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XtraFinder mac(Finder增强工具)中文

2、剪切和粘贴按Command + X剪切,按Command + P粘贴。自然切割和粘贴体验。3、复制队列无论您按下复印/剪切/粘贴快捷方式多少次而不等待以前的操作完成,都可以逐个复制和移动文件。...7、增强的外观漂亮的标签绘图像遗留的Finder。自定义颜色,也称为深色背景上的浅色文本。边栏中的彩***标。透明窗口。8、还有很多在列表视图中显示文件夹项目计数。在状态栏中显示所选项目的大小。...单击鼠标中键以在新窗口或新选项卡中打开文件夹。使用方法1、为 Finder 添加多标签在应用设置中勾选「标签页」,可以让你在一个 Finder 窗口中同时浏览多个文件夹,方便文档管理和浏览。...2、使用 Windows 快捷键管理文件在「特性」菜单栏中:勾选「剪切和粘贴」可实现使用 Command + X 剪切文件的功能;勾选「按退格键返回」,则可以在 Finder 中使用 Delete 键返回先前浏览位置...5、运行软件,在打开的“特性”设置栏中自定义勾选需要执行的功能操作,同时在其它功能栏也可以对特东的操作功能进行快捷键的记录设置操作

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NetworkX绘图,更上一层

公众号:尤而小屋 编辑:Peter 作者:Peter 大家好,我是Peter~ 本文给大家带来Networkx绘图的进阶方法,包含: 自定义图形边缘色、图形中心点、节点颜色、图形布局 绘制带有权重的图...as plt 自定义边缘色图Edge Colormap import matplotlib.pyplot as plt import networkx as nx G = nx.star_graph...在自我网络图中,一个节点代表自我,其他节点代表与自我有直接联系的人(也被称之为分身),边则表示这些联系。...自我网络图有助于了解个体在社会结构中的位置和作用,以及个体如何通过其社交网络影响和受到他人影响。...网络性能评估:通过随机几何图可以评估网络中节点的分布对网络性能的影响。 空间相关性:由于节点位置的随机性,随机几何图能够体现实际网络中的不确定性和空间相关性。

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    Python - 使用 Matplotlib 可视化在 NetworkX 中生成的图形

    然后,使用“networkx”库中的“Graph()”子例程创建一个空白的图形变量“G”。 为了定义图表的布局,通过“add_edge()”函数放置两条连接线。...方法 方法 1:使用节点标签和边缘权重可视化图形 方法 2:使用子图可视化大型图形 方法 1:使用节点标签和边缘权重可视化图形 例 import networkx as nx import matplotlib.pyplot...我们传入图形对象 G 和我们之前计算的位置位置。这可确保节点和标签显示在正确的位置。 为了可视化边缘,我们还使用 draw_networkx_edges() 函数绘制它们。...此外,我们还使用 draw_networkx_edge_labels() 函数包含边缘权重。此函数将边权重添加为相应边附近的标签。 最后,我们使用 plt.show() 显示图形图。...这些库为我们提供了创建和可视化图形的功能和工具。 接下来,我们使用 NetworkX 中的 path_graph() 函数创建一个名为 G 的图形对象。

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    社交网络分析(Social Network Analysis in Python)①

    每个网络包括: 节点:我们正在建立网络的个人。 上例中的演员。 边缘:节点之间的连接。 它表示网络节点之间的关系。 在我们的例子中,关系是演员们一起工作。...本教程中的代码是在Python = 3.5,NetworkX = 2.0版本上完成的。 对称网络 我们在上面创建的第一个演员网络是对称网络,因为“在电影中一起工作”的关系是对称关系。...让我们再次演绎演员,但这次我们为网络增加了重量,每个边缘都有一个重量,表示他们一起完成的电影数量。...degree 节点的度数定义节点具有的连接数。 NetworkX具有可用于确定网络中节点程度的功能度。...偏心率 节点A的偏心率被定义为A和所有其他节点之间的最大距离。 可以使用nx.eccentricity()函数找到它。

