你想充分了解人类的感知世界吗？你对可视化是如何定义的呢？它是一门科学还是一门语言，那就请跟我们的作者一同走进这个世界，用短短的30分钟，看看39项关于人类感知的研究.
注意：当一个面层有重叠面时，数据时按记录先后顺序显示的。当有一大一小的面重叠时，如果大面在后，小面在前，两个面都会显示正确，但是当大面在前，小面在后时，小面就会被大面遮挡，这是需要利用工具箱中的【排序】工具，更具面的大小关系进行排序，已达到正确的显示目的。
之前研究了 GIS，接触到了很多 GIS 的概念。因此找了《 ArcGIS 地理信息系统教程（第 4 版）》来看。书的版本比较老了，不过一些基本概念还是想通的，因为我重点在于 GIS 概念整理，而不是 ArcGIS。
数据可视化是数据分析中极为重要的部分，而数据可视化图表(如条形图，散点图，折线图，地理图等)也是非常关键的一环。Python作为数据分析中最流行的编程语言之一，有几个库可以创建精美而复杂的数据可视化，允许分析人员和统计人员通过方便地在一处提供界面和数据可视化工具而轻松地根据其规范创建可视数据模型！
例如[0, 1]对应到[0, 300]，当输入0.5时，输出150。或者将[0, 1, 2]对应到["red", "green", "blue"]，当输入2时，输出blue。
SVG，指可缩放矢量图形（Scalable Vector Graphics），是用于描述二维矢量图形的一种图形格式，是由万维网联盟制定的开放标准。 SVG 使用 XML 格式来定义图形，除了 IE8 之前的版本外，绝大部分浏览器都支持 SVG，可将 SVG 文本直接嵌入 HTML 中显示。
胸腔积液（pleural effusion）是以胸膜腔内病理性液体积聚为特征的一种常见临床症候。胸膜腔为脏层和壁层胸膜之间的一个潜在间隙，正常人胸膜腔内有5～15ml液体，在呼吸运动时起润滑作用，胸膜腔内每天有500～1000ml的液体形成与吸收，任何原因导致胸膜腔内液体产生增多或吸收减少，即可产生胸腔积液。按其发生机制可分为漏出性胸腔积液和渗出性胸腔积液两类。
图表对于数据的可视化和网站的吸引力非常重要。可视化演示使得分析大块数据和传达信息变得更加容易。 图表库使您能够以一种令人惊叹的、易于理解的和交互式的方式可视化数据，并改进您的网站设计。
这里，通过attr()给每个div添加bar类。使用style()修改每个div的高度。
地图比例尺是地图上的线段长度与实地相应线段经水平投影的长度之比。它表示地图图形的缩小程度，又称缩尺。
根据武汉大学《摄影测量学》中的定义：航摄比例尺是航摄影像上一线段l与相应地面线段L的水平距离之比：
用Excel的话，很难展示出这种效果，那……不如用Python？不用手动排版设计，简单的代码就能直接运行出结果。
2016年毕业，参加工作，除了平时出差，大部分时间都在使用ArcGIS处理数据、制图，在此，先将一些制图的小心得撰写出来，希望能与各位共同交流。
近年来，可视化越来越流行，许多报刊杂志、门户网站、新闻媒体都大量使用可视化技术，使得复杂的数据和文字变得十分容易理解，有一句谚语“一张图片价值于一千个字”。D3 正是数据可视化工具中的佼佼者，基于 JavaScript 开发，项目托管于 GitHub。从 D3诞生以来，不断受到好评，在 GitHub 上的项目仓库排行榜也不断上升。可视化越来越流行，许多报刊杂志、门户网站、新闻、媒体都大量使用可视化技术，使得复杂的数据和文字变得十分容易理解，有一句谚语“一张图片价值于一千个字”，的确是名副其实。各种数据可视化工具也如井喷式地发展，D3 正是其中的佼佼者。D3 的全称是（Data-Driven Documents），顾名思义可以知道是一个被数据驱动的文档。听名字有点抽象，说简单一点，其实就是一个 JavaScript 的函数库，主要是用来做数据可视化。
Matplotlib可以说是Python最声名远扬的可视化库了，也是Python数据分析库的“三驾马车”之一。Matplotlib是基础而非常强大的可视化库，Seaborn等好用的可视化库是在前者的基础上进行的封装。Matplotlib擅长快速出简单的图、有丰富的接口进行精细化绘图、和Numpy结合做科学可视化及三维图配合默契、三维图。但也有些缺点，如不容易基于实用目的绘制有一定难度的图表（如小提琴图等）、标签等元素需指定坐标而不能自适应优化显示、难以实现交互。
