不过，这期间也有不少公司保持了较高的增长。前段时间我看到一张数据图表（图1），针对2020年1月1日到6月16日之间，世界范围内市值增大最多的25家公司进行可视化： ?...图1 这样一张典型的商业图表，看起来形式巧妙，且表现出很多数据信息。今天的文章中，我就将带大家学习如何利用matplotlib来条理清楚地制作出这种类型的可视化作品。...「数值标注的控制」 原作品中不同公司市值增长的不同体现在不同长度柱体以及不同大小文字标注的映射之上的，我们可以配合简单的归一化变换，来约束字体和柱体长度的映射。...首先来读入原始数据，这次我们使用的是现成的数据，保存在excel表格中（下载地址见文末）： import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd #...，快速制作出同样别致的可视化作品?
前言 在很多网站上，都会以表格的形式展示数据，而我们获取这种数据只需通过十几行爬虫代码就可以搞定，轻松搞定网页爬虫，实现高效办公 ?...知识点： 爬虫基本原理 requests的简单使用 pandas库 pyecharts可视化工具 第三方库： requests pandas 开发环境： Python 3.6 Pycharm 这里就只展示部分代码了...数据可视化代码 ffrom pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Map from pyecharts.faker...38], ['宁夏',14], ['海南',30], ['甘肃',33], ['吉林',42], ['内蒙古',25], ['青海',12]] c = ( Map() .add("上市公司数量...", data, "china") .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="上市公司数量分布"),
R语言在常规数据分析的场景下，如数据读入，预处理，整理，以及单机可视化方面表现出的优势，无论从用户体验，还是代码流畅度，令另两种语言略逊一筹。...本文将从统计学中最基本的密度曲线的绘制，来串讲一下题目中所涉及的R语言可视化中三个强大的可视化包的用法，以及之间的联系。...以此为基础，进阶高段，可以自然过渡到Python，Julia等语言的可视化实践活动中。 首先引入本次实践使用的数据集SENIC，该数据集描述了在不同的美国医院测量的结果。...展示的用的是DT，专门用于显示表格数据，如下图所示： 3 创建离群值函数 目的在于返回一些离群值，用在后续的可视化内容中。...终于，可以引出第一个可视化包ggplot2了，这个包在统计学界名气很大，功能也极为成熟，是R语言可视化中不可回避的内容。
Python大数据分析 ❝本文完整代码及数据已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/FefferyViz ❞ 1 简介 新冠疫情对很多实体经济带来冲击的同时...，也给很多公司带来了新的增长点。...前段时间我看到图1所示的数据可视化作品，针对2020年1月1日到6月16日之间，世界范围内市值增大最多的25家公司进行可视化： 图1 这样一张典型的商业图表，看起来形式巧妙，且表现出很多数据信息。...而今天的文章，我就将带大家学习如何利用matplotlib来条理清楚地制作出这种类型的可视化作品。...，快速制作出同样别致的可视化作品~
本文完整代码及数据已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/FefferyViz 1 简介 新冠疫情对很多实体经济带来冲击的同时，也给很多公司带来了新的增长点...前段时间我看到图1所示的数据可视化作品，针对2020年1月1日到6月16日之间，世界范围内市值增大最多的25家公司进行可视化： ?...图1 这样一张典型的商业图表，看起来形式巧妙，且表现出很多数据信息。而今天的文章，我就将带大家学习如何利用matplotlib来条理清楚地制作出这种类型的可视化作品。...搞明白原作品中主要元素的实现方式之后，我们首先来读入原始数据（你可以在文章开头的Github仓库中找到原始数据及相关附件）： import matplotlib.pyplot as plt import...，快速制作出同样别致的可视化作品?