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    5大必知的图算法,附Python代码实现

    我们习惯于将行中的用户视为列。但现实世界的表现真的如此吗? 在互联世界中,用户不能被视为独立实体。他们之间具有一定的关系,在构建机器学习模型时,有时也希望包含这样的关系。...基于BFS / DFS的连通分量算法能够达成这一目的,接下来,我们将用 Networkx 实现这一算法。 代码 使用 Python 中的 Networkx 模块来创建和分析图数据库。...,只需使用边缘和顶点,我们就能在数据中找到不同的连通分量。...后来我才知道,没有铅笔和纸的设计的一个优点就是,你几乎被迫避免所有可避免的复杂性。最终,这个算法让我感到非常惊讶,而且也成为了我名声的基石之一。...具有较高介数中心性的节点被认为是信息的传递者,移除任意高介数中心性的节点将会撕裂网络,将完整的图打碎成几个互不连通的子图。 应用 中心性度量的指标可以作为机器学习模型的特征。

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    nvidia-rapids︱cuGraph(NetworkX-like)关系图模型

    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 官方文档: rapidsai/cugraph cuGraph API...这些原语会被用于将源和目标边缘列从Dask Dataframe转换为图形格式,并使PageRank能够跨越多个GPU进行缩放。 下图显示了新的多GPU PageRank算法的性能。...图1:cuGraph PageRank在不同数量的边缘和NVIDIA Tesla V 100上计算所用的时间 下图仅查看Bigdata数据集、5000万个顶点和19.8亿条边,并运行HiBench端到端测试...图2:5千万边缘端到端PageRank运行时刻,cuGraph PageRank vs Spark Graph(越低越好) ---- 2 简单的demo 参考:https://github.com/rapidsai

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    模板阴影理论概述

    将几何挤压到无穷远 如前所述,我们需要将轮廓边缘拉伸到无穷远,以避免图5所示的情况,其中有限的阴影体积挤压不能覆盖场景中的所有阴影接收器。...当将几何体挤出很大的距离或无穷大有助于避免有限阴影体积覆盖的问题时,它也产生另一个问题。想象一下地牢“第一人称射击”(FPS)游戏中的两名玩家,在相邻的房间漫游,被一块坚实的砖墙隔开。...由于远剪辑平面距离眼睛位置有一定距离,所以当阴影体积在远平面处被剪切时,深度失败技术几乎肯定会产生错误的结果。...图14中的红色箭头表示深度失败技术将产生误差的情况,因为阴影体积的背面已经在远平面处被剪切。...当活动时,深度夹紧将迫使所有超过远剪切平面的物体被绘制在具有最大深度值的远剪切平面处。这意味着我们可以将封闭的阴影体积投影到任意距离,而不用担心被远处的平面夹住,因为硬件将正确处理图形。

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    【教程】使用 Captum 解释 GNN 模型预测

    首先,我们计算输出相对于边缘权重的梯度 wei 。边缘权重最初对所有的边缘都是一。对于显著性方法,我们使用梯度的绝对值作为每个边缘的归属值。         ...其中x是输入,F(x)是GNN模型对输入x的输出。         对于综合梯度法,我们在当前输入和基线输入之间进行插值,其中所有边缘的权重为零,并累积每条边缘的梯度值。         ...其中xα与原始输入图相同,但所有边的权重被设置为α。综合梯度的完整表述比较复杂,但由于我们的初始边权重等于1,基线为0,所以可以简化为上述表述。你可以在这里阅读更多关于这个方法的信息。...为了更简单的可视化,我们使图形无定向,并合并每个边缘在两个方向上的解释。         众所周知,在许多情况下,NO2的子结构使分子具有诱变性,你可以通过模型的解释来验证这一点。         ...在这个数据集中,诱变分子的标签为0,我们只从这些分子中取样,但你可以改变代码,也可以看到其他类别的解释。         在这个可视化中,边缘的颜色和厚度代表了重要性。

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    理想的切屑是怎样形成的?

