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  • maven:maven可视化分析依赖关系
    2022-04-14 11:05:06

    该文章基于的环境:idea2021.1

    一、打开可视化分析窗口

    右键某一个模块,点击“选择图例”
    在这里插入图片描述
    然后在“图例”界面随便空白处右键
    在这里插入图片描述

    二、分析

    分析依赖关系(我依赖了谁)

    就是分析当前模块下每一个java文件依赖了什么jar。
    在这里插入图片描述
    如果选中某一个jar,还可以看具体依赖的代码
    在这里插入图片描述

    分析反向依赖关系(谁依赖了我)

    就是分析项目中哪里依赖了这个模块下的文件
    在这里插入图片描述

    分析模块依赖关系

    这个有两种模式

    • 查看所有模块分别依赖了什么模块
      在这里插入图片描述

    • 查看所有模块分别被什么模块依赖了
      在这里插入图片描述

    分析依赖关系矩阵(TODO)

    这个博主暂时也不理解是什么看的,现在先挖坑,以后在填坑~
    在这里插入图片描述

    分析循环依赖关系(分析模块之间的循环依赖)

    这个是分析maven模块之间的相互依赖,跟spring的bean的循环依赖是两码事,不要混淆了。

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  • maven可视化添加依赖_依赖可视化

    千次阅读 2020-06-28 03:36:25
    在新环境中查找并满足所有插件依赖关系得到了简化。 过去,需要手动验证插件,但是如今,Eclipse的Dependency Visualization工具(属于Eclipse Incubator项目的一部分)消除或减少了这种必要性。 让我们详细研究该...

    maven可视化添加依赖

    导出到另一个基于Eclipse的应用程序后,您的自定义Eclipse插件或功能失败了多少次?

    在新环境中查找并满足所有插件依赖关系得到了简化。 过去,需要手动验证插件,但是如今,Eclipse的Dependency Visualization工具(属于Eclipse Incubator项目的一部分)消除或减少了这种必要性。 让我们详细研究该问题,查看可用的解决方案,并考虑可能的修改以简化插件依赖项分析任务。

    OSGi,恩赐

    Eclipse改变了Java™和其他语言程序员开发应用程序的方式,并促进了逐块创建大型应用程序。 尽管这不是一个新概念,但对所有开发人员来说,将所有依赖项清楚地包装在整齐的包装束中是一种幸福。

    开放服务网关倡议(OSGi)的出现及其通过替换/添加/删除捆绑软件更新应用程序的优美机制创造了新的可能性。 现在,在客户端机器上更新基于Eclipse的应用程序与更新基于Web的应用程序一样普遍和简单。

    问题

    我们应该记住,要使整个更新机制正常工作,后台需要进行很多艰苦的工作。 我们知道任何基于Eclipse的应用程序都可以通过简单地将包放入适当的文件夹中来进行更新,但是依赖关系又如何呢? 您有多少次失去功能或遇到了可怕的Eclipse加载错误,却对发生的事情一无所知?

    在两种情况下可以看到此问题:

    • 第三方功能的安装-减少了缺少依赖项的可能性。 在最佳情况下,这些问题会在发布之前进行处理,但我们知道并非总是如此。
    • 功能的创建-Eclipse提供了许多API,许多程序员未能利用目标平台。 导出捆绑软件后,Eclipse安装失败。

    罪魁祸首是未能识别和记录新功能的最小捆绑集(以下称为依赖项)。

    我们最近在计划在其中一个项目中使用SWTBot测试工具时遇到了这种情况。 与其他自动化测试工具一样,SWTBot的一部分应位于要测试的应用程序(AUT)中,以使自动化工作。 如果使用Equinox P2更新功能将SWTBot功能安装到应用程序中,它将处理相关性。 但是,很多时候这是不可能的,例如,当应用程序未启用P2时。

    没什么可担心的(尚未); 让我们进入下一部分。

    (不太好)解决方案

    我们可以通过以下两种方式合理地解决此问题:


    1. 启动应用程序时启动OSGi控制台
    2. 逐一搜索未解决的插件以查找其依赖项

    如果幸运的话,您会收到一条简单的错误消息,例如“由于缺少必需的XYZ包而无法解析ABC包”。

    如果没有,您将看到“由于缺少软件包XYZ而无法解析软件包ABC”,因为您必须确定哪个软件包导出了指定的软件包。

    您不能使用package<package name>命令来查找分发包,因为它仅在解决有问题的分发包时才起作用。 如果已解决,您将不会收到错误。

    控制台方法增加了一个不利的方面。 考虑一种情况,这种情况在您端可以正常工作,但不能在用户没有足够技术来使用控制台的远程计算机上运行。 即使您有一个精明的用户,也不希望他们挠头并想知道开发人员的技能。

