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。
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。
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。
原文链接：https://towardsdatascience.com/the-next-level-of-data-visualization-in-python-dd6e99039d5e
之前介绍过一篇文章介绍酷炫！36张图爱上高级可视化神器Plotly_Express，文章中介绍了大量基于plotly绘制的各种图形，例子多而不精。本文开始将会详细介绍基于Plotly绘制的各种图形，Plotly绘图主要是两个模块：
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。
在R中有很多方式去绘制散点图，其中最基本的就是是用plot(x, y)函数，往期内容已经进行过详细讲解,这里就不赘述了，下面直接看实例图。
> plot(wt,mpg,main="Basic Scatter plot of MPGvs.weight",xlab="car weight (lbs/1000",ylab="miles pergallon",pch=19)
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。
这篇博客将介绍python中可视化比较棒的3D绘图包，pyecharts、matplotlib、openpyxl。基本的条形图、散点图、饼图、地图都有比较成熟的支持。
ECharts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。
上期我们说了气泡图。如果我们将气泡图的三维数据绘制到三维坐标系[1]中，通常称其为三维散点图，即用在三维X-Y-Z图上针对一个或多个数据序列绘出三个度量的一种图表。
这篇博客将介绍使用 mplot3d 工具包进行三维绘图，支持简单的 3D 图形，包括曲面、线框、散点图和条形图。
散点图用于描述两个连续性变量间的关系，三个变量之间的关系可以通过3D图形或气泡来展示，多个变量之间的两两关系可以通过散点图矩阵来展示。
python三维图表的绘制算是二维图表的一个进阶版本，本质上和二维图表的绘制并无差别，唯一的区别在于使用的库略有差异。
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
摘要： Matplotlib是Python中广泛使用的数据可视化库，它提供了丰富的绘图功能，用于创建各种类型的图表和图形。本文将从入门到精通，详细介绍Matplotlib的使用方法，通过代码示例和中文注释，帮助您掌握如何在不同场景下灵活绘制高质量的图表。
在我github上follow，like，fork会支持我给lazy database做出更多的极简功能（比如heatmap，3d地形图等等）。
直播回看地址 https://appqtulvsie4217.pc.xiaoe-tech.com/detail/l_5e5dd4cfd2ef3_4Ramdutd/4?fromH5=true#/ 数据可
之前介绍过一篇文章介绍酷炫！36张图爱上高级可视化神器Plotly_Express，文章中大量介绍了基于plotly绘制的各种图形，例子多而不精彩。本文开始将会详细介绍基于Plotly绘制的各种图形，Plotly绘图中主要是两个模块：
篮球是目前世界上最流行的运动之一，NBA是世界上观众最多的赛事之一。实验利用可视化组件，根据40名球员的每分钟助攻数、身高、打球时间、年龄和每分钟得分来分析球员的身体素质对得分能力的影响。
强调一下啊，咱们这个教程里第一次出现了3D图，第一次出现了交互式图形（简单粗暴的理解， 用鼠标点击会动的图）
在数据可视化领域，三维图形是一种强大的工具，可以展示数据之间的复杂关系和结构。Python语言拥有丰富的数据可视化库，其中Plotly是一款流行的工具，提供了绘制高质量三维图形的功能。本文将介绍如何使用Python和Plotly来绘制各种类型的3D图形，并给出代码实例。
本节继续探讨数值关系型图表的绘制，主要探讨了气泡图、三维散点图、等高线图和曲面图的绘制方法。
由Deepayan Sarkar编写的“lattice”包是在R语言基础绘图系统上开发的绘图包。它最大的特点就是优化基础绘图的默认值并能更简单地去展示多元关系,最特别的就是它支持trelli绘图方式来揭示条件关系。其典型使用方法如下；graph_type(formula, data=)
欢迎大家来到“Python从零到壹”，在这里我将分享约200篇Python系列文章，带大家一起去学习和玩耍，看看Python这个有趣的世界。所有文章都将结合案例、代码和作者的经验讲解，真心想把自己近十年的编程经验分享给大家，希望对您有所帮助，文章中不足之处也请海涵。
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。
在上一次的推文中，我们已经介绍了很多应用广泛的图形。它们主要用于展示单类别型或连续型变量的分布情况。这一次，我们来讨论一下怎么利用图形展示双变量间关系(二元关系)和多变量间关系(多元关系)。展示变量关系的图形有很多，我们今天就主要介绍几种。
数据可视化是一种方法，可以通过图表、图形和图像的形式，将数据直观地呈现给人们。这样，人们就可以很容易地理解和分析数据，并从中获得有价值的信息。数据可视化的目的是让人们对数据有更直观的理解，并能更容易地发现数据之间的联系和模式。在商业、科学研究、教育和其他领域，数据可视化都是一种非常有用的工具。
接下来就可以使用ax的plot()方法绘制三维曲线、plot_surface()方法绘制三维曲面、scatter()方法绘制三维散点图或bar3d()方法绘制三维柱状图了。
随着文本生成图像的语言模型兴起，SolidUI想帮人们快速构建可视化工具，可视化内容包括2D,3D,3D场景，从而快速构三维数据演示场景。SolidUI 是一个创新的项目，旨在将自然语言处理（NLP）与计算机图形学相结合，实现文生图功能。通过构建自研的文生图语言模型，SolidUI 利用 RLHF (Reinforcement Learning Human Feedback) 流程实现从文本描述到图形生成的过程。
给3D地图添加3D柱状图使用的功能原理是在地图上加上圆柱对象，可以用颜色和高度分别代表分类和值大小，根据需要将柱状图放置到指定位置即可。3D地图与3D柱状图联合使用，效果大概是这样：
文章目录 可视化数据 画3D散点图 画气泡图 饼图 时间序列 直方图 可视化热力图 可视化数据 画3D散点图 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D # 空白图象 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') # Define the number of values n = 250
近期腾讯位置服务持续感受到广大开发者和客户对于数据治理、数据可视化方面的旺盛需求，这也符合大数据能力在应用端逐渐普及的趋势。虽然“数据会说话”，但想要处理好复杂又庞大的各类数据，并能够结合地图进行合理的空间数据可视化展示，达到“一图胜千言”的效果其实并不容易。去年，我们面向Web端推出的数据可视化API深受广大开发者的好评，“多端一体”一向是我们努力的目标。
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。
平常我们看到的物体一般是三维空间中的立体图形，今天跟大家一起来学习用Python绘制立体图形。
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。本文将为你阐述pyecharts的使用细则。
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。
Echarts是百度开源的比较强大的绘图工具，但其是用Js来操控的，使用案例大全： https://echarts.apache.org/examples/zh/index.html#chart-type-custom 有人在此基础上进行二次开发，衍生出pycharts，本篇将记录一些pyecharts中的一些个人认为比较精彩的图表。 pyecharts中文文档：https://pyecharts.org/#/zh-cn/intro pyecharts案例大全：https://gallery.pyecharts.org/#/Bar/stack_bar_percent 下面的图表截取了左侧目录项，查阅时只需修改案例大全最后一段url。
今天给大家分享一篇可视化干货，介绍的是功能强大的开源 Python 绘图库 Plotly，教你如何用超简单的（甚至只要一行！）代码，绘制出更棒的图表。
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。
让我们快速浏览一下这张图表： 这张可视化数据图（最初用Tableau软件创建 ）是如何利用数据可视化来帮助决策者的一个很好的例子。想象一下，如果这些信息通过表格来告诉投资者，你认为你会花多长时间来向他
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：
https://towarddatascience.com/the-next-level-of-data-visualization-in-python-dd6e99039d5e
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