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可视化最新娱乐体验_可视化是什么意思(2024年11月深度解析)

内容来源：好望角图库所属栏目：话题更新日期：2024-11-26

可视化

数据可视化误区解析，你中招了吗？最近看了很多同学的模拟论文，发现大家在数据可视化方面还存在一些误区。今天为大家澄清几个常见的误解❌ 1️⃣ 可视化是为了展现某个数据𐟓ˆ，选择最合适的图表形式来表现。 ❌ 不是为了画一个花里胡哨的图，再去挑选合适的数据。 2️⃣ 可视化中对图片信息的说明非常重要𐟒ᣀ‚ ❌ 图好看就行，能不能理解无所谓。 3️⃣ 数据可视化的目的是为了让对方清楚明白自己的分析结果𐟓Š。 ❌ 不是信息量越多越好。 ‼️ 请牢记可视化的三点基本原则𐟒ꊱ️⃣ 可视化的具体方法视我们要传递的信息𐟌ˆ而定。具体方法的类别请参考p3。 2️⃣ 可视化要具备自明性𐟌ž，既包含图本身，也包含图中注释。最基本的要求是，对于图中要表示的各种参数，都要明确标注。比如X轴代表什么，Y轴代表什么，单位是什么。也就是所谓的“图例”。 3️⃣ 合理选择一幅图中的信息容量和信息分辨率𐟗ƒ️。可视化的目的是快速给观众留下深刻印象，成功与否必须考虑人通常在短的时间之内的信息接受容限。如果一幅图包含太多的信息，并且其内在没有统一、连贯的关系，那这幅图在一般人看来就很难获取到其中的重点。只会给人留下，“哇，这好复杂”的印象。具体可视化的小技巧可参考我前面的笔记~ 如果还有不懂的，欢迎在评论区下方进行讨论交流。

近几天的可视化。。「俄乌局势新进展」「泽连斯基回应俄对乌试验新型中程导弹」

SHAP可视化：解锁模型新解 𐟔SHAP（Shapley Additive exPlanations）是一种强大的工具，它能帮助我们深入理解机器模型的输出，揭示每个特征对预测结果的具体影响。 𐟓ˆ无论是复杂的深度学习模型，还是简单的回归模型，SHAP都能提供详尽的解释。 𐟎褻Š天，我们将探讨SHAP分析的可视化方法及其可视化图表，这些图表不仅易于理解，而且提供了对模型内部工作的独特见解。 𐟓ŠSHAP库提供了多种可视化工具，使得Shapley值更容易被理解和解释。每张图都有其特定的解释方式、目的、优点和缺点。 𐟒᤻夸‹是一个具体的回归模型示例，帮助大家理解SHAP分析可视化的不同图表（除非特别说明，展示的是测试集的SHAP分析）。 𐟔𙦕𐦍妺：美国国家健康与营养调查（NHANES）数据，用于评估美国成人和儿童的健康与营养状况 𐟔𘧉𙥾变量：性别、体重指数（BMI）、年龄、过去一年中饮酒天数和一周内进行中度或剧烈运动的天数等特征 𐟔𙦕𐦍’分：70%数据作为训练集、30%数据作为测试集 𐟔𘦨ᥞ‹：XGBoost作为回归模型 𐟔𙥏﨧㩇Š性分析：在确认模型拟合良好之后，使用SHAP包计算了训练集和测试集的SHAP值具体的可视化图表包括： 𐟔𙦝᥽⥛𞊰Ÿ”𙨜‚群图 𐟔𙦕㧂𙥛𞊰Ÿ”𙧀‘布图 𐟔哈AP的可视化功能非常强大，建议大家尝试不同的图表类型，这将帮助我们从不同角度理解模型。

不会数据可视化？Medpeer来帮你！ 𐟒š你有没有过这样的经历？当你读一篇论文或者看一个PPT时，最先关注的是什么？我们作为视觉动物，通常都会先看实验结果和统计图表，因为它们能直观地展示全文的重点。 𐟒š无论是发表论文还是做组会汇报，图表都非常重要。一个美观的图表能让人一眼就明白研究重点，事半功倍。 𐟒㤸过，大家常用的统计绘图软件如SPSS，操作起来确实有点复杂，需要学习一堆按钮和设置，而且生成的统计图样式也比较单调，真的不太好看！ 𐟒š所以，今天我给大家推荐一个超级方便的数据可视化在线平台——Medpeer。在这个平台上，你无需编写代码，只需根据你的数据类型选择相应的图表，上传数据后，系统会自动生成图表。 ⚠️更棒的是，你还可以根据自己的需求进行图例、误差线等多样化的图表配置调整，随意更改配色。系统还提供多种格式和分辨率导出，再也不用担心图片模糊看不清了。导师见了肯定会夸你！ 𐟒š这么省时省力的好平台，大家还不赶紧用起来？快去试试吧！

