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。
2016-03-1614:45:54 发表评论 676℃热度 学生党文档比较多，一到学期末，各种实训报告，论文等等，里面经常要画流程图，UML图，以前用office，wps里面的画图工具，虽然能画出来，但是比例，风格总不是那么好，歪歪扭扭的，所以网上找工具，于是得到这么一个神器。功能比较多，画流程图，UML图不在话下。 简单介绍： EDraw Max是一款功能强大的专业制作各种应用图形的设计软件，通过这款软件你可以轻松制作出流程图，组织结构图，业务流程，UML图，工作流程，程序结构，网络图，图表和图形，心
VOSviewer一直都是学术界文献可视化的神器，不过貌似很少看有人来DIY，随意画东西。 那笔者花了点时间测试了一下，发现【VOSviewer Online + networkX/python】可以极快的画出好看的网络关系图。
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。
之前的几期推文模仿了来自于论文 Core gut microbial communities are maintained by beneficial interactions and strain
这个工具可以非常方便的画出各种类型的图，是下面这位小哥哥开发的，来自于麻省理工学院弗兰克尔生物工程实验室, 该实验室开发可视化和机器学习工具用于分析生物数据。
上文Hilldiv: 便捷的计算及可视化Hill number提到了可以直接可视化qgraph。第一次见，此文简要介绍一下。
AI 科技评论按：本文作者言有三，个人公众号“有三AI”，原文地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/60146525。正文内容如下：
NN-SVG 可以非常方便的画出各种类型的图，其作者是下面这位小哥哥开发的，他来自于麻省理工学院弗兰克尔生物工程实验室, 该实验室开发可视化和机器学习工具用于分析生物数据。
比如拿某一组的样本与剩余其它组所有样本进行比较，这样的差异分析策略还是蛮流行的！我前面在生信技能树也写过教程：如果你的分组比较多，差异分析策略有哪些？
Echarts是百度开源的比较强大的绘图工具，但其是用Js来操控的，使用案例大全： https://echarts.apache.org/examples/zh/index.html#chart-type-custom 有人在此基础上进行二次开发，衍生出pycharts，本篇将记录一些pyecharts中的一些个人认为比较精彩的图表。 pyecharts中文文档：https://pyecharts.org/#/zh-cn/intro pyecharts案例大全：https://gallery.pyecharts.org/#/Bar/stack_bar_percent 下面的图表截取了左侧目录项，查阅时只需修改案例大全最后一段url。
比如这篇Published: 12 March 2019的文章：Identification of Key Long Non-Coding RNAs in the Pathology of Alzheimer’s Disease and their Functions Based on Genome-Wide Associations Study, Microarray, and RNA-seq Data 就采取了挖掘RNA-seq这样的测序数据的策略。
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。
这个工具可以非常方便的画出各种类型的图，是下面这位兄弟开发的，来自于麻省理工学院弗兰克尔生物工程实验室, 该实验室开发可视化和机器学习工具用于分析生物数据。
tensorflow，pytorch，mxnet每一个主流的深度学习框架都提供了相对应的可视化模板，那有没有一种方法更加具有通用性呢？我们会在论文中，相关文献中看到各种神经网络可视化的图形，有平面图形，三维立体图形，觉得很美观，你一定很好奇，这是不是使用绘图软件画的，还是只是用办公软件画的？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。
Python 的科学栈相当成熟，各种应用场景都有相关的模块，包括机器学习和数据分析。数据可视化是发现数据和展示结果的重要一环，只不过过去以来，相对于 R 这样的工具，发展还是落后一些。 幸运的是，过去几年出现了很多新的Python数据可视化库，弥补了一些这方面的差距。matplotlib 已经成为事实上的数据可视化方面最主要的库，此外还有很多其他库，例如vispy，bokeh， seaborn， pyga， folium 和 networkx，这些库有些是构建在 matplotlib 之上，还有些有其他一
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。
这是一篇总结文，说说优秀的深度学习从业者拥有的一些习惯，从看论文到写代码，从刷论坛到刷比赛。
生信技能树jimmy大神分享过芯片探针注释到基因名的3种方法： 1金标准当然是去基因芯片的厂商的官网直接去下载 2一种是直接用bioconductor的包 3一种是从NCBI里面下载文件来解析 我作
在当今数据驱动的世界里，数据的可视化变得越来越重要。特别是在网络分析领域，将复杂的关系网络转换为直观的图形表示，对于理解和传达信息至关重要。在众多的数据可视化工具中，Python的Pyvis库以其简单性和强大的功能脱颖而出。
不知道你有没有找过一些工具来画数据结构的图，我反正是找了不少。windows下的visio是挺强大的，不过在linux没法使用，当然你非要使用也可以安装wine；亿图也不错，支持画数据结构图，不过是收费的。然而前面这些都不是重点，重点是他们画图都是拖拽类型的，手残党实在把持不住。最后终于发现了一款程序员画图神器-graphviz。《什么是二叉查找树》文中的树图就是用该工具画的.
