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Mind+可视化编程环境初探

/RMTT https://mc.dfrobot.com.cn/forum-165-1.html https://mc.dfrobot.com.cn/forum-165-1.html 01 支持图形化编程 拖动图形积木即可进行编程,让你轻松跨入编程世界的大门。 02 支持三大主流开源硬件平台,可脱机运行。 拥有强大的硬件扩展功能库,直接使用即可以对上百种硬件模块,包括各种传感器、执行器、通讯模块、显示器、功能模块进行编程控制,同时Mind+还开放了扩展库,给你丰富的扩展空间进行无限的创造。 使用图形化积木编程时可以自动转换为Python或C代码,对照学习很轻松,同时也可以手动编辑代码,让你轻松进阶编程达人。 ? 安装主控 ? 无脑,我同意 ? 选择位置 ? 运行 ? ? 打开的样子 ?

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浅谈python可视化编程之tkinter(一)

tkinter是 Python 的标准 GUI 库, Tkinter 模块(Tk 接口)是 Python 的标准 Tk GUI 工具包的接口 .Tk 和 Tk...

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    浅谈python可视化编程之tkinter(二)

    上一篇咱们讲了tkinter的基础部分,布局也是相当的简陋。位置也是固定的,但我们实际设计的时候,或者自己编写布局的时候希望是自由的。自己可以随意的调整控件的位...

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    浅谈python可视化编程之tkinter(三)

    前面讲了关于python的基本的知识,今天呢这里做一下补充。就是关于单选控件的,这个需要选择的时候会用的到,所以呢今天也给大家讲一下,那么承接上一篇文章,当时的...

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    Go 能拯救已经失败的可视化编程

    在计算中,可视化编程语言(VPL)允许用户通过图形化操作程序元素而不是通过文本指定来创建程序。但一直以来,除了在一些非常有限的领域外,可视化编程都未成功。 对此,有人认为文本编程语言混淆了编程的本质,也有网友表示为支持编程而开发的工具并不重要,那么可视化编程的出路到底在哪里? 对此,本文作者 Ivan Daniluk 发表了长文剖析可视化编程语言失败的原因,并探讨新兴的 Go 语言在可视化编程中的应用与解决方案。  而且,很多人还说这根本不是可视化编程,只不过是用鼠标输入替换了键盘输入。我基本同意这个观点。 基于流的可视化编程语言 另一类可视化编程语言实际上是所谓基于流的语言的子组,也称为基于节点的编程语言。 所有那些致力于可视化编程语言的聪明人都清楚地看到了这一点,但似乎我们缺少让视觉编程成为现实所必需的东西。 为什么可视化编程语言失败了?

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    少儿编程最实用!国内外可视化在线Python编程平台推荐!

    不少小朋友小同学们在学习编程的时候,最喜欢使用的就是类似于Scratch这样的可视化拖拽式编程平台,这个平台极大的降低了少儿编程的入门门槛,所以已经得到了极大的普及。 所以接下来,给大家介绍国内外两款非常实用的可视化在线Python编程平台。 编程编程猫是由深圳点猫科技有限公司自主研发的国内知名青少年在线编程教育平台,由独立开发的专有可视化编程工具、基于游戏的趣味编程课程体系、动态的在线社区组成。 其开发的在线wood编辑器,能够实现python可视化拖拽编程。 1. 查看与编辑方块和代码 在线运行与跟踪过程 导入大数据与绘图 Blockpy在线体验地址:https://think.cs.vt.edu/blockpy 总的来说,这两款可视化在线Python编程平台各具特色

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    可视化数据库设计软件有哪些_数据库可视化编程

    7)通过对这些在 Visual Studio .NET 项目中创建的数据组件编程来与数据资源进行交互。

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    为什么说可视化编程是糟糕的想法?

    可视化编程语言可以让程序员通过操纵图形元素来创建程序,而无需键入文本命令。 众所周知的例子是 Scratch,这是一种麻省理工学院开发的可视化编程语言,用来教孩子们学编程。 因此,除了一些非常有限的领域外,可视化编程都未能成功。其中的原因基本上可以归于以下几种对编程的误解: 文本编程语言混淆了本质上很简单的过程。 抽象和解耦是外围问题,对编程的意义不大。 在这个问题上,大多数可视化编程语言的解决方案是使用“块”来代表更为复杂的操作,从而可以让每个可视化元素都代表一大段文本代码。可视化流程工具是罪魁祸首。 问题是我们需要在某个地方定义这些代码。 误解三:为支持编程而开发的工具并不重要 最后一个误解是即使没有现代编程工具的支持,可视化程序员也可以编程。想想代码编辑器和 IDE 漫长的演变过程。 可视化编程工具通常会将每个图表保存在一个文件中,这意味着合并也会成问题,当遇到难以解析差异的语义时,难度会更大。 总之,可视化编程工具提供的优势,即简化程序的创建和理解只是一个海市蜃楼。

