Orange3 实战教程

原创 于 2025-05-22 14:01:21 发布 · 577 阅读 · 7 ·
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#数据挖掘 #机器学习 #人工智能 #深度学习 #神经网络 #自然语言处理 #orange3中文版

Orange3 实战教程

光谱学

多文件部件

支持多源数据加载与合并，可编辑属性、定义变量类型，支持标签标识与缺失值插值，配置结果可提交报告。

光谱预处理

提供截断、高斯平滑、基线校正等预处理方法，支持步骤顺序调整与实时预览，可结合参考数据集优化数据质量。

插值

对齐不同波数光谱数据集，支持自动/手动参考插值，验证分辨率损失对分类性能的影响，提升测量效率。

高光谱

专用于高光谱数据可视化，支持交互式区域选择、图谱操作（如放大、保存）与光谱曲线分析。

最低0.47元/天 解锁文章
Orange3 数据源教程
err2008的专栏
03-17 140
Orange3支持多种数据源，如tab，Excel、CSV、线上数据集，数据库（暂时只支持mssqlserver），默认为tab文件，.tab 文件名扩展名主要是指与专有的 MapInfo 格式相关联的 MapInfo 表文件 （.tab） 文件类型。它是 MapInfo/TAB 数据集中的主文件--除了 .tab 文件外，还包括 .dat（dBASE 数据库）、.map（地图对象）、.id（地图绑定）和其他几个可选文件的多文件实体。在数据库中，.tab扩展名代表SQL表脚本（.tab）文件类型。
Orange3 实战教程 目录
err2008的专栏
03-28 562
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入门
坚持到底
01-27 3864
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
01-29 5302
如果我们想要以表格的方式预览数据，可以双击或者拖动“数据表”，然后鼠标左键点“文件”组件右边的弧线拖到“数据表”右边的弧线，并建立了数据连接。点击左边数据栏，拖到“文件“组件到控制台，然后双击，弹出对话框，选择数据源文件，对话框会呈现文件的相关信息。Orange3数据挖掘！全中文界面，简单易上手，通过托拉拽即可完成相关的设置，适合新手，简单教程。也可以点击可视化分类里的散点图进行数据可视化，使其连接到“数据表”点击模型分类中的分类树可以得到分类报告。点击报告，可以预览和保存数据。
Orange3实战教程---加载我们自己的数据
err2008的专栏
04-07 893
支持的数据格式：Orange可导入逗号或制表符分隔的文件、Excel原生文件或Google Sheets文档。使用文件小部件加载数据，并可定义类别和元属性。类型和角色设置：可在文件小部件中设置属性的类型和角色。列头标签语法：列名可通过前缀加井号（）定义角色和类型。例如：c（类别）、m（元属性）、i（忽略）、w（权重列）。C（连续型）、D（离散型）、T（时间型）、S（字符串型）。C#mph（连续型属性“mph”）、mS#name（字符串型元属性“name”）、i#dummy。
Orange3实战教程：模型---树算法
err2008的专栏
04-24 122
树算法通过类别纯度（分类目标变量使用信息增益，数值目标变量使用均方误差）将数据分割为节点。它是随机森林的基础组件。Orange 中的树算法为自主研发，可处理分类和数值型数据集，同时支持分类和回归任务。以上示例使用鸢尾花数据集，但树算法也适用于回归任务（如房价数据集）。通过树查看器选择的节点可在散点图中展示，所选实例的特征将保持一致。一种带有前向剪枝的树算法。树算法不进行任何预处理。
Orange3实战教程：实例-文本分类
04-09
Orange3 文本挖掘---文本分类模型
Python数据挖掘和机器学习工具库之orange3使用详解
Rocky006的博客
08-16 1497
Orange3 是一个基于组件的 Python 数据挖掘和机器学习工具箱，适用于初学者和专家。它提供了直观的用户界面，使用户可以通过拖放的方式构建数据分析工作流。同时，Orange3 还支持脚本编写，允许用户在 Python 环境中进行更复杂的分析和建模。本文将详细介绍 Orange3 库，包括其安装方法、主要特性、基本和高级功能，以及实际应用场景，帮助全面了解并掌握该库的使用。
orange3教育：Orange用于Orange 3的机器学习和数据挖掘的教育小部件
01-31
Orange3-教育 用于机器学习和数据挖掘的教育部件。 执照：CC-BY-NC-3.0 为了在商业上使用此软件包，请获得许可证。 Educational Add-on中的小部件演示了几个关键的数据挖掘和机器学习过程。 这些小部件对初学者很有用，以帮助他们理解数据挖掘中关键算法的内部工作，并使教师能够直观地解释教室中的各种方法。 安装 要使用pip安装附加组件 pip install Orange3-Educational 要从源代码安装加载项，请运行 python setup.py install 要向Orange注册此附加组件，但将代码保留在开发目录中（请勿将其复制到Python的site-packages目录中），请运行 python setup.py develop 用法 安装后，该附加组件中的小部件已向Orange注册。 要从终端运行Orange，请使用 python3 -m Orange.canvas 新的小部件位于“教育”部分下的工具箱栏中。
