基于Seaborn和Matplotlib的可视化案例分析

时间:2024-02-11 22:51:53 标签:  案例分析  

处理数据有时会有点无聊。将原始数据转换为可理解的格式是整个过程中最重要的部分之一,那么为什么只停留在数字上,当我们可以将数据可视化为令人兴奋的图表时,这些图表可以在python中获取。这篇文章将重点探索耐人寻味的预处理之旅。

Seaborn和Matplotlib为我们提供了许多诱人的图表,通过这些图表,人们可以轻松地分析关键点,更深入地了解数据,并最终获得对数据的深刻见解,并在通过不同算法训练后获得最高的准确性。

让我们浏览一下我们的数据集:数据集(36行)包含6个特征和2个类(Survived = 1, Not Survived = 0),我们将根据这些特征绘制某些图表。

数据集链接 https://github.com/Abduttayyeb/Visual-Data-Analysis/blob/master/Graph_Data.csv

1. 年龄段密度分布

好的,在浏览了数据集之后,我们可以有一个问题。哪个年龄段人口最多?要回答这个问题,我们需要KDE Plot的视觉效果,它只是一个密度图。因此,让我们从导入所需的库开始,并使用它的函数绘制图形。

# importing the modules and dataset
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
dataset = pd.read_csv("Survival.csv")# KDE plot 
sns.kdeplot(dataset["Age"], color = "green", shade = True)
plt.show()
plt.figure()

在这里插入图片描述

2. 年龄组[20, 40]计数

所以现在我们有一个清晰的图片,如何计数的人与年龄组的分布,在这里我们可以看到,年龄组20-40有最大的计数,所以让我们检查一下。

# importing the modules and dataset 
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
dataset = pd.read_csv("Survival.csv")# Checking the count of Age Group 20-40 
dataset.Age[(dataset["Age"] >= 20) & (dataset["Age"] <= 40)].count()

输出

26

3. Fare 和 Age的关系

深入挖掘视觉效果,了解Fare VS Age的变化,它们之间的关系是什么,让我们使用不同类型的kdeplot 来看看,现在有二元密度,我们只添加Y变量。

# importing the modules and dataset 
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
dataset = pd.read_csv("Survival.csv")sns.kdeplot(dataset["Age"], dataset["Fare"], shade = True)
plt.show()
plt.figure()

在这里插入图片描述

4.年龄组[20,40]且Fare在[100,200]之间计数

在研究了这个情况后,我们看到,颜色的密度是最大的年龄组之间20-40,而对应的Fare为100-200,让我们检查一下 。

# importing the modules and dataset 
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
dataset = pd.read_csv("Survival.csv")# Checking The Variation Between Fare And Age
dataset.Age[((dataset["Fare"] >= 100) &(dataset["Fare"]<=200)) &((dataset["Age"]>=20) &dataset["Age"]<=40)].count()

输出

16

5. 添加直方图

我们还可以通过使用seaborn的distplot()模块来向kdeplot添加直方图:

# importing the modules and dataset 
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
dataset = pd.read_csv("Survival.csv")# Histogram+Density Plot 
sns.distplot(dataset["Age"], color = "green")
plt.show()
plt.figure()

在这里插入图片描述

6. 男性与女性的比例

如果你想知道男性与女性的比例,我们可以在KDE中绘制同样的图:

# importing the modules and dataset 
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
dataset = pd.read_csv("Survival.csv")# Adding Two Plots In One
sns.kdeplot(dataset[dataset.Gender == 'Female']['Age'],color = "blue")
sns.kdeplot(dataset[dataset.Gender == 'Male']['Age'],color = "orange", shade = True)
plt.show()
plt.figure()

在这里插入图片描述

7.统计年龄在12-40之间数据

正如我们可以从图中看到的,在12岁到40岁之间,计数会增加,让我们检查一下是否相同。

# importing the modules and dataset 
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
dataset = pd.read_csv("Survival.csv")# showing that there are more Male's Between Age Of 12-40 
dataset.Gender[((dataset["Age"] >= 12) &(dataset["Age"] <= 40)) &(dataset["Gender"] == "Male")].count()
dataset.Gender[((dataset["Age"] >= 12) &(dataset["Age"] <= 40)) &(dataset["Gender"] == "Female")].count()

