-
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
-
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
-
在本章中，我们将在Convents的帮助下专注于数据可视化模型。需要以下步骤才能使用传统的神经网络获得完美的可视化图像。 第1步 导入必要的模块，这对于传统神经网络的可视化非常重要。 第2步 要通过训练和测试数据来停止潜在的随机性，请调用以下代码中给出的相应数据集 - 第3步 使用以下代码绘制必要的图像，以完美的方式定义训练和测试数据 - 输出显示如下 -