导读：前几篇文章分别对应用Tableau制作折线图、条形图、可视化地图进行了介绍，本文介绍另一大可视化图表利器——饼图。尤其是最后给出了玫瑰图制作方法。
历经半个世纪的发展，杂交水稻育种取得了巨大的成就，培育出了大量的高产、优质、适应环境变化的品系。本数据库是一个综合性的杂交水稻数据库（http://ricehybridresource.cemps.ac.cn/#/），涵盖了从1976年至2017年间发布的486个商业杂交水稻品种信息、基因组变异、表型与全基因组关联数据信息，共计3,325 个样品，5 百万+变异位点和 17 套表型数据，为现代杂交水稻育种提供了宝贵的资源。
当您第一次连接到Kibana 4时，您将进入发现页面。 默认情况下，此页面将显示您的所有ELK的最近接收的日志。 在这里，你可以根据搜索查询通过筛选，找到特定的日志消息，则缩小搜索结果与时间过滤器一个特定的时间范围。
简介 饼图英文学名为Sector Graph, 有名Pie Graph。常用于统计学模块。2D饼图为圆形，手画时，常用圆规作图。 仅排列在工作表的一列或一行中的数据可以绘制到饼图中。饼图显示一个数据系
上次博文我们说到将mysql数据通过grafana框架展示出了折线图和柱状图，这次我们想要生成饼图。
▽ 其实这种复合饼图在数据表达与展示上与传统饼图相差无几，只是形式比较新颖，能够对局部数据突出展示，所以视觉传达效率比较高。 以下是小魔方通过参考多个渠道的信息，总结的复合饼图制作一般方法步骤： ▽
数据可视化，即通过图表形式展现数据，帮助我们快速、准确理解信息。好的可视化会“讲故事”，能向我们揭示数据背后的规律。
转载请注明出处 : http://blog.csdn.net/shulianghan/article/details/38420197
图表设计是数据可视化的一个分支领域，是对数据进行二次加工，用统计图表的方式进行呈现。数据是事实或观察的结果，是对客观事物的逻辑归纳，通常一个具体的数字比一个模糊的说法更加具有可信度和说服力。但单纯的数字本身并不能提供足够的影响力，假设一个淘宝女装卖家3月份的成交金额是50万，这个数据本身并不能说明什么问题，但是当你加上4月份60万，5月份的成交金额70万等多个月的数据，通过折线图的方式呈现，可以判断出成交金额是上升趋势，再结合去年同时段的销售曲线进行对比和其他维度信息的补充（图1-1），可能推断出是因为换季所带来得销量增长，店铺可以考虑加大夏季款的上新。所以我们说图表是解读数字的一种强有力的手段。
Matplotlib是Python的绘图库，其中的pyplot包封装了很多画图的函数。
本文中介绍的是如何在jupyter notebook中通过python-highcharts绘制常见的饼图：
Echarts 是一款强大的 JavaScript 数据可视化库，广泛用于创建各种交互式图表。其中，饼状图是展示数据占比关系的常用图表类型之一。在使用 Echarts 创建饼状图时，我们可以通过设置 Grid 来优化图表的显示效果。本文将深入探讨 Echarts 饼状图中 Grid 的设置，通过适当的代码示例和详细解释，帮助读者更好地理解和使用。
这样的饼图并没有任何实用价值，为了有效的展示信息，至少我们还需要显示数据的标签和百分比的数值。此时就需要调整参数，pie方法常用的参数有以下几个
数据可视化本身就是一种通用语言。我们这里通用语言的意思是：它能够向各行各业的人表示信息。它打破了语言和技术理解的障碍。数据是一些数字和文字的组合，但是可视化可以展示数据包含的信息。
上一篇文章MAT入门到精通（一）介绍了MAT的使用场景和基本概念，这篇文章开始介绍MAT的基本功能，后面还有两篇，一篇是MAT的高级功能，另一篇是MAT实战案例分析。
-多年互联网运维工作经验，曾负责过大规模集群架构自动化运维管理工作。 -擅长Web集群架构与自动化运维，曾负责国内某大型金融公司运维工作。 -devops项目经理兼DBA。 -开发过一套自动化运维平台（功能如下）： 1)整合了各个公有云API，自主创建云主机。 2)ELK自动化收集日志功能。 3)Saltstack自动化运维统一配置管理工具。 4)Git、Jenkins自动化代码上线及自动化测试平台。 5)堡垒机，连接Linux、Windows平台及日志审计。 6)SQL执行及审批流程。 7)慢查询日志分析web界面。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 在制作图表时，你是否会纠结于选择那种图表来展示自己的数据更合适呢？本文就来对易混图表进行一下解析，帮助大家精准制表！ 柱形图、条形图有什么不同 柱形图和条形图都是用来体现数据对比的图表。在没有深入分析这两种图表时，人们容易混淆两者的应用场景，认为这两种图表的区别只不过是柱形的方向不同，即一个横向、一个竖向，其实不然。 对这两种图表进行选择时，要从数据特征、展示工具等方面来进行分析，思路如图1所示。 图1 柱形图和条形图的选择分析思路 1．考虑数据名
