SERIES公式控制着绘制Excel图表的数据,并且只在图表中有效,它不是真正的公式但可以像Excel公式一样在公式栏对其进行编辑。
ChartDirector介绍 ChartDirector是一款小巧精细的商业图表库。其适用的语言范围非常广泛,包括.Net, Java, Asp, VB, PHP, Python, Ruby, C++等。ChartDirector既可以为WEB应用提供图表支持,还能为桌面应用提供良好的图表体验。除此之外,ChartDirector还能与MFC, Qt等界面框架无缝结合。这一点,在官方提供的帮助文档中即可窥知一二。在本系列文章中,也将以Qt应用程序框架作为基础,编写各种图表的应用实例。 正如上面
今天来讲一下如何用一行代码在DataFrame数据集当中生成炫酷的动态交互式的图表,我们先来介绍一下这次需要用到的模块cufflinks
乍一看,似乎可以使用圆环图来实现,然而仔细看一下上述图的两端,圆环图达不到这样的效果。
导语:本文学习整理自chandoo.org,非常巧妙且具有想像力的Excel制图技巧。
R 语言强大的可视化功能在科学研究中非常受欢迎,丰富的类库使得 R 语言可以绘制各种各样的图表。当然这些与本章内容毫无关系😅,因为笔者对绘制图表了解有限,仅限于能用的程度。接下来的内容无需额外安装任何包,仅使用 R 语言自带的绘图工具完成柱状图与折线图的绘制。如果对绘制的图表定制性要求较高,请搜索 ggplot2 包的相关教程。 柱状图 折线图 保存绘制的图表 柱状图 R 语言中使用 barplot() 函数来创建柱状图,下面绘制一个最简单的柱状图: > data1 <- c(0.7795875, 0.86
今天我给大家介绍下如何使用Python-Matplotlib库一步步绘制可以用于出版的图表(Publication Ready Plots)。接下来,将通过一个具体的小例子给大家讲解一下绘制流程,当然,最后还会介绍现成的第三方包绘制的绘制方法。
Matplotlib是一个基于Python的绘图库,它提供了丰富的绘图工具和函数,可以用于生成高质量的、美观的数据可视化图形。作为Python数据分析领域最常用的绘图库之一,Matplotlib广泛应用于数据分析、科学研究、工程可视化等领域。本文将详细介绍Matplotlib库的常用功能和应用场景,并通过实例演示其在Python数据分析中的具体应用。
Excel是我们职场打工人接触最多的办公室软件之一,当中会涉及到很多重复的操作,好在Python为我们提供了很多操作Excel的模块,能够帮助我们极大地提高工作效率,从琐碎的工作时间中抽出身来。
在Python当中用于绘制图表的模块,相信大家用的最多的便是matplotlib和seabron,除此之外还有一些用于动态交互的例如Plotly模块和Pyecharts模块,今天小编再为大家来推荐两个用于制作可视化大屏的库,分别叫做hvPlot以及Panel,在本篇教程当中,小编依次会为大家分享
柱状图(bar chart),是一种以长方形的长度为变量的表达图形的统计报告图,由一系列高度不等的纵向条纹表示数据分布的情况,用来比较两个或以上的价值(不同时间或者不同条件),只有一个变量,通常利用于较小的数据集分析。柱状图亦可横向排列,或用多维方式表达。
今天这篇推文小编给大家接单介绍下如何使用Python-Matplotlib库一步步绘制可以用于出版的图表(Publication Ready Plots),接下来,将通过一个具体的小例子给大家讲解一下绘制流程,当然,最后还会介绍现成的第三方包绘制的绘制方法。
这是在chandoo.org学到的技巧。如下图1所示,在使用柱形图制作图表时,如果有些柱形表示的数字很大,可以截断该柱形,使图表看起来更美观。
图1所示的图表包含了两个折线图系列、两个堆积面积图系列。所使用的示例数据如下图2所示。
draw.io 是一款强大的免费在线图表绘制工具,支持创建流程图、组织结构图、时序图等多种图表类型。它提供丰富的形状库、强大的文本编辑和样式设置功能,使用户能够轻松创建专业级图表。draw.io 具有用户友好的界面,支持实时协作,可以存储到云端服务,并提供多种导出选项。作为一款开源软件,它广泛用于个人、教育和小型团队,为用户提供了灵活、便捷的图表绘制体验。
