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SpannableString 给TextView添加不同显示样式

TextView是用来显示文本,有时需要给TextView中个别字设置为超链接,或者设置个别字颜色、字体等,那就需要用到Spannable对象,可以借助Spannable对象实现以上设置 myTextView...sp.setSpan(new URLSpan("http://www.baidu.com"), 5, 7,      Spanned.SPAN_EXCLUSIVE_EXCLUSIVE);      //设置高亮样式一...sp.setSpan(new BackgroundColorSpan(Color.RED), 17 ,19,Spannable.SPAN_EXCLUSIVE_EXCLUSIVE);      //设置高亮样式二...LinkMovementMethod.getInstance());  关键方法: public void setSpan (Object what, int start, int end, int flags) 下面是一个详细例子...TextViewJump2Activity.this, "Click Success", Toast.LENGTH_SHORT).show(); //在这里就可以做跳转到activity或者弹出对话框操作了

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7步搞定Python数据可视化,业界大牛出品教程,Jupyter、Colab都有在线版

工具Vega-Lite和Altair 首先,用Python完成可视化,需要借助两款工具:Vega-Lite和Altair。...Vega-Lite是一种交互式图形高级语法,用简明JSON语法,快速生成可视化图形,Vega-Lite规范可以编译为Vega规范。 比如下图,左边图形,背后就是右侧代码来实现。 ?...Altair图形种类非常丰富,包含条形图、折线图、面积图、散点图、直方图、地图等各种交互式图表。...Altair也是基于VegaVega-Lite而来,使用语言是Python,因此,Vega-Lite和Altair两者一同服用,效果最好哦。...1、Vega-Lite/Altair介绍 2、数据种类、图形标志、视觉编码渠道 3、数据转换 4、比例尺、轴和图例 5、多视图合成 6、交互 7、制图可视化 最后,教程作者还附赠了Altairdebug

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7步搞定Python数据可视化,业界大牛出品教程,Jupyter、Colab都有在线版

工具Vega-Lite和Altair 首先,用Python完成可视化,需要借助两款工具:Vega-Lite和Altair。...Vega-Lite是一种交互式图形高级语法,用简明JSON语法,快速生成可视化图形,Vega-Lite规范可以编译为Vega规范。 比如下图,左边图形,背后就是右侧代码来实现。 ?...Altair图形种类非常丰富,包含条形图、折线图、面积图、散点图、直方图、地图等各种交互式图表。...Altair也是基于VegaVega-Lite而来,使用语言是Python,因此,Vega-Lite和Altair两者一同服用,效果最好哦。...1、Vega-Lite/Altair介绍 2、数据种类、图形标志、视觉编码渠道 3、数据转换 4、比例尺、轴和图例 5、多视图合成 6、交互 7、制图可视化 最后,教程作者还附赠了Altairdebug

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Altair 数据可视化已超神

为了可视化任何形式数据,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、基于地图图表等。这些很容易理解并帮助我们传达准确信息。...根据官方文档(https://altair-viz.github.io/),它基于 VegaVega-lite 语言。...为了进行比较,我们将使用这两个库创建相同可视化集,并得出结论,在易用性、语法、可视化外观和样式以及自定义可视化能力方面,一个库是否比另一个具有明显优势。...import altair as alt 我们将使用来自 seaborn 数据集库“mpg”或“miles per gallon”数据集来生成这些不同图。...两个图语法相似,可以自定义以显示值。 折线图 现在,我们绘制"horsepower"和"mpg"属性折线图。线图语法对两者都非常简单。

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python数据可视化第三方库有哪些_数据可视化!看看程序员大佬都推荐几大Python库…

大家好,又见面了,我是你们朋友全栈君。 数据可视化是数据分析中极为重要部分,而数据可视化图表(如条形图,散点图,折线图,地理图等)也是非常关键一环。...Plotly提供了40多种独特图表类型,例如散点图,直方图,折线图,条形图,饼图,误差线,箱形图,多轴,迷你图,树状图,3-D图表等。Plotly还提供了等高线图,其中在其他数据可视化库中并不常见。...Ggplot可以使用高级功能创建数据可视化,例如条形图,饼图,直方图,散点图,错误图等。 API。可在单个可视化中添加不同类型数据可视化组件或层。...它基于VegaVega-Lite,这是一种用于创建,保存和共享也具有交互性数据可视化设计声明性语言。...Geoplotlib Geoplotlib为创建地图或使用地理数据提供支持,安装之前需要NumPy和pyglet,它可以使用许多不同类型地图,例如点密度图,区域索引,符号图等。

