在 ApacheCon Asia 2021 大会的“数据可视化论坛”上,特斯拉 BI 团队全栈开发工程师孟繁超(Makefile 君)发表了题为“ECharts 的乐趣:我们在特斯拉使用它的经验”的演讲。本文是这次演讲的内容总结。
很多做web的都知道,在很多web系统中会涉及到一些统计图,例如饼状图,柱状图、趋势图、以及叠加图等。提到这儿,做web的都很熟悉的,jquery的highcharts就能搞定所有的涉及到统计图的功能,highcharts我自己也在经常用,但是呢,用过arcgis for javascript的同志们深深地知道,arcgis的那一套选择的是dojo,并不能很好的与jquery结合使用,所以,还得回归到dojo上面去。dojo的统计图功能,也很强大的,前两篇博文对dojo的统计图做了一定的说明,就算入个门,在本节,重点讲述在地图中常见的统计图的实现方式。
秘密一: 现实中的数据往往很丑 大部分的数据可视化的教程, 都会让你轻松地从一个原始数据集开始。 无论你是学习基本的柱状图还是力导向的网络图, 你的数据都是干净的,经过整理的数据。 这些完美的JSON或者CSV文件就像电视里的厨艺节目中的灶台那样干净整洁。而实际上, 当你在处理现实中的真正的数据是, 你80%的时间得用来搜寻, 获取, 载入, 清洗以及转换你的数据。 这样的过程, 有时候可以用自动化的工具来完成。 不过, 差不多任何需要针对两个以上的数据集进行清洗的工作总会需要或多或少的人工的工作。有
数据可视化的道路上充满了不可见的陷阱和迷宫,最近ClearStory Data的两位数据可视化开发人员分享了他们总结出来的数据可视化开发的7个不宣之秘,普通开发者了解这些方法能提升视野,少走弯路。 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。 类似JavaScript的可视化库如D3.js,Raphaël,以及Paper.js,以及最新浏览器所支持的如Canvas和SVG,以及使得那些过去只能由计算机专家和专业设计人员开发的复杂的可视化变得越来越简单了。 数据可视化如今成为了很多网站项目
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【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。类似JavaScript的可视化库如D3.js, Raphaël, 以及Paper.js, 以及最新浏览器所支持的如Canvas和SVG, 以及使得那些过去只能由计算机专家和专业设计人员开发的复杂的可视化变得越来越简单了。然而, 对于数据可视化的开发者来说, 依然有很多挑战要去面对。 这些迎接这些挑战的方法, 则是很多专业的数据可视化开发者不愿意让别人知道的秘密。 ClearStory Data的两位数据可视化开发人员Nate Argri
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。类似JavaScript的可视化库如D3.js, Raphaël, 以及Paper.js, 以及最新浏览器所支持的如Canvas和SVG, 以及使得那些过去只能由计算机专家和专业设计人员开发的复杂的可视化变得越来越简单了。
数据可视化的道路上充满了不可见的陷阱和迷宫,最近ClearStory Data的两位数据可视化开发人员分享了他们总结出来的数据可视化开发的7个不宣之秘,普通开发者了解这些方法能提升视野,少走弯路。 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。 类似Ja vaScript的可视化库如D3.js, Raphaël, 以及Paper.js, 以及最新浏览器所支持的如Canvas和SVG, 以及使得那些过去只能由计算机专家和专业设计人员开发的复杂的可视化变得越来越简单了。 数据可视化如今成为了很
图表 PNChart - 国内开源作者,动态的图表。 swift-linechart - 功能完整,实用的折线图组件。使用方便,参数配置简单。是不可多得的优质组件--swift。 ios-charts - 一款优秀Android 图表开源库MPAndroidChart的Swift语言实现版(支持Objective-C和Swift调用)。缺省提供的示例代码为Objective-C。 TEAChart - xhacker / TEAChart一个简洁的iOS图表库,支持柱状图,饼图以及日历等。
