在简单的图形和动画轨迹上，我们可以换一种实现思维，例如通过函数来实现。
各类图表功能，小程序自带API并没有提供，所以很多人就用了其他方法来实现，极乐大叔将这些实现方法和教程聚合一下，以便大家能够迅速而方便的使用。 — 相关文章 — 在微信小程序中绘制图表（part
读书笔记（十） %% 矩阵的操作 format short A = magic(3) %产生三阶幻方矩阵 sum(A) %对列求和 sum(A')' %对行求和 sum(diag(A)) %对主对角线求和 sum(diag(flipud(A))) %对副对角线求和 sum(1:9)/3 %第一项到第九项和的三分之一 for k = 0:3 rot90(A,k) %将A逆时针旋转k个90度 rot90(A',k) %
社区里有一群canvas爱好者，比jsh5css，安静的小智，jeffer等同学他们在canvas方面都有着自己的学习心得和见解。 但是极乐叔发现在小程序开发学习过程中还是有很多小伙伴折戟在canvas上，为此我们在社区首页教程内专门开了一个canvas学习栏目，但是觉得仍然不够，canvas在全网的知识还是太少，所以今天集中一下全网的资料，方便以后遇到问题的同学，能够从中找到可能的参考。 假如本文中有错误或者需要补充的部分，欢迎给同学提出或补充！你也可以在后台投稿发表自己canvas方面的心得或demo
戳蓝字“IMWeb前端社区”关注我们哦！ 译/yangzj1992 本文转载自众成翻译 原文/http://www.zcfy.cc/article/reverse-engineering-
在分析一个事件走势的时候，一般我们会获取到这个事件系列的数据。但是，在绘制出相关的曲线的之后，我们会发现曲线的上下振动比较频繁，那是因为一些短期内的杂数据引起的。比如：
如果你想抓住你的网站访问者的注意力，还有什么能比动画更好呢？使用网络上免费提供的许多应用引擎，你可以很容易地让你的网站元素褪色、跳动或嗖嗖作响。在今天的文章中，我们将看到JavaScript动画库如何帮助实现这一切。 ◆首先，介绍一下JavaScript的动画 添加只需要一个动作的简单动画（例如，切换）是一回事。对于这一点，你总是可以使用简单的CSS动画。但是，对于更复杂或高级的效果。JavaScript是一个更好的工具。不言而喻，使用JavaScript来创建动画比使用CSS更具挑战性。 然而，Java
第三步：保存到插件的文件夹中，后缀名为：.sublime-snippet 比如我存放的位置： C:\Users\malunmac\AppData\Roaming\Sublime Text 3\Packages\User\snippets snippets 是我自己新建的文件夹。
文末将附上组件封装的源码，欢迎大家随时沟通交流。关于项目的打包，我将使用自己基于gulp4搭建的9012教你如何使用gulp4开发项目脚手架。
本文是以原生JS为基础，如果使用Vue.js的话，只需把相关配置放到method函数中，或者放在computed属性中，毕竟参数配置都是固定的，换汤不换药，话不多说，先上效果图:
绘制的底层是强大的,我们所用的各端语言只是在现代UI追求的步伐中和用户喜好的交互中求同存异，抽取封装出自成个性风格的UI控件,当然面对万亿级别的客户各个平台的UI库出也不可能满足所有的客户需求,当然一门语言的可制定性也意味着其强大,几乎每个平台都提供了接口让开发者创造其UI的可能性,更可能的能满足客户需求。ECharts作为前端强大的图表K线等绘制工具可以说应有竟有,无比风骚。但用户和产品的需求永远是一个库满足不了的。当然作为技术人员自定义绘制也应该是需要掌握的技术。我们前端移动端作为产品的排面就应该让其独具特色,别具一格。所以自定义从我们的技术岗位、技术本身、亿万用户不同需求...出发，"自定义很必要"。
叮叮当，叮叮当，吊儿个郎当，一年一度的圣诞节到咯，我不由的回想起了前两年票圈被圣诞帽支配的恐惧。打开票圈全是各种@官方求帽子的：
前面几篇推文我们分辨介绍了使用Python和R绘制了二维核密度空间插值方法，并使用了Python可视化库plotnine、Basemap以及R的ggplot2完成了相关可视化教程的绘制推文，详细内容如下：