今天我们来聊一波有趣的数据可视化。 首先，我们先讲一下我们今天要用到的数据。...我们打开前6行可以看到以下部分： X head(X) 其中country就是统计的国家啦，year则是统计获得的年份，这份数据采集了1952年到2007年的数据，每五年进行一次统计，pop则是人口的数目...那么，我们应该如何在图上找到我国呢，嗯，不如把人口数据也填进来。 下面是包含人口数据的气泡图，气泡的大小都和样本中人口的数目成正比。...此外，如果我们还可以将箱线图中的数据散点化并绘制出如下的结果。...p.p.s如果觉得数据说明中或者代码上有什么问题，欢迎交流。
ECharts实现数据可视化入门教程（超详细） ECharts介绍 ECharts入门教程 第一步：下载并引入scharts.js文件 第二步：编写代码 目录结构 编写index.html代码...主要配置（常用的） 案例讲解 补充 示例链接 立即执行函数 让图表跟随屏幕自适应 ECharts介绍 官网链接：Apache ECharts ECharts是一个使用 JavaScript 实现的开源可视化库...可以流畅的运行在 PC 和移动设备上，兼容当前绝大部分浏览器（IE8/9/10/11，Chrome，Firefox，Safari等），底层依赖矢量图形库 ZRender，提供直观，交互丰富，可高度个性化定制的数据可视化图表...每个系列通过 type 决定自己的图表类型 – 通俗的理解：图标数据，指定什么类型的图标，可以多个图表重叠。...window.addEventListener("resize", function() { // 让我们的图表调用 resize这个方法 myChart.resize(); }); 以上就是ECharts实现数据可视化入门教程
最近很火的死亡公司公墓 有些公司虽然已经死了，但是依然活在我们心中，比如上香第一的（斜眼笑） 今天带大家用selenium获取死亡公司数据 代码如下 drive = webdriver.Chrome...判断下一页是否可用 links = drive.find_element_by_tag_name("tbody").find_elements_by_tag_name("tr")#获取当前页面公司数量...range(1,num+1): gsjc=drive.find_element_by_xpath('//tbody/tr[%s]/td[3]/div/h5/a'%i).text#获取公司简称...tr[%s]/td[5]'%i).text#获取所属行业 dd=drive.find_element_by_xpath('//tbody/tr[%s]/td[6]'%i).text#获取公司地点...#生成随机数 time.sleep(tm)#随机休眠 count+=1#页数+1 pd_result=pd.DataFrame(result) pd_result.columns=['公司简称
数据可视化 点进官网看了看实例,真的超级有意思,很难想象这些居然都是JS写出来的 ①刚刚去官网下载了JS文件,引入到项目中了 ②现在准备容器: ③实例化对象: ④⑤: 这样就搞定了!...现在我又做了一个饼图的,非常简单,就复制粘贴,但是修改数据什么的还要学习 containLabel: 当刻度溢出时,grid区域是否包含坐标轴的刻度标签,如果是true,则显示,否则当left和right
目前，数据收集的方式有很多种，如从公司内部获取历史数据、从数据网站中下载所需的数据、使用网络爬虫自动爬取数据、通过发放问卷与电话访谈形式收集数据等。...其中，用户需要选择合适的图表对数据进行可视化展示，才能对最后呈现的可视化结果进行分析，直观、清晰地发现数据中的差异，并从中提取出对应的信息，最终根据获取信息提出科学的建议，从而帮助公司运营。 4....由于具有以上优势，Highcharts已经被成千上万的开发者使用 4.7 FusionCharts FusionCharts是Flash图形方案供应商InfoSoft Global公司的一个跨平台、...Google Charts不仅实现了完全开源和免费，而且得到了Google公司的大力技术支持，因为通过Google Charts分析的数据要用于训练Google研发的AI，这样的合作是双赢的。...、腾讯、华为、联想、小米、国家电网、中国石化、格力电器等公司及单位。
随着 web 技术的蓬勃发展，前端的展示、交互越来越复杂，在用户的访问、操作过程中产生了大量的数据。由此，前端的数据分析也变得尤为重要。...下面就逐步描述前端有哪些数据、如何采集前端的数据、以及如何展示数据统计的结果。 有哪些？...数据很多、很杂，不进行很好的分类肯定会导致统计混乱，也不利于统计代码的组织，下面就对几种普遍的数据需求进行了分类： 1、访问 访问数据是基于用户每次在浏览器上打开目标页面来统计的，它是以 PV 为粒度的统计...，一个 PV 只统计一次访问数据。...捕获到这些数据之后，需要将数据发送回服务器端，一般都是采用访问一个固定的 url，把数据作为该 url 的 query string，如：http://www.baidu.com/u.gif?
