Генератор графиков: Построение графиков функций онлайн

«>a^ba_bexp456×

стереть

()|a|ln789—↑↓ √³√Clog_a0.↵+←→

TRIG:	sin	cos	tan	cot		csc	sec		назад
INVERSE:	arcsin	arccos	arctan	acot		acsc	asec		стереть
HYPERB:	sinh	cosh	tanh	coth		x	π		↑	↓
OTHER:	‘	,	y	=		<	>		←	→

Что делать, если решение не появляется (пустой экран)?

Данный калькулятор по решению диф. уравнений онлайн построен на основе системы WolframAlpha Mathematica. Все права на его использование принадлежат компании Wolfram Alpha LLC!

Полезные ссылки:

Типы дифференциальных уравнений и методы их решения

Решить дифференциальное уравнение

Дифференциальное уравнение

Дифференциальное уравнение — это уравнение, в котором свзяны между собой переменные, постоянные коэффициенты, искомая функция и производные от функции любого порядка. При этом максимальный порядок производной функции, который присутствует в уравнении, определяет порядок всего дифференциального уравнения. Решить диф уравнение — это определить искомую функцию, как зависимость от переменной.

Современные компьютеры позволяют решать сложнейшие диф уравнения численно. Нахождение же аналитического решения является сложной задачей. Существует множество типов уравнений и для каждого теория предлагает свои методы решения. На сайте matematikam.ru

диф уравнения можно вычислять в режиме онлайн, причём практически любого типа и порядка: линейные дифференциальные уравнения, с разделяемыми или неразделяемыми переменными, уравнения Бернулли и т. д. При этом у вас есть возможность решать уравнения в общем виде или получить частное решение соответствующее введенным вами начальным (граничным) условиям. Мы предлагаем для решения заполнить два поля: само собственно уравнение и при необходимости — начальные условия (задачу Коши) — то есть информацию о граничных условиях искомой функции. Ведь как известно, диф уравнения имеют бесконечное количество решений, поскольку в ответе присутствуют константы, которые могут принимать произвольное значение. Задав задачу Коши, мы из всего множества решений выбираем частные.

Данный онлайн калькулятор разработан компанией WolframAlpha и позволяет решать как стандартные дифференциальные уравнения, так и уравнения, не имеющие стандартного подхода для решения.

Похожие сервисы:

Решение дифференциальных уравнений
Solve differential equation online

Построение графиков в Python | Набор 3

Построение графиков в Python | Комплект 1
Построение графиков в Python | Набор 2

Matplotlib — довольно обширная библиотека, которая также поддерживает

анимацию графиков. Инструменты анимации сосредоточены вокруг базового класса matplotlib.animation , который обеспечивает основу, на которой строится функциональность анимации. Основными интерфейсами являются TimedAnimation и FuncAnimation, и из них наиболее удобным для использования является FuncAnimation .

Установка:

• Matplotlib : обратитесь к графическому построению в Python | Комплект 1
• Numpy: Вы можете установить модуль numpy, используя следующую команду pip:

  
    
  pip install numpy

• FFMPEG : требуется только для сохранения анимации как видео. Исполняемый файл можно скачать здесь .

Реализация:

import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.animation as animation import numpy as np    fig = plt. figure() ax = plt.axes(xlim=( -50, 50), ylim=(-50, 50)) line, = ax.plot([], [], lw=2)    def init():          line.set_data([], [])     return line,    xdata, ydata = [], []    def animate(i):          t = 0.1*i                 x = t*np. sin(t)     y = t*np.cos(t)                 xdata.append(x)     ydata.append(y)                 line.set_data(xdata, ydata)                 return line,        plt.title('A growing coil!') plt.axis('off')    anim = animation.FuncAnimation(fig, animate, init_func=init,                                frames=500, interval=20, blit=True )    anim. save('animated_coil.mp4', writer = 'ffmpeg', fps = 30)    plt.show()

Вот как выглядит выходная анимация:

Теперь давайте попробуем разобраться в коде по частям:

• fig = plt.figure()
  ax = plt.axes(xlim=(-50, 50), ylim=(-50, 50))
  line, = ax.plot([], [], lw=2)

  Здесь мы сначала создаем фигуру, то есть контейнер верхнего уровня для всех наших участков.
  Затем мы создаем элемент axes

  axe, который действует как подзаговор. Диапазон / предел для осей x и y также определяются при создании элемента оси.
  Наконец, мы создаем элемент сюжета с именем line . Первоначально точки осей x и y были определены как пустые списки, а ширина линии (lw) была установлена как 2.

• def init():
      line.set_data([], [])
      return line,

  Теперь мы объявляем функцию инициализации init . Эта функция вызывается аниматором для создания первого кадра.

• def animate(i):
      # t is a parameter
      t = 0.1*i
      
      # x, y values to be plotted
      x = t*np.sin(t)
      y = t*np.cos(t)
      
      # appending new points to x, y axes points list
      xdata.append(x)
      ydata.append(y)
      
      # set/update the x and y axes data
      line.set_data(xdata, ydata)
      
      # return line object
      return line,

  Это самая важная функция вышеуказанной программы. Функция animate () вызывается аниматором снова и снова для создания каждого кадра. Количество вызовов этой функции определяется количеством кадров, которое передается в качестве аргумента кадров аниматору.
  Функция animate () принимает в качестве аргумента индекс i-го кадра.

  t = 0.1*i

  Здесь мы умно используем индекс текущего кадра в качестве параметра!

  x = t*np.sin(t)
  y = t*np.cos(t)

  Теперь, поскольку у нас есть параметр t , мы можем легко построить любое параметрическое уравнение. Например, здесь мы строим спираль, используя ее параметрическое уравнение.

  line.set_data(xdata, ydata)
  return line,

  Наконец, мы используем функцию set_data () для установки данных x и y, а затем возвращаем объект графика, линию .

• anim = animation.FuncAnimation(fig, animate, init_func=init,
                                 frames=500, interval=20, blit=True)

  Теперь мы создаем объект FuncAnimation, anim . Это принимает различные аргументы, объясненные ниже:
  рис : рисунок для построения.
  animate : функция, которая будет вызываться повторно для каждого кадра .
  init_func : функция, используемая для рисования чистой рамки. Вызывается один раз перед первым кадром.
  кадры : количество кадров. (Примечание: кадры также могут быть итерируемыми или генераторами.)
  интервал : продолжительность между кадрами (в миллисекундах)
  blit : setting blit = True означает, что будут нарисованы только те части, которые изменились.

• anim.save('animated_coil.mp4', writer = 'ffmpeg', fps = 30)

  Теперь мы сохраняем объект аниматора как видеофайл, используя функцию save () . Вам понадобится автор фильма для сохранения анимационного видео. В этом примере мы использовали FFMPEG Movie Writer. Итак, писатель установлен как ‘ffmpeg’.
  fps обозначает кадр в секунду.

Пример 2

Этот пример показывает, как можно сделать вращающуюся кривую, применяя простую математику!

import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.animation as animation import numpy as np    fig = plt.figure() ax = plt.axes(xlim=(-25, 25), ylim=(-25, 25)) line, = ax. plot([], [], lw=2)    def init():          line.set_data([], [])     return line,    p = np.arange(0, 4*np.pi, 0.1) x = 12*np.cos(p) + 8*np.cos(1.5*p) y = 12*np.sin(p) - 8*np.sin(1.5*p)    def animate(i):          t = 0. 1*i                 X = x*np.cos(t) - y*np.sin(t)     Y = y*np.cos(t) + x*np.sin(t)                 line.set_data(X, Y)                 return line,        plt.title('A rotating star!') plt.axis('off')    anim = animation.FuncAnimation(fig, animate, init_func=init,                                frames=100, interval=100, blit=True)    anim. save('basic_animation.mp4', writer = 'ffmpeg', fps = 10)    plt.show()

Вот как выглядит результат вышеприведенной программы:

Здесь мы использовали некоторую простую математику, чтобы вращать данную кривую.

• Форма звезды получается путем помещения k = 2,5 и 0 <t <4 * pi в параметрическое уравнение, приведенное ниже:

  То же самое было применено здесь:

  p = np.arange(0, 4*np.pi, 0.1)
  x = 12*np.cos(p) + 8*np.cos(1.5*p)
  y = 12*np.sin(p) - 8*np.sin(1.5*p)

• Теперь в каждом кадре мы вращаем кривую звезды, используя концепцию вращения в комплексных числах. Пусть x, y две ординаты. Затем, после поворота на угол тета, новые ординаты:

  То же самое было применено здесь:

  X = x*np.cos(t) - y*np.sin(t)
  Y = y*np.cos(t) + x*np.sin(t)

В общем, анимация — это отличный инструмент для создания удивительных вещей, и с их помощью можно создавать еще больше вещей.

Таким образом, именно так можно создавать и сохранять анимированные графики с помощью Matplotlib.

Эта статья предоставлена Нихилом Кумаром . Если вам нравится GeeksforGeeks и вы хотели бы внести свой вклад, вы также можете написать статью, используя contrib.geeksforgeeks.org, или отправить свою статью на электронный адрес [email protected]. Смотрите свою статью, появляющуюся на главной странице GeeksforGeeks, и помогите другим вундеркиндам.

Пожалуйста, пишите комментарии, если вы обнаружите что-то неправильное или вы хотите поделиться дополнительной информацией по обсуждаемой выше теме.

Рекомендуемые посты:

Построение графиков в Python | Набор 3

0.00 (0%) 0 votes

Построение графиков, Линейный график, График отрезков бары, Японские свечи, Арифметическая и логарифмическая шкалы, Объем и открытый интерес, Выбор временного интервала для анализа, FSM Capital, Construction of schedules, the Linear schedule, the Schedule of pieces bars, the Japanese candles, Arithmetic and logarithmic scales, Volume and the open interest, the Choice of a time interval for the analysis

Подразделы: 2. 1:Технический анализ| 2.2:Построение графиков| 2.3:Тенденция и ее характеристики| 2.4:Поддержка и сопротивление| 2.5:Перемена ролей| 2.6:Аналитические линии| 2.7:Коррекция| 2.8:Основные ценовые модели| 2.9:Модели разворота| 2.10:Модели продолжения |

 Как мы уже упоминали, основной предмет исследования при техническом анализе — это график изменения цены.
 График строится с использованием некоторых временных промежутков — интервалов времени — на которых учитываются изменения цены.

Рис.1. Изменение цены на временном интервале длиной Т.

 Для любого промежутка времени Т соответствующее изменение цены можно характеризовать четверкой чисел:
O — (open) — цена открытия, или цена на начало промежутка;
H — (high) — максимальное значение цены на промежутке;
L — (low) — минимальное значение цены на промежутке;
C — (close) — цена закрытия, или цена на окончание промежутка.

 1. Линейный график.

 На линейном графике отмечают только цену закрытия для каждого последующего интервала.

Рис.2. Линейное представление графика цен.

 2. График отрезков (бары).

Рис.3. График цены в виде баров (отрезков).

 На баровом графике изображают максимальную цену (верхняя точка столбика), минимальную цену (нижняя точка столбика), цену открытия — черточка слева от вертикального столбика и цену закрытия — черточка справа от вертикального столбика.
 Иногда используют упрощенную форму, не отображая цену открытия интервала.

 3. Японские свечи.

Рис. 4. График японских свечей.

 Свеча состоит из прямоугольника, который рисуют между ценой открытия и ценой закрытия и называют телом свечи. Черточки от тела свечи до максимального и минимального значений цены на интервале времени называют тенью. Свечу, у которой С>O, называют бычьей свечой и рисую белым цветом. Свечу, у которой C<O, называют медвежьей свечой и рисуют черным цветом. Свечу, у которой тело свечи имеет небольшой размер по сравнению с тенью, называют доджи или дожи.

 4. Арифметическая и логарифмическая шкалы.

 В арифметической шкале расстояние между делениями неизменно и соответствует одинаковым изменениям цены.
 В логарифмической шкале одинаковые расстояния соответствуют одинаковым в процентном отношении изменениям цен.
 Логарифмическую шкалу иногда удобно использовать при анализе долгосрочных тенденций с существенным (в разы) изменением цен. На форекс ее применение ограничено.

 5. Объем и открытый интерес.

 Под термином «объем» мы понимаем общее количество совершенных сделок по определенному наименованию товара, то есть общее количество контрактов, заключенных в течение дня. Объем торговли отмечается вертикальным столбиком внизу графика, под соответствующим столбиком, фиксирующим цены за день. Чем выше столбик объема, тем большее количество сделок в этот день было совершено, и наоборот, чем столбик ниже, тем объем меньше.

Рис.5. Объем и открытый интерес.

 Термин «открытый интерес» означает общее количество нереализованных (непогашенных) контрактов на конец данного биржевого дня и характерен в первую очередь для фьючерсных рынков. Открытый интерес — это общее количество открытых длинных или коротких позиций, а не тех и других вместе. Не забывайте, что в данном случае речь у нас идет о торговых контрактах, поэтому на каждую длинную позицию должна приходиться соответствующая короткая. Таким образом, нам достаточно знать общее количество открытых позиций только с одной стороны. Открытый интерес обозначается на графике непрерывной линией внизу, обычно ниже столбиков цен, но выше столбиков объема.

 6. Выбор временного интервала для анализа.

 Итак, мы с вами выяснили, что график строится с использованием некоторых временных промежутков, на которых учитывается изменение цены.
 Отметим, что исторически сложилось так, что весь технический анализ разрабатывался для графиков, построенных на дневном интервале, который был основным на заре развития методов технического анализа. Однако разработанные для дневного интервала методы анализа с успехом применяются и на других, более коротких интервалах. Необходимо только учитывать, что чем больше используемый временной интервал, тем больше возможное изменение цен внутри этого интервала и, соответственно, тем больше должен быть торговый капитал для торговли. И наоборот, при малом торговом капитале мы должны ориентироваться на меньшие движения цен и, соответственно, выбираем меньшие временные интервалы для построения графиков, на основе которых мы будем строить нашу торговую тактику.

 Данный материал по большей части представляет собой конспект соответствующих разделов книги: Джон Дж. Мэрфи. Технический анализ фьючерсных рынков: теория и практика. — М.: Сокол, 1996. .

Автор: neophyte
Источник: www.investo.ru

Подразделы: 2.1:Технический анализ| 2.2:Построение графиков| 2.3:Тенденция и ее характеристики| 2.4:Поддержка и сопротивление| 2.5:Перемена ролей| 2.6:Аналитические линии| 2.7:Коррекция| 2.8:Основные ценовые модели| 2.9:Модели разворота| 2.10:Модели продолжения |

1.6.2. Построение графиков функций одной переменной

Часто возникает необходимость в построении графиков некоторых функциональных зависимостей y=f(x). Пока остановимся на графиках функций одной переменной, например x. Пусть expr — некоторое выражение, зависящее от x, например x² — квадратичная зависимость, sin(x) — синусоидальная зависимость и т. д.