这是我做一个十万点实时刷新的图表控件遇到的问题,做过高性能图表的伙伴大概都知道,此时需要关闭命中测试的功能,无论是控件的还是 Drawing 的,否则计算命中测试的耗时将会让主线程卡住。为了解决此问题,有多个可以选择的方法,在此控件,我选择的是采用 VisualBrush 的方法。将 DrawingVisual 绘制到 VisualBrush 里面,再将 VisualBrush 作为贴图给矩形使用,这样的优势在于可以在命中测试的时候,只处理矩形。矩形命中测试的耗时可以忽略。但是在一些 4k 加百分之 200 的 DPI 缩放设备上,看不到某些 GlyphRun 的内容,本文记录此问题和对应的解决方法
上面那个小游戏教程写不下去了,以后再写吧,今天学点新东西,了解的越多,发现python越强大啊! 数据可视化指的是通过可视化表示来探索数据,它与数据挖掘紧密相关,而数据挖掘指的是使用代码来探索数据集的规律和关联。数据集可以是用一行代码就能表示的小型数字列表,也可以是数以吉字节的数据。 最流行的工具之一是matplotlib,它是一个数学绘图库,我们将使用它来制作简单的图表,如折线图和散点图。然后,我们将基于随机漫步概念生成一个更有趣的数据集——根据一系列随机决策生成的图表。我们还将使用Pygal包,它专注
在之前的一篇文章当中,小编当时分享了如何用Python当中的gif模块来制作gif格式的图表,
✅在使用matplotlib绘制简单的折线图之前首先需要安装matplotlib,直接在pycharm终端pip install matplotlib即可
今天在查看资料时,看见一篇SCI论文的配图十分抢眼,图表的整体绘制不是很难,但整个配色还是瞬间让图表“高大上”起来,如下:
前几期的给大家推荐了关于3D图表的绘制,好多读者私信私信小编推荐一些R语言相关的3D绘图工具? 小编这就安排,比较读者中R语言的使用者还是蛮多的。本期推文内容如下:
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
本文介绍如何使用Mermaid绘制UML图。Mermaid 是一种轻量级的图形描述语言,用于绘制流程图、时序图、甘特图等各种图表。它采用简单的文本语法,使得用户能够快速绘制各种复杂图表,而无需深入学习图形绘制工具。通过简单的文本语法,用户可以绘制各种类型的图表。它适用于各种场景,包括流程图、时序图、甘特图等。使用Mermaid,你可以更轻松地表达和分享你的图形设计。
上一篇文章,我们介绍了如何使用pyecharts展示带地图的数据分析结果,并且实际绘制了省份图和全国城市图,用于展示数据。本文我们继续来使用pyecharts绘制以地图为基础的图像。
不知不觉,Excel图表插件EasyCharts已经面世两年啦,今天突然发现百度网盘中的下载次数居然达到近4万,在这里非常感谢大家对EasyCharts的厚爱。由于工作太忙,时间有限,很多用户的问题也未能及时回答与解决,实在抱歉。现将该软件开源到Github上,有兴趣的朋友可以进一步开发与使用。
散点图是一种有用也有趣的图表,往往能够给我们提供意想不到的解决方案。本文并不讲解散点图的应用,而是通过几个使用散点图表现的图表,让我们更加了解这种图表类型。
前面向大家讲解了如何用excel绘制高大上的南丁格尔玫瑰图,对于经常用excel的人来说,其实是简单的,但经常用python来绘制图表的人,怎么会用excel来绘制自己想要的图表呢!所以今天教大家如何用python绘制南丁格尔玫瑰图。
今天给大家带来绘制“手绘风格”可视化作品的小技巧,主要涉及Python编码绘制,内容如下:
效果预览 http://mpvideo.qpic.cn/0bf2k4aaaaaa4eaexz5z7rpfav6dablqaaaa.f10002.mp4?dis_k=671ace96d1a9b10d9f
由于基础图表绘制系列推文还在加紧准备中,所以这期推文还是对一些感兴趣的图表进行绘制,这期涉及空间图表绘制,主要涉及知识点如下:
打开一个新工作簿,至少包含有三个工作表,其名称分别为:Control,Data和Reports。
