以下列出的图表,图形和数据可视化的最佳软件,从创建基本的2D图表到产生复杂的数据集的数据可视化,这些PHP,Javascript、Flash的图表,对于任何一个严谨的开发者都是必须一览的。 1. Fu
Chart.js 是一个功能强大且易于使用的图表库。 支持多种类型的图表,包括折线图、柱状图、饼图、雷达图等。 Chart.js 具有简单的 API 和丰富的配置选项, 使得在 Vue 中使用它非常方便。
前不久,阳哥在「Python数据之道」分享了读者投稿的文章,较为综合的介绍了可视化库 Highcharts ,这个一个 JavaScript 下的可视化工具,同时也有 Python 版本。前文链接如下:
前不久,分享了读者投稿的文章,较为综合的介绍了可视化库 Highcharts ,这个一个 JavaScript 下的可视化工具,同时也有 Python 版本。
大家应该或多或少地会接触过股票,或者去购买股票型基金,但是提到股票基金就不得不提到的是K线图,今天小编就带领大家一起用Python来制作可以交互的高颜值K线图,
充分利用可视化工具,可以对乏味的数据起到点金石成金的效果。现阶段我们对视觉信息的需求越来越高。视觉信息比传统文本信息更受关注,它便于阅读和加深记忆,因此也可以更快地被人们传播。
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。
您推荐哪种数据可视化工具?嗯,这是一个棘手的问题,因为有太多的数据可视化工具。以下图为例:
在大数据时代,离不开数据的处理和分析,这次来介绍一下数据可视化,在之后的文章中使用的工具都是Apache ECharts,它是一个基于 JavaScript 的开源可视化图表库。
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
本文中介绍的是如何利用python-highcharts绘制各种饼图来满足不同的需求,主要包含:
开头先说一件重要的事情,最近联合几个小伙伴(有在校研究生博士以及工作的),共同建立了一个秋招互助交流群,希望在算法岗越来越积累的时期,帮助大家共同进步,多多交流成长,一起拿到理想的offer
[百度百科]:数据可视化,是关于数据视觉表现形式的科学技术研究。其中,这种数据的视觉表现形式被定义为,一种以某种概要形式抽提出来的信息,包括相应信息单位的各种属性和变量。 它是一个处于不断演变之中的概念,其边界在不断地扩大。主要指的是技术上较为高级的技术方法,而这些技术方法允许利用图形、图像处理、计算机视觉以及用户界面,通过表达、建模以及对立体、表面、属性以及动画的显示,对数据加以可视化解释。与立体建模之类的特殊技术方法相比,数据可视化所涵盖的技术方法要广泛得多。
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在数据科学领域,数据可视化无疑是当今的首要词汇。无论想分析哪些数据,进行数据可视化似乎都是必要的步骤。但是很多人没有特定的数据可视化概念,也不知道如何实现它。所以,今天将带您了解数据可视化的定义,概念,实现过程和工具。
人们常说,数据是新世界的货币,而 Web 则是新世界交易的外汇局。作为消费者,我们正在在数据中漫游;处处都是数据,从食品标签,到世界卫生组织组织的报告。其结果是,信息设计师在从数据流中呈现数据时愈发凸现窘境。 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。 2015年可视化比赛 The Kantar Information is Beautiful Awards金奖 《数据为镜,二战之
从本篇文章开始要写一个新的可视化库的系列文章:Highcharts。对这个库来自官网的赞美:
随着数据收集和使用持续呈指数级增长,对这些数据进行可视化的需求变得越来越重要。开发人员寻求将数百万个数据库记录整合到美丽的图表和仪表板中,人类可以快速直观地解释这些记录。
参考:https://blog.csdn.net/qq_20777797/article/details/77297325 可视化什么:数据抽象 数据可视化中,可视化的元素是数据,这里所指的数据是广义上的数据,包括文本、图片、声音等超媒体数据。 可视化过程中所涉及的四种基本数据集类型分别是:
现代社会早已进入读图时代,图像在一定上程度上取代了文字,占据了主导地位。对于数据分析来说,一张清晰的可视化图表确实比纷繁复杂的数字更清晰美观。随着科技的发展以及可视化需求的急剧增大,涌现了大批的数据可视化工具,通过对比分析市面上众多的数据可视化工具之后,我们挑选了几款给大家进行参考。
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
在 JS 程序中,为了实现漂亮的图形、图表和数据可视化,我们选择使用开源库。生活在数据爆炸的时代,我们开发的每一个应用程序几乎都使用或者借助数据来提升用户体验。为了帮助你轻松地为你最喜欢的应用程序添加漂亮的数据可视化,这里列出了 2019 年最好的 JavaScript 数据可视化库(排名不分先后)。
RAWGraphs是一个在线的开源工具和数据可视化框架,用来处理Excel表中的数据。你只需将数据导入到RAWGraphs中,设计你想要的图表,然后将其导出为SVG格式或PNG格式的图片。此外,上传至RAWGraphs的数据只会在web端在线进行处理,保证了数据的安全性。
文 | Piotr Kuzniewicz 译 | 高雨滴 校 | 郭瑽 辛辛苦苦分析一堆大数据,竟然没人看!如果你正着手于从数据中洞察出有用信息,那你所需要的正是——数据可视化。俗话说,有图有真相,
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
一个纯javascript的数据可视化库,百度的产品,常应用于软件产品开发或者 系统的图表模块,图表种类多,动态可视化效果,开源免费。
star:91.5k 官网:https://d3js.org/ GitHub地址:https://github.com/mbostock/d3