模仿胖东来卖包子，月入20万不是梦！胖东来作为一个超市，为啥这么火？因为它做到了三点：标准化、可视化、细节化。这三招放到开早餐店上也一样适用。 𐟌Ÿ𐟌Ÿ𐟌Ÿ𐟌Ÿ𐟌Ÿ标准化𐟌Ÿ 胖东来所有的食品制作流程都是标准化的，无论是原材料的要求还是制作模式，都是高标准、高要求的。做早餐也需要标准化流程，只有流程标准化了，产品口味才能稳定。这样才能保证每一位顾客无论何时何地购买的餐品都是一样的好吃，而不是今天咸明天淡。保证了餐品的稳定，才能保证每一位老顾客都不流失。 𐟌Ÿ𐟌Ÿ𐟌Ÿ𐟌Ÿ𐟌Ÿ可视化𐟌Ÿ 胖东来被夸最多的就是可视化，无论什么都写得清清楚楚，让人放心。我们做早餐店也可以学习这一点。比如，我们店上的包子每天都是现包的，店铺的设计也是明档的，让顾客购买的时候都能看得见的干净、看得见的方向。 𐟌Ÿ𐟌Ÿ𐟌Ÿ𐟌Ÿ𐟌Ÿ细节化𐟌Ÿ 胖东来的服务细节做得好一直是被广而流传的，让每一位顾客都能感受到他们的真诚热情。而早餐店也是一样的，细节要做到位。比如，我们店有梯步的地方都会贴上“小心楼梯”；比如有顾客不小心弄撒饮品的时候，我们会主动免费更换一杯新的饮品；再比如老顾客我们基本都能记住他们的口味，每次来问一句“老样子吗？”，这样也拉近了彼此距离，让老顾客去其他地方吃早餐都不好意思。

小学生编程课：让孩子在玩中学编程 𐟚€ 少儿编程是什么？少儿编程教育是通过编程游戏、可视化图形编程等课程，培养学生的编程思维和创新能力的课程。根据先易后难的学习进程，少儿编程教学可以大致分为两类：一类是Scratch或仿Scratch的图形化编程教学，还有机器人编程，也就是搭建机器人。另一类是基于Python、C++等高级编程语言的计算机编程教学。 𐟧 孩子为什么要学少儿编程？强化孩子的逻辑思维能力培养孩子的专注力和细心度增加孩子的抽象思考能力提升孩子的国际沟通能力和竞争力 𐟓š 少儿编程到底学什么？ Scratch Scratch是一种图形化编程工具，不需要孩子认识英文单词，也不用写代码，只要用鼠标拖拽代码模块就能做出动画作品，类似搭积木一样，0基础的低龄宝宝也可以大胆学。培养能力：锻炼孩子逻辑思维和艺术审美。 Python Python是需要手写代码的语言，在人工智能领域很受欢迎，胜在简单生动，孩子学起来会更好上手一些。 C++ C++是在C语言基础上进化的，也是很多奥赛指定使用的唯一编程语言，严谨性和难度相对更高，但是拿到一些奖项、证书后，对孩子将来升学很有帮助。培养能力：能够更好的理解复杂高年级的数学和计算逻辑能力。机器人编程机器人编程主要搭建和编程，搭建为主编程为辅。通过思考设计、搭建、组装、编写程序、并通过编写好的程序运行机器人。是激发孩子学习、观察、思考、探究、动手合作等多方面兴趣的科学启蒙教育。 𐟤– 少儿编程课是一门知识学习与实践操作相结合的课程，孩子们在编写程序的过程中需要发挥自己的想象力，以及自主分析问题、解决问题的能力，这样有利于培养孩子遇事不依赖的好习惯。