    最后,基于Eclipse的应用程序通常使用自定义机制启动,例如在无法直接提供-console选项时使用自定义脚本。

    考虑到这一点,让我们看一个更好的解决方案。

    更好的解决方案

    前面提到的背景工作并不总是那么困难。 我们宁愿聪明地工作,Eclipse Project可以帮助我们做到这一点。

    本文演示了Eclipse Project工具Dependency Visualization的使用 ,该工具显示插件的依赖关系而无需启动目标应用程序。 这甚至可以在启动应用程序之前帮助确定未解析的插件。

    Eclipse PDE项目–依赖关系可视化

    注意 :用于显示依赖关系图的Dependency Visualization插件与Eclipse 3.5.X或更高版本一起使用。

    设置和使用

    1. 使用Eclipse更新存储库功能安装功能。 转到“ Help>Install New Software然后粘贴到http://download.eclipse.org/eclipse/pde/incubator/visualization/site中 。 取消选中“ 按类别分组项目”复选框。

      然后转到Window>Show View>Other>Graph Plug-in Dependencies view ,或者按Ctrl + 3并选择Graph Plug-in Dependencies视图如图1所示

      图1.图形插件依赖关系视图
      带有搜索窗口的Graph插件Dependencies屏幕的屏幕截图。
    2. 转到Window>Preferences>Plug-in Development>Target Platform并指向Eclipse目标平台以包含来自<application_install> / dropins<application_install> / plugins的插件 ,并将其设置为活动状态。 单击Apply 。(请参见图2。
      图2。
      屏幕截图显示了目标平台屏幕,其中选中了AUT_dropins_plugins选项。
    3. 右键单击并选择“ 聚焦于” 。 选择您要查看其依赖关系图的dropins下的插件。 在这里org.eclipse.emf.core

      三个依赖性分析工具已添加到控制面板。 通过选择捆绑包,可以突出显示此捆绑包的最短路径,所有路径和智能路径。 最短且所有路径都是不言自明的。 智能路径显示从直接需要的捆绑包到所选插件的所有最短路径。 图3显示了一个示例。

      图3.依赖关系的智能路径视图
      屏幕截图显示了一系列带有不同依赖项标签的彩色框。红色箭头起源于高亮元素,并分支到所有依赖项和子依赖项。
    4. 为了帮助插件开发人员跟踪和修复错误,已添加了错误报告功能,以突出显示无法解决的包的路径。 (参见图4。
      图4.视觉错误报告
      屏幕快照显示了一个错误示例,其中带有一个弹出框,建议“未解决的捆绑包:B”和“未解决的捆绑包:D”。在可视视图中,该框还具有红色的X错误框。
    5. 搜索文本框可用于突出显示与特定字符串匹配的所有插件。 在这种情况下,所有包含字符串org.eclipse.mylyn的包都将突出显示。 图5显示了一个示例。
      图5.视觉搜索
      屏幕截图显示了一个具有许多依赖性的复杂项目。在顶部的搜索栏中,键入“ org.eclipse.mylyn”,视觉布局中的许多框都以黄色突出显示以显示匹配项。
    6. 屏幕截图工具可用于根据插件依赖图创建PNG。 (参见图6。
      图6.插件依赖图快照
      屏幕截图显示了依赖图快照的预览
    7. 预定义了几个缩放级别,这些缩放级别可通过视图的上下文菜单使用。 (参见图7。
      图7.设置缩放级别
      屏幕截图显示了缩放选择器打开时的依赖关系图。缩放级别从页面到400%不等,增量不同
    8. 版本号切换按钮可用于向插件开发人员显示已解决的特定捆绑包。 (请参见图8。
      图8.捆绑软件版本号视图
      屏幕截图显示了依赖关系图。每个元素都有一个显示名称的版本号。
    9. 查看选定插件的调用者和被调用者的选项如图9所示
      图9.显示呼叫者和被叫者
      屏幕截图显示了激活元素的被调用者和调用者的按钮

    通过使用这些功能,将从<application_install> / dropins文件夹(此处为org.eclipse.emf.core )中选择的插件与<application_install> / dropins<application_install> / plugins文件夹中的所有插件一起进行验证,以进行依赖性检查。 ,并且会报告错误。

    前进一步

    Eclipse团队所做的工作值得称赞,但是可以进一步扩展此功能。 该工具一次显示单个插件的依赖性,但是正如我们在第一部分中讨论的那样,我们需要确定功能中的所有插件和捆绑包是否都已完全解析。 与其一一对应地关注包,不如提供一个到依赖关系可视化工具的文件夹路径,并让它一次检查该文件夹中所有包的依赖关系,效率更高。

    除此之外,该工具还会在目标平台上扫描MANIFEST.MF的“ Required Bundle部分中提到的插件,并报告缺少的插件。 但是,未解决的导入包呢?

