数据可视化技术的基本思想是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。 图表库 C3 – 以 d3 为基础构建的可重用图表库 Chart.js – 带有 canvas 标签的图表 Chartist.js – 具有强大浏览器兼容能力的响应式图表 Dimple – 适用于业务分析的面向对象的 API Dygraphs – 适用于大型数据集的交互式线性图表库 Echarts – 针对
数据可视化的工具和程序库已经极大丰盛,当你习惯其中一种或数种时,你会干得很出色,但是如果你因此而沾沾自喜,就会错失从青铜到王者的新工具和程序库。如果你仍然坚持使用Matplotlib(这太神奇了),Seaborn(这也很神奇),Pandas(基本,简单的可视化)和Bokeh,那么你真的需要停下来了解一下新事物了。例如,python中有许多令人惊叹的可视化库,而且通用化程度已经很高,例如下面这五个:
如果您了解并使用上面提到的库,那么您就处于进化的正确轨道上。它们可以帮助生成一些令人拍案的可视化效果,语法也不难。一般来说,我更喜欢Plotly+Cufflinks和 D3.js. 以下详细道来:
pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库。Echarts 是百度开源的一个数据可视化 JS 库。用 Echarts 生成的图可视化效果非常棒,pyecharts 是为了与 Python 进行对接,方便在 Python 中直接使用数据生成图。使用pyecharts可以生成独立的网页,也可以在flask、django中集成使用。
使用Echarts图表结合webgl可视化平台进行数据对接,3D物联网开发选哪个?前端人员能不能跑来搞3D可视化开发?用什么可以简单快速建模?开发中遇到问题不知道如何解决?别急,使用ThingJS物联网可视化平台就能解决这些问题!
本文主要介绍使用ArcGIS JS API 4.14和eCharts 4.7.0来实现在地图上绘制网络路径图的实现步骤,包括二维和三维。
在数字经济时代,人们需要对大量的数字进行分析,帮助用户更直观的察觉差异,做出判断,减少时间成本。当然,你可能想象不到这种数据可视化的技术可以追溯到2500年前世界上的第一张地图,但是,如今利用各种形态
ECharts 是一个基于 JavaScript 的开源可视化图表库,涵盖各行业图表,多达20多种图表和十几种组件,支持各种图表和组件的任意组合,满足各种需求,也是前端项目中大屏应用最多的。
下面是来自官网(https://echarts.apache.org/zh/index.html)的介绍:ECharts,一个使用 JavaScript 实现的开源可视化库,提供直观,交互丰富,可高度个性化定制的数据可视化图表。
有没有想过把身边的物件儿转成 3D 动画,在网页上实现一把?本期特推的项目 Three.js 就是帮你创建 3D 页面的知名开源项目,好玩的 3D 世界在向你招手。除了打开浏览器 3D 世界的钥匙外,还有担心你吃不好的 HowToCook 手把手带你摆脱吃泡面过上煮饭、烹饪居家生活。
什么是数据可视化?数据可视化主要旨在借助于图形化手段,清晰有效地传达与沟通信息。为了有效地传达思想概念,美学形式与功能需要齐头并进,通过直观地传达关键的方面与特征,从而实现对于相当稀疏而又复杂的数据集
现代社会早已进入读图时代,图像在一定上程度上取代了文字,占据了主导地位。对于数据分析来说,一张清晰的可视化图表确实比纷繁复杂的数字更清晰美观。随着科技的发展以及可视化需求的急剧增大,涌现了大批的数据可视化工具,通过对比分析市面上众多的数据可视化工具之后,我们挑选了几款给大家进行参考。
原文链接:https://towardsdatascience.com/the-next-level-of-data-visualization-in-python-dd6e99039d5e
又是一月结束,打工人准时准点的汇报工作如期和大家见面啦。提到汇报,必不可少的一部分就是数据的汇总、分析。
在 JS 程序中,为了实现漂亮的图形、图表和数据可视化,我们选择使用开源库。生活在数据爆炸的时代,我们开发的每一个应用程序几乎都使用或者借助数据来提升用户体验。为了帮助你轻松地为你最喜欢的应用程序添加漂亮的数据可视化,这里列出了 2019 年最好的 JavaScript 数据可视化库(排名不分先后)。
最近有多位读者反应,3D 饼图在 VUE 环境里跑不通。可我其实是一个先学 ECharts 后学 Javascript 的前端外行,再加上读者往往也没有告诉我具体的报错信息是什么,所以一时也没能帮读者找出问题原因。
处在这个大数据时代势必让我们不得不追求高效,高效工作便捷生活。可在工作中想要高效完成某件事情似乎有点儿难度,比如高效开发三维可视化应用!尤其是新手更是大呼“我太难了”。新手不会建模又该如何完成三维