Пример 1.6. Построить график функции f(x):=sin(x)³, задав изменение x от -10 до 10 с шагом 0,1. 3;

введите ранжированную переменную x:=-10, -9.9 .. 10;

в панели математических знаков щелкните на кнопке с изображением графика — на экране появится палитра графиков;

в палитре графиков щелкните на кнопке с изображением двумерного графика — на экране появится шаблон графика с уже введенной по оси Y функцией;

введите в место ввода у оси x имя независимого аргумента — x;

щелкните вне пределов графика левой кнопкой мыши — график будет построен;

введите в область графика курсор мыши и дважды щелкните левой клавишей мыши. В появившейся панели форматирования графика задайте его параметры (тип осей, цвет линии и ее тип) так, чтобы получить график, представленный на рис. 1.8.

Р ис. 1.8. График функции одной переменной и

панель его форматирования

Заметьте, что вы можете «ухватиться» курсором мыши за рамку выделенного графика и перенести его в любое удобное место в окне документа. Вы можете также растягивать график по вертикали, горизонтали и диагонали, «цепляясь» курсором мыши за соответствующие темные прямоугольники на линиях выделения графика.

Обратите внимание: когда график находится в рамке, на нем в характерных черных уголках появляются числа, идентифицирующие масштаб графика по оси Y и по оси X. По умолчанию по оси X график строится на отрезке изменения аргумента x от –10 до +10. Масштаб по оси Y Mathcad устанавливает по умолчанию автоматически. Изменив эти числа, можно задать свой масштаб графика.

П ример 1.7. Построить на одном рисунке графики двух функций: sin(x)², sin(x)/x и cos(x). Для этого их надо просто перечислить после первой функции в месте ввода возле оси Y, отделяя выражения для функций запятыми. Полученный график представлен на рис. 1.9.

Рис. 1.9. Двумерный график с тремя кривыми

Обратите внимание на то, что Mathcad автоматически отображает каждую кривую своим стилем и своим цветом. И делает это весьма недурно — редко кто из пользователей вмешивается в решение системы. Но форматированием графиков их вид можно менять, например, для изменения стиля и цвета линий, нанесения на график масштабной сетки, изменения фона, нанесения у координатных осей надписей и так далее.

1.6.3. Построение графиков поверхностей

Построение графиков поверхностей (их называют также трехмерными или 3D-графиками) – сложная задача. Связано это с тем, что такие графики даже в простейшем случае требуют создания матрицы точек (аппликат) зависимости z(x,y), то есть функции двух переменных. Создание такой матрицы – нетривиальная задача, что приводило не только к усложнению построений, но и к потере их наглядности.

Однако в новейших версиях Mathcad 2000/2001/2001i/11 эта трудность блестяще преодолена. Теперь трехмерный график построить даже проще, чем двумерный (см. пример ниже).

Пример 1.8. Построить график параболической поверхности (x² + y²). Для этого надо выполнить представленные ниже действия.

1. Определите функцию z(x,y) двух переменных x и y. В качестве примера рассмотрим график функции суммы квадратов(x² + y²). Тогда определение функции будет выглядеть следующим образом:

z(x,y) := x² + y².

2. Используя палитру графики, введите шаблон трехмерного графика.

3. На единственное место ввода под шаблоном введите имя функции — z.

4. Выведите указатель мыши за пределы графика и щелкните левой кнопкой мыши — будет построен график в виде «проволочного каркаса».

5. Растяните (или сожмите) график и поместите его в нужное место экрана (рис. 1.10).

6. Поместив в окно графика курсор мыши и нажав и удерживая левую клавишу мыши, попробуйте вращать график перемещением мыши. Тем самым вы можете менять углы обзора графика и даже заставить график вращаться в заданном направлении автоматически.

Р ис. 1.10. График поверхности в виде «проволочного каркаса»

Обратите внимание на то, что в этом примере мы впервые задали функцию пользователя как функцию двух переменных x и y. Наша функция пользователя имеет простое имя z и список параметров (x, y), т. е. переменных x и y, от которых зависят значения z. С помощью функций пользователя мы можем пополнять набор функций, встроенных в систему.

График в виде «проволочного каркаса» не слишком эстетичен, хотя иногда и полезен, поскольку сквозь каркас видны обычно невидимые детали. Для изменения вида графиков трехмерных поверхностей используется их форматирование. Окно форматирования имеет множество возможностей, включая изменение типа графиков.

Пример 1. 9. Отформатировать представленный в предыдущем примере график с тем, что бы он представлял поверхность в виде контурных линий (рис. 1.11). Такие линии образуются при пересечении поверхности рядом параллельных плоскостей, расположенных на одинаковом расстоянии друг от друга.

Рис. 1.11. Контурный график поверхности с функциональной окраской и оцифровкой контурных линий

Новые версии Mathcad дают возможность построения на одном графике ряда поверхностей. Это делается предельно просто: определите ряд функций двух переменных, описывающих поверхности, и введите через запятую имена этих функций в месте ввода шаблона трехмерного графика.

Пример 1.10. Построить две объемные параболы, пересекающиеся в пространстве, и отформатировать их для придания наглядности рисунку. Зададим уравнения парабол функциями пользователя:

z1(x,y) := x² + y² — 20 z2(x,y) := -(x² + y²) + 20

Укажем их имена в шаблоне поверхности и, используя окно форматирования, выберем построение поверхностей с функциональной окраской. Заметим, что каждая поверхность может форматироваться отдельно. Полученный рисунок представлен на рис. 1.12.

Р ис. 1.12. Построение двух пересекающихся в пространстве объемных парабол (вращая график мышью, можно рассмотреть его с разных сторон), а в окне форматирования графика выбрать разные схемы освещения

Окно форматирования трехмерной графики позволяет строить графики в нескольких системах координат, например, в сферической и цилиндрической системах координат. Сферическая система координат применяется в картографии, например, при построении карт на шаре — глобусе. Вид трехмерных графиков очень сильно зависит от того, в каких координатах строится график.

Для более детального знакомства с обширными возможностями визуализации геометрических понятий и результатов математических вычислений рекомендуется ознакомиться с литературой [5, 7] и примерами из справки по системе Mathcad.

Программа для создания графиков по точкам.

Advanced Grapher Построение графиков функций

Любой фрилансер сталкивался с ситуацией, когда ему нужно было быстро решить какую-либо проблему, но нужных инструментов у него не было. Сегодня, имея доступ к интернету, многие из поставленных задач можно решить прямо в браузере – в сети имеется множество сервисов для корректировки изображений, работы с аудио и видеофайлами, текстом, таблицами и так далее. Помимо этого нередко возникает необходимость проиллюстрировать созданный контент графиками и диаграммами. Графики очень информативны и позволяют отобразить соотношение между различными типами данных, без них трудно обойтись при создании презентаций или обзоров и их нужно обязательно использовать, если есть такая возможность. FreelanceToday представляет вашему вниманию 10 инструментов для создания графиков и диаграмм.

Большинство из представленных инструментов достаточно просты, так что освоить их будет очень легко.

Сервис Chart Maker является простым и интуитивно понятным инструментом для создания диаграмм. Работая с Chart Maker, пользователь может создать пять типов диаграмм: линейные, круговые, гистограммы, диаграммы Венна и точечные диаграммы. По окончании работы можно указать точный размер диаграммы в пикселях и либо сохранить ее на жестком диске компьютера, либо опубликовать в интернете – сервис генерирует ссылку на изображение.

Инструмент ChartGo позволяет создавать красочные и информативные диаграммы. Работать можно с различными типами диаграмм, включая гистограммы, линейные графики, круговые диаграммы и графики областей. Используя настройки, можно регулировать цвет и размер изображения, менять стиль шрифта (курсив и болд), а также упомянуть источник информации. С помощью сервиса можно создавать собственные инвестиционные и биржевые диаграммы, диаграммы Форекс, а также иллюстрировать любые данные, касающиеся финансов.

Одной из особенностей ChartGo является возможность редактирования сохраненного графика или диаграммы. Изображение хранится на сервере ChartGo и в него можно вносить изменения. Сервер генерирует ссылку на график, поэтому, когда исходное изображение меняется, то меняется и диаграмма, опубликованная на странице сайта или блога.

Диаграмма является отличным способом для визуальной подачи информации. Используя бесплатный инструмент Online Charts можно создавать самые разные графики и диаграммы: линейные, круговые, радарные, пирамидальные, диаграммы областей и многие другие. Имеется возможность работы с цветом и типом шрифта. Также можно выбрать внешний вид диаграммы: 2D или 3D. Готовый график можно сохранить в форматах PNG, JPG, PDF и CSV. Ссылка на график также предоставляется. Диаграмму можно разместить на сайте или в блоге или расшарить ее в социальных сетях Facebook, Twitter и Google+.

Очень простой в использовании генератор диаграмм, созданный Джоном Винстенли. Упоминание Google в названии инструмента объясняется просто – генератор использует API Google. С помощью сервиса можно создавать точные, яркие и информативные графики и диаграммы. Готовый результат можно сохранить на своем компьютере или опубликовать в интернете. Также сервис генерирует HTML-тег изображения. В распоряжении пользователя сравнительно немного инструментов, но есть все необходимые типы диаграмм и графиков. Можно создавать диаграммы с несколькими наборами данных, сгруппированные гистограммы (вертикальные и горизонтальные) и выбрать внешний вид – 2D или 3D.

Без линейных графиков не обойтись, когда нужно отобразить некоторые виды данных или продемонстрировать текущие тенденции. Line Graph Maker очень простой в использовании инструмент для создания линейных графиков. Также с помощью сервиса можно создавать несложные секторные диаграммы и гистограмы.

Инструмент RAW является мощной платформой для создания красочных графиков и диаграмм. Инструмент дает возможность отобразить информацию 16 различными способами. Создатели сервиса хорошо поработали над функционалом, платформу можно использовать в серьезных исследованиях, так как Raw является промежуточным вариантом между профессиональными табличными редакторами и векторными графическими редакторами. Любой человек, работающий с конфиденциальной информацией, будет рад узнать, что Raw обрабатывает данные только через браузер и не хранит их на своих серверах. Платформа не позволяет создавать простые линейные графики и гистограммы, создатели сервиса предлагают воспользоваться для этого другими доступными инструментами. Но если нужно создать аллювиальную диаграмму, круговую дендрограмму или еще что-нибудь сложное и необычное, то можно воспользоваться Raw.

Сервис amCharts предназначен для создания современных и стильных шаблонов диаграмм, которые могут быть использованы в презентациях, на конференциях, а также для иллюстрации контента. Есть несколько исходных диаграмм, поностью интерфейс платформы настраивается за пару минут. Основное достоинство сервиса заключается в возможности создания интерактивных графиков и диаграмм, однако это потребует от пользователя хотя бы начальных знаний HTML, так как придется работать с сгенерированным HTML-кодом, который взаимодействует с библиотеками JavaScript.

Если нужен простой в использовании инструмент для создания графиков, то стоит обратить внимание на онлайн-сервис Plotvar. Инструмент идеально подходит для иллюстрации финансового анализа, презентаций, сообщений на форуме или в социальных сетях. Можно создавать линейные графики, гистограммы и круговые диаграммы. Также есть возможность создания динамических графиков. «Живой» график позволит представить информацию в динамике, что по достоинству оценят те пользователи, которые работают с постоянно меняющимися данными.

Infogram известен как одно из ведущих приложений для создания инфографики. Но в нем также есть инструменты для создания диаграмм и графиков, причем в более чем 30 вариациях. Infogram – инструмент премиум-класса, он платный, так что создавать в нем диаграммы нужно в случае крайней необходимости. В крайнем случае можно подписаться на 30-дневный пробный период. Сервис обладает очень широким функционалом, возможности платформы позволяют Infogram составить конкуренцию даже таким профессиональным графическим редакторам, как Photoshop.

В онлайн-сервисе Google Charts можно создать практически любой график или диаграмму. Инструмент также поддерживает интерактивные динамические диаграмм. Все графики создаются с помощью связки HTML5/SVG, так что никаких дополнительных плагинов для корректного отображения информации не требуется. Нет более простого и удобного инструмента, если нужно создать интерактивную и масштабируемую диаграмму.

Практически любую математическую функцию можно визуализировать в виде графика. Для того чтобы помочь пользователям, столкнувшимся с определенными трудностями при их построении, было разработано огромное количество самых разнообразных программ. Далее будут рассмотрены наиболее распространенные и полезные из них.

3D Grapher – одна из программ для построения графиков функций. К сожалению, среди ее возможностей нет создания двумерных графиков, она заточена только под визуализацию математических функций в виде объемных изображений.

В целом, данный софт обеспечивает весьма качественный результат, а также предоставляет возможность проследить за изменениями функции с течением времени.

AceIT Grapher

Еще одной программой в данной категории, которую нельзя обойти стороной, является AceIT Grapher. Как и в 3D Grapher, в ней предусмотрено создание трехмерных графиков, однако, кроме этого, она не лишена возможности отображения внешнего вида функций на плоскости.

Весьма приятно наличие инструмента для автоматизированного исследования функции, что позволяет избежать долгих вычислений на бумаге.

Advanced Grapher

Если вы ищете действительно качественное программное обеспечение для построения графиков функций, то вам стоит обратить внимание на Advanced Grapher. Данное средство, в целом, обладает схожим с AceIT Grapher набором возможностей, но присутствуют некоторые отличия. Немаловажным является наличие перевода на русский язык.

Стоит обратить внимание на крайне полезные инструменты для расчета производных и первообразных функций, а также отображение таковых на графике.

Dplot

Данный представитель рассматриваемой категории немного более сложен в обращении. При помощи этой программы вы сможете выполнять все те же действия с функциями, что и в случае с двумя предыдущими, однако для этого могут потребоваться определенные приготовления.

Главным недостатком данного средства можно с уверенностью назвать чрезвычайно высокую цену за полную версию, что делает его не лучшим вариантом, ведь существуют другие решения проблем, возникающих при построении графиков математических функций, например, Advanced Grapher.

Efofex FX Draw

Efofex FX Draw – еще одна программа для построения графиков функций. Приятное визуальное оформление вкупе с широким набором возможностей, не уступающим основным конкурентам, позволяют данному продукту занять достойное место в своем сегменте.

Приятным отличием от конкурентов является наличие возможности построения графиков статистических и вероятностных функций.

Falco Graph Builder

Одним из средств для построения графиков функций является Falco Graph Builder. По своим возможностям она уступает большинству подобных программ хотя бы потому, что предоставляет возможность строить только двумерные графики математических функций.

Несмотря на это, если у вас нет необходимости создания объемных графиков, то этот представитель может стать отличным выбором, как минимум из-за того, что является полностью бесплатным.

