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
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
原文链接:https://towardsdatascience.com/the-next-level-of-data-visualization-in-python-dd6e99039d5e
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
程序员有很大一部分时间,并不是在写代码。他们挥舞着鼠标,嘴里默念着无人能懂的咒语,画出一张张精美的图。
什么是数据可视化?数据可视化主要旨在借助于图形化手段,清晰有效地传达与沟通信息。为了有效地传达思想概念,美学形式与功能需要齐头并进,通过直观地传达关键的方面与特征,从而实现对于相当稀疏而又复杂的数据集
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。
Three.js是一个在浏览器里创造3D内容的 JavaScript库,它让我们能够更加轻松的为网页创建3D体验。
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。
原文:https://towardsdatascience.com/the-next-level-of-data-visualization-in-python-dd6e99039d5e
这个警告信息通常在调用Matplotlib的某些函数时出现,会提醒我们传递给函数的参数应该使用布尔值(True/False),而不是字符串 'on' 或 'true'。虽然这个警告并不会影响绘图结果,但在某些情况下,我们可能希望消除这个警告信息。
https://towarddatascience.com/the-next-level-of-data-visualization-in-python-dd6e99039d5e
根据文章内容为读者提供摘要总结。
数据可视化一直是机器学习的重要部分,大多数数据可视化教程的基本内容包括:散点图,线图,箱形图,条形图和热图,虽然这些对于数据预处理来说基本够用,但是今天给大家分享另一种数据可视化图形——3D可视化。3D图可以让我们更加直观的了解数据之间的关系: x - y , x - z和y - z 。在本文中,我将简单介绍使用Matplotlib进行3D数据可视化。
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!
上篇中,介绍了numpy的常用接口及使用,并对部分接口方法进行了详细对比。与之齐名,matplotlib作为数据科学的的另一必备库,算得上是python可视化领域的元老,更是很多高级可视化库的底层基础,其重要性不言而喻。
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。
作者|Melissa Bierly 选文|Aileen 翻译|冯琛 校对|Elaine琏 数据可视化专家Andy Kirk说过,数据可视化分为两类:探索性可视化图表和解释性可视化图表。解释性可视化图表的目标是进行描述——它们是根据对事物表面的关键线索而被仔细构造出来的。 另一方面,探索性可视化图表建立了与数据库或主题事件的互动,它们帮助用户探索数据,让他们发掘自己的观点:发现他们自己认为相关的或者感兴趣的事物。 通常,探索性可视化图表是交互式的。尽管现在有许多Python绘图库,但只有少数可以创建能够使你
CAD/CAE/EDA/CFD/PLM等软件的内容,如果想要做虚拟仿真,可以通过工业级3D渲染引擎HOOPS Visualize进行制作。 主要内容:3dGS,MVO,GUI,Stream还有Modeling Kernel Bridge。 3dGS是HOOPS最为核心的模块,其负责HOOPS的绘图及数据管理任务。它屏蔽了不同底层绘图库(OpenGL、DirectX等)接口的不同,向上提供一套统一的、更加直观且便于调用的接口。3dGS使用纯C语言编写,HOOPS优秀的跨平台以及跨开发工具的特性也正是基于3dG
程序员的沉没成本论: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。
Python中一个重要的绘图库Matplotlib,它可以生成各种硬拷贝格式和跨平台交互式环境的出版物质量数据。Matplotlib可用于Python脚本,Python和IPython shell,Jupyter笔记本等。
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。
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。
世界杯是足球界最重要的盛会,每四年举办一次,吸引了全世界的目光。作为一名程序员,我希望通过代码的方式来呈现这一盛事。
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MxDraw网页CAD,它主要包括MxDraw开发包,MxCAD开发包,后端服务程序,图纸转换程序4个部分,其详细说明如下:
在对复杂的二元函数进行绘图的时候,往往无法手动绘制出图像。那么该如何通过Python绘制出二元函数图像呢?
当我们的爬虫程序已经完成使命,帮我们抓取大量的数据。你内心也许会空落落的。或许你会疑惑,自己抓取这些数据有啥用?如果要拿去分析,那要怎么分析呢?