数据记者和信息设计师,David McCandless,在他的TED演讲中谈到数据可视化的重要性时说过,“通过信息可视化,我们把它变成了一个你可以用眼睛探索的风景,一幅信息地图。当你迷失在信息中时,信息地图是很有用的。”
腾讯企鹅辅导在学生上课结束后推送“学习报告”,是课程所提供的一项重要服务。家长在“学习报告”中能查看孩子上课时间及互动情况,答题及掌握知识点,作业考试分数,班级排名等诸多数据,继而让学生家长及时掌握孩子的学习情况。
本文由 IMWeb 首发于 IMWeb 社区网站 imweb.io。点击阅读原文查看 IMWeb 社区更多精彩文章。 需求简介 腾讯企鹅辅导在学生上课结束后推送“学习报告”,是课程所提供的一项重要服务。家长在“学习报告”中能查看孩子上课时间及互动情况,答题及掌握知识点,作业考试分数,班级排名等诸多数据,继而让学生家长及时掌握孩子的学习情况。 此次改版升级是针对旧学习报告的的数据和展示进行的一次优化:增加考试模块、知识点采用更简单的表达形式、在视觉交互上更加年轻活泼、并运用了更多数据图表可视化在其数据展示中。
我们常常迷失在数据中,纷繁复杂的数据让我们无所适从。可视化作为解决这问题的有效手段,通过视觉的方式让数字易于理解。 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。 本文梳理了可视化相
Excel应该是被用得最多的数据统计和数据分析软件了,它具备了很多强大的功能,像数据记录整理、数据加工计算、数据透视表、数据可视化等。作为一个数据分析入门工具,Excel具有十分突出的优势,就算是初学者,通过简单的学习就能够掌握基本的操作技巧。很多人也认为做数据分析用Excel就可以解决了,不再需要BI软件。对于数据量较小的分析需求,Excel确实够用,但是对于几百万甚至更大的数据量来说,Excel就显得捉襟见肘了。
【引子】本文源自与一个产品经理的对话。为什么“一图胜千言”呢?如果语言是一维的,那么图像就是二维或多维的, 降维打击体现在一个“胜”字。如果将图像使用自然语言进行表达看作一种数据降维的方式, 那这种降维能力可能是需要训练的。不同的人面对同一幅图可能有不同的表达,对于数据产品而言, 有没有数据与图像之间的内在关系模式呢?
近日,由 TiDB 社区主办,专属于全球开发者与技术爱好者的顶级挑战赛事——TiDB Hackathon 2020 比赛圆满落幕。今年是 TiDB Hackathon 第四次举办,参赛队伍规模创历届之最,共有 45 支来自全球各地的队伍报名,首次实现全球联动。经过 2 天时间的极限挑战, 大赛涌现出不少令人激动的项目。为了让更多朋友了解这些参赛团队背后的故事, 我们将开启 TiDB Hackathon 2020 优秀项目分享系列,本篇文章将介绍 HundunDM 团队赛前幕后的精彩故事。
小勤:关于逆序刻度图,文章《如何实现类似Excel中的逆序坐标图?》里用堆积柱状图做了出来,但柱状图不利于观察趋势,折线图该怎么实现呢?
“大面积、炫酷动效、丰富色彩”,大屏易在观感上给人留下震撼印象,便于营造某些独特氛围、打造仪式感。
可视化BI软件经过几十年的不断发展,已成为大型企业进行商业决策不可缺少的工具。在BI软件问世之前,由于做数据分析可视化的时间较长、人力成本较高,企业一直处于忽视的状态。可视化BI软件的出现极大地提高了企业处理分析数据的效率。
数据可视化本来是一个非常复杂的过程,但随着Pandas数据帧plot()函数的出现,使得创建可视化图形变得很容易。
Qt 是一个跨平台C++图形界面开发库,利用Qt可以快速开发跨平台窗体应用程序,在Qt中我们可以通过拖拽的方式将不同组件放到指定的位置,实现图形化开发极大的方便了开发效率,本章将重点介绍TreeWidget与QCharts的常用方法及灵活运用。
在数据帧上进行操作的plot()函数只是matplotlib中plt.plot()函数的一个简单包装 ,可以帮助你在绘图过程中省去那些长长的matplotlib代码。
在日常工作中,有时候单一的图表类型无法满足多维度的数据展示,这时候就要考虑使用组合图表。
