TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #110 · 3 јул.

Есть у QLabel есть одна особенность. Её минимальный размер определяется текстом, который в неё записан. Это приводит к тому что длинный текст принудительно увеличивает ширину интерфейса. В большинстве случаев это выглядит плохо. Как с этим бороться? 🔸 Обрезать текст заранее, задав лимит по длине строки. В этом случае мы теряем часть визуальной информации. Не всегда угадаешь нужный размер. В разных OS шрифт используется разный. 🔸 Делать перенос строки. Тогда мы получим изменение размера в другую сторону, что тоже поломает интерфейс. 🔸 Переопределить paintEvent() и сделать кастомный рендеринг текста. Можно, но слишком сложно для такой задачи. Проще всего обрезать текст под текущий размер виджета используя класс QFontMetrics. Он имеет готовый метод elidedText(), который просто вызываем по событию resizeEvent. Я также добавил установку ToolTip чтобы всегда можно было увидеть полный текст при наведении курсора. 🌎 Код здесь #qt#source

Hashtags

Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #visualisation

当前筛选 #visualisation清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8262 · 13.08.2025 г., 13:04

🌟Embedding Atlas: визуализация структуры эмбедингов прямо в браузере. Embedding Atlas — опенсорсный инструмент от Apple для интерактивной визуализации больших наборов векторных представлений, который позволяет не просто смотреть на облако точек, а полноценно с ним работать. И что самое приятное, он способен отрисовывать до нескольких миллионов точек благодаря реализации на WebGPU. 🟡Автоматическая кластеризация и разметка данных. Embedding Atlas сам находит скопления в данных и подписывает их, позволяя мгновенно сориентироваться в общей структуре датасета. Чтобы отделить реальные кластеры от случайных выбросов, используется оценка плотности ядра с отрисовкой контуров плотности. Решена и вечная проблема визуализаций - "каша" из перекрывающихся точек. Embedding Atlas использует технологию order-independent transparency, так что даже при большом наложении точек картинка остаётся четкой и информативной. 🟡Интерактивность. В инструменте есть поиск в реальном времени и нахождение ближайших соседей. Можно ввести текстовый запрос или просто кликнуть на любую точку в облаке, и Embedding Atlas мгновенно подсветит наиболее похожие на нее данные. Еще есть интерактивный фильтр по метаданным. Например, можно выбрать на гистограмме определенный класс объектов, и визуализация тут же отфильтрует эмбединги, оставив только соответствующие ему точки. 🟡Embedding Atlas поставляется в виде 2 пакетов: 🟢Python-пакет Дает три варианта интеграции: утилиту командной строки для быстрой визуализации датафреймов, виджет для Jupyter, позволяющий встраивать атлас прямо в ноутбуки, и компонент для Streamlit, если вы создаете полноценные веб-приложения. 🟢Npm-пакет Этот пакет для тех, кто хочет встроить визуализацию в собственные веб-приложения. Он предоставляет готовые UI-компоненты в виде API: Table, EmbeddingView, EmbeddingViewMosaic и EmbeddingAtlas. 📌Лицензирование: MIT License. 🟡Страница проекта 🟡Документация 🟡Demo 🖥GitHub @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#Embedding#Visualisation#Apple