Preguntas etiquetadas con visualization

Construir representaciones gráficas significativas y útiles de datos. (Si su pregunta es solo acerca de cómo hacer que un software en particular produzca un efecto específico, entonces es probable que no sea el tema aquí).



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¿Cómo creo un diagrama de radar complejo?
Entonces, quiero crear una tabla de radar de perfil de jugador como esta: No solo la escala de cada variable es diferente, sino que también quiero una escala inversa para algunas estadísticas como la estadística 'desposeída', donde menos realmente significa bueno. ¿Una solución para la escala variable para cada estadística …

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¿Qué utilizas para generar un tablero en R?
Necesito generar informes periódicos (diarios, mensuales) del panel de análisis web. Serán estáticos y no requieren interacción, así que imagine un archivo PDF como salida de destino. Los informes mezclarán tablas y gráficos (principalmente gráficos minigráficos y viñetas creados con ggplot2). Piense en los paneles de estilo Stephen Few / …
17 r  visualization 

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Visualizando un gráfico con un millón de vértices
¿Cuál es la mejor herramienta para visualizar (dibujar los vértices y bordes) un gráfico con 1000000 vértices? Hay alrededor de 50000 aristas en el gráfico. Y puedo calcular la ubicación de vértices y aristas individuales. Estoy pensando en escribir un programa para generar un svg. ¿Cualquier otra sugerencia?

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agrandar el mapa de calor marino
Creo un corr()df a partir de un df original. El corr()DF salió 70 X 70 y es imposible de visualizar el mapa de calor ... sns.heatmap(df). Si trato de mostrar corr = df.corr(), la tabla no se ajusta a la pantalla y puedo ver todas las correlaciones. ¿Es una forma …
16 visualization  pandas  plotting  machine-learning  neural-network  svm  decision-trees  svm  efficiency  python  linear-regression  machine-learning  nlp  topic-model  lda  named-entity-recognition  naive-bayes-classifier  association-rules  fuzzy-logic  kaggle  deep-learning  tensorflow  inception  classification  feature-selection  feature-engineering  machine-learning  scikit-learn  tensorflow  keras  encoding  nlp  text-mining  nlp  rnn  python  neural-network  feature-extraction  machine-learning  predictive-modeling  python  r  linear-regression  clustering  r  ggplot2  neural-network  neural-network  training  python  neural-network  deep-learning  rnn  predictive-modeling  databases  sql  programming  distribution  dataset  cross-validation  neural-network  deep-learning  rnn  machine-learning  machine-learning  python  deep-learning  data-mining  tensorflow  visualization  tools  sql  embeddings  orange  feature-extraction  unsupervised-learning  gan  machine-learning  python  data-mining  pandas  machine-learning  data-mining  bigdata  apache-spark  apache-hadoop  deep-learning  python  convnet  keras  aggregation  clustering  k-means  r  random-forest  decision-trees  reference-request  visualization  data  pandas  plotting  neural-network  keras  rnn  theano  deep-learning  tensorflow  inception  predictive-modeling  deep-learning  regression  sentiment-analysis  nlp  encoding  deep-learning  python  scikit-learn  lda  convnet  keras  predictive-modeling  regression  overfitting  regression  svm  prediction  machine-learning  similarity  word2vec  information-retrieval  word-embeddings  neural-network  deep-learning  rnn 


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Mapa de calor en un mapa en Python
Mode Analytics tiene una buena función de mapa de calor ( https://community.modeanalytics.com/gallery/geographic-heat-map/ ). Pero no es propicio para comparar mapas (solo uno por informe). Lo que sí permiten es que los datos se extraigan fácilmente en un cuaderno de python envuelto. Y luego cualquier imagen en Python se puede agregar …


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Tarifas de aerolíneas: ¿qué análisis se debe utilizar para detectar comportamientos competitivos de fijación de precios y correlaciones de precios?
Quiero investigar el comportamiento de fijación de precios de las aerolíneas, específicamente cómo las aerolíneas reaccionan a los precios de la competencia. Como diría, mi conocimiento sobre análisis más complejos es bastante limitado. He realizado principalmente todos los métodos básicos para obtener una visión general de los datos. Esto incluye …


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¿Cuántas celdas LSTM debo usar?
¿Existen reglas generales (o reglas reales) relacionadas con la cantidad mínima, máxima y "razonable" de celdas LSTM que debo usar? Específicamente me relaciono con BasicLSTMCell de TensorFlow y la num_unitspropiedad. Suponga que tengo un problema de clasificación definido por: t - number of time steps n - length of input …
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