Orange3实战教程---导出可视化图表

Orange3导出与修改可视化图表教程
最新推荐文章于 2025-12-03 17:31:48 发布
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CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： Orange3 实战教程 文章标签： orange3 scikit-learn orange3中文版 机器学习 数据挖掘
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/err2008/article/details/147048840

导出可视化图表

可视化是数据科学的重要组成部分，缺乏可视化的分析报告是不完整的。Orange 提供了多种保存和修改可视化图表的功能。

每个控件底部都有一个状态栏。可视化控件中，从左数第二个图标是保存按钮，第四个图标是调色板按钮。保存按钮可将图表保存至本地，调色板按钮可打开可视化设置对话框。

保存图表

Orange 支持将可视化图表保存为多种格式，包括 .png、.svg、.pdf（直接保存或通过 Matplotlib 生成），以及生成 Matplotlib 的 Python 代码。常用选项是保存为 .svg（可缩放矢量图形），可用 Inkscape 等矢量图形软件编辑。按下 Ctrl+C（Mac 为 Cmd+C）可复制 .png 格式的图表，并通过 Ctrl+V（Mac 为 Cmd+V）粘贴到 Word、PowerPoint 等软件中。

若需深度编辑或高度自定义图表，可导出 Matplotlib 的 Python 代码。以下示例展示了如何调整颜色、符号大小、标记样式等：


                

                
                
        

         

    


  


        

                

                  

                  

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Orange3实战教程---导出模型

				
			

			

				

					err2008的专栏
				

				

					04-07
					
					142
					
				

			

		

		

			
				
模型可以在不同的 Orange 工作流程中重复使用。通过「加载模型」组件可载入已训练好的模型，该模型可用于预测或其他场景。模型首先需要数据进行训练。训练完成后会输出一个训练好的模型，可通过「保存模型」组件以 pickle 格式保存。预测模型可以保存并重复使用。模型以 Python 的 pickle 格式保存。模型也可以直接导入到 Python 中，并在脚本中使用。

			
		

	



                

            
              



	

		

			

				
					
Orange3实战教程：光谱学---光谱

				
			

			

				

					err2008的专栏
				

				

					05-19
					
					80
					
				

			

		

		

			
				
“光谱”小部件是一个用于可视化探索光谱数据的工具，支持对无空间信息的光谱序列进行分析。用户可以通过单击选择特定光谱，或使用修饰键进行多选操作。小部件提供多种导航操作，如平移、缩放和自动调整视图，以及丰富的绘图选项，包括重采样曲线、显示平均值、添加网格线、反转X轴、添加峰值标签等。此外，用户还可以通过线选模式筛选特定光谱，并将可视化结果导出为图片。使用示例展示了如何通过颜色分类和线选模式对肝脏光谱数据进行筛选和分析。该工具适用于需要处理和分析光谱数据的场景，帮助用户快速识别和比较不同光谱特征。

			
		

	



              


  
              

                


	

		

			

				
					
Python机器学习库之orange3使用详解

				
			

			

				

					Rocky006的博客
				

				

					01-10
					
					3856
					
				

			

		

		

			
				
数据科学和机器学习是当今科技领域的重要组成部分，而数据分析和建模通常是其中的关键步骤。Python Orange3 是一个功能强大且易于使用的开源工具，它结合了数据可视化、数据分析和机器学习，为数据科学家和分析师提供了一个全面的平台。本文将深入介绍 Python Orange3，包括其基本概念、安装方法、示例代码以及一些高级用法，以帮助大家掌握这一强大的数据科学工具。

			
		

	





	

		

			

				
					
Orange3入门

				
			

			

				

					坚持到底
				

				

					01-27
					
					3865
					
				

			

		

		

			
				
Orange3 是一个开源的机器学习和数据可视化桌面软件。它允许你通过简单的拖放技术来创建数据分析工作流程。Orange3 提供了一个友好的图形化用户界面，非常适合初学者使用，同时也为熟练的数据科学家提供了数据探索和建模的强大功能。

在 Orange3 中，数据分析过程被设计为工作流程，它顺畅地转换并可视化数据，使用机器学习算法进行建模，并创建了可视化的数据呈现。每个流程都是一系列称为 "widget" 的模块，它们通过渠道连接在一起进行通信。

			
		

	



		

			
		



	

		

			

				
					
Orange3数据挖掘简单使用教程

				
			

			

				

					err2008的专栏
				

				

					03-28
					
					535
					
				

			

		

		

			
				
Orange3数据挖掘简单使用教程。

			
		

	





	

		

			

				
					
Orange3数据可视化（组件概览）

				
			

			

				

					坚持到底
				

				

					04-24
					
					1146
					
				

			

		

		

			
				