    图 1:切屑形成的简化模型 在加工过程中,去除的材料在剪切平面内经历塑性变形和剪切,并根据工件材料的特性以长切屑或短切屑的形式排出。加工过程的剪切区消耗了大量的能量。...对于加工不可压缩材料,剪切平面内材料的变形不会改变其体积。假设变形是简单的剪切,并将一堆材料层平行于剪切平面放置,切屑形成可以视为这些材料层的剪切过程。...材料特性和切屑形成 影响切屑形成的因素有很多,特别是工件材料的特性。金属切削过程涉及工件材料的塑性变形,然后进行剪切。弹性和塑性材料行为在此过程中起着决定性作用。...这些材料形成所谓的“内置边缘”切屑。 图 3:芯片形态和形状的分类。 切屑形态和形状的分类 切屑可分为非常长和非常短的类型,理想的切屑应避免任何极端情况。...理想的切屑形成,短螺旋型 低功耗要求 切削刃应力低 切削力小 更容易脱模 避免切屑过短 功率要求高 切削刃上的高应力 可能导致刀具或工件偏转和振动 避免长且带状的切屑 很难弹出 对操作员来说存在危险 可能会重新切削并损坏工件或刀具

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    精选:15款顶尖Python知识图谱(关系网络)绘制工具,数据分析的强力助手

    NetworkX NetworkX是一个用于处理网络的Python工具。许多人在Python中处理图数据时使用NetworkX。它也是许多图AI工具的基础。...GitHub: https://github.com/networkx/networkx Graph-tool Graph-tool是一个用于处理网络的Python包。...它可以让熟悉Pandas、NetworkX和NumPy等Python工具的人在notebook中显示网络数据,并通过简单的步骤更改其外观。...它可以很好地处理大量数据,并允许更改图的外观。 ipyssigma是JupyterLab的一个封装,它将Sigma.js与Python的NetworkX包结合在一起。可以web浏览器中查看网络结构。...网络是节点和/或边缘上有数据的图。 用c++编写的SNAP库是为快速工作和清晰的网络图而设计的。它处理有很多点和线的大网络,找出它们的形状,形成新的网络,并且可以在工作时改变一些东西。

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    高层建筑混凝土结构技术规程jgj3-2010-结构设计嵌固端如何确定?

    对规范嵌固端的理解   嵌固端包含两个层次的含义:1)计算嵌固端(计算模型的嵌固端或力学嵌固端,可理解为刚度嵌固端,简单理解被固定的位置);2)设计嵌固端(预期塑性铰出现的部位或者强度嵌固端)。...,为了在计算中得到明确的计算模型,规范认为地下室顶板构造满足一定的条件、地下一层相关范围构件剪切刚度与地上一层剪切刚度比大于2时,上部结构剪力可以可靠传递给地下室,地下室由于刚度大,且有土体约束,将产生较小的变形...是否能在地下室中间某楼层嵌固,规范并没有给出相关的计算条件,不能直接按照下层比上层剪切刚度比大于2去判定嵌固,还需要考虑下层为地下室这一容易被设计师所忽略的隐含重要信息,正如上部结构计算中不能认为某一层与上层刚度比大于...如果建模计算中地下室参与结构整体分析,不论地下室顶板是否达到嵌固要求与否,地上一层天然存在一个或强或弱的被嵌固效果。...实际设计中,无论选择地下室顶板还是结构最部位作为结构嵌固端,程序都通过相应的措施对梁、柱、墙及板配筋做了有针对性的加强,确保塑性铰尽可能出现在结构正负0,避免塑性铰向下延伸。

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    使用PyG进行图神经网络的节点分类、链路预测和异常检测