数据可视化和信息可视化都是可视化的一种方式，数据可视化将数据库中每一个数据项作为单个图元元素表示，大量的数据集构成数据图像，同时将数据的各个属性值以多维数据的形式表示，可以从不同的维度观察数据，从而对数据进行更深入的观察和分析...信息可视化，旨在把数据资料以视觉化的方式表现出。信息可视化是一种将数据与设计结合起来的图片，有利于个人或组织简短有效地向受众传播信息的数据表现形式。...以上是分享了数据可视化和信息可视化相关内容，不过信息可视化和数据可视化是两个容易混淆的概念，基于数据生成的数据可视化和信息可视化这两者在现实应用中非常接近，并且有时能够互相替换使用。...数据可视化则是普适的，比如平行坐标图并不因为数据的不同而改变自己的可视化设计。...可视化的强大的普适性能够使用户快速应用某种可视化技术在一些新的数据上，并且通过可视化结果图像理解新数据，与针对已知特定数据进行信息可视化设计绘制相比，用户更像是通过对数据进行可视化的应用来学习和挖掘数据
本次利用猫眼电影，实现对2018年的电影大数据进行分析。 / 01 / 网页分析 01 标签 通过点击猫眼电影已经归类好的标签，得到网址信息。...本次只对有电影评分的数据进行获取。 03 详情页 对详情页的信息进行获取。 主要是名称，类型，国家，时长，上映时间，评分，评分人数，累计票房。.../ 02 / 反爬破解 通过开发人员工具发现，猫眼针对评分，评分人数，累计票房的数据，施加了文字反爬。 通过查看网页源码，发现只要刷新页面，三处文字编码就会改变，无法直接匹配信息。.../ 05 / 数据可视化 可视化源码就不放了，太多了 公众号回复电影分析源码即可获得。...这里看了下数据，发现有「我不是药神」「西虹市首富」「邪不压正」「摩天营救」「狄仁杰之四大天王」几部大剧撑着。
数据可视化，是一种用来将复杂信息数据清晰表述出来的强大有力的工具。通过可视化信息,我们的大脑可以更有效地合成和保留信息内容,增强对信息的理解。但是如果不正确数据可视化，它可能弊大于利。...错误的图表可以减少数据的信息,或者更糟的是,完全背道而驰！这就是完美的数据可视化极其依赖设计的原因。 这里有10个数据可视化的案例，包括你可能犯的错误和快速修复补救的方法。...错误3.数据排序混乱 你的内容应该以一种合乎逻辑的和直观的方式来引导读者了解数据。所以，记得将数据类别按字母顺序,大小顺序,或价值进行排序。 ? 错误4.数据模糊不清 确保没有数据丢失或被设计。...错误6.扭曲数据 确保所有可视化方式是准确的。例如,气泡图大小应该根据区域扩展,而不是直径。 ?...错误9.很难比较数据 比较是展示数据差异的好法子，但是如果你的读者不容易看出差别的话，那么你的比较就毫无意义。确保所有的数据都是呈现在读者面前,选择最合适的比较方法。 ?
