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该数据集包含用于数据可视化的文件。

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简介：
所有在本人博客中发布的关于数据可视化的文章所使用的数据集，均可在此处查阅。

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  • 数据可视化数据集（ZIP文件）
    优质
    本数据可视化数据集包含各类CSV、JSON格式的数据文件及示例代码，适用于学术研究和项目开发。下载后解压即可使用。 本人博客里数据可视化文章中的数据集都在这儿。
     
  • 数据集：数据可视化的数据集
    优质
    这是一个专为数据可视化设计的数据集，包含丰富多样的数据类型和结构，旨在帮助用户提升其数据分析与展示能力。 数据可视化类的数据集。
     
  • 用于位置数据可视化的mapvgl.min.js文件
    优质
    MapVGL是一款专为地图位置数据分析设计的JavaScript库，通过精简版mapvgl.min.js文件实现高效、美观的位置数据可视化展示。 位置数据可视化使用到的JavaScript文件包括普通点图、点聚合图等等功能，这些资源可以在以下地址找到：https://mapv.baidu.com/gl/examples/static/common.js https://mapv.baidu.com/build/mapv.min.js https://code.bdstatic.com/npm/mapvgl@1.0.0-beta.55/dist/mapvgl.min.js
     
  • 用于位置数据可视化的mapv.min.js文件
    优质
    MapV是一款专为大规模点聚合地图而设计的JavaScript库。基于ECharts，它能够高效地处理和展示海量位置数据，适用于各类地理信息可视化场景。 位置数据可视化用到的js文件包括普通点图、点聚合图等等。这些文件可以从以下地址获取：https://mapv.baidu.com/gl/examples/static/common.js https://mapv.baidu.com/build/mapv.min.js https://code.bdstatic.com/npm/mapvgl@1.0.0-beta.55/dist/mapvgl.min.js
     
  • 用于位置数据可视化的common.js文件
    优质
    本Common.js文件提供了多种函数和工具，专门用于处理和可视化地理位置数据。它支持地图绘制、数据分析及交互式地理信息展示，帮助用户轻松实现复杂的位置数据可视化项目。 位置数据可视化使用到的JavaScript文件包括普通点图和点聚合图相关的文件：https://mapv.baidu.com/gl/examples/static/common.js、https://mapv.baidu.com/build/mapv.min.js、https://code.bdstatic.com/npm/mapvgl@1.0.0-beta.55/dist/mapvgl.min.js。
     
  • 数据可视化的RAR文件
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    这个RAR文件包含了多种数据可视化项目，包括图表、地图和交互式仪表板等资源，适用于教育展示或商业分析。 基于Python的数据可视化分析使用了pandas、numpy、matplotlib和pyecharts四个库，并附带课程设计源码。
     
  • KittiViz：用于Kitti数据集的可视化工具
    优质
    KittiViz是一款专为KITTI数据集设计的可视化工具，支持用户直观地查看和分析复杂的道路场景、传感器数据及标注信息。 KittiViz 是一个用于 Kitti 数据集的数据可视化工具。 这是 COSC482：计算机图形学课程的最终项目，在 2017 年春季于索尔兹伯里大学进行。 该项目要求使用 OpenGL 版本大于等于 3.5。 编译和运行说明： 1. 下载并提取原始数据（synced+rectified data 和 tracklets）。请注意，当前版本仅支持包含 Tracklets 文件的数据集。例如，KittiViz 可以处理2011_09_26_drive_0001 因为该文件夹中存在 Tracklets 文件。 另一方面，KittiViz 无法运行于如 2011_09_26_drive_0095 这样的数据集。
     
  • YOLO 息肉检测数据集(Kvasir-SEG) 【含分类别数据集、类文件及数据可视化工具】
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    本项目提供YOLO格式的息肉检测数据集Kvasir-SEG，包括各类别图像数据、标签文件以及用于数据可视化的工具，助力医学影像研究。 项目包含：息肉（Kvasir-SEG）检测（1类别），包括划分好的数据集、类别class文件以及数据可视化脚本。数据保存遵循YOLO项目的文件夹结构，可以直接用于目标检测任务，无需额外处理。 图像分辨率为332x487到1920x1072的RGB图片，涵盖息肉检测的数据集。每张图中的标注边界框完整且清晰可见。 标注格式为：类别、中心点（x坐标和y坐标）、宽度w和高度h （YOLO相对坐标）。 数据集中包含一个类别：息肉（具体信息可查看classes.txt文件） 压缩后的总大小为57 MB，分为训练集和验证集： - 训练集由800张图片及其对应的800个标签txt文件组成。 - 验证集则包括200张图片及相应的200个标签txt文件。 为了便于查看数据，提供了可视化py脚本。只需随机传入一张图像即可绘制边界框，并保存到当前目录下。该脚本无需修改，可以直接运行以生成可视化的图象。