FBK Grapher

Программа, созданная российскими разработчиками из FBKStudio Software, FBK Grapher также является достойным представителем рассматриваемой категории программных средств. Обладая всеми необходимыми инструментами для визуализации математических выражений, данное ПО, в целом, не уступает зарубежным аналогам.

Единственное, в чем можно упрекнуть FBK Grapher, так это не самое приятное и понятное оформление трехмерных графиков.

Functor

Здесь, как и в 3D Grapher, предусмотрена возможность создания только объемных графиков, однако результаты работы данной программы являются весьма специфическими и не слишком богаты деталями, ведь на них отсутствуют какие-либо обозначения.

Учитывая этот факт, можно сказать, что Functor подойдет только в том случае, когда требуется лишь получить поверхностное представление о внешнем виде математической функции.

GeoGebra

Создание графиков математических функций не является основной задачей программы, ведь она предназначена для выполнения математических действий в более широком смысле. Среди таковых — построение различных геометрических фигур и взаимодействие с ними. Несмотря на это, с созданием графиков функций данный софт справляется, в целом, не хуже специализированных программ.

Еще одним плюсом в пользу GeoGebra является то, что она является полностью бесплатной и постоянно поддерживается разработчиками.

Gnuplot

Это программное обеспечение является наиболее непохожим на своих конкурентов в рассматриваемой категории. Главное отличие данной программы от аналогов заключается в том, что все действия с функциями в ней производятся при помощи командной строки.

Если вы все же решите обратить внимание на Gnuplot, то вам необходимо знать, что она является довольно непростой для понимания принципа работы и рекомендуется пользователям, знакомым с программированием хотя бы на базовом уровне.

Представленные выше программы помогут вам разобраться с построением графика той или иной математической функции практически любой сложности. Почти все они работают по схожему принципу, однако некоторые выделяются более широким набором возможностей, благодаря чему являются наилучшими вариантами для выбора.

Advanced Grapher это программа для построения графиков функций. Утилита строит график функции, заданной пользователем. Приложение умеет строить функции Y(X), X(Y) в декартовых координатах, в полярной системе координат — R(a), параметрические уравнения — X(t) и Y(t), уравнения и неравенства, поле направлений — dy/dx и dx/dy, а также рисовать графики, используя таблицу. С программой Advanced Grapher возможно: вычисление уравнений касательных и нормалей, нахождение производных, нулей и экстремумов функций, поиск точек пересечения графиков и численное интегрирование. Одновременно в программе можно построить до 30 графиков функций. В программе реализована функция печати, сохранения графиков функций в файл и копирования их в виде изображений в буфер обмена.

Программа для графиков функций

Графики функций масштабируются, можно задать цвет и толщину линий для построения, приложение поддерживает переход в «полный экран». В программе имеется файл справки, облегчающий работу с Advanced Grapher. Разработчик предлагает использовать программу бесплатно, в случае, если пользователь выберет русский язык интерфейса и будет пользоваться утилитой в некоммерческих целях.

Скриншоты программы Advanced Grapher

Инструкция

Сперва необходимо запустить программу Microsoft Office, если она у вас имеется. Если ее нет, то вы можете инсталлятор из интернета или диск в любом специализированном магазине. Скачать данную программу можно с официального сайта компании Microsoft Corporation (http://www.microsoft.com/rus/ ).

После того как вы запустили программу, перейдите во вкладку «Вставка», которая расположена на панели инструментов в левом углу окна.

Затем найдите раздел «Иллюстрации». В нем вам будет предложен довольно большой список дополнительных модулей (например, фигуры, клип и так далее), которые вы сможете использовать при работе над документом. В нашем случае необходимо нажать на кнопку «Диаграмма».

В результате перед вами должно открыться новое окно, в котором будет представлен большой список типов диаграмм: , круговая, гистограмма, линейчатая, точечная, поверхность, биржевая, пузырковая, кольцевая, лепестковая. Все эти вы можете с помощью Microsoft Word 2007. Чтобы , вам нужно выбрать соответствующую кнопку.

Далее появится небольшое окно Microsoft Excel, в котором нужно указать определенные значения, по которым будет строиться ваш график. Не забудьте ввести в график, чтобы впоследствии вам было удобнее работать со значениями. Подтвердив создание , вы увидите его на текущей странице документа. Редактировать данный график вы сможете в любое время.

Если после работы с графиком его внешний вид вас не устроит, то его в любое время можно изменить на более подходящий. Для этого щелкните правой кнопкой мыши по графику и выберите пункт «Изменить тип диаграммы». В новом окне щелкните по подходящему типу графика и нажмите «ОК». Ваш график автоматически изменит внешний вид.

Источники:

• как чертить в word
• Как рисовать в Word 2013

В наши дни практически все документы создаются с помощью текстовых и графических редакторов. Графики и диаграммы, которые раньше рисовались при помощи карандаша и линейки, теперь можно изобразить при помощи разнообразных программ.

Вам понадобится

Инструкция

После внесения изменений в график работы и их утверждения, необходимо составить приказ о введении в действие нового графика работы. В тексте приказа указываются установленные параметры рабочего дня, а в качестве основания дается ссылка на сам нормативный документ.

Источники:

• как изменить диаграмму в ворде в 2019

Представьте, что перед вами стала задача проведения социологического исследования. Оно в себя включает обработку большого массива данных. Но кроме этого нужно их наглядно представить, чтобы человеку, не знакомому с затрагиваемой темой, стало понятно, о чем идет речь. Как же построить гистограмму ?

Инструкция

Постройте двухмерную координатную плоскость. По оси Х разместите ответы и балы, по оси У — частоту их встречаемости. Отметьте результаты на графике таким образом, чтобы в итоге у вас получились столбцы, число которых совпадает с числом отмеченных признаков. Их высота должна совпадать с частотой их встречаемости. Чтобы информация воспринималась лучше, раскрасьте столбцы в разные цвета. Цвета подбирайте таким образом, чтобы они не «резали» глаз.

Откройте приложение Microsoft Word. На панели инструментов найдите пункт «Вставка», кликните по нему левой кнопкой мыши и найдите пункт «Иллюстрации». В иллюстрациях отыщите «Диаграммы». Перед вами появится окно с всевозможными вариантами . В нем выберите гистограммы.

Нажмите кнопку ОК. Часто на панель инструментов вынесен значок построения диаграмм. Кликните на него и сделайте то же самое. Появится окно с таблицей данных. Чтобы нарисовать гистограмму , внесите в эти столбцы всю необходимую информацию. Нажмите кнопку ОК. На листе появится гистограмма. Чтобы скорректировать ее, дважды кликните по ней левой кнопкой мыши. Таким образом вы можете переименовать столбцы и координатные оси.

Откройте приложение Microsoft Excel. Гистограмму построить в нем гораздо легче и удобнее, чем в Word, потому что легче корректировать интервал охватываемых значений. В введите данные, соответствующие координатам точек. Затем сделайте все то же самое, что вы делали в приложении Microsoft Word. В строке «диапазон» укажите его вручную или выделите заполненные ячейки.

Когда-то по работе мне нужно было часто готовить диаграммы по различным поводам. Возможностей Excel часто не хватало и мне приходилось прибегать к более изощрённым способам. Поэтому в этой статье я решил вспомнить молодость и рассказать о шести полезных программах для создания диаграмм.

Dia

Dia — бесплатный редактор для создания графиков различной сложности.

Эта программа послужит крутой альтернативой для Microsoft Visio. Простой и понятный интерфейс, сотни фигур, поддержка баз данных и собственных фигур в XML или SVG. А ещё благодаря опенсорсному коду программа доступна на Windows, Mac и Linux.

Мощная программа для быстрого создания качественных диаграмм.

Доступно как ручное создание, так и импорт внешних данных. Встроенные алгоритмы программы быстро обрабатывают массив данных и автоматически визуализируют их. Программа доступна на Windows, Unix/Linux и Mac.

Ещё одна программа с открытым исходным кодом для создания диаграмм.

Pencil Project ориентирован на визуальное создание диаграмм (то есть не из массива данных). Встроенная коллекция форм и шаблонов поможет быстро выбрать нужный формат диаграммы. Ещё у программы большое сообщество энтузиастов, которые всегда готовы помочь с созданием графиков или ответить на вопросы о программе.

Альтернатива офисному пакету от Microsoft. А значит, тут есть всё.

Действительно, если вы привыкли делать графики в Visio или Excel, то первым делом стоит попробовать альтернативу в виде LibreOffice Draw. Здесь вы найдёте всё те же привычные инструменты и функции, просто в немного другой упаковке.

Подойдёт тем, кто хочет дёшево и сердито.

Минималистичный до безобразия интерфейс, единственная цель которого — создать диаграмму. Несмотря на кажущуюся простоту, здесь много функций. Поддерживается импорт и экспорт данных, автоматический расчёт формул и многое другое.
Есть портабельная версия, но поддерживается работа только на Windows системах.

Не такой, как все и не для всех. Здесь для создания диаграмм применяется простой (ага) и интуитивно понятный язык программирования.

Зато, когда вы разберётесь с языком, вы сможете создавать диаграммы любой сложности.

данные графиков — английский перевод

Имеются достаточно ограниченные данные в отношении гибких графиков работы.	Information concerning the extent of flexible working hours is limited.
Данные были представлены в форме таблиц, графиков, карт и фотографий.	Data was presented in the form of tables, graphs, maps and photographs.
Собранные Группой технико экономические данные будут представлены ЦРМКО для построения графиков затрат.	Techno economic data generated by the Group would be provided to CIAM for cost curve generation.
ПЕРЕЧЕНЬ ГРАФИКОВ	LIST OF FIGURES
графиков платежей	schedules
Никаких графиков.	No timeline.
Было бы полезно получить дополнительные данные в отношении квот и графиков в этой области.	It would be useful to receive further data about quotas and timetables in that respect.
Государственные ведомства будут использовать эти данные при разработке целей, графиков работы и планов действий.	Departments and government agencies will use these data in formulating goals, timetables and action plans.
Построение графиков функций	Function Plotter
Генератор графиков Rlplot	Rlplot Graph Generator
Изменение графиков работ	Changes of delivery schedules
издания графиков движения,	The fee consists of
издания графиков движения,	edition of schedules,
Составление графиков движения	Staggering of timetables
Загрузка графиков платежей…	Loading schedules. ..
Параметры графиков платежей	Schedule Settings
Настройка отображения графиков	Changing the appearance of functions
Изменение ориентации графиков.	Changes the arrangement of bar graphs.
Интервал обновления графиков	GUI update interval
Построение графиков функцийName	Function Plotter
Построение графиков закончено.	Graph measurement complete.
Извлечение данных из графиков	Extract data from graphs
Инструмент построения плоских графиков	An XY plotting tool
Построение графиков и функции	Plot graphs and functions
Создание научных двумерных графиков	create scientific 2 dimensional graphs
Создание графиков качества публикаций	Generate publication quality graphs
Научный построитель графиков ygraph	ygraph Scientific Data Plotter
а) отсутствие графиков работы	As with other international databases, we note following drawbacks
Составление графиков обработки данных	Creation of the processing timetables
Для графиков и диаграмм	Best for graphs and charts
возможно проблемных графиков платежей	possible schedule problems were noted
СПИСОК НАЦИОНАЛЬНЫХ ГРАФИКОВ СТОРОН	ALPHABETICAL LIST OF NATIONAL SCHEDULES OF PARTIES
а) отсутствие графиков работы	Lack of timelines
Перечень таблиц и графиков	List of Tables and Graphs
Использовать сглаживание для графиков?	Use anti aliasing on charts?
Так что никаких графиков!	So. .. no schedule.
В НС1 Хорватии секторальные данные представлены в виде графиков, однако графики не позволяют провести точную количественную оценку.	In the NC1 of Croatia, sectoral data are available as graphs but it is not possible to estimate the quantities accurately from the graphs.
Кроме того, национальные органы, как правило, представляют статистические данные о международной торговле товарами с использованием различных графиков.	National authorities also tend to report international merchandise trade statistics to international organizations on different time schedules.
Анализ данных и построение графиков	Peak fitting and data analysis
захват данных с отсканированных графиков	grabbing data from printed plots
Союз графиков  2 500 членов	Interfere into establishment, operation and management of union
Конкретное указание графиков осуществления рекомендаций	Specification of timetable for implementation of recommendations
e) составление графиков обработки данных	e) creation of the processing timetables,
координация графиков движения железнодорожного транспорта,	coordination of railway schedules,
Перечень статистических таблиц и графиков	List of statistical tables and graphs

Генераторы отчётов и построители графиков на сайте Игоря Гаршина



Генераторы отчётов и построители графиков на сайте Игоря Гаршина

Умные стремятся владеть информацией, мудрые — результатом ее обработки.

Здесь представлены сетевые ресурсы по программам формирования документов, анализу и визуализации данных в виде графиков и диаграмм. Это важно и в финансах, и в АСУТП, например, в SCADA-оболочках трубопроводных предприятий: газопроводах, нефтепроводах, нефтепродуктопроводах.

На этой странице:

• Общие ресурсы и сведения по репортерам
• Технологии OLAP (Online Analitical Processing)
• Генератор отчётов Actuate e.Reporting Suite
• Генератор отчётов Crystal Reports
• Генератор отчетов ETReports
• Другие генераторы отчетов
• Построитель диаграмм MS Power BI

---

Общие ресурсы и сведения по репортерам

• Обзор генераторов отчетов на сайте компании Интерфейс Ltd: Анализ от TPrinter до Crystal Reports. TPrinter, QuickReports, ReportPrinter Pro, (RAVE), AceReporter, Crystal Reports.
• Форумы по отчетным системам. OLAP, Crystal Reports.

Технологии OLAP (Online Analitical Processing)

• OLAP.ru В т.ч. новости по генераторам отчетов Crystal и Actuate.
• Cognos PowerPlay Популярное средство многомерного анализа данных (OLAP).
• Проектирование OLAP-куба (Cognos PowerPlay Transformer)
• Try OLAP !

Генератор отчётов Actuate e.Reporting Suite

«Actuate и Crystal не являются конкурирующими решениями. Если Crystal Reports — это хорошо зарекомендовавший себя генератор отчётов, расширенный аналитическими возможностями, то Actuate — платформенное решение, которое реализует идеологию корпоративной отчетности для крупных компаний, работающих с большими объемами разнородных данных и использующих различные каналы для доставки отчетной информации, в том числе и через Internet. ..» Александр Семенов, заместитель директора CSBI

Actuate 6 состоит из 4 модулей: публикации отчетов (Web-сервер), их генерации (сервер приложений), энциклопедии (хранилища отчетов) и репозитария сценариев.

