Visual Studio 2013现在我们有个小工具可以实现JSON可视化,这样给我们调试JSON提供了便利. JSON这种数据格式已经比较流行,在WEB前端随处可见. 在你需要安装VS2013 Update 2 CTP,点击连接可以下载.       如下图是在Quick Watch对话框下提示: 例如从Watch窗口选择JSON Visualizer:   查询JSON可视化效果,呈树型展开:   是不是很简单呀.如果你熟悉VS,那么对您来说这些操作并不陌生. 题外话,我们还可

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

继上篇<可视化工具solo show>罗列出一些主要基于Java开发的软件.插件之后,又仔细揣摩了下哪些可以为我所用. 一番端详之后,准备挑出其中Processing和Prefuse两位大将出来一展雄威! (备注:上次和此次“solo show”都未提及gephi,并不是说它不入流,不上档次,恰恰它是一款高大上.优秀的可视化工具,只是这两篇都是在笔者继初探gephi源码绊脚后对一些工具的探讨对比,所以没有将其入列.) 1.Processing: Processing 的最初目标是开发图形的 s

WHY数学图形可视化工具 软件下载地址:http://files.cnblogs.com/WhyEngine/WhyMathGraph.zip 源码下载地址: http://pan.baidu.com/s/1jG9QKq6 软件的开发语言是C++,开发环境是VS2008,渲染使用的是D3D9 QQ交流群: 367752815 该软件是之前发布的WHY数学表达式的3D可视化最新版本 该软件用于将数学表达式以图形的形式显示出来.软件中定义一套简单易学的脚本语言,用于描述数学表达式.使用时需要先要将数

Linux上文本处理工具虽不少,像cut,tr,join,split,paste,sort,uniq,sed,awk这些经典工具让人眼花缭乱,而且都太老了,使用方法都不太人性化,尤其awk,语法简直反人类:所以perl,python,ruby等脚本语言相当热火,我倾向用python,但处理一些简单任务python写的还是比较麻烦,无法一行命令解决,直到我发现了它-Pyp! Pyp(Pyed piper)–一个python写的类似sed,awk的文本处理工具,简单优雅而强大~ 安装: ubuntu

Matplotlib是Python中最常用的可视化工具之一,可以非常方便地创建海量类型的2D图表和一些基本的3D图表.本文主要介绍了在学习Matplotlib时面临的一些挑战,为什么要使用Matplotlib,并推荐了一个学习使用Matplotlib的步骤. 简介 对于新手来说,进入Python可视化领域有时可能会令人感到沮丧.Python有很多不同的可视化工具,选择一个正确的工具有时是一种挑战. 例如,即使两年过去了,这篇<Overview of Python Visualization To

文本可视化[二]--<今生今世>人物关系可视化python实现 在文本可视化[一]--<今生今世>词云生成与小说分析一文中,我使用了jieba分词和wordcloud实现了,文本关键词的提取并生成词云,同时也尝试直接提取人名关键词来绘制.这次我们换一种方式--通过分析人物之间的关系,而不是人物在文本集中的频率来绘制一张复杂网络图,如下所示.数据经过可视化后还是非常有趣的.下面就讲讲人物关系网图的实过程. 用到的工具 jieba jieba分词,最好用的开源中文分词工具.他最主要的两

Linux的文本处理工具浅谈 awk   老大 [功能说明] 用于文本处理的语言(取行,过滤),支持正则 NR代表行数,$n取某一列,$NF最后一列 NR==20,NR==30 从20行到30行 FS竖着切,列的分隔符 RS横着切,行的分隔符 [语法格式] awk [–F] [“[分隔符]”] [’{print$1,$NF}’] [目标文件] awk 'BEGIN{FS="[列分隔符]+";RS="[行分隔符]+";print "-GEGIN-"

1. 数据分析基本流程 作为非专业的数据分析人员,在平时的工作中也会遇到一些任务:需要对大量进行分析,然后得出结果,解决问题. 所以了解基本的数据分析流程,数据分析手段对于提高工作效率还是非常有帮助的. 首先都是存在一个要解决的问题,主要问题和预期分析目标,简单来讲就是对问题进行定义. 然后才是开始收集数据.数据清洗.数据建模.数据展现.优化和重复,最后是报告撰写. 1. 明确分析目的和思路:在进行数据分析之前,首先考虑的应该是"为什么要展开数据分析?我要解决什么问题?从哪些角度分析数据才系统?