orange3：:tangerine:Orange：交互式数据分析
02-03
橙子 是面向新手和专家的数据挖掘和可视化工具箱。 要使用Orange来探索数据，不需要编程或深入的数学知识。 我们相信，基于工作流的数据科学工具通过隐藏复杂的底层机制并公开直观的概念，从而使数据科学民主化。 拥有数据或有动机窥探数据的任何人都应该有这样做的手段。 贡献 想参与吗？ 加入我们 ，在#general中自我介绍！ 查看我们的，它可能会回答一些问题，并概述了我们遵守的标准。 查看我们的小部件开发 有关编写Orange小部件的全面指南。 如果您正在寻找一个好的起点，请查看我们的 。 橙色生态系统 Orange的开发主要分为三个存储库： 实现画布元素， 实现了小部件窗口的界面元素， 将所有内容整合在一起，并实现了基础数据挖掘工具箱。 此外，附加组件还针对其他更特殊的用例实现了其他小部件。 以下是我们的第一方加载项列表： 配置 建立虚拟环境。 我们推荐 。 conda create python=3 --name orange3 分叉您选择的存储库。 按下页面右上角的fork按钮 克隆它。 git clone ssh://git@github.com/<y
orange3 数据可视化软件p310winx64.whl版 3.32
07-15
orange3 数据可视化软件python3.10，winx64.whl版 3.32
Orange-PI-GPIO控制详细教程.pdf
12-23
Orange-PI-GPIO控制详细教程.pdf
Orange3第一个实战：销售数据可视化
程序小白博客
06-26 5600
思路 具体思路参见knime简单入门实操：https://zhuanlan.zhihu.com/p/144406237 图4中的示例工作流从CSV文件中读取数据，过滤列的子集，过滤掉一些行，并在两个图中可视化数据：堆积面积图和饼图，您可以在图5中看到：一个显示销售额随时间的变化，另一个显示不同国家在总销售额上的份额。 数据集 https://files.knime.com/sites/default/files/sales_data.csv Orange3实现 这里实际使用的是橙现智能汉化的orange3中
python orange3_orange3
weixin_39625172的博客
12-06 475
Orange Orangeis a component-based data mining software.It includes a range of data visualization, exploration, preprocessing andmodeling techniques. It can be used through a nice and intuitive userint...
orange3，一个无敌的 Python 库！
涛哥聊Python
01-02 1518
Python Orange3 是一个用于数据分析、数据可视化和机器学习的开源工具。它提供了一个用户友好的图形用户界面（GUI），同时也可以通过Python脚本进行扩展和自定义。Orange3允许您自定义数据预处理流程，包括特征选择、特征工程和数据清洗等。您可以使用图形用户界面中的“Preprocess”选项来构建数据预处理流程，也可以使用Python脚本来进行自定义操作。
python orange3_Orange3 - 开源机器学习和数据可视化工具
weixin_39845306的博客
12-06 1025
Orange is a component-based data mining software. It includes a range of data visualization, exploration, preprocessing and modeling techniques. It can be used through a nice and intuitive use...
探秘Orange3：一个直观易用的数据科学和机器学习框架
gitblog_00002的博客
03-21 656
探秘Orange3：一个直观易用的数据科学和机器学习框架 orange3 ???? :bar_chart: :bulb: Orange: Interactive data analysis 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/or/...
orange使用教程
最新发布
06-17
<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)
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