Генератор отчётов Crystal Reports

Владелец этого классического репортера — Crystal Decisions / Seagate Software / Business Objects. Резюме Interface.Ltd по Crystal Reports: Визуальное band-driven-средство создания отчетов для быстрых и легких реализаций. Самое крупное, из всех представленных здесь, средств создания отчетов. Серьезное средство для опытных пользователей и разработчиков. Большое количество и большие размеры файлов необходимых при распространении отчетов. Новые версии продукта и компонент часто несовместимы со старыми версиями. Приобретается отдельно от Delphi/C++Builder.

Генератор отчетов ETReports

• Генератор отчетов ETReports.
• Обучающий курс по ETReports. (15 уроков в слайдах ppt, а с главной страницы — слайды htm и система дистанционного обучения)
• Создание отчета в Edit Report.

Другие генераторы отчетов

• Дебют Brio. О выходе на российский рынок в 2001 г. генератора отчёта Brio.Report (компания Brio Technology)
• Info-Report: Отчеты как средство оперативного бизнес-анализа.

Построитель диаграмм MS Power BI

Новый мощный и модный диаграммер, становящийся классическим. По нему есть курсы в Специалисте, Академии Айти и Ланите. Также имеется масса обзорной информации и мануалов, бесплатных обучающих роликов на известных учебных платформах (Coursera, edX, LinkedIn Learnin, Pluralsight, Udemy. ..).

Обзоры по Power BI

Начало работы с Power BI

Сборники материалов по Power BI

• MS Power BI. Полезные материалы: учебники, коннекторы, ссылки и другое.

Курсы обучения Power BI в учебных центрах России

Онлайн курсы Power BI на учебных платформах

Онлайн-тренинги и библиотеки MOOC (Massive Open Online Course — массовые открытые онлайн-курсы). Большинство — на английском языке. Многие — бесплатные.

• Изучите Power BI. (Microsoft)
• 8 Best + Free Power BI Courses & Training. (Digytal Defind)
  • 1. Microsoft Power BI Courses (Udemy)
  • 2. Free Power BI Training (LinkedIn Learning)
  • 3. Microsoft Power BI: Complete Introduction (Udemy)
  • 4. Analyzing and Visualizing Data with Power BI by DavidsonX (edX)
  • 5. Microsoft Power BI: Up & Running with Power BI Desktop (Udemy)
  • 6. Powerful Reports and Dashboard with Microsoft Power BI (Udemy)
  • 7. Getting Started with Power BI (Pluralsight)
• Power Bi Courses. (Coursera)
• Power BI Courses (on edx.org)

  Take free online courses in Power BI from top schools and institutions. Choose from many different online training courses and learn about Power BI Tools, Power Pivots, Power View, Slicers, Data Analysis Expressions, Python, and more!

• Power BI Training and Tutorials. (Lynda)
• 722 results for “power bi”. (Udemy)

Онлайн тренинги по Power Pivot

Надстройка Power Query предназначена для того, чтобы собирать данные из разных источников и создавать шаблоны для их обработки, позволяющие не проводить многократно одни и те же манипуляции с данными. Надстройка Power Pivot позволяет создавать модели данных и отчеты сложной структуры на их основе.

• PowerPivot: Importing and Preparing Data. (Coursera)
• Практики работы с данными средствами Power Query и Power Pivot. (Coursera) [рус.]

  Курс посвящен работе в надстройках Power Query и Power Pivot системы MS Excel. Данный курс является 3-им в серии курсов «Практики анализа экономических данных. От простого к сложному». После его изучения слушатель сможет применить надстройки Microsoft Power Query и Power Pivot для сборки данных из разных источников для анализа деятельности компании.

• Практики работы с данными средствами Power Query и Power Pivot. (Class Central). Тот же самый курс, что и выше — один из «Практик анализа экономических данных. ..», состоящий из курсов:
  • 1. Практики оперативной аналитики в MS Excel.
  • 2. Практики управленческой аналитики в MS Excel.
  • 3. Практики работы с данными средствами Power Query и Power Pivot.
  • 4. Практики создания аналитических панелей в среде Microsoft Power BI.
• Microsoft Excel — Power Pivot.
• Power Pivot and Power Query Essentials. (Kubicle)
• Power Pivot for Excel. (My Online Training Hub) [а на главной странице — курсы по Excel и MS PBI]
• Power Pivot Courses. (Udemy)

---

Ключевые слова для поиска сведений о программах-репортерах: На русском языке: генераторы отчётов, программы создания диаграмм, построители графиков, репортеры и диаграммеры, утилиты анализа и визуализации данных, технологии OLAP; На английском языке: report generator, Crystal Reports, MS Power BI, Birt, Actuate, ETReports, Brio. Report, Online Analitical Processing, Power Query, Power Pivot.

---

Страница обновлена 27.02.2021

vanniktech / gradle-dependency-graph-generator-plugin: плагин Gradle, который генерирует графы зависимостей из вашего проекта.

Плагин

Gradle, который позволяет визуализировать ваши зависимости в виде графика.

Требуется

Gradle 3.3 или выше.

 buildscript {
  репозитории {
    mavenCentral ()
  }
  dependencies {
    classpath "com.vanniktech: gradle-dependency-graph-generator-plugin: 0.5.0"
  }
}

применить плагин: "com.vanniktech.dependency.graph.generator" 

Обратите внимание, что этот плагин может быть применен в корне проекта или в конкретном проекте.Оба случая будут работать.

Информация: этот плагин также доступен в плагинах Gradle

Снимок

 buildscript {
  репозитории {
    maven {url "https://oss. sonatype.org/content/repositories/snapshots"}
  }
  dependencies {
    classpath "com.vanniktech: gradle-dependency-graph-generator-plugin: 0.6.0-SNAPSHOT"
  }
}

применить плагин: "com.vanniktech.dependency.graph.generator" 

Использование

По умолчанию этот плагин генерирует задачу generateDependencyGraph , которую можно использовать для создания графа зависимостей, который может выглядеть следующим образом.Этот график был создан из моего приложения с шахматными часами.

Существуют точки расширения, позволяющие создавать графики, которые включают только некоторые зависимости и их переходные зависимости. Хитрость заключается в том, чтобы подключить генератор к расширению dependencyGraphGenerator . Обратите внимание, что это исключительно экспериментальный вариант и, скорее всего, он будет меняться между выпусками. Хотя это все еще весело.

Пример генератора

Мы только хотим показать, какие библиотеки Firebase мы используем, и дать им типичный оранжевый цвет Firebase.

 импорт com.vanniktech.dependency.graph.generator.DependencyGraphGeneratorPlugin
импортировать com.vanniktech.dependency.graph.generator.DependencyGraphGeneratorExtension.Generator
импортировать guru.nidi.graphviz.attribute.Color
импортировать guru.nidi.graphviz.attribute.Style

plugins.apply (DependencyGraphGeneratorPlugin)

def firebaseGenerator = новый генератор (
  "firebaseLibraries", // Суффикс нашей задачи Gradle.
  {dependency -> dependency.getModuleGroup (). startWith ("com.google.firebase")}, // Требуется только Firebase.{dependency -> true}, // Включаем транзитивные зависимости.
  {узел, зависимость -> node.add (Style.FILLED, Color.rgb ("# ffcb2b"))}, // Придаем им цвет.
)

dependencyGraphGenerator {
  генераторы = [firebaseGenerator]
} 

Это сгенерирует новую задачу generateDependencyGraphFirebaseLibraries , которая при запуске даст следующий график:

Обратите внимание, что при использовании расширения dependencyGraphGenerator с настраиваемыми генераторами вы теряете генератор по умолчанию, чтобы добавить его обратно, просто используйте Generator. ВСЕ экземпляров:

 dependencyGraphGenerator {
  генераторы = [Generator.ALL, firebaseGenerator]
} 

Авторские права (C) 2018 Vanniktech — Никлас Бауди

По лицензии Apache, версия 2.0

Генераторы химических графиков

Образец цитирования: Yirik MA, Steinbeck C (2021) Генераторы химических графов. PLoS Comput Biol 17 (1): e1008504. https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1008504

Редактор: Даниэль Митчен, Museum für Naturkunde Berlin, ГЕРМАНИЯ

Опубликовано: 5 января 2021 г.

Авторские права: © 2021 Yirik, Стейнбек.Это статья в открытом доступе, распространяемая в соответствии с условиями лицензии Creative Commons Attribution License, которая разрешает неограниченное использование, распространение и воспроизведение на любом носителе при условии указания автора и источника.

Финансирование: Автор (ы) не получил специального финансирования для этой работы.

Конкурирующие интересы: Авторы заявили, что никаких конкурирующих интересов не существует.

Версия Википедии: https: //en.wikipedia.org / wiki / chemical_graph_generators

История

Построение молекулярной структуры — это ветвь задач построения графов. Молекулярные структуры — это графы с химическими ограничениями, такими как валентности, множественность связей и фрагменты. Эти генераторы являются ядром систем CASE. В генераторе молекулярная формула является основным входом. Если фрагменты получены из экспериментальных данных, их также можно использовать в качестве входных данных для ускорения создания структуры. Первые генераторы структур были версиями генераторов графов, модифицированными для химических целей.Одним из первых генераторов структур был CONGEN [1], первоначально разработанный для проекта DENDRAL, первого проекта искусственного интеллекта в органической химии. [2] CONGEN хорошо справился с перекрытиями в субструктурах (рис. 1). В качестве строительных блоков использовались перекрытия между субструктурами, а не атомами. Для случая стереоизомеров были выполнены расчеты групп симметрии для обнаружения дубликатов.

Рис. 1. Перекрывающиеся субструктуры кофеина.

Даны две субструктуры молекулы кофеина: (A) и (B) .Перекрытие этих субструктур выделено зеленым цветом в структуре кофеина (C) .

https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1008504.g001

После DENDRAL был описан другой математический метод, MASS [3], инструмент для математического синтеза и анализа молекулярных структур. Как и в случае с CONGEN, алгоритм MASS работал как генератор матрицы смежности. Многие математические генераторы являются потомками эффективных методов ветвей и границ Игоря Фарадьева [4] и Рональда К.Метод упорядоченной генерации Read. [5] Хотя их отчеты относятся к 1970-м годам, эти исследования по-прежнему являются фундаментальными справочными материалами для генераторов структур. В методе упорядоченной генерации определенные функции проверки порядка выполняются для представителей графов, таких как векторы. Например, MOLGEN [6] выполняет проверку в порядке убывания при заполнении строк матриц смежности. Эта проверка в порядке убывания основана на распределении входной валентности. В литературе генераторы подразделяются на два основных типа: сборка конструкции и редукция конструкции.Алгоритмическая сложность и время выполнения) являются критериями, используемыми для сравнения.

Сборка структуры

Процесс генерации начинается с набора атомов из молекулярной формулы. В сборке структуры атомы комбинаторно связаны, чтобы рассмотреть все возможные расширения. Если субструктуры получены из экспериментальных данных, генерация начинается с этих субструктур. Эти субструктуры обеспечивают известные связи в молекуле. Одна из первых попыток была предпринята Хидецугу Абэ в 1975 году с использованием генератора структур на основе распознавания образов.[7] Алгоритм состоял из двух этапов: во-первых, прогнозирование субструктуры по спектральным данным с низким разрешением; во-вторых, сборка этих подконструкций на основе набора строительных правил. Хидецугу Абэ и другие участники опубликовали первую статью по CHEMICS [8], которая представляет собой инструмент CASE, включающий несколько методов генерации структуры. Программа полагается на предопределенную библиотеку неперекрывающихся фрагментов. CHEMICS генерирует различные типы наборов компонентов, ранжируемых от первичного до третичного в зависимости от сложности компонентов.Первичный набор содержит атомы, то есть C, N, O и S, с их гибридизацией. Наборы вторичных и третичных компонентов создаются поэтапно, начиная с этих первичных компонентов. Эти наборы компонентов представлены в виде векторов и используются в процессе как строительные блоки.

Существенный вклад внесли Крейг Шелли и Мортон Мунк, опубликовавшие большое количество работ по CASE в этой области. В первой из этих статей сообщалось о генераторе структуры, ASSEMBLE. [9] Алгоритм считается одним из первых методов сборки в этой области.Как видно из названия, алгоритм собирает подструктуры с перекрытиями для построения структур. ASSEMBLE преодолевает перекрытие за счет включения «тега соседнего атома». Генератор является чисто математическим и не требует интерпретации каких-либо спектральных данных. Спектральные данные используются для оценки структуры и информации о подструктуре. Основываясь на молекулярной формуле, генератор формирует связи между парами атомов, и все расширения проверяются на соответствие заданным ограничениям. Если процесс рассматривается как дерево), первый узел дерева представляет собой набор атомов с подструктурами, если таковые имеются в спектральных данных.Расширяя молекулу связью, создается промежуточная структура. Каждая промежуточная структура может быть представлена ​​узлом в дереве генерации. ASSEMBLE был разработан с удобным интерфейсом для облегчения использования. Вторая версия ASSEMBLE была выпущена в 2000 году. [10] Другой метод сборки — GENOA. [11] По сравнению с ASSEMBLE и многими другими генераторами, GENOA представляет собой конструктивный алгоритм, основанный на поиске субструктур, и он собирает различные субструктуры, также учитывая перекрытия.

Эффективность и полнота генераторов также связаны со структурами данных. В отличие от предыдущих методов, AEGIS [12] был генератором обработки списков. По сравнению с матрицами смежности, данные списка требуют меньше памяти. Поскольку в этой системе не интерпретировались спектральные данные, пользователю необходимо было предоставить субструктуры в качестве входных данных. Генераторы структуры также могут различаться в зависимости от типа используемых данных, таких как HMBC, HSQC и других данных ЯМР. LUCY — это метод выяснения структуры с открытым исходным кодом, основанный на данных HMBC неизвестных молекул [13], и включает исчерпывающий двухэтапный процесс генерации структуры, в котором сначала все комбинации интерпретаций сигналов HMBC реализуются в матрице связности, которая затем завершается детерминированным генератором, заполняющим недостающую информацию о облигациях.Эта платформа может создавать структуры с любым произвольным размером молекул; однако молекулярные формулы с более чем 30 тяжелыми атомами отнимают слишком много времени для практического применения. Это ограничение подчеркнуло необходимость новой системы CASE. SENECA была разработана для устранения недостатков LUCY. [14] Чтобы преодолеть ограничения исчерпывающего подхода, SENECA была разработана как стохастический метод поиска оптимальных решений. Системы включают два стохастических метода: имитацию отжига и генетические алгоритмы.Сначала генерируется случайная структура; затем рассчитывается его энергия для оценки структуры и ее спектральных свойств. Преобразуя эту структуру в другую структуру, процесс продолжается до тех пор, пока не будет достигнута оптимальная энергия. В поколении это преобразование основывается на уравнениях, основанных на правилах Жана-Лу Фолона [15]. LSD (логика определения структуры) [16] — важный вклад французских ученых. Инструмент использует информацию о спектральных данных, такую ​​как данные HMBC и COSY, для создания всех возможных структур.LSD — это генератор структур с открытым исходным кодом, выпущенный под Стандартной общественной лицензией (GPL). Хорошо известная коммерческая CASE-система StrucEluc [17] также имеет генератор на основе ЯМР. Этот инструмент разработан ACD Labs и, в частности, одним из разработчиков MASS Михаилом Эльяшбергом. COCON [18] — еще один генератор структур на основе ЯМР, основанный на теоретических наборах данных для создания структур. За исключением J-HMBC и J-COSY, все типы ЯМР могут использоваться в качестве входов.

