简介 ggvis[1]是R的一个数据可视化包，它可以： 使用与ggplot2类似的语法描述数据图形； 创建丰富的交互式图形，在本地Rstudio或浏览器中使用这些图形； 利用shiny的基础结构发布交互式图形...如果想要预测每组数据拟合情况，可以使用ayer_model_predictions()。...这篇主要是对该包中的常见图形进行静态展示，但是其实这个包更强大的功能在于交互式。鉴于本文内容较多，将在下次对这个包的交互使用进行详细解释。
【新智元导读】谷歌昨天宣布启动新的研究计划 People + AI Research（PAIR），旨在改善人与人工智能系统的交互体验。...谷歌同时宣布开源两个数据可视化工具——Facet Overview 和 Facet Dive，针对 AI 工程师，便于后者开发机器学习系统。...而谷歌在这方面的努力也可能激励其他公司对软件的交互进行调整。...▶ 开源工具 同时，谷歌还宣布开源两个可视化工具——Facet Overview 和 Facet Dive。这两个应用程序都是针对 AI 工程师的，能让后者清楚地查看训练 AI 系统的数据。...训练数据是现代 AI 系统中的关键因素，但它们通常是不透明和混乱的根源。事实上，ML 工程与传统软件工程一大不同之处便在于不仅要调试代码，还要调试数据。
在数据可视化方面，d3通常是首选，最近一直在用Vega。 https://vega.github.io/vega/ Vega引入了可视化语法。...随着对数据可视化的经验不断增长，发现越来越多的约束是一件好事。通过引入可视化语法，Vega提供了一些限制。关于它的最好的事情是 这些约束可以在构建数据可视化时感觉非常高效。...使用Vega时，在JSON对象中定义可视化。开始构建一个条形图。...sort": { "field": "name" } } ] } ] Vega的另一个好处是可以检查用来构建可视化的所有数据的内容...（经度，纬度）数据的制图投影 事件流：定义输入事件流以指定交互 布局：对一组组标记执行网格布局 最后的评论 今天在工作流程中使用Vega来构建和测试关于数据可视化选择的假设。
项目介绍 该项目利用 Flask框架结合echarts将MySQL数据库中的相关数据进行可视化大屏展示，其中MySQL数据采用虚拟实时更新数据 效果如下： 解析： 前端 JavaScript通过 AJAX...即从数据库获取数据，在后台处理，然后通过前端展现给用户，实现了前后端的有效分离和交互 环境准备： 本地安装MySQL以及python环境 MySQL数据在文中有 相关配置文件下载： echarts.min.js...通过 pymysql 库与 MySQL 数据库进行交互，包括打开/关闭数据库连接，执行 SQL 查询等 import pymysql def get_db_connection(): conn...content="IE=edge"> 可视化大屏.../static/echarts.min.js"> Python数据可视化大屏 <div id
另外一个值得一提的就是各路新工具层出不穷，比如使用Glimma 交互式可视化RNA-seq数据。...PCA或者MDS看组间差异和组内差异 虽然这个Glimma 交互式可视化RNA-seq数据采用的是MDS的方法，不过本质上跟PCA并没有太多区别，主要都是在二维平面上看看组间差异和组内差异是否符合实验设计...这个Glimma 交互式可视化RNA-seq数据优势在于，它不仅仅是给出数值，而且是可以交互式的具体看某个基因是如何的差异！...赶快试试吧，把你以前的转录组数据处理项目都可以使用这个Glimma 做出来一个交互式可视化RNA-seq数据网页报告哦！...（数值，字符，逻辑，因子） 多种数据结构（向量，矩阵，数组，数据框，列表） 文件读取和写出 简单统计可视化 无限量函数学习
