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JavaScript进行数据可视化:D3.js入门

数据驱动世界中,数据可视化是理解和传达数据信息重要手段。D3.js是一个强大JavaScript库,它允许开发者将数据转换为可交互图形和图表。...动态DOM更新:D3.js能够根据数据变化动态地更新DOM结构,无需重新加载页面。丰富可视化元素:D3.js支持多种图表类型,如条形图、散点图、饼图、树状图等。...提供了强大动画功能,允许元素添加、更新或移除进行平滑过渡。...Interpolation)D3.js 提供了丰富函数,用于动画中平滑地过渡属性。...通过调整data数组中数据,您可以看到图表动态变化。D3.js进阶功能D3.js提供了丰富功能和高级特性,包括但不限于:数据驱动DOM更新:D3.js允许根据数据变化动态更新DOM元素。

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使用JavaScript和D3.js实现数据可视化

第二步 - JavaScript中设置SVG 我们现在可以使用我们选择文本编辑器打开文件barchart.js: nano barchart.js 让我们首先添加一个数字数组,我们将其用作条形图基础...如果浏览器找到矩形,它将在选择中返回它们,如果它是空,它将返回空。使用D3,您必须首先选择您要处理元素。 我们配合这个矩形用.data(dataArray)阵列存储dataArray数据。...首先,矩形相当小,其次是它们附着图表顶部而不是底部。...再次,我们将使用function(d,i),并且我们将返回一个高于我们条形图最高Y,比方说400。...此外,我们可以通过鼠标悬停添加条形颜色样式来为我们图表添加一些交互性: .bar:hover { fill: red } 现在,当我们将鼠标悬停在其中一个矩形上,该特定矩形将变为红色: 或者

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全面解析Python中数据可视化与交互式分析工具

数据可视化是数据分析过程中不可或缺一部分,通过图表和图形展示数据可以帮助我们更直观地理解和解读数据Python领域,存在众多用于数据可视化和交互式分析强大工具。...Sepal Length')fig.show()在这个示例中,我们使用Plotly创建了一个带有交互功能散点图。Plotly图表不仅美观,还支持用户交互,如放大、缩小、悬停显示数据等功能。...,但在选择合适工具,还需要考虑性能、应用场景和个人偏好。...性能比较处理大规模数据,性能是一个重要考量因素。性能方面,Matplotlib和Seaborn通常比较适合处理小规模数据集,而Plotly和Bokeh更适合处理大规模数据集。...交互式可视化: 如果需要创建交互式和动态可视化图表,Plotly和Bokeh是更合适选择。它们提供了丰富交互功能,使用户能够通过悬停、缩放和选区等方式与数据进行交互。

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【D3使用教程】(6) 交互操作之事件监听

事件监听 之前文章中写到,为了让图表具有交互能力,我们必须针对一些事件来编写代码,以便监听某些DOM元素发生这些事件。 D3中,on()方法对于绑定D3元素集非常方便。...这里需要注意是,单击条形图,会触发一次过渡,而鼠标悬停又会触发另一次过渡。为了运行鼠标悬停高亮过渡,原来正在运行过渡就会中断。所以,为了避免中断,这里悬停我们使用了CSS3方式。...sortOrder; // 选择所有rect元素,使用D3提供sort()方法,排序依据是绑定到它们数据 svg.selectAll("rect") .sort...rect或者其他图形时候添加title,当鼠标悬停在图形上方,自然会有浏览器自带提示 2】 SVG提示条 利用mouseover()事件监听,动态创建标签,而在mouseout发生,将标签删除...sortOrder; // 选择所有rect元素,使用D3提供sort()方法,排序依据是绑定到它们数据 svg.selectAll("rect")

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Python中使用Pygal进行交互可视化

我们将从最简单字符开始,一个条形图。要使用Pygal绘制条形图,我们需要创建一个图表对象,然后向其添加一些。 bar_chart = pygal.Bar() 我们将绘制0到5阶乘。...jupiter Notebook中,我们需要启用IPython显示和HTML选项。...条形图 让我们首先绘制一个柱状图,显示每个状态案例数平均值。为此,我们需要执行以下步骤: 将数据按状态分组,提取每个状态案例号,然后计算每个状态平均值。...我们可以通过从图例列表中取消选择来删除数据可以通过重新选择来重新添加数据。 ?...树图对于显示数据类别非常有用。例如,我们数据集中,我们有基于每个州每个县病例数量。柱状图显示了每个州均值,但我们看不到每个州每个县病例分布。一种方法是使用树图。