2015年度十大Plotly图形、图表以及可视化数据 文章整理出了2015年最优秀的十个Plotly图表，这些交互式的图表使用Plotly的web app和APIs制作而成 第十位. “2001-20
完整内容主要介绍使用TensorFlow开发的深度神经网络如何部署在NVIDIA Jetson上，并利用TensorRT加速到5倍。
虽然一直演示的表达芯片数据分析，这些芯片分析难点主要是在ID转换，因为不同公司设计的探针命名都不一样，在我4年前博客整理的芯片平台对应R包找：(16)芯片探针与基因的对应关系-生信菜鸟团博客2周年精选文章集
以前看过一篇提取《釜山行》剧本中人物，并用Gephi绘制关系图谱的文章，因此想用Gephi绘制下微博转发情况，借此来换个角度看看微博内容是怎么扩散的。其中爬取转发数据的思路可见于：《老树微博，三千诗与画》，大同小异，不再赘述。
不过，好在我有一千多学员，一百多个学徒，给他们安排的作业就是写这些简单软件操作指南，这样就弥补了我写不来太基础教程的弱点。
大家可以自定义自己需要的图形，上面已经提供了基本的元素，根据自己的需求去调整使用即可！
经常有小伙伴在问各类型拓扑图的问题，怎么设计，怎么配置，或者让群里的大佬帮忙看看，这图有没有啥问题的……
R语言能挖掘、整理数据，网络图可以呈现故事脉络，两者各显神通。深度君精选数据网站FiveThirtyEight的R语言应用心得，数据新闻网络图叙事的类型，还可参考《处理数据、制作可视化：数据记者利器推荐》。 1.了解五大优势，巧用R做数据新闻 FiveThirtyEight是专注于做民意调查分析、政经新闻和体育报道的数据新闻网站，由数据分析师Nate Silver 于2008年建立，属于娱乐与体育节目电视网 ESPN。其优秀作品包括Uber对纽约交通的影响探究， 恐怖事件发生频率分析等。他们做数据作品的利器
最近笔者在做文本挖掘项目时候，写了一些小算法，不过写的比较重，没有进行效率优化，针对大数据集不是特别好用，不过在小数据集、不在意性能的情况下还是可以用用的。
来源：深度学习与NLP 在过去的几个月里，我一直在收集AI相关知识，并整理成易于记忆的备忘录。在这期间，我也和我的朋友、同事分享这些备忘录，都反映不错，所以我决定把这些知识组织一下，并分享出来。包括神经网络结构、机器学习、神经网络图结构、Tensorflow基本概念、Pandas、Numpy、Python、Scikit - Learn、Scipy等核心知识。 1、神经网络结构整理 神经网络结构备忘录 2、神经网络图整理 神经网络图整备忘录 神经网络图整备忘录 神经网络图整备忘录 3、机器学习
论文、博客写好了，里面的图可怎么画？对于很多研究人员和开发者来说，内容的「可视化」是一个大问题。如果从头开始画，配色、空间布局都很伤脑筋，而且画丑了也拿不出手，要是有模板可以套就好了。
networkD3是基于D3JS的R包交互式绘图工具，用于转换R语言生成的图为交互式网页嵌套图。目前支持网络图，桑基图，树枝图 (后续相继推出)等。 关于网络图的绘制，我们之前有5篇文章，可点击查看。 Cytoscape教程1 Cytoscape之操作界面介绍 新出炉的Cytoscape视频教程 Cytoscape: MCODE增强包的网络模块化分析 一文学会网络分析——Co-occurrence网络图在R中的实现 也可以使用此文介绍的network3D绘制交互式网络图，输入数据与Cytoscape需要的数
