NVD3 是一个旨在建立可复用的图表和组件的 d3.js 项目——它提供了同样强大的功能,但更容易使用。它可以让你处理复杂的数据集来创建更高级的可视化。
应该是显卡驱动太新了,不支持。 添加链接描述 最后安装472.12版本就可以了 安装NVIDIA显卡驱动的方法如下: 下载驱动程序后,双击运行下载的驱动程序文件。 如果系统提示需要管理员权限,请选择"是"。 在弹出的安装程序窗口中,选择"自定义"安装选项。 在自定义安装选项中,选择需要安装的组件。建议选择所有组件以确保驱动程序的完整性。 点击"下一步",进入安装选项页面,选择"执行清除安装",这将
修复点在xAxis property的tickValues函数上面: tickValues:function(data, p){ var MAX_LIMIT = 5; if(data && data[0] && data[0].values && data[0].values.length > 0){
Python 中有很多库可以用来可视化数据,比如 Pandas、Matplotlib、Seaborn 等。 Matplotlib import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np %matplotlib inline t = np.arange(0., 5., 0.2) plt.plot(t, t, "r--", t, t**2, "bs", t
NVD3.js是一个基于D3.js的开源图表JavasScript 类库,它可生成具有交互性的图表,定制性也非常高。它可用于绘制线性图、柱状图、饼图等多种常见的图表类型。它的使用方法也非常简单,如果你正好用过 D3.js,上手是相当容易的。
表格是一种组织和可视化数据的强大方式。然而,无论数据如何组织,数字的大型表格可能难以解释。 有时解释图片比数字容易得多。 在本章中,我们将开发一些数据分析的基本图形方法。 我们的数据源是互联网电影数据库(IMDB),这是一个在线数据库,包含电影,电视节目,和视频游戏等信息。Box Office Mojo 网站提供了许多 IMDB 数据摘要,我们已经采用了其中一些。 我们也使用了 The Numbe
要创建可视化视图: 点击左侧导航栏的 Visualize 。 点击 Create new visualization 按钮或 + 按钮。 选择视图类型: 基础图形 Line, Area and Bar charts 在X/Y图中比较两个不同的序列。 Heat maps 使用矩阵的渐变单元格. Pie chart 显示每个来源的占比。 数据 Data table 显示一个组合聚合的原始数据。 Met
主要内容:可视化检测系统可视化测试用于通过定义数据来检查软件故障发生的情况,开发人员可以快速识别故障原因,并清楚地表达信息,以便任何其他开发人员可以利用这些信息。 可视化测试旨在显示实际问题,而不仅仅是描述它,显着增加理解和清晰度,以便快速解决问题。 可视化意味着我们可以看到的。因此,可视化测试需要整个过程的视频录制。它捕获视频格式系统测试时发生的所有事情。测试仪将图片网络摄像头中的图片和来自麦克风的音频评论作为输入值。
TensorFlow包含一个可视化工具 - TensorBoard。它用于分析数据流图,也用于理解机器学习模型。TensorBoard的重要功能包括有关垂直对齐中任何图形的参数和详细信息的不同类型统计信息的视图。 深度神经网络包括有36,000个节点。TensorBoard有助于在高级块中折叠这些节点并突出显示相同的结构。这允许更好地分析关注计算图的主要部分的图。TensorBoard可视化非常具