    像素的邻域由过滤器大小决定(下图中过滤器大小为3 x 3,蓝色过滤器中的8个灰色像素为邻域),过滤器中的加权像素值被聚合为单个值。...对于那些相关的节点,节点特征使用度矩阵的逆进行归一化,然后再聚合而不是简单的平均(原始论文公式8中提出) 这个卷积操作中需要注意的一点是,图卷积的数量决定了节点特征被聚合到每个节点的步数。...节点特征和边缘信息如下所示。节点特征是 1433 个词向量,表示每个出版物中的词不存在 (0) 或存在 (1)。边在邻接列表中表示。...每个节点都是七个类别中的一个,这将就是分类的目标标签 利用NetworkX库可以实现图数据的可视化。节点颜色代表不同的类。...训练过程中的这种随机化应该会使模型更健壮。 下图总结了如何对编码器和解码器执行边缘分割(每个阶段使用彩色边缘)。 我们现在可以用下面的代码来训练和评估模型。

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    用 NetworkX + Gephi + Nebula Graph 分析人物关系(上篇)

    以下为「社区发现算法 Girvan-Newman」解释: 网络图中,连接较为紧密的部分可以被看成一个社区。每个社区内部节点之间有较为紧密的连接,而在两个社区间连接则较为稀疏。...Girvan-Newman 算法的基本流程如下: (1)计算网络中所有边的边介数; (2)找到边介数最高的边并将它从网络中移除; (3)重复步骤 2,直到每个节点成为一个独立的社区为止,即网络中没有边存在...图中各个节点的重要性可以通过节点的中心性(Centrality)来衡量。在不同的网络中往往采用了不同的中心性定义来描述网络中节点的重要性。...,就以得到一张满意的可视化: 将布局设置为 Force Atlas, 斥力强度改为为 500.0, 勾选上 由尺寸调整 选项可以尽量避免节点重叠: Force Atlas 为力引导布局,力引导布局方法能够产生相当优美的网络布局...下一篇 本篇主要介绍如何使用 NetworkX,并通过 Gephi 做可视化展示。下一篇将介绍如何通过 NetworkX 访问图数据库 Nebula Graph 中的数据。 本文的代码可以访问5。

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    PageRank、最小生成树:ML开发者应该了解的五种图算法

    我们习惯于将用户属性以列的形式展示在行中。但现实世界的数据果真如此吗? 在互联世界中,用户不能被视为独立的实体。他们之间存在一定的关系,我们有时希望在构建机器学习模型时考虑到这些关系。...在关系数据库中,我们无法在不同的行(用户)之间利用这种关系,但在图数据库中,这样做非常简单。 在这篇文章中,我们将讨论一些数据科学家应该了解的非常重要的图算法,以及如何使用 Python 实现它们。...实施的可能性仅仅受到自身想象力的限制。(想象力越丰富,算法的应用越广泛。) 代码 我们将使用 Python 中的 Networkx 模块来创建和分析图。...事实上,它发表于 1959 年,现在来看它的可读性也非常高。它之所以如此美妙,其中一个原因就是我没用笔纸就设计了它。后来我才知道,没有笔纸设计的有点之一是你不得不避免所有可避免的复杂问题。...你可以在此处查看按介数中心性值确定大小的节点。他们可以被认为是信息传递者。打破任何具有高介数中心性的节点将会将图形分成许多部分。

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    HTML详解连载(7)

    自动智能识别) 设计面板(手动测量尺寸和颜色) 盒子模型-组成 作用 布局网页,摆放盒子和内容 盒子模型-重要组成部分 内容区域-width & height 内边距-padding(出现在内容和盒子边缘之间...dashed 虚线 dotted 点线 设置单方向边框线 属性名 border-方位名词(bd+方位名词首字母) 属性值 边框线粗细,线条样式 颜色(不区分顺序) 盒子模型-内边距 作用 设置内容与盒子边缘之间的距离...,上下margin会合并 现象 取两个margin中的较大值生效 外边距问题-塌陷问题 场景 父子级的标签,子级的添加上外边距会产生塌陷问题 现象 导致父级一起向下移动 解决方法 取消子集margin,...注意: X轴偏移量和Y轴偏移量必须书写 默认是外阴影,内阴影需要添加inset 标准流 也叫文档流,指的是标签在页面中默认的排布规则 举例 块元素独占一行,行内元素可以一行显示多个 浮动 作用 让块元素水平排列...属性名:float 属性值 关键字 含义 left 左对齐 right 右对齐 特点 顶对齐,具备行内块显示模式特点 浮动的盒子会脱标

