Orange3 实战教程 目录

        Orange3 是一款以 可视化编程 为核心的数据挖掘和机器学习工具,其界面设计直观且模块化,用户通过拖放组件(Widgets)构建数据分析流程。通过平台上的工作流,自己训练和评估模型。

                                   Orange3 实战教程 目录

第一部分 基础部分:

第一章  文件
        CSV文件导入
        数据集集合
        SQL表
        数据表
        绘制数据
        数据信息
        排名
        编辑域
        着色器
        功能统计信息
        保存数据

第二章  转换

        数据采样器
        选择列
        选择行        
        转置
        合并数据
        级联
        按数据索引选择
        独一无二的
        聚合列
        分组依据:
        数据透视表
        应用域
        预处理
        公正
        继续
        离散化
        随机化
        清除域
        熔化
        公式
        创建类
        创建实例
        Python脚本

第三章 可视化

        树查看器
        方框图
        小提琴图表
        分配
        散点图
        线条图
        条形图
        筛分示意图
        马赛克显示器
        自由可视化
        线性投影
        拉德维兹
        热力图
        维恩图
        轮廓图
        毕达哥拉斯树
        毕达哥拉斯森林
        CN2规则查看器
        诺谟图
        评分表查看器

第四章  模型

        常量
        CN2规则归纳
        学习器校准
        k近邻
        树
        随机森林
        梯度增强
        支持向量机
        线性回归法
        逻辑回归
        朴素贝叶斯
        评分表
        AdaBoost
        曲线拟合
        神经网络
        随机梯度下降法
        堆叠
        保存模型
        加载模型

第五章  评估

        测试和分数
        预测
        混淆矩阵
        ROC分析
        性能曲线图
        校准图
        排列图
        参数拟合器

第六章  无监督

        距离文件
        距离矩阵
        t-SNE
        相关性
        距离图
        分层聚类
        均值
        Louvain聚类
        密度聚类
        流形学习
        离群值
        PCA主成分分析
        近邻
        对应关系分析
        距离
        距离变换
        MDS多维距离
        保存距离矩阵
        自组织映射

第七章  光谱学

        光谱
        超光谱
        插值
        预处理光谱
        积分光谱
        峰值拟合
        多文件
        平铺文件
        平均光谱
        光谱干涉图
        重塑贴图
        信噪比(SNR)
        4+角极化

第八章 文本挖掘

        语料库
        导入文档
        创建语料库
        《卫报》
        纽约时报
        Pubmed数据
        Twitter(推特)
        维基百科
        预处理文本
        语料库到网络
        词袋模型
        文档嵌入
        相似性哈希
        情绪分析
        推文探查器
        主题建模
        LDA探索
        语料库查看器
        对文档进行评分
        词汇云
        一致性
        文档地图
        单词扩展
        重复检测
        单词列表
        提取关键字
        注释语料库地图
        本体论
        语义查看器
        搭配词
        文本统计

第九章 生存分析

        作为生存数据
        卡普兰-迈耶曲线图
        Cox回归
        等级生存特征
        逐步Cox回归
        队列

第十章 生物信息

        数据库更新
        GEO数据集
        最佳表达
        基因处理
        差分表达式
        基因本体分析
        KEGG通道
        基因集富集
        基因集
        聚类分析
        火山绘图
        同系物
        标记基因
        注解器
        单个样本评分

第十一章  单细胞

        加载数据
        单单元数据集
        过滤器
        单细胞预处理
        批量效果删除
        对齐数据集
        评分基因
        记分单元格
        点矩阵
        空间自相关计分器

第十二章 图像分析

        导入图像
        图像查看器
        图像嵌入
        图像网格
        保存图像

第十三章 网络

        网络文件
        网络资源管理器
        网络生成器
        网络分析
        网络群集
        群组网络
        距离网络
        单一模式

第十四章 Geo地图

        地理编码
        地理地图
        等值区域图
        地理变换

第十五章  教育

        谷歌工作表
        交互式k-均值
        梯度下降
        多项式回归
        多项式分类
        饼图
        随机数据

第十六章 时间序列

        雅虎财经
        表单时间序列
        插值
        移动变换
        折线图
        周期图
        相关图
        螺旋描记图
        格兰杰因果关系
        ARIMA模型
        VAR模型
        模型评估
        时间切片
        差异
        季节性调整

第十七章  解释

        特征重要性
        解释模型
        解释预测
        批量解释预测
        相关性

第十八章  公平性

        作为公平性数据
        数据集偏差
        重新称重
        对抗性借记
        均衡奇数后处理
        加权逻辑回归

    第二部分:进阶部分

    • 文本挖掘

    • 生物信息学

    • 公平性

    • 生存分析

    • 分类

    • 集群

    • 分层聚类

    • Cox回归

    • 散点图

    • 可视化、

    • 特征排名

    • 交叉核验

    • 神经网络

    • 分类树

    • 文本预测

    • 文本层次聚类

    • 文本模型评估

    • 推特作者预测

    第三部分:高级部分

    组件开发(暂定)