输出

17
15

8. 小提琴图

我们已经谈了很多关于特征的,现在让我们谈谈依赖于特征的生存率。为此,我们将使用经典的小提琴图,顾名思义,它描绘了与小提琴音乐波相同的视觉效果。基本上,小提琴图用于可视化数据的分布及其概率密度。

生存率与年龄有什么关系?让我们直观地分析一下:

# importing the modules and dataset 
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
dataset = pd.read_csv("Survival.csv")sns.violinplot(x = 'Survived', y = 'Age', data = dataset,palette = {0 : "yellow", 1 : "orange"});
plt.show()
plt.figure()

在这里插入图片描述
说明:我们在图中看到的白色点是中位数,中间的粗黑条代表四分位数 。
从其延伸的细黑线表示数据中的上(最大)和下(最小)相邻值。
快速浏览显示我们之间的年龄[10-20]的生存率要高(Survived==1)。

9. 存活率和性别与年龄的关系

让我们再画一张存活率与性别和年龄的关系图。

# importing the modules and dataset 
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
dataset = pd.read_csv("Survival.csv")sns.violinplot(x = "Gender", y = "Age", hue = "Survived",data = dataset,palette = {0 : "yellow", 1 : "orange"})
plt.show()
plt.figure()

这里还有一个属性是hue,它指的是Survived的二进制值。
在这里插入图片描述

10. CATPLOT

简单地说,catplot显示了一个,两个或三个分类变量的类别的频率(或可选的分数)。

# importing the modules and dataset 
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
dataset = pd.read_csv("Survival.csv")# Plot a nested barplot to show survival for Siblings and Gender
g = sns.catplot(x = "Siblings", y = "Survived", hue = "Gender", data = dataset,height = 6, kind = "bar", palette = "muted")
g.despine(lef t= True)
g.set_ylabels("Survival Probability")
plt.show()

在这里插入图片描述

11. 门票类型与票价

现在,在数据集中,我们看到有三个类别的门票,这是基于票价,让我们找到它(参考此图,我添加了一个类别列门票)

# importing the modules and dataset 
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
dataset = pd.read_csv("Survival.csv")# Based On Fare There Are 3 Types Of Tickets 
sns.catplot(x = "PassType", y = "Fare", data = dataset)
plt.show()
plt.figure()

在这里插入图片描述

12. 票价与存活率的关系

# importing the modules and dataset 
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
dataset = pd.read_csv("Survival.csv")sns.catplot(x="PassType", y="Fare", hue="Survived",kind="swarm",data=dataset)
plt.show()
plt.figure()

在这里插入图片描述

来源:分享自作者个人站点/博客

智能推荐

处理数据有时会有点无聊。将原始数据转换为可理解的格式是整个过程中最重要的部分之一&#xff0c;那么为什么只停留在数字上&#xff0c;当我们可以将数据可视化为令人兴奋的图表时&#xff0c;这些图表可以在python中获取。这篇文章将重点探索耐人寻味的预处理之旅。

标签:案例分析  

Seaborn简介 Seaborn是基于matplotlib的图形可视化python包。它提供了一种高度交互式界面&#xff0c;便于用户能够做出各种有吸引力的统计图表。 Seaborn是在matplotlib的基础上进行了更高级的API封装&#xff0c;从而使得作图更加容易&#xff0c;在大多数情况下使用seaborn能做出很具有吸引力的图&#xff0c;而使用matplotlib就能制作具有更多特色的图。 Seaborn和Pandas的API配合的很好&#xff0c;使用DataFrame/Series的数据就可以绘图  Seaborn绘制单变量图 直方图 使用sns.dis

标签:Seaborn  

一、入门案例&#xff1a; 2.分析思路&#xff1a;

标签:案例  

统计分析是了解数据集中的变量如何相互关联以及这些关系如何依赖于其他变量的过程。可视化是此过程的核心组件&#xff0c;这是因为当数据被恰当地可视化时&#xff0c;人的视觉系统可以看到指示关系的趋势和模式。

标签:关系  

Seaborn本身并不是为了统计分析而生的&#xff0c;seaborn中的回归图主要用于添加视觉指南&#xff0c;以帮助在探索性数据分析EDA中强调存在于数据集的模式。

标签:线性  

目录 1.Seaborn图表概述 2.安装Seaborn图表

标签:数据  

  &#x1f935;‍♂️ 个人主页&#xff1a;&#64;艾派森的个人主页 ✍&#x1f3fb;作者简介&#xff1a;Python学习者 &#x1f40b; 希望大家多多支持&#xff0c;我们一起进步&#xff01;&#x1f604; 如果文章对你有帮助的话&#xff0c; 欢迎评论 &#x1f4ac;点赞&#x1f44d;&#x1f3fb; 收藏 &#x1f4c2;加关注&#43;

