Orange3实战教程：可视化---韦恩图

最新推荐文章于 2025-06-30 08:55:02 发布
最新推荐文章于 2025-06-30 08:55:02 发布
阅读量62 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： Orange3 实战教程 文章标签： 数据挖掘 scikit-learn python 人工智能 机器学习 深度学习 神经网络
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/147399375

维恩图（Venn Diagram）

用于绘制两个或多个数据子集的维恩图。

输入

• 数据：输入数据集

输出

• 选中的数据：从图中选择的实例
• 数据：完整数据集，包含一列标记实例是否被选中

维恩图组件通过显示共同的数据实例（行数）或共享的特征（列数）来展示数据集之间的逻辑关系。选择可视化中的某一部分可输出对应的实例或特征。


  1. 选择统计方式：统计共同特征或实例。
  2. 重复项处理：选择是否包含重复项或仅输出唯一行（仅在通过变量值匹配实例时适用）。

行的匹配方式：
• 标识匹配

了解本专栏 订阅专栏 解锁全文 超级会员免费看
Orange3实战教程：光谱学---高光谱
err2008的专栏
05-20 39
HyperSpectra 组件专为绘制和分析高光谱数据的二维图谱设计。它支持从 .map 文件读取数据，并允许用户通过交互式界面进行光谱区域选择和数据处理。组件界面分为两部分：顶部显示选定波数切片的光谱二维分布图，底部展示选定区域的光谱曲线。功能包括图像数值设置（如积分和特征提取）、高光谱切片图谱操作（如放大、选区、保存图像）、光谱曲线分析以及积分方法选区工具。用户可以通过视图分割条调整上下视图的显示比例，支持多种图像保存格式。
【免费下载】 橙色（Orange）数据分析工具教程
gitblog_00892的博客
08-12 2258
橙色（Orange）数据分析工具教程 项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ora/orange 1. 项目介绍 橙色（Orange）是一款开源的数据分析和可视化软件，它专为非程序员设计，但同时也适合数据科学家进行快速原型设计。Orange提供了图形界面工作流，允许用户通过拖拽和连接不同组件来实现数据分析任务。此外，它还支持Python编程接口，让开发者能够自定义...
Orange 编程指南.pdf
03-02
MELIS 用户编程手册 Orange 编程指南 @ All winner 平台，是基于 Melis 操作系统之上的一套 GUI 系统，该系统支持多任务和多图层操作， 允许在多个图层上面创建窗口，提供完善的异步和同步窗口消息通讯机制，提供点、线、矩 形、扇形、椭圆、圆等基本形状的绘制和填充，支持 TTF 矢量字体、SFT 点阵字体及字体 的加边框和加阴影特效，支持文本的显示输出和 BMP 位图的绘制，支持 button、static、 listmenu、slider…等十几种控件，提供 alphablending、colorkey 等特效，支持 alpha、copy、 fill 的 2D 加速，支持多国语言和内存设备等。在 Orange 中，窗口是 Orange 管理的基本单位， Orange 采用事件驱动编程，窗口是接收事件并分发处理事件的最小单元，在 Orange 中所有 的消息响应基于消息循环，窗口不断从消息队列中获取消息并分发给响应的窗口过程处理。
Orange：一个基于 Python 的数据挖掘和机器学习平台
热门推荐
Tony.Dong的专栏
02-21 5万+
Orange 是一个开源的数据挖掘和机器学习软件，基于 Python 和 C/C++ 开发，提供了一系列的数据可视化、探索、预处理以及建模组件。 它漂亮直观的交互式用户界面非常适合新手进行探索性数据分析和可视化展示，同时高级用户也可以将其作为 Python 的一个编程模块进行数据操作和组件开发。
Orange 学习3 - Evaluate模块简介-2
Sim Pro的博客
11-25 1403
对Evaluate模块的简介2
R语言可视化韦恩图实战：VENN DIAGRAM
statistics+insight+vista+power
02-20 233
R语言可视化韦恩图实战：VENN DIAGRAM
Orange项目快速入门教程
gitblog_00585的博客
08-12 378