    我们在Eclipse PDE项目的顶部编写了一个小代码,以实现这些代码,从而使插件依赖关系分析变得更加轻松。 以下是详细信息:

    设置和使用

    • 将本文随附的org.eclipse.pde.visualization.dependency_1.0.0.jar复制到您的Eclipse / plugins目录中,然后重新启动Eclipse。 (请参阅下载 。)
    • 转到Window>Show View>;Other>Graph Plug-in Dependencies view或按Ctrl + 3并选择图形插件依赖关系视图以打开该工具。

    验证文件夹中的所有插件

    这样可以验证指定文件夹中的所有插件。 此功能可节省时间,因为您无需右键单击并为每个插件选择Focus On… 。 未解决的捆绑包的报告被合并并显示在单个位置。

    注意 :在“ 插件位置”下指定的文件夹中的插件也应包括在活动目标平台中。 (参见图10。

    图10.设置插件位置
    屏幕快照显示了将插件位置设置为“ c:\ Program Files \ IBM \ AUT \ dropins”

    单击“ 应用” ,所有未解决的捆绑软件列表应以红色显示在超链接下方。 图11显示了使用指定文件夹中最后一个包的依赖关系图检测到的32个错误。

    图11.显示未解决的包数
    屏幕截图显示了依赖关系图。名称org.hamcrest旁边是一个红色链接,显示“检测到32个错误”

    基本上,我们的代码:

    1. 浏览指定文件夹中的所有插件,
    2. 检查每个插件的依赖关系,以及
    3. 将所有未解决的依赖项添加到“检测到的错误”中。

    要查看每个插件的依赖关系图,请右键单击或在工具栏上使用“ 后退”和“ 前进”选项。 (参见图12。

    图12.遍历元素树
    屏幕截图显示了打开了上下文菜单的依赖关系树。前进和后退可以在树中移动

    其余功能,例如

    • 显示捆绑版本,
    • 显示依赖路径,
    • 显示被呼叫者,以及
    • 显示来电者,

    像以前一样工作

    报告未解决的导入包错误

    一个束的依赖关系既可以下指定Required Plug-insImported PackagesDependencies MANIFEST.MF的部分。 仅当“必需的插件”和“导入的软件包”中提到的用于导出软件包的软件包可用时,该软件包才能完全解决。 Eclipse PDE项目仅报告缺少“必需插件”的错误,并跳过未解决的软件包。

    我们做了进一步的更改,以显示所选捆绑软件的未解决的导入软件包(具有版本范围)。 (参见图13。

    • 错误列表将首先包含所有缺少的“必需插件”,然后包含未解决的程序包。
    • 可选的导入将被跳过。
    图13.未解决的导入包错误
    屏幕截图显示了展开了错误列表的依赖关系图,其中显示了单个错误的列表

    请注意,在使用第3.2节中提到的功能时,对于指定文件夹中的所有插件,错误报告中只会报告丢失的“必需的插件”,而不是未解析的导入包。

    缺少的导入详细信息在单个插件级别提供,并且可以通过右键单击或在工具栏上使用“ 后退”和“ 前进”选项来查看。 可以进行进一步的更改以在文件夹级别包括此功能,并且可以进行扩展以生成全面的日志文件或仅通过控制台显示。

    在所有情况下,未解决的导入软件包将仅在错误报告中显示(链接为红色),而不在图形中显示,因为该工具不知道哪个插件将导出此未解决的软件包。

    同样,其余功能,例如

    • 显示捆绑版本,
    • 显示依赖路径,
    • 显示被呼叫者,以及
    • 显示来电者,

    像以前一样工作

    局限性和常见陷阱

    • 该工具仅提供插件依赖性分析,而不提供片段分析。
    • 它仅与活动目标平台中提到的其他插件一起验证特定插件。 该工具无法建议解决缺少的所需插件或未解决的导入的问题。
    • 该代码已使用IBM JRE 1.5版进行编译和测试。

    结论

    本文演示了Eclipse PDE提供的“依赖关系可视化”工具,并对其进行了一些自定义修改,旨在提供一组视图来协助插件依赖关系分析任务。 尤其是,视图将在开发人员尝试了解其插件之间的依赖关系时为其提供认知支持。


    翻译自: https://www.ibm.com/developerworks/opensource/library/os-eclipse-dependencyvisualization/index.html

    maven可视化添加依赖

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    1、大数据分析框架结构

    在这里插入图片描述

    2、数据、信息与数据分析

    数据:是指对客观事件进行记录并可以鉴别的符号,是对客观事物的性质、状态以及相互关系等进行记载的物理符号或这些物理符号的组合。它是可识别的、抽象的符号。
    数据是信息的表现形式和载体,可以是符号、文字、数字、语音、图像、视频等。
    数据聚焦于数据的采集、清理、预处理、分析和挖掘,图形聚焦于解决对光学图像进行接收、提取信息、加工变换、模式识别及存储显示,可视化聚焦于解决将数据转换成图形,并进行交互处理。

