flourish数据可视化工具

Flourish 是一款在线的数据可视化工具，可以帮助用户快速地创建各种类型的交互式可视化图表，如地图、散点图、线图、柱状图、树状图等等。它不需要用户具备编程技能，通过简单的拖拽和配置就能生成漂亮的数据可视化图表，同时支持数据的导入和导出。Flourish 提供了免费和付费两种使用方式，免费版可以满足大多数用户的需求，付费版则提供更多高级功能和数据量限制更大的服务。

相关问题

哪些网站可以数据可视化查看？

以下是一些常用的数据可视化网站：

1. Tableau Public：一个免费的平台，可以创建和分享交互式数据可视化。

2. Datawrapper：一个易于使用的在线工具，可以创建响应式的图表和地图。

3. Google 数据工作室：一款免费的数据可视化工具，可与 Google Analytics 等 Google 服务集成。

4. Flourish：一个在线工具，可以创建各种类型的交互式数据可视化，包括动画、滚动式故事和图表。

5. Plotly：一个用于 Python、R 和 JavaScript 的开源库，可以创建各种类型的交互式数据可视化。

6. RAWGraphs：一个开源的在线工具，可以创建各种类型的图表，包括网络图、散点图和树状图。

7. Infogram：一个在线工具，可以创建各种类型的图表和地图，并可将其嵌入到网站或博客中。

8. D3.js：一个用于 JavaScript 的开源库，可以创建高度定制化的交互式数据可视化。

总之，这些网站都提供了易于使用的工具和模板，可以帮助用户轻松地创建令人印象深刻的数据可视化。

推荐20种可视化深度学习模型的工具

### 回答1：
1. TensorBoard
2. Neural Network Playground
3. D3.js
4. Bokeh
5. Matplotlib
6. Seaborn
7. Plotly
8. Altair
9. ggplot
10. Highcharts
11. Tableau
12. Power BI
13. Google Charts
14. Flourish
15. Chart.js
16. Leaflet
17. Mapbox
18. Deck.gl
19. Vis.js
20. Three.js

### 回答2：
推荐20种可视化深度学习模型的工具：

1. TensorBoard：TensorFlow开发的可视化工具，适用于可视化训练过程中的模型结构、参数和性能等信息。

2. Keras Visualization Toolkit：Keras库提供的一系列可视化工具，包括模型结构可视化、特征可视化和激活可视化等。

3. Netron：一个轻量级的模型可视化工具，支持多种深度学习框架的模型文件可视化。

4. TensorFlow Playground：一个基于Web的交互式可视化工具，用于探索和理解深度学习模型的行为。

5. CaffeVis：Caffe框架的可视化工具，可用于可视化模型中的特征映射和过滤器。

6. MXNet Visualization Toolkit：MXNet库提供的一系列可视化工具，包括网络结构可视化和训练过程可视化。

7. DeepLearning4J：一个跨平台的深度学习库，提供了可视化模型训练过程的功能。

8. NN-SVG：一个用于生成神经网络结构的SVG图像的工具，可用于可视化深度学习模型。

9. Deep Visualization Toolbox：一个基于Matplotlib和Scipy的可视化工具包，用于可视化深度学习模型的特征和权重。

10. Gephi：一个图可视化工具，可以用于可视化深度学习模型中的关系网络。

11. T-SNE：一个用于高维数据降维可视化的算法，可用于可视化深度学习模型中的隐藏层表示。

12. Lucid：一个用于可视化和解释深度神经网络的库，支持多种深度学习框架。

13. PlotNeuralNet：一个用于绘制神经网络结构的Python库，可用于可视化深度学习模型。

14. PyTorch Geometric：一个用于处理图形数据的PyTorch扩展库，可用于可视化和处理图神经网络。

15. DeepArt：一个用于可视化深度学习模型生成艺术作品的工具。

16. DeepExplain：一个用于解释深度学习模型预测结果的工具，提供了多种可视化解释方法。

17. LIME：一个用于可视化解释机器学习模型预测结果的工具，适用于解释深度学习模型。

18. Distill：一个在线期刊，专注于可视化和解释深度学习模型的方法和工具。

19. ModNet：一个用于可视化深度学习模型中的模组化结构的工具。

20. DeepDream：一个用于生成迷幻效果图像的工具，可以用于可视化深度学习模型的激活模式。

### 回答3：
以下是我推荐的20种可视化深度学习模型的工具：

1. TensorFlow：Google开发的开源深度学习框架，提供了丰富的可视化功能，包括模型结构、损失函数和训练过程的可视化。

2. Keras：基于TensorFlow和Theano的高级神经网络API，也提供了可视化工具，可用于展示神经网络架构和训练进程。

3. PyTorch：Facebook开发的开源深度学习框架，提供了一种可视化工具叫做TensorBoardX，通过它可以可视化模型训练过程。

4. D3.js：一个灵活的JavaScript库，可用于创建各种可视化图表和交互式界面，可以用于可视化深度学习模型的结构、权重等信息。

5. Matplotlib：Python的一个绘图库，可以用于绘制各种图表和可视化深度学习模型的训练结果。

6. Seaborn：Python的一个统计数据可视化库，可以用于绘制各种统计图表，并进行模型结果的可视化。

7. Plotly：一种交互式数据可视化工具，可以生成各种图表和地图，并支持在网页上进行交互。

8. Graphviz：一个用于可视化图形结构的开源图形绘制库，可以用于可视化深度学习模型的结构和运算流程。

9. Gephi：一种用于网络可视化和分析的开源软件，可以用于可视化深度学习模型的结构和拓扑关系。

10. TensorBoard：TensorFlow提供的用于可视化训练过程的工具，可以展示模型结构和性能指标。

11. Deep playground：一个基于TensorFlow.js的在线工具，可以用于可视化深度学习模型的训练和测试。

12. Netron：一个用于可视化深度学习模型结构的工具，支持多种深度学习框架和模型格式。

13. Cytoscape：一个用于生物网络分析和可视化的开源软件，可以用于可视化深度学习模型的结构和拓扑关系。

14. WebGazer：一个用于可视化神经网络模型结构和可视化训练过程的网页工具。

15. TensorSpace：一个用于可视化深度学习模型的开源库，支持多种深度学习框架，并提供了丰富的可视化效果。

16. Neon：一个用于可视化深度学习模型的Python库，提供了多种图表和可视化效果。

17. NetScope：一个用于可视化深度学习模型结构的工具，支持多种深度学习框架。

18. TensorFlow Debugger：一个用于可视化和调试TensorFlow模型的工具，可以查看模型中的各个节点和张量的值。

19. MXNet：一个开源的深度学习框架，提供了可视化工具用于展示模型结构和训练过程。

20. Wandb：一个用于可视化深度学习模型训练过程的在线平台，可以展示训练指标、超参数等信息。