Orange项目快速入门教程 项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ora/orange 1. 项目目录结构及介绍 在orange项目中，目录结构大致如下： orange/ ├── docs/ # 文档相关材料 ├── src/ # 主要源代码存放地 │ ├── core/ # 项目核心功能模块 │ ├── ...
ORANGE’S：一个操作系统的实现（高清晰版PDF）
05-07
Orange_'s.一个操作系统的实现.pdf 现在网上下载的该书pdf基本上都是扫描版，字勉强过得去，然而配图却基本模糊得看不了。所以这次上传一个高清文字版，供大家学习
Orange学习-1（Orange启动的两种方法，附有安装包）
Sim Pro的博客
11-13 9074
Orange自学之路-1
Python机器学习库之orange3使用详解
Rocky006的博客
01-10 3638
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。
orange环境搭建工具
01-13
包括bochs虚拟机，nasm编译器，bochs安装源码，winimage软件，orange环境搭建步骤。 验证均可用。
Orange3实战教程：转换---分组汇总
err2008的专栏
04-08 34
小部件首先通过“分组变量列表”中选定的变量识别分组。分组由选定变量值的所有独特组合定义。根据选定变量对数据进行分组，并使用选定的聚合方式对列进行聚合计算。第二步，小部件为每个分组计算右侧表格中定义的聚合结果。
Orange3实战教程：实例---分层聚类
err2008的专栏
04-10 75
该工作流通过首先检查数据实例之间的距离来聚类虹膜数据集中的数据项。距离矩阵传递给层次聚类，该聚类呈现树状图。选择树状图的不同部分，进一步分析相应的数据。
Orange3 实战教程 目录
err2008的专栏
03-28 397
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：模型---随机森林
err2008的专栏
04-24 85
在构建单棵树时，每个节点会从随机抽取的属性子集中选择最佳分裂属性（因此称为“随机”）。随机森林是一种集成学习方法，适用于分类、回归等任务。将其连接至“预测”组件，再将“文件”组件连接至“随机森林”和“单棵决策树”，最后观察两种模型的预测结果。：使用房价数据（housing）。在“测试与评分”组件中比较随机森林、线性回归和常数模型的性能。随机森林可与“特征排序”组件结合使用，用于评估特征重要性。如需禁用默认预处理，需将空的“预处理”组件连接至学习器。随机森林既可用于分类任务，也可用于回归任务。
Orange3实战教程：文本挖掘---上下文检索
最新发布
err2008的专栏
06-30 187
上下文检索工具用于分析文本语料库中的词语使用情况。该工具能查找特定查询词并显示其在文本中的上下文环境，输出包含该词的所有文档及其上下文表格。主要功能包括：显示文档统计信息（总文档数、标记数、唯一词数）、设置上下文词数范围、精确匹配查询词。典型应用场景包括：分析词语在不同文档中的使用语境，或导出上下文数据供进一步研究。使用时需注意该工具仅匹配完全相同的词形。
Orange 使用文档
幽雨雨幽
01-02 7292
欢迎使用Orange，使用过程中如碰到问题，请到Github进行提问。 https://github.com/sumory/orange/ 关于Orange的公开分享请参看OpenResty Con 2016。 关于 Orange是一个基于OpenResty的API Gateway，提供API及自定义规则的监控和管理，如访问统计、流量切分、API重定向、API鉴权、WEB防火墙等功能。Or...
通过 Orange 框架快速搭建一个 Web 服务
实验楼
01-05 556
Orange 框架是一款国人开发的 Web 开发框架，结构清晰，功能多样。同时它基于 Golang 语言开发，保证了程序的运行速度，能满足国内中小企业各类业务需求。无论是用来学习 Gol...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

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

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

实付元
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