在很多项目中都会有在前端展现数据图表的需求,而在开发过程中,开发者往往会使用一些JavaScript库,从而更有效地达到想要的目标。最近,TechSlide上的一篇文章总结了50种用于展现图表的JavaScript库,并对每种库做了简要的说明。这对于想要选择合适JavaScript库的开发者很有参考意义。
作为一个对UI和动画敏感的切图仔,在日常开发之余,也会关注一些贼好看的图表库和插件。
数据可视化一直是一个很有趣的领域。许多普通人直观上难以感受的数据,如漏洞分布、实时流量分析等,通过数据可视化的手法,可以清晰地看出数据的结构特点和每一个部分之间的内在联系。 著名数据可视化库 D3.js 的部分应用 D3.js 可视化群关系,来自利用 d3.js 对大数据资料进行可视化分析 数据可视化除了常用的图表之类,与地理位置信息系统(GIS)的结合也是其中一个有趣的应用。 首先是数据的准备,要做全球的分布图,得有全网扫描的实力才行哦。HeartBleed 风波的当天晚上,ZoomEye 就给全球
今天推荐一个项目「mermaid」,一个基于 Javascript 的图表绘制工具,通过解析类 Markdown 的文本语法来实现图表的创建和动态修改。
本文主要介绍使用ArcGIS JS API 4.14和eCharts 4.7.0来实现在地图上绘制二维图表中的迁徙图的实现步骤,包括二维和三维。
通用电气(GE)、IBM、英特尔等公司主推的“工业互联网”正在经历“产品-数据分析平台-应用-生态”的演进。这主要得益于 Predix 数据分析平台对工业互联网应用的整合能力。Predix 就像工业数据领域的 iOS 或者安卓系统一样,能够让工程师自己建立模型和应用,打通前方数以万计的传感器和后方每天增加超过 5000 万条的数据库。
摘要总结:本文介绍了HT开源的基于Vue3.2、Vite和TypeScript实现的组件库,具有先进的组件设计和强大的代码生成能力。同时,通过示例代码展示了如何在实际项目中使用这些组件,为开发者提供了便利。
仓储管理系统(WMS)是一个实时的计算机软件系统,它能够按照运作的业务规则和运算法则,对信息、资源、行为、存货和分销运作进行更完美地管理,使其最大化满足有效产出和精确性的要求。从财务软件、进销存软件CIMS,从MRP、MRPII到ERP,代表了中国企业从粗放型管理走向集约管理的要求,竞争的激烈和对成本的要求使得管理对象表现为:整和上游、企业本身、下游一体化供应链的信息和资源。而仓库,尤其是制造业中的仓库,作为链上的节点,不同链节上的库存观不同,在物流供应链的管理中,不再把库存作为维持生产和销售的措施,而将其
最近用python爬取了某东上的x款bra的用户评论,然后进行了size、color分析,直接上图:
今天我参考github,总结出一个极简但却包括了几乎所有Python的绘图包。 一共22个Python绘图包: Python 绘图包 altair - 基于Vega Lite的声明性统计可视化 bokeh - 用于Python的交互式Web绘图 Chartify - Bokeh包装,使数据科学家更容易创建图表 diagram - 使用UTF-8字符的文本模式图 ggplot - 基于R的绘图系统ggplot2 glumpy - OpenGL科学可视化库 holoviews - 来自注释数据的复杂和声明性
本文主要介绍使用ArcGIS JS API 4.14和eCharts 4.7.0来实现在地图上绘制散点图的实现步骤,包括二维和三维。
Echarts是一个基于JavaScript的开源可视化图表库,由百度开发和维护。它提供了多种类型的图表,包括折线图、柱状图、散点图、饼图、地图等,可以用于展示各种类型的数据。Echarts具有良好的交互性和可扩展性,可以通过自定义主题和图表样式来满足不同的需求。同时,Echarts还支持移动端和桌面端的多种平台,可以在不同的设备上进行数据可视化展示。
本文介绍了一款名为pyecharts的Python库,它可以为Python程序提供各种图表类型的绘制功能,包括折线图、散点图、柱状图、饼图等。该库基于echarts库,具有高度可定制性和丰富的图表类型,同时还支持动态图表和实时更新。pyecharts可以用于数据分析、机器学习、金融量化等领域,是Python社区里非常流行的一款绘图库。
超过 10k stars 和 1k fork,NativeBase 是一个广受欢迎的 UI 组件库,它为 React native 提供了几十个跨平台组件。当使用 NativeBase 时,你可以使用任何现成的本地第三方库,并且项目本身围绕着它提供了丰富的生态系统,从有用的starter-kit到可定制的主题模板。这是一个不错的入门工具包。
点击上方蓝色字体,关注程序员zhenguo 你好,我是 zhenguo今天这篇文章不是项目,我的第十个项目还在整理中。今天我参考github,总结出一个极简但却包括了几乎所有Python的绘图包。一共22个Python绘图包: Python 绘图包 altair - 基于Vega Lite的声明性统计可视化 bokeh - 用于Python的交互式Web绘图 Chartify - Bokeh包装,使数据科学家更容易创建图表 diagram - 使用UTF-8字符的文本模式图 ggplot - 基于R的绘图
