使用Python+Keras+RetinaNet来构建人脸口罩检测器

〖A〗、使用Python+Keras+RetinaNet构建人脸口罩检测器的步骤主要包括以下几点：数据准备：收集数据：收集包含人脸戴口罩和不戴口罩的图像数据集。数据标注：使用LabelImg等工具对图像进行标注，生成带有边界框坐标的XML文件。这些文件将用于训练RetinaNet模型。

新冠疫情可视化-南丁格尔玫瑰图

〖A〗、新冠疫情可视化中的南丁格尔玫瑰图是一种采用极坐标系统展示全球或全国疫情数据的可视化方法。具体解释如下：定义与由来：南丁格尔玫瑰图：即鸡冠花图或极坐标区域图，由佛罗伦斯·南丁格尔发明，是柱状图的变体。特点：采用极坐标系统，通过圆弧的半径长短表示数值大小，适合展示大小相近的数值或周期性数据。

〖B〗、南丁格尔玫瑰图，即鸡冠花图或极坐标区域图，由佛罗伦斯·南丁格尔发明，是柱状图的变体。与传统柱状图不同，南丁格尔玫瑰图采用极坐标系统，通过圆弧的半径长短表示数值大小，适合展示大小相近的数值或周期性数据。数据准备步骤包括导入Python库和数据读取。

〖C〗、步骤6中，将省市与模拟占比数据制作成饼图，添加数据标签，与雷达图结合。在步骤7中，将南丁格尔玫瑰图与饼图重叠，通过调整填充色使两者协调。最后，步骤8对图表进行美化，调整系列填充色，利用XY Chart Labels工具优化数据标签显示，使整体效果更加美观。

〖D〗、综上所述，南丁格尔玫瑰图不仅在数据可视化领域展现出其独特的魅力，更是对南丁格尔这位杰出女性及其贡献的致敬。这种图表形式的普及与南丁格尔的故事相得益彰，展示了数据可视化与历史人物的美丽结合。

〖E〗、在现代数据可视化工具如BDP中，制作美观又具有吸引力的南丁格尔玫瑰图变得相对简单。首先，上传所需的数据集，例如2021年4月3日全球各国接种新冠疫苗总剂数的数据，通过可视化工具进行操作。具体步骤包括创建图表，将地理位置字段拖至维度栏，总剂量字段拖入数值栏，选择表格类型图表，并按降序排列。

〖F〗、全球新冠肺炎疫情形势：同样利用玫瑰图展示不同国家或地区的感染、死亡、治愈等关键数据，有助于对比疫情状况。绘制南丁格尔玫瑰图的步骤包括准备数据、选择合适的编程语言（如R）和库（如ggplot2），根据需要调整颜色和标签，以及在PPT等工具中完成最终的可视化展示。

pycharm疫情可视化有哪些

〖A〗、pycharm疫情可视化如下。打开pycharm进行配置。勾选RunwithPythonConsole，然后点击apply，退出。点击下面的PythonConsole。以表格的形式观察变量，则点击变量对应右边的ViewasDataFrame即可。