使用场景

在自然语言处理项目中，使用 vectrix-graphs 可视化词嵌入，帮助理解词语之间的相似性和关系

在图像识别任务中，利用 vectrix-graphs 展示图像特征嵌入，优化卷积神经网络的特征提取层

在推荐系统中，通过 vectrix-graphs 可视化用户和物品的嵌入向量，分析推荐算法的相似性匹配效果

产品特色

支持多种机器学习模型的嵌入可视化

兼容多种数据类型，包括文本、图像等

提供丰富的图形展示选项，如散点图、热力图等

灵活的 API 设计，易于与其他库集成

支持自定义图形样式和布局

提供详细的文档和示例代码，方便学习和使用

支持大规模数据集的高效可视化

可扩展的架构，方便添加新的模型和数据类型支持

使用教程

1. 克隆 vectrix-graphs 仓库到本地

2. 安装所需的依赖库，如 NumPy、Matplotlib 等

3. 导入 vectrix-graphs 库，并加载你的模型和数据

4. 使用库提供的可视化函数，如 plot_embeddings()，设置相关参数

5. 运行代码，生成嵌入的可视化图形

6. 分析图形结果，根据需要调整模型或数据

7. 将可视化结果保存为图片或嵌入到报告中