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Python数据可视化工具软件_数据可视化

刘宇宙,现在一家创业型公司做技术总负责,做爬虫和数据处理相关工作,曾从事过卡系统研发、金融云计算服务系统研发,物联网方向大数据研发,著书一本,《Python3.5从零开始学》 如何做Python 的数据可视化 Echarts 是百度开源的一个数据可视化 JS 库。主要用于数据可视化。 一、安装 pyecharts 兼容 Python2 和 Python3。 5, 20, 36, 10, 75, 90])bar.show_config()bar.render() Tip:可以按右边的下载按钮将图片下载到本地 add() 主要方法,用于添加图表的数据和设置各种配置项 add() 添加数据及配置项。 render() 生成 .html 文件。 三、图表类型 因篇幅原因,这里只给出了每种图表类型的示例(代码 + 生成图表),目的是为了引起读者的兴趣。 “”” custom(series)”’追加自定义图表类型 ”’ series -> dict 追加图表类型的 series 数据 先用 get_series() 获取数据,再使用 custom

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数据可视化的七秘密

来源:IT经理网(www.ctocio.com) 导读 数据可视化, 特别是基于Web的数据可视化的时代已经到来了。 然而, 对于数据可视化的开发者来说, 依然有很多挑战要去面对。 这些迎接这些挑战的方法, 则是很多专业的数据可视化开发者不愿意让别人知道的秘密。 关于柱状图优先, 其实揭示了数据可视化中一个最大的秘密, 那就是, 那些最酷的可视化往往用处反而最小。最求新奇以及美观的可视化往往带来一个问题,那就是数据的可理解问题。 而且你的可视化库里可能就有一些标准的样本数据。 很不幸, 真实数据不可替代。 Demo数据一般遵循正态分布而且数据量有限。 是为了展示可视化用的。 秘密六 数据可视化不是分析 数据可视化可以产生一些分析结果, 不过需要指出的是,可视化是一个辅助分析的工具, 而不是数据分析的替代, 它也不是统计的替代: 你的图形可能揭示了一些数据差异或者数据的相关性

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    Sentry 监控 - Dashboards 数据可视化

    Sentry Web 性能监控 - Trends Sentry Web 前端监控 - 最佳实践(官方教程) Sentry 后端监控 - 最佳实践(官方教程) Sentry 监控 - Discover 大数据查询分析引擎 Results(表格) World Map(世界地图) Big Number(大数) Dashboard 允许您浏览跨多个项目的错误和性能数据,从而为您提供应用程序运行状况的广泛概览。 如果您想编辑默认 dashboard 或构建多个 dashboard,每个 dashboard 都有自己的一组独特的 widget,您可能需要考虑我们的自定义 Dashboard 功能,它使您能够创建更强大的数据屏 添加叠加层将添加另一组数据进行比较。例如,要反映 P50、P75 和 P90,您需要三个叠加层。如果单位(unit)冲突,图表将始终以第一行为基础。 条形图(Bar charts )将按天对结果进行分组,使其适合每日汇总或作为“图(big picture)”摘要。一个例子是“每天的错误计数(count of errors per day)”。

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    数据可视化案例「建议收藏」

    数据可视化:把相对复杂的、抽象的数据通过可视的、交互的方式进行展示,从而形象直观地表达数据蕴含的信息和规律。 数据可视化数据空间到图形空间的映射,是抽象数据的具象表达。 数据可视化交互的基本原则:总览为先,缩放过滤按需查看细节。 数据可视化是当前可视化领域的一项热门应用,通常可以分为信息展示类、数据分析类及监控预警类。 数据可视化应用的难点并不在于图表类型的多样化,而在于如何能在简单的一页之内让用户读懂数据之间的层次与关联,这就关系到布局、色彩、图表、动效的综合运用。 制作可视化屏,最便捷有效的方式是使用DataV、帆软等报表工具,而本示例项目则使用ECharts自行开发。 演示地址:https://yyhsong.github.io/iDataV 后记: 除自行开发可视化屏外,还可以通过第三方服务来快速实现,如阿里云DataV、腾讯云图、百度Sugar等,具体可参考

