This book is a translation of the German book “Datendesign mit R” that was published 2014 by Open Source Press. Due to the encouraging strong interest in the German edition Springer Verlag offered to publish an English translation. First of all I would like to thank Ralf Gerstner from Springer for this and for his helpful suggestions for improvement, as well as Annika Brun for translating most of the text, Colin Marsh for copy editing, and Katja Diederichs for converting all scripts from German to English. Last year I benefited a lot from a communication with Antony Unwin. His book “Graphical Data Analysis with R” can be seen as complementary to my own: while this one focusses on presentation of graphics, you will benefit from his book if you are interested in exploring data graphically.

Fruchterman-Reingold算法绘制有向力图 此实现的重点不是性能，而是尝试使用这种相对简单的算法并可视化其过程。 大意 绘制图形的想法只是简单地获取图形并以“令人愉悦”的方式将其显示在屏幕上，无论这意味着什么。 Fruchterman和Reingold处理此问题的方式是将顶点视为空间中的粒子，这些粒子对彼此施加排斥力，并对通过某个边缘连接的物体施加吸引力。 可视化 使用实现实时可视化。 以下是一些起始位置（随机）和结果位置的示例： 双K5 10个顶点的随机图。 [以p = 0.41生成，种子= -957442595] 20个顶点的随机图。 [以p = 0.15，种子= -173247684生成] 用法 执行 lein run 为了尝试其他图，您可能只需要更改的以下几行： ( def W 600 ) ( def H 600 ) ( def line-weight 3 ) (

TSNE-UMAP-嵌入可视化 一种简单易用的可视化嵌入方式！ 这个项目的博客文章在。 这个项目是什么？ 该项目是从派生。 它显示了如何在图像上使用预训练的InceptionV3模型并将其绘制在交互式3d地图中。 更新2020 Google已更新了嵌入项目，以支持新功能，其中包括对UMAP的支持。 为什么在独立投影仪上使用此功能？ 该项目使您可以可视化带有轻视堆栈的向量的任何阵列。 它旨在与任何库分离。 而且，它使用静态文件系统，因此您可以在不需要服务器的情况下发布结果。 例如 。 项目结构 |-- data <-- where to put raw data |-- Feature-extractor.ipynb <-- Demo of Embedding generation in a step by step fashion |-- index.html <-- The GU

一个命令行工具，转换DICOM卷到3d表面网格(obj, stl或ply)。几个网格处理程序可以启用，如网格减少，平滑或清洁。适用于Linux, OSX和Windows。- AOT-AG / DicomToMesh-源码

黑色星期五销售 黑色星期五销售数据集的探索性数据分析。 该项目分析了一个黑色星期五购物的小数据集，其中包含来自客户的人口统计数据。 在这里，我将采用统计和机器学习技术以及数据可视化来探索数据集。 给出的功能无法单手预测客户的购买行为，这就是该项目仅专注于探索性数据分析的原因。 数据已从数据科学网站Analytics Vidhya获得。 可以在“ BFS_functions_and_classes.py”中找到所使用的所有自定义函数和类的代码和文档。

La VizTo是用于管理lan或类似网络的工具包。 您可以创建和编辑基于树的网络视图。 它可以从nmap扫描等导入，并导出到清单列表，nagios，fwbuilder，区域文件等。

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nat：NeuroAnatomy工具箱：一种R包，用于（3D）可视化和分析生物图像数据，尤其是单个神经元的描迹