大家好，我是黄同学 前段时间用tableau做了可视化大屏，大家有的说说没学过tableau，有的说不会做，但就是觉得很炫。 因此，有人私聊我说用excel能做可视化大屏吗？...当然，这是可以的，基于粉丝的这个需求，我们今天来讲述一下，怎么使用excel做一个简单的可视化大屏。...7、可视化大屏的制作过程 1）给大屏添加一个“深蓝色”的背景 注意：可视化大屏的制作，我们也另外开一个SHEET窗口。 ? 2）插入文本框：添加一个标题 ?...但是在大屏中，我们同样做了一个这样的下拉菜单，我们需要将这个页面中，引用了“维度汇总!$F1”单元格的公式，全部替换为“可视 化大屏的制作1”单元格的公式，全部替换为“可视化大屏的制作C$3”。...④ 将“维度汇总”中如下三个单元格的公式，都复制粘贴到可视化大屏中 ? 操作如下： ? ⑤ 效果展示 ? 8、数据的获取 文中涉及的源数据 关注公众号「凹凸数据」后台回复“0416”即可获取
Bokeh简介 Bokeh是一款交互式可视化库，在浏览器上进行展示。 Bokeh可以通过Python（或其它语言），快速便捷地为大型流数据集提供优雅简洁的高性能交互式图表。...开始绘图 Bokeh是一个大型库，具有非常多的功能，这里不细讲具体函数方法，只通过一些案例来展示Bokeh的使用流程和可视化界面。...将python列表中的数据绘制成线图非常简单，而且图表是交互式的，能够缩放、平移、保存等其他功能。...如果你使用的是notebook环境，Bokeh可以在notebook中直接显示交互式图表，只要将output_file()函数替换为output_notebook()函数。...一般来说，我们使用bokeh.plotting模块绘图有以下几个步骤： 准备数据 例子中数据容器为列表，你也可以用numpy array、pandas series数据形式 告诉Bokeh在哪生成输出图表
1 亿万富豪榜：世界富豪今日排名 这个交互式指数是世界亿万富豪（billionaire）每日排名，它会根据市场变化、经济和彭博新闻报道而变化的对世界顶级富豪的动态财富，数据在周一到周五美国东部时间下午5...这些位置数据来源于推文。 5 每日朋友圈Beta版 推特创建的这个交互式可视化地图，非常直观地显示了英国和爱尔兰在一周里每天发表推特的情况。这不是一个实时的图像。...9 美国职业棒球大联盟球队估值 这个可视化是彭博新闻9个月工作的成果，它是关于不同棒球队在相互对阵时各方面的对比。什么是构成大联盟30支球队的价值？...12 Reddit可视化 Redditviz 是一个关于Reddit（有“互联网封面”之称的网站）的交互图。鉴于Reddit 如此之大，可能有一些版块你从未涉足过。...纽约时报图形部的D3.js编辑师麦克博斯托克设计了这个交互式计算器，为计划买房的人们分析成本和收益。这个可视化包括了买房过程中最重要的成本，并计算了相应的每月租房成本。 ?
之前和大家分享了很多可视化，零代码和前端工程化的最佳实践，今天继续分享一下最近开发的文档引擎 Nocode/WEP 的最新更新。...往期精彩 零代码+AI的阶段性复盘 文档引擎+AI可视化打造下一代文档编辑器 爆肝1000小时, Dooring零代码搭建平台3.5正式上线 从零打造一款基于Nextjs+antd5.0的中后台管理系统...新增表单数据查看页面 接下来我会和大家一一介绍更新的功能点。 演示地址： http://wep.turntip.cn 文档案例： http://wep.turntip.cn/design/doc?...整个引擎代码大概不到400行： 我们来看看表单制作好之后保存的效果： 新增表单数据查看页面 文档和表单都有了， 我们当然要能查看数据啦，文档的创作者可以在文档表单右上角直接点击查看数据，来观察表单的收集情况...我们来看看表单数据页面： 这样整个链路就打通了，这样我们的文档就越来越有价值了，当然还有很多需要优化迭代的方向，如果你有好的建议，也欢迎随时在评论区反馈交流~ 演示地址： http://wep.turntip.cn
