可视化
可视化是一种强大的工具，广泛应用于各个领域，以帮助理解和解释数据。
几种常用可视化图表类型。画图网站推荐 微生信、在线维恩图软件、图标和海报，配色网站推荐 Adobe Color、Dopely Color、uiGradients、中国色、Subcolor和
ColorDrop
目录
这些图表类型各有特点，适用于不同的数据展示和分析场景。正确选择合适的图表类型可以帮助观众更好地理解和解读数据。
文章末尾附有更多的可视化源码。
折线图
折线图是一种常用的数据可视化方法，适用于展示数据随时间或其他有序类别变化的趋势。
柱状图
柱状图是一种常用的数据可视化方法，适用于展示不同类别的数据之间的比较。
带饼状图的柱状图
带饼状图的柱状图是一种数据可视化方法，它结合了柱状图和饼状图的特点，以提供更全面的数据分析。这种图表通常在柱状图的基础上加入一个或多个饼状图，用于展示额外的比例或分类信息。
散点图
散点图是一种常用的数据可视化方法，适用于展示两个或多个变量间的关系，特别是确定变量之间是否存在相关性。
双轴柱状和折线
- 用途：用于比较两种不同量度或单位的数据。
- 特点：结合了柱状图和折线图的特点，一个轴表示柱状图，另一个轴表示折线图，适用于展示相关但不同类型的信息。
ROC曲线和AUC
- 用途：用于评估二分类模型性能，特别是在不同阈值下的性能。
- 特点：ROC曲线展示了在不同分类阈值下的真正例率与假正例率，AUC值量化了整个ROC曲线下的面积，提供了模型性能的总体评估。
雷达图
- 用途：用于显示多个定量变量的数据，常用于比较多个项目或时间点。
- 特点：以从中心点出发的轴显示每个变量，数据点在每个轴上被标记并连接起来，形成一个多边形。
推理时间和准确率的关系图
- 用途：用于展示模型的推理时间（运行时间）与其准确率之间的关系。
- 特点：通常使用散点图或线图，适用于评估和比较不同模型的性能和效率。
模型参数和准确率的关系图
- 用途：用于展示模型参数（如网络深度、隐藏单元数量等）变化对模型准确率的影响。
- 特点：可以使用散点图、线图或热力图，适用于模型选择和调优。
源码： https://github.com/wuliwuxin/ComputerLearningLibrary/tree/main/8_visualizations