当前，数据可视化已经成为数据科学领域非常重要的一部分。不同网络系统中产生的数据，都需要经过适当的可视化处理，以便更好的呈现给用户读取和分析。 对任何一个组织来说，如果能够充分的获取数据、可视化数据和分析数据，那么就能很大程度上帮助了解数据产生的深层次原因，以便据此做出正确的决定。 对于前端开发人员来说，如果能够掌握交互式网页中的数据可视化技术，则是一项很棒的技能。当然，通过一些 JavaScript 的图表库也会使前端的数据可视化变得更加容易。使用这些库，开发者可以在无需考虑不同的语法所带来的编程难题的情况
英文： Anton Shaleynikov 译文：葡萄城控件 www.cnblogs.com/powertoolsteam/p/top-9-javascript-charting-libraries.html 当前，数据可视化已经成为数据科学领域非常重要的一部分。不同网络系统中产生的数据，都需要经过适当的可视化处理，以便更好的呈现给用户读取和分析。 对任何一个组织来说，如果能够充分的获取数据、可视化数据和分析数据，那么就能很大程度上帮助了解数据产生的深层次原因，以便据此做出正确的决定。 对于前端开发人员
整个2月都沉浸毕设的纠结之中在过年的快乐之中，也没有什么新的想法，于是又开始炒冷饭，等这段时间有眉目了分享一波毕设hhh
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）。
这篇文章是使用游戏引擎探索地图可视化的开篇。传统的地图渲染通常是在iOS/Android/Web平台进行的，为了探究更酷炫的地图展示，会记录基于UE4/Unity进行地图渲染的探索过程。
摘要总结：本文主要介绍了如何使用HTML5的Canvas元素为网页添加图形绘制功能，并提供了各种示例。通过这些示例，读者可以快速掌握如何使用Canvas元素进行图形绘制，并可以通过修改代码来创建不同的效果。
使用Python绘制一幅专业的K线图，是量化投资和金融数据分析的必备功课。下面我将从K线图简介、数据获取、K线图绘制及成交量绘制等方面，结合源代码，一步步实现专业K线图的绘制。
动画。从人群中脱颖而出、吸引访客注意力的绝佳方式。通过富有创意的物体运动和流畅的页面转换，不仅能为我们的网站增添独特的美感，还能提高用户参与度，创造令人难忘的第一印象。
大数据文摘作品 编译：大山、笪洁琼、Yawei Xia 对于K线图，相信做交易的朋友都不陌生。本文作者用简单明了的语言解释了三日K线的交易原则，也分享了如何用python绘制K线图的方法和代码。 关于日本K线交易 据说日本人在十七世纪就已经运用技术分析的方法进行大米交易，一位名叫本间宗久的坂田大米贸易商发明了“蜡烛图”这一技术来分析每日市场上大米现货价格。现代K线图之父史蒂夫尼森认为，通过“蜡烛图”进行正式交易是自19世纪50年代开始的。 在本文，我们要重点解决以下两个问题： 1、使用Python绘制K线图
上回已经完成了棋盘、线框、棋子的绘制，以及如何计算绘制的位置信息。本次内容将分享这个游戏的实质，数据结构，以及各个对象功能，以及一些对象依赖关系处理的思想。
上期的推文Python-matplotlib 学术型散点图绘制 推出后，很多小伙伴比较喜欢
关键渲染路径概念 浏览器是如何将HTML、JS、CSS、image等资源渲染成可视化的页面的呢？本文简单介绍一下渲染过程中涉及到的关键步骤。 该过程分为四步：模型对象的构建、渲染树构建、布局、绘制。
上一篇的推文我们使用geopandas+plotnine 完美绘制高斯核密度插值的空间可视化结果，并提供了一个简单高效的裁剪方法，具体内容点击链接：Python-plotnine 核密度空间插值可视化绘制Python-plotnine 核密度空间插值可视化绘制。
https://juejin.cn/post/6942262577460314143
虽然笔者是个糙汉子，但是对这种可爱的东西都没啥抵抗力，这个库的使用本身很简单，没什么好说的，但是它只有绘制能力，没有交互能力，所以使用场景有限，先来用它画个示例图形：
上篇中记录了绘制线的基本流程，而下篇主要是对绘制线中遇到的性能和效果问题进行阐述。在绘制完一条线并且希望给其加上描边样式时，会遇到不可避免的闪烁问题。而在绘制大量的交错道路时，需要同时考虑绘制性能和闪烁问题如何解决。本文总结了高效绘制描边线的方法，并对调研过的解决Z-Fighting闪烁的方案进行阐述。
github地址： https://github.com/malun666/AndyJS2
