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数据可视(一)简易热力地图制作

giratinar 大家好 我是厦门大学的一名大四学生,被@iGuo抓来写关于数据可视的系列推文,因本人水平实在有限,本系列推文相比CPP别的技术类文章肯定那么高大上和干货满满,还请各位看官海涵...今天我将带来一个Excel制作可视热力地图的方法,非常的简单易学,今后本系列也会专注分享一些很好上手的可视雕虫小技和软件,不求人人成专家,只求大家看了都能做出吓到同学的好图!...欢迎各路可视爱好者们一起交流学习! 一. 热力地图很多人会用R语言来做,然而毕竟不是所有人都是能写R语言的,何况大多数时候我们只是想做一个没那么复杂的热力地图。...之后我们可以选择图层选项卡,添加图层或者选择图层是否可见,同时修改图层名称,并制作每层的数据,这里把价格做成了堆积柱形图,与热力地图叠加。...没关系,下一次的文章,将会带来另一种热力地图的制作方法。以后不光是热力地图,还会带来更多图表和可视的相关内容,喜欢就点个关注和赞吧!

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数据可视的在线、本地简易制作

支持制作图的完整列表: ? 1.支持的数据格式 官网显示,支持的输入数据格式有两种: 一、Wide format。每一列对应着一个变量,可见下图示例。 二、Long format。...鉴于篇幅有限,可制作的图较多,但制作方法都比较简便,故读者们可以结合自身对图的了解,以及网站给出的Demo数据和设置,可以慢慢探索和研究。...二、Excel辅助能手——EasyCharts 谈到Excel,相信读者都不会陌生,这个Microsoft家的强大数据处理软件,数据处理能力异常强大,但其制作出来的图表往往难以适用我们的学术用途,主要有三点...它是EasyCharts团队使用C#语言编写的一款Excel插件,主要用于数据可视数据分析,目前是1.0版本。 ? 功能如下: 1....数据分析的自动实现 使用“数据分析”命令可以实现频率直方图、核密度估计图、相关系数矩阵图、Loess数据平滑和Fourier数据平滑等数据的分析与图表的自动绘制; ?

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数据可视(五)基于网络爬虫制作可视图表

横向来看数据分析的知识体系贯穿数据获取、数据存储、数据分析、数据挖掘、数据可视等各大部分;按数据来源分,即可以是自己收集的数据,也可以采购数据或者基于公开数据集。...HTML选择器: goquery jQuery-style HTML manipulation in Go 数据存储: csv,PostgreSQL 等 数据可视:ECharts [基于网络爬虫制作可视图表...lchart(go-based) 扩展阅读:数据可视 数据可视(一)思维利器 OmniGraffle 绘图指南 数据可视(二)跑步应用Nike+ Running 和 Garmin Mobile...评测 数据可视(三)基于 Graphviz 实现程序绘图 数据可视(四)开源地理信息技术简史(Geographic Information System 数据可视(五)基于网络爬虫制作可视图表...数据可视(六)常见的数据可视仪表盘(DashBoard) 数据可视(七)Graphite 体系结构详解

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用 pyecharts 制作数据可视大屏之数据地图

前段时间,给大家分享过 20 个炫酷的数据可视大屏,源代码都是基于 echarts 的,于是我产生了用 Python 来实现数据可视大屏的想法。 ?...参考上面这个模板,我计划用 pyecharts 实现一个类似的数据可视大屏。 今天先绘制中间的数据地图,为了方便演示,我们采用一个超市数据集,数据来源于 Tableau 官方示例。.../data/超市数据.xlsx') # 用数据透视表的方法汇总各省销售额 province_sale = df.pivot_table(values='销售额', index='省/自治区', aggfunc...subtitle_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(color="#CCCCCC", font_size=15)), # 可视组件参数...从有效传递信息的角度来看,我认为上面这种分段式的数据地图,比普通的热力地图和气泡地图更加有效。 ?