英文出处:Chris Moffitt. Matplotlib是Python中最常用的可视化工具之一,可以非常方便地创建海量类型的2D图表和一些基本的3D图表.本文主要介绍了在学习Matplotlib时面临的一些挑战,为什么要使用Matplotlib,并推荐了一个学习使用Matplotlib的步骤. 简介 对于新手来说,进入Python可视化领域有时可能会令人感到沮丧.Python有很多不同的可视化工具,选择一个正确的工具有时是一种挑战. 例如,即使两年过去了,这篇<Overview of Pyt

使用教程,参考: https://github.com/facebookresearch/visdom https://www.pytorchtutorial.com/using-visdom-for-visualization-in-pytorch/ https://www.pytorchtutorial.com/pytorch-visdom/ ⚠️中间发现visdom安装的版本过低,导致发生了一些问题,后面更改了版本为最新版本0.1.8.8,所以可能会发现截图有些不同,但是功能不会有太多影响

create table dep( id int primary key auto_increment, name varchar(16), work varchar(16) ); create table emp( id int primary key auto_increment, name varchar(16), salary float, dep_id int ); insert into dep values(1, '市场部', '销售'), (2, '教学部', '授课'), (3

grep [option] pattern file Linux系统中grep命令是一种强大的文本搜索工具,它能使用正则表达式搜索文本,并把匹配的行打印出来.grep全称是Global Regular Expression Print,表示全局正则表达式版本,它的使用权限是所有用户. grep在一个或多个文件中搜索字符串模板.如果模板包括空格,则必须被引用,模板后的所有字符串被看作文件名.搜索的结果被送到标准输出,不影响原文件内容. grep可用于shell脚本,因为grep通过返回一个状态值来

昨日内容回顾 外键的变种三种关系: 多对一: 左表的多 对右表一 成立 左边的一 对右表多 不成立 foreign key(从表的id) refreences 主表的(id) 多对多 建立第三张表(foreign key) 一对一 foreign key+unique 单表查询: (1) where group by: 分组,通过某个字段 select age,count(1) from user group by age having avg(age)>25; having order by

https://blog.csdn.net/qq_34739497/article/details/80508262 Yellowbrick 是一套名为「Visualizers」的视觉诊断工具,它扩展了 Scikit-Learn API 以允许我们监督模型的选择过程.简而言之,Yellowbrick 将 Scikit-Learn 与 Matplotlib 结合在一起,并以传统 Scikit-Learn 的方式对模型进行可视化. 可视化器 可视化器(Visualizers)是一种从数据中学习的估计

2018-12-04 14:05:49 Visdom是Facebook专门为PyTorch开发的一款可视化工具,其开源于2017年3月.Visdom十分轻量级,但却支持非常丰富的功能,能胜任大多数的科学运算可视化任务.其可视化界面如图所示. Visdom可以创造.组织和共享多种数据的可视化,包括数值.图像.文本,甚至是视频,其支持PyTorch.Torch及Numpy.用户可通过编程组织可视化空间,或通过用户接口为生动数据打造仪表板,检查实验结果或调试代码. Visdom中有两个重要概念: en

Edge Animate for mac是Adobe最新出品的制作HTML5动画的可视化工具,简单的可以理解为HTML5版本的Flash Pro.在之后的文章中,我会逐一的介绍这款新的HTML5动画神器.这篇文章先说一说如何把Edge Animate制作的HTML5动画作品嵌入到Wordpress中. Adobe Edge Animate的目的是帮助专业设计师制作网页动画乃至简单游戏.目前该工具的重点放在动画引擎上,将增加更多HTML5功能,比如Canvas.HTML5音频/视频标签等.支持An

ROS数据可视化工具Rviz和三维物理引擎机器人仿真工具V-rep Morse Gazebo Webots USARSimRos等概述 Rviz Rviz是ROS数据可视化工具,可以将类似字符串文本等枯燥的数据以二维或三维等非常形象的可视化方式进行显示,如下:   除此之外,也是重要的人机交互界面,如下以一个六足机器人为例: 单足(初始--调整):           数值结果如下: --- header: seq: 9034 stamp: secs: 1487127789 nsecs: 815

前几天发现一个可视化工具Dash,当看到它的交互式效果后突然就觉得眼前一亮.早就想写出来分享给大家,今天利用睡前一点时间发出来,希望能给有需要的朋友带来一点帮助或者多一个参考. Dash介绍 在Python语言环境里,有不少可视化解决方案,以前的公众号文章曾经介绍过几个.这些工具很适合利用静态数据来展示图形效果,如果要在数据基础之上增加交互功能,就需要额外增加不少代码.要么实现起来比较复杂,要么很难实现实时交互. 有了Dash以后,这个问题就好解决了. Dash是利用Flask.plotly.j

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一.多表查询 准备工作:创建两张表,部门表(department).员工表(employee),代码和表格如下: # 创建表 create table department( id int, name ) ); create table employee( id int primary key auto_increment, name ), gender enum('male','female') not null default 'male', age int, dep_id int ); #