    信息:是数据的内涵,信息是加载于数据之上,对数据作具有含义的解释。
    数据和信息是不可分离的,信息依赖数据来表达,数据则生动具体表达出信息。

    数据是符号,是物理性的,信息是对数据进行加工处理之后得到、并对决策产生影响的数据,是逻辑性和观念性的;
    数据是信息的表现形式,信息是数据有意义的表示。数据是信息的表达、载体,信息是数据的内涵,是形与质的关系。
    数据本身没有意义,数据只有对实体行为产生影响时才成为信息。

    数据分析:是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析,为提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。
    从广义的角度来说,数据分析涵盖了数据分析和数据挖掘两个部分。
    从狭义的角度来说,数据分析和数据挖掘存在不同之处。主要体现在两者的定义说明、侧重点、技能要求和最终的输出形式。

    广义的数据分析包括狭义数据分析和数据挖掘。

    狭义的数据分析是指根据分析目的,采用对比分析、分组分析、交叉分析和回归分析等分析方法,对收集来的数据进行处理与分析,提取有价值的信息,发挥数据的作用,得到一个特征统计量结果的过程。
    数据挖掘则是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中,通过应用聚类、分类、回归和关联规则等技术,挖掘潜在价值的过程。
    在这里插入图片描述
    数据分析与数据挖掘的区别:

    差异角度数据分析数据挖掘
    定义描述和探索性分析,评估现状和修正不足 技术技术性的“采矿”过程,发现未知的模式和规律
    侧重点技术性的“采矿”过程,发现未知的模式和规律技术性的“采矿”过程,发现未知的模式和规律
    技能统计学、数据库、Excel、可视化等过硬的数学功底和编程技术
    结果需结合业务知识解读统计结果模型或规则

    数据分析的流程:

    1、需求分析:数据分析中的需求分析也是数据分析环节的第一步和最重要的步骤之一,决定了后续的分析的方向、方法。
    数据获取:数据是数据分析工作的基础,是指根据需求分析的结果提取,收集数据。
    2、数据预处理:数据预处理是指对数据进行数据合并,数据清洗,数据变换和数据标准化,数据变换后使得整体数据变为干净整齐,可以直接用于分析建模这一过程的总称。
    3、分析与建模:分析与建模是指通过对比分析、分组分析、交叉分析、回归分析等分析方法和聚类、分类、关联规则、智能推荐等模型与算法发现数据中的有价值信息,并得出结论的过程。
    4、模型评价与优化:模型评价是指对已经建立的一个或多个模型,根据其模型的类别,使用不同的指标评价其性能优劣的过程。
    5、部署:部署是指将通过了正式应用数据分析结果与结论应用至实际生产系统的过程。

    3、数据可视化

    数据分析是一个探索性的过程,通常从特定的问题开始。它需要好奇心、寻找答案的欲望和很好的韧性,因为这些答案并不总是容易得到的。
    数据可视化,即数据的可视化展示。有效的可视化可显著减少受众处理信息和获取有价值见解所需的时间。
    数据分析和数据可视化这两个术语密不可分。在实际处理数据时,数据分析先于可视化输出,而可视化分析又是呈现有效分析结果的一种好方法。

    数据可视化:是关于数据视觉表现形式的科学技术研究。其中,这种数据的视觉表现形式被定义为“一种以某种概要形式抽提出来的信息,包括相应信息单位的各种属性和变量”。
    数据可视化主要是借助于图形化手段,清晰有效地传达与沟通信息。

    数据可视化是指将大型数据集中的数据以图形图像形式表示,并利用数据分析和开发工具发现其中未知信息的处理过程。
    数据可视化技术的基本思想是将数据库中每一个数据项作为单个图元素表示,大量的数据集构成数据图像,同时将数据的各个属性值以多维数据的形式表示,可以从不同的维度观察数据,从而对数据进行更深入的观察和分析。

    数据可视化的方法1----面积&尺寸可视化:

    在这里插入图片描述
    数据可视化的方法2----颜色可视化
    在这里插入图片描述
    数据可视化的方法3----图形可视化
    在这里插入图片描述数据可视化的方法4----概念可视化
    在这里插入图片描述可视化典型案例:
    1、全球黑客活动
    安全供应商Norse打造了一张能够反映全球范围内黑客攻击频率的地图(http://map.ipviking.com),它利用Norse 的“蜜罐”攻击陷阱显示出所有实时渗透攻击活动。如下图所示,地图中的每一条线代表的都是一次攻击活动,借此可以了解每一天、每一分钟甚至每一秒世界上发生了多少次恶意渗透。
    在这里插入图片描述2、互联网地图:
    为了探究互联网这个庞大的宇宙,俄罗斯工程师 Ruslan Enikeev 根据 2011 年底的数据,将全球 196 个国家的 35 万个网站数据整合起来,并根据 200 多万个网站链接将这些“星球”通过关系链联系起来,每一个“星球”的大小根据其网站流量来决定,而“星球”之间的距离远近则根据链接出现的频率、强度和用户跳转时创建的链接来确定,由此绘制得到了“互联网地图”(http://internet-map.net)。
    在这里插入图片描述