摘要：本文主要讲述了在MATLAB中标明矢量图中矢量大小的方法，其中最主要的方法是绘制箭头比例尺。作为运算速度非常快的软件，MATLAB的一个缺点为缺乏在图窗外面绘制箭头比例尺的函数，且m_quiver函数绘制的箭头长度也会受到地图放大系数的影响，而m_vec函数绘制的箭头长度仅与矢量大小本身有关。因而，本人基于m_vec绘制结果，开发了一个可以在Figure内任意位置为指定的矢量图绘制箭头比例尺的函数——m_arrow_scale2，本文已包含该函数的代码，该函数考虑了方方面面，如文本标注、位置、字体等参数，且预设了很多参数供使用者选择，选择的余地非常多，使用起来非常方便，功能也较为强大。此外，想要标明矢量大小的另一个方法是绘制风矢杆图，采用m_windbarb函数。本文详细介绍了上述各种函数，并设置了例题、练习题，含有详细的解析，在讲授知识的同时，又本着“授人以渔”的原则，倾注了作者本人迄今为止对MATLAB近乎所有的深刻理解，也为读者传授MATLAB的核心使用方法，是本人的心血之作。如果读者能够仔细研读此文，对MATLAB编程能力的提升将会是一个质的飞跃。
比例尺在D3中是一个非常实用的工具，可以这样理解比例尺：\color{red}{一种一一映射}的关系，从domain映射到range。因为在建立比例尺的过程中会经常使用到两个函数：domain()和range()。本文中介绍两种常用的比例尺
请注意，本文编写于 866 天前，最后修改于 866 天前，其中某些信息可能已经过时。
一般而言，任意数据集中的值不可能刚好与图表中的像素尺度一一对应。而D3中，比例尺要做的就是将数据值映射为可视图形中的可替代值得手段。
地图切片很多做GIS的筒子都不陌生，但是其中的原理一直是马马虎虎，在此，就地图切片中的几个重要的概念做一个介绍，一则自己做个总结，二则希望能够帮助到有此困惑的战友们！
安德鲁·阿伯拉（Andrew Abela）制作的《这份指南》（This Guide）是思考图表类型的一个很好的起点，但不要把它用作决策引擎。并不是人人都同意他对图表类型的组织方式，层级结构并且其中并未包含所有有效的图表类型。
安德鲁·阿伯拉（Andrew Abela）制作的《这份指南》（This Guide）是思考图表类型的一个很好的起点，但不要把它用作决策引擎。并不是人人都同意他对图表类型的组织方式，层级结构也并未包含所有有效的图表类型。
ArcGIS的地图打印是在布局视图中完成的，所以地图打印前一定要切换到布局视图，切换方法，点击左下角的按钮。
data()的工作过程： data()能将数组各项分别绑定到选择集的各元素上，并且能指定绑定的规则。当数组长度与元素数量不一致时，data()也能够处理。当数组长度大于元素数量时，为多余数据预留元素位置，以便将来插入新元素；当数组长度小于元素数量时，能够获取多余元素的位置，以便将来删除。 在D3中，根据数组长度和元素数量的关系，分别把各种情况归纳如下：
条形图（bar chart）也称为柱状图，是一种以长方形的长度为变量的统计图表，长方形的长度与它所对应的数值呈一定比例。
上周五我再团队里完成了前端qiankun微服务架构单镜像部署方案的分享，这件事终于告一段落了，这件事本身是一件很有价值的事情，能够较低很大的部署，运维成本。但由于研究期间本职的工作内容排的很满，而且中间又经历了曲折的绩效考核。所以一拖再拖。终于告一断落了。
一个完整的柱状图应该是包含坐标轴、文字、矩形和标题等。在本篇文章中将从数据定义、定义画布和边框、坐标轴和比例尺的定义、矩形元素的属性设置、字体的大小等各个方面进行讲解。
美国地质调查局地形图的历史可追溯到 19 世纪末，当时美国地质调查局开始着手绘制整个美国的详细地图。1:24,000 比例尺，也称为 7.5 分钟四边形地图，成为最广泛使用的比例尺之一。每张地图覆盖 7.5 分经纬度的区域，从而详细呈现了约 64 平方英里（166 平方公里）的面积。前言 – 人工智能教程
在本系列的上篇文章里，我们从Matplotlib的基础可视化框架开始，逐步画出折线图、柱状图等基础图表，通过对坐标轴标签、标题文本等的精细调节画出信息更明确丰富的可视图，也实践了双轴图及子图，最后看了下极坐标系下绘图的效果。本篇继续探索Matplotlib的强悍可视化能力。
本文是《数据可视化实战：使用D3设计交互式图表》[1]的简要版读书笔记，通过约4000字概览如何用D3做可视化、实践从数据到图形的过程。D3是一个根据数据操纵文档的JavaScript库[2]，其全称Data-Driven Documents强调了这一点。D3的功能不止于做可视化，Documents代表可以在浏览器中展现的一切，包括HTML、SVG，根据数据操纵DOM(Document Object Model)可实现非常多的效果，但通常大家通常用D3来将数据映射为可视图形。