В 1994 году китайские ученые сообщили о генераторе структур на основе целочисленного разбиения.[19] Разложение молекулярной формулы на фрагменты, компоненты и сегменты было выполнено как приложение целочисленного разбиения. Эти фрагменты затем использовались в качестве строительных блоков в генераторе структуры. Этот генератор структуры был частью системы CASE, ESESOC. [20]

Жан-Лу Фолон сообщил о серии стохастических генераторов. Программное обеспечение MOLSIG [21] было интегрировано в этот стохастический генератор для канонической маркировки и дублирующих проверок. [22] Как и для многих других генераторов, древовидный подход является скелетом структурных генераторов Жана-Лу Фолона. Однако рассмотрение всех возможных расширений приводит к комбинаторному взрыву. Чтобы справиться с этим исчерпывающим действием, выполняется упорядоченная генерация. Многие алгоритмы сборки, такие как OMG, [23] MOLGEN и генератор структур Жан-Лу Фолона [24], являются методами упорядоченной генерации. Генератор структур Жан-Лу Фолона основан на классах эквивалентности над атомами. Атомы с одним и тем же типом взаимодействия и элементом группируются в один и тот же класс эквивалентности. Вместо того, чтобы расширять все атомы в молекуле, один атом из каждого класса связан с другими атомами.Подобно предыдущему генератору, генератор структуры Хулио Пейронсели, OMG, принимает атомы и подструктуры в качестве входных данных и расширяет структуры, используя метод поиска в ширину (рис. 2). Это расширение дерева завершается, когда все ветви достигают насыщенных структур.

Рис. 2. Генерация поиска в ширину.

Построение молекулярной структуры объясняется шаг за шагом. Начиная с набора атомов, связи добавляются между парами атомов до достижения насыщенных структур.

https: // doi.org / 10.1371 / journal.pcbi.1008504.g002

OMG генерирует структуры на основе канонического метода увеличения из пакета NAUTY Брендана Маккея. Алгоритм вычисляет каноническую маркировку, а затем расширяет структуры, добавляя одну связь. Чтобы расширение оставалось каноническим, добавлены канонические связи. [25] Хотя NAUTY является эффективным инструментом для канонической разметки графов, OMG примерно в 2000 раз медленнее, чем MOLGEN. [26] Проблема в хранении всех промежуточных конструкций. С тех пор OMG был распараллелен, и разработчики выпустили PMG (Parallel Molecule Generator).[27] MOLGEN превосходит PMG, используя только 1 ядро; однако PMG превосходит MOLGEN за счет увеличения количества ядер до 10.

Алгоритм конструктивного поиска — это метод ветвей и границ, такой как алгоритм Игоря Фарадьева, и дополнительное решение проблем с памятью. Методы ветвей и границ — это алгоритмы построения матриц. В отличие от предыдущих методов, эти методы строят все матрицы связности без построения промежуточных структур. В этих алгоритмах критерии каноничности и проверки изоморфизма основаны на группах автоморфизмов из математической теории групп.MASS, SMOG [28] и алгоритм Ивана Бангова [29] являются хорошими примерами в литературе. МАССА — это метод математического синтеза. Во-первых, он строит все матрицы инцидентности для данной молекулярной формулы. Затем валентности атомов используются в качестве входных данных для создания матрицы. Матрицы генерируются путем рассмотрения всех возможных взаимодействий между атомами в отношении ограничений и валентностей. Преимущество алгоритмов конструктивного поиска заключается в низком использовании памяти. SMOG является преемником MASS.

В отличие от предыдущих методов, MOLGEN — единственный поддерживаемый эффективный генератор обобщенных структур, разработанный группой математиков как платформа с закрытым исходным кодом в качестве приложения теории вычислительных групп.МОЛГЕН — это упорядоченный метод генерации. Было разработано множество различных версий MOLGEN, которые предоставляют различные функции. В зависимости от потребностей пользователей могут использоваться различные типы входов. Например, MOLGEN-MS [30] позволяет пользователям вводить данные масс-спектрометрии неизвестной молекулы. По сравнению со многими другими генераторами, MOLGEN подходит к проблеме с разных сторон. Ключевой особенностью MOLGEN является создание конструкций без создания всех промежуточных структур и без создания дубликатов.

Последние исследования в этой области проводились исследовательской группой Кимито Фунацу. В качестве метода сборки при создании структуры используются строительные блоки, такие как кольцевые системы и фрагменты атомов [31]. Каждая промежуточная структура расширяется за счет добавления строительных блоков всеми возможными способами. Чтобы уменьшить количество дубликатов, используется канонический метод увеличения пути Брендана Маккея. Чтобы преодолеть комбинаторный взрыв в генерации, область применимости и кольцевые системы обнаруживаются на основе обратного анализа QSPR / QSAR. [32] Область применимости или целевая область описывается на основе данной информации о биологической, а также фармацевтической активности из QSPR / QSAR. [33] В этом исследовании монотонно изменяемые дескрипторы (MCD) используются для описания областей применимости. Для каждого расширения в промежуточных структурах обновляются MCD. Использование MCD сокращает пространство поиска в процессе генерации. При генерации структур на основе QSPR / QSAR отсутствует синтезируемость сгенерированных структур.Использование путей ретросинтеза в генерации делает процесс генерации более эффективным. Например, хорошо известный инструмент RetroPath [34] используется для подсчета молекулярных структур и виртуального скрининга на основе заданных правил реакции [35]. Его основной алгоритм — это метод в ширину, генерирующий структуры путем применения правил реакции к каждому исходному соединению. Генерация и перечисление структур выполняются на основе канонического метода дополнения Брендана Маккея. RetroPath 2. 0 обеспечивает множество рабочих процессов, таких как преобразование изомеров, перечисление, QSAR и метаболомика.

Помимо этих методов генерации математических структур, реализации нейронных сетей, такие как генеративные модели автокодировщиков, [36, 37] являются новыми направлениями в этой области.

Сокращение структуры

В отличие от этих методов сборки, методы сокращения устанавливают все связи между парами атомов, создавая гиперграф. Затем размер графа уменьшается с учетом ограничений. Сначала проверяется наличие подструктур в гиперграфе. В отличие от методов сборки, дерево генерации начинается с гиперграфа, и на каждом шаге структуры уменьшаются в размере.Связи удаляются на основе подструктур. Если подструктуры больше нет в гиперграфе, подструктура удаляется из ограничений. Также учитывались перекрытия в подструктурах за счет гиперграфов. Самым ранним генератором структуры на основе редукции является COCOA [38], исчерпывающий и рекурсивный метод удаления связей. Сгенерированные фрагменты описываются как атомно-центрированные фрагменты для оптимизации хранения, сравнимые с круговыми отпечатками пальцев [39] и сигнатурами атомов [40]. Вместо хранения структур сохраняется только список первых соседей каждого атома.Главный недостаток методов редукции — огромный размер гиперграфов. Действительно, для молекул с неизвестной структурой размер гиперструктуры становится чрезвычайно большим, что приводит к пропорциональному увеличению времени выполнения.

Генератор структуры GEN [41] от Simona Bohanec объединяет две задачи: сборку конструкции и уменьшение конструкции. Как и в случае с COCOA, исходное состояние проблемы — гиперструктура. Оба метода сборки и редукции имеют преимущества и недостатки, и инструмент GEN позволяет избежать этих недостатков на этапе генерации.Другими словами, сокращение структуры эффективно, когда предусмотрены структурные ограничения, а сборка конструкции происходит быстрее без ограничений. Сначала устраняются бесполезные соединения, а затем монтируются подконструкции для построения конструкций. Таким образом, GEN более эффективно справляется с ограничениями, комбинируя эти методы. GEN удаляет соединения, создавая запрещенные структуры, а затем матрицы соединений заполняются на основе информации о субструктурах. Этот метод не допускает наложений между подструктурами.После того, как структура построена в матричном представлении, насыщенная молекула сохраняется в выходном списке. Метод COCOA был дополнительно усовершенствован, и был построен новый генератор HOUDINI. [42] Он основан на двух структурах данных: строится квадратная матрица соединений, представляющая все связи в гиперструктуре, и, во-вторых, представление подструктуры используется для перечисления атомно-центрированных фрагментов. При создании структуры HOUDINI отображает все атомно-центрированные фрагменты на гиперструктуру.

Математическая основа

Химические графики

На графике, представляющем химическую структуру, вершины) и ребра) представляют атомы и связи соответственно (рис. 3).Порядок связи соответствует кратности ребер, и в результате химические графы являются графами с вершинами и ребрами. Граф, помеченный вершинами и ребрами, описывается как химический граф, где — набор вершин, то есть атомов, и — набор ребер, которые представляют связи.

В теории графов степенью вершины называется количество ее соединений. В химическом графе максимальная степень атома — это его валентность) и максимальное количество связей, которые может образовать химический элемент. Например, валентность углерода равна 4.В химическом графе атом становится насыщенным, если достигает своей валентности. Граф связен), если между каждой парой вершин есть хотя бы один путь. Хотя химические смеси [43] являются одним из основных интересов многих химиков, из-за вычислительного взрыва многие генераторы структур выводят только связанные химические графы. Таким образом, проверка связности является одним из обязательных промежуточных шагов в генерации структуры, потому что цель состоит в том, чтобы генерировать полностью насыщенные молекулы. Молекула является насыщенной, если все ее атомы насыщены.

Группы симметрии для молекулярных графов

Для набора элементов перестановка — это перестановка этих элементов. [44] Пример приведен ниже (Таблица 1):

Вторая строка таблицы 1 показывает перестановку первой строки. Умножение перестановок, a и b , композиция функций, как показано ниже.

(1)

Комбинация двух перестановок также является перестановкой. Группа, G , представляет собой набор элементов вместе с ассоциативной бинарной операцией, • определенной на G , так что выполняется следующее:

• В G есть элемент I , удовлетворяющий г • I = г , для всех элементов г из G .
• Для каждого элемента G существует элемент g ^-1 , такой, что g • g ^-1 равно элементу идентичности.

Порядок) группы — это количество элементов в группе. Предположим, что X — это набор целых чисел. При операции композиции функций Sym ( X ) является группой симметрии, набором всех перестановок над X. Если размер X равен n, то порядок Sym ( X ) равен n. ! Набор) системы состоят из конечного набора X и его подмножеств, называемых блоками набора.Набор перестановок, сохраняющих систему множеств, используется для построения автоморфизмов графа. Автоморфизм переставляет вершины графа; другими словами, он отображает граф на себя. Это действие сохраняет ребро-вершину. Если ( u , v ) является ребром графа, G = ( V , E ) и a является перестановкой V , то (2)

Перестановка a из V является автоморфизмом графа G = ( E , V ), если a ( u , v ) является элементом E , если ( u , v ) является элементом E .

Группа автоморфизмов графа G , обозначенная Aut ( G ), является множеством всех автоморфизмов на V . В молекулярных графах каноническая маркировка и обнаружение молекулярной симметрии (рис. 4) являются реализациями групп автоморфизмов. Хотя в данной области существуют хорошо известные методы канонической маркировки, такие как InChI [45] и ALATIS [46], NAUTY — это широко используемый программный пакет для вычислений групп автоморфизмов и канонической маркировки.

Заключение

Структурная идентификация неизвестных молекул — это междисциплинарная область, в которой участвуют математики, химики и компьютерщики; кроме того, это привело к созданию области математической химии и химинформатики.Современные методы включают множество алгоритмов, которые можно разделить на две группы; более того, сборка конструкций была доминирующим подходом в этой области. Оба метода сборки и сокращения являются инкрементными процессами: все промежуточные структуры строятся на основе ранее созданных структур, а дубликаты затем исключаются. Алгоритмы обычно представляют собой методы поиска в ширину или в глубину; и завершаются, когда все структуры насыщаются. Создание слишком большого количества промежуточных структур и их хранение делают эти алгоритмы неэффективными.В этой области генераторы матриц привлекают все больший интерес многих ученых. Согласно литературным источникам, математических алгоритмов по-прежнему не хватает; точнее, не хватает быстрых генераторов структур с открытым исходным кодом.

Список доступных генераторов структуры

Доступные программные пакеты и ссылки на них перечислены ниже (Таблица 2).