    3、编程语言之间的影响力关系图
    Ramio Gómez利用来自Freebase上的编程语言维护表里的数据,绘制了编程语言之间的影响力关系图,如下图所示,图中的每个节点代表一种编程语言,之间的连线代表该编程语言对其他语言有影响,有影响力的语言会连线多个语言,相应的节点也会越大。
    在这里插入图片描述4、百度迁徙
    2014年1月25日晚间,央视与百度合作,启用百度地图定位可视化大数据播报春节期间全国人口迁徙情况,引起广泛关注。
    在这里插入图片描述

    5、世界国家健康与财富之间的关系
    “世界国家健康与财富之间的关系”利用可视化技术,把世界上200个国家,从1810年到2010年历时200年其各国国民的健康、财富变化数据(收集了1千多万个数据)制作成三维动画进行了直观展示(http://www.moojnn.com/Index/whn)。
    在这里插入图片描述

    6、3D可视化互联网地图APP
    3D可视化是描绘和理解数据的一种手段,是数据的一种表征形式,并非模拟技术。3D可视化以一种独特的立体视角为用户呈现数据,可以帮助用户发现一些在2D模式下无法察觉的内容。Peer 1开发了一个称为“互联网地图”的APP,这是一个建立在小盒子形式上的3D地图。
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    7、数据可视化案例-滴滴的交通大数据
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    数据分析与可视化常用工具

    1.Microsoft Excel
    Excel是大家熟悉的电子表格软件,已被广泛使用了二十多年,如今甚至有很多数据只能以Excel表格的形式获取到。在Excel中,让某几列高亮显示、做几张图表都很简单,于是也很容易对数据有个大致了解。Excel的局限性在于它一次所能处理的数据量上,而且除非通晓VBA这个Excel内置的编程语言,否则针对不同数据集来重制一张图表会是一件很繁琐的事情。

    2.R语言
    R语言是由新西兰奥克兰大学Ross Ihaka和Robert Gentleman开发的用于统计分析、绘图的语言和操作环境,是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件,是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。
    R语言的主要功能包括数据存储和处理系统、驻足运算工具(其向量、矩阵运算方面功能尤其强大)、完整连贯的统计分析工具、优秀的统计制图功能、简便而强大的编程语言以及可操纵数据的输入和输出等功能。

    3.Python语言
    Pyhton 是由荷兰人 Guido van Rossum 于 1989 年发明的,并在1991年首次公开发行。它是一款简单易学的编程类工具,同时,其编写的代码具有简洁性、易读性和易维护性等优点。Pyhton原本主要应用于系统维护和网页开发,但随着大数据时代的到来,以及数据挖掘、机器学习、人工智能等技术的发展,促使 Python进入数据科学的领域。
    Python同样拥有各种五花八门的第三方模块,用户可以利用这些模块完成数据科学中的工作任务。

    1. SAS软件
      SAS是全球最大的软件公司之一,是由美国NORTH CAROLINA州立大学1966年开发的统计分析软件。SAS把数据存取、管理、分析和展现有机地融为一体,具有功能强大、统计方法齐、全、新并且操作简便灵活的特点。
    2. SPSS
      SPSS是世界上最早的统计分析软件。它封装了先进的统计学和数据挖掘技术来获得预测知识,并将相应的决策方案部署到现有的业务系统和业务过程中,从而提高企业的效益。IBM SPSS Modeler拥有直观的操作界面、自动化的数据准备和成熟的预测分析模型,结合商业技术可以快速建立预测性模型。

    6.专用的可视化分析工具
    除了数据分析与挖掘工具中包含的数据可视化功能模块之外,也有一些专用的可视化工具提供了更为强大便捷的可视化分析功能。目前常用的专业可视化分析工具有Power BI、Tableau、Gehpi和Echarts等。
    在这里插入图片描述

    为何选用Python

    Python语言是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言
    Python语言是数据分析师的首选数据分析语言,也是智能硬件的首选语言

    在这里插入图片描述Python语言的特点(1):优点

    1. 简单易学
      Python是一种代表简单主义思想的语言,它有极简单的语法,极易上手。
      2.集解释性与编译性于一体
      Python语言写的程序不需要编译成二进制代码,可以直接从源代码运行程序,但是需要解释器,它也具有编译执行的特性。
      3.面向对象编程
      Python 即支持面向过程的编程也支持面向对象的编程。与其他主要的语言如C++ 、Java相比,Python以一种非常强大又简单的方式实现面向对象编程。
      4.可扩展性和可嵌入性
      可以把部分程序用C或C++编写,然后在Python程序中使用它们,也可以把Python嵌入到C/C++ 程序中,提供脚本功能。
      5.程序的可移植性
      绝大多数的的Python程序不做任何改变即可在主流计算机平台上运行。
      6.免费、开源
      可以自由地发布这个软件的拷贝、阅读它的源代码、对它做改动、把它的一部分用于新的自由软件中。

