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4个顶级开源JavaScript图表库

图表对于可视化数据和使网站具有吸引力非常重要。可视化演示使分析大块数据和传达信息变得更加容易。JavaScript图表库使你能够以易于理解和交互的方式可视化数据,并改善网站的设计。有四个顶级开源JavaScript图表库,你一定要Get! 1.Chart.js Chart.js是一个开源JavaScript库,允许你在应用程序上创建动画,美观和交互式图表。它可以在MIT许可下获得。 使用Chart.js,你可以创建各种令人印象深刻的图表和图形,包括条形图,折线图,面积图,线性比例和散点图。它完全响应各种设备,并利用HTML5 Canvas元素进行渲染。 以下是使用库绘制条形图的示例代码。我们将使用Chart.js内容交付网络(CDN)将其包含在此示例中。请注意,使用的数据仅用于说明目的。 <!DOCTYPE html> <html> <head> <script src="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/Chart.js/2.5.0/Chart.min.js"></script> ...

在Ignite中使用k-最近邻(k-NN)分类算法

在本系列前面的文章中,简单介绍了一下Ignite的线性回归算法,下面会尝试另一个机器学习算法,即k-最近邻(k-NN)分类。该算法基于对象k个最近邻中最常见的类来对对象进行分类,可用于确定类成员的关系。 一个适合k-NN分类的数据集是鸢尾花数据集,它可以很容易地通过UCI网站获得。 鸢尾花数据集由150个样本组成,来自3种不同种类的鸢尾花各有50朵(Iris Setosa, Iris Versicolour和Iris Virginica)。以下四个特征可供每个样本使用: 萼片长度(cm) 萼片宽度(cm) 花瓣长度(cm) 花瓣宽度(cm) 下面会创建一个模型,利用这四个特征区分不同的物种。 首先,要获取原始数据并将其拆分成训练数据(60%)和测试数据(40%)。然后再次使用Scikit-learn来执行这个任务,下面修改一下前一篇文章中使用的代码,如下: from sklearn import datasets import pandas as pd # Load Iris dataset. iris_dataset = datasets.load_iris() x = iris_d...

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