页面可视化搭建, 是一个历久弥新的话题. 更广义上讲, 页面是 GUI 的一部分, GUI 的拖拉生成在各种开发工具上很常见, 如 Android Studio, Xcode, Visual Studio 等. 前端页面早在十几年前就能用 Dreamweaver, Frontpage 等工具可视化搭建出来.
本文来自作者在GitChat（ID：GitChat_Club）上的精彩分享，CSDN独家合作发布。 随着DT时代的到来，传统的统计图表很难对复杂数据进行直观地展示。这几年数据可视化作为一个新研究领域也变得越来越火。成功的可视化，如果做得漂亮，虽表面简单却富含深意，可以让观测者一眼就能洞察事实并产生新的理解。可视化(visualization)和可视效果(visual)两个词是等价的，表示所有结构化的信息表现方式，包括图形、图表、示意图、地图、故事情节图以及不是很正式的结构化插图。 基本的可视化展现方式，
前言 在当今数字化时代，数据的重要性不言而喻。Swift，作为一种现代的编程语言，以其高性能、易用性和安全性，成为了开发iOS和macOS应用的首选。本文将探讨如何使用Swift来开发一个网络爬虫，以及如何将爬取的数据进行可视化展示。
大数据的出现使数据可视化可谓发挥到了极致。数据可视化主要是为了直观，实时地查看数据变化并做出第一反馈。正因为人们分析了大量数据，所以可视化的数据展示可以使用户很直接的了解并感受到大数据带来的震撼。
最近沉迷于github，无法自拔，看到各种各样新奇又实用的第三方库。网络上有很多python库的排名、汇总，但总觉得不够具体生动。
本文是《数据可视化实战：使用D3设计交互式图表》[1]的简要版读书笔记，通过约4000字概览如何用D3做可视化、实践从数据到图形的过程。D3是一个根据数据操纵文档的JavaScript库[2]，其全称Data-Driven Documents强调了这一点。D3的功能不止于做可视化，Documents代表可以在浏览器中展现的一切，包括HTML、SVG，根据数据操纵DOM(Document Object Model)可实现非常多的效果，但通常大家通常用D3来将数据映射为可视图形。
由于层级过深，无法直接触达，学代码写程序就是为了解决这些小问题，我灵感一现，可不可以浏览器书签层次可视化出来，直接点击呢？说干就干，花了几个小时，完成了下面这个 mini-project。
高维数据是一种非常常见的数据类型，其中包含了多种属性。比如：数值模式输出结果通常包含多种物理参量及多个时次，还有一些空间位置信息。尽管高维数据非常常见，但是高维数据的分析一直是个挑战。那么如何才能有效的分析高维数据呢？就此问题，本文主要介绍一些气象领域的高维数据可视化工具。
但存在几个问题，不能实时更新数据，制作的是静态的仪表盘，每次生成仪表盘都要调整代码，不能一运行就直接生成可视化仪表盘。
各个互联网公司通过大量的用户数据、信息进行统计分析，而这些大量繁杂的数据在经过可视化工具处理后，就能以图形化的形式展现在用户面前，清晰直观。随着各种数据的增加，这种可视化工具越来越得到开发者们的欢迎。 下面推荐30款可视化工具供大家选择和使用。 1.iCharts iCharts 提供了一个用于创建并呈现引人注目图表的托管解决方案。有许多不同种类的图表可供选择，每种类型都完全可定制，以适合网站的主题。iCharts 有交互元素，可以从Google Doc、Excel 表单和其他来源中获取
过去的 2018 年，我们认为是国内工业互联网可视化的元年，图扑软件作为在工业可视化领域的重度参与者，一线见证了众多 HTML5/Web 化、2D/3D 化的项目在工业界应用落地，我们觉得有必要在此分享下过去一年，基于 HT 实施的数百个工业互联网 2D 3D 可视化应用案例，希望能激发行业和学术工作者对可视化的深度思考，为推进国内工业互联网发展出份薄力。
从数据获得信息的最佳方式之一是，通过视觉化方式，快速抓住要点信息。另外，通过视觉化呈现数据，也揭示了令人惊奇的模式和观察结果，是不可能通过简单统计就能显而易见看到的模式和结论。
由于工作的需要，经常需要进行可视化展示，除了一些常用的BI工具，我也会使用python对数据进行可视化。
在数据科学和分析的领域,数据能力的释放不仅是通过提取见解的方式, 同时也要能通过有效的方式来传达见解.这就是数据可视化发挥见解的地方.