    Python语言的特点(2):缺点
    Python的唯一缺点是与C和C++相比执行的效率还不够快,因为Python没有将代码编译成底层的二进制代码;
    但Python具有嵌入性的特征,对于大型程序,完全可以采用多语言混编策略,对于需要较快运行的模块,例如图像处理,则可以用C语言编程,对性能要求不是很高的地方则可以用Python编程,当需要他图像处理的时候Python程序把代码发送至Python解释器中内部已经编译的C代码,这样综合开发效率和性能综合起来是最高的。例如作为一个Python的数值计算扩展,NumPy将Python变为一个高效并简单易用的数值计算编程工具。

    在这里插入图片描述

    优点一:优雅、简单、明确
    优点二:强大的标准库
    优点三:良好的可扩展性
    优点四:免费、开源

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    Python常用类库

    1. Numpy
      NumPy软件包是Python生态系统中数据分析、机器学习和科学计算的主力军。它极大地简化了向量和矩阵的操作处理。
      除了能对数值数据进行切片(slice)和切块(dice)外,使用NumPy还能为处理和调试上述库中的高级实例带来极大便利。
      一般被很多大型金融公司使用,以及核心的科学计算组织如Lawrence Livermore、NASA用其处理一些本来使用C++、Fortran或Matlab等所做的任务。

    2. SciPy
      SciPy(http://scipy.org)是基于NumPy开发的高级模块,依赖于NumPy,提供了许多数学算法和函数的实现,可便捷快速地解决科学计算中的一些标准问题,例如数值积分和微分方程求解、最优化、甚至包括信号处理等。
      作为标准科学计算程序库, SciPy它是Python科学计算程序的核心包,包含了科学计算中常见问题的各个功能模块,不同子模块适用于不同的应用。

    3. Pandas
      Pandas提供了大量快速便捷处理数据的函数和方法。它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。
      Pandas中主要的数据结构有Series、DataFrame和Panel。其中Series是一维数组,与NumPy中的一维array以及Python基本的数据结构List类似;DataFrame是二维的表格型数据结构,可以将DataFrame理解为Series的容器; Panel是三维的数组,可看作为DataFrame的容器。

    4. Matplotlib
      Matplotlib是Python 的绘图库,是用于生成出版质量级别图形的桌面绘图包,让用户很轻松地将数据图形化,同时还提供多样化的输出格式。

    5. Seaborn
      Seaborn在Matplotlib基础上提供了一个绘制统计图形的高级接口,为数据的可视化分析工作提供了极大的方便,使得绘图更加容易。
      用Matplotlib最大的困难是其默认的各种参数,而Seaborn则完全避免了这一问题。一般来说,Seaborn能满足数据分析90%的绘图需求。

    6. Scikit-learn
      Scikit-learn是专门面向机器学习的Python开源框架,它实现了各种成熟的算法,容易安装和使用。
      Scikit-learn的基本功能有分类、回归、聚类、数据降维、模型选择和数据预处理六大部分。

    数据科学计算平台—Anaconda

    Anaconda是一个集成的Python数据科学环境,简单的说,Anaconda除了有Python外,还安装了180多个用于数据分析的第三方库,而且可以使用conda命令安装第三方库和创建多个环境。相对于只安装Python而言,避免了安装第三方库的麻烦。
    网站:
    https://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/

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  • Python数据分析可视化概述

    千次阅读 2020-09-16 18:25:11
    数据分析可视化概述 一、数据、信息与数据分析 数据:是指对客观事件进行记录并可以鉴别的符号,是对客观事物的性质、状态以及相互关系等进行记载的物理符号或这些物理符号的组合。它是可识别的、抽象的符号。 ...

    数据分析与可视化概述

    一、数据、信息与数据分析

    • 数据:是指对客观事件进行记录并可以鉴别的符号,是对客观事物的性质、状态以及相互关系等进行记载的物理符号或这些物理符号的组合。它是可识别的、抽象的符号。
    • 数据是信息的表现形式和载体,可以是符号、文字、数字、语音、图像、视频等
    • 数据聚焦于数据的采集、清理、预处理、分析和挖掘,图形聚焦于解决对光学图像进行接收、提取信息、加工变换、模式识别及存储显示,可视化聚焦于解决将数据转换成图形,并进行交互处理。
    • 信息:是数据的内涵,信息是加载于数据之上,对数据作具有含义的解释。
    • 数据和信息是不可分离的,信息依赖数据来表达,数据则生动具体表达出信息。
      • 数据是符号,是物理性的,信息是对数据进行加工处理之后得到、并对决策产生影响的数据,是逻辑性和观念性的;
      • 数据是信息的表现形式,信息是数据有意义的表示。数据是信息的表达、载体,信息是数据的内涵,是形与质的关系。
      • 数据本身没有意义,数据只有对实体行为产生影响时才成为信息。
    • 数据分析:是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析,为提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。
    • 数据分析就是针对搜集来的数据运用基础探索、统计分析、深层挖掘等方法,发现数据中有用的信息和未知的规律与模式,进而为下一步的业务决策提供理论与实践依据。所以广义的数据分析就包含 了数据挖掘的部分