可视化。。。。「俄乌局势新进展」

如何制作数据可视化？指南与技巧分享不知道大家是如何应对自己的小缺点的？比如我有拖延症，经常在截止日期前才发现自己还有很多事情没做完，这让我对自己能否完成重要任务感到怀疑。于是，我决定在每件事中都克服这个小缺点。如果我有拖延的习惯，我会提前开始做，在截止日期前留出多余的时间（我知道自己肯定会超时）。如果成功做到了，我会给自己一些小奖励。之前我推出了30天学习系列的Day1，大家的热情很高，希望我们都能坚持下去𐟥𐣀‚今天我要讲讲数据可视化的部分。数据可视化的关键是把数据直观、准确地展示出来。 1⃣️图表类型和特点折线图：展示数据变化趋势柱形图：方便对比不同分类饼图：显示总体和各个部分的比例关系漏斗图：展现各个环节的转化情况 2⃣️维度和数值的概念维度：观察数据的角度例如，今天我购物花了1000元，其中精华700元，面膜200元，眉笔100元。那么买的物品类型就是一个维度。 3⃣️常用的软件平台基础版：Excel 进阶版：Tableau 可以自定义维度、指标、颜色等。 4⃣️数据可视化的步骤明确要回答的问题选定回答问题需要的数值和指标根据特点选择合适的图表类型导入数据作图小作业：请你用一个图表来展示自己今年以来每个月的花费情况！你会选择什么图表类型，按什么维度来呈现呢？

PyMOL可视化离子通道的三种方法最近在研究离子通道，发现它们真是生物学的宝藏。离子通道型受体，顾名思义，就是那些本身就带有离子通道的受体，比如配体门通道（ligand-gated channel）。它们主要存在于神经和肌肉等可兴奋细胞中，信号分子是神经递质。说到可视化离子通道，PyMOL可是个得力助手。其实，有一个叫CavitOmiX的插件特别适合用来识别离子通道。它是为Schrodinger的PyMOL量身定做的，非常实用。通过这个插件，你可以从任何输入结构中分析蛋白质空腔。直接在PyMOL WIKI上搜索CavitOmiX就能找到它的网站。现在，你可以用晶体结构和一些最先进的AI模型，比如OpenFold（由NVIDIA的BioNeMo服务支持）、DeepMind的AlphaFold以及Meta的ESMFold，来深入研究你的蛋白质、空腔和结合位点。更酷的是，只需输入任何蛋白质序列，你就能得到由OpenFold或ESMFold预测的结构，并在几秒钟内加载到你的PyMOL中。下面我用乙酰胆碱受体孔道（PDB：1OED）来展示一下具体操作。蛋白结构展示 𐟓Š 首先，打开PyMOL，导入你的蛋白结构。图1展示了一个蛋白结构示例。使用CavitOmiX 𐟔 在CavitOmiX的操作界面中，切换到“detect cavities”选项，选中你的蛋白结构进行run操作。如图3所示。分析空腔 𐟧슦Ž夸‹来，切换到“analyze cavities”选项，进行分析和展示。选中排名第一的空腔进行展示。如图5所示，选中“display cavities”即可。结果如图6所示。调整参数 ⚙️ 你还可以通过调整setting中的参数来识别不同大小的离子通道。例如，调整probe radius的大小。我一般会调大到“2.5”，这样只展示最大的离子通道空腔。然后重复之前的detect cavities和analyze cavities操作。最终结果如图7所示。总结 𐟓 通过这些步骤，你可以用PyMOL和CavitOmiX来可视化离子通道。这只是冰山一角，PyMOL还有更多强大的功能等你探索。Happy PyMOL-ing！𐟎‰

深度学习可视化工具大揭秘大家好！今天我来给大家介绍几个非常实用的工具，这些工具可以帮助你更好地理解深度学习训练过程，打破“黑匣子”的神秘感。很多人对深度学习的训练过程感到困惑，不知道它到底在学什么，对这些目标感兴趣的特征是什么。其实，通过可视化工具，我们可以一探究竟。首先，深度学习训练过程本身就是一个非常复杂的过程，很多细节是无法用语言完全解释的。但是，通过这些可视化工具，我们可以直观地看到深度学习在训练过程中到底学到了哪些特征，对哪些目标感兴趣。这对于科研人员、工程师甚至是初学者来说，都是非常有帮助的。如果你正在进行计算机视觉、自然语言处理、多模态处理或者推荐系统等研究，这些工具也能为你提供一些新的思路和创新点。总之，这些可视化工具非常实用，能帮助我们更好地理解深度学习的本质。希望对大家有所帮助。

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