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    BI仪表板数据可视化

    这次客户使用的是.Net项目,直接做BI屏过于复杂,所以想直接集成使用BI数据可视化分析屏。 所以,这次我们就从——Wyn出发,为大家介绍如何在 .Net环境中集成BI仪表板数据可视化屏。 说到这里有些同学对BI仪表板数据可视化屏并没有概念,我们这里先为大家介绍一下。 BI仪表板数据可视化屏 无论你现在正在进行什么项目,多少都会遇到甲方提出,需要一个炫酷好看的数据看板,进行数据可视化展示及自助式数据分析。 这个看板,就是BI仪表板数据可视化屏。 在这里我们简单根据屏实现效果和功能进行分层: 第一层:简单可视化手段的堆叠,如使用Echarts.js 或其他图表库,将静态的数据可视化的样式展示出来,形成一个静态的自适应的数据可视化"报表"; 第二层 :实现数据的实时更新,与真实的业务数据关联,将业务数据使用可视化图表进行实时展现,而非静态的数据; 第三层:实现数据的自助式分析,包含了数据建模、数据加工处理、可视化展示及自助式数据分析的操作,是真正意义上的商业智能数据分析

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    淘宝双11数据分析(数据可视化

    文章目录 前言 本篇环境 结果展示 项目结构 前言 这一篇是最终篇,也是展示数据分析之后的结果的一篇。 其他文章: 淘宝双11数据分析(环境篇) 淘宝双11数据分析(数据准备篇) 淘宝双11数据分析(Hive 分析篇-上) 淘宝双11数据分析(Hive 分析篇-下) 淘宝双11数据分析(Spark 再整合 Echarts 可视化! 参考文章: idea搭建SSM项目(基于maven) 结果展示 项目结构 这是一个简单的 SSM 架构的项目。 代码我就不粘贴出来了。

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    【干货】数据可视化的七秘密

    【导读】 数据可视化, 特别是基于Web的数据可视化的时代已经到来了。 然而, 对于数据可视化的开发者来说, 依然有很多挑战要去面对。 这些迎接这些挑战的方法, 则是很多专业的数据可视化开发者不愿意让别人知道的秘密。 关于柱状图优先, 其实揭示了数据可视化中一个最大的秘密, 那就是, 那些最酷的可视化往往用处反而最小。最求新奇以及美观的可视化往往带来一个问题,那就是数据的可理解问题。 而且你的可视化库里可能就有一些标准的样本数据。 很不幸, 真实数据不可替代。 Demo数据一般遵循正态分布而且数据量有限。 是为了展示可视化用的。 秘密六—数据可视化不是分析 数据可视化可以产生一些分析结果, 不过需要指出的是,可视化是一个辅助分析的工具, 而不是数据分析的替代, 它也不是统计的替代: 你的图形可能揭示了一些数据差异或者数据的相关性

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    可视化】2014年20数据可视化工具及资料

    PPV课大数据 翻译:数据客(ID: idacker) 如需转载,请与数据客联系授权 巴西的新闻网站Visualoop,这是一家汇集来自互联网的信息图表和数据为中心的可视化网站,今年,他们继续评选出这一年最优秀的大数据可视化相关工具 下面,就是2014年Visualoop从他们的报道中提取的20可视化工具和资料。 ,他把所有的数据可视化评论为八种类型。 5、六个数据通信原理:A Checklist | DataRemixed 在数据通信与Tableau的第一章中(O'Reilly出版,2014年),本·琼斯勾画出通信数据的六原则。 原因很简单,除了对网页的bes进行数据可视化数据综合处理之外,Andy指出,他喜欢什么,就会改善什么。

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    用 pyecharts 制作数据可视化屏之数据地图

    前段时间,给大家分享过 20 个炫酷的数据可视化屏,源代码都是基于 echarts 的,于是我产生了用 Python 来实现数据可视化屏的想法。 ? 参考上面这个模板,我计划用 pyecharts 实现一个类似的数据可视化屏。 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)), # 可视化组件参数 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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    【趋势】数据可视化的七趋势

    1 数据可视化有什么作用? 2 案例分析 ,感受数据可视化可以做什么? 随着科技的不断进步与新设备的不断涌现,数据可视化领域目前正处在飞速地发展之中。 ProPublica的调查记者兼开发者Lena Groeger,以及金融时报的数据可视化记者Jane Pong在2017年全球深度报道大会上分享了他们对当前数据可视化趋势的一些看法。 1. 定制数据 Pong表示,尽管记者可以利用的开放数据越来越多,并且这对数据可视化也是有利的,但这也同时意味着每个记者都在使用相同的数据。要让自己的报道与众不同,就必须要创建自己的数据集。 创建自己的数据集的一种方法是将多个数据集组合在一起,但有的时候,最好还是创建自己独特的数据集。 金融时报曾刊载过一篇有关数据驱动的故事和中国熊猫贸易的可视化数据的文章。 ? 美国的死亡:泰晤士报有关大量枪杀案的社论 Groeger指出,数据可视化的趋势之一就是简化。 “在某些方面,这可能是对疯狂、复杂的可视化的一种解决方案。

