Plotly 是一个用于创建交互式数据可视化的 Python 库,它允许你轻松地生成各种类型的图表和图形,包括折线图、散点图、柱状图、饼图、热力图、3D 图等。
由于接下来的项目可能会大量用到图表显示与交互,所以抽空仔细看了下echarts文档。顺手根据可能有的项目需求写了个饼图demo。本例只写出demo所用配置的注意点,以后再有其他需求时会继续更新。
折线图(Line Plot):用于显示数据随时间或其他连续变量的变化趋势。在实际项目中,可以用于可视化模型性能随着训练迭代次数的变化。
自定义环形图控件类似于自定义饼状图控件,也是提供一个饼图区域展示占比,其实核心都是根据自动计算到的百分比绘制饼图区域。当前环形图控件模仿的是echart中的环形图控件,提供双层环形图,有一层外圈的环形图,还有一层里边的饼状图,相当于一个控件就可以表示两种类型的占比,这样涵盖的信息量更大,而且提供了鼠标移上去自动突出显示的功能,下面的图例也跟着加粗高亮显示,非常直观,类似的控件在很多web项目中大量运用。
上图标记的一些解释: 1、原始数据只能隐藏 2、可删除,标题头可修改 自定义拆分数据如下图:
本文中将前段时间写的plotly-express可视化库的相关技巧进行整理,方便后续快速实现调用
图表库千万个今天 HelloGitHub 给大家推荐个很有“特色”的图表库:一个手绘风格的 JS 图表库 —— Chart.xkcd,快收起你紧绷、严肃的面容让我们一起看看用手绘风格展示数据的效果。
不是说下大雨吗?玩儿呐?搁哪呢?大雨搁哪呢?下丢啦?哗啦到海里去啦?让五娃给吞啦?南方整的那老大,看不起副中心咋的?还能不能 雨~露~均~沾~?你说我小船儿都买好了,搁哪划,搁哪划!!给我一个完美的解释! 北京气象局通知: 原约定于昨天和今早来的暴雨,因办进京证,耽误了点儿时间,或许今天夜间赶到。这场雨如果下大了肯定不小,如果下小了也肯定不会大,请市民再耐心等待!具体情况等下完后气象台会报给市民。气象台温馨提醒:今天如果不下雨,明天不下雨的话,这两天就没有雨了,就看后天的了。 气象台郑重劝告
今天继续跟大家分享think-cell chart系列14——组合图表(折线图+饼图)。 think-cell chart中图表可以轻松的通过各种组合方式,来展现多维信息,使得图表的展示效果和信息含量
为了使图表更具表现力,可以使用混搭图表对数据进行展现。 当多个系列的数据存在极强的不可分离的关联意义时,为了避免在同一个直角系内同时展现时产生混乱,需要使用联动的多图表对其进行展现。
安装 pip install pyecharts 直接使用该命令安装的版本为最新版本为1.5。语法与之前版本大不一样,因此本文仅针对1.5及之后版本说明。若想使用之前版本请使用命令pip install pyecharts == 0.1.5.19 注:建议在jupyter notebook中coding,方便debug。
随着科技的发展,我们生活中生产的数据日益增加,数据可视化变得至关重要!通过大数据的可视化,使我们更能读懂其中的奥秘!
今天给大家分享一下Excel可视化的小技巧,小白也能免费做出视觉炫酷的可视化图表!
Quick BI(以下简称Qbi)做数据分析有5个模块:仪表板、电子表格、数据大屏、即席分析和自主取数。其中仪表板和即席分析比较接近于Power BI(以下简称Pbi)制作的报告。本文的比较对象,主要指Qbi的仪表板和Pbi的报告。
参考链接: Python | 使用openpyxl模块在Excel工作表中绘制图表 1
众所周知,大家在很多项目中都会使用到图表,具体表现形式为饼图、折线图、柱状图等,但是网上有很多图表架包都是需要收费的,而Google的AChartEngine是免费的,于是AChartEngine就变成了首选方案,接下来就介绍一下AChartEngine在项目中的具体使用方法。下面话不多说了,来一起看看详细的介绍吧
华夫饼图(Waffle Chart),或称为直角饼图,可以直观的描绘百分比完成比例情况。与传统的饼图相比较,华夫饼图表达的百分比更清晰和准确,它的每一个格子代表 1%。
你可以使用matplotlib.path模块,在maplotlib中添加任意路径:
导读:绘图是数据分析工作中的重要一环,是探索过程的一部分。Matplotlib是当前用于数据可视化的最流行的Python包之一,本文主要介绍数据可视化分析工具:Matplotlib。
首先实现一个饼状图 <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <title></title> <script src="https://cdn.staticfile.org/jquery/2.1.1/jquery.min.js"></script> <script src="https://cdn.bootcss.com/echarts/4.2.1-rc1/ec
JsChart是什么? JSChart能够在网页上生成图标,常用于统计信息,十分好用的一个JS组件。 使用JsChart 一。导入jscharts.js 二。编写jscharts.jsp测试页面 1.下载JScharts库 从官网下载JScharts库,我们使用的是压缩包里面的jscharts.js文件。它大约150KB。 使用JScharts库 在网页文件(如.html或.jsp)包含JScharts库。 <script type="text/javascript" src="js/jscharts.js
首先,我们必须做一些计划,先不要急着马上从图形下手。从长远来看,一点点的前期计划可以节省数小时的血液,汗水和眼泪。
最近在工作中用到了华夫饼图,不过我这边主要是excel去制作,这里我们试着看看excel和python绘制华夫饼图的一些小技巧吧!