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Python爬取全球疫情数据制作数据可视

数据来源分析: 确定需求, 采集那个网站上面什么数据 抓包分析, 通过开发者工具进行抓包分析 开发者工具 F12 刷新网页 清空数据, 点击选择 找相关数据包 --> 请求url 请求方式...代码实现步骤过程: 发送请求, 对于刚刚分析得到url地址发送请求 获取数据, 获取服务器返回响应数据 --> 开发者工具 response 解析数据, 提取我们想要数据内容 保存数据 获取疫情数据代码...f = open('疫情数据1.csv', mode='a', encoding='utf-8', newline='') # 初始 使用 csv去写入数据 csv_writer = csv.writer...dead, heal, nowConfirm) csv_writer.writerow([name, confirm, confirmAdd, dead, heal, nowConfirm]) 可视疫情数据...confirm'].values.tolist() nowConfirm_list = df['nowConfirm'].values.tolist() # pyechars 添加地理位置信息 只能用英文 全球数据可视

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使用DataV制作实时销售数据可视大屏

什么是DataV数据可视 相比于传统图表与数据仪表盘,如今的数据可视致力于用更生动、友好的形式,即时呈现隐藏在瞬息万变且庞杂数据背后的业务洞察。...创造一个可视应用,您可能会面临如下的问题: 对于数据可视的设计无从下手;团队内的设计师对于复杂数据的展现经验不足。 对于数据可视的实现比较困难,设计出来的很多图表与特效开发耗时耗力。...对于非传统报表数据类型(如时空数据、关系数据)的分析展现,缺乏相关的组件或工具支持。 对于在大屏幕上的展示,总会遇到分辨率适配的种种问题。 对于大数据的分析展示,现有工具无法很好支撑。...DataV 可以让更多的人看到数据可视的魅力,并帮助非专业的工程师通过图形的界面轻松搭建具有专业水准的可视应用。...关于使用DataV制作实时销售数据可视大屏的详细教程: 使用DataV制作实时销售数据可视大屏 (本课程可以帮助数据分析师学习数据可视大屏的制作,包括制作的方法、设计原则等基础知识,并提供一个微项目

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用Streamlit来制作数据可视面板实战

在上回初步介绍了“steamlit”框架的基本用法之后(干货分享 | 用 Streamlit 来制作数据可视面板教程(一)),这回我们动手来实践一下,用“streamlit”框架来制作一个可视仪表盘...,用到的数据是印度在新冠病毒的影响之下病例数据,包括了印度每个州的“死亡数据”、“治愈数据”、“确诊数据”以及“活跃病例”,感兴趣的童鞋也可以一起动手来实现一下。...01 首先导入所需要用到的模块以及读取数据 import streamlit as st import pandas as pd import numpy as np import plotly.express...data df = load_data() 我们用到了“pandas”模块当中的“read_csv”的方法,当然特别要指的注意的是,里面用到了“st.cache()”作为装饰器,由于考虑到可能引用的数据会时时发生变化...image”方法来读取图片,而要是我们用到下拉框则是用“st.sidebar.selectbox”方法,而要是使用单选框的话,则是用“st.sidebar.radio”方法, 03 下面我们就开始可视的部分

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使用Python制作疫情数据分析可视图表(二)

参考链接: 使用Python进行数据分析和可视2 python小白,在“一心学”公众号学习了一点疫情数据分析可视的课程,记录下来,供小白参考。 ...目录 一、基本数据的查看和初步处理 二、时间序列与区域划分 三、快速查看不同省市疫情现状 四、累计确诊病例走势 五、不同省市确诊新增情况 六、全国疫情动态可视 七、制作数据地图 八、如何用气泡图制作数据地图...  第一章内容发布在(使用Python制作疫情数据分析可视图表(一))https://blog.csdn.net/yue__yang/article/details/104538235,请自行食用。 ...二、时间序列与区域划分  1、数据类型转换为时间序列 在数据中,有一个字段是“date”,但是它的数据类型是整型(int),需要将其转换为日期的格式。...时间数据是可以按照年、月、日、时、分、秒进行聚合运算的,这可以让一眼看上去没什么规律的杂乱数据按照时间顺序排列起来。有了时间数据数据就更适合研究一段时间内的变化。