之前写过几篇大数据的文章《遇见大数据可视化 ：基础研究》，《遇见大数据可视化 ： 来做一个数据可视化报表》，《遇见大数据可视化 ： 图表的视觉系统感知》。...得到了身边不少小伙伴的认可，都觉得数据可视化是一件挺有意思的事情，纷纷投入到数据可视化上来。 但是很快一腔热血就被浇灭了，很多小伙伴都反映来说做数据可视化的学习成本太高了。...一般来说，基础数据的来源分为这几类。 自家数据 – 自家应用APP收集的数据。不对外输出，最好的数据来源，纯洁数据拿来就可以用。 行业报告 – 上市公司的年报、半年报、工商系统、股转系统。...所以想做数据的可视化展示并不难，只要我们开始动手去做，人人都可数据可视化图表来，这就是工具的价值。...所以我们设计中心也在思考，有没有可能在图表之上，提供更好的数据可视化工具，而不单只是做一个个单一的图表。集合图表、地图、大数据的整体可视化工具，我们在这个方向前进，推出一款更好打大数据可视化工具。
pyecharts 是为了与 Python 进行对接，方便在 Python 中直接使用数据生成图 ....，它能显示出一组数据的最大值、最小值、中位数、及上下四分位数。...箱型图的进阶版本是小提琴图，可以展示数据的密度估计曲线，可以用seaborn画出。...pyecharts中Geo表达和城市关联的数据,Map表达和国家和省份关联的数据。 # 安装地图附属包 !pip install echarts-countries-pypkg !...="#000", is_map_symbol_show=False, visual_orient="horizontal" ) m 上面是基本图表类型了，总得来说，这是一个非常强大的可视化库
上一步新建的空白项目 在空白项目中导入CNKI中下载的数据，步骤：File》Import》file。...导出为VOSviewer可以识别的文件 首先按下Ctrl + A全选数据，然后在导航栏中：File》Export，保存类型为.txt，Output Style 设置为 RIS。...正在进行布置 如图所示，我在上一步选择最小关键词字数的时候设置为1，显然分析出来的数据差距太大，不容易进行观察 分析数据 重新调整最小字数为3后的分析图
pyecharts 「Echarts」 是一个由百度开源的数据可视化，凭借着良好的交互性，精巧的图表设计，得到了众多开发者的认可。而 「Python 」是一门富有表达力的语言，很适合用于数据处理。...当数据分析遇上数据可视化时，「pyecharts」 诞生了。-- 官方文档 今天要推荐的就是这款超级好用的数据可视化插件「pyecharts」，使用 pip install 即可安装。...Django、Flask 洒洒水啦 ~ 重要一点：它生成的不是一张静态图片，而是交互式的动态反馈页面 金融数据K线图？ 金融数据分析，股市走向，技术预测，利用它你可以实现一款专业软件的功能 ?...业务全球分布，疫情监控，全球数据尽在掌握 ? 数据流向桑基图？ 数据流式管理监控，分流，平衡，你差个桑基图 ? 3D散点图？ 深度学习，算法分析，数据预测，分类找不到好工具？它能满足你 ?...数据监控仪表盘？ CPU/内存使用率，业务指标完成率，阈值实时监控 ? 错综复杂关系图？ 剪不断理还乱，那是缺少一张关系图 ? 网络热搜词云图？
pandas库是Python数据分析的核心库 它不仅可以加载和转换数据，还可以做更多的事情：它还可以可视化 pandas绘图API简单易用，是pandas流行的重要原因之一 Pandas 单变量可视化...单变量可视化， 包括条形图、折线图、直方图、饼图等 数据使用葡萄酒评论数据集，来自葡萄酒爱好者杂志，包含10个字段，150929行，每一行代表一款葡萄酒 加载数据 条形图是最简单最常用的可视化图表 在下面的案例中...，不适合展示数据倾斜的数据 饼图 饼图也是一种常见的可视化形式 reviews['province'].value_counts().head(10).plot.pie() 饼图的缺陷：饼图只适合展示少量分类在整体的占比...，比如一个变量的增加是否与另一个变量有关，数据可视化是找到两个变量的关系的最佳方法； 散点图 最简单的两个变量可视化图形是散点图，散点图中的一个点，可以表示两个变量 reviews[reviews['price...： 通过透视表找到每种葡萄酒中，不同评分的数量 ： 从上面的数据中看出，行列分别表示一个类别变量（评分，葡萄酒类别），行列交叉点表示计数，这类数据很适合用堆叠图展示 折线图在双变量可视化时，仍然非常有效
简单地说，数据可视化就是以图形化方式表示数据。决策者可以通过图形直观地看到数据分析结果，从而更容易理解业务变化趋势或发现新的业务模式。...数据可视化的重要性 从人类大脑处理信息的方式看，使用图形图表观察大量复杂数据要比查看电子表格或报表更容易理解。数据可视化就是这样一种以最为普通的方式，向人快速、简单传达信息的技术。...除了扎实地掌握数据外，还需要理解目标、需求和受众。在组织准备实施数据可视化技术时，先要做好以下功课： · 明确试图可视化的数据，包括数据量和基数（一列数据中不同值的个数）。...几种主要的数据可视化工具 · Tableau Desktop（主流桌面BI） · Business Object（SAP收购的BI公司产品） · Hyperion...（Oracle收购的BI公司产品） · Cognos（IBM收购的BI公司产品） · Pentaho Report（最流行的开源BI）
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