可视化利器Visdom 最近在使用Pytorch炼丹,单纯地看命令行输出已经无法满足调试的需求,尝试了facebook开源的visdom,感觉非常优雅,支持numpy和torch 安装 $ pip install visdom 启动服务 默认端口为8097,可以根据需要加上-p选项修改端口 $ python -m visdom.server # 或者直接visdom命令也可以 有以下输出代表启动成功 Downloading scripts. It might take a while. It's…

大数据时代的图表可视化利器——highcharts,D3和百度的echarts https://blog.csdn.net/minidrupal/article/details/42153941     还记得阿里巴巴那个令人澎湃激情的双十一吗?还记得淘宝生动形象地把你的的消费历程一一地展示给你看吗?还记得那些酷炫拽的it报告图表吗?在这个大数据越来越盛行的年代,怎样去表达一些用户的关系,人物的关联,甚至是事情的发展,都让我们有更多的表达方式.其中最简单直接,形象明了的就是用图表说明问题了.  …

DataV接入ECharts图表库 可视化利器强强联手 摘要: 两个扛把子级产品的结合,而且文末有彩蛋. DataV 数据可视化是搭建每年天猫双十一作战大屏的幕后功臣,ECharts 是广受数据可视化从业者推崇的开源图表库.从今天开始,DataV 企业版接入了 ECharts 图表组件,当你使用 DataV 搭建可视化项目时,可以轻松地插入 ECharts,这意味着更丰富多样的图表效果,也让编程小白们可以通过图形界面而非代码配置 ECharts. DataV 首批接入的 ECharts 图表总共…

学可视化就跟学弹吉他一样,刚开始你会觉得自己弹出来的是噪音,也就有了在使用python可视化的时候,总说,我擦,为啥别人画的图那么溜: [python可视化系列]python数据可视化利器--pyecharts echarts官网 一.前言 echarts是什么?下面是来自官方的介绍: ECharts,缩写来自Enterprise Charts,商业级数据图表,Echarts 是百度开源的一个数据可视化纯Javascript(JS) 库.主要用于数据可视化,可以流畅的运行在PC和移动设备上,兼容…

visdom的github repo: https://github.com/facebookresearch/visdom 知乎一个教程:https://zhuanlan.zhihu.com/p/34692106 1.screen或者tmux,先开启visdom server 我比较习惯用screen,所以可以screen -S visdom_server,创建一个screen session,然后输入visdom 在本地浏览器输入ip地址加8097端口号,如128.21.32.54:8097…

日常的大数据使用都是在服务器命令行中进行的,可视化功能仅仅依靠各个组件自带的web界面来实现,不同组件对应不同的端口号,如:HDFS(50070),Yarn(8088),Hbase(16010)等等,而大数据的组件又有很多,为了解决某个问题,常常需要结合多个组件来使用,但是每个组件又有独立的web界面进行可视化,这时,如果有一个统一的web界面来管理并可以开发所有大数据的组件是非常方便的,而Hue正是这样的工具,它管理的大数据组件包括:HDFS.HBase.Hive.Pig.Sqoop.Spar…

hello,data! 在进入d3.js之前,我们先用一个小例子回顾一下将数据可视化的基本流程. 任务 用横向柱状图来直观显示以下数据: var data = [10,15,23,78,57,29,34,71]; 简单地思考一下,要完成这个任务有两个问题需要解决: 用什么可视元素来表现横向柱? 数据对应到可视元素的什么属性? 这个不算困难,我们使用HTML的DIV元素来实现,代码参见http://***/course/54fd40cfe564e50d50dcf284/:快速入门第一页 试着改变一…

python中用作数据可视化的工具有多种,其中matplotlib最为基础.故在工具选择上,图形美观之外,操作方便即上乘. 本文着重说明常见图表用基础版matplotlib和改良版pyecharts作图间的差异 一.maplotlib 基本用法如下: import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series, DataFrame import matplotlib.pyplot as plt import matplotli…

t-SNE – Laurens van der Maaten(感谢学术男神们的无私开源) User_guide.pdf(用户指南) 1. tsne 函数 mappedX = tsne(X, labels, no_dims, init_dims, perplexity) tsne 是无监督降维技术,labels 选项可选: X∈RN×D,N 个样本,每个样本由 D 维数据构成: no_dims 的默认值为 2:(压缩后的维度) tsne 函数实现,X∈RN×D⇒RN×no_dimes(mapped…

人工智能的黑盒: TensorBoard 的作用: 1.用TensorFlow保存图的信息到日志中 tfsummary.FileWriter("日志保存路径", sess.graph) 2.用TensorBoard 读取并展示日志 tensorboard --logdir=日志所在路径 summary(总结.概览) 用于导出关于模型的精简信息的方法 可以使用TensorBoard等工具访问这些信息 name_scope(命名空间) 很像一些编程语言(如C++)的namespace,包含…