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【可视】Excel制作INFOGRAPHIC

最近在重新整理日报,周报,月报的数据展现形式,越发觉得一份数据如何展现对于我们数据分析师的受众而言是非常重要的,数据是一种艺术,其原因之一在于如何把数字通过我们的处理变成一张漂亮的图形,意义有时候很重要...打开了我的数据展现和分析的思路,一份数据在不同的、合理的图表展示出来,代表和反映了不同的信息。...首先,看一下原始数据如下: ? 选择“插入|柱形图|簇状柱形图”,如下所示: ? 选择要插入的数据,删除图例,之后图如下所示: ?...到此,我们第一部分条形图基本制作完成了,但是比较蛋疼的是下面的小圆圈怎么搞定,难道一个一个的粘贴复制,画出来?当然不是了,这部分是整个图形制作的比较复杂的地方,下面我说说我的办法。...此时将圆环改成橙色,样式和标准图中一样就OK了,之后组合一起就完成了制作。 ?

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利用R语言制作出漂亮的交互数据可视

利用R语言也可以制作出漂亮的交互数据可视,下面和大家分享一些常用的交互可视的R包。 rCharts包 说起R语言的交互包,第一个想到的应该就是rCharts包。...它可以让我们处理复杂的数据集来创建更高级的可视。在rCharts包中提供了nPlot函数来实现。 下面以眼睛和头发颜色的数据(HairEyeColor)为例说明nPlot绘图的基本原理。...为了赶紧上手用,基于该包做了一个函数echartR(下载至本地,以后通过source命令加载),用于制作基础Echart交互图。需要R版本>=3.2.0....在R的环境中,动态交互图形的优势在于能和knitr、shiny等框架整合在一起,能迅速建立一套可视原型系统。...转载大数据公众号文章请注明原文链接和作者,否则产生的任何版权纠纷与大数据无关。

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03 使用Echarts制作可视图表 |数据爬取及可视系列

这是《数据爬取及可视系列》的第三篇文章。...前2篇文章,可以查阅: 01基于位置的用户画像初探 02技能之谷歌Chrome爬虫 ---- 最近在结合新学的爬虫在做一些可视的东西了,今天讲讲可视图表相关的。...我用它制作了2组图表。 第一组 是结合地图的一个可视的图表,数据来源是取通讯设备上的流量,把流量的情况可视化出来。 ? ?...地图是通过canvas画布来制作的,把经纬度坐标转化为屏幕坐标,然后在屏幕上显示出来,再结合echarts制作的图表,完成了这组demo。...---- 第二组 可视图表,是我最近爬取了亚马逊的一部分数据制作而成的。 主要是为了看看best sellers榜单有什么可以挖掘的价值。 有几个值得挖掘价值的图表可以看看: ?

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制作乡镇地图数据

面临的问题 在开发乡镇地图过程中,最麻烦的问题时解决乡镇地图的geojson数据问题。很多平台如阿里云仅仅支持县级平台。乡镇的地图数据是没有的。...之前用过bigemap来下载地图的边界数据,但是现在收费了。在寻求无果的情况下,在万能的tb花重金(12元)购买了本市的所有乡镇的边界地图。...开发需求 利用echarts实现乡镇地图展示 实现散点图效果 实现飞线图效果 实现地图下钻 开发步骤 01 处理边界数据 我们的边界数据是kml格式的。...依次导入后,save为geojson数据或者json格式。到这里我们的地图数据就处理完成了。...function (geoJson) { myChart.hideLoading(); echarts.registerMap('武都区', geoJson); shell.json就是我们导入的地图数据