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    总结 | 数据可视化的七趋势

    导语:随着科技的不断进步与新设备的不断涌现,数据可视化领域目前正处在飞速地发展之中。 ProPublica的调查记者兼开发者Lena Groeger,以及金融时报的数据可视化记者Jane Pong在2017年全球深度报道大会上分享了他们对当前数据可视化趋势的一些看法。 1. 定制数据 Pong表示,尽管记者可以利用的开放数据越来越多,并且这对数据可视化也是有利的,但这也同时意味着每个记者都在使用相同的数据。要让自己的报道与众不同,就必须要创建自己的数据集。 创建自己的数据集的一种方法是将多个数据集组合在一起,但有的时候,最好还是创建自己独特的数据集。 金融时报曾刊载过一篇有关数据驱动的故事和中国熊猫贸易的可视化数据的文章。 ? 美国的死亡:泰晤士报有关大量枪杀案的社论 Groeger指出,数据可视化的趋势之一就是简化。 “在某些方面,这可能是对疯狂、复杂的可视化的一种解决方案。

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    【资料 】20数据可视化工具及资料

    巴西的新闻网站Visualoop,这是一家汇集来自互联网的信息图表和数据为中心的可视化网站,今年,他们继续评选出这一年最优秀的大数据可视化相关工具。 下面,就是Visualoop从他们的报道中提取的20可视化工具和资料。 ,他把所有的数据可视化评论为八种类型。 5、六个数据通信原理:A Checklist | DataRemixed 在数据通信与Tableau的第一章中(O’Reilly出版,2014年),本•琼斯勾画出通信数据的六原则。 ,令人惊叹叫绝 4、回复“可视化”查看数据可视化专题-数据可视化案例与工具 5、回复“禅师”查看当禅师遇到一位理科生,后来禅师疯了!!

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    数据可视化需要避免的三误区

    最近,很多企业都在谈数据可视化,其受关注的程度不次于大数据数据可视化是正确理解数据信息的最好方法,甚至是唯一方式。 出色的可视化产品可以让用户对自己目前关注的事情一目了然,并可以快速给出建议,随时随地分享。在大数据时代,如果你的数据展示方法不对,可能会破坏数据可视化效果。 数据可视化可以达到仪表盘达不到的能力,可以更好地处理数据报告。 误区二:显示错误的数据 显示错误的数据和显示所有的数据同样存在隐性危机。 在数据可视化操作中,显示的信息子集与数据是相关的关系。比如你关心销售数据,您可能也关心每个地区或者个别销售人员的销售数据,考虑通过数据做出决策。 在可视化应用之前就应该考虑:我们关心什么?需要做什么?要解决什么问题?要看到怎样的数据?以怎样的结构和关系来展示?要突出哪些数据?当你能够回答这些问题时,你就可以进行数据可视化的设计或者应用了。

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    【聚焦】Office 2016的数据可视化杀器

    转载自公众号:我懂个P PPV课其他精彩文章: ---- 1、回复“干货”查看干货 数据分析师完整知识结构 2、回复“答案”查看大数据Hadoop面试笔试题及答案 3、回复“设计”查看这是我见过最逆天的设计 ,令人惊叹叫绝 4、回复“可视化”查看数据可视化专题-数据可视化案例与工具 5、回复“禅师”查看当禅师遇到一位理科生,后来禅师疯了!! 知识无极限 6、回复“啤酒”查看数据挖掘关联注明案例-啤酒喝尿布 7、回复“栋察”查看大数据栋察——大数据时代的历史机遇连载 8、回复“数据咖”查看数据咖——PPV课数据爱好者俱乐部省分会会长招募 9、 回复“每日一课”查看【每日一课】手机在线视频集锦 PPV课大数据ID: ppvke123 (长按可复制) 大数据人才的摇篮! 专注大数据行业人才的培养。每日一课,大数据(EXCEL、SAS、SPSS、Hadoop、CDA)视频课程。大数据资讯,每日分享!数据咖—PPV课数据爱好者俱乐部!

