当我们提到数据可视化,常常会想到众多的工具和库,如 Matplotlib、Seaborn 甚至于 D3.js 等。但是,有一个特定的组合正在快速走红:Streamlit 和 ECharts。Streamlit,作为一个轻量级的 Python 工具,允许数据科学家和工程师轻而易举地创建交互式的 web 应用。而 ECharts,一款来自百度的开源 JavaScript 可视化工具,因其绚丽的效果和广泛的图表类型而广受欢迎。
本系列文章主要针对Python语言【pyecharts】库生成折线图功能进行深入探究与二次开发而撰写的,专栏文章的作用是帮助大家在工作中【快速】、【高效】、【美观】、【大气】的展示各种适合【折线图】的数据,且只针对折线图,我相信折线图才是最美的图表,在折线图中你能找到真正的数学之美,当前只针对生成网页类型可以截图使用,也可以通过录制操作过程生成小视频的方式使用,后期我会想办法针对视频自动演示进行研究,可能前几十篇或甚至是上百篇文章都是对折线图的具体探究与深度学习,后面的文章我会写一些功能类的GUI工具,用于生成各类折线图,有望在2024年的年会PPT汇报上给予大家【唯美】的帮助。
ECharts 是一个使用 JavaScript 实现的开源可视化库,涵盖各行业图表,满足各种需求。
支持保存做种格式 对象.render(path='snapshot.html') 对象.render(path='snapshot.png') 对象.render(path='snapshot.pdf') 举个栗子:
我们在前几篇的文章里介绍了好几款动态的数据图表,我们可以通过图表进行数据的交互,今天我们再来介绍一款 滚动条控件的 折线图,我们先来看做好的图表:
“堆积折线图和带数据标记的堆积折线图 堆积折线图用于显示每一数值所占大小随时间或有序类别而变化的趋势,可能显示数据点以表示单个数据值,也可能不显示这些数据点。如果有很多类别或者数值是近似的,则应该使用无数据点堆积折线图。 提示 为更好地显示此类型的数据,您可能要考虑改用堆积面积图。
首先 , 导入 折线图 Line 对象 , 该类定义在 pyecharts.charts 中 ;
注:本系列教程需要对应 JavaScript 、html、css 基础,否则将会导致阅读时困难,本教程将会从 ECharts 的官方示例出发,详解每一个示例实现,从中学习 ECharts 。
自己一直在做一个周基金定投模拟,每周需要添加一行数据,并生成图表。以前一直是用Excel实现的。但数据行多后,图表大小调整总是不太方便,一般只能通过缩放比例解决。
在新的HTML5标准中,新增了一个非常重要的元素—canvas元素。使用该元素,可以在页面中直接进行各种复杂图形的制作。因此,如果使用该元素绘制统计图,比之前使用服务器端控件来生成统计图的方法更加具有优越性,因为使用了该元素之后,绘制统计图的工作是直接在客户端进行的,而不再是在服务器端所完成的了。这不仅意味着不再占用服务器端的资源,而且意味着可以直接利用客户端计算机的强大资源,绘制统计图的速度也就可以大大地得到提高了。而且,因为用来控制canvas图形绘制的脚本代码是可以被压缩的,可以被缓存的,所以也就可以
在项目中遇到数据展示需求时,往往会通过,以列表的形式展示出数据或者以表格的形式展示。但是并不能直观的观察数据的变化,如果通过图表的形式来展示,就可以更快捷的获取到数据变化情况。
这幅图适合当做折线图的展示模板,如果你喜欢我绘制的这幅图,可以看到文末获取完整代码。
今天跟大家分享的是ggplot图表中的一类重要元素——线条。 不要觉得专门为线条写一章推送有点小题大做,其实线条对于图表而言,功不可没,即便是不起眼的网格、轴线、或者线条的粗线、线型、磅数等都将决定着你的图表品质。 R语言中ggplot函数系统中涉及到线条的地方有很多,最常见的场景就是我们做geom_line()(折线图)、geom_path()(路径图),以及图表的绘图区(panel)、图表区、网格系统(grid)中所涉及到的线条。 今天以一个折线图为例,简要说明ggplot函数中关于线条的主要参数及其效
前段时间利用django+vue编写了一个构造测试数据的平台,目前已经把各个系统常用的构造数据请求放到了平台上。
pyecharts 是一个用于生成图表的 Python 库,基于 Echarts.js 构建,支持多种数据可视化图表类型,如折线图、柱状图等,并且提供了丰富的样式风格和数据交互功能。
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。
最近1个月,我使用Python绘图库pyecharts,画了十类图,在这里总结一下。同时,我始终相信:
可视化大屏不再只是电影里奇幻的画面,而是被实实在在地应用在政府、商业、金融、制造等各个行业的业务场景中,切切实实地实现着大数据的价值。
书上的数据可视化真是乱七八糟,一会matplotlib一会pygal,我已经有点混乱了hhh而且书上写的不咋好,我已经快忘光了,现在趁机复习下。
本节提要:不满意最开始那一版的折线图教程,所以进行了这一强化版的撰写。主要针对matplotlib中的折线图,对关键字指令升级梳理,希望能帮助新入门的小伙伴。
matplotlib是Python中的一个第三方库。主要用于开发2D图表,以渐进式、交互式的方式实现数据可视化,可以更直观的呈现数据,使数据更具说服力。
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
http://tianqi.2345.com/wea_history/59431.htm