使用echarts就会显得过重,而且动画达不到我想要的效果(主要是我自己愚蠢想不到好的动画办法)。
意图:定义对象间的一种一对多的依赖关系,当一个对象的状态发生改变时,所有依赖于它的对象都得到通知并被自动更新。
关于数据可视化的定义有很多,像百度百科的定义是:数据可视化,是关于数据视觉表现形式的科学技术研究。其中,这种数据的视觉表现形式被定义为,一种以某种概要形式抽提出来的信息,包括相应信息单位的各种属性和变量。这种定义可能显得比较晦涩难懂。在大数据分析工具和软件中提到的数据可视化,就是利用运用计算机图形学、图像、人机交互等技术,将采集或模拟的数据映射为可识别的图形、图像。
接下来,正文开始: 1,如图1,数据包含两个分组列(X轴),A列表示小分组,B列表示大分组,C/D/E三列表示三个因子列,作为Y轴。同样的方式,可以在E轴后侧依次添加数据增加四,五,六等多个因子。
本篇教程以小编手机iOS13系统为例开始(不要问我为什么有点不一样,因为我这张图这是有越狱插件注入的)
随着业务的发展,越来越多的政企机构上了BI系统,通过数据分析辅助经营决策。国内外已经有不少发展相当不错的产品,作为一名资深的BI爱好者,这次我认真试用了目前市面上比较热门的2款国产BI工具,写下这篇测评。
软件版本:OriginPro 2021b (64-bit) SR2 9.8.5.212 (学习版) 本期目标:
今天是2016年12月17日,星期六,考完六级后我写下了这篇推送,虽然考的......咳咳,但是推送还是不能落下。今天就蹭个热点,教大家如何利用PPT内置图表制作一个很6的班级六级通过率报表。
一、简介 1、观察者模式定义了一种一对多的依赖关系,让多个观察者对象同时监听某一主题对象。这个主题对象在状态发生变化的时候,会通知所有观察者对象,使它们能够动态的更新自己。 如:图形界面的工具箱中,表格对象和柱状图对象使用不同的形式描述同一应用数据对象的信息。表格对象和柱状图对象相互并不知道对方的存在,但是当用户改变表格中的信息的时候,柱状图也应该立即反映这一变化,反过来也如此。这意味着表格对象和柱状图对象都依赖于数据对象,数据对象的任何改变都应该立即通知它们。所以这个例子中表格和柱状图就是两个观察者,而数
数据可视化在数据分析和展示中扮演着重要的角色。而柱状图是一种常用于展示离散数据的图表类型,可以清晰地展示数据之间的差异。在Python中,有许多数据可视化库可供选择,其中之一是Pyecharts。Pyecharts是一个基于Echarts的Python库,提供了丰富的图表类型和可定制性,使得绘制柱状图变得非常简单。本文将介绍如何使用Pyecharts绘制各种类型的柱状图,并深入探讨其功能和定制选项。
作者简介 黄玮(Fuyuncat) 资深 Oracle DBA,致力于数据库底层技术的研究,其作品获得广大同行的高度评价。 个人网站 www.HelloDBA.com 在 Oracle 12c 当中,
在 Oracle 12c 当中,优化器的一个新特性就是提供了新类型的柱状图数据,Top - N 频率柱状图和混合柱状图。优化器利用它们可以更加高效、精确地计算执行计划代价,选择最优计划。这里将探究一下 Top - N 频率柱状图在什么情况下获得、以及它如何影响优化器的选择率的计算。 12c 在线文档描述: Top - N 频率柱状图是频率柱状图的一个变种,它忽略了那些"非流行数据"(即出现频率低的数值)。例如,1000枚硬币中只有一枚面值1分的硬币,那在创建柱状图分组时,它就可以被忽略。Top - N 频率柱状图能产生一个更利于"流行数据"(高频率数据)的柱状图。
pyecharts 时间线柱状图 中的 时间线 , 就是与 x 轴平行的一个 时间轴 ;
以下是一些基本的hatch图案样式,可以在调用绘制柱状图的函数时(如plt.bar)使用:
选中Excel中的数据,然后在“插入”界面中点击“图表”栏的“查看所有图表”按钮。在“所有图表”中点击“柱状图”,然后选择一个柱状图点击“确定”就可以了。
大家好,今天分享的主题是图表统计。图表统计是使用图表和图形来可视化和呈现数据的方法。它通过将数据转化为柱状图、折线图、饼图等形式来展示各种统计指标和趋势。
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