Список литературы

1. 1. Bruccoleri R, Karplus M. Прогнозирование сворачивания коротких полипептидных сегментов с помощью однородной конформационной выборки.Биополимеры: оригинальные исследования биомолекул. 1987. 26 (1): 137–68. pmid: 3801593
2. 2. Сазерленд Г. DENDRAL — компьютерная программа для генерации и фильтрации химических структур. СТЭНФОРД УНИВ КАЛИФ ОТДЕЛЕНИЕ КОМПЬЮТЕРНЫХ НАУК, 1967.
3. 3. Серов В., Эльяшберг М., Грибов Л. Математический синтез и анализ молекулярных структур. Журнал молекулярной структуры. 1976; 31 (2): 381–97.
4. 4. Фарадзев И. Конструктивное перечисление комбинаторных объектов.1978.
5. 5. Колборн С, Рид Р. Упорядоченные алгоритмы генерации ограниченных классов графов. Журнал теории графов. 1979; 3 (2): 187–95.
6. 6. Грюнер Т., Лауэ Р., Мерингер М. Алгоритмы групповых действий, применяемые для генерации графов. Группы и вычисления II; 1997: American Mathematical Soc.
7. 7. Abe H, Jurs P. Автоматический анализ химической структуры органических молекул с генератором молекулярной структуры и методами распознавания образов.Аналитическая химия. 1975. 47 (11): 1829–35.
8. 8. Sasaki S, Abe H, Hirota Y, Ishida Y, Kudo Y, Ochiai S и др. CHEMICS-F: компьютерная программная система для выяснения структуры органических соединений. Журнал химической информации и компьютерных наук. 1978. 18 (4): 211–22.
9. 9. Shelley C, Munk M. CASE, компьютерная модель процесса выяснения структуры. Analytica Chimica Acta. 1981; 133 (4): 507–16.
10. 10. Бадертчер М., Корытко А., Шульц К., Мэдисон М., Мунк М., Портманн П. и др.Assemble 2.0: генератор структуры. Хемометрика и интеллектуальные лабораторные системы. 2000. 51 (1): 73–9.
11. 11. Кархарт Р., Смит Д., Грей Н. GENOA: компьютерная программа для выяснения структуры с использованием перекрывающихся и альтернативных подструктур. 1981. pmid: 6975613
12. 12. Luinge H, Van Der Maas J. AEGIS, алгоритм для исчерпывающей генерации неизбыточных структур. Хемометрия и интеллектуальные лабораторные системы. 1990. 8 (2): 157–65.
13. 13.Steinbeck C. LUCY — программа для выяснения структуры на основе экспериментов по корреляции ЯМР. Angewandte Chemie International Edition на английском языке. 1996. 35 (17): 1984–6.
14. 14. Steinbeck C. SENECA: независимая от платформы, распределенная и параллельная система для компьютерного выяснения структуры в органической химии. Журнал химической информации и компьютерных наук. 2001. 41 (6): 1500–7. pmid: 11749575
15. 15. Фаулон Дж. Стохастический генератор химической структуры.2. Использование моделированного отжига для поиска в пространстве конституциональных изомеров. Журнал химической информации и компьютерных наук. 1996. 36 (4): 731–40.
16. 16. Нузиллард Дж., Жорж М. Логика для определения структуры. Тетраэдр. 1991. 47 (22): 3655–64.
17. 17. Блинов К., Эльяшберг М., Молодцов С., Вильямс А., Мартиросян Э. Экспертная система для автоматического выяснения структуры с использованием корреляций 2D ЯМР 1H-1H, 13C-1H и 15N-1H. Журнал аналитической химии Фрезениуса.2001. 369 (7–8): 709–14. pmid: 11371077
18. 18. Юнкер Дж. Обсуждение структуры на основе теоретических корреляций ЯМР. Журнал хеминформатики. 2011; 3 (1): 1–4. pmid: 21214931
19. 19. Hu C, Xu L. Принципы создания структур органических изомеров из молекулярной формулы. Analytica chimica acta. 1994. 298 (1): 75–85.
20. 20. Хао Дж., Сюй Л., Ху С. Экспертная система для выяснения структуры органических соединений (ESESOC). Наука в Китае. Серия B: Химия.2000. 43 (5): 503–15.
21. 21. Фаулон Дж. Стохастический генератор химической структуры. 1. Приложение к выяснению строения больших молекул. Журнал химической информации и компьютерных наук. 1994. 34 (5): 1204–18.
22. 22. Фаулон Дж., Черчвелл С., Виско Д. Молекулярный дескриптор сигнатуры. 2. Перечисление молекул по их расширенным валентным последовательностям. Журнал химической информации и компьютерных наук. 2003. 43 (3): 721–34. pmid: 12767130
23. 23.Пейронсели Дж., Рохас-Черто М., Фичера Д., Реймерс Т., Кулиер Л., Фаулон Дж и др. OMG: открытый генератор молекул. Журнал хеминформатики. 2012; 4 (1): 21. pmid: 22985496
24. 24. Фаулон Дж. Об использовании классов, эквивалентных графам, для выяснения структуры больших молекул. Журнал химической информации и компьютерных наук. 1992. 32 (4): 338–48.
25. 25. Маккей Б., Пиперно А. Практический изоморфизм графов, II. Журнал символических вычислений. 2014; 60: 94–112.
26. 26. Йирик М. Блогер. 2020. [цитируется в 2020 году]. Доступно по адресу: https://mayphd.blogspot.com/2020/02/structure-generators-benchmark.html.
27. 27. Jaghoori M, Jongmans S, de Boer F, Peironcely J, Faulon J, Reijmers T. и др. PMG: идентификация многоядерных метаболитов. Электронные заметки Theor Comput Sci. 2013; 299: 53–60.
28. 28. Молчанова М., Щербухин В., Зефиров Н. Компьютерная генерация молекулярных структур с помощью программы SMOG. Журнал химической информации и компьютерных наук.1996; 36 (4): 888–99.
29. 29. Бангов И., Канев К. Компьютерное построение структуры по общей формуле: II. Ненасыщенные и циклические соединения с множественными связями. Использование фрагментов. Журнал математической химии. 1988. 2 (1): 31–48.
30. 30. Кербер А., Лауэ Р., Мерингер М., Вармуза К. МОЛГЕН-МС: Оценка масс-спектров электронного удара низкого разрешения с классификацией МС и генерацией исчерпывающей структуры. Adv Mass Spectrom. 2001; 15 (939–940): 22.
31. 31.Мияо Т., Канеко Х., Фунацу К. Генерация химических графов на основе кольцевой системы для молекулярного дизайна de novo. Журнал компьютерного молекулярного дизайна. 2016; 30 (5): 425–46. pmid: 27299746
32. 32. Мияо Т., Канеко Х., Фунацу К. Генерация исчерпывающей структуры на основе кольцевой системы для обратного QSPR / QSAR. Молекулярная информатика. 2014; 33 (11–12): 764–78. pmid: 27485423
33. 33. Мияо Т., Аракава М., Фунацу К. Генерация исчерпывающей структуры для обратного QSPR / QSAR.Молекулярная информатика. 2010. 29 (1–2): 111–25. pmid: 27463853
34. 34. Делепин Б., Дуигу Т., Карбонелл П., Фаулон Дж. RetroPath 3. 0: Рабочий процесс ретросинтеза для инженеров-метаболиков. Метаболическая инженерия. 2018; 45: 158–70. pmid: 29233745
35. 35. Кох М., Дуигу Т., Карбонелл П., Фаулон Дж. Перечисление молекулярных структур и виртуальный скрининг в химическом пространстве с помощью RetroPath3. 0. Журнал хеминформатики. 2017; 9 (1): 1–17. pmid: 29260340
36. 36. Кадурин А., Николенко С., Храбров К., Алипер А., Жаворонков А.druGAN: усовершенствованная модель генеративного состязательного автоэнкодера для создания de novo новых молекул с желаемыми молекулярными свойствами in silico. Молекулярная фармацевтика. 2017; 14 (9): 3098–104. pmid: 28703000
37. 37. Блашке Т., Оливекрона М., Энгквист О., Баджорат Дж., Чен Х. Применение генеративного автоэнкодера в молекулярном дизайне de novo. Молекулярная информатика. 2018. 37 (1-2): 1700123. pmid: 29235269
38. 38. Кристи Б., Мунк М. Генерация структуры путем редукции: новая стратегия компьютерного выяснения структуры.Журнал химической информации и компьютерных наук. 1988. 28 (2): 87–93. pmid: 3392122
39. 39. Глен Р., Бендер А., Арнби С., Карлссон Л., Бойер С., Смит Дж. Круглые отпечатки пальцев: гибкие молекулярные дескрипторы с приложениями от физической химии до ADME. ID наркотиков. 2006; 9 (3): 199. pmid: 16523386
40. 40. Фаулон Дж., Коллинз М., Карр Р. Молекулярный дескриптор сигнатуры. 4. Канонизация молекул с помощью расширенных валентных последовательностей. Журнал химической информации и компьютерных наук.2004. 44 (2): 427–36. pmid: 15032522
41. 41. Боханец С. Создание структуры путем комбинации уменьшения структуры и сборки конструкции. Журнал химической информации и компьютерных наук. 1995. 35 (3): 494–503.
42. 42. Корытко А., Шульц К., Мэдисон М., Мунк М. ХУДИНИ: новый подход к созданию компьютерных структур. Журнал химической информации и компьютерных наук. 2003. 43 (5): 1434–46. pmid: 14502476
43. 43. Массиот Дж., Нузиллард Дж.Компьютерное выяснение структуры натуральных продуктов. Фитохимический анализ. 1992. 3 (4): 153–159.
44. 44. Крехер Д., Стинсон Д. Комбинаторные алгоритмы: генерация, перечисление и поиск. Новости ACM SIGACT. 1999. 30 (1): 33–5.
45. 45. Хеллер С., Макнот А., Плетнев И., Стейн С., Чеховской Д. InChI, международный химический идентификатор IUPAC. Журнал хеминформатики. 2015; 7 (1): 23. pmid: 26136848
46. 46. Дашти Х., Вестлер В., Маркли Дж., Эгбальна Х.Уникальные идентификаторы малых молекул позволяют строго маркировать их атомы. Научные данные. 2017; 4: 170073. pmid: 28534867

Создание генератора контекстных графов

Команда

• Манан Шах
• Лорен Чжу
• Элла Хофманн-Койл
• Блейк Пагон

Определение проблемы

Получите это — 55% пользователей читают онлайн-статьи менее 15 секунд. Общая проблема понимания больших объемов контента кропотлива и не имеет эффективного решения.

Текущие попытки основываются на абстрактном резюмировании текста, которое просто сокращает текст до наиболее релевантных предложений и часто скрывает основные компоненты, которые делают написание индивидуальным и значимым. Другие методы предлагают умный поиск по статьям, своего рода умную команду + F. Но это заставляет пользователя не только смотреть только на небольшие фрагменты контента, но и заранее знать, что они ищут.

Что, если вместо того, чтобы заниматься этим длительным процессом понимания содержания вручную, люди могут использовать инструмент, который генерирует аналитические концептуальные диаграммы поверх текста? Эти графики станут первой в мире стандартизированной, структурированной и интерпретируемой средой для понимания и установления связей из больших объемов контента.Мы создали такой интерфейс, в котором пользователи могут визуализировать ключевые концепции и взаимодействовать с ними над фрагментами текста осмысленным и уникальным образом. Пользователи могут даже сравнивать и сопоставлять концептуальные графы между несколькими статьями с пересекающимися концепциями для дальнейшего анализа и понимания.

Таким образом, поскольку пользователи проводят меньше времени на отдельных веб-сайтах, мы упрощаем им усвоение ключевых компонентов контента, которые они хотят, в интерактивном графическом представлении. В частности, мы даем возможность читателям:

• Разберитесь в основных понятиях, изложенных в статье
• Поймите взаимосвязь между темами
• Легко и интуитивно понятный анализ нескольких статей

Системное проектирование

Создание графиков

С целью ускорения усвоения информации мы разработали генератор графов концепций, который включает релевантную информацию об основных концепциях текста и наглядно показывает, как темы соотносятся друг с другом.Для этого наш граф выводит узлы, которые представляют концепции статей, и ребра, которые представляют связи между концепциями.

Мы используем Streamlit для внешнего интерфейса и настраиваемую версию графических библиотек Streamlit для отображения наших графиков. Полученные графики являются интерактивными — пользователи могут перемещать график и отдельные узлы, а также свободно увеличивать и уменьшать масштаб или щелкать узел, чтобы получить дайджест темы в текстовом контексте.

Кроме того, мы предоставляем пользователям ползунок пороговых значений, который позволяет пользователям решать, сколько узлов / соединений они хотят предоставить своим графом.Эта настройка служит также для оптимизации формы и плотности графика. Это работает так: связи между узлами определяются по показателю сходства между узлами (через косинусное сходство во вложениях слов). Связь проводится между двумя темами, если оценка превышает пороговое значение, указанное на ползунке. Это означает, что по мере того, как ползунок перемещается дальше влево, нижний порог заставляет граф генерировать больше узлов, и результирующий граф будет более плотным.

Работа с несколькими графами

Помимо создания графиков из единого текстового источника, пользователи могут комбинировать ранее созданные графики, чтобы увидеть, как взаимосвязаны концепции из нескольких статей.В приведенном ниже примере мы видим, как взаимодействуют две связанные статьи, изображенные вместе. Здесь у нас есть один со страницы Биткойн-Википедии, а другой со страницы децентрализованных финансов. С первого взгляда мы можем выделить, что в обеих статьях обсуждаются концепции сетей, биткойнов, конфиденциальности, блокчейна и валюты (на что указывают зеленые узлы), но они немного расходятся, поскольку статья о Биткойне фокусируется на системной спецификации Биткойна, а в статье о децентрализованных финансах говорится больше. о влиянии Биткойна на рынки.Опция с несколькими графиками позволяет пользователям не только оценивать содержание нескольких статей сразу одним взглядом, но также позволяет получить представление о более крупных концепциях посредством визуализации взаимосвязей двух источников. Пользователь может использовать этот инструмент, чтобы получить целостное представление о любой области исследования, в которую он хочет углубиться.

Поколение визуального встраивания

Дополнительная функция, предоставляемая нашей системой, — это инструмент для построения тем в 2D и 3D пространстве, чтобы обеспечить новый способ представления взаимосвязей тем.Более того, мы используем библиотеку Poltly, чтобы сделать эти сюжеты интерактивными! Инструменты встраивания просто берут вложение, соответствующее каждому узлу темы в нашем графике, и проецируют его в 2D-пространство. Тематическая кластеризация указывает на высокое сходство или сильную взаимосвязь между этими темами, а большие расстояния между темами указывают на несходство. Та же логика применима к трехмерному представлению; мы даем пользователям возможность обновлять свои 2D-графики до 3D, если они особенно любят приключения.

Развертывание и кэширование

Мы развернули наше приложение на Google Cloud Platform (GCP) через Docker.В частности, мы отправили созданный из облака образ докера в Google Cloud и настроили мощную виртуальную машину, которая запускала приложение из этого образа Docker. Для любых локальных обновлений приложения повторное развертывание было довольно простым, потребовало, чтобы мы перестроили образ с помощью Google Cloud Build и направили виртуальную машину на обновленный образ.

Чтобы повысить производительность нашего приложения, мы кэшируем графики глобально. Допустим, вы пытаетесь построить график для статьи о невероятном фольклорном альбоме Тейлор Свифт, но другой пользователь недавно построил такой же график.Наша система кэширования гарантирует, что кэшированный граф будет быстро обслуживаться, а не повторно генерироваться, используя глобальный кеш приложения Streamlit. Наша первоначальная реализация кэширования привела к тому, что сгенерированные и именованные графы пользователя А появились в приложении пользователя Б. Чтобы исправить это, мы обновили состояние сеанса каждого пользователя по отдельности, а не использовали одно глобальное состояние для всех пользователей, что не позволило запросам пользователя А мешать работе пользователя Б.

Наш бэкэнд: машинное обучение для извлечения концепций и создания графиков

Наш конвейер генерации концептуального графа показан на рисунке 1.Пользователям разрешается вводить либо пользовательский ввод (текст произвольного формата), либо веб-URL, из которого мы анализируем и извлекаем соответствующую текстовую информацию. Затем мы генерируем концепции из этого текста, используя многочисленные методы извлечения концептов, включая TF-IDF и ранжирование на основе PMI по извлеченным n-граммам: униграммы, биграммы и триграммы. Полученные комбинированные темы отбираются в наиболее релевантные, а затем контекстуализируются предложениями, содержащими эти темы. Наконец, каждая тема встраивается в соответствии с ее релевантным контекстом, и эти окончательные вложения используются для вычисления (косинусного) сходства.Затем мы определяем ребра среди тем с достаточно высоким сходством и представляем эти результаты в виде графической визуализации. Наши основные конвейеры машинного интеллекта представлены в (1) нашей концепции TF-IDF, извлекающей релевантные темы из входного текста и (2) в нашем генерации BERT-встраиваний каждой темы с использованием контекстной информации темы во входном тексте.