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用微妙动效改善用户体验简单方法

它在一个微妙尺度上增加了页面之间视觉趣味。还有几种其他过渡风格可供选择,从隧道、圆圈到波浪。 伴随动画无限滚动 我们之前讨论过无限滚动趋势。...当用户向下滚动页面,他们可以很容易地专注于那里信息,同时仍然沉浸在品牌美感中。 使图表&图形变得生动 动画图表易于结合,而且看起来有趣。...Custora.com(https://pulse.custora.com/pulse/platform), 是一个分析电子商务趋势网站,它通过一系列丰富动画图表展示其数据。...度量(例如移动订单),条形图中生成,当您向下滚动,该条形图加载。 它带来了一些兴奋点,否则将是一些沉闷数据点。 游客自然地被吸引到观看加载条,因为他们想看看它们停留点。...如果你选择了动效设计,初步实施就要更好地了解什么是足够,什么是太多。无论你选择用小规模动画形式或锚文本,还是更大东西如模块化滚动,你用户将有一个更愉快互动体验——这总是对商业有好处

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JavaScript图表数据可视化:比较D3和Kendo UI

我想要实现图表(Excel中绘制,以保持中立)是: ? 此外,为了展示如何做一些基本动画,我们还添加了一些工具提示,以便在鼠标滑过其中一个栏,可以看到该栏显示。...我硬编码“800”作为Y刻度上限。实际使用中,我们希望找到要显示数据最大,然后四舍五入。在这种情况下,最大是775我四舍五入到800因为我们不希望我们图表停留在775因为这看起来很奇怪。...X轴是根据数据集中数量进行缩放。在下一节中,我们将在显示区域略微移动图表。 现在我们开始讲D3部分内容。在这里,我们告诉D3我们将使用哪些数据,并指定图表中每个条形图基本元素。...这是D3基本概念一部分。使用图表可以做三件事:进入、更新和退出。输入获取新数据并将其添加到现有的图表中—它向图表中添加新条形图。更新更改现有条。退出从图表中删除元素(条)。...Tool Tips 最后一件事,我将添加到两个图表是一组工具提示给我们数据细节,当我们悬停在任何条。这将突出显示我们如何添加动画。

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数据可视化】让效率“爆表”49个数据可视化工具

Ember Charts 简介:图表库,使用 Ember.js 和 d3.js 框架构建,包括时间线、条形图、饼图和散点图,非常容易扩展和修改,可以添加说明、标签、提示和鼠标悬停效果。...HumbleFinance 简介:HTML5 可视化数据工具,适合用来显示经融财务数据适合显示任何共享轴线两个 2D 数据集。...▲文本分析类 Timeflow 简介:时空数据可视化工具,时间线视图、日历视图、 Bar 条形图表视图和表视图 。...Paper.js 简介:开放源码矢量图形脚本框架, HTML5 画布上运行。...Raphaël 简介:小型 JavaScript 库,用来简化页面上显示向量图工作,可以用它在页面上绘制各种图表、并进行图片剪切、旋转等操作。

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Google Earth Engine(GEE)——图表概述1

加载一些 Google Chart 库,列出要绘制图表数据选择自定义图表选项,最后使用您选择id创建一个图表对象。...图表使用 HTML5/SVG 技术呈现,以提供跨浏览器兼容性(包括用于 IE 版本 VML)和跨平台移植到 iPhone、iPad 和 Android。您用户永远不必弄乱插件或任何软件。...如果他们有网络浏览器,他们就可以看到您图表。 所有图表类型都使用DataTable类填充数据 ,从而在您尝试找到理想外观轻松地图表类型之间切换。...DataTable 提供排序、修改和过滤数据方法,并且可以直接从您网页、数据库或任何支持图表工具数据源协议数据提供者填充 。...您甚至可以自己网站上实现该协议并成为其他服务数据提供商。) <!

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Python数据可视化利器:深入探索Pygal库可缩放矢量图表功能

数据可视化世界中,创建可缩放矢量图表是至关重要,因为它们可以无损地各种设备和分辨率下进行展示。...Python中有许多强大库可供选择,其中Pygal是一个出色选择,它提供了创建各种类型交互式矢量图表功能。什么是Pygal?Pygal是一个Python库,专门用于创建可缩放矢量图表。...然后,我们设置了图表标题,并将图表渲染为SVG文件。您可以将文件打开查看,可以嵌入到网页中进行展示。自定义图表Pygal允许您对图表进行各种自定义,以满足特定需求。...当鼠标悬停图表,会显示相应数据标签。创建复合图表有时候,您可能需要在同一个图表中展示多组数据,Pygal提供了创建复合图表功能。...动画效果使得图表更加生动,而鼠标悬停提示信息可以显示数据具体数值,方便读者查看。创建地图除了常见图表类型之外,Pygal还支持创建地图,以展示地理数据

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常用60类图表使用场景、制作工具推荐!

