导语:今天我们带来一篇来自 Adobe 工程师 Rohit Boggarapu 的文章。他在文章中介绍了一些适合网页开发者的数据可视化和绘图工具,让你不必再花大力气与枯燥的数据抗争。部分工具不要求写代码也可以使用!
Inside look at modern web browser 是介绍浏览器实现原理的系列文章,共 4 篇,本次精读介绍第三篇。
这个4+4也就是使用canvas来生成的,难度中等,但是不能使用document来操作,因为核心没有。
H4中的input type:text、password、radio、checkbox、file、hidden、submit、reset、image
在这篇技术博客中,我们将深入探讨如何使用 Paper.js 实现一个基本的图形绘制应用,允许用户在画布上绘制封闭的多边形。Paper.js 是一个强大的向量图形脚本库,它简化了在网页上进行图形和交互式界面设计的过程。本文主要围绕上述代码进行解析,揭示其实现逻辑和关键技术点。
:刻度尺/度量衡,描述数据所处的阶段,红色(危险)=>黄色(警告)=>绿色(优秀)
从本期开始,我会陆续推出系列空间插值的推文教程,包括常见的「Kriging(克里金插值法)、Nearest Neighbor(最近邻点插值法)、Polynomial Regression(多元回归法)、Radial Basis Function(径向基函数法)」 等多种空间插值方法,探索空间可视化带给我们的视觉魅力。
小汪最近在看【WebKit 技术内幕】一书,说实话,这本书写的太官方了,不通俗易懂。
https://console.cloud.google.com/storage/browser/quickdraw_dataset
在本文中,我们将学习在 p5.js 中通过使用线条、 矩形和椭圆来制作房屋的各个部分来制作房屋的简单动画。
[题引]:君子性非异也,善假于物也。javascript本身不能绘制CAD图纸,但借助第三方库就可以绘制一些简单的二维图纸了。到被戏称为“全球最大的同性交友网站”(注:程序员之间认识先了解对方的代码,github为全球最大规模的代码托管站点,故被戏称为“全球最大的同性交友网站”)https://github.com/中搜索js-dxf,会有如下结果:
原文链接:https://towardsdatascience.com/the-next-level-of-data-visualization-in-python-dd6e99039d5e
事情是这样的,在我看完w3c的介绍和很有说服力和教学力的demo后,本着实践出真知的思想决定上手一试,这一试不要紧~
由于自己现在无业游民,所以没有什么现成的环境,环境就随便找个公网的。再者当下的完成度应该算不上一个完整的 APP,但是作为参考,依瓢画葫芦绝对足够了,如果等完整产品,可能得等一段时间了,下面的是该项目
Matplotlib默认主题下绘制的可视化图形如一位高贵冷艳、不沾烟火的冰山女神,而cutecharts的图就像不拘常规、潇洒无羁的活力少年。
fabric.js 的铅笔其实是继承基础画笔的一个工具,在基础画笔的基础上多了“拐角平滑度”等配置项。
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:
一个好的前端界面中很重要的内容就是动画,使用符合场景的动画不仅可以优化网站页面中的交互细节,提高用户体验,还可以让页面更具有吸引力,给网站带来更多访问量。如果你还不具备手写各种骚动画的能力,那么下面介绍的这几个动画库可得收藏好了~
引言 最近,我一直在看美国德克萨斯州奥斯汀举办的SciPy 2015会议上的一段视频——“用Blaze和Bokeh创建Python数据应用程序”,并且情不自禁地反复思考这两个库赋予世界各地使用Python的数据科学家们的强大能力。在本文中,我将带你体验使用Bokeh实现数据可视化的各种可能途径,以及Bokeh为什么是每位数据科学家的必备“神器”。 什么是Bokeh? Bokeh是一个专门针对Web浏览器的呈现功能的交互式可视化Python库。这是Bokeh与其它可视化库最核心的区别。正如下图所示,它说明了B
Ajax轮询多个图形: 我们来实现一次性绘制多个图形的方法,代码只是在上方改进一下即可.