matplotlib算是python比较底层的可视化库,可定制性强、图表资源丰富、简单易用、并且达到出版质量级别。
Chart.js是一个很酷的开源JavaScript库,可帮助您呈现精美的HTML5图表。它可以自动适应屏幕大小,并且可以统计8种不同的图表类型。在本教程中,我们将探讨如何使Django与Chart.js对话以及如何基于从我们的模型中提取的数据来呈现一些简单的图表。
最近我看一篇介绍如何用Excel来制作径向树图[1]的文章,在其中学到了一个很有趣的Excel 加载项。
现如今的3D可视化项目,如果不加上图表处理数据,就好像老虎没了牙齿,没有一点威慑力,3D可视化项目,如果没有图表来处理数据,就缺少了灵魂一般,仅仅是展示场景、环绕飞行、点一下某个场景就能弹出相关信息,或者是出现十分炫酷的飞行方式,就能满足了么?如果可视化连数据都无法处理好,那么可视化的项目也仅仅只是一个面子工程,何不直接制作一个视频,展示的时候直接给别人看呢?但是可视化项目和视频的区别就是,可视化能够实时交互数据,能够通过互联网进行万物互联,通过一系列设备获取到被监控的对象的某些数据,实时的传递到我们互联网中,由我们的可视化项目获取到这些数据并且实时的展示出来,还可以通过可视化项目进行相对应的操作:当某处温度过高,将可视化项目中对应位置颜色改变,同时启动报警设施,或是选择自动处理,或是选择由监控人员进行解决;同时,数据可视化能够更为直观的展示和处理,使得处理数据也变的不再复杂。
这套工具集中的大部分你可能见过,也可能没见过,如果有哪个/些让你眼前一亮,那么我的分享就很值了。 这个列表包含许多种类的资源,所以这里我将它们分组整理。 Javascript 库 📷 Particles.js — 一个用来在 web 中创建炫酷的浮动粒子的库 Three.js — 一个用来在 web 中创建 3d 物体和 3d 空间的库 Fullpage.js— 快速实现全屏滚动特性 Typed.js — 打字机效果 Waypoints.js — 滚动到某个元素位置时触发一个功能 Highlight.js
直播回看地址 https://appqtulvsie4217.pc.xiaoe-tech.com/detail/l_5e5dd4cfd2ef3_4Ramdutd/4?fromH5=true#/ 数据可
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。
Charts是一个纯Javascript的图表库,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,底层依赖轻量级的Canvas类库ZRender,提供直观、生动、可交互、可高度个性化定制的数据可视化图表。ECharts提供了常规的折线图、柱状图、散点图、饼图、K线图,用于统计的盒形图,用于地理数据可视化的地图、热力图、线图,用于关系数据可视化的关系图、treemap,多维数据可视化的平行坐标,还有用于BI的漏斗图、仪表盘,并且支持图与图之间的混搭。
pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库。Echarts 是百度开源的一个数据可视化 JS 库。用 Echarts 生成的图可视化效果非常棒,pyecharts 是为了与 Python 进行对接,方便在 Python 中直接使用数据生成图。
Three.js 是一个功能强大的 JavaScript 库,用于在 Web 浏览器中创建和显示动画 3D 图形。它的丰富 API 和模块化设计使得开发者可以轻松构建复杂的 3D 场景和动画效果。本文将详细介绍 Three.js 中的一些重要组件和模块,包括场景、相机、几何体、材质、光源、渲染器和控制器等。
在日常工作中,为了更直观的发现数据中隐藏的规律,察觉到变量之间的互动关系,人们常常借助可视化帮助我们更好的给他人解释现象,做到一图胜千文的说明效果。
我们都知道python上的一款可视化工具matplotlib,而前些阵子做一个Spark项目的时候用到了百度开源的一个可视化JS工具-Echarts,可视化类型非常多,但是得通过导入js库在Java Web项目上运行。
可视化信息以易于阅读的视觉化内容正在被越来越多的人所青睐。可视化形式呈现信息的需求也随之增加,因此近年来涌现出了许多数据可视化工具。对于不熟悉数据可视化领域的人来说,最好的方法是尝试一些现成的解决方案来快速制作标准化的图表。对于拥有更多技术专长、经验丰富的用户,最好的办法是使用更灵活的库。 下面与大家分享九大数据可视化库,希望你可以找到最适合的一款。
图表库正变得越来越流行。小型开发团队只需导入HTML5 图表库和 JS 库即可构建具有数据可视化的全功能金融应用程序。
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