标签:数据  

文章目录 Seaborn库常用绘图详解与实战引言安装与导入一、散点图参数说明实战案例 二

标签:大全  

技术方案 猫眼电影票房数据分析可视化系统是基于Python Flask框架开发的一款用于分析和展示猫眼电影票房数据的Web应用程序。该系统利用Flask提供了一个简单而强大的后端框架&#xff0c;结合Request库进行网络爬虫获取猫眼电影票房数据&#xff0c;并使用Pyecharts进行可视化展示&#xff0c;同时借助Pandas进行数据分析和处理&#xff0c;以及Layui作为前端框架实现页面美观和用户交互。 该系统的主要功能 数据爬取&#xff1a;通过Request库实现对猫眼电影网站的数据抓取&#xff0c;获取最新的电影票房数据。可以定期或根据需要更新数据&#xff0c;保证数据的及时性和准确性。

标签:猫眼  

sudo rm /var/lib/dpkg/lock* sudo dpkg --configure -a apt update tail -f /var/log/car.log 1.1、项目概述 海

标签:日志  

技术介绍 京东服装品牌数据分析系统是基于Python Flask框架开发的一款用于分析和展示京东服装品牌数据的Web应用程序。该系统利用Flask提供了一个简单而强大的后端框架&#xff0c;结合Request库进行网络爬虫获取京东服装品牌数据&#xff0c;并使用Pyecharts进行可视化展示&#xff0c;同时借助Layui作为前端框架实现页面美观和用户交互。 该系统的主要功能 数据爬取&#xff1a;通过Request库实现对京东服装品牌网站的数据抓取&#xff0c;获取最新的商品信息、销量、价格等数据。可以定期或根据需要更新数据&#xff0c;保证数据的及时性和准确性。 数据存储与处理&#xff1a;将爬

标签:多种多样  

  &#x1f935;‍♂️ 个人主页&#xff1a;&#64;艾派森的个人主页 ✍&#x1f3fb;作者简介&#xff1a;Python学习者 &#x1f40b; 希望大家多多支持&#xff0c;我们一起进步&#xff01;&#x1f604; 如果文章对你有帮助的话&#xff0c; 欢迎评论 &#x1f4ac;点赞&#x1f44d;&#x1f3fb; 收藏 &#x1f4c2;加关注&#43;

标签:数据  

介绍 这款汽车信息网站是基于多项技术和框架设计的全面的汽车信息展示及查询系统。其中&#xff0c;采用了Python Django框架和Scrapy爬虫技术实现数据的抓取和处理&#xff0c;结合MySQL数据库进行数据存储和管理&#xff0c;利用Vue3、Element-Plus、ECharts以及Pinia等前端技术实现了丰富的数据可视化展示和用户交互功能。 该系统主要包含以下几个模块&#xff1a; Scrapy爬虫&#xff1a;使用Scrapy框架抓取了“懂车帝”网站的汽车及销量数据&#xff0c;以及“车质网”的汽车投诉数据&#xff0c;并将这些数据存储进MySQL数据库中&#xff0c;为后续的展示和查询提供了数据基础。

标签:汽车信息  

打好Pandas与Matplotlib组合拳&#xff0c;玩转数据分析与可视化 一、获取数据源 前一篇公众号文章爬取了哔哩哔哩“每周必看”栏目的 252 期视频&#xff0c;获取收录的 8697 条视频名称、视频封面、up 主、播放量、弹

标签:组合  

设计原理&#xff0c;是指一个系统的设计由来&#xff0c;其将需求合理拆解成功能&#xff0c;抽象的描述系统的模块&#xff0c;以模块下的功能。功能模块化后&#xff0c;变成可组合、可拆解的单元&#xff0c;在设计时&#xff0c;会将所有信息分解存储在各个表中&#xff0c;界面不会显示所有定义的字段。在设计时&#xff0c;会有几大要求&#xff0c;抽象、模块化、信息隐藏、耦合低、内聚等特性&#xff0c;本系统的设计也符合以上几大特性。制作和显示流程都属于程序员需要分析研究的一部分。每个模块都是相对独立的&#xff0c;系统前台不显示账号操作权限范围外的信息。近些年来&#xff0c;随着科技的飞速发展&#xff0c;互联网的普及逐渐延伸到各行各业中&#xff0c;给