Orange3为您提供了一系列生动的图表工具，包括树图、箱线图、小提琴图、分布图、散点图、折线图、条形图、筛图、马赛克图、自由投影、线性投影、雷达图、热力图、韦恩图、轮廓图、毕达哥拉斯树、毕达哥拉斯森林、CN2规则查看器、诺莫图等。这些图表适用于各种场景，帮助您轻松分析数据，充分展示数据背后的故事。

			
		

	





	

		

			

				
					
Orange3实战教程：生物信息---注释器

				
			

			

				

					err2008的专栏
				

				

					07-15
					
					186
					
				

			

		

		

			
				
摘要：注释器小部件功能概述 注释器是一个用于单细胞数据分析的工具，通过标记基因对细胞类型进行自动注释。它接收基因表达数据、二维空间映射和标记基因作为输入，采用曼-惠特尼U检验等方法计算细胞类型归属概率。主要功能包括：1) 支持多种评分方法（FDR值、基因表达量/比例）；2) 可调节聚类参数（DBSCAN算法）；3) 提供丰富的可视化选项（点属性、簇轮廓、标签显示）；4) 支持主数据与次级数据的联合分析。典型应用场景包括骨髓单核细胞分类和细胞周期研究，工作流程可通过交互式界面完成数据注释、选择和结果导出。 （

			
		

	





	

		

			

          精选资源
				
					
2020年1-8月外卖销售数据可视化作品

				
			

			

				

					01-07
				

			

		

		

			
				
这个可视化作品最终以PPT格式导出，使得不具备Tableau软件的用户也能查看和理解结果。这样的格式转换使得信息共享变得更加便捷，同时也扩大了潜在的受众范围。  总的来说，这个项目展示了数据可视化如何帮助我们从...

			
		

	





	

		

			

				
					
Python库 | Orange_Spectroscopy-0.6.1-py3-none-any.whl

				
			

			

				

					02-18
				

			

		

		

			
				
4. **可视化**：提供直观的图表绘制功能，如光谱曲线图、3D散点图等，帮助研究人员更好地理解和解释数据。  5. **机器学习集成**：可能还集成了机器学习算法，用于建立光谱数据与物质属性之间的关系模型，实现未知...

			
		

	





	

		

			

				
					
Orange3数据预处理(公式组件)

				
			

			

				

					坚持到底
				

				

					03-19
					
					1182
					
				

			

		

		

			
				
为您的数据集添加新特征。

			
		

	





	

		

			

				
					
【模式识别与机器学习（1）】基础概念之：模式识别基础

				
			

			

				

					hiliang521的博客
				

				

					11-30
					
					973
					
				

			

		

		

			
				
关键词：时空特征组合、向量表示、模式类、信息表征模式是模式识别领域的基础概念。广义地说，模式是指区别事物的时空特征组合，存在于时间和空间中可观察的物体，只要我们能够区别它们是否相同或相似，都可以称之为模式。从信息的角度来看，模式不是事物本身，而是从事物获得的信息。这种信息往往具有时间和空间的分布特性，比如个人的照片所包含的像素信息，歌曲旋律所体现的音阶变化，以及动物步态所反映的运动特征。这些信息通过特定的方式组织起来，形成了我们能够识别和区分的模式。在数学上，模式一般用向量来表示。

			
		

	





	

		

			

				
					
机器学习周报二十四

				
			

			

				

					weixin_60864619的博客
				

				

					11-30
					
					890
					
				

			

		

		

			
				
本周学习了潜在扩散模型的概念，潜在扩散模型的实现是很简单的，之后学习了变分自编码器(VAE)。同时解决了之前的RCNN目标检测的模型，但是效果很差。This week, I studied the concept of latent diffusion models. The implementation of latent diffusion models is quite simple. Afterwards, I learned about variational autoencoders (VAE)

			
		

	





	

		

			

				
					
【模式识别与机器学习（15）】主成分分析

				
			

			

				

					hiliang521的博客
				

				

					12-02
					
					559
					
				

			

		

		

			
				
【模式识别与机器学习（15）】主成分分析

			
		

	





	

		

			

				
					
AAAI-2013《Spectral Rotation versus K-Means in Spectral Clustering》

				
			

			

				

					Christo的博客
				

				

					11-30
					
					798
					
				

			

		

		

			
				
这篇论文成功地将谱旋转技术应用于谱聚类，解决了传统K-Means在处理松弛谱向量时的偏差问题。通过引入正交旋转约束，方法在理论上保证了更好的连续-离散逼近，并在实验中证明了其在图割优化和聚类指标上的优越性。论文结构清晰：从谱聚类背景引入问题，推导优化算法，提供理论证明，并通过基准数据集验证。该工作强调了谱聚类后处理的的重要性，为后续研究（如自适应谱聚类）提供了基础。