上一篇利用交互式可视化分析了一下金州勇士队4年3冠的原因，其中数据处理部分使用了numpy和pandas，可视化部分使用的是Bokeh和Plotly，效果非常赞，链接如下：
在开源世界中，某些库为数据可视化提供了许多可能性，包括图形或网络表示。其他库仅专注于网络图表示。通常，这些库比通用库提供更多的功能。您还将找到商业图形可视化库。商业图书馆的优势在于可以保证持续的技术支持和先进的性能。
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。
在数据科学和数据分析领域，数据可视化是一种非常重要的技术。Plotly 是一个功能强大的 Python 可视化库，它可以帮助我们创建交互式的数据可视化图表。本文将介绍如何使用 Plotly 实现交互式数据可视化，包括数据准备、图表创建和交互功能的添加。
数据可视化之初级篇 零编程工具 1. Tableau Tableau 是一款企业级的大数据可视化工具。Tableau 可以让你轻松创建图形，表格和地图。 它不仅提供了PC桌面版，还提供了服务器解决
HTML概念及编写规范 html叫做超本文标记语言，注意它只是标记语言，不是编程语言。 编写规范： 由标记（html, div, p, h1等）组成 标记成对出现（<html>...</html>），也有例外，比如、 标记有层级关系 <html> <head> </head> <body> </body> <html> 标记有内容文本或属性 <title>这是一个标签</title> <meta name="" content=""></m
1. D3 Stars: 46561, Forks: 12465 D3 是一个JavaScript数据可视化库用于HTML和SVG。它旨在将数据带入生活，强调Web标准，将强大的可视化技术与数据驱动的
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。
大家好，我是阿辰，今天教大家如何利用Flask框架结合ECharts，将采集的数据实现在线可视化效果（可以将可视化效果放到网页上，分享给其他小伙伴）
根据各种参数(如数据大小或集群中的机器数量)，Flink的优化器自动会为你的程序选择一个执行策略。很多情况下，准确的知道Flink如何执行你的程序是很有帮助的。
Tableau 是一款企业级的大数据可视化工具。Tableau 可以让你轻松创建图形，表格和地图。 它不仅提供了PC桌面版，还提供了服务器解决方案，可以让您在线生成可视化报告。服务器解决方案可以提供了云托管服务。
数据挖掘可视化系统 🌀 数据挖掘可视化系统（Data Mining Visualization System）通过数据挖掘理论、机器学习算法以及数据可视化等信息技术，并基于 Flask 框架搭建 Web 服务器，实现数据挖掘可视化。 数据挖掘：Python 后台技术：Flask 前端技术：HTML、JS、CSS、Echarts 配置完 Python 虚拟环境后，修改 .\js\DMVSystem.js 文件中的 var serverAddress 为本机地址后，运行 .\App\main.py，接着打开
数据可视化API（Web），是基于腾讯位置服务JavaScript API GL实现的专业地理空间数据可视化渲染引擎。
作为前端工程师，很多人的主要工作就是和网页打交道。那扪心自问一下，写了这么多网页之后，你是不是也想要做些尝试或者突破呢？如果是的话，我建议大家试试可视化。
D3指的是Data-Driven Documents，js即Javascript，是后缀名。先看看官网上对D3.js库的定义：
废话不多说，开始正题。正所谓，一图胜千言，经常做数据分析的都知道，数据可视化是分析报告中的关键，一张或多张优秀的图表就足以突出结论，润色报告，获得boss的肯定。
本文盘点了12款常用的Python数据可视化库，挑选适合自己业务的那一款吧！Python有很多数据可视化库，这些数据可视化库主要分为交互式可视化库和探索式可视化库。