刘宇宙，现在一家创业型公司做技术总负责，做爬虫和数据处理相关工作，曾从事过卡系统研发、金融云计算服务系统研发，物联网方向大数据研发，著书一本，《Python3.5从零开始学》 如何做Python 的数据可视化...Echarts 是百度开源的一个数据可视化 JS 库。主要用于数据可视化。 一、安装 pyecharts 兼容 Python2 和 Python3。...5, 20, 36, 10, 75, 90])bar.show_config()bar.render() Tip：可以按右边的下载按钮将图片下载到本地 add() 主要方法，用于添加图表的数据和设置各种配置项...add() 添加数据及配置项。 render() 生成 .html 文件。 三、图表类型 因篇幅原因，这里只给出了每种图表类型的示例（代码 + 生成图表），目的是为了引起读者的兴趣。...“”” custom(series)”’追加自定义图表类型 ”’ series -> dict 追加图表类型的 series 数据 先用 get_series() 获取数据，再使用 custom
利用R语言也可以制作出漂亮的交互数据可视化，下面和大家分享一些常用的交互可视化的R包。 rCharts包 说起R语言的交互包，第一个想到的应该就是rCharts包。...它可以让我们处理复杂的数据集来创建更高级的可视化。在rCharts包中提供了nPlot函数来实现。 下面以眼睛和头发颜色的数据(HairEyeColor)为例说明nPlot绘图的基本原理。...本包来源于百度开发的国内顶尖水平的开源d3-js可视项目Echarts(Github Repo)。...本文主要是介绍了几个R常用的交互包。在R的环境中，动态交互图形的优势在于能和knitr、shiny等框架整合在一起，能迅速建立一套可视化原型系统。...转载大数据公众号文章请注明原文链接和作者，否则产生的任何版权纠纷与大数据无关。
在本文中，我将带你体验使用Bokeh实现数据可视化的各种可能途径，以及Bokeh为什么是每位数据科学家的必备“神器”。...什么是BokehBokeh是一个专门针对Web浏览器的呈现功能的交互式可视化Python库。这是Bokeh与其它可视化库最核心的区别。...Bokeh可以像D3.js那样创建简洁漂亮的交互式可视化效果，即使是非常大型的或是流数据集也可以进行高效互动。Bokeh可以帮助所有人快速方便地创建互动式的图表、控制面板以及数据应用程序。...程序 Bokeh可以转换写在其它库（如matplotlib, seaborn和ggplot）中的可视化 Bokeh能灵活地将交互式应用、布局和不同样式选择用于可视化 Bokeh面临的挑战： 与任何即将到来的开源库一样...在Bokeh服务器上进行可视化绘图有多个优点： 图表有更多的受众 可对大数据集进行交互式可视化 可根据数据流自动更新图表 创建控制面板和应用程序 开始在Bokeh服务器上绘图之前，我先运行了“bokeh-server
亿万富豪榜：世界富豪今日排名 这个交互式指数是世界亿万富豪（billionaire）每日排名，它会根据市场变化、经济和彭博新闻报道而变化的对世界顶级富豪的动态财富，数据在周一到周五美国东部时间下午5:30...这些位置数据来源于推文。 每日朋友圈Beta版 推特创建的这个交互式可视化地图，非常直观地显示了英国和爱尔兰在一周里每天发表推特的情况。这不是一个实时的图像。...美国职业棒球大联盟球队估值 这个可视化是彭博新闻9个月工作的成果，它是关于不同棒球队在相互对阵时各方面的对比。什么是构成大联盟30支球队的价值？...Reddit可视化 Redditviz 是一个关于Reddit（有“互联网封面”之称的网站）的交互图。鉴于Reddit 如此之大，可能有一些版块你从未涉足过。...纽约时报图形部的D3.js编辑师麦克博斯托克设计了这个交互式计算器，为计划买房的人们分析成本和收益。这个可视化包括了买房过程中最重要的成本，并计算了相应的每月租房成本。 ?