前两期分别介绍了R-ggplot2 基础散点图R-ggplot2 基础图表绘制-散点图和 Python-seaborn基础散点图Python-seaborn 基础图表绘制-散点图 的绘制方法,较为系统的介绍了绘图的基础语法,也为一些绘图基础不是很好的小伙伴提供了参考方法,基础的讲过了,接下里我们将示例应用了啊(也是这个系列推文的流程啊:基础+示例演示),只为让你更好的掌握绘图知识点。本期的推文就使用R-ggplot2进行一个较为经典的图表仿制,也是自己一直想制作的图表。主要涉及的知识点如下:
用于绘制图表的数据如下图2所示。其中,单元格区域B2:E9是原始数据,其余数据对原始数据进行处理,用于控制图表的绘制。
pygal[1] 是一个基于SVG的动态可视化Python库,该库枚举了各种常用不常用的图表类型,满足基本的可视化需求,可以画简单的地图。其特点是接口易用,有很多简化的写法,方便地绘制出统计图表,可以生成迷你图,有基本交互,不需要额外的语句,鼠标移动到图表上有文本标签强化效果。但图表不能直接渲染到notebook里,不能合并多个图,例如柱+折线形成复合图,因此使用范围还是比较有限。
该ui.Chart.feature模块包含从渲染图的一组功能Feature和FeatureCollection对象。函数的选择决定了图表中数据的排列方式,即定义 x 轴和 y 轴值的内容以及定义系列的内容。使用以下函数描述和示例来确定最适合您的函数和图表类型。
承接上文《用Python制作可视化大屏,特简单!》,不再赘述数据爬取和数据预处理。
来吧,今天写一个关于vue+echarts绘制图表的教程,写的原因很简单, 最近有不少人问,这是其一,其二是我的博客里面没有一片关于echarts的相对比较能看的教程,所以今天就写一篇,我们以折线图和饼图作为例子实现,原因是他们的数据格式相对柱状图来讲比较简单,这个学会了,可以应付绝大多数的图表,当然不包括3D图,虽然echarts支持3D图的绘制,但是这里不涉及,本文主要从几个注意的点说,因为毕竟怎么使用它已经被广大的博友写烂了,这里也就不耽误时间。 引入:
这么说吧,机会常见的统计图表都可以一键绘制,而且绘制的结果直接可以达到出版级别的那种,特别适合科研和商务绘图爱好者。
配上动感的音乐感觉就是不一样啊,要达到上述效果除了核心的Matplotlib绘图外,其他工具和上篇推文 Hans Rosling Charts Matplotlib 绘制 所使用的工具一样啊。下面将分以下几个部分对制作过程进行介绍。
在数据可视化领域,仪表盘图是一种直观而强大的工具,用于展示关键指标的实时状态。Pyecharts是一个基于Echarts的Python图表库,提供了丰富的图表类型,其中包括了仪表盘图。本文将介绍如何使用Pyecharts绘制多种炫酷的仪表盘图,并详细说明相关参数,同时附上实际的代码实例。
之前还在讨论Matplotlib没有很好的第三方主题库呢?这不,又被我发现了一个宝藏库,还专门用于一些学术期刊的图表发表,可谓是弥补了matplotlib 繁琐的自定义设置。好了,话不多说,今天这篇推文的主角就是Github 上拥有1.6k 星之多的科学论文图表绘制库「SciencePlots」。推文的主要内如下:
前两天发了一篇《用Python制作可视化大屏,特简单!》,留言区非常火爆,发现大家都对可视化部分非常感兴趣。
色彩搭配对图表的第一印象至关重要,合理的设置对图表的颜值提升有着很大的帮助,本期推文结合一个具体例子对图表颜色搭配进行讲解。
我进入项目组后参加了第一次项目会议,在会议上项目经理为每个项目成员都分配了任务,我的任务是使用GoJS实现一个拖拽效果,这也是我第一次听说GoJS,在网上查阅相关的资源后发现GoJS的资料比较少,而且绝大多数资源都是英文的,这也为我学习及使用这个框架带来了不小的困难,好在项目经理看出这块做起来比较难后来又加了一个人,现在这块由我和一个同事两个人共同开发。
最近接到许多大屏项目,其中有一个智慧大楼的项目,大致是由3d场景+数据图表组成,需要能监控实时数据、安防
散点图是我们经常使用的一种图表类型,然而,当有许多个数据点时,往往很难弄清楚特定的数据点。其实,使用一些小技巧,我们能够很容易地定位散点图中特定的数据点,如下图1所示。
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