如果只是看 Fabric.js 文档可能还不太明白 图案画笔 PatternBrush 是如何使用。
今天我参考github,总结出一个极简但却包括了几乎所有Python的绘图包。 一共22个Python绘图包: Python 绘图包 altair - 基于Vega Lite的声明性统计可视化 bokeh - 用于Python的交互式Web绘图 Chartify - Bokeh包装,使数据科学家更容易创建图表 diagram - 使用UTF-8字符的文本模式图 ggplot - 基于R的绘图系统ggplot2 glumpy - OpenGL科学可视化库 holoviews - 来自注释数据的复杂和声明性
matplotlib算是python比较底层的可视化库,可定制性强、图表资源丰富、简单易用、并且达到出版质量级别。
关于转载授权 大数据文摘作品,欢迎个人转发朋友圈,自媒体、媒体、机构转载务必申请授权,后台留言“机构名称+文章标题+转载”,申请过授权的不必再次申请,只要按约定转载即可,但文末需放置大数据文摘二维码。 大数据文摘愿意为读者打造高质量【可视化讨论群】,措施如下 (1)群内定期组织分享 (2)确保群内分享者和学习者数量适合(1:1),有分享能力者不限名额,学习者数量少于分享者,按申请顺序排序。 点击文末“阅读原文”填表入群 编译:黄念 席雄芬 校对:王婧 图片来源:bokeh.pyda
Ajax是异步JavaScript和XML可用于前后端交互,在之前《Flask 框架:运用Ajax实现数据交互》简单实现了前后端交互,本章将通过Ajax轮询获取后端的数据,前台使用echart绘图库进行图形的生成与展示,后台通过render_template方法返回一串JSON数据集,前台收到后将其应用到绘图库上,实现动态监控内存利用率的这个功能。
实时协作涉及多个用户在共同任务或项目上进行动态和即时的互动。与旧的协作方法不同,实时协作允许团队成员即时贡献、编辑和查看变更。这种即时同步促进了团队的凝聚力,并加快了决策过程,使其成为当代工作流程中不可或缺的工具。引入实时协作功能带来了许多好处:
点击上方蓝色字体,关注程序员zhenguo 你好,我是 zhenguo今天这篇文章不是项目,我的第十个项目还在整理中。今天我参考github,总结出一个极简但却包括了几乎所有Python的绘图包。一共22个Python绘图包: Python 绘图包 altair - 基于Vega Lite的声明性统计可视化 bokeh - 用于Python的交互式Web绘图 Chartify - Bokeh包装,使数据科学家更容易创建图表 diagram - 使用UTF-8字符的文本模式图 ggplot - 基于R的绘图
canvas其实没有那么玄乎,它不外乎是一个H5的标签,跟其它HTML标签如出一辙: canvas 元素用于在网页上绘制图形。 那么什么是 Canvas? HTML5 的 canvas 元素使用 JavaScript 在网页上绘制图像。 画布是一个矩形区域,您可以控制其每一像素。 canvas 拥有多种绘制路径、矩形、圆形、字符以及添加图像的方法。 canvas本身没有任何的绘图能力,所有的绘图工作都是通过js来实现的。通常我们在js通过getElementById来获取要操作的canvas(这意味着咱得
该网站链接:https://www.r-graph-gallery.com/histogram_several_group.html
在数字图形设计和Web应用开发中,提供一个直观和互动的界面供用户绘制图形是极为重要的。Paper.js是一款功能强大的JavaScript库,它使得在HTML5 Canvas上绘制矢量图形变得简单快捷。本文将介绍如何使用Paper.js实现一个基本的图形绘制工具,允许用户用鼠标画出直线和自由曲线(轨迹)。
在互联网时代,每时每刻都在产生大量的数据。而气象领域更是一个“大数据”领域。除地面观测站之外,在轨卫星每年也会产生PB级气象数据,还有大量的数值模式数据。
TensorFlow一直努力扩展自己的基础平台环境,除了熟悉的Python,当前的TensorFlow还实现了支持Javascript/C++/Java/Go/Swift(预发布版)共6种语言。 越来越多的普通程序员,可以容易的在自己工作的环境加入机器学习特征,让产品更智能。
来源:Deephub Imba 本文约700字,建议阅读9分钟 本文为你介绍7个不常见但是好用且高效的Jupyter扩展。 今天将介绍7个不常见但是却很好用且能够提高效率的Jupyter扩展。 1、voila 这个扩展将将Jupyter笔记本变成独立的网络应用程序。与通常的html转换的笔记本不同,每个连接到Voilà 应用程序的用户都会启动一个Jupyter内核,所以通过这个web应用我们可以对Jupyter代码进行修改和回调,他的web是通过tornado来开发的,这个扩展在GitHub上有超过