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    NetworkX,网络结构图最强绘制工具·····

    Python-NetworkX包介绍 今天给大家介绍Python语言中绘制网络结构图的可视化拓展工具-NetworkX包。...NetworkX提供了丰富的数据结构和函数,使得用户能够轻松地构建、分析和可视化复杂网络。...安装 NetworkX 你可以使用 pip 命令来安装 NetworkX: pip install networkx 创建图结构 NetworkX 允许你创建不带权重或带权重的图,有向图或无向图。...包的用法和案例可参考:NetworkX包官网[1] 另:本人编写的《科研论文配图绘制指南-基于Python》一书也在修正和新增内容中,也会增加更多关于NetworkX包绘制科研图形的案例。...了解图表类型和用途: 了解不同类型的科研图表,例如折线图、柱状图、散点图等,以及它们在传达信息方面的优缺点。 注重细节和清晰性: 细节决定成败,确保图表的字体清晰、线条精细、标签明了,避免视觉混乱。

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    人群接触网络中的 SIR 疫情模拟

    然后使用 networkx 工具,在生成的随机网络和真实的网络数据上,实现网络中的 SIR 模型进行疫情模拟。 1 SIR 模型介绍 SIR 模型用于计算封闭人群中随着时间推移感染传染性疾病的人数。...BA 模型整体流程如下: 3.2 使用 Networkx 生成无标度网络 Python 中的 Networkx 包提供了方便的随机网络生成函数。...作为一个开放性的问题,留给大家自己去想吧。 上面的疫情模拟中展示了每一天不同人群的变化,那么在网络中每一天到底是哪些人感染了?我们可以通过 networkx 提供的网络可视化工具深入地分析。...注意,398 号节点处于网络中边缘的位置,在模拟过程中有可能尚未将疾病传播出去 397 号就恢复了健康,因此疾病不会在网络中继续传播。...为了探索在网络中SIR模型的传播。我们介绍了一个网络中的 SIR 模型,借助 networkx 工具,我们实现了该模型。

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    如何利用图卷积网络对图进行深度学习(下)

    Zachary空手道俱乐部 Zachary空手道俱乐部是一个常用的社交网络,其中的节点代表空手道俱乐部的成员,并边缘他们的相互关系。在空手道俱乐部学习时,管理者和教练发生了冲突,导致俱乐部一分为二。...我们实际上不会训练网络,只是随机初始化它,以生成我们在本文开头看到的特性表示。我们将使用networkx,它有一个容易获得的俱乐部的图形表示,并计算A_hat和D_hat矩阵。...这里我们只使用身份矩阵作为特征表示,即每个节点被表示为一个热编码的分类变量。...在这篇文章中,我对图卷积网络做了一个高级的介绍,并说明了GCN中每一层节点的特征表示是如何基于其邻域的集合的。...我们看到了如何使用numpy来构建这些网络,以及它们是多么强大:即使是随机初始化的GCNs也可以在Zachary的空手道俱乐部中社区分离。

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    神经网络可视化(二)——收集的一些常见的网络可视化方法

    对于人工智能研究者,那就太low了,人工智能都搞得定,还能被几幅图像给难住?本文带你一文看尽常用的一些神经网络可视化的开源项目。...1、ConvNetDraw 这个工具可能很多人都不知道,不过如果你知道神经网络的结构,而且你能很快的写出基本的代码,那么这款软件再方便不过啦,重要的是它的绘制结果是3D,比较好看,缺点是卷积层的颜色等比较固定...5、Python + Graphviz 针对节点较多的网络,不可避免需要投入大量尽量来写重复的脚本代码。...7、 NetworkX 一个可以用来绘制神经网络的python包,其相应的资源如下所示: 1、NetworkX文档-https://networkx.github.io/documentation/latest.../tutorial.html 2、NetworkX的github-https://github.com/networkx >>> options = { ...

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