最近发现一个特别好用的python库，能够绘制精美的关系图，俗话说有好东西要学会分享，所以袁厨就肝了这篇文章，大家可以参考一下。
NetworkX是一款Python的软件包，用于创造、操作复杂网络，以及学习复杂网络的结构、动力学及其功能。 有了NetworkX你就可以用标准或者不标准的数据格式加载或者存储网络，它可以产生许多种类的随机网络或经典网络，也可以分析网络结构，建立网络模型，设计新的网络算法，绘制网络等等。 如果在此之前你还不太了解Python，戳这里——>
在这篇文章中，我们将使用现代的图机器学习技术在 Wikispeedia navigation paths路径数据集进行项目实践
例如在读取football数据时，其labels都是节点的英文名称，这样在处理图数据时不是很方便，往往报错，我们通常习惯处理节点的编号从1开始，可以建立label-id的反向索引，如果处理图数据时只需要编号id，可以将labels属性设置为id，如果之后还需要查询，可返回反向索引字典
Networkx是一套基于Python的多种网络构造库。因为之前没有学过Python，因此一点点上手，这一篇讲一讲如何在Windows环境下安装Python2.7和Networkx。
深度学习还没学完，怎么图深度学习又来了？别怕，这里有份系统教程，可以将0基础的你直接送到图深度学习。还会定期更新哦。
转载自：Python中文社区 ID:python-china 最近在了解到，在机器学习中，自然语言处理是较大的一个分支。存在许多挑战。例如： 如何分词，识别实体关系，实体间关系，关系网络展示等
在我们生活的世界中，每一个人以及每一个事物相互之间都存在着关系，有直接关系，也有间接关系，最终会形成一个无形的大的关系网。network模块是一个用python语言开发的图论和复杂网络建模工具，模块内置了常用的图与复杂网络分析算法。
Matplotlib 是 Python 的一个绘图库，可以绘制出高质量的折线图、散点图、柱状图、条形图等等。它也是许多其他可视化库的基础。
最近在了解到，在机器学习中，自然语言处理是较大的一个分支。存在许多挑战。例如： 如何分词，识别实体关系，实体间关系，关系网络展示等。
SMILES表达式是化学里面常用的用于标定元素之间关系的字符串，旨在用最简短的语句来完整的表达一个分子体系内所蕴含的基本信息，比如元素、连接性以及连接属性等。由于SMILES表达式的定义种类太多，需要完整介绍的可以阅读这篇博客或者是opensmiles的官方网站。这里我们简单介绍几种常见的情况：
上一期的推送，小F做了一些社交网络分析的前期工作。 传送门：Python数据可视化：平凡的世界 比如获取文本信息，人物信息。 最后生成一个人物出现频数词云图。 本次来完成剩下的工作。 实现《平凡的世界
原文链接：https://yetingyun.blog.csdn.net/article/details/107830112 创作不易，未经作者允许，禁止转载，更勿做其他用途，违者必究。
NetworkX 是一个用Python语言开发的图论与复杂网络建模工具，内置了常用的图与复杂网络分析算法，可以方便的进行复杂网络数据分析、仿真建模等工作。networkx支持创建简单无向图、有向图和多重图；内置许多标准的图论算法，节点可为任意数据；支持任意的边值维度，功能丰富。主要用于创造、操作复杂网络，以及学习复杂网络的结构、动力学及其功能。用于分析网络结构，建立网络模型，设计新的网络算法，绘制网络等等。
在上篇中，我们简单学习了图论的基本概念，图的表示和存储方式，同构图和异构图的分类，以及几个基础的图论算法。 在接下来的前置教程下篇中，我们将会学习图机器学习。
图神经网络（Graph Neural Network，GNN）是一类能够处理图结构数据的深度学习模型。与传统的神经网络不同，GNN可以直接处理图结构数据，例如社交网络、分子结构和知识图谱等。本文将详细介绍如何使用Python实现一个简单的GNN模型，并通过具体的代码示例来说明。
RAPIDS cuGraph库是一组图形分析，用于处理GPU数据帧中的数据 - 请参阅cuDF。 cuGraph旨在提供类似NetworkX的API，这对数据科学家来说很熟悉，因此他们现在可以更轻松地构建GPU加速的工作流程
Python代表了一种灵活的编码语言，以其易用性和清晰性而闻名。这提供了许多库和组件，用于简化不同的任务，包括创建图形和显示。NetworkX 代表了一个高效的 Python 工具包，用于构建、更改和研究复杂网络的排列、移动和操作。然而，Matplotlib是一个流行的工具包，用于在Python中创建静态，动画和交互式可视化。