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    一文看懂数据可视化:从编程工具到可视化表现方式

    背景 我们可以想一想,在大数据没有出现之前,已经有很多对数据加以可视化的经典应用,比如股市里的 K 线了,其试图以可视化的目的来发现某些规律,信息可以用多种方法来进行可视化,每种可视化的方法都有着不同的着重点 数据的特性 数据可视化,先要理解数据,再去掌握可视化的方法,这样才能实现高效的数据可视化,下面是常见的数据类型,在设计时,你可能会遇到以下集中数据类型: 量性:数据是可以计量的,所有的值都是数字 离散型 工具 编程语言 R R 经常被称为是“统计人员为统计人员开发的一种语言”。 可视化框架 Echart.js D3.js Highchart.js Antv.js 合理的可视化 我将可视化图表分为以下几类 每个可视化图表的类型以一个合理图表的呈现的形式来举例说明,(该部分总结自 那么什么是优秀的可视化作品。

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    一文看懂数据可视化:从编程工具到可视化表现方式

    导读 数据可视化是让信息易读,还是更复杂? ? 背景 我们可以想一想,在大数据没有出现之前,已经有很多对数据加以可视化的经典应用,比如股市里的 K 线了,其试图以可视化的目的来发现某些规律,信息可以用多种方法来进行可视化,每种可视化的方法都有着不同的着重点 数据的特性 数据可视化,先要理解数据,再去掌握可视化的方法,这样才能实现高效的数据可视化,下面是常见的数据类型,在设计时,你可能会遇到以下集中数据类型: 量性:数据是可以计量的,所有的值都是数字 离散型 工具——编程语言 R R 经常被称为是“统计人员为统计人员开发的一种语言”。 可视化框架 Echart.js D3.js Highchart.js Antv.js 合理的可视化 我将可视化图表分为以下几类: 每个可视化图表的类型以一个合理图表的呈现的形式来举例说明,(

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    编程一生】2021年总结--数据可视化技巧

    以下是我的check事项: 用户趋势分析 【编程一生】公众号创立于2017年10月10日,正式经营应该从2018年3月算起。 其实针对每篇文章在多维上有明确数据,很合适用雷达图来展示各方面的优劣,我就不具体画了,随便找了个雷达图的例子: 从数据的分析上,其实个人认为自己那篇《深入理解函数式编程》写的好,但是阅读量不高,看到数据之前个人分析哈

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    五个技巧教你用编程实现数据可视化

    导读:数据可视化可以通过视觉形式来呈现抽象的数据信息,有利于对数据进行更深入的观察和分析,除了使用现有的可视化软件和工具,也可以用编程定制属于自己的数据可视化,本文推荐五个技巧教你用编程实现数据可视化。 数据可视化五个技巧 ? 1. 使用你最熟悉的软件 学习用编程建立数据可视化不代表要摒弃你已经熟悉的工具。 但是如果你不熟悉R的编程句法,我还是建议你从最基本的R语言学起,即便可能会有些难。 就好比我之前提到的d3.js这个JacaScript函式库,如果你不熟悉JavaScript,或者刚刚开始学习编程,很多类似的东西都会看起来很难。 4.认真阅读编程指南和范例 编程指南是很有用的。一开始可能会有些难,但你必须要适应。如果你的程序出了问题,很大可能是因为你写的不对,而不是代码的实现有问题。

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    五个技巧教你用编程实现数据可视化

    我喜欢举一个例子来回答:许多到美国学新闻的女生,原本在国内是学语言或学新闻的,一点编程都不懂,到美国后短短一年,不仅跟上了学业,编程设计拍摄剪辑样样能上手。 用编程实现可视化其实是非常有趣的,虽然从起点学习编程不是那么容易,而且大部分人都会说没有足够的时间,但我依然觉得,为了获得长期的收益,从一开始花点功夫还是值得的。 以下的部分是根据我使用不同编程语言及工具的经验分享给大家的一点小提示。 ◆ ◆ ◆ 五个技巧 1. 使用你最熟悉的软件 学习用编程建立数据可视化不代表要摒弃你已经熟悉的工具。 但是如果你不熟悉R的编程句法,我还是建议你从最基本的R语言学起,即便可能会有些难。 ? 4.认真阅读编程指南和范例 编程指南是很有用的。一开始可能会有些难,但你必须要适应。如果你的程序出了问题,很大可能是因为你写的不对,而不是代码的实现有问题。