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：
Keras是一个高层神经网络API，Keras由纯Python编写而成并基于Tensorflow、Theano以及CNTK后端。Keras为支持快速实验而生，能够把你的idea迅速转换为结果，如果你有如下需求，请选择Keras：
图结构：是研究数据元素之间的多对多的关系。在这种结构中，任意两个元素之间可能存在关系。即结点之间的关系可以是任意的，图中任意元素之间都可能相关。
知识图谱（关系网络）可以用简单的形状和线条显示复杂的系统，帮助我们理解数据之间的联系。我们今天将介绍15个很好用的免费工具，可以帮助我们绘制网络图。
画 UML 图的工具，大家比较熟悉的应该是 visio 吧，大家觉得 visio 怎么样？
真的很感谢随风的投稿，让我觉得不是一个人在战斗，也欢迎大家积极投稿。分享知识，分享快乐，分享正能量与幸福
我们在心理学网络论文中看到的一个问题是，作者有时会对其数据的可视化进行过度解释。这尤其涉及到图形的布局和节点的位置，例如：网络中的节点是否聚集在某些社区 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ）。
库简介：D3Blocks是一个基于d3 javascript (d3js)的图形库，通过只需少量的Python代码就能创建出视觉上吸引人且实用的图表！
COVID-19对航空网络的拓扑结构和属性都有很大的影响，其影响的结果表现在网络鲁棒性、连通性和活动性的下降，以及疫情区域的航空网络状态的变化（点击文末“阅读原文”了解更多）。
跑道图从功能上来说类似条形图，从样式上来说像环形图。与条形图的区别在于，它是弯曲的；与环形图的区别在于，跑道的数量是不固定的。例如以下人员对比，按照筛选环境，可能是三个人，也可能是五个人。
说实话，我觉得做个程序员挺好的。日常工作有很多，写代码、对需求、写方案等等，但我最爱画图：流程图、架构图、交互图、功能模块图、UML 类图、部署图、各种可视化图表等等五花八门。
最近全国巡讲的学员又问到了多个探针对应同一个基因取最大值类似的问题，我们的斯老师找到了我三年前的博客：多个探针对应一个基因，取平均值或者最大值 我看到里面的留言很有趣：
今天给大家分享一份关于数据分析、机器学习、深度学习、可视化的速查表，帮助你快速了解Python在数据科学领域的强大应用。
今天，我想分享一种不同的方法来描绘矩阵，它不仅用于数学，也用于物理、化学和机器学习。基本想法是：一个带有实数项的 m×n 矩阵 M 可以表示从 R^n→R^m 的线性映射。这样的映射可以被描绘成具有两条边的节点。一条边表示输入空间，另一条边表示输出空间。
如果我们给不同的边加上一个值，这个值称为边的“权重”或者“权”，这样的图就称为“加权图”。
钱学森给出了复杂网络的一个较严格的定义：具有自组织、自相似、吸引子、小世界、无标度中部分或全部性质的网络称为复杂网络。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
即时通信 IM
实时音视频