条形图离散数据是分类数据,针对是单一类别中数量多少,而不会显示数值某时间段内持续发展。...可是,过多气泡会使图表难以阅读,但我们可以图表中加入交互性功能来解决这个问题(点击或把鼠标悬停在气泡上以显示隐藏信息),选择重组或筛选分组类别。...此外,较大地区会比较小区域更加显眼,影响读者对数值感知。 绘制地区分布图常见错误:对原始数据(例如人口)进行运算,而不是使用归一化(例:计算每平方公里的人口)。...、Protovis、ZingChart、ZoomCharts 跨度图 称为「范围条形/柱形图」或「浮动条形图」,用来显示数据集内最小和最大之间范围,适合用来比较范围,尤其是已分类范围。...绘制记数符号图表,将类别、数值或间隔放置同一个轴或列(通常为 Y 轴或左侧第一列)上。每当出现数值相应列或行中添加记数符号。

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最强 Python 数据可视化库,没有之一!

如果你想绘制堆叠柱状图,只需要这样: 对 pandas 数据表进行简单处理,并生成条形图: 就像上面展示那样,我们可以将 plotly + cufflinks 和 pandas 能力整合在一起...X 轴 增加第二条 Y 轴,因为两个变量范围并不一致 把文章标题放在鼠标悬停显示标签中 为了显示更多数据,我们可以方便地添加文本注释: (带有文本注释散点图) 下面的代码中,我们将一个双变量散点图按第三个分类变量进行着色...散点图矩阵 假如我们要探索许多不同变量之间关系,散点图矩阵(被称为SPLOM)就是个很棒选择: 即使是这样复杂图形,也是完全可交互,让我们能更详尽地对数据进行探索。...(Plotly 交互式地图,显示了美国国内风力发电场数据。来源:plot.ly) 最后 …… 关于沉没成本谬误,最糟糕一点在于,人们往往只能在放弃之前努力,才能意识到自己浪费了多少时间。...选择一款绘图库时候,你最需要几个功能有: 快速探索数据所需一行代码图表 拆分/研究数据所需交互式元素 当需要可以深入细节信息选项 最终展示前能轻易进行定制 从现在看来,要用 Python

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可视化图表样式使用大全

条形图离散数据是分类数据,针对是单一类别中数量多少,而不会显示数值某时间段内持续发展。...可是,过多气泡会使图表难以阅读,但我们可以图表中加入交互性功能来解决这个问题(点击或把鼠标悬停在气泡上以显示隐藏信息),选择重组或筛选分组类别。...此外,较大地区会比较小区域更加显眼,影响读者对数值感知。 绘制地区分布图常见错误:对原始数据(例如人口)进行运算,而不是使用归一化(例:计算每平方公里的人口)。...称为「范围条形/柱形图」或「浮动条形图」,用来显示数据集内最小和最大之间范围,适合用来比较范围,尤其是已分类范围。...绘制记数符号图表,将类别、数值或间隔放置同一个轴或列(通常为 Y 轴或左侧第一列)上。每当出现数值相应列或行中添加记数符号。

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60 种常用可视化图表,该怎么用?

条形图离散数据是分类数据,针对是单一类别中数量多少,而不会显示数值某时间段内持续发展。...可是,过多气泡会使图表难以阅读,但我们可以图表中加入交互性功能来解决这个问题(点击或把鼠标悬停在气泡上以显示隐藏信息),选择重组或筛选分组类别。...此外,较大地区会比较小区域更加显眼,影响读者对数值感知。 绘制地区分布图常见错误:对原始数据(例如人口)进行运算,而不是使用归一化(例:计算每平方公里的人口)。...、Protovis、ZingChart、ZoomCharts 跨度图 称为「范围条形/柱形图」或「浮动条形图」,用来显示数据集内最小和最大之间范围,适合用来比较范围,尤其是已分类范围。...绘制记数符号图表,将类别、数值或间隔放置同一个轴或列(通常为 Y 轴或左侧第一列)上。每当出现数值相应列或行中添加记数符号。

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你知道怎么用Pandas绘制带交互可视化图表吗?

折线图 交互元素含有以下几种: 可平移或缩放 单击图例可以显示或隐藏折线 悬停显示对应点数据信息 先看一个简单案例: import numpy as np np.random.seed(42) df...,我们还可以设置很多参数,用来设置可视化图表一些功能: kind : 图表类型,目前支持有:“line”、“point”、“scatter”、“bar”和“histogram”;不久将来,更多将被实现为水平条形图...( figsize=(800, 450), # 图宽度和高度 y="苹果", # y,这里选择是df数据苹果列 title="苹果", # 标题 xlabel...直方图 绘制直方图,有不少参数可供选择: bins:确定用于直方图 bin,如果 bins 是 int,则它定义给定范围内等宽 bin 数量(默认为 10),如果 bins 是一个序列,它定义了...可以传递一个整数,例如normed=100将导致带有百分比 y 轴直方图(直方图总和 = 100),默认:False cumulative:如果为 True,则显示累积直方图,默认:False