来源：DeepHub IMBA本文约3800字，建议阅读10+分钟本文是一篇关于数据可视化的完整文章，尤其是展示了地理位置可视化的一些方法。 数据可视化本身就是一种通用语言。我们这里通用语言的意思是：它能够向各行各业的人表示信息。它打破了语言和技术理解的障碍。数据是一些数字和文字的组合，但是可视化可以展示数据包含的信息。 “数据可视化有助于弥合数字和文字之间的差距”——Brie E. Anderson。 有许多无代码/少代码的数据可视化工具，如tableau、Power BI、Microsoft Excel
继前面使用matplotlib绘制折线图、散点图、柱状图和直方图，本篇文章继续介绍使用matplotlib绘制饼图。
亚马逊是全球最大的电子商务平台之一，它提供了各种类别的商品，其中包括图书。亚马逊每天都会更新它的畅销书排行榜，显示不同类别的图书的销量和评价。如果我们想要分析亚马逊畅销书的数据，我们可以使用爬虫技术来获取网页上的信息，并使用数据可视化工具来绘制图表，展示图书的特征和趋势。本文将介绍如何使用Python和Scrapy框架来编写爬虫程序，以及如何使用亿牛云爬虫代理服务来提高爬虫效果。本文还将介绍如何使用Matplotlib库来绘制亚马逊畅销书的数据可视化图表。
数据经过NumPy和Pandas的计算，最终得到了我们想要的数据结论，但是这些数据结论并不直观，所以想要把数据分析的结论做到可视化，让任何其他人看起来毫无压力，那么Matplotlib将派上用场。
最近，数据分析师圈子大家在讨论GPT-4对他们的工作有什么影响：是替代还是辅助？个人认为GPT-4可以帮助我提高工作效率和质量。
本文中介绍的是如何利用python-highcharts绘制各种饼图来满足不同的需求，主要包含：
正如Thread Dump文件记录了当时JVM中线程运行的情况一样，Heap Dump记录了JVM中堆内存运行的情况。 可以通过以下几种方式生成Heap Dump文件：
在上一篇博客中提到了【数据可视化】数据可视化入门前的了解，这次来看看Echarts最常用图表有哪些，和作用是什么?
收集数据后，需要对其进行解释和分析，以深入了解数据所蕴含的深意。而这个含义可以是关于模式、趋势或变量之间的关系。
前不久，阳哥在「Python数据之道」分享了读者投稿的文章，较为综合的介绍了可视化库 Highcharts ，这个一个 JavaScript 下的可视化工具，同时也有 Python 版本。前文链接如下：
饼图把一个圆分成多个部分，这些部分的弧长（以及面积）代表一个整体的比例。月亮图也是如此，它把一个圆分成多个部分，这些部分的面积代表整个圆的比例，但在月亮图中，这些部分被画成圆的月牙形，就像月相。
人群画像分析是对已经创建完成的人群进行画像分析，目的是从不同角度更深入地认识人群用户并挖掘其人群特点。
前不久，分享了读者投稿的文章，较为综合的介绍了可视化库 Highcharts ，这个一个 JavaScript 下的可视化工具，同时也有 Python 版本。
绘图是数据分析工作中的重要一环，是进行探索过程的一部分。Matplotlib是当前用于数据可视化的最流行的Python工具包之一，它是一个跨平台库，用于根据数组中的数据制作2D图，主要用于绘制一些统计图形，例如散点图、条形图、折线图、饼图、直方图、箱型图等。
在Android中，图表的实现是比较麻烦的，基本只能通过自定义View来实现。目前Github上有一些集成度高功能性强的三方库，比如MPAndroidChart等。但三方库虽然强大，定制性总是有限的，在项目中为了达成一些特别需求，就要靠我们自己去画啦。虽然费点时间，不过计算各种绘制点的位置的过程还是很有趣的。我个人对于自定义View这部分只是小有了解，所以大家如果对本文中的代码有什么改进意见，欢迎在评论区或者我的github项目上提issues出来啦~