省市区域图也可以叫省市轮廓图，就是将每个省份、市区的边界区域变成轮廓展示，只是个大概的轮廓，和真是的地图基本一致，毕竟都是一个个点堆起来的，可能会有很小很小的误差，之前做大屏系统中间那个中国地图的时候，客户千方百计交代清楚，千万要注意有九段线，不然在展会上被别人看到如果连九段线都没有的话会被人骂死，可能在部分早期的数据由于不是很完善所以未必有，后期的最新的地图数据都是有的，包括轮廓图数据。
在我写的这本书，《基于股票大数据分析的Python入门实战（视频教学版）》里，用能吸引人的股票案例，带领大家入门Python的语法，数据分析和机器学习。
在项目开发中，我们可以通过创造有趣的动画来为我们的项目增加视觉感与用户体验，同时，也为我们的网站增添了独特的美感，而且还提高了用户参与度并创造了令人难忘的第一印象。
在canvas中可以通过ctx.lineTo(x, y)和ctx.stroke()实现线的绘制。绘制线的代码如下：
本文中记录一次利用pyecharts绘制K线图。最近从朋友那边获取到一组关于stock的数据，于是抽空画了一下K线图，熟悉pyecharts中K线图的画法
上一篇《用Python绘制专业的K线图》，讲解了数据获取、K线图绘制及成交量绘制等内容。本篇将在上一篇的基础上，继续讲解移动均线的绘制。
上次咱们介绍过《想知道所在的城市有多少条道路？我用python发现北京一共有1.5万条道路！》，其中关于北京行政区域轮廓及网格的绘制有朋友感兴趣，今天我们就来简单介绍一下。
小程序分享到朋友圈只能使用小程序码海报来实现，生成小程序码的方式有两种，一种是使用后端方式，一种是使用小程序自带的canvas生成；后端的方式开发难度大，由于生成图片耗用内存比较大对服务端也是不小的压力；所以使用小程序的canvas是一个不错的选择，但由于canvas水比较深，坑比较多，还有不同海报需要重现写渲染流程，导致代码冗余难以维护，加上不同设备版本的情况不一样，因此小程序海报生成组件的需求十分迫切。
前面两篇推文我们分别介绍了使用Python和R进行IDW(反距离加权法) 插值的计算及结果的可视化过程，详细内容可见如下：
但如果使用 matplotlib 从 0 开始绘制，一步一步添加日线、均线、MACD、成交量等指标时，则会显得十分麻烦，且代码很难复用。
删除线 删除线（开启识别HTML标签时） 斜体字 斜体字 粗体 粗体 粗斜体 粗斜体
在本文里，将给出若干精彩范例，包括用爬虫获取股市数据，用matplotlib可视化控件绘制K线和均线，以及用sklean库里的方法，通过机器学习预测股价的走势。
我最近出了一本书，《基于股票大数据分析的Python入门实战 视频教学版》，京东链接：https://item.jd.com/69241653952.html，在其中给出了MACD，KDJ等指标图的绘制方法。此外，还可以用价格通道来分析。根据指定股票通道指标的算法，能用过去一定时间段的交易数据绘制出上下两条通道线，即价格通道里的上下轨道。一般来说，当股价向上突破上轨时，即预测后市将涨，反之当股价向下突破下轨时，即预测后市将跌。
之前给大家介绍过如何使用matlab绘制静态图像，但是实际应用过程中往往可能需要动态的展示计算结果，因此推出本期内容来介绍如何使用matlab制作演示动画并存储演示结果。
之前在一篇文章中提到Matplotlib可视化，甚至可以用来画股票K线图，许多同学也在问代码，这次来发个文回应下。
我去年出了一本Python书，基于股票大数据分析的Python入门实战，在这本书里，我是用股票范例讲述Pythorn的爬虫，数据分析和机器学习知识点，如下是京东的连接。
上一次介绍了Python绘制svg的优秀可视化库Pygal，今天我们介绍一下一个优秀的R地图可视化绘制包-linemap包，顾名思义，该包是是为了绘制由线组成的地图，其官网如下：https://github.com/rCarto/linemap。该包主要拥有两个绘图函数：linemap()和 getgrid(),其中：linemap()使用网格数据的数据框显示由线组成的地图。getgrid()将一组多边形（sf对象）转换为绘制linemap()的合适数据框(data.frame)。
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