常见的可视化例子及代码

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了常见的可视化例子及代码。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

可视化

可视化是一种强大的工具,广泛应用于各个领域,以帮助理解和解释数据。

几种常用可视化图表类型。画图网站推荐 微生信、在线维恩图软件、图标和海报,配色网站推荐 Adobe Color、Dopely Color、uiGradients、中国色、Subcolor和
ColorDrop

目录

  • 折线图
  • 柱状图
  • 带饼状图的柱状图
  • 散点图
  • 双轴柱状和折线
  • ROC曲线和AUC
  • 雷达图
  • 推理时间和准确率的关系图
  • 模型参数和准确率的关系图

这些图表类型各有特点,适用于不同的数据展示和分析场景。正确选择合适的图表类型可以帮助观众更好地理解和解读数据。

文章末尾附有更多的可视化源码。

折线图

折线图是一种常用的数据可视化方法,适用于展示数据随时间或其他有序类别变化的趋势。

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柱状图

柱状图是一种常用的数据可视化方法,适用于展示不同类别的数据之间的比较。

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带饼状图的柱状图

带饼状图的柱状图是一种数据可视化方法,它结合了柱状图和饼状图的特点,以提供更全面的数据分析。这种图表通常在柱状图的基础上加入一个或多个饼状图,用于展示额外的比例或分类信息。

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散点图

散点图是一种常用的数据可视化方法,适用于展示两个或多个变量间的关系,特别是确定变量之间是否存在相关性。
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双轴柱状和折线

  • 用途:用于比较两种不同量度或单位的数据。
  • 特点:结合了柱状图和折线图的特点,一个轴表示柱状图,另一个轴表示折线图,适用于展示相关但不同类型的信息。

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ROC曲线和AUC

  • 用途:用于评估二分类模型性能,特别是在不同阈值下的性能。
  • 特点:ROC曲线展示了在不同分类阈值下的真正例率与假正例率,AUC值量化了整个ROC曲线下的面积,提供了模型性能的总体评估。

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雷达图

  • 用途:用于显示多个定量变量的数据,常用于比较多个项目或时间点。
  • 特点:以从中心点出发的轴显示每个变量,数据点在每个轴上被标记并连接起来,形成一个多边形。

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推理时间和准确率的关系图

  • 用途:用于展示模型的推理时间(运行时间)与其准确率之间的关系。
  • 特点:通常使用散点图或线图,适用于评估和比较不同模型的性能和效率。

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模型参数和准确率的关系图

  • 用途:用于展示模型参数(如网络深度、隐藏单元数量等)变化对模型准确率的影响。
  • 特点:可以使用散点图、线图或热力图,适用于模型选择和调优。

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源码:https://github.com/wuliwuxin/ComputerLearningLibrary/tree/main/8_visualizations文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-773960.html

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