7 Kibana可视化和仪表盘 ---- 可视化页面 在Kibana中，所有的可视化组件都是建立在Elasticsearch聚合功能的基础上的。Kibana还支持多级聚合来进行各种有用的数据分析 创建可视化 创建可视化分三步 选择可视化类型 选择数据源（使用新建的搜索或已保存的搜索） 配置编辑页面上的可视化聚合属性（度量和桶） 可视化的类型 区域图 数据图 折线图 Markdown小部件 度量 饼图 切片地图 垂直柱状图 度量和桶聚合 度量和桶的概要来自Elasticsearch的聚合功能，这两个概念在Ki
数据可视化-通过图表形式展现数据，帮助用户快速、准确理解信息。准确、快速是可视化的关键，好的可视化会“讲故事”，能向我们揭示数据背后的规律。对于可视化，有一个常见误区：分析师追求过于复杂的图表，反而使得业务人员难以理解。其实越简单的图表，越容易被理解，而快速易懂地理解数据，正是可视化最重要的目标。
饼图前面我们刚刚讲过，不少同学拿到代码以后跃跃欲试，都能顺利绘制出来。不过，有些爱动脑的同学会问，饼图二维的我能够做出来，那三维的该怎么画？ 经常在一些高级图形中看到三维饼图，自己也想做一下，这样可视化的档次感觉瞬间就高级了。
下面这四组数据是由统计学家Francis Anscombe在1973年精心构建的。大家直观地看这四组数据，能否看出什么规律呢？
OpenResty® 开源 Web 平台以高性能 和低内存占用著称。我们有一些用户甚至在嵌入式系统中运行复杂的 OpenResty 应用，比如机器人。也有一些用户在把他们的应用从其他技术栈（比如 Java，NodeJS 和 PHP）迁移到 OpenResty 之后，观察到内存使用量上的显著下降。
在数据科学中，有多种工具可以进行可视化。在本文中，我（毛利）展示了使用Python来实现的各种可视化图表。
译者丨Matrix链接丨https://modus.medium.com/https-medium-com-lucy-todd-how-to-master-data-visualization-7b82217a665a 如果你已有一组或两组可靠的统计，并准备分享给你的听众。写出来？画张图？用表格？为了确保你的听众理解信息，统计的呈现必须要可信和精确。 然而可视化类型的选择，既不是纯粹美学也不是完全个人化。一个不合适的方案，受众可能会觉得乏味或者费解，甚至兼而有之。更有甚之， 不精确的数据可视化会造成你和你
如果你已有一组或两组可靠的统计，并准备分享给你的听众。写出来？画张图？用表格？为了确保你的听众理解信息，统计的呈现必须要可信和精确。
smem 是Linux系统上的一款可以生成多种内存耗用报告的命令行工具。与现有工具不一样的是 smem 可以报告 PSS【Proportional Set Size（按比例占用大小）】，这是一种更有意义的指标。可以衡量虚拟内存系统的库和应用程序所占用的内存数量。
下面制作一幅基础的饼图，将Echarts中series的type参数值设置为pie，如图4-14所示。
如果你用Python做开发，那么首选Pycharm；但是如果你想用Python做数据分析、数据挖掘，以及火热的机器学习和人工智能项目，Jupyter Notebook注定是首选，因为Jupyter Notebook一直都是做数据科学的最佳利器。
数据可视化是数据展示的常见方式，所谓一图抵千言，好的图表能高效传递信息，让观众一目了然，差的图表往往会不知所云。
pie 函数文档 : https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/pie.html
kibana是elasticsearch(以下简称ES)的可视化平台，笔者平时使用kibana的dev tools比较多，在这里可以更便捷的使用ES的各种命令，DSL查询语句等。
今天给大家讲解图表中饼图的两个变体——双饼图、饼柱图 饼图的两个变体 ▽ 一 双饼图 通常如果一个数据系列要做对比 数据量较少并且数据之间差异不大的话还好 但是有适合数据量不但很多 大小差异还特别大的
这篇博客将介绍python中可视化比较棒的3D绘图包，pyecharts、matplotlib、openpyxl。基本的条形图、散点图、饼图、地图都有比较成熟的支持。
Pandas 是一种非常流行的数据分析工具，同时它还为数据可视化提供了很好的选择。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
实时音视频