数据可视化的意义 1. 表达观点 人类是视觉动物,一张简单的数据可视化图表在传递大量信息的同时,能更加直观地阐述观点,为浏览者带来更深刻的印象。比如最为经典的就是1857年,南丁格尔设计的玫瑰图。她讲每月牺牲的战士数量以及死亡原因,列成一张图表,直观的表达了战争的可怕以及军队医疗条件的重要性。 📷 这张图很简单,但是却真正直接客观的将各种数据展示在女王面前,从而为军队赢来更好的医疗条件。这是当时的数据可视化,也是真正的一图胜千言的代表。 2. 发现联系 在错综复杂的数据中,很难发现
在如今的商业环境下,数据分析和可视化是非常重要的一环。不仅可以帮助企业更好地了解自身情况,还能为决策提供有力支持。因此,选择一个好用的商业图表工具对于报表开发人员来说是非常重要的。下面将为大家介绍7款热门商业图表工具,其中第一个是VeryReport商业图表工具。
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。
这个题目有点小,本篇博客真正谈论的应该是服务端生成图表的简单方案,这里面有两个关键字:服务端 & 简单,我们知道基于js有很多的图表库,知名的如D3、echarts 、highcharts等等,对于做数据可视化方向的同学可能自己都做过此类chart的研发,无论从零构建还是使用已有的轮子,基本上都是基于js在做,因为大部分数据可视化产品都是to B的产品。
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。
人们常说,数据是组织的生命线。然而,解析这些数据并有效地使用仍然是一个挑战。 大数据可视化 假设拥有一个巨大的金矿,但不能使用。那么,作为一个金矿的拥有者有什么用呢?大数据的情况与之相似。专家认为,如
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
可视化信息以易于阅读的视觉化内容正在被越来越多的人所青睐。可视化形式呈现信息的需求也随之增加,因此近年来涌现出了许多数据可视化工具。对于不熟悉数据可视化领域的人来说,最好的方法是尝试一些现成的解决方案来快速制作标准化的图表。对于拥有更多技术专长、经验丰富的用户,最好的办法是使用更灵活的库。 下面与大家分享九大数据可视化库,希望你可以找到最适合的一款。
PivotalR:用于读取Pivitol(Greenplum)和HAWQ数据库中的数据
在实际工作中,每个数据科学项目各不相同,但基本都遵循一定的通用流程。具体如下: 数据科学工作流程: 1.数据导入 2.数据整理 3.反复理解数据 数据可视化 数据转换 统计建模 4.作出推断(比如
在实际工作中,每个数据科学项目各不相同,但基本都遵循一定的通用流程。具体如下: 数据科学工作流程 数据导入 数据整理 反复理解数据 数据可视化 数据转换 统计建模 作出推断(比如预测) 沟通交流 自动化分析 程序开发 下面列出每个步骤最有用的一些R包: 数据导入 以下R包主要用于数据导入和保存数据 feather:一种快速,轻量级的文件格式。在R和python上都可使用 readr:实现表格数据的快速导入。中文介绍可参考这里 readxl:读取Microsoft Excel电子表
在生活中"可视化"对我们来说其实并不陌生,网站上各大图表频频而出,给我们的视觉也带来很直观的感受。下面我们就"可视化"而言,讨论一下,echarts和highcharts在vue里怎么灵活使用,如何解决出现的问题和难点。
大数据及移动互联网时代,每一个使用移动终端的人无时无刻不在生产数据,而作为互联网服务提供的产品来说,也在持续不断的积累数据。数据如同人工智能一样,往往能表现出更为客观、理性的一面,数据可以让人更加直观、清晰的认识世界,数据也可以指导人更加理智的做出决策。
亲爱的读者,你是否也有在特定场景使用的非常便捷的软件,欢迎评论区留言给我们,和大家分享这些使工作得心应手、效率百倍的瞬间!
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
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。
由于经常有读者在文章留言中问到“这些好看的数据可视化图片都是用什么做的呀?”之类的问题,今天Alfred就来推荐一些实用的数据可视化工具给大家,这些工具包含:
本文重点介绍的是可视化库Highcharts的相关基础知识,以及如何利用Highcharts来绘制不同场景和需求下的精美柱状图,主要内容包含:
你的程序有多么依赖数据?即使应用程序不完全面向业务,你也可能需要管理面板、仪表板、性能跟踪以及用户非常喜欢的类似分析功能的数据。
基于hexo-butterfly的基础上扩展自定义标签插件,标签插件开发基本内容参考hexo插件库,针对项目和日常应用引入自定义的外置标签,对部分标签内容做了相应的调整和优化
今天小编给大家推荐一个超强交互式可视化绘制工具-python-highcharts,熟悉HightCharts绘图软件的小伙伴对这个不会陌生,python-highcharts就是使用Python进行Highcharts项目绘制,简单的说就是实现Python和Javascript之间的简单转换层,话不多说,我们直接进行介绍,具体包括以下几个方面:
在大数据的时代背景下数据可视化的价值显得尤为突出,国内外出现了很多数据可视化产品,其中又以在Web上呈现数据统计图表的组件库最为多样,国外比较著名的如Highcharts,amCharts,flot,jqPlot,D3等等,国内则相对比较冷清,知名度较高仅有iChartjs,dataV。 在这种背景下,Echarts的出现无疑会引起大家的高度关注。那么,Echarts到底是什么?它的未来向何处发展? 11月29日广州日报数字新闻实验室在广州TiT创意园举办了一场“数据可视化的应用实践”沙龙,EChart
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