接或者邮箱链