Иллюстрация конвейера: схема нашего конвейера преобразования текста в граф, в котором используются модели машинного интеллекта для извлечения концепций из произвольного входного диапазона текста.

Наш конвейер извлечения концепций начался с наиболее часто встречающихся униграмм и биграмм, присутствующих во входном тексте, но вскоре мы поняли, что при этом наш график заполняется бессмысленными словами, которые не имеют ничего общего со статьей, а вместо этого представляют общие термины и фразы, широко используемые в английский язык. Хотя учет словаря-словаря и дальнейшее ранжирование биграмм по их точечной взаимной информации частично решило эту проблему, мы не смогли последовательно получить концепции, которые точно представляли входные данные.Мы должным образом решили эту проблему, предварительно обработав большой набор данных Википедии, состоящий из 6 миллионов примеров, для извлечения «обратных частот документов» для распространенных униграмм, биграмм и триграмм. Затем мы ранжируем каждую тему в соответствии с соотношением частоты термина к обратной частоте документов (TF-IDF), представляющим уникальность термина для данной статьи по сравнению с общей частотой термина в репрезентативной выборке английского текста. TF-IDF позволил нам правильно выбрать темы, которые были уникальными для входных документов, что значительно улучшило качество наших графиков.

Для встраивания извлеченных тем мы изначально использовали предварительно обученные встраивания из GloVe и word2vec. Оба этих алгоритма встраивают слова с помощью нейронных сетей, обученных в контекстных окнах, которые помещают похожие слова близко друг к другу в пространстве встраивания. Ограничением этих представлений является то, что они не учитывают более широкий окружающий контекст при прогнозировании. Это было особенно проблематично для нашего варианта использования, поскольку использование предварительно обученных контекстно-независимых встраиваний слов привело бы к созданию идентичных графиков для набора концепций.И когда мы попросили пользователей оценить качество сгенерированных графиков, основная обратная связь заключалась в том, что график представляет абстрактные связи между концепциями, а не выводится из самого текста. Принимая это во внимание, мы знали, что нужные нам графики должны быть значимыми и специфичными для вводимых статей.

Чтобы решить эту проблему и создать контекстно-релевантные графы, мы ввели модель встраивания BERT, которая включает каждую концепцию вместе с окружающим ее контекстом, создавая встраивание для каждой концепции, на которую повлияла статья, в которой она представлена.Наша модель BERT предварительно обучена на BookCorpus, наборе данных, состоящем из 11 038 неопубликованных книг и английской Википедии (за исключением списков, таблиц и заголовков). Мы использовали вложения из последнего уровня модели BERT — усредненные по всем разделенным на WordPiece токенам, описывающим концепцию ввода, — для создания наших окончательных 1024-мерных встраиваний для каждой концепции. Мы реализовали механизмы кэширования, чтобы гарантировать, что идентичные запросы будут иметь связанные с ними вложения и матрицы смежности, кэшированные для будущего использования.Это повышает эффективность всего процесса и даже гарантирует, что генерация графа завершится менее чем за 30 секунд для пользовательского ввода разумной длины (обычно это быстрее).

Оценка системы

Поскольку мы работаем с неструктурированными данными и обучением без учителя, нам пришлось проявить немного больше творчества в оценке эффективности нашей модели. Для начала мы создали несколько метрик для сбора сгенерированных графиков, которые помогут нам лучше количественно оценить производительность нашей системы.Метрики включают:

• Время для создания нового некэшированного графа
• Количество сгенерированных узлов и ребер вместе со средней степенью узла
• Рейтинги качества дайджеста контекста всплывающих окон
• Метка на уровне графика, информативная в целом
• Количество сгенерированных тем, по которым нет информации
• Количество тем, которые являются подстроками другой темы

При разработке показателей для отслеживания нашей основной целью было уловить полезность нашего приложения для пользователей.Время выполнения генерации графа имеет первостепенное значение, поскольку пользователи могут легко терять терпение из-за слишком долгого времени ожидания. Количество узлов показывает, сколько тем мы представляем пользователю, количество ребер указывает, сколько связей наш инструмент может найти, а средняя степень отражает синергию между этими двумя. Всплывающие дайджесты контекста могут предоставлять полезную или нерелевантную дополнительную информацию. Важно иметь общее представление об общем качестве информации в графиках.Узлы, созданные на основе нерелевантных тем, тратят время пользователей, поэтому мы хотим минимизировать это. Точно так же узлы с темами, которые являются подстроками других тем в графе, также нежелательны, поскольку они указывают на избыточную информацию в нашем графе.

Определив наши метрики, мы начали создавать графики и аннотировать их вручную. Мы обнаружили, что создание среднего графа занимает 20,4 секунды и имеет 13,27 узлов и 13,55 ребер, что приводит к средней степени узла 1,02. В целом, мы довольны измеренным временем построения графиков — 20 секунд — это разумное ожидание для наших пользователей, особенно с учетом того, что в настоящее время мы не используем графический процессор.В среднем мы обнаружили, что графики были информативными в 68% случаев. Времена, когда их не было, были вызваны либо слишком высоким порогом, либо плохой генерацией тем. В частности, мы заметили, что плохо работают статьи, посвященные разным областям темы, например, статьи, в которых обсуждаются прогнозы матчей для March Madness. В то время как всеобъемлющая тема студенческого баскетбола была в центре внимания этих статей, они обсуждали множество разных команд, что привело к тому, что модели было трудно разобрать общие темы, такие как важность эффективного нападения и блокировки защиты для хороших команд, на протяжении всей статьи.

В нашей генерации графиков по умолчанию используется пороговое значение 0,65 для косинусного сходства между темами, чтобы сформировать границу между ними. Для справки, мы также протестировали нашу генерацию графа с порогами 0,6 и 0,7 для сходства краевого косинуса и обнаружили, что они дали среднюю степень узла 1,71 и 0,81 соответственно. Средняя степень узла 1,71 слишком высока и наводняет пользователя множеством несерьезных связей между темами. С другой стороны, средняя степень узла 0,81 не показывает достаточного количества реально существующих связей между темами.Следовательно, порог 0,65 со средней степенью узла 1,02 обеспечивает хороший баланс между представленными темами и связями между ними.

Что касается ошибок, которые мы просматривали, мы обнаружили, что в среднем 12,33% узлов в каждом графе были темами, которые ничего не добавляли, а 17,81% узлов были просто подстроками другой темы в графе. Таким образом, около 69,86% узлов, которые мы представляем пользователям, действительно актуальны. Это говорит нам о том, что пользователи на нашем сайте могут потратить некоторое время на анализ нерелевантных тем, которые мы надеемся улучшить в будущем.Мы дополнительно оценили качество контекстной информации, отображаемой во всплывающем окне обзора каждого узла, и обнаружили, что (по шкале от 0 до 1) наши оценки в среднем составили 0,71. Во многом это было вызвано отсутствием достаточной фильтрации отображаемых предложений. Эвристика фильтрации и курирования для этих дайджестов — еще одна потенциальная область развития.

Демонстрация приложения

Заинтересованные пользователи должны посетить наше приложение по этому URL-адресу, где им представлен чистый, простой и интуитивно понятный интерфейс, который позволяет им либо (а) вводить произвольный текст в график, (б) вводить веб-URL в график, либо ( c) создать комбинированный график из двух ранее сохраненных графиков.При вводе настраиваемого текста или веб-URL пользователям отображается индикатор выполнения, оценивающий время создания графика (или мгновенный график, если запрос был кэширован после предыдущего использования веб-сайта). Сгенерированные графики являются интерактивными, что позволяет пользователям нажимать на узлы, чтобы увидеть контекст, в котором они появляются во входном документе. Мы также представляем другие режимы визуализации, в том числе встраивание концепций на основе 2D и 3D PCA, которые обеспечивают различную перспективу взаимосвязей между концепциями.Пользователи также могут сохранять графики локально (в локальном кэше браузера), а затем комбинировать их, чтобы связать концепции во множестве различных документов.

Наша команда решила использовать веб-интерфейс, поскольку он оказался наиболее интуитивно понятным и простым способом для пользователей предоставлять пользовательский ввод и взаимодействовать с созданными графиками. Мы реализовали наши собственные настройки в графической библиотеке Streamlit по умолчанию (в этой вилке), чтобы обеспечить расширенную интерактивность, и мы использовали Streamilit для обеспечения плавного процесса разработки между нашим внутренним интерфейсом python и интерфейсом внешнего интерфейса.

Посмотрите, как мы продемонстрируем нашу платформу и попробуем!

Отражение

Что хорошо сработало?

У нас был такой полезный и захватывающий опыт создания этого приложения в этом квартале. С первого дня мы все были увлечены идеей контекстного графа и вложили в нее много времени и энергии. Мы настолько довольны результатом, что хотим продолжить работу над ним в следующем квартале. Вскоре мы свяжемся с некоторыми из судей, которые присутствовали на демонстрации, но не попали в нашу комнату.

Хотя создание приложения и было нетривиальным, процесс его создания был гладким по нескольким причинам: технические решения, использование Streamlit, дух товарищества. Давайте разберем это.

Наш процесс поиска темы довольно прост, с использованием n-грамм наивысшей частоты, взвешенных по показателям PMI, с n = {1,2,3}. TF-IDF был хорошим дополнением к фильтрации тем (в результате графики стали более надежными), но, поскольку это было медленнее, мы добавили его в качестве флажка для пользователя. Поиск предложений / контекста требовал тщательно разработанных регулярных выражений, но при правильной реализации оказался невероятно эффективным.Затем нам нужно было правильно сформировать темы и контексты и, пропустив их через BERT, вычислить косинусные сходства. Для отображения графиков мы использовали компонент Streamlit под названием streamilt-agraph. Несмотря на то, что у него были все основные функции, которые нам были нужны, мы хотели добавить к нему кое-что (например, щелкать узлы для отображения контекста), что требовало разветвления репо и внесения пользовательских изменений с нашей стороны.

Из-за характера нашего проекта было вполне реально создать MVP на Streamlit и итеративно проводить небольшие улучшения производительности и новые функции.Благодаря этому отдельные вклады легко согласовывались с проблемами Git и выполнялись в разных ветвях. Помогло и то, что у нас уже сложился невероятный дух товарищества, поскольку все мы познакомились в рамках программы обучения за границей Стэнфорда во Флоренции в 2019 году.

Что тоже не сработало?

Если честно, ничего сумасшедшего здесь нет. У нас были некоторые неясные ошибки встраивания BERT, которые возникали редко, но случайным образом, а также ошибки генерации графов, если входные данные были слишком малы. Мы обошли их с помощью блоков try / catch, но могли бы изучить их с немного большим вниманием.

Если бы у нас было неограниченное время и неограниченные ресурсы…

Мы четверо из нас сделали наилучшие предположения относительно того, какие функции лучше всего подходят для нашего приложения. Конечно, если позволит время, мы могли бы провести серьезное исследование пользователей о том, что люди ищут, и мы могли бы построить именно это. Но, помимо этого, есть ряд фактических действий по продвижению, которые обсуждаются ниже.

Мы хотели создать доступное руководство или, возможно, несколько руководств на веб-сайте или в доступном месте.На самом деле в этом может больше не быть необходимости, потому что мы можем указать на учебное пособие, представленное в этом блоге (см. Демонстрация приложения). Мы видели во многих случаях, что без какого-либо контекста того, что делает наше приложение, пользователи могут не знать, для чего предназначено наше приложение и как они могут получить от него максимальную отдачу.

Вдобавок к этому, будущая работа будет включать добавление более качественного URL (например, contextgraph.io), включая расширение Chrome, создание более гибких дайджестов тем во всплывающих окнах и отправку запроса на вытягивание в компонент streamlit-agraph с нашим добавленным функциональность — теоретически мы могли бы затем бесплатно развернуть это через Streamlit.

Более широкое воздействие

Влияние генератора контекстного графа :

• Обобщение : наш интуитивно понятный интерфейс в сочетании с генерацией надежных графиков позволяет пользователям понимать больших текстов с одного взгляда.

• Textual Insights : Обширные функции, которые мы предлагаем, от создания нескольких графиков до генерации тем TF-IDF и обобщения контекста для каждого узла позволяют пользователям генерировать анализ и идеи для запросов на лету.

Наша цель при создании этого инструмента — дать людям возможность с легкостью получать необходимую информацию, чтобы они могли достигать своих целей на работе или в личной жизни. Независимо от того, приходится ли пользователю синтезировать большие объемы информации для своего бизнеса или просто стремиться оставаться в курсе, несмотря на загруженный график, наш инструмент здесь, чтобы помочь!

При рассмотрении этических последствий использования такого инструмента становится очевидным, что, хотя контекстная диаграмма в значительной степени положительно влияет на пользователей, важно подумать о том, как она может стать оружием дезинформации.Когда пользователь предоставляет текст для анализа генератором графов, мы не выполняем проверку фактов предоставленного текста. Мы считаем это разумным, учитывая, что наша платформа является инструментом анализа. Кроме того, поскольку мы также работаем только на нашем сайте, а графики недоступны для совместного использования, нет возможности совместного использования сгенерированного объекта графика для информирования других (можно сделать снимок экрана с графиком, однако наиболее подробная информация встроена в всплывающее окно узлов). Если бы мы сделали графики общими или интегрировали наш инструмент в другие платформы, мы рисковали бы стать инструментом дезинформации, если бы пользователи делились графиками, которые помогают людям быстро усваивать информацию.Продолжая работать над нашей платформой, мы будем помнить об этом сценарии и работать над поиском способов предотвратить такой исход.

Взносы

• Блейк: Работал над созданием графиков проекции PCA из вложений, сохранением графиков, комбинаций графиков и Streamlit UI.
• Элла: Работала над созданием тем графа (в основном TF-IDF и обработкой данных), уменьшая перекос при встраивании перекрывающихся тем, и Streamlit UI
• Лорен: работала над созданием тем для графиков, развертыванием GCP и Streamlit UI
• Манан: работал над созданием темы графа, встраиванием и генерацией общего графа, настройкой streamlit-agraph для дайджестов контекста всплывающих окон и Streamlit UI

Список литературы

Наша система была построена с использованием модели BERT Streamlit, Plotly и HuggingFace.Для развертывания нашей системы мы использовали Docker и GCP.

Мы также использовали набор данных Tensorflow Wikipedia English для предварительной обработки IDF.