Qt的QChart是一个用于绘制图表和可视化数据的类。提供了一个灵活的、可扩展的、跨平台的图表绘制解决方案,可以用于各种应用程序,如数据分析、科学计算、金融交易等。
Qt 是一个跨平台C++图形界面开发库,利用Qt可以快速开发跨平台窗体应用程序,在Qt中我们可以通过拖拽的方式将不同组件放到指定的位置,实现图形化开发极大的方便了开发效率,本章将重点介绍QCharts折线图的常用方法及灵活运用。
normal : { color : function(params) { //自定义颜色 var colorList = [ '#2059be', '#198577', '#a8674e' ]; return colorList[params.dataIndex] } } 示例: <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <title></title> <script src="http
使用工作表中连续区域的所有数据,只需单击该数据区域的任一单元格,通过插入图表命令插入图表即可
背景 最近在一个 SCADA 项目中遇到了在 Web 页面中展示设备报表的需求。一个完整的报表,一般包含了筛选操作区、表格、Chart、展板等多种元素,而其中的数据表格是最常用的控件。在以往的工业项目中,所有的表格看起来千篇一律,就是通过数字和简单的背景颜色变化来展示相关信息。但是现在通过各种移动 App 和 Web 应用的熏陶,人们的审美和要求都在不断提高,尤其是在 Web 项目中,还采用老式的数字表格确实也有点落伍了。 如何选择一个合适的 HTML 前端表格控件?此处可以省略一万字。哈哈。jQuery
本文介绍了如何利用HT的表格控件实现海量数据的加载和展示,重点讲解了在HT中如何实现动态数据加载和实时刷新,并给出了具体的示例代码。此外,还介绍了如何利用HT的图表控件实现数据的可视化展示,包括饼图、柱状图等。
Seaborn是一个Python数据可视化库,它建立在Matplotlib之上,并与NumPy和Pandas密切集成,提供了别致并且直观的数据可视化。Seaborn提供了各种图形、颜色和主题,使得作图过程更加方便和高效。
上篇中,介绍了numpy的常用接口及使用,并对部分接口方法进行了详细对比。与之齐名,matplotlib作为数据科学的的另一必备库,算得上是python可视化领域的元老,更是很多高级可视化库的底层基础,其重要性不言而喻。
数据可视化对于通过将数据转换为视觉效果来揭示数据中隐藏的趋势和模式非常重要。为了可视化任何形式的数据,我们都可能在某个时间点使用过数据透视表和图表,如条形图、直方图、饼图、散点图、折线图、基于地图的图表等。这些很容易理解并帮助我们传达准确的信息。基于详细的数据分析,我们可以决定如何最好地利用手头的数据,帮助我们做出明智的决定。
官方文档:https://echarts.apache.org/zh/option.html#legend.formatter
pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库。Echarts 是百度开源的一个数据可视化 JS 库。用 Echarts 生成的图可视化效果非常棒,pyecharts 是为了与 Python 进行对接,方便在 Python 中直接使用数据生成图。使用pyecharts可以生成独立的网页,也可以在flask、django中集成使用。
本文中介绍的是如何在jupyter notebook中通过python-highcharts绘制常见的饼图:
看效果还挺不错吧,但是我们实际开发时,往往需求没这么简单,下面,我们来对折线图各种方法进行一个总结。
数据可视化是一种将密集复杂数据信息以视觉图形的形式呈现。设计出来的视觉效果简化了数据,让用户分析研究比较数据变得容易以及可以更好地向领导或者团队讲述“故事”——可以帮助用户更好地做出决策。
众多周知,图形和图表要比文本更具表现力和说服力。图表是数据图形化的表示,通过形象的图表来展示数据,比如条形图,折线图,饼图等等。可视化图表可以帮助开发者更容易理解复杂的数据,提高生产的效率和 Web 应用和项目的可靠性。
MPAndroidChart攻略——PieChartt的点点滴滴。 MPAndroidChart_折线图的那些事 MPAndroidChart_饼图的那些事 MPAndroidChart_动态柱状图 MPAndroidChart_水平条形图的那些事 MPAndroidChart_并列柱状图,及如何实现点击隐藏掉不需要的条目。 MPAndroidChart_雷达图的那些事及自定义标签颜色 目录 从简易Demo开始 1. 百分比的设置 2. 标签的设置(标签就是扇形图里的文字) 3. 饼心的设
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:
水平条形图?也就是倒起来的柱状图,简单理解可以为,将正常的图表顺时针旋转90度,其x轴,y轴对应关系如下。
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:
之前做的 3D 饼环图一直没有数据标签,原因是 series.surface 不支持,此前一直也没有想到凑合实现点思路。
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。
series[].type xAxis yAxis markPoint markLine label barWidth
MPAndroidChart攻略——BarChart的点点滴滴。 MPAndroidChart_折线图的那些事 MPAndroidChart_饼图的那些事 MPAndroidChart_动态柱状图 MPAndroidChart_水平条形图的那些事 MPAndroidChart_并列柱状图,及如何实现点击隐藏掉不需要的条目。 MPAndroidChart_雷达图的那些事 需求:显示最近20条的数据,而且500毫秒秒刷新一次,每次都要求数据最新。 解决办法: 使用List储存,每次存储
•此时,B2单元格为被引用单元格,E2单元格为引用单元格,被引用单元格修改,引用单元格同样变化。
Apache ECharts 5.5.0 版本已于 2024.2.18 正式发布。
这样的饼图并没有任何实用价值,为了有效的展示信息,至少我们还需要显示数据的标签和百分比的数值。此时就需要调整参数,pie方法常用的参数有以下几个
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