对问题的解进行可视化

tgzssir 2023-04-06 15:29:06

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不同的观众群体对数据的理解能力不同，如何设计出既能满足专业人士需求，又能被普通观众理解的可视化图表，是数据可视化设计者需要解决的问题。通过本文的介绍，我们探讨了破解数据可视化的难题的方法，包括选择合适的可视化工具、优化数据预处理、设计有效的可视化图表、增强交互性以及提升可视化效果。例如，D3.js 是一种基于 JavaScript 的可视化库，它提供了丰富的数据绑定和图形生成功能，适合有一定编程基础的用户进行复杂的数据可视化开发。除了选择合适的图表类型，设计有效的可视化图表还需要考虑图表的布局和设计。

文章目录一．准备工作二．思路1.整体思路2.爬虫思路三．效果展示1.数据库2.IP地址分类分析-饼图3.IP地址分布可视化-地图4.IP地址分布分析-饼图5.IP地址分布可视化-条形图6.IP地址运营商占比分析-饼图7.IP地址运营商占比可视化-条形图四．源代码1.get_ip_infos.py（IP地址信息爬虫）2.analysis_ip_infos.py（IP地址数据可视化分析）五．总结本次先使用Python撰写爬虫，将爬取的数据存入数据库最后使用pyecharts进行图表的绘制，可视化地展示5867

以下是一个完整的示例，展示如何训练一个简单的神经网络分类模型，并对其结果进行可视化，包括训练过程的损失和准确率曲线、混淆矩阵以及ROC曲线等。通过这些可视化图表，您可以更直观地了解模型的训练过程和分类性能，从而进行进一步的优化和调整。-**训练过程的损失和准确率曲线**:显示训练集和验证集的损失和准确率变化情况。-**混淆矩阵**:显示分类结果的混淆矩阵，包括正确分类的数量和错误分类的数量。-**ROC曲线**:显示ROC曲线和AUC分数，以评估模型的分类性能。-绘制训练过程中的损失和准确率曲线。

该文为本人记录阅读赵海英老师“可视化叙事技术：叙事式可视化综述”学习笔记。一、叙事式可视化 由于计算机技术和多媒体技术的进步以及非数据分析人员对可视化技术的需求, 使研究者开始考虑将可视化技术与故事的讲述融合, 追求表达更有效率且易于理解记忆的可视化技术, 并在讨论如何使 可视化得到类似讲故事效果的过程中提出了叙事式可视化的相关技术。尽管可视化研究的主要方向之一的信息可视化注...

后端开发，离不开数据库，管理数据库肯定会用到可视化界面，相信大家使用到的可视化工具也有很多，我这里推荐自己经常使用到的四款数据库可视化操作工具，主要是用于MySQL可视化，但不局限于MySQL。

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