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    Python爬取近十年TIOBE编程语言热度数据并可视化可视化

    本文介绍如何利用requests+正则表达式爬取TIOBE编程语言热度数据,并使用?openpyxl写入数据与?pyecharts时间轮播图进行可视化。 分析网页源代码可以找到想要的数据,利用正则表达式提取出想要的数据,并保存到Excel中,便于后续数据处理和可视化。 ? 完整爬虫代码如下,其中大多数语句都给出了详细注释,感兴趣的读者可以进一步研究。 二、 数据可视化 本节使用pyecharts绘制时间轮播图数据可视化,展示现在热度排 Top10 的编程语言 2009-2019 年每年的平均热度变化。 for i in range(1, table.nrows): x = table.row_values(i) dic1[x[0]].append((x[1], x[2])) # 与编程语言顺序对应 每年编程语言对应的不同时间的热度 data_per = {k: [[] for x in range(10)] for k in range(2001, 2021)} print(data_per)

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    【干货】五个技巧教你用编程实现数据可视化

    导读:数据可视化可以通过视觉形式来呈现抽象的数据信息,有利于对数据进行更深入的观察和分析,除了使用现有的可视化软件和工具,也可以用编程定制属于自己的数据可视化,本文推荐五个技巧教你用编程实现数据可视化。 数据可视化五个技巧 ? 1. 使用你最熟悉的软件 学习用编程建立数据可视化不代表要摒弃你已经熟悉的工具。 但是如果你不熟悉R的编程句法,我还是建议你从最基本的R语言学起,即便可能会有些难。 就好比我之前提到的d3.js这个JacaScript函式库,如果你不熟悉JavaScript,或者刚刚开始学习编程,很多类似的东西都会看起来很难。 4.认真阅读编程指南和范例 编程指南是很有用的。一开始可能会有些难,但你必须要适应。如果你的程序出了问题,很大可能是因为你写的不对,而不是代码的实现有问题。

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    气象编程 | Python反距离权重(IDW)插值计算及可视化绘制

    前面几篇推文我们分辨介绍了使用Python和R绘制了二维核密度空间插值方法,并使用了Python可视化库plotnine、Basemap以及R的ggplot2完成了相关可视化教程的绘制推文,详细内容如下 : Python-plotnine 核密度空间插值可视化绘制 Python-Basemap核密度空间插值可视化绘制 R-ggplot2+sf 核密度空间插值可视化绘制 接下来,我们将继续介绍空间插值的其他方法 ,本期推文,我们将介绍IDW(反距离加权法(Inverse Distance Weighted)) 插值的Python计算方法及插值结果的可视化绘制过程。 可视化绘制 有了规整完的插值结果,那么接下来绘制可视化结果也就非常简单了,方法和之前的几篇推文类似,具体如下: plotnine绘制 首先,我们还是给出样例点及对应值的映射散点图,绘图过程如下: 「散点图绘制 当然,你也可以通过basemap.contour() 添加二维等值线,可视化结果如下: ?

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    大话编程:非常有趣的循环(Python语言可视化海龟画图演示)

    编程中,我们也会遇到这种情况,循环这种机制,就是专门用来处理这种需要不断重复做的事情的方法。通过几分钟的阅读,你将会掌握这种机制和编程手法。  循环就是一件事情重复做  首先我们来看一下一个编程例子,现在我们要使用Python中的海龟库来画几个圆(如果你不了解海龟库可以关注我查看之前的文章哦,有详细的入门介绍)  首先我们看一下代码  代码中我们反复运行了 循环4次,在Python这个编程语言中,我们有很多种表达方式。 在你的编辑器里输入range(4),看一下运行结果  这是我的运行结果  这个结果的意思是,一共包含4个值,他们的值分别是0,1,2,3这里不包含4,我们可以使用数组类型来进一步证明,如果你是刚刚接触编程 这个文章讲述了Python编程语言中for循环的使用,还有另外一种循环,叫做while循环,加关注哦,后续再来讲解。马上收藏并写起来你的代码吧。每天一个知识点,带你领略编程的魅力。

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