PageRank 是谷歌公司起家的算法，在数据科学领域具有重要的地位和作用。PageRank 算法最初提出来用于利用网页之间的链接关系来对网页进行排序，从而优化搜索引擎的效果。如今，我们可以将 PageRank 算法用作网络中节点排序的一般算法。
将G = nx.Graph() 改为 G = nx.DiGraph()即进行有向图，表示不同的边
项目链接：https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/4990947?contributionType=1 文章篇幅有限，部分程序出图不一一展示
一个图G = （V, E）由一些点及点之间的连线（称为边）构成，V、E分别计G的点集合和边集合。在图的概念中，点的空间位置，边的区直长短都无关紧要，重要的是其中有几个点以及那些点之间有变相连。
Alpha Jet Atmospheric eXperiment Formaldehyde Data
作为一名科研人员，也许你经常会在不同类型的论文中看到各种令人称赞的算法框图或者神经网络框图，作为一名AI从业者，你经常需要在你的论文、Poster或者Slide中添加一些神经网络框图，作为新手的我也经常遇到这个问题，但是一直并没有找到一个好的工具，很多大佬们都说利用PPT或者Visio等就能绘制成功，我的想法是这样的，尽管很多工具都能完成同样的一项工作，但是它们的效果和效率肯定是不一样的，你用Visio需要2个小时的一张图或者利用另外的一个工具仅仅需要花费20分钟，这可能就是所谓的区别，如果你感觉你的时间很多，浪费一点无所谓，请高手们绕过这篇博文。我花费了一点时间在网上找了很多有用的工具，在这里总结汇总一下，朋友们各取所好！
ACEPOL 研究扫描偏振计（RSP）遥感数据（ACEPOL_AircraftRemoteSensing_RSP_Data）是在 ACEPOL 期间由 ER-2 上的研究扫描偏振计（RSP）收集的遥感测量数据。为了更好地了解气溶胶对气候和空气质量的影响，测量气溶胶的化学成分、粒度分布、高度剖面和光学特性至关重要。在遥感仪器方面，通过将强度和偏振的被动多角度、多光谱测量与高光谱分辨率激光雷达进行的主动测量相结合，可以获得最广泛的气溶胶属性集合。2017 年秋季，由美国国家航空航天局（NASA）和荷兰空间研究所（SRON）联合发起的 "偏振计和激光雷达气溶胶特征描述（ACEPOL）"活动从 NASA 的高空 ER-2 飞机上对美国上空的气溶胶和云层进行了测量。飞机上部署了六台仪器。其中四台是多角度偏振计：机载超角彩虹偏振计（AirHARP）、机载多角度光谱偏振成像仪（AirMSPI）、机载行星探测光谱仪（SPEX Airborne）和研究扫描偏振计（RSP）。另外两台仪器是激光雷达：高光谱分辨率激光雷达 2（HSRL-2）和云物理激光雷达（CPL）。ACEPOL 的运行基地设在美国宇航局位于加利福尼亚州帕姆代尔的阿姆斯特朗飞行研究中心，从而能够观测各种场景类型，包括城市、沙漠、森林、沿海海洋和农业区，以及晴朗、多云、污染和原始大气条件。ACEPOL 的主要目标是评估不同偏振计检索气溶胶和云层微物理和光学参数的能力，以及它们推算气溶胶层高度的能力（近紫外偏振测量法，O2 A 波段）。ACEPOL 还侧重于开发和评估结合主动（激光雷达）和被动（偏振计）仪器数据的气溶胶检索算法。ACEPOL 数据适用于算法开发和测试、仪器相互比较以及主动和被动仪器数据融合研究，是遥感界准备下一代星载 MAP 和激光雷达任务的宝贵资源。
Alpha Jet Atmopsheric eXperiment Meteorological Measurement System (MMS) Data
Active Cavity Radiometer Irradiance Monitor (ACRIM) II Total Solar Irradiance (TSI) aboard UARS in Native format
GIS数据有很多种分类方式，按照数据结构可分为矢量数据、栅格数据、DEM数据，还可以再细致的分为数据库格式、点云格式、3D格式，也可以按照各厂家和标准类别来分等等。
WMS是一个返回图片地图的服务，图片本身就是栅格数据的一种，而对于矢量数据则可以进行矢量栅格化；因此，WMS的数据源既可以是栅格数据，也可以是矢量数据。而WFS则不同，它是一个专门针对于矢量数据的服务，其返回的也是矢量要素本身。在Web环境中，图片是很容易进行可视化展示的，甚至图片本身就是GUI中一类很重要的元素。但矢量要素则不同，是不太容易可视化的。例如，如果要在前端的HTML5页面中展示获取的要素，就需要调用HTML5的Canvas元素来进行绘图，这其中涉及到繁复的操作不说，也很有可能会有性能问题。因此，WFS并不关心可视化问题，而是为返回GIS矢量数据而设计的，同时还支持矢量的查询、增加、删除以及修改等事务性操作。