    数据挖掘与数据分析:

    • 数据分析是指根据分析目的,采用对比分析、分组分析、交叉分析和回归分析等分析方法,对收集来的数据进行处理与分析,提取有价值的信息,发挥数据的作用,得到一个特征统计量结果的过程。
    • 数据挖掘则是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中,通过应用聚类、分类、回归和关联规则等技术,挖掘潜在价值的过程。

    在这里插入图片描述
    二者区别
    在这里插入图片描述
    数据分析的流程:
    在这里插入图片描述

    • 需求分析:数据分析中的需求分析也是数据分析环节的第一步和最重要的步骤之一,决定了后续的分析的方向、方法。
    • 数据获取:数据是数据分析工作的基础,是指根据需求分析的结果提取,收集数据。
    • 数据预处理:数据预处理是指对数据进行数据合并,数据清洗,数据变换和数据标准化,数据变换后使得整体数据变为干净整齐,可以直接用于分析建模这一过程的总称。
    • 分析与建模:分析与建模是指通过对比分析、分组分析、交叉分析、回归分析等分析方法和聚类、分类、关联规则、智能推荐等模型与算法发现数据中的有价值信息,并得出结论的过程。
    • 模型评价与优化:模型评价是指对已经建立的一个或多个模型,根据其模型的类别,使用不同的指标评价其性能优劣的过程。
    • 部署:部署是指将通过了正式应用数据分析结果与结论应用至实际生产系统的过程。

    二、数据可视化

    • 数据可视化:是关于数据视觉表现形式的科学技术研究。其中,这种数据的视觉表现形式被定义为“一种以某种概要形式抽提出来的信息,包括相应信息单位的各种属性和变量”。
    • 数据可视化主要是借助于图形化手段,清晰有效地传达与沟通信息。

    数据:聚焦于解决数据的采集、清理、预处理、分析和挖掘

    图形:聚焦于解决对光学图像进行接收、提取信息、加工变换、模式识别及存储显示

    可视化:聚焦于解决将数据转换成图形,并进行交互处理

    数据可视化方法:

    • 面积&尺寸可视化
    • 颜色可视化
    • 图形可视化
    • 概念可视化

    注意:

    • 做数据可视化时,几种方法经常是混合用的,尤其是做一些复杂图形和多维度数据的展示时。
    • 做出的可视化图表一定要易于理解,在显性化的基础上越美观越好,切忌华而不实。
    • 数据可视化要根据数据的特性,如时间和空间信息等,找到合适的可视化方式,将数据用直观地展现出来,以帮助人们理解数据,同时找出包含在海量数据中的规律或者信息。

    三、数据分析与可视化常用工具

    1.Microsoft Excel
    2.R语言
    3.Python语言
    4.JavaScript
    5.PHP

    四、为何选用Python

    Python语言是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言
    Python语言是数据分析师的首选数据分析语言,也是智能硬件的首选语言
    在这里插入图片描述
    优点:

    1.简单易学
    Python是一种代表简单主义思想的语言,它有极简单的语法,极易上手。

    2.集解释性与编译性于一体
    Python语言写的程序不需要编译成二进制代码,可以直接从源代码运行程序,但是需要解释器,它也具有编译执行的特性。

    3.面向对象编程
    Python 即支持面向过程的编程也支持面向对象的编程。与其他主要的语言如C++ 、Java相比,Python以一种非常强大又简单的方式实现面向对象编程。

    4.可扩展性和可嵌入性
    可以把部分程序用C或C++编写,然后在Python程序中使用它们,也可以把Python嵌入到C/C++ 程序中,提供脚本功能。

    5.程序的可移植性
    绝大多数的的Python程序不做任何改变即可在主流计算机平台上运行。

    6.免费、开源
    可以自由地发布这个软件的拷贝、阅读它的源代码、对它做改动、把它的一部分用于新的自由软件中。

    在这里插入图片描述

    缺点:
    Python的唯一缺点是与C和C++相比执行的效率还不够快,因为Python没有将代码编译成底层的二进制代码;

    应用举例:
    使用turtle画一只乌龟:

    #!python 
     
    """画一个小乌龟"""
     
    import turtle as t;
     
    t.pensize(2)
    t.hideturtle()
    t.colormode(255)
    t.color((0,0,0),"Green")
    t.setup(500,500)
    t.speed(5)
     
    t.penup()
    t.goto(0,-100)
    t.pendown()
    t.circle(100)
     
    t.penup()
    t.goto(-20,35)
    t.pendown()
    t.begin_fill()
    t.forward(40)
    t.seth(-60)
    t.forward(40)
    t.seth(-120)
    t.forward(40)
    t.seth(-180)
    t.forward(40)
    t.seth(120)
    t.forward(40)
    t.seth(60)
    t.forward(40)
    t.end_fill()
     
    t.seth(120)
    t.color((0,0,0),(29,184,130))
     
    for i in range(6):
        t.begin_fill()
        t.forward(60)
        t.right(90)
        t.circle(-100,60)
        t.right(90)
        t.forward(60)
        t.right(180)
        t.end_fill()
     
    t.penup()
    t.goto(-15,100)
    t.seth(90)
    t.pendown()
    t.forward(15)
    t.circle(-15,180)
    t.forward(15)
     
    for i in range(4):
        t.penup()
        t.goto(0,0)
        if i==0:
            t.seth(35);
        if i==1:
            t.seth(-25)
        if i==2:
            t.seth(-145)
        if i==3:
            t.seth(-205)
        t.forward(100)
        t.right(5)
        t.pendown()
        t.forward(10)
        t.circle(-10,180)
        t.forward(10)
     
    t.penup()
    t.goto(10,-100)
    t.seth(-90)
    t.pendown()
    t.forward(10)
    t.circle(-30,60)
    t.right(150)
    t.circle(30,60)
    t.goto(-10,-100)
    
    

    在这里插入图片描述

    五、Python常用类库

    1. Numpy
    NumPy软件包是Python生态系统中数据分析、机器学习和科学计算的主力军。它极大地简化了向量和矩阵的操作处理。
    除了能对数值数据进行切片(slice)和切块(dice)外,使用NumPy还能为处理和调试上述库中的高级实例带来极大便利。
    一般被很多大型金融公司使用,以及核心的科学计算组织如Lawrence Livermore、NASA用其处理一些本来使用C++、Fortran或Matlab等所做的任务。

    2. SciPy
    SciPy(http://scipy.org)是基于NumPy开发的高级模块,依赖于NumPy,提供了许多数学算法和函数的实现,可便捷快速地解决科学计算中的一些标准问题,例如数值积分和微分方程求解、最优化、甚至包括信号处理等。

    作为标准科学计算程序库, SciPy它是Python科学计算程序的核心包,包含了科学计算中常见问题的各个功能模块,不同子模块适用于不同的应用。

    3. Pandas
    Pandas提供了大量快速便捷处理数据的函数和方法。它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。
    Pandas中主要的数据结构有Series、DataFrame和Panel。其中Series是一维数组,与NumPy中的一维array以及Python基本的数据结构List类似;DataFrame是二维的表格型数据结构,可以将DataFrame理解为Series的容器; Panel是三维的数组,可看作为DataFrame的容器。

    4. Matplotlib
    Matplotlib是Python 的绘图库,是用于生成出版质量级别图形的桌面绘图包,让用户很轻松地将数据图形化,同时还提供多样化的输出格式。

    5. Seaborn
    Seaborn在Matplotlib基础上提供了一个绘制统计图形的高级接口,为数据的可视化分析工作提供了极大的方便,使得绘图更加容易。
    用Matplotlib最大的困难是其默认的各种参数,而Seaborn则完全避免了这一问题。一般来说,Seaborn能满足数据分析90%的绘图需求。

    6. Scikit-learn
    Scikit-learn是专门面向机器学习的Python开源框架,它实现了各种成熟的算法,容易安装和使用。
    Scikit-learn的基本功能有分类、回归、聚类、数据降维、模型选择和数据预处理六大部分。

    六、 数据科学计算平台—Anaconda

    Anaconda是一个集成的Python数据科学环境,简单的说,Anaconda除了有Python外,还安装了180多个用于数据分析的第三方库,而且可以使用conda命令安装第三方库和创建多个环境。相对于只安装Python而言,避免了安装第三方库的麻烦。
    网站:
    https://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/

    Jupyter Notebook的使用:
    Jupyter Notebook(Julia+Python+R = Jupyter)基于Web技术的交互式计算文档格式,支持Markdown和Latex语法,支持代码运行、文本输入、数学公式编辑、内嵌式画图和其他如图片文件的插入,是一个对代码友好的交互式笔记本。
    在这里插入图片描述

    • Files 基本上列出了所有的文件,
    • Running 显示了当前已经打开的终端和Notebooks,
    • Clusters 由 IPython parallel 包提供,用于并行计算。
    • 若要创建新的Notebook,只需单击页面右上角的New按钮,在下拉选项中选择python3,即可得到一个空的notebook界面
      在这里插入图片描述
    • 在编辑区可以看到一个个单元(cell)。如图所示,每个cell以“In[ ]”开头,可以输入正确的Python代码并执行。
    • 例如,输入"python " + “program”,然后按“Shift+Enter”,代码将被运行后,编辑状态切换到新的cell

    Jupyter notebook中的常用快捷方式:
    在这里插入图片描述

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