Tableau 是一款企业级的大数据可视化工具。Tableau 可以让你轻松创建图形，表格和地图。 它不仅提供了PC桌面版，还提供了服务器解决方案，可以让您在线生成可视化报告。服务器解决方案可以提供了云托管服务。Tableau的客户包括巴克莱银行，Pandora和Citrix等企业
疫情来袭，宅在家的我们不如学习用python如何开发部署一个疫情实时追踪可视化页面，还可以定制你家乡专属的可视化图表。先来看看效果吧
数据可视化是数据分析中极为重要的部分，而数据可视化图表(如条形图，散点图，折线图，地理图等)也是非常关键的一环。Python作为数据分析中最流行的编程语言之一，有几个库可以创建精美而复杂的数据可视化，允许分析人员和统计人员通过方便地在一处提供界面和数据可视化工具而轻松地根据其规范创建可视数据模型！
大数据时代，需要工具实现数据可视化，需要倚仗大数据可视化工具，这些工具中不乏有适用于Flash、HTML5、NET、Java、Flex等平台的，也不乏有适用于常规图表报表、金融图表、工控图表、甘特图、流程图、数据透视表、OLAP多维分析等图表报表开发的。
俗话说的好：工欲善其事，必先利其器！一款好的工具可以让你事半功倍，尤其是在大数据时代，更需要强有力的工具通过使数据有意义的方式实现数据可视化，还有数据的可交互性；我们还需要跨学科的团队，而不是单个数据
在开源世界中，某些库为数据可视化提供了许多可能性，包括图形或网络表示。其他库仅专注于网络图表示。通常，这些库比通用库提供更多的功能。
在数据科学和数据可视化领域，Holoviews 是一个非常强大的 Python 库，它可以帮助我们轻松地创建各种复杂的可视化布局。Holoviews 提供了一个高层次的接口，使得创建交互式和静态可视化变得简单而直观。本文将介绍如何使用 Holoviews 来创建复杂的可视化布局，让你的数据以最直观的方式展现出来。
最近两年炒的比较火的就是数据分析，数据分析的直观呈现就需要进行数据可视化。大到产品的设计，小到细微功能的删减，慢慢都通过数据来说明它是否有存在的价值。未来的一切都将以数据来说明问题。而且也有数据表明，一线城市对数据分析岗位的需求也越来越大。所以掌握一两门的数据可视化框架以备不时之需！
每天上班必须做的一件事情，就是打开我们全球最大的程序员交友社区GitHub，因为这上面有太多开源的宝贝了，每天都乐此不疲，深耕于此，当然也收获了很多有用的东西，写出来分享一下。
工欲善其事，必先利其器。好的工具可以大大提升你的工作效率，并获得身边人的羡慕和赞赏。今天，我们就来向小伙伴们分享一大波非常实用的工具，武装你的大脑。 ▲图表类 iCharts 简介：各种主题的开放图
Prettier 2.8 发布，添加了对 TypeScript 4.9 satisfies 的支持。
来源：DataCastle数据城堡（ID：DataCastle2016）、大数据分析和人工智能（ID：datakong）
与此同时，不少粉丝对GSVA或者ssGSEA分析方法提出了要求，变相催稿。其实GSVA或者ssGSEA是有成熟的工具，我暂时没有找到它们的卖点。不过，我注意到了一个GitHub包，ncborcherding/escape，它提出来了对GSVA或者ssGSEA的分析结果的可视化，值得推荐。所以我们先介绍一下，假如你拿到了GSVA或者ssGSEA结果，如何可视化，这个时候呢，跟拟时序分析，转录因子分析，细胞通讯分析是大同小异的。去年我们在《生信技能树》公众号带领大家一起学习过：SCENIC转录因子分析结果的解读 ，以及：细胞通讯分析结果的解读，大家可以去读一读。
由于工作里常常要做图表，Excel没法满足复杂场景，所以Echarts和Tableau成为了我最得力的两个助手。
今天我就来给大家介绍一款非常便利的可视化工具--big_screen，直接传入数据即可，有了它，小白也能做数据大屏
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。
❖ Excel：Excel作为一个入门级工具，是快速分析数据的理想工具，也能创建供内部使用的数据图，但是Excel在颜色、线条和样式上课选择的范围有限，这也意味着用Excel很难制作出能符合专业出版物和网站需要的数据图。
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