            入门
                    前提条件
                    定义小部件
                    “demo”包
                    在橙色画布外测试小工具
            教程(设置和控件)
                    小工具设置
                    控件和模块gui
                    保持默认值
                    上下文相关设置
                    迁移
            频道和令牌
                    多输入通道
                    使用多个输出通道
                    默认频道(使用相同类型的输入频道时)
                    显式通道
            响应式GUI
                    正在设置
                    在线程中启动任务
                    正在收集结果
                    正在停止
            实用程序
                    进度条
                    发出警告和错误
                    I/O摘要
                    提示
            OWBaseWidget(OWBase小工具)
                    小工具元描述
                    输入/输出信号定义
                    发送/接收
                    通过属性名称访问控件
                    类成员文档
            通用GUI控件库
                    常用选项
                    常见参数
                    属性
                    通用属性(Common Attributes)
                    小工具
                    其他小部件
            调试和测试
                    将小部件作为脚本运行
                    单元测试小工具

    插件开发实例

    <think>我们被要求回答关于Orange数据可视化工具的使用教程。根据提供的引用内容,我们可以整合以下信息:1.项目介绍:Orange是一款开源的数据分析和可视化软件,适合非程序员和数据科学家使用。它提供图形界面工作流,支持拖拽组件,也支持Python接口(引用[1])。2.安装和启动:-安装要求:Python3.6+和pip。-安装命令:`pipinstallorange3`-启动命令:`orange-canvas`(引用[1])3.应用案例:-分类任务:导入CSV文件,使用散点图,选择分类算法(如决策树),连接节点并训练模型(引用[1])。-销售数据可视化:有实战案例(引用[3])。4.可视化组件概览:Orange3提供了丰富的可视化组件,包括散点图、箱线图、折线图、条形图、热力图等(引用[4])。5.散点图的使用:Orange可以智能地寻找信息丰富的投影,支持分类变量和数值型变量的颜色设置(引用[5])。因此,我们可以组织一个关于Orange使用教程的回答,包括安装、启动、基本工作流和可视化组件的使用,特别是散点图作为重点。由于用户明确要求使用教程,我们可以按照以下结构:1.安装Orange2.启动Orange3.基本工作流程(以散点图为例,参考引用[5])4.其他可视化组件简介(参考引用[4])5.进阶:保存工作流和扩展(参考引用[1])同时,我们还需要生成相关问题。注意:回答中引用的段落末尾要添加引用标识。由于引用[4]提供了很多可视化组件的名称,我们可以列举一些,但不需要全部详细说明。我们还可以提到引用[3]中的实战案例,鼓励用户实践。下面开始组织回答。</think>### Orange数据可视化工具使用教程 Orange是一款开源的数据分析和可视化工具,通过图形化工作流实现无需编程的数据探索。以下是详细使用指南: #### 1. **安装与启动** - **安装要求**:Python 3.6+ 和 pip - **安装命令**: ```bash pip install orange3 ``` - **启动工具**: ```bash orange-canvas ``` 启动后将看到可视化工作台界面[^1][^2]。 #### 2. **基础工作流程** 1. **导入数据**: - 点击左侧"数据"组件区,拖拽`文件`组件到画布 - 双击组件选择CSV/Excel等格式的数据文件[^3] 2. **数据预处理**: - 添加`选择列`组件筛选所需变量 - 使用`预处理`组件处理缺失值或归一化数据 3. **可视化分析**: - 拖拽可视化组件(如散点图、箱线图)到画布 - 将数据组件与可视化组件连接 - 双击可视化组件调整参数[^4] #### 3. **核心可视化组件详解** - **散点图**: - 用途:探索变量间相关性 - 智能投影:自动寻找信息丰富的属性组合(基于最近邻同色分析或R²系数)[^5] - 颜色编码:支持分类变量着色 - **箱线图/小提琴图**: - 分析连续变量分布 - 箱线图显示中位数/四分位点,小提琴图展示密度分布[^4] - **热力图**: - 适合展示相关性矩阵 - 颜色梯度表示关联强度 - **交互功能**: - 在图表中框选数据点联动其他视图 - 右键点击图表可保存图像或导出数据 #### 4. **实战案例:销售数据分析** 1. 导入销售数据表(含产品/销售额/地区等字段) 2. 连接`散点图`组件: - X轴:产品单价 - Y轴:销售量 - 颜色:产品类别 3. 添加`条形图`组件: - 按地区汇总销售额 4. 使用`筛图`组件: - 动态筛选特定价格区间的产品[^3][^4] #### 5. **高级技巧** - **工作流保存**:点击`文件>保存工作流`复用分析流程 - **Python集成**: - 通过`Python脚本`组件调用自定义代码 - 扩展工具包(如生物信息学分析组件)[^1] - **优化性能**: - 大数据集启用子采样功能 - 使用`特征选择`组件减少维度 > **资源推荐**: > - 中文视频教程:[Orange3开发者抖音频道](https://www.douyin.com/user/MS4wLjABAAAAicBGZTE2kX2EVHJPe8Ugk3_nlJk9Nha8OZh4Bo_nTu8)[^4] > - 项目仓库:[GitHub地址](https://github.com/sumory/orange.git) > - 扩展组件:[Orange3-addons](https://github.com/biolab/orange3-addons)
    评论
    添加红包

    请填写红包祝福语或标题

    红包个数最小为10个

    红包金额最低5元

    当前余额3.43前往充值 >
    需支付:10.00
    成就一亿技术人!
    领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
    hope_wisdom
    发出的红包

    打赏作者

    err2008

    你的鼓励将是我创作的最大动力

    ¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
    扫码支付:¥1
    获取中
    扫码支付

    您的余额不足,请更换扫码支付或充值

    打赏作者

    实付
    使用余额支付
    点击重新获取
    扫码支付
    钱包余额 0

    抵扣说明:

    1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
    2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

    余额充值