Python 计算机视觉 SimpleCV—开源的计算机视觉框架,可以访问如OpenCV等高性能计算机视觉库。使用Python编写,可以在Mac、Windows以及Ubuntu上运行。 自然语言处理 NLTK —一个领先的平台,用来编写处理人类语言数据的Python程序 Pattern—Python可用的web挖掘模块,包括自然语言处理、机器学习等工具。 TextBlob—为普通自然语言处理任务提供一致的API,以NLTK和Pattern为基础,并和两者都能很好兼容。 jieba—中文断词工具。 Sno
❖ 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。
知识图谱项目是一个强视觉交互性的关系图可视化分析系统,很多模块都会涉及到对节点和关系的增删改查操作,常规的列表展示类数据通过表格展示,表单新增或编辑,而图谱类项目通常需要关系图(力导向图:又叫力学图、力导向布局图,是绘图的一种算法,关系图一般采用这种布局方式)去展示,节点和关系的新增编辑也需要前端去做一些复杂的交互设计。除此之外还有节点和关系的各种布局算法,大量数据展示的性能优化,节点动态展开时的局部布局渲染,画布的可扩展性,样式的自定义等等诸多技术难点。目前国内使用最多的两个已开源的前端可视化框架:阿里的AntV、百度的Echarts对于关系图的支持都比较弱,不能完全满足项目中的需求。
在数字经济时代,人们需要对大量的数字进行分析,帮助用户更直观的察觉差异,做出判断,减少时间成本。当然,你可能想象不到这种数据可视化的技术可以追溯到2500年前世界上的第一张地图,但是,如今利用各种形态
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。
动画是呈现各种现象的有趣方式。在描述像过去几年的股票价格、过去十年的气候变化、季节性和趋势等时间序列数据时,与静态图相比,动画更能说明问题。因为,从动画中,我们可以看到特定参数是如何随时间而变化的。
新媒体管家 大数据时代,你还在拿Excel做的图表提交给Boss看吗?有没有想过用其他更炫酷的工具让Boss眼前一亮呢?为了让大家了解如何选择适合的数据可视化产品,小编整理了50款可以用来做数据可视化
在本篇技术博客文章中,我们将使用Python绘制一只可爱的小猫。我们将使用Python中的绘图库来实现这个任务。在这个示例中,我们将使用matplotlib库来进行绘图操作。
Inventor 2023是Autodesk公司开发的一款三维CAD设计软件,广泛应用于工业机械、汽车、航空、电子等多个领域。作为一款全面升级的产品,它不仅吸收了过去版本的优点,同时加入了很多新的功能,扩展了机械设计师的设计空间。
在这一系列文章中,我通过在每个 Python 绘图库中制作相同的多条形绘图,来研究不同 Python 绘图库的特性。这次我重点介绍的是 Bokeh(读作 “BOE-kay”)。
大家普遍第一次接触到的Python数据可视化库基本上都是Matplotlib。Python还有很多数据可视化库,本文我将简单介绍12款常用的Python数据可视化库,并在文末送出一本数据可视化书籍!
在入道数据岗位之初,曾系列写过多个数据科学工具包的入门教程,包括Numpy、Pandas、Matplotlib、Seaborn、Sklearn等,这些也构成了自己当初的核心工具栈。在这5个工具包中,用于数据绘图的有2.5个(Pandas可以算0.5个),占比之高定与当时一度"沉迷"于简单而有效的可视化有关,可谓乐此不疲。时隔一年有余,在不断接触了Plotly这个可视化新贵之后,近期终于正式学习了一下这个包的使用、特性及优劣,并稍作整理、以资后鉴,遂成此文!
Matplotlib是Python中最受欢迎的数据可视化软件包之一,它是Python常用的2D绘图库,同时它也提供了一部分3D绘图接口。我们可以使用 pyplot 中的 subplot() 和 subplots() 方法来绘制多个子图。
本文主要介绍了如何通过HT for Web实现一个动态可交互的WebApp,包括自定义组件、扩展组件和插件化设计。通过这些设计,可以快速构建一个基于HT for Web的图形化应用,实现各种交互操作,如手势识别、语音识别、视频播放等。同时,还介绍了一种基于HT for Web的图形组件设计,通过该组件可以方便地实现各种图形界面,如电力系统的电力拓扑图等。
SDL全名Simple DirectMedia Layer,是一个跨平台的底层音频、视频、键盘、鼠标操作库,操作实际通过更底层的OpenGL/Direct3D完成,在保留跨平台的兼容性之外提供了非常高的效率,所以广泛的应用在多种游戏和对速度敏感的应用中,比如鼎鼎大名的steam平台/ffmpeg/qemu/模拟器等,当前的版本是2.0。更详细的资料可以访问官网:https://www.libsdl.org/。 SDL2的编程理念清晰易用,代码简洁高效,这里用显式一副图片的最简代码来作为入门的示例,正式
上一篇我们自定义CPU和内存的展示界面效果,这篇我们将继续采用HT完成一个新任务:实现一个能进行展开和合并切换动作的刀闸控件。对于电力SCADA和工业控制等领域的人机交互界面常需要预定义一堆的行业标准控件,以便用户能做可视化编辑器里,通过拖拽方式快速搭建具体电力网络或工控环境的场景,并设置好设备对应后台编号等参数信息,将拓扑图形与图元信息一并保存到后台,实际运行环境中将打开编辑好的网络拓扑图信息,连接后台实时数据库,接下来就是接受实时数据库发送过来的采集信息进行界面实时动态刷新,包括用户通过客户端对设备进行
俗话说“巧妇难为无米之炊”。数据时代,没有一款好的数据可视化分析工具,光有团队怎么行? 商场如战场,数据是把枪。亚马逊运用大数据为客户推荐商品信息,阿里用大数据成立了小微金融服务集团,而谷歌更是计划用大数据接管世界……不知不觉,数据已经成为我们生活中必不可少的利器。本文收集了各个平台各种行业的数据可视化分析工具,让你不仅大饱眼福,而且还可以让你事半功倍。 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
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。
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
导读:大数据时代,得数据者得天下。巧妇难为无米炊,拥有数据却不知道如何利用,就不能体现数据的价值。而数据可视化作为处理数据的重要步骤,一直被广泛应用。冷冰冰的数据,经过可视化技术的加工,便酒曲入瓮般幻
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