常用的图表 柱状图 我们要用柱状图实现成绩的展示 实现的步骤: 折线图 我们要用折线图实现: 实现步骤 其他效果 以上的这些表都是在这个属性里面配置: 柱状图 我们要用柱状图实现成绩的展示 实现的
有了这些库,一般的散点图、折线图、条形图、饼图都不在话下。不过,数据总是难免让人觉得冰冷。而今天为大家介绍的这个简单易上手的Python第三方绘图库:cutecharts,则是拥有手绘风格的线条,十分、非常、很 cute,让你的图表具有不一样的风格。
这不,立马安排。特地给大家准备了20张精美、炫酷而且十分实用的可视化大屏模板,涉及机械、加工、零售、银行、交通等行业。
本文是Tableau的案例,为B站视频的笔记,B站视频 参考:https://www.bilibili.com/video/BV1E4411B7ef 参考:https://blog.csdn.net/lianjiabin/category_9826951.html 数据下载地址为:https://download.csdn.net/download/m0_38139250/87346415
“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。
天气变化是生活中一个重要的因素,了解天气状况可以帮助我们合理安排活动和做出决策。本文介绍了如何使用Python编写一个简单的天气数据爬虫程序,通过爬取指定网站上的天气数据,并使用Matplotlib库对数据进行可视化分析。通过这个例子,我们不仅可以学习Python的相关库的使用,还可以探索天气数据的规律和趋势。
大家注意:因为微信最近又改了推送机制,经常有小伙伴说错过了之前被删的文章,或者一些限时福利,错过了就是错过了。所以建议大家加个星标,就能第一时间收到推送。
今天小编来为大家安利另外一个用于绘制可视化图表的Python框架,名叫Dash,建立在Flask、Plotly.js以及React.js的基础之上,在创建之出的目的是为了帮助前端知识匮乏的数据分析人员,以纯Python编程的方式快速制作出交互特性强的数据可视化大屏,在经过多年的迭代发展,如今不仅仅可以用来开发在线数据可视化作品,即便是轻量级的数据仪表盘、BI应用甚至是博客或者是常规的网站都随处可见Dash框架的影子,今天小编就先来介绍一下该框架的一些基础知识,并且来制作一个简单的数据可视化大屏。
go-echarts 是 Go 中将数据绘制成各种图表的开源库,是 Apache Echarts 的 Go 版接口,用来控制生成 Apache Echarts 图表。
在matplotlib中,整个图像为一个Figure对象。在Figure对象中可以包含一个,或者多个Axes对象。每个Axes对象都是一个拥有自己坐标系统的绘图区域。其逻辑关系如下:
展现多个系列的数据,一般习惯使用柱状图或折线图。本文使用个人比较喜爱的Pyecharts库,绘制呈现多个系列数据的普通折现图(line chart)、堆叠图(stack chart)、面积堆叠图(stack area chart)。
import re import time import matplotlib.pyplot as plt import requests import demjson html=requests.
在数据可视化的领域,pyecharts是一个功能强大、易于使用的Python库。它是基于Echarts引擎开发的,能够生成丰富多样的图表类型,包括折线图、柱状图、散点图、饼图等。本文将介绍pyecharts的基本使用方法和常见图表示例。
解决思路:首先明白希望结果是以什么样的方式展示,根据本例要求可以用产品名称作列标题,还款期数做行标题,行列交叉的位置就是贷款金额,并对行列进行合计。此时用到数据透视图可以一举解决以上问题。
前置工作都在上文的博客里边说过了,链接如下:PyQt5:QChart绘制折线图(1) ,在这边文章里边直接说绘制动态折线相关了。
Abstract Factory(抽象工厂)属于创建型模式,工厂类模式抽象程度从低到高分为:简单工厂模式 -> 工厂模式 -> 抽象工厂模式。
最近Python圈子当中出来一个非常火爆的框架PyScript,该框架可以在浏览器中运行Python程序,只需要在HTML程序中添加一些Python代码即可实现。该项目出来之后便引起了轰动,马上蹿升到了Github趋势榜榜首,短短20天已经有10K+的star了。既然如此,小编今天就带大家来看看该框架是如何使用的。
origin存放数据的Book其实和excel的sheet很相似,画图的操作也有一定的相似性,只是origin比excel的功能更加强大。
关于echart折线图,用到的地方和场景也很多,昨天写的demo,基础之上可以继续扩展,今天的demo是echart多条折线图ajax请求json数据。
大家好,在之前我们讲过如何用Python构建一个带有GUI的爬虫小程序,很多本文将迎合热点,延续上次的NBA爬虫GUI,探讨如何爬取虎扑NBA官网数据。 并且将数据写入Excel中同时自动生成折线图,主要有以下几个步骤
折线图(曲线图)是一种常见的数据图表形式,是数字或定量数据的直观表示,它显示了两个变量之间的关系。变量基本上是可以改变的任何东西,例如数量、百分比、时间间隔等。这些变量分别位于图表的 X 轴和 Y 轴上。折线图看起来像在图表上从左到右的一条或多条线上连接的点,每个点代表一个数据值。
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