本篇教程，内容十分丰富，虽然是单篇，大家务必多多练习，可以充当一周的学习内容，静下心来慢慢吸收。
通过单细胞测序可以最大程度的反映细胞的异质性，发现新的细胞群和细胞亚群，并为阐明细胞状态转换的调控机理提供了技术保障。但是，常规单细胞转录组测序技术丢失了细胞在原组织中至关重要的空间位置信息，而单细胞和空间转录组结合可以弥补这个遗憾，帮助研究人员探索肿瘤异质性和肿瘤微环境(TEM)的复杂相互作用。
DeeperMan | 作者 InfoQ | 来源 https://xie.infoq.cn/article/7c2951aeebab01a95b03341bf ---- 1 写在前面的话 在当今企业纷纷推动数字化运营的背景下，“No Data, No BB”成了职场人的口头禅。做一份好的数据分析报告，大到成为能否帮助企业做出正确的商业决策，小到成为能否说服老板获取业务资源的关键因素。因此做出一份高质量的数据分析报告是一个职场人必备的利器。 有人说，数据分析报告，不就是一堆的饼图、柱状图、散点图放到PPT上
前面已经说过D3的功能十分强大，但是往往实际使用时只需要用到一部分内容，在这里，就只用到了 比例尺 和 布局 两部分，外加 核心 的请求部分（请求数据），分别用来绘制Graph的显示坐标轴和图的顶点及边；
比例尺在地图中是一个非常重要的概念，有着辅助读图的作用。本文在ol框架下，实现webgis中的比例尺功能。
数据总是在变化的，那么我们要如何将变化的数据反映到图表上呢？ 在D3中，这些变化通过更新进行处理。而过渡通过使用动画用于处理视觉上的展示。
地图是认识和分析研究客观世界的常用手段，尽管地图的表现形式发生了种种变化，但是依然可以认为构成地图的主要因素有三：地图图形、数学要素和辅助要素。
咳咳，进入正题，之前我写过“矢量数据来源”和常见的栅格数据来源的推文（点击图片可直接跳转）
继上次使用tmap包制作含有指北针(compass)和比例尺(scale bar)以及南海小地图的添加，详细内容分别见如下两篇文章：R-tmap 绘制带指北针和比例尺的空间地图和 R-tmap+grid 实现南海小地图的添加，得到了很多小伙伴的喜欢。虽然tmap包有着类似于ggplot2绘图语法，但对习惯使用ggplot2绘图的小伙伴怎不怎么友好。那么今天本期推文就使用 ggspatial 包实现指北针和比例尺的添加。主要涉及的知识点如下：
坐标轴是可视化图表中经常出现的一种图形，由一些刻度和线列段组成。D3中是没有现成的坐标轴，SVG中因而没有现成的图形元素，需要通过D3提供的其他组件来手动添加。下图是添加了坐标轴之后的效果图。
添加一个经度值到经度数组中，并且添加一列值到数据数组中。当数据覆盖全部经度时，非常有利于添加缺省值。
所谓已知长度参照物，比如在图中放把尺子📏，又或者给盆栽🪴拍照的时候，已知盆栽的直径等等，不管是拍照前就知道参照物的长度，还是拍照后再去测量参照物的长度，都满足要求。
使用 TiDB Ansible 部署 TiDB 集群，会同时部署一套 Grafana + Prometheus 的监控平台，这套监控用来收集和展示 TiDB 集群各个组件和机器的 metric 信息，这些 metric 信息非常丰富，可以帮助使用者分析 TiDB 集群的状态以及 Trouble shooting。随着使用经验的增多，我们积累了一些监控使用上的技巧，在这里分享给大家。
但科学家们目前研发出来的微型机器人原型都是刚性的，而且通常很慢，无法即时响应发给它们的无线指令。
在上面说到堆叠条形图的时候，我们说到，由于内部比例相对变化的问题。所以不建议用堆叠的条形图来可视化时间序列的数据。但是如果只有两个分组的话，那么就可以使用堆叠的条形图了。例如在观察一个地方一段时间男女比例构成的时候，我们就可以使用堆叠的条形图的。
R语言可以进行数据分析，也可以进行地图绘制，而且非常简洁，快速。 虽然Arcgis基于桌面可视化操作，能够进行空间分析，但是唯一不足的就是操作步骤繁琐而且一不小心，就要从头再来，可重复性较低。
D3近年来一直是 JavaScript最重要的数据可视化库之一，在创建者 MikeBostock的维护下，前景依然无量，至少现在没有能打的:
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