会员服务
Jupyter · INTERACT · 数据集 · Integration · Google Colab ·
6 月 20 日
Jupyter Scatter: Interactive Exploration of Large-Scale Datasets
翻译：暂无翻译
Fritz Lekschas Trevor Manz
Fritz Lekschas Trevor Manz

Jupyter Scatter is a scalable, interactive, and interlinked scatterplot widget for exploring datasets in Jupyter Notebook/Lab, Colab, and VS Code. Its goal is to simplify the visual exploration, analysis, and comparison of large-scale bivariate datasets. Jupyter Scatter can render up to twenty million points, supports fast point selections, integrates with Pandas DataFrame and Matplotlib, uses perceptually-effective default settings, and offers a user-friendly API.


翻译：暂无翻译
0
下载
关闭预览

相关内容

Jupyter Notebook是以网页的形式打开，可以在网页页面中直接编写代码和运行代码，代码的运行结果也会直接在代码块下显示的程序。如在编程过程中需要编写说明文档，可在同一个页面中直接编写，便于作及时的说明和解释。
【NeurIPS2021】用于文本图表示学习的 GNN 嵌套 Transformer 模型：GraphFormers
【NeurIPS2021】用于文本图表示学习的 GNN 嵌套 Transformer 模型：GraphFormers
专知会员服务
44+阅读 · 2021年11月24日
Linux导论，Introduction to Linux，96页ppt
Linux导论，Introduction to Linux，96页ppt
专知会员服务
78+阅读 · 2020年7月26日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
29+阅读 · 2019年10月18日
Auto-Sizing the Transformer Network: Improving Speed, Efficiency, and Performance for Low-Resource Machine Translation
Auto-Sizing the Transformer Network: Improving Speed, Efficiency, and Performance for Low-Resource Machine Translation
专知会员服务
47+阅读 · 2019年10月17日
Connections between Support Vector Machines, Wasserstein distance and gradient-penalty GANs
Connections between Support Vector Machines, Wasserstein distance and gradient-penalty GANs
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月17日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
59+阅读 · 2019年10月17日
Deep Learning Based Detection and Correction of Cardiac MR Motion Artefacts During Reconstruction for High-Quality Segmentation
Deep Learning Based Detection and Correction of Cardiac MR Motion Artefacts During Reconstruction for High-Quality Segmentation
专知会员服务
56+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
30+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
152+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
RL解决'BipedalWalkerHardcore-v2' (SOTA)
RL解决'BipedalWalkerHardcore-v2' (SOTA)
CreateAMind
31+阅读 · 2019年7月17日
Hierarchically Structured Meta-learning
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
28+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
11+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16（1）
From Softmax to Sparsemax-ICML16（1）
KingsGarden
72+阅读 · 2016年11月26日
城市“建成环境——空间行为”的多尺度影响关系与机理研究
国家自然科学基金
10+阅读 · 2017年12月31日
“Fishes-in-net” 酵母孢子微胶囊式近平滑假丝酵母SCRII酶有机相高效手性合成机制研究
国家自然科学基金
2+阅读 · 2016年12月31日
Musielak-Orlicz-Sobolev 空间中的迹嵌入及其应用
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
基于DASH的交互式三维视频系统建模
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
DMB信号水汽探测方法若干问题研究
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
高频ZnO/IDT/SiO2/金刚石SAW乳腺癌抗原免疫传感器研究
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
基于自主学习的Ad hoc Agent序贯决策研究
国家自然科学基金
38+阅读 · 2015年12月31日
Schr？dinger-Poisson方程守恒DDG方法研究
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
动态Gr？bner 基与GVW算法
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
海量Web用户生成内容物化关键技术
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
Large Language Models Meet NLP: A Survey
Arxiv
13+阅读 · 5月21日
Graph Neural Networks for Text Classification: A Survey
Arxiv
34+阅读 · 2023年4月27日
A Comprehensive Survey on Pretrained Foundation Models: A History from BERT to ChatGPT
Arxiv
33+阅读 · 2023年2月18日
Multimodality Representation Learning: A Survey on Evolution, Pretraining and Its Applications
Arxiv
20+阅读 · 2023年2月1日
A Survey of Explainable Graph Neural Networks: Taxonomy and Evaluation Metrics
Arxiv
14+阅读 · 2022年7月26日
Beyond Just Vision: A Review on Self-Supervised Representation Learning on Multimodal and Temporal Data
Arxiv
28+阅读 · 2022年6月8日
Graph Neural Networks for Natural Language Processing: A Survey
Arxiv
36+阅读 · 2021年6月10日
A Decade Survey of Content Based Image Retrieval using Deep Learning
Arxiv
23+阅读 · 2020年11月23日