			
		

	





	

		

			

				
					
0011机器学习特征工程

					
最新发布

				
			

			

				

					老欧学视觉的博客
				

				

					12-03
					
					357
					
				

			

		

		

			
				
本文系统介绍了机器学习特征工程的关键内容，包括特征工程在机器学习流程中的重要性、数据处理方法和降维技术。主要内容涵盖：1）特征工程的核心作用是通过数据预处理提升模型效果，包括异常值处理、数据平衡、文本向量化等；2）详细讲解了数据清洗、缺失值填充、标准化/归一化、One-Hot编码等基础处理方法；3）重点阐述了文本特征提取技术（词袋法、TF-IDF）和降维方法（特征选择、PCA、LDA）。文章强调特征工程需结合业务场景进行特征衍生和优化，占整个开发流程30%-50%的工作量，是机器学习项目成功的关键环节。

			
		

	





	

		

			

				
					
用Python玩转GAN：让AI学会“造假”的艺术

				
			

			

				

					2303_77568009的博客
				

				

					12-03
					
					882
					
				

			

		

		

			
				
本项目基于PyTorch实现了生成对抗网络（GAN），用于生成手写数字图像。通过搭建生成器和判别器的卷积神经网络结构，采用对抗训练策略，成功在MNIST数据集上训练出能够生成逼真数字图像的模型。实践过程中解决了GPU环境配置、Windows多进程加载数据、网络优化等关键技术问题，最终实现了从随机噪声到清晰数字图像的端到端生成。该实践加深了对深度学习框架使用、模型训练调优及GAN原理的理解，为机器学习算法学习提供了完整案例。

			
		

	





	

		

			

				
					
【模式识别与机器学习（11）】数据预处理（第三部分）：高级技术与质量保证

				
			

			

				

					hiliang521的博客
				

				

					12-02
					
					732
					
				

			

		

		

			
				
【模式识别与机器学习（11）】数据预处理（第三部分）：高级技术与质量保证

			
		

	





	

		

			

				
					
【模式识别与机器学习（14）】K-means算法中K值确定教程

				
			

			

				

					hiliang521的博客
				

				

					12-02
					
					496
					
				

			

		

		

			
				
【模式识别与机器学习（14）】K-means算法中K值确定教程

			
		

	





	

		

			

				
					
【机器学习】27 异常检测（密度估计）

				
			

			

				

					weixin_54010404的博客
				

				

					12-03
					
					584
					
				

			

		

		

			
				
本文介绍了异常检测的基本概念和方法。主要内容包括：1) 异常检测基于密度估计，通过构建概率模型识别异常值；2) 使用高斯分布建模特征概率，介绍最大似然估计方法计算参数；3) 多特征异常检测算法及其实现流程；4) 评估方法，建议划分训练集、验证集和测试集；5) 比较异常检测与监督学习的适用场景；6) 特征选择策略，强调特征分布分析和错误分析的重要性。文章指出异常检测适用于异常类型未知或样本稀少的情况，而监督学习更适合已知异常类型且有充足标注数据的场景。

			
		

	





	

		

			

				
					
请你列出专门的3D可视化库

				
			

			

				

					03-16
				

			

		

		

			
				
<think>嗯，用户让我介绍一下Python中专门的3D可视化库。我需要先回忆一下自己知道的库，然后整理出来。首先，我应该想到Matplotlib，虽然它主要是2D的，但mplot3d工具包可以做一些基础的3D绘图。然后是Mayavi，基于VTK的，适合科学数据可视化。Plotly也不错，支持交互式3D图表。PyVista可能也是一个选项，它是VTK的封装，简化了3D可视化的流程。VisPy专注于高性能的交互式可视化，基于OpenGL。还有PyOpenGL，直接使用OpenGL接口进行3D渲染，适合需要底层控制的场景。Blender的Python API虽然主要用于3D建模和动画，但也可以用来生成可视化内容。此外，VTK本身也是一个强大的库，但用起来可能比较复杂，所以PyVista这样的封装更友好。

接下来需要检查这些库的主要用途和特点，确保每个库都符合“专门”的3D可视化。例如，Matplotlib的3D功能可能不算最强大，但确实属于3D可视化的一部分。Mayavi和Plotly则更专注于3D，并且功能更全面。PyVista和VisPy在科学和工程领域应用较多。PyOpenGL适合需要自定义渲染的情况。Blender的API可能更多用于建模，但可视化也是可能的。VTK作为底层库，虽然强大，但用户可能更倾向于使用其封装库如Mayavi或PyVista。