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利用PythonPlotly库创建交互式数据可视化

当鼠标悬停在点上,将显示该点具体坐标值。添加更多交互功能除了基本交互功能外,Plotly还支持许多其他交互功能,如缩放、拖动、选择和旋转等。...添加交互式功能我们还可以添加一些交互式功能,例如在悬停显示数据信息。...然后,我们使用hoverinfo='text'参数添加了悬停提示,并通过text参数指定了悬停显示信息。创建交互式条形图除了散点图和线图之外,Plotly还支持创建交互式条形图。...添加交互式功能我们还可以添加一些交互式功能,例如在悬停显示每个区域数值。...(hoverinfo='z')# 显示图形fig.show()上述代码中,我们使用了hoverongaps=False参数来禁用悬停显示功能,并使用hoverinfo='z'参数来指定在悬停显示每个区域数值

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《七天数据可视化之旅》第六天:提升可视化效果Tips

持续学习中,期望与大家多多交流数据相关技术和实际应用,共同成长。 0x00 前言 之前文章中,已经分享过如何根据数据可视化目的、数据关系和特征,去选择合适图表类型。...2.图表设计要隐藏不必要元素,弱化辅助元素 我们进行图表绘制,需要去掉无意义背景色填充和颜色区分,弱化网格线,突出真正重要数据信息。...常见交互方式有: 1)移动和缩放:当前空间只能显示有限数据,或者需要关注局部数据,可以使用移动和缩放。 ? 一般情况下,移动和缩放是同时使用两个交互动作。...对于移动而言,如果当前显示空间没有把数据展示全,需要把后一数据条露出一部分,指引用户可以进行移动操作;对于缩放而言,其目的一般是为了更大空间去查看局部细节数据,一般需要移动图表来配合。...4.坐标轴需要做对应单位转化 图表坐标轴数值,受数据大小影响,当数据较大,一方面将坐标轴数值单位转化为我们熟知K、W、M、亿需要一定反应时间,另一方面较大数值会占用有限可视化空间。

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功能强大、文档健全开源 Python 绘图库 Plotly,手把手教你用!

单变量分布:柱状图和箱形图 单变量分析图往往是开始数据分析标准做法,而柱状图基本上算是单变量分布分析必备图表之一(虽然它还有一些不足)。...在上图中,我们用一行代码完成了几件事情: 自动生成美观时间序列 X 轴 增加第二条 Y 轴,因为两个变量范围并不一致 把文章标题放在鼠标悬停显示标签中 为了显示更多数据,我们可以方便地添加文本注释...散点图矩阵 假如我们要探索许多不同变量之间关系,散点图矩阵(被称为SPLOM)就是个很棒选择: ? ? 即使是这样复杂图形,也是完全可交互,让我们能更详尽地对数据进行探索。...(Plotly 交互式地图,显示了美国国内风力发电场数据。来源:plot.ly) 最后 …… 关于沉没成本谬误,最糟糕一点在于,人们往往只能在放弃之前努力,才能意识到自己浪费了多少时间。...选择一款绘图库时候,你最需要几个功能有: 快速探索数据所需一行代码图表 拆分/研究数据所需交互式元素 当需要可以深入细节信息选项 最终展示前能轻易进行定制 从现在看来,要用 Python

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最强最炫Python数据可视化神器,没有之一!

如果你想绘制堆叠柱状图,只需要这样: 对 pandas 数据表进行简单处理,并生成条形图: 就像上面展示那样,我们可以将 plotly + cufflinks 和 pandas 能力整合在一起...X 轴 增加第二条 Y 轴,因为两个变量范围并不一致 把文章标题放在鼠标悬停显示标签中 为了显示更多数据,我们可以方便地添加文本注释: (带有文本注释散点图) 下面的代码中,我们将一个双变量散点图按第三个分类变量进行着色...散点图矩阵 假如我们要探索许多不同变量之间关系,散点图矩阵(被称为SPLOM)就是个很棒选择: 即使是这样复杂图形,也是完全可交互,让我们能更详尽地对数据进行探索。...(Plotly 交互式地图,显示了美国国内风力发电场数据。来源:plot.ly) 最后 关于沉没成本谬误,最糟糕一点在于,人们往往只能在放弃之前努力,才能意识到自己浪费了多少时间。...选择一款绘图库时候,你最需要几个功能有: 快速探索数据所需一行代码图表 拆分/研究数据所需交互式元素 当需要可以深入细节信息选项 最终展示前能轻易进行定制 从现在看来,要用 Python

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