WedX - журнал о программировании и компьютерных науках

Публикации по теме 'data-visualization'


Как создать диаграмму градиентной кисти с помощью D3.js
Резюме: Из этого туториала Вы узнаете, как добавить градиентную кисть к диаграмме с областями в D3.js. Мы добавим градиент к значениям SVG и применим градиент в качестве заливки к диаграмме с областями. Предпосылки Предварительные условия заключаются в том, что у вас есть некоторые базовые знания D3.js, в противном случае я бы порекомендовал проверить Scrimba для их бесплатного курса D3 с интерактивными видео: https://scrimba.com/g/gd3js Итак, начнем…. У нас есть наша базовая..

Партнер Plotly и NVIDIA по интеграции Dash и RAPIDS
Мы рады сообщить, что Plotly и NVIDIA объединились, чтобы предоставить возможности искусственного интеллекта (AI) и машинного обучения (ML) с ускорением на GPU для гораздо более широкой аудитории бизнес-пользователей. Интегрируя интерфейс Plotly Dash с серверной частью NVIDIA RAPIDS, мы предлагаем один из самых высокопроизводительных стеков AI и ML, доступных на сегодняшний день в Python. Все это с открытым исходным кодом и доступно в нескольких строках кода Python. Что касается..

Интеграция MermaidJS с React
Как разработчик, вы могли столкнуться с ситуациями, когда вам нужно создать диаграммы или блок-схемы для визуализации сложных структур данных или процессов. MermaidJS — популярная библиотека JavaScript, которая позволяет создавать красивые диаграммы и диаграммы с использованием простого синтаксиса, похожего на уценку. В этой статье мы рассмотрим, как интегрировать MermaidJS в ваш проект React с помощью пользовательского компонента. Это позволит вам создавать потрясающие..

Криминальные хроники: изучение закономерностей и тенденций в Сан-Франциско | Картик Маханкали
Введение Сан-Франциско, оживленный коммерческий и финансовый центр, столкнулся с серьезными проблемами из-за тревожного роста числа бездомных. С 2017 года к ним присоединилось почти 7000 человек, и проблемы с психическими заболеваниями и зависимостью способствовали эскалации преступной деятельности. Пандемия еще больше усугубила бедность и безработицу, что может повлиять на уровень преступности в городе. Современный сценарий преступления в Сан-Франциско — сложная и многогранная тема,..

Расширение Qlik Sense: встроенное средство выбора диапазона дат
Расширение Qlik Sense: встроенное средство выбора диапазона дат Если вы хотите иметь «Средство выбора диапазона дат» в своем отчете Qlik Sense, почти всегда рекомендуется использовать расширение qlik-date-picker , которое было добавлено в qlik-dashboard-bundle . Однако в определенных ситуациях это расширение не работает в соответствии с требованиями клиентов. Например, клиент хочет иметь Qlik Sense Mashup, в котором средство выбора диапазона дат является одним из основных фильтров..

Мультилинейная регрессия
Здравствуйте, сегодня мы поговорим о мультилинейной регрессии и увидим лучший способ реализации нашей модели. Следующие темы будут дополнением к статье: Введение в множественную линейную регрессию Реализация на Python Давайте начнем! 1. Введение в мультилинейную регрессию В линейной регрессии мы использовали только один предиктор и обнаружили его связь с нашей переменной ответа. что, если нам доступно более одного предиктора, как мы найдем связь между ними и ответом y ? Мы..

Изучите любые данные с помощью настраиваемого интерактивного веб-приложения: наука о данных со спортом
Узнайте, как создать интерактивное многоразовое веб-приложение для исследовательского анализа данных с помощью ведущих инструментов визуализации данных Plotly и Streamlit (включая данные и код) Большинство хороших проектов с данными начинаются с того, что аналитик что-то делает, чтобы почувствовать данные, с которыми он имеет дело. Они могут собрать блокнот Jupyter, чтобы просматривать сводки данных, первые несколько строк данных и диаграммы matplotlib. Некоторые могут просматривать..

Новые материалы

Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..

Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv) Автор : Бар Лайт Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..

Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята? В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..

Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение. В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..

Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm. Оглавление Глоссарий I. Новый пакет 1.1 советы по инициализации..

Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных. Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..

ИИ в аэрокосмической отрасли
Каждый полет – это шаг вперед к великой мечте. Чтобы это происходило в их собственном темпе, необходима команда астронавтов для погони за космосом и команда технического обслуживания..


Для любых предложений по сайту: [email protected]