这个扩展将将Jupyter笔记本变成独立的网络应用程序。与通常的html转换的笔记本不同,每个连接到Voilà 应用程序的用户都会启动一个Jupyter内核,所以通过这个web应用我们可以对Jupyter代码进行修改和回调,他的web是通过tornado来开发的,这个扩展在GitHub上有超过4k star。
最近在慕课网上找到了很好的canvas教程, 来自 @liuyubobobo 的 学写一个字 canvas绘图教程 在 @liuyubobobo 老师的系列canvas教程中,我学到不少知识。 今天,运用在视频中的所学,结合自己的代码风格,我自己尝试也写一个字帖出来,在这里分享一下思路和过程 具体代码其实已经push在github上,感兴趣的可以clone下来参考一下。 代码/canvas-demo/write 这里还有在线的效果演示 在线演示
tldraw是一款开源的Web绘图工具,可以使用它创建并共享流程图、线框图、原型、图表和其他可视化内容。
一、Canvas canvas是HTML5中新增一个HTML5标签与操作canvas的javascript API,它可以实现在网页中完成动态的2D与3D图像技术。<canvas> 标记和 SVG以及
现在什么都是3D,看电影3D,打游戏3D,估计3D打车,很快就会面世。那么作为前端开发的标准语言,JS和3D能不能也搞出点大新闻呢?刚好最近在做一个活动时,就遇到了需要播放3D全景视频的需求,顺便就研
近日,潜在某个技术交流群的我发现即将毕业的小伙伴在焦虑实习、校招,刚好本周 GitHub 热榜有个远程工作项目。不妨大家换个思路,“走”出去也许有更多的机会。当然,除了全球的远程工作集,本周远程工作特推也收录了 greatghoul 及其他小伙伴整理的超详细远程工作事项以及相关工作方向推荐。
官方宣称兼容各种主流浏览器,据笔者测试在IE6下尚有一些问题(不过这些与本文无关)
编译:黄念 席雄芬 校对:王婧 图片来源:bokeh.pydata.org ◆ ◆ ◆ 引言 最近,我一直在看美国德克萨斯州奥斯汀举办的SciPy 2015会议上的一段视频——“用Blaze和Bokeh创建Python数据应用程序”,并且情不自禁地反复思考这两个库赋予世界各地使用Python的数据科学家们的强大能力。在本文中,我将带你体验使用Bokeh实现数据可视化的各种可能途径,以及Bokeh为什么是每位数据科学家的必备“神器”。 ◆ ◆ ◆ 什么是Bokeh Bokeh是一个
数据可视化技术的基本思想是将数据库中每一个数据项作为单个图元元素表示,大量的数据集构成数据图像, 同时将数据的各个属性值以多维数据的形式表示,可以从不同的维度观察数据,从而对数据进行更深入的观察和分析。 图表库 C3 – 以 d3 为基础构建的可重用图表库 Chart.js – 带有 canvas 标签的图表 Chartist.js – 具有强大浏览器兼容能力的响应式图表 Dimple – 适用于业务分析的面向对象的 API Dygraphs – 适用于大型数据集的交互式线性图表库 Echarts – 针对
我们将使用卷积神经网络(CNN)来识别不同类型的手绘图像。这个卷积神经网络将在 Quick Draw 数据集(https://github.com/googlecreativelab/quickdraw-dataset)上接受训练。该数据集包含 345 个类别的大约 5 千万张手绘图像。
很多开发者说自从有了 Python/Pandas,Excel 都不怎么用了,用它来处理与可视化表格非常快速。但是这样还是有一大缺陷,操作不是可视化的表格,因此对技能要求更高一点。近日,开发者构建了名为 Grid studio 的开源项目,它是一个基于网页的表格应用,完全结合了 Python 和 Excel 的优势。
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。
Canvas是HTML标准近年发展到HTML5时添加的新特性,用于在网页上高效绘图。H5 canvas绘图,与MFC(Microsoft Foundation Classes)或Visual Basic等绘图步骤类似。下例给出canvas绘制直线路径、填充及输出文本示例,HTML文本包含了一个canvas用于绘图:
沉没成本谬论是人类众多的认知偏见之一。 它指的是我们倾向于持续将时间和资源投入到失去的原因中,因为我们已经花了很多时间去追求无用的事情。沉没成本谬论适用于当我们花了很多成本也不会起作用的项目或工作。比如,当存在效率更高,互动性更强的选择时,我们依然继续使用Matplotlib。
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。
Matplotlib是一个绘图库,具有许多功能,可以以易于理解的格式显示数据。只需几行代码即可生成绘图,直方图,功率谱,条形图,错误图,散点图等对于简单的绘图,pyplot模块提供类似MATLAB的接口,特别是与IPython结合使用时。对于高级用户,您可以通过面向对象的界面或MATLAB用户熟悉的一组函数完全控制线型,字体属性,轴属性等。
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