Генератор графиков распределения

T — MathCracker.com

Инструкции: Постройте график t-распределения, используя форму ниже.Введите количество степеней свободы, связанных с t-распределением, и предоставьте подробную информацию о событии, которое вы хотите отобразить в виде графика:

Подробнее об этом конструкторе графиков T-распределения

T-распределение — это тип непрерывного распределения вероятностей, который принимает случайные значения на всей действительной прямой.Основные свойства t-распределения:

• Это непрерывно (и, как следствие, вероятность получить какой-либо конкретный результат равна нулю)


• Он имеет форму колокола, так же как нормальные кривые имеют форму колокола.


• Он определяется одним параметром: числом степеней свободы (df).Для одного образца количество степеней свободы df = n — 1, где n — размер образца.


• Он симметричен относительно 0


• T-распределение «сходится» к стандартному нормальному распределению по мере того, как число степеней свободы (df) сходится к бесконечности (\ (+ \ infty \)), в том смысле, что его формы все больше и больше напоминают форму стандартного нормального распределение, когда число степеней свободы становится все больше и больше.

Чтобы вычислить вероятности, связанные с t-распределением мы можем либо использовать специализированное программное обеспечение, такое как Excel и т. д., либо мы можем использовать таблицы t-распределения (обычно доступные в учебниках по статистике колледжей.Использование t-распределения возникает при выполнении проверки гипотез (для случая, когда стандартное отклонение генеральной совокупности неизвестно).

Если вас интересует нормальное распределение, вы можете попробовать наш генератор графов нормального распределения

Построитель графиков ставок

| OANDA

OANDA использует файлы cookie, чтобы сделать наши веб-сайты удобными и адаптированными для наших посетителей.Файлы cookie не могут использоваться для вашей личной идентификации. Посещая наш веб-сайт, вы соглашаетесь с использованием файлов cookie OANDA в соответствии с нашей Политикой конфиденциальности. Чтобы заблокировать, удалить или управлять файлами cookie, посетите aboutcookies.org. Ограничение файлов cookie помешает вам воспользоваться некоторыми функциями нашего веб-сайта.

Примечание. Контракты на разницу цен, экзотические товары и металлы могут быть доступны не во всех регионах.

© 1996-2020 Корпорация OANDA. Все права защищены.OANDA, fxTrade и семейство товарных знаков OANDA fx принадлежат OANDA Corporation. Все другие товарные знаки, представленные на этом веб-сайте, являются собственностью их владельцев.

Торговля валютными контрактами или другими внебиржевыми продуктами с использованием кредитного плеча с использованием маржи сопряжена с высоким уровнем риска и может не подходить для всех. Мы советуем вам тщательно обдумать, подходит ли вам торговля в свете ваших личных обстоятельств. Вы можете потерять больше, чем инвестируете (за исключением розничных клиентов OANDA Europe Ltd, у которых есть защита от отрицательного баланса).Информация на этом сайте носит общий характер. Мы рекомендуем вам получить независимую финансовую консультацию и убедиться, что вы полностью понимаете связанные с этим риски, прежде чем торговать. Торговля через онлайн-платформу сопряжена с дополнительными рисками. Обратитесь к нашему юридическому разделу здесь.

Ставки по финансовому спреду доступны только клиентам OANDA Europe Ltd, которые проживают в Великобритании или Ирландии. Контракты на разницу цен, возможности хеджирования MT4 и коэффициенты кредитного плеча, превышающие 50: 1, недоступны для резидентов США. Информация на этом сайте не предназначена для жителей стран, где ее распространение или использование любым лицом противоречило бы местным законам или постановлениям.

Счета OANDA (Canada) Corporation ULC доступны всем, у кого есть счет в канадском банке. Корпорация OANDA (Канада) ULC регулируется Организацией по регулированию инвестиционной индустрии Канады (IIROC), которая включает в себя базу данных онлайн-проверки консультантов IIROC (IIROC AdvisorReport), а счета клиентов защищены Канадским фондом защиты инвесторов в установленных пределах. Брошюра с описанием характера и ограничений покрытия доступна по запросу или на сайте www.cipf.ca.

OANDA Australia Pty Ltd регулируется ASIC Австралийской комиссии по ценным бумагам и инвестициям (ABN 26 152 088 349, AFSL № 412981) и является эмитентом продуктов и / или услуг на этом веб-сайте. Прежде чем принимать какие-либо решения о финансовых инвестициях, вам важно ознакомиться с текущим Руководством по финансовым услугам (FSG), Заявлением о раскрытии информации о продукте (PDS), Условиями использования учетной записи и любыми другими соответствующими документами OANDA. Эти документы можно найти здесь.

OANDA Europe Limited — это компания, зарегистрированная в Англии под номером 7110087, ее зарегистрированный офис находится на 3-м этаже, 18 St.Переулок Суизина, Лондон, EC4N 8AD. Он уполномочен и регулируется Управлением финансового надзора, №: 542574.

OANDA Japan Co., Ltd. Директор по бизнесу по финансовым инструментам первого типа в местном финансовом бюро Канто (Кин-шо) № 2137 Институт финансовых фьючерсов, номер подписчика 1571.

OANDA Europe Markets Limited — это компания, зарегистрированная на Мальте под номером C95813, и ее зарегистрированный офис находится по адресу 171, Old Bakery Street, Valletta, VLT1455 Malta.Он авторизован и регулируется Управлением финансовых услуг Мальты.

карта сайта политика конфиденциальности Условия эксплуатации

Ваш капитал под угрозой. Убытки могут превышать вложения. Торговля с кредитным плечом сопряжена с высоким риском и не для всех.

Time Series Graph Maker — 100+ потрясающих типов диаграмм — Vizzlo

Что такое график временных рядов?

График временных рядов, также называемый диаграммой временных рядов или графиком временных рядов, представляет собой графический дизайн, который иллюстрирует точки данных, проиндексированные во временном порядке.График временных рядов — одна из наиболее часто используемых визуализаций данных. Естественный порядок горизонтальной шкалы времени придает этому графику силу и эффективность.

Временной ряд — это последовательность, взятая в последовательные разнесенные моменты времени. Таким образом, это последовательность дискретных данных. График временных рядов обычно является этапом анализа сложных временных рядов или прогнозирования временных рядов. В финансах скользящая средняя — это индикатор, который часто используется в техническом анализе акций и других активов.Может быть сезонность. Показывает ли временной ряд тенденцию? В целом, развитие наблюдений во времени можно увидеть с первого взгляда. Как несколько временных рядов развиваются по отношению друг к другу?

Под графиком временных рядов обычно изображают линейный график, т.е. наблюдения связаны непрерывной линией. Назначение линейного графика — показать относительные изменения во времени. Однако в погодных картах нет ничего необычного в том, чтобы отображать температуру и количество осадков за определенный период времени на одном графике, где линия выбрана для температуры, а столбцы — для осадков.Другим частным случаем линейной диаграммы является диаграмма с областями, где область под линией залита сплошным цветом, чтобы также подчеркнуть объем или количество.

Краткая история графика временных рядов

Самая старая из известных визуализаций, показывающих наблюдения, нанесенные на временную шкалу, была описана в статье Ховарда Грея Фанкхаузера 1936 года под названием A Note on A 10 Century Graph , как указывает Эдвард Тафт в своей книге The Visual Display of Qualitative Information .График, созданный почти 1000 лет назад, показывает движение планет. Все, кроме одного, из 44 диаграмм в «Атласе коммерческих и политических» Уильяма Плейфэра были графиками временных рядов.

Наилучшее использование графика временных рядов

• Финансовые графики, например курсы валют, цены на акции или любые другие активы.
• Погодные данные, такие как температура, осадки или даже приливы.
• Атмосферное распределение факторов изменения климата: углекислый газ (CO2), метан (Ch5) и закись азота (N2O).
• Покажите, как количества, например продажи, менялись с течением времени в нескольких связанных рядах данных, используя столбцы или диаграмму с областями.
• Добавьте вертикальную или горизонтальную тень, чтобы сосредоточить внимание на определенных частях ваших данных, например циклах экономического подъема и спада.

Как создать график временных рядов с помощью Vizzlo?

• Используйте электронную таблицу Vizzlo, чтобы быстро ввести данные в виде файла Microsoft Excel или CSV. Таблица Vizzlo поддерживает более 20 различных форматов даты.
• Измените отображение каждой серии в виде линейной диаграммы, гистограммы или диаграммы с областями.
• Диаграмма полностью интерактивна — просто щелкните любую серию, чтобы изменить ее свойства, такие как цвет, стиль, прозрачность и ширину.
• Перетащите легенду в любое место.
• Измените масштаб оси Y на логарифмический или оставьте линейный масштаб.
• Щелкните по оси X и оси Y, чтобы просмотреть параметры настройки: установите диапазон оси, определите масштаб и выберите способ отображения делений и меток оси.
• Показать или скрыть вертикальные, горизонтальные линии сетки или щелкнуть по Редактировать отдельные линии сетки, чтобы вручную выбрать линии сетки, которые нужно отобразить.
• График временных рядов: советы профессионалов
• Добавьте скользящее среднее, которое помогает сгладить данные, чтобы отвлечь внимание от шума на сигнал.
• Добавьте оттенки к наложению, например полосы спада на графике временных рядов.
• Заполните пространство между строками, чтобы выделить различия во времени больше и меньше.

Построитель графиков временных рядов: ключевые особенности

• Отображение нескольких рядов в виде линий, столбцов или диаграмм с областями.
• Интерполировал наблюдения в виде прямых или сплайнов.
• Агрегируйте ряд с более низкой частотой или степенью детализации.
• Добавьте скользящую среднюю, линию тренда или прогноз, темпы роста, контрольную линию и контрольную линию.
• Заполните область между двумя линиями.
• Добавьте на диаграмму точки различной формы.
• Отрегулируйте непрозрачность вашей серии, будь то линия, полоса или область.
• Изобразите данные в линейном или логарифмическом масштабе.
• Укажите основные линии сетки отдельно для вертикальных и горизонтальных линий сетки.
• Отрегулируйте числовой формат вертикальной оси.
• Отрегулируйте формат даты по горизонтальной оси.
• Щелкните по оси X или Y, чтобы изменить цвет, изменить формат метки оси или скрыть оси.
• Добавьте необязательную вторичную ось Y.
• Отрегулируйте диапазоны осей и разрывы осей.
• Пользовательское положение отметок оси.

Ресурсы

График временных рядов

: что нового?

15 февраля 2021 г.

Переместите слайд на формат даты по умолчанию в этой диаграмме — теперь он зависит от вашего языкового стандарта.

12 февраля 2021 г.

🎉 График временных рядов теперь поддерживает отдельные цвета для положительных и отрицательных значений. Эта функция работает для линейных, гистограмм и диаграмм с областями.

5 февраля 2021 г.

Первая метка данных не отображалась для серии строк — мы это исправили.

4 февраля 2021 г.

Мы исправили ошибку, из-за которой первая метка оси x не отображалась.

3 февраля 2021 г.

Очки больше не обрезаются на краю диаграмм. Это похоже на исправление ошибки, но полностью меняет то, что было всего лишь первоначальным дизайнерским решением.

11 нояб.2020 г.

Улучшена видимость таких функций анализа, как линия тренда, эталонная и справочная линия.

Мы исправили ошибку, из-за которой недавно добавленная тень была почти невидимой.👻

11 сен.2020 г.

Теперь вы можете скрыть вертикальные и горизонтальные оси.

28 мая 2020

• Улучшенные позиции деления оси для очень малых диапазонов оси Y
• Метки и значения находятся в правильном положении при добавлении опорных линий или скользящего среднего
  

24 апр.2020 г.

НОВИНКА Несколько штанг можно расположить тремя различными способами.

• Сгруппировано — несколько серий расположены рядом
• Stacked — складывать перекрывающиеся серии друг над другом
• Отдельно — позиции не корректируются, серии отображаются внахлест.

17 апр.2020 г.

Мы ввели ошибку в последнем выпуске.🙄
Несколько серий столбцов, содержащих недостающие данные, теперь снова отображаются правильно.

14 апр.2020 г.

Мы внесли несколько улучшений в эту диаграмму относительно:

• Пользовательский интерфейс был отполирован для выбранной серии
• По умолчанию ось Y начинается с нуля для гистограмм и диаграмм с областями
• Диапазон оси Y по умолчанию был улучшен при применении логарифмической шкалы

Фиксированный.Также мы исправили ошибку, из-за которой разностные оттенки не отображались правильно в браузере Safari.

13 марта 2020 г.

Мы добавили возможность отображать серии в виде сгруппированных столбцов.

Щелкните серию и под Стиль серии выберите Сгруппированные стержни

7 янв.2020 г.

НОВИНКА. В Analysis теперь вы можете агрегировать свои наблюдения, суммируя их за интервал.

Генераторы графиков — документация NetworkX 2.5

fast_gnp_random_graph (n, p [, seed ,arded])	Возвращает случайный граф \ (G_ {n, p} \), также известный как граф Эрдеша-Реньи или биномиальный граф.
gnp_random_graph (n, p [, seed ,arded])	Возвращает случайный граф \ (G_ {n, p} \), также известный как граф Эрдеша-Реньи или биномиальный граф.
density_gnm_random_graph (n, m [, seed])	Возвращает случайный граф \ (G_ {n, m} \).
gnm_random_graph (n, m [, seed, direction])	Возвращает случайный граф \ (G_ {n, m} \).
erdos_renyi_graph (n, p [, seed ,arded])	Возвращает случайный граф \ (G_ {n, p} \), также известный как граф Эрдеша-Реньи или биномиальный граф.
binomial_graph (n, p [, seed, direction])	Возвращает случайный граф \ (G_ {n, p} \), также известный как граф Эрдеша-Реньи или биномиальный граф.
newman_watts_strogatz_graph (n, k, p [, seed])	Возвращает граф малого мира Ньюмана – Уоттса – Строгаца.
watts_strogatz_graph (n, k, p [, seed])	Возвращает граф малого мира Уоттса – Строгаца.
connected_watts_strogatz_graph (n, k, p [,…])	Возвращает связанный граф малого мира Уоттса – Строгаца.
random_regular_graph (d, n [, seed])	Возвращает случайный \ (d \) — регулярный граф на \ (n \) узлах.
barabasi_albert_graph (n, m [, seed])	Возвращает случайный граф в соответствии с моделью предпочтительной привязки Барабаши – Альберта.
dual_barabasi_albert_graph (n, m1, m2, p [, seed])	Возвращает случайный граф в соответствии с двойной моделью предпочтительной привязки Барабаши – Альберта.
extended_barabasi_albert_graph (n, m, p, q [,…])	Возвращает расширенный граф модели Барабаши – Альберта.
powerlaw_cluster_graph (n, m, p [, seed])	Алгоритм Холма и Кима для растущих графов с распределением степеней степенного закона и приблизительной средней кластеризацией.
random_kernel_graph (n, kernel_integral [,…])	Возвращает случайный граф на основе указанного ядра. No related posts. alexxlab Автор записи Добавить комментарий Отменить ответ Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены * Комментарий * Имя * Email * Сайт