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从数组中编码动画散点图

是一种数据可视化技术,用于展示数据点在二维平面上的分布情况。通过动画效果,可以更直观地观察数据的变化趋势和规律。

动画散点图的编码过程如下:

  1. 准备数据:将需要展示的数据存储在数组中,每个数据点包含横坐标和纵坐标的数值。
  2. 创建画布:使用前端开发技术(如HTML5的Canvas或SVG)创建一个可视化的画布,用于绘制散点图。
  3. 数据映射:将数据点的数值映射到画布的坐标系上,确定每个数据点在画布上的位置。
  4. 绘制散点:使用绘图库或自定义绘图函数,在画布上绘制每个数据点的散点。
  5. 添加动画效果:使用动画库或自定义动画函数,对散点进行动画效果的编码,例如渐变、缩放、旋转等。
  6. 更新数据:根据需要,可以通过定时器或用户交互等方式更新数据数组中的数值,实现动态的数据展示。
  7. 优化性能:对于大规模数据集,可以采用数据聚合、分片加载等技术,提高动画散点图的性能和交互体验。

动画散点图的优势在于能够直观地展示数据的分布情况和变化趋势,帮助用户更好地理解数据。它可以应用于多个领域,例如金融市场分析、人口统计、地理信息系统等。

在腾讯云的产品中,可以使用腾讯云的云开发服务(https://cloud.tencent.com/product/tcb)来搭建动画散点图应用。云开发提供了丰富的前端开发工具和服务,包括云函数、数据库、存储、静态网站托管等,可以方便地实现动画散点图的开发和部署。

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图表3 散点图

var data = [{ "gender": "female", "height": 161.2, "weight": 51.6 }, { "gender": "female", "height": 167.5, "weight": 59 }, { "gender": "female", "height": 159.5, "weight": 49.2 }, { "gender": "female", "height": 157, "weight": 63 }, { "gender": "female", "height": 155.8, "weight": 53.6 }, { "gender": "female", "height": 170, "weight": 59 }, { "gender": "female", "height": 159.1, "weight": 47.6 }, { "gender": "female", "height": 166, "weight": 69.8 }, { "gender": "female", "height": 176.2, "weight": 66.8 }, { "gender": "female", "height": 160.2, "weight": 75.2 }, { "gender": "female", "height": 172.5, "weight": 55.2 }, { "gender": "female", "height": 170.9, "weight": 54.2 }, { "gender": "female", "height": 172.9, "weight": 62.5 }, { "gender": "female", "height": 153.4, "weight": 42 }, { "gender": "female", "height": 160, "weight": 50 }, { "gender": "female", "height": 147.2, "weight": 49.8 },...此处省略...]

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动态的图表拥有静态图表不能比拟的优势,能够有效反映出一个变量在一段时间的变化趋势,在PPT汇报演讲中是一大加分项,而在严谨的学术图表中则不建议使用。统计学家Hans Rosling在TED上关于《亚洲何时崛起》的演讲,其所采用的数据可视化展示方法可谓是近年来经典的可视化案例之一,动态的气泡图生动的展示了中国和印度是如何在过去几十年拼命追赶欧美经济的整个过程。可以说,Hans Rosling 让数据变得不再枯燥无味,使其生动的展示在大众面前,为了对这位伟大的统计学家的怀念(Hans Rosling 于2017年2月7日离开了这个世界), 本次教程将使用Python 经典的可视化库Matplotlib再现这经典的动态气泡图,或者说Hans Rosling Charts。

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