주황색을 열면 다음 사용자 인터페이스를 볼 수 있습니다: 캔버스에서 파일 위젯을 두 번 클릭하여 엽니다. 그런 다음 사용자 지정 데이터 집합을 로드하거나 사용자 지정 문서 데이터 집합에서 찾아볼 수 있습니다. 사용자 지정 문서 데이터 집합을 통해 iris.tab을 사용해 보겠습니다. 오렌지는 다음 형식 중 하나라도 허용합니다: 오렌지는 파이썬 패키지 색인에서 설치할 수 있습니다: 이것은 최신 오렌지 릴리스에 대한 액세스를 가능하게 합니다. 그런 다음 Orange3 설치 : 파이썬 패키지 인덱스를 사용하기로 결정한 경우 배포판에서 제공하는 추가 시스템 패키지가 필요할 수 있습니다. Orange를 설치하기 전에 고유한 가상 환경을 만들 수 있습니다. 모든 설정이 완료되면 다음 명령을 실행합니다: 비주얼 프로그래밍은 미리 정의된 또는 사용자가 디자인한 위젯을 연결하여 워크플로를 생성하는 인터페이스를 통해 구현되며, 고급 사용자는 Orange를 데이터 조작 및 위젯 변경을 위한 Python 라이브러리로 사용할 수 있습니다. [5] PostgreSQL, 몬드리안, 펜타호 BI, ETL 도구와 같은 오픈 소스 제품을 사용하여 OrangeHRM 오픈 소스 버전에서 OLAP 보고서를 제공합니다. 보고서에 대한 피드백을 보내오늘 배운 내용을 요약해 보겠습니다.

우리는 설정 하 고 우리의 컴퓨터에 오렌지를 설치 하는 세 가지 방법을 학습 하 여 시작. 그런 다음 사용자 인터페이스와 주황색 위젯 개념을 살펴봤습니다. 게다가 캔버스에 위젯을 추가하는 세 가지 방법을 테스트했습니다. 위젯이 호환되는 경우 서로 연결할 수 있습니다. 예를 들어 파일 위젯을 데이터 테이블 위젯에 연결할 수 있습니다. 가장 중요한 부분은 로드한 데이터 집합을 시각화하는 것입니다. 사용자 지정 아이리스 데이터 집합을 사용하여 배포, 분산형 플롯 및 FreeViz 위젯을 사용해 보았습니다. 데이터 과학 만든 쉬운 튜토리얼의 1 부분을 읽어 주셔서 감사합니다. 다음 부분에서는 Orange를 사용하여 데이터 처리를 다룹니다. ❤️ Orange는 데이터 시각화, 기계 학습, 데이터 마이닝 및 데이터 분석을 위한 구성 요소 기반 비주얼 프로그래밍 소프트웨어 패키지입니다. 다운로드를 시작하려면 «오렌지 다운로드» 버튼을 클릭합니다. 완료되면 설치 프로그램을 두 번 클릭하여 설치합니다.

오렌지 엔진은 C #/XNA로 작성된 모듈형 게임 엔진으로, 가장 경험이 부족한 사용자도 매우 유연하면서도 매우 쉽게 사용할 수 있습니다. 그것은 학습 도구와 상대적으로 비 프로세스 집약적 인 게임에 사용되는 엔진이 될 것입니다. 오늘의 주제는 Orange라는 오픈 소스 소프트웨어를 사용하여 간단한 데이터 시각화를 수행하는 것입니다.