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    顶级商用数据可视化工具

    数据可视化工具是一种应用软件,帮助用户以可视化、图形化的格式显示数据,呈现数据的完整轮廓。 嵌入式 要真正利用数据可视化的强大功能,将可视化报告无缝集成到其他应用程序中是非常重要的。为了让用户高效协同,跨平台共享报告,数据可视化软件应该兼容不同的应用程序。 并不是所有部门都需要分析所有数据数据采集与共享 将原始数据导入可视化工具,然后以各种不同的形式导出可视化报告,这一过程要按照用户喜欢的方式进行。一些数据集可以最原始的形式输入到工具中,而另一些数据集则需要先进行聚合,因为它们太大了。 有时,数据可以从一个数据源中获取,而有时需要从不同的数据源收集数据并通过工具进行可视化。有的数据可视化工具能从多个数据源收集数据并显示在同一个界面上,但有些工具可能没有此功能。 如果你处理大型数据集,并且希望可视化工具帮助提取其中的潜在信息并生成可视化报告,那么你需要的可视化工具需含有该功能。 7.

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    可视化搭建数据屏系统的前端实现

    Big 是什么 Big 是基于政采云前端搭建系统 鲁班,和数据屏组件库,进行快速搭建数据屏的可视化系统。 为什么叫 Big 呢? ,助力营收 总览 数据屏是用可视化的方式展示庞杂数据的产品,经常会用在会议展览、业务监控、风险预警、地理信息分析等多种业务场景。 编辑屏是数据可视化系统核心,页面布局参考 DataV: ? 拆解为 4 个部分:顶部、组件区、画布、数据配置区。先讲下设计思路,再依次分解各区。 也是方便用户操作 代码优化 体验优化 总结 DT 时代,数据可视化将会越来越重要。相信有越来越多的同学会遇到屏的场景。 这里做了一个比较浅的屏构建方案,目前还在开发阶段,希望抛砖引玉,有更多的可视化数据搭建方案分享出来,谢谢阅读。

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    使用DataV制作实时销售数据可视化

    什么是DataV数据可视化 相比于传统图表与数据仪表盘,如今的数据可视化致力于用更生动、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。 创造一个可视化应用,您可能会面临如下的问题: 对于数据可视化的设计无从下手;团队内的设计师对于复杂数据的展现经验不足。 对于数据可视化的实现比较困难,设计出来的很多图表与特效开发耗时耗力。 DataV 可以让更多的人看到数据可视化的魅力,并帮助非专业的工程师通过图形化的界面轻松搭建具有专业水准的可视化应用。 本地部署版 本地部署版涵盖了企业版的全部功能,并在企业版的基础上,支持用户连接局域网内的数据源、将屏部署到局域网内,或者将屏发布到自有域名之下,脱离阿里云的环境。 关于使用DataV制作实时销售数据可视化屏的详细教程: 使用DataV制作实时销售数据可视化屏 (本课程可以帮助数据分析师学习数据可视化屏的制作,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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    2021年数据ELK(二十七):数据可视化(Visualize)

    目录 数据可视化(Visualize) 一、数据可视化的类型 二、以饼图展示404与200的占比 三、以条形图方式展示2020年5月每日请求数 四、以TSVB可视化不同访问来源的数据 五、​​​制作用户选择请求方式 、响应字节大小控制组件 1、控制组件 2、Kibana开发 数据可视化(Visualize) Kibana中的Visualize可以基于Elasticsearch中的索引进行数据可视化,然后将这些可视化图表添加到仪表盘中 一、数据可视化的类型 Lens 通过简单地拖拽数据字段,快速构建基本的可视化 常用的可视化对象 线形图(Line)、面积图(Area)、条形图(Bar):可以用这些带X/Y坐标的图形来进行不同分类的比较 四、以TSVB可视化不同访问来源的数据 TSVB是一个基于时间序列的数据可视化工具,它可以使用Elasticsearch聚合的所有功能。使用TSVB,我们可以轻松地完成任意聚合方式来展示复杂的数据。   创建TSVB可视化对象  配置Time Series数据源分组条件 配置Metric  TopN 五、​​​制作用户选择请求方式、响应字节大小控制组件 1、控制组件 在Kibana中,我们可以使用控件来控制图表的展示

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