可视化一路走来,体会很多:博客一路写来,收获颇丰:代码一路码来,思路越来越清晰.终究还是明白了一句古话:纸上得来终觉浅,绝知此事要躬行. 跌跌撞撞整合了个可视化小tool,零零碎碎结交了众多的志同道合之人,迷迷糊糊创建了我"可视化/Prefuse"的QQ群,详情可查看左侧的公告部分.此群旨在结实更多的可视化领域的同仁,也希望可以成为一个开源项目分享与阅读的平台.源于开源,开源为我们提供了助我们快速成长的养分,开源的每一行代码都是前辈们心血的结晶,开源是智慧的浓缩. 在博客园写博客也是如…

可视化一路走来,体会很多:博客一路写来,收获颇丰:代码一路码来,思路越来越清晰.终究还是明白了一句古话:纸上得来终觉浅,绝知此事要躬行. 跌跌撞撞整合了个可视化小tool,零零碎碎结交了众多的志同道合之人,迷迷糊糊创建了我"可视化/Prefuse"的QQ群,详情可查看左侧的公告部分.此群旨在结实更多的可视化领域的同仁,也希望可以成为一个开源项目分享与阅读的平台.源于开源,开源为我们提供了助我们快速成长的养分,开源的每一行代码都是前辈们心血的结晶,开源是智慧的浓缩. 在博客园写博客也是如…

伴随着前期的基础积累,翻过API,读过一些Demo,总觉得自己已经摸透了Prefuse,小打小闹似乎已经无法满足内心膨胀的自己.还记得儿时看的<武状元苏乞儿>中降龙十八掌最后一张居然是空白页,在千钧一发之际以为自己要嗝屁了,一阵东风让苏乞儿明白了,最后一章要做的原来是——整合.没错,今天我们就来好好谈谈整合! 看懂API不代表你会灵活运用某个类,会用一些类不代表能实现小功能,耍的了小功能不一定会做可视化工具整合,整合之道,奥妙无穷! 前篇回顾:上篇<漫谈可视化Prefuse(四)---被…

这个双12,别人都在抢红包.逛淘宝.上京东,我选择再续我的“漫谈可视化”系列(好了,不装了,其实是郎中羞涩...) 上篇<漫谈可视化Prefuse(三)---Prefuse API数据结构阅读有感>主要介绍了可视化工具Prefuse API中主要解读的是prefuse.data包中的主要接口,并利用<漫谈可视化Prefuse(一)---从SQL Server数据库读取数据>中例子,将参数配置模块剥离出来,实现界面传值,绘制图形. 本篇决定不再贴API,实在没啥意思,还占篇幅(但是不…

前篇回顾:上篇<漫谈可视化Prefuse(二)---一分钟学会Prefuse>主要通过一个Prefuse的具体实例了解了构建一个Prefuse application的具体步骤.一个Prefuse Application需要经过数据导入(文本数据.数据库)->Prefuse数据结构接收数据->注册各种效果的Actions->渲染Renderer->交互展现Display的流程. 摸清了Prefuse那些看似眼花缭乱的框架结构,剩下的就是抽丝剥茧,顺藤摸瓜,结合Manua…

前篇<漫谈可视化Prefuse(一)---从SQL Server数据库读取数据>主要介绍了prefuse如何连接数据库sql server并读取数据进行可视化展现. 回头想想还是应该好好捋一捋prefuse框架中各个主要接口的职责以及如何有序使用它们构建一个prefuse应用.首先看图: 从图中可以发现一个prefuse程序的编写需要经历以下步骤: 准备好原始数据(文件或是数据库数据): 通过prefuse.data.io以及prefuse.data.io.sql包将数据读入prefuse,实…

伴随着前期的基础积累,翻过API,读过一些Demo,总觉得自己已经摸透了Prefuse,小打小闹似乎已经无法满足内心膨胀的自己.还记得儿时看的<武状元苏乞儿>中降龙十八掌最后一张居然是空白页,在千钧一发之际以为自己要嗝屁了,一阵东风让苏乞儿明白了,最后一章要做的原来是——整合.没错,今天我们就来好好谈谈整合! 看懂API不代表你会灵活运用某个类,会用一些类不代表能实现小功能,耍的了小功能不一定会做可视化工具整合,整合之道,奥妙无穷! 前篇回顾:上篇<漫谈可视化Prefuse(四)---被…

上篇<可视化工具solo show-----Prefuse自带例子GraphView讲解>主要介绍了整个Prefuse工具集具有的一些特征.框架的运行流程,分析并展现了官方提供的例子GraphView.java. 这几天相继的看了prefuse.data.prefuse.data.expression等包的具体接口,大致了解了prefuse框架是如何完成外部数据与prefuse数据之间的映射关系转换:如何通过prefuse.data.expression包中的各个类完成对于逻辑表达式.字符串表…

第五章:高性能并行计算 一个反复被提及的反对使用Python进行高性能数值计算的言论是这种语言是动态解释型的,速度太慢.一种编译型低级语言,如C,能提供比它快几个数量级的运算速度.我们在第三章--使用IPython进行数值计算中已经引入了向量化这一概念表示了对这种观点的反对.NumPy 数组的运算速度甚至可以和C一样快,因为低速的Python循环可以使用快速的C循环替代.尽管有时会出现一些复杂的算法不能进行向量化或很难向量化,幸运的是我们还有其他的解决方案而不用丢弃所有的Python代码用C重写…

CountDownLatch      它被用来同步一个或多个任务,强制它们等待其他任务运行的一组操作完毕.      你能够向CountDownLatch对象设置一个初始计数值,不论什么在这个对象上调用await()的方法都将堵塞.直至这个计数值到达0.其他任务在结束其工作时.能够在该对象上调用countDown()来减小这个计数值. CountDownLatch被设计为仅仅触发一次,计数值不能被重置.假设你须要能够重置值的版本号.则能够使用CylicBarrier.      调用count…