那么就必须是 js里面写事件，然后把前台的数据，传到Controller里面，然后利用Controller来处理业务。 JS向后台提交数据方法 1.js向后台提供数据。...无非两种方法，一种Get传值，一种POST传值 （1）GET传值，传递的数据需要一个个的去写，而且传递的值都写在url上了。除非进行加密，否则这种传值方式安全性很难保证。...简单的来说就是，把前台的一堆数据都提交给后台，后台挑着用。
选自GitHub 机器之心编译 参与：微胖、吴攀 FAIR 发布了 Visdom，一款可在 Torch、PyTorch 以及 NumPy 上实现交互式数据可视化的工具套件。...一款能够创造、组织和共享可视化生动丰富数据的灵活工具。支持 Torch 和 Numpy 概述 Visdom 旨在实现更加容易的（远距离的）数据可视化，重点支持科学实验。 ?...为你和你的合作伙伴提供绘图、图像以及文本的可视化。 ? 以编程的方式组织可视化空间或者通过用户接口为生动数据打造仪表板，检查实验结果或调试实验代码。 ?...状态（State） 一旦你创造了几个可视化，状态就会维持下来。服务器会自动缓存这些可视化，如果你重新加载页面，这些可视化会重现。 ? 保存（Save）：可以使用 save 按钮手动操作。...这有助于更加复杂的可视化操作，这样的配置是有意义的，比如对于一个数据丰富的 demo、一个模型训练仪表板或者系统性的实验。这也会让它们易于共享和复用。
比如，我们可以先用 .pivot() 进行数据透视表分析，然后再生成条形图。 比如统计不同发表渠道中，每篇文章带来的新增粉丝数： 交互式图表带来的好处是，我们可以随意探索数据、拆分子项进行分析。...箱型图能提供大量的信息，但如果你看不到具体数值，你很可能会错过其中的一大部分！...时序列分析 在现实世界中，相当部分的数据都带有时间元素。幸运的是，plotly + cufflinks 天生就带有支持时间序列可视化分析的功能。...它让我们快速生成可视化图表，交互功能使我们更好地理解信息。 我承认，绘图绝对是数据科学工作中最让人享受的部分，而 plotly 能让你更加愉悦地完成这些任务。...来源 towardsdatascience.com） 2024 年是时候升级你的 Python 绘图库了，让自己在数据科学和可视化方面变得更快、更强、更美吧！
在数据科学和数据分析领域，可视化是一种强大的工具，可以帮助我们理解数据、发现模式并传达见解。传统的静态图表在展示数据方面有一定局限性，而交互式数据可视化则为我们提供了更丰富、更具互动性的体验。...在这篇文章中，我们将探索 Plotly 这一强大的 Python 可视化库，了解其如何实现交互式数据可视化，并探讨其在数据分析中的新前景。什么是 Plotly？...Plotly 是一个开源的 Python 图表库，专注于创建交互式数据可视化。...更强大的交互功能: 未来的 Plotly 可能会提供更多强大的交互功能，例如更灵活的注释和标记、更复杂的数据筛选和联动视图等，以满足用户对于数据可视化的更高要求。...总结本文探讨了 Plotly 这一强大的 Python 可视化库，重点关注了其在交互式数据可视化领域的应用和发展前景。
来源：IT经理网（www.ctocio.com） 导读 数据可视化， 特别是基于Web的数据可视化的时代已经到来了。...关于柱状图优先， 其实揭示了数据可视化中一个最大的秘密， 那就是， 那些最酷的可视化往往用处反而最小。最求新奇以及美观的可视化往往带来一个问题，那就是数据的可理解问题。...而且你的可视化库里可能就有一些标准的样本数据。 很不幸， 真实数据不可替代。 Demo数据一般遵循正态分布而且数据量有限。 是为了展示可视化用的。...秘密六 数据可视化不是分析 数据可视化可以产生一些分析结果， 不过需要指出的是，可视化是一个辅助分析的工具， 而不是数据分析的替代， 它也不是统计的替代： 你的图形可能揭示了一些数据差异或者数据的相关性...然而， 要想真正设计一个能够提供深入见解， 或者能够清楚表达的可视化产品，除了编程之外， 还需要很多其他的技能。 比如图像设计， 数据分析， 交互设计， 以及对人们认知的了解等待。
说起数据可视化设计，如今绝对是热门的设计之一，而真正懂数据可视化设计的设计师却不多，随着大数据产业的蓬勃发展，很多企业都开始应用数据可视化。...下面要跟大家分享的是，我经手的一个真实数据可视化大屏项目改版，接下来会分享给大家一套全面的数据可视化技法，包括科学的运用图表、运用色彩、把控数据层级以及视觉层级，达到美学形式与功能需要齐头并进。...数据可视化大屏设计慎用大面积的渐变色，小面积可尝试，一般大屏都是拼接屏，品牌不一样色差会表现不一，所以初稿出来后可以先去大屏上看下效果。...注解： 首先是旧版用色不恰当，最严重的问题是图表上没有任何数据，因为展示型的大屏，很少有交互行为，这样的设计是不可取的，不能让观者去猜百分比数据，数据可视化就要用图表数据的形式展示出来最直接的信息，除非是展示趋势并不是准确的数据...注解： 设计数据可视化大屏时一定要考虑用户浏览数据的优先级的构架，例如要遵循先总后分，先具体后抽象的逻辑，上图旧版把趋势放到了页面的第一视觉位置，就有点宣兵夺主了，根据先具体后抽象，改版后具体数据放到第一视觉位置
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