DiVE
1.2
Пожалуйста, цитируйте программное обеспечение, если вы используете его в своей научной публикации:
Dive - это интерактивный 3D -просмотрщик до миллиона баллов на одном экране, которые представляют данные. Он предназначен для обеспечения взаимодействия для просмотра высокомерных данных, которые были ранее встроены в 3D. Для внедрения (нелинейное сокращение размеров или многообразие) мы рекомендуем BAGIVSIS (новый алгоритм Microsoft Research) или TSNE.
Для онлайн -демонстрации нажмите здесь. Вы также можете использовать этот сайт для загрузки ваших наборов данных, соответствующих формату данных, описанному ниже.
Новое: трубопровод для Linux, состоящий из BAGISVIS и DIVE, был выпущен здесь: https://github.com/sonjageorgievska/embed-dive.
Самый простой способ - загрузить код и открыть index.html с вашим браузером. Попробуйте его, загрузив наборы данных из папки данных . Приложение может работать полностью в автономном режиме.
Чтобы использовать его с локальным HTTP -сервером:
npm install connect serve-staticnode server.jshttp://localhost:8082/index.html npm install , чтобы установить все требования к сборкеgrunt , чтобы построить. Полученный скомпилированный JavaScript будет в dist/ и документы будут в doc/ Каждый пункт имеет 3 координата и уникальный идентификатор. (Для наилучшего взгляда абсолютные значения координат должны быть меньше 1. При использовании BAGIVIS с сходством (весом) в качестве входных
Точка также имеет Properties :
Properties - это список строк, которые могут быть пустыми. Каждая строка, которая является числом, представляет значение соответствующего численного свойства. Каждая строка, которая не является числом, представляет значение соответствующего категориального свойства. Эти значения используются в разделе «Раскраска пользовательского интерфейса веб-страницы». Когда пользователь выбирает свойство, если свойство имеет категориальные (невропейские) значения, каждая точка окрашен в цвет, представляющий значение категориального свойства. Если свойство является численным, то после того, как пользователь выбрал цвет, каждая точка окрашена оттенком выбранного цвета. Интенсивность цвета соответствует интенсивности выбранного свойства для конкретной точки.Узел также может иметь связанное с ним изображение, см. Раздел формата данных для получения дополнительной информации.
Пользователь может искать все точки, которые содержат определенную подстроение в своих идентификаторах, именах или свойствах, используя раздел поиска . Тогда все точки, которые являются матчем, становятся красными, а остальные становятся серыми. Можно также искать логические выражения регулярных выражений. Примером логического выражения является xx AND yy OR NOT zz , где XX, YY и ZZ являются регулярными выражениями и не связывают больше, чем и, которое связывает больше, чем или. В этом случае все точки, которые содержат в их метаданных, регулярные эспрессии xx и yy, или которые не содержат ZZ, будут окрашены красным.
Показать только найденные узлы покажут только узлы, которые возникают в результате поиска.
Кнопка «Цвета резюме» внизу возвращает цвета точек в предыдущую раскраску.
Как объяснено в описании и функциональности данных .
Данные находятся в формате JSON (JavaScript объекта). (См. Данные папки для примеров.) Чтобы получить Data.js , сначала структура данных
Dictionary<string, Point>
создается на любом языке программирования, где ключи являются идентификаторами точек, а Point является объектом класса
public class Point
{
public List<double> Coordinates;
public List<double> Properties;
}
Coordinates и Properties обсуждаются в предыдущем разделе.
Затем словарь сериализуется с использованием JavascriptSerializer и написан в Data.json (имя гибкое). Вот пример записи сериализованного словаря в файле data.json :
"3951" : {
"Coordinates" : [ 0.99860800383893167 , 0.61276015046241838 , 0.450976426942296 ],
"Properties" : [ " 0 " , " 1 " , " 5 " , " 12688892 " , " 0.998 " , " 5 " , " True " , " 0 " , " False " , " 5 " , " 1 " , " True " , " 1 " , " 518 " , " 0 " , " -1 " , " Rhodotorula " , " " , " Sporidiobolales " , " Microbotryomycetes " ]
}Необязательно, если данные имеют свойства, словарь также должен содержать запись
"NamesOfProperties" :[ " name1 " , " name2 " , , " name_n " ] Необязательно, если изображения связаны с узлами, изображение узла может отображаться во всплывающем окне при паряке над узлом. Если файл данных начинается с namedataset_ , то папка с изображениями должна быть images_namedataset в data папок. (См. Примеры в data папок, извините за их размер). Название изображения должно быть nodeId.jpg .
Если ваши изображения имеют расширение .png , то папка fingerprints_namedataset является опцией, хотя в настоящее время она сделана для целей Шерлока.
Вывод большего цвета - это текстовый файл - каждая строка имеет идентификатор точки, и 3 координаты (реальные числа). Только первая строка является исключением: она содержит количество точек и измерения. Вот пример:
4271 3
0 -33.729916 17.692684 17.466749
1 -32.923210 17.249269 18.111458
Он может быть обработан в ввод зрителя с помощью скрипта Python "MakeVizDataWithPropermetAdata.py" в папке "scripts_preparedata". Это вызвано с
python MakeVizDataWithProperMetaData.py -coord coordinatesFile -metadata metaDataFile -dir baseDir -np -namesOfPropertiesFile
coordinatesFile : выходной файл BAGIPSIS
metaData : файл, содержащий мета -информацию о данных. Формат: [id] [metadata] . Формат метаданных: "first_line" "second_line" "third_line" (количество строк не ограничено). Пример строки metadata : 35 "A dog" "Age:2" "Color brown" .
baseDir : базовый каталог для хранения выходного файла
namesOfPropertiesFile : файл JSON, содержащий список имен свойств. Пример: ["Height", "Weight", "Place of birth"] . Если файл опущен, его имя должно быть "No"
Программное обеспечение выпускается по лицензии GPL2. Свяжитесь с автором, если вы хотите версию с лицензией Apache