用 Python 创建图形的方法有很多，但是哪种方法是最好的呢？当我们做可视化之前，要先明确一些关于图像目标的问题：你是想初步了解数据的分布情况？想展示时给人们留下深刻印象？也许你想给某人展示一个内在的形象，一个中庸的形象？
这里【瑜亮老师】给出了另外一个答案，与此同时，根据需求，构造数据，使用pandas也可以完成需求，代码如下：
64个字符： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZabcdefghijklmnopqrstuvwxyz0123456789+/
如果想从事数据挖掘或者机器学习的工作，掌握常用的机器学习算法是非常有必要的，常见的机器学习算法：
今天我们来聊聊 Networkx，这是一个用 Python 语言开发的图论与复杂网络建模工具。它内置了常用的图与复杂网络分析算法，可以方便的进行复杂网络数据分析、仿真建模等工作。
ACEPOL_MetNav_AircraftInSitu_Data是ACEPOL期间在ER-2上收集的现场气象和导航测量数据。为了更好地了解气溶胶对气候和空气质量的影响，测量气溶胶的化学成分、粒度分布、高度剖面和光学特性至关重要。就遥感仪器而言，通过将强度和偏振的被动多角度、多光谱测量与高光谱分辨率激光雷达进行的主动测量相结合，可以获得最广泛的气溶胶属性集合。2017年秋季，由美国国家航空航天局（NASA）和荷兰空间研究所（SRON）联合发起的 "偏振计和激光雷达气溶胶特征描述（ACEPOL）"活动从NASA高空ER-2飞机上对美国上空的气溶胶和云层进行了测量。飞机上部署了六台仪器。其中四台是多角度偏振仪：机载超角彩虹偏振仪（AirHARP）、机载多角度光谱偏振成像仪（AirMSPI）、机载行星探测光谱仪（SPEX Airborne）和研究扫描偏振仪（RSP）。另外两台仪器是激光雷达：高光谱分辨率激光雷达 2（HSRL-2）和云物理激光雷达（CPL）。ACEPOL 的运行基地设在美国宇航局位于加利福尼亚州帕姆代尔的阿姆斯特朗飞行研究中心，从而能够观测各种场景类型，包括城市、沙漠、森林、沿海海洋和农业区，以及晴朗、多云、污染和原始大气条件。ACEPOL 的主要目标是评估不同偏振计检索气溶胶和云层微物理和光学参数的能力，以及它们推算气溶胶层高度的能力（近紫外偏振测量法，O2 A 波段）。ACEPOL 还侧重于开发和评估气溶胶检索算法，将主动（激光雷达）和被动（偏振计）仪器的数据结合起来。ACEPOL 数据适用于算法开发和测试、仪器相互比较以及主动和被动仪器数据融合研究，这使其成为遥感界准备下一代星载 MAP 和激光雷达任务的宝贵资源。
前段时间 NebulaGraph 3.5.0 发布，@whitewum 吴老师建议我把前段时间 NebulaGraph 社区里开启的新项目 ng_ai 公开给大家。
项目链接：https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/4990947?contributionType=1 欢迎fork欢迎三连！文章篇幅有限，
导读：喜欢用 Python 做项目的小伙伴不免会遇到这种情况：做图表时，用哪种好看又实用的可视化工具包呢？之前文章里出现过漂亮的图表时，也总有读者在后台留言问该图表时用什么工具做的。下面，作者介绍了八种在 Python 中实现的可视化工具包，其中有些包还能用在其它语言中。快来试试你喜欢哪个？
即使是知识渊博的数据科学家也能提升他们的技术水平。当谈及到分析你编纂的数据时，有大量的工具可以帮助你更好的理解数据。我们与我们的数据科学指导者探讨了很久，最后总结出了一个包括5个数据科学工具的列表，同时这也是你在当今的社会形势下应该掌握的5个数据科学工具。 dedup dedup是一个Python库，使用机器学习快速的对结构化数据进行重复数据删除和实体解析。 数据科学家发现他们经常需要使用SELECT DISTINCT * FROM my_messy_dataset；不幸的是，现实世界中的数据集往往更加复杂
最近在进行数据逆向分析，无业务无界面无数据库的情况下，想通过对存储过程中关于输出输入表的分析快速了解业务的核心问题，然后再对核心业务进行逆向回溯。
在当今信息爆炸的时代，网络数据量呈指数级增长，了解和分析这些数据对于许多领域的决策制定至关重要。可视化是理解和解释大量数据的强大工具之一，而Python作为一种流行的编程语言，提供了丰富的库和工具来进行网络数据可视化。本文将介绍一些使用Python进行网络数据可视化的方法与技巧，并提供相应的代码实例。
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