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我有这个简单的JSON文件的多个数据点： var data = [ { "x": "a", "y": 2 }, { "x": "b", "y": 8 }, { "x": "c", "y": 4 }, { "x": "d", "y": 15 }] 我可以使用Highcharts它想象（见我JSFidd

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两个交替值之间的阶跃函数

我期待绘制连接随着时间的推移，以查看连接持续时间和断开连接的数量。这是我目前的图表。此图是误导性的，但。这使得看起来机器在9月29日和10月3日之间慢慢断开，因为它实际上在短暂断开之前连接了整个时间。我想线路保持在1 /连接，直到它没有连接。在此先感谢您的帮助！

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可视化状态流模型

我有一个非常简单的MATLAB状态流模型，我想要可视化。我不需要任何幻想 - 即使我可以根据平行状态所处的子状态显示不同的图像。是否有人对我可以用来完成此任务有什么建议？我一直在四处寻找，所有我能找到的都是带有simulink的3D世界构建器，但我甚至不知道如何将它连接到stateflow。谢谢。

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Highchart.js可变长度的输入不起作用

此输入将与highcharts工作得很好： data1 = [[2, 3, 3.5, 4], [1, 1.5, 2, 3]] 但这不会： data2 = [[2, 3, 3.5, 4, 4.5], [1, 1.5, 2, 3]] 这里唯一的区别是，在第一项目，还有一个数据点。为什么highchart无法从中创建boxplot？我想所有它需要生成像中值，四分位数和最小值和最大值的箱形图也都在

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可视化表面下的体积

我想在由双变量函数生成的表面下可视化3D体积。到目前为止，我可以生成曲面，但我不知道如何实际可视化音量。 funCube = @(x,y)2.6207.*(sin(x)+cos(x)).*cos(y); funCylinder = @(x, y) 3.078677852.*cos(y); cubePlot = ezsurf(funCube, [0, 0.26, 0, 0.26], 120);

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初始化熊猫数据帧与NaN以外的填充值

想我初始化一个“空”数据框如下： import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(index=list('AB'), columns=list('CD')) 产生的df的形式 C D A NaN NaN B NaN NaN 有没有一种pythonic的方法用其他值代替NaN s，例如-np.inf？当然，要做到这一

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用于太字节大小数据的大容量渲染和可视化库

我想要将几千兆字节到几太字节之间的三维数据卷可视化。一种解决办法是推出自己的产品，但这可能需要一些时间。为了避免这种情况，我目前正在探索当前可用的解决方案。我越查看它，我发现的软件就越多。一些实例包括ParaView/VTK，OSPRay，Embree，Splotch，NVIDIA GVDB/OptiX等一些该软件提供用于可视化的完整解决方案，和数据操作（例如，ParaView/VTK）。其他人

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机器学习，特征工程和呈现模型的常用技术是什么？

我有一个ML语言识别项目（Python），需要具有高维特征输入的多类分类模型。目前，我所能做的所有改善准确性的方法都是通过追踪和错误。无意识地将可用的特征提取算法和可用的ML模型相结合，看看我是否幸运。我在问是否有一个普遍接受的工作流程系统地查找ML解决方案。这个想法可能是天真的，但我想如果我能以某种方式想象这些高维数据和我的模型的决策边界。希望这个可视化可以帮助我做一些调整。在MATLAB

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如何可视化多维数据上的kmeans聚类

我在mnist数据集上使用kmeans聚类算法，并希望在聚类后可视化绘图。到目前为止，我这样做 from mnist import MNIST mndata = MNIST('Datasets') X_train, y_train = mndata.load_training() #do the clustering k_means = cluster.KMeans(n_cluster

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如何组织数据以指定不相对于0的hbar_stack的范围？ [背景虚化]

这里是这里的代码示例： https://imgur.com/a/mKPNP from bokeh.io import output_file, show from bokeh.models import ColumnDataSource from bokeh.palettes import GnBu3, OrRd3 from bokeh.plotting import figure ou