标签:数据挖掘  

温馨提示&#xff1a;文末有 CSDN 平台官方提供的学长 QQ 名片 :)  1. 项目简介         本项目利用网络爬虫技术从XX点评APP采集北京市的餐饮商铺数据&#xff0c;利用数据挖掘技术对北京美食的分布、受欢迎程度、评价、评论、位置等情况进行了深入分析&#xff0c;方便了解城市美食店铺的运营状况、消费者需求、市场趋势和竞争格局等。 本系统利用 Flask 搭建 web 后端分析服务&#xff0c;利用 Bootstrap 和 Echarts 等搭建交互式可视化分析

标签:热门  

聚类分析 | Matlab实现基于RIME-DBSCAN的数据聚类可视化 目录 聚类分析 | Matlab实现基于RIME-DBSCAN的数据聚类可视化效果一览

标签:数据  

&#x1f4cb; 博主简介 &#x1f496; 作者简介&#xff1a;大家好&#xff0c;我是wux_labs。&#x1f61c; 热衷于各种主流技术&#xff0c;热爱数据科学

标签:大数  

文章目录 Matplotlib: 强大的数据可视化工具1. 基础1.1 安装Matplotlib1.2 创建第一个简单的图表1.

标签:数据  

​ 近年来&#xff0c;电商行业蓬勃发展&#xff0c;订单的海量化、订单类型的碎片化&#xff0c;使物流行业朝着“多品种、无边界、分类广”的方向迅速发展。根据许多研究机构的预测&#xff0c;电子商务销售额预计将以每年两位数的速度增长&#xff0c;推动整个行业的规模不断扩大。 物流分拣一直是一项单调乏味的体力活&#xff0c;长期以来存在着招工难

标签:视觉  

探索数据可视化&#xff1a;Python 库 Matplotlib 在数据科学和机器学习的领域中&#xff0c;数据可视化是一种强大的工具&#xff0c;它能够将复杂的数据转化为易于理解和解释的图形形式。在 Python 的丰富生态系统中&#xff0c;Matplotlib 库被认为是最流行和最强大的数据可视化工具之一。本文将深入探讨 Matplotlib 库的特性、用法以及如何利用它创建令人惊叹的可视化效果。 什么是 Matplotlib&#xff1f; Matplotlib 是一个用于创建静态、动态和交互式图形的 Python 库。它提供了广泛的功能&#xff0c;包括

标签:数据  

目录 一、前言 二、介绍 Ⅰ.时间序列数据

标签:数据  

目录 一.分析的背景、目的、意义 1、背景

标签:汽车销量  

故障检测(Failure Detection)是 Group Replication 的一个核心功能模块,通过它可以及时识别集群中的故障节点,并将故障节点从集群中剔除掉。如果不将故障节点及时剔除的话,一方面会影响集群的性能,另一方面还会阻止集群拓扑的变更。下面结合一个具体的案例,分析 Group Replication 的故障检测流程。除此之外,本文还会分析以下问题。当出现网络分区时,对于少数派节点,

标签:案例分析  故障  流程  Group  mysql  

猜你喜欢

一、基于Octave的信号处理与滤波分析案例 GNU Octave是一款开源软件&#xff0c;类似于MATLAB&#xff0c;广泛用于数值计算和信号处理

标签:信号处理  

一、案例介绍         效果一&#xff1a;2020年印美日新冠累计确诊人数         效果二&#xff1a;全国疫情地图可视化         效果三&#xff1a;动态GDP增长图         数据来源&#xff1a;         · 本案例数据全部来自《百度疫情实时大数据报告》&#xff0c;及公开的全球各国GDP数据         使用的技术&#xff1a;         · Echarts 是个百度开源的数据可视化&#xff0c;凭借着良好的交互性&#xff0c;精巧的图标设计&#xff0c;得到了众多开发者的认可&#xff0c;而Py

标签:初学者  

基于JavaWeb&#43;BS架构&#43;SpringBoot&#43;Vue&#43;Hadoop短视频流量数据分析与可视化系统的设计和实现 文末获取源码Lun文目录前言主

