graph-visualization相关内容
我正在尝试使用GraphViz可视化双重链接列表。 示例: digraph List { rankdir=LR; node [shape=record]; 0 [label="{ | 2 | 1 | }"]; 1 [label="{ | 1 | A |
..
我已经用刻度配置分配了 Y 轴的最小值和最大值.但我不希望这些最小值最大值显示在图表中.我需要在两端隐藏这些值 记号:{回调:函数(值){returnparseFloat(value.toFixed(2))},分钟:y1_min,最大值:y1_max,字体颜色:“#000000",字体大小:12 }, 解决方案 为了隐藏特定的刻度(在你的情况下是第一个和最后一个刻度),你必须使用 缩放
..
大家好, 我正在与情节合作. 我需要画一条曲线并填充它下面的区域.可能会出现一些 NaN,在这种情况下不填充区域非常重要. 请注意,在我的情况下 0 和 NaN 是不同的,因此将 NaN 设置为 0 是解决我的情况不适合的区域问题的解决方案. 我尝试了以下代码: 导入 plotly.graph_objs从 plotly.offline 导入情节p = go.Scatter
..
我非常接近能够生成一个看起来并不可怕的家谱,但我遇到了以下问题. //文件:tree.dot有向图{边缘 [dir=none];节点 [fillcolor="black",fixedsize=true,shape=box,样式=“圆形,填充",宽度= 2.0];样条=正交;//GEN -01{等级=相同;等级目录=LR;“祖父"[常规=0];m0002 [label="",shape=diamo
..
我是 UW 的一名 CS 研究学生,我的团队正在尝试实时可视化放入 neo4j 图形数据库的特定网络流量. 我已经阅读了许多不同的工具,例如 gephi、cytoscape、rickshaw(基于 D3.js)、其他一些工具和 D3.js. 到目前为止,我们一直在使用 D3.js,但希望获得社区的意见.因为neo4j我们不能用cytoscape,感觉D3.js在快速实时环境下处理半大数
..
我正在编写一个程序来绘制距离矩阵的图形.它工作正常.现在我希望某个节点和某个边缘具有我选择的特定颜色.我该怎么做? 该程序使用 Python 编写并使用 Networkx 和 Graphviz 将 networkx 导入为 nx将 numpy 导入为 np进口泡菜来自随机导入 randintp_file = open('泡菜/距离')Dist = pickle.load(p_file)p_
..
我有以下 JavaScript 代码,它使用 D3.js 库来绘制一棵树(它遵循标准结构可以在各种在线教程中找到): var json = {"name": "A",“孩子们": [{“名称":“B"}]};var tree = d3.layout.tree().size([200, 200]);var 节点 = tree.nodes(json);var vis = d3.select("#ch
..
我想绘制一个节点的圆形图,其中某些节点之间有链接.以下是社交网络图表中的一些示例: (来源:wrightresult.com) (来源:twit88.com) 如何使用 MATLAB 完成此操作?是否可以不安装单独的软件包? 解决方案 这是您可以随心所欲的一种方法.首先,在你感兴趣的圆上生成点 clear;theta=linspace(0,2*pi,31);theta=
..
网络可视化在实践中在科学中变得普遍.但随着网络规模的扩大,常见的可视化变得越来越没用.节点/顶点和链接/边实在是太多了.通常,可视化工作最终会产生“毛球". 已经提出了一些新方法来克服这个问题,例如: 边缘捆绑: http://vis.stanford.edu/papers/divided-edge-bundling 或 https://gephi.org/tag/edge-bun
..
我想问一下是否有一种简单的方法来可视化基于 Functional API 构建的 Keras 模型? 现在,对我来说,在高级别的顺序模型上调试的最佳方法是: model = Sequential()模型.添加(......打印(模型.摘要())SVG(model_to_dot(model).create(prog='dot', format='svg')) 然而,如果我们构建一个更复杂的
..
可视化 TensorFlow 图的官方方法是使用 TensorBoard,但有时我只想在使用 Jupyter 时快速查看图. 是否有快速解决方案,理想情况下基于 TensorFlow 工具或标准 SciPy 包(如 matplotlib),但如有必要基于 3rd 方库? 解决方案 TensorFlow 2.0 现在通过魔法命令支持TensorBoardinJupyter%tensor
..
我使用此代码创建了一个交互式绘图 (2d),并且可以正常工作. 将 numpy 导入为 np导入 matplotlib.pyplot 作为 plt从 matplotlib.widgets 导入滑块、按钮、单选按钮图, ax = plt.subplots()plt.subplots_adjust(左=0.25,底部=0.25)t = np.arange(0.0, 1.0, 0.001)0 = 5f
..
我正在使用顶点是具有特定坐标的大脑区域节点的网络. 我需要在 3D 环境中可视化这些网络,以提高对结果的理解. 到目前为止,我已经尝试在 R 中使用 igraph library 的 rglplot 绘制它们,但结果实际上并不是那么好.目前我正在使用每对轴(XY、XZ、YZ)上的投影来绘制它们. 另外我也试过gephi之类的几个工具,但是好像不支持3D. 是否有一些工具或软
..
我需要通过捕获 ANLR 点生成器生成的控制台输出来可视化我从 ANTLR 解析器获取并写入 .dot 文件的树. MyDOTTreeGenerator generator = new MyDOTTreeGenerator();PrintStream old = System.out;尝试 {System.setOut(new PrintStream(new FileOutputStream(
..
我使用此代码创建了一个交互式绘图 (2d),并且可以正常工作. 将 numpy 导入为 np导入 matplotlib.pyplot 作为 plt从 matplotlib.widgets 导入滑块、按钮、单选按钮图, ax = plt.subplots()plt.subplots_adjust(左=0.25,底部=0.25)t = np.arange(0.0, 1.0, 0.001)0 = 5f
..
在绘制网络时,如果节点的标签也可以避开网络边缘,那就太好了.例如.在下面的示例中,可以将所有标签移到网络之外.我已经尝试了几个软件包,但到目前为止还没有找到一种黑客方法来做到这一点.有办法吗?下面的例子: 库(ggraph)图书馆(tidygraph)reprex
..
纯真之歌简介...... 所以,基本上我想将 XML 文档简化为其最基本的结构.通过这种方式,我可以弄清楚如何使用 XSLT
..
根据 Mr.Andy Pavlo link [第 18 页] 问题是,我的结果包含交叉边.这是不可接受的.我找到了一些解决方案,类似的问题 link 但我无法将它们实现到这个算法中(我将不得不改变解决方案的整个方法).另外,Andy Pavlo 先生的算法应该可以解决这个问题.当我们查看其算法的结果时,这里没有交叉边.我究竟做错了什么?我错过了什么吗?提前致谢. Mr.Pavlo 算法
..
我有一个包含许多组件的图表,我想对其进行可视化.作为一个特殊的特征,巨型组件中节点的节点点将随着它们的特征向量中心性而缩放.所有其他节点的大小相同. 我使用以下脚本: 将 networkx 导入为 nx将 pylab 导入为 py导入 matplotlib.pyplot 作为 pltH = nx.read_gexf(input_file)打印 nx.info(H)#名称:#Type:图表#
..
我有一个 .csv 文件,其中只有两列,日期和时间: 04-02-15,11:1504-03-15,09:3504-04-15,09:1004-05-15,18:0504-06-15,10:3004-07-15,09:20 我需要使用matplotlib绘制这些数据(最好是在面积图中,还没有到此为止).我需要 y 轴是时间,x 轴是日期.我在时间/日期的某些用法方面遇到了麻烦,希望有人可以看
..