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R语言数据可视之五种数据分布图制作

来源:博客园 作者:穆晨 网址:http://www.cnblogs.com/muchen/p/5430536.html 1.数据分布图简介 中医上讲看病四诊法为:望闻问切。...而数据分析师分析数据的过程也有点相似,我们需要望:看看数据长什么样;闻:仔细分析数据是否合理;问:针对前两步工作搜集到的问题与业务方交流;切:结合业务方反馈的结果和项目需求进行数据分析。..."望"的方法可以认为就是制作数据可视图表的过程,而数据分布图无疑是非常能反映数据特征(用户症状)的。R语言提供了多种图表对数据分布进行描述,本文接下来将逐一讲解。...这个函数会给出一个基于数据的二维核密度估计,然后我们可基于这个估计值来判断各样本点的"等高"性。接下来首先给出各数据点及等高线的绘制方法,R语言实现代码如下: ? 运行结果: ?...转载大数据公众号文章请注明原文链接和作者,否则产生的任何版权纠纷与大数据无关。

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更高级的数据可视,使用pyecharts制作精美图表

提到用python进行数据可视,那么大多数人选择都是matplotlib,但是生成的图表不能进行交互操作,比如时间轴拖动、交互式图例等,那么本文将对pyecharts进行详细讲解。..."裤子", "高跟鞋", "袜子"] #设置x轴数据 v1 = [5, 20, 36, 10, 75, 90] #第一组数据 v2 = [10, 25, 8, 60, 20, 80] #第二组数据 bar...= Bar("柱状图数据堆叠示例") #实例一个柱状图 bar.add("商家A", attr, v1, is_stack=True) #用add函数往图里添加数据并设置堆叠 bar.add("商家B...饼图 饼图主要表现不同类目的数据在总和中占比。每个的弧度表示数据数量的比例。...结束语 一些在数据可视中会涉及到的基本图表都在上面,绘制方法也基本上一致:创建一个需要的实例,然后往里面添加各种数据与配置就可以了,那么最后再来回顾一下使用pyecharts绘制图表的一般步骤: ?

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更高级的数据可视,使用pyecharts制作精美图表

提到用python进行数据可视,那么大多数人选择都是matplotlib,但是生成的图表不能进行交互操作,比如时间轴拖动、交互式图例等,那么本文将对pyecharts进行详细讲解。..."裤子", "高跟鞋", "袜子"] #设置x轴数据 v1 = [5, 20, 36, 10, 75, 90] #第一组数据 v2 = [10, 25, 8, 60, 20, 80] #第二组数据 bar...= Bar("柱状图数据堆叠示例") #实例一个柱状图 bar.add("商家A", attr, v1, is_stack=True) #用add函数往图里添加数据并设置堆叠 bar.add("商家B...每个的弧度表示数据数量的比例。...height=620) wordcloud.add("", name, value, word_size_range=[20, 100]) #设置大小 wordcloud.render() 结束语 一些在数据可视中会涉及到的基本图表都在上面

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实战 | 如何制作数据报表并实现自动

假设我们现在有如图 1 所示的数据集。 (图1) 现在需要根据这份数据集来制作每天的日报情况,主要包含以下 3 个方面。 当日各项指标的同/环比情况。 当日各省份创建订单量情况。...而格式调整需要用到 openpyxl 库,我们将 Pandas 库中DataFrame 格式的数据转化为适用 openpyxl 库的数据格式,具体实现代码如下。...核心指标_原始.xlsx') 运行上面代码会得到如图 3 所示结果,可以看到原始的数据文件看起来是很混乱的。...(图3) 接下来,对上面的原始数据文件进行格式调整,具体调整代码如下。...(img, 'G1') 将所有的数据插入以后就该对这些数据进行格式设置了,因为不同表的结构不一样,所以我们没法直接批量对所有单元格进行格式设置,只能按范围分别进行设置,而不同范围的格式可能是一样的,所以我们先预设一些格式变量

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