GAN Dissection: Visualizing and Understanding Generative Adversarial Networks
GAN Dissection: Visualizing and Understanding Generative Adversarial Networks
Arxiv
11+阅读 · 2018年12月8日
UMAP: Uniform Manifold Approximation and Projection for Dimension Reduction
UMAP: Uniform Manifold Approximation and Projection for Dimension Reduction
Arxiv
11+阅读 · 2018年12月6日
VIP会员
文章信息
前往arXiv
下载PDF
相关主题
Jupyter
INTERACT
数据集
Integration
Google Colab
相关VIP内容
【NeurIPS2021】用于文本图表示学习的 GNN 嵌套 Transformer 模型：GraphFormers
【NeurIPS2021】用于文本图表示学习的 GNN 嵌套 Transformer 模型：GraphFormers
专知会员服务
44+阅读 · 2021年11月24日
Linux导论，Introduction to Linux，96页ppt
Linux导论，Introduction to Linux，96页ppt
专知会员服务
78+阅读 · 2020年7月26日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
29+阅读 · 2019年10月18日
Auto-Sizing the Transformer Network: Improving Speed, Efficiency, and Performance for Low-Resource Machine Translation
Auto-Sizing the Transformer Network: Improving Speed, Efficiency, and Performance for Low-Resource Machine Translation
专知会员服务
47+阅读 · 2019年10月17日
Connections between Support Vector Machines, Wasserstein distance and gradient-penalty GANs
Connections between Support Vector Machines, Wasserstein distance and gradient-penalty GANs
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月17日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
59+阅读 · 2019年10月17日
Deep Learning Based Detection and Correction of Cardiac MR Motion Artefacts During Reconstruction for High-Quality Segmentation
Deep Learning Based Detection and Correction of Cardiac MR Motion Artefacts During Reconstruction for High-Quality Segmentation
专知会员服务
56+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
30+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
152+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
热门VIP内容
相关资讯
RL解决'BipedalWalkerHardcore-v2' (SOTA)
RL解决'BipedalWalkerHardcore-v2' (SOTA)
CreateAMind
31+阅读 · 2019年7月17日
Hierarchically Structured Meta-learning
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
28+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
11+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16（1）
From Softmax to Sparsemax-ICML16（1）
KingsGarden
72+阅读 · 2016年11月26日
相关论文
Large Language Models Meet NLP: A Survey
Arxiv
13+阅读 · 5月21日
Graph Neural Networks for Text Classification: A Survey
Arxiv
34+阅读 · 2023年4月27日
A Comprehensive Survey on Pretrained Foundation Models: A History from BERT to ChatGPT
Arxiv
33+阅读 · 2023年2月18日
Multimodality Representation Learning: A Survey on Evolution, Pretraining and Its Applications
Arxiv
20+阅读 · 2023年2月1日
A Survey of Explainable Graph Neural Networks: Taxonomy and Evaluation Metrics
Arxiv
14+阅读 · 2022年7月26日
Beyond Just Vision: A Review on Self-Supervised Representation Learning on Multimodal and Temporal Data
Arxiv
28+阅读 · 2022年6月8日
Graph Neural Networks for Natural Language Processing: A Survey
Arxiv
36+阅读 · 2021年6月10日
A Decade Survey of Content Based Image Retrieval using Deep Learning
Arxiv
23+阅读 · 2020年11月23日
GAN Dissection: Visualizing and Understanding Generative Adversarial Networks
GAN Dissection: Visualizing and Understanding Generative Adversarial Networks
Arxiv
11+阅读 · 2018年12月8日
UMAP: Uniform Manifold Approximation and Projection for Dimension Reduction
UMAP: Uniform Manifold Approximation and Projection for Dimension Reduction
Arxiv
11+阅读 · 2018年12月6日
相关基金
城市“建成环境——空间行为”的多尺度影响关系与机理研究
国家自然科学基金
10+阅读 · 2017年12月31日
“Fishes-in-net” 酵母孢子微胶囊式近平滑假丝酵母SCRII酶有机相高效手性合成机制研究
国家自然科学基金
2+阅读 · 2016年12月31日
Musielak-Orlicz-Sobolev 空间中的迹嵌入及其应用
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
基于DASH的交互式三维视频系统建模
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
DMB信号水汽探测方法若干问题研究
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
高频ZnO/IDT/SiO2/金刚石SAW乳腺癌抗原免疫传感器研究
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
基于自主学习的Ad hoc Agent序贯决策研究
国家自然科学基金
38+阅读 · 2015年12月31日
Schr？dinger-Poisson方程守恒DDG方法研究
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
动态Gr？bner 基与GVW算法
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
海量Web用户生成内容物化关键技术
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员
Top