标签:架构  

证券分析系统采用B/S架构&#xff0c;数据库是MySQL。网站的搭建与开发采用了先进的Python进行编写&#xff0c;使用了Django框架。该系统从两个对象&#xff1a;由管理员和用户来对系统进行设计构建。主要功能包括&#xff1a;个人信息修改&#xff0c;对股票信息、股票买入、股票卖出、股市新闻等功能进行管理。本系统在一般证券分析系统的基础上增加了首页推送最新信息的功能&#xff0c;方便用户快速浏览&#xff0c;是一个高效的、动态的、交互友好的证券分析系统。

标签:股票分析  

目录 一、前言 二、介绍

标签:数据  

文章目录 Matplotlibmatplotlib开发环境搭建绘制基础绘制直线绘制折线设置标签文字和线条粗细绘制一元二次方程

标签:python  

研究背景 在当今社会&#xff0c;随着经济的发展和就业市场的竞争日益激烈&#xff0c;求职者面临着越来越多的招聘信息和选择。然而&#xff0c;对于求职者来说&#xff0c;如何快速准确地找到符合自己需求和兴趣的职位成为一个挑战。 传统的求职方式往往是通过招聘网站或招聘广告进行搜索&#xff0c;然后逐个查看招聘信息&#xff0c;并进行筛选和比较。这种方式存在着信息过载、效率低下的问题&#xff0c;使得求职者需要花费大量的时间和精力来寻找合适的工作机会。 因此&#xff0c;基于数据分析和推荐算法的招聘系统逐渐受到关注和重视。通过收集、整理和分析大量的招聘数据&#xff0c;可以提供更加精准和个性化的职位推荐&#xff0c;帮

标签:数据  

介绍 这是一个基于Python的B站弹幕可视化项目&#xff0c;主要使用了python django、requests、jieba等库。该项目实现了以下功能&#xff1a; 1. 爬取Bilibili视频弹幕数据&#xff1a;通过爬虫获取视频的标题、视频总时长、封面图&#xff0c;视频地址以及所有弹幕数据等。 2. 弹幕文本清洗和分词&#xff1a;对抓取到的弹幕文本进行清洗和分词处理&#xff0c;去除停用词并生成分词列表。 3. 弹幕发送量分析&#xff1a;统计视频过程中每一秒的弹幕量&#xff0c;并以折线图展示。 4. 弹幕文本分词分析&#xff1a;对弹幕文本进行分词处理&#xff0c;并以词云图展示关键词。 5. 情感分析&#xff1a;使用朴素

标签:爬虫  

DataEase 人人可用的开源数据可视化分析工具。什么是 DataEase?DataEase 是开源的数据可视化分析工具,帮助用户快速分析数据并洞察业务趋势,从而实现业务的改进与优化。DataEase 支持丰富的数据源连接,能够通过拖拉拽方式快速制作图表,并可以方便的与他人分享。

标签:开源  工具  数据  

数据分析必备速查表&#xff0c;含&#xff1a;NumPy、Pandas、Matplotlib、Seaborn)&#xff0c;赶快收藏&#xff0c;手慢无 大家好&#xff01;我是老码农。 今天给大家分享之前收集的一些资料。

标签:收藏  

学习完python基础知识点&#xff0c;终于来到了新的模块——数据可视化。 我理解的数据可视化是对大量的数据进行分析以更直观的形式展现出来。 今天我们用python数据可视化来实现一个2023年三大购物平台销售额比重的折线图。 准备工作&#xff1a;我们需要下载用于生成图表的第三方类库pyecharts。         1&#xff09; 使用win加r快捷键打开Windows

标签:案例  

Matplotlib 中的图例是帮助观察者理解图像数据的重要工具。图例通常包含在图像中,用于解释不同的颜色、形状、标签和其他元素。1. 主要参数当不设置图例的参数时,默认的图例是这样的。import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltx = np.linspace(0, 10, 100)y1 = np.sin(x)y2 = np.cos(x)fig = plt.figure()ax = fig.add_axes([0.1, 0.1, 0.8, 0.8])ax.plot(x,

标签:图例  基础  matplotlib  

简介主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)是一种无监督的数据降维方法,通过主成分分析可以尽可能保留下具备区分性的低维数据特征。主成分分析图能帮助我们直观地感受样本在降维后空间中的分簇和聚合情况,这在一定程度上亦能体现样本在原始空间中的分布情况,这对于只能感知三维空间的人类来说,不失为一种不错的选择。再举个形象的栗子,假如你是一本养花工具宣传册的摄影师,你正在拍摄一个水壶。水壶是三维的,但是照片是二维的,为了更全面的把水壶展示给客户,你需要从不同角度拍几张图片。下图是你从四个方向拍的照片:

标签:成分  数据  PCA  

当当网书籍数据可视化分析 作者

标签:数据  

1. 前言 之前实现了目标检测和图像分类任务的可视化脚本&#xff0c;本章将最后一个分割任务的可视化脚本实现 效果展示如下&#xff1a; 代码会在当前目录保存展示好的图片&#xff0c;从左到右依次为&#xff0c;原图、mask图、mask覆盖在原图的掩膜图 关于目标检测的可视化&#xff1a;

标签:脚本  

上一节我们在绘制面要素的时候&#xff0c;发现了函数功能体是三个不同步骤组成的&#xff1a; 读取文件获得geometry把geometry转变为绘图元素trace把绘图元素绘制到地图上 像我们上一节那样&#xff0c;把所有的功能都写在一个函数里面&#xff0c;这样的函数灵活性太差&#xff0c;例如我们要读取和绘制若干个点、线、面&#xff0c;那么如果不去修改&#xff0c;那么每读一个shapefile就要重复去写一个方法&#xff0c;那就太繁琐了&#xff0c;我们重构的第一步&#xff0c;就是要把各种功能尽量的切分出来&#xff0c;形成一个个能够独立运行和维护的模块&#xf

标签:分解  

为了更直观的从3D视角观察一副图像的像素分布&#xff0c;且拖动观察没一个像素细节&#xff0c;可以使用下面代码实现。 目录 一、代码二、效果展示 一、代码

标签:曲面  

简介 Python 的 pandas 包用于数据操作和分析&#xff0c;旨在让您以直观的方式处理带标签或关联数据。 pandas 包提供了电子表格功能&#xff0c;但由于您正在使用 Pyth

标签:数据  

文章目录 一.【计算机设计大赛作品】豆瓣电影数据挖掘可视化—信息可视化赛道获奖项目深入剖析【可视化项目案例-22】1.1 项目主题:豆瓣电影 二.代码剖析

标签:项目  

书接上回,武林高手同台比武,打得热火朝天,历经16日,终于落下帷幕,各路英雄再归于江河湖海。这期间,新鲜事层出不穷,要说各位最爱聊的,还得是谁胜谁负。这不,在下又上科技与绝活了!HK-Domo可视化仪表板,通过采集亚运会相关数据,进行可视化展示。&nbsp;

标签:亚运会  

基本使用 # 导入包import matpl

标签:数据  

1.什么是代码可视化?Code visualization is the process of creating graphical representations of source code to help understand and analyze it. 代码可视化是创建源代码的图形表示以帮助理解和分析它的过程。个人理解:通过使用图形化手段(架构图、依赖图、分布式追踪、类图、火焰图、CallGraph等)使代码在某些特征上变得可观测,用于辅助开发人员理解分析项目或建设一些自动化工具。

标签:代码  

这段代码是一个C&#43;&#43;程序&#xff0c;用于处理来自KITTI数据集的激光雷达&#xff08;LiDAR&#xff09;扫描数据。程序主要实现以下功能&#xff1a; 1. **读取和解析命令行参数**&#xff1a;使用Boost库中的&#96;program_options&#96;模块来定义和解析命令行参数。这包括扫描文件路径、模型路径以及是否启用详细模式&#xff08;verbose&#xff09;。 2. **处理KITTI数据集中的LiDAR扫描数据**&#xff1a;程序遍历指定KITTI数据集目录中的LiDAR扫描数据&#xff08;&#96;.bin&#96;格式&#xff09;。这些数据包含了Li

标签:语义  

背景AutoCAD是国际上著名的二维和三维CAD设计软件,用于二维绘图、详细绘制、设计文档和基本三维设计。现已经成为国际上广为流行的绘图工具。.dwg文件格式成为二维绘图的事实标准格式。但由于AutoCAD是私有格式,只能在CAD软件上编辑查看,如何发布至Web上,并在上面做应用开发,如数据展示,GIS分析等,一直是业内头疼的事情。解析DWG格式DWG与DXFDWG格式文件是Auto CAD 软件的专有格式,类似于doc,是封闭的不开放的,且是二进制的。

标签:技术  CAD  DWG  WebGIS  

相关问题

相关文章

热门文章

推荐文章

相关标签