然后需要给每个库一个简短的说明，包括用途、特点和示例代码。例如，Matplotlib的3D绘图示例，Mayavi的简单曲面绘制，Plotly的散点图，PyVista的网格可视化，VisPy的立方体绘制，PyOpenGL的基本三角形渲染，以及VTK和Blender的示例。确保代码示例正确，能够运行。

最后，要提出相关问题，这些问题应该围绕用户可能进一步关心的点，比如库之间的比较、如何选择、高级功能等。例如，Matplotlib的3D局限性，Mayavi与PyVista的区别，Plotly的交互性实现方式，VisPy的性能优化，PyOpenGL的学习资源，VTK的应用场景，Blender在可视化中的优势，以及处理大型数据集的库推荐等。</think><<
以下是Python中专门用于3D可视化的主流库及其特点：

1. **Mayavi**
   - 用途：科学数据可视化
   - 特点：基于VTK构建，支持复杂3D图形和流场可视化
   - 示例代码：
     ```python
     from mayavi import mlab
     mlab.figure(size=(800,600))
     x, y = np.mgrid[-3:3:100j, -3:3:100j]
     z = np.sin(x**2 + y**2)
     mlab.surf(z, colormap=&#39;coolwarm&#39;)
     mlab.show()
     ```

2. **PyVista**
   - 用途：3D网格和点云数据处理
   - 特点：简化VTK操作，支持实时交互
   - 示例代码：
     ```python
     import pyvista as pv
     sphere = pv.Sphere()
     plotter = pv.Plotter()
     plotter.add_mesh(sphere, color=&#39;orange&#39;)
     plotter.show()
     ```

3. **Plotly**
   - 用途：交互式Web可视化
   - 特点：支持3D散点图/曲面图/线图，可导出HTML
   - 示例代码：
     ```python
     import plotly.graph_objects as go
     import numpy as np
     x,y,z = np.random.rand(3, 100)
     fig = go.Figure(data=[go.Scatter3d(x=x, y=y, z=z, mode=&#39;markers&#39;)])
     fig.show()
     ```

4. **VisPy**
   - 用途：高性能科学可视化
   - 特点：基于OpenGL，支持GPU加速
   - 示例代码：
     ```python
     from vispy import scene
     canvas = scene.SceneCanvas(keys=&#39;interactive&#39;)
     view = canvas.central_widget.add_view()
     cube = scene.visuals.Cube(size=1, color=&#39;blue&#39;, edge_color=&#39;white&#39;)
     view.add(cube)
     canvas.show()
     ```

5. **PyOpenGL**
   - 用途：底层3D图形编程
   - 特点：直接OpenGL接口，完全控制渲染管线
   - 示例代码：
     ```python
     from OpenGL.GL import *
     from OpenGL.GLUT import *
     def draw():
         glBegin(GL_TRIANGLES)
         glVertex3f(0,1,0)
         glVertex3f(-1,-1,0)
         glVertex3f(1,-1,0)
         glEnd()
         glutSwapBuffers()
     glutInit()
     glutCreateWindow(&#39;OpenGL Demo&#39;)
     glutDisplayFunc(draw)
     glutMainLoop()
     ```

6. **VTK**
   - 用途：专业级科学可视化
   - 特点：支持体渲染/流线/等值面等高级功能
   - 示例代码：
     ```python
     from vtk import *
     source = vtkSphereSource()
     mapper = vtkPolyDataMapper()
     mapper.SetInputConnection(source.GetOutputPort())
     actor = vtkActor()
     actor.SetMapper(mapper)
     renderer = vtkRenderer()
     renderWindow = vtkRenderWindow()
     renderWindow.AddRenderer(renderer)
     renderWindowInteractor = vtkRenderWindowInteractor()
     renderWindowInteractor.SetRenderWindow(renderWindow)
     renderer.AddActor(actor)
     renderWindow.Render()
     renderWindowInteractor.Start()
     ```

7. **Blender Python API**
   - 用途：专业3D内容创作
   - 特点：完整建模/动画/渲染管线控制
   - 示例代码：
     ```python
     import bpy
     bpy.ops.mesh.primitive_cube_add(size=2)
     bpy.context.object.location.z = 1
     bpy.ops.render.render(write_still=True)
     ```

			
		

	



              




          




        



    





    



      

      

        
      

      





	

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              成就一亿技术人!
            

            

              拼手气红包6.0元
            

          

        

        

          

            还能输入1000个字符
          

          

             
          

          

            

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          个
        

        
红包个数最小为10个

      

      

        
        

          
          元
        

        
红包金额最低5元

      

      

        
        

          当前余额3.43元
          前往充值 >
        

      

      

        

          需支付：10.00元
        

        
        
      

    

  





  

    
    
  

  

    
    
  








  

    

      

        

          

            
            
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
            

          

        

        

          

          

          

        

      

    

    

  





	
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