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使用Julia进行统计绘图

从技术上讲,VegaLite采取了完全不同方法:虽然Gadfly完全是用Julia编写,但VegaLite更像是Vega-Lite图形包语言接口(注意其名称中破折号,与Julia包VegaLite...Vega-Lite以JSON格式可视化规范作为输入,Vega-Lite编译器将其转换为相应可视化效果。...如果VegaLite文档中有遗漏内容,通常很容易在Vega-Lite文档中找到相应部分。 Vega-Lite(以及VegaLite)一个区别性特征是其互动性。...对于对此感兴趣读者,我建议查看Vega-Lite主页或论文“Vega-Lite: A Grammar of Interactive Graphics”。...但请注意:这在概念上是不同,不会像在整个数据集上执行那样给我们完全相同图表。因此,我们没有这个可视化真正解决方案。

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Altair适用于气象领域Python数据可视化库,文末送书!

它非常简单、友好,并基于强大Vega-Lite JSON规范构建,我们只需要简短代码即可生成美观、有效可视化效果。...基于Vega-Lite JSON 语法规则生成Altair Python 代码。 在启动Jupyter Notebook、JupyterLab 和nteract 中展示统计可视化过程。...可以将可视化作品导出为PNG/SVG 格式图片、独立运行HTML 格式网页,或者在线上Vega-Lite 编辑器中查看运行效果。 在Altair中,使用数据集要以“整洁格式”加载。...这里以名义型变量+数量型变量中一条来讲解。 如果将数量型变量映射到x 轴,将名义型变量映射到y 轴,依然将柱体作为数据编码样式(标记样式),就可以绘制条形图。...,映射在位置通道x轴上,使用汇总函数mean()计算平均降雨量,使用折线作为编码数据标记样式

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Python数据可视化 被Altair圈粉了!

它非常简单、友好,并基于强大Vega-Lite JSON规范构建,我们只需要简短代码即可生成美观、有效可视化效果。...基于Vega-Lite JSON 语法规则生成Altair Python 代码。 在启动Jupyter Notebook、JupyterLab 和nteract 中展示统计可视化过程。...可以将可视化作品导出为PNG/SVG 格式图片、独立运行HTML 格式网页,或者在线上Vega-Lite 编辑器中查看运行效果。 在Altair中,使用数据集要以“整洁格式”加载。...这里以名义型变量+数量型变量中一条来讲解。 如果将数量型变量映射到x 轴,将名义型变量映射到y 轴,依然将柱体作为数据编码样式(标记样式),就可以绘制条形图。...,映射在位置通道x轴上,使用汇总函数mean()计算平均降雨量,使用折线作为编码数据标记样式

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有了这个开源项目,不会 Web 开发也能让数据“动”起来!

2.2 基础命令 2.2.1 显示文本 命令 效果 st.title() 添加一个标题 st.write() Streamlit 瑞士军刀,可渲染如文本、Matplotlib 和 Altair 图表等几乎任何数据参数...2.2.3 显示数据表 Streamlit 能从多个不同角度快速、交互地可视化数据,原始数据、图表、JSON 数据等皆可。...命令 效果 st.line_chart() 折线图 st.area_chart() 面积图 st.bar_chart() 条形图 st.map() 在地图上显示数据点 st.pyplot() matplotlib.pyplot...图表 st.altair_chart() 使用 Altair 库显示图表 st.vega_lite_chart() 使用 vega_lite_chart 库显示图表 st.pydeck_chart()...2.4 在 Streamlit sharing 上部署、管理和共享 1、将自己项目代码上传到 GitHub 共有仓库,添加需求文件以管理任何外部依赖项,例如 requirements.txt 等。

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还在用Matplotlib? 又一可视化神器Altair登场

Vega-Lite 是 JavaScript 高级可视化库,它最最重要特点是,它API是基于图形语法。 什么是图形语法呢?...如果变量类型指定为类别变量,那么 Altair 会为每个类别赋予不同颜色。(例如 红色,黄色,蓝色) 补充:Vega-Lite 有两种类型类别变量:名义变量和序数变量。...如果想添加数据提示功能(tooltip,鼠标悬停在数据上时,会显示该数据详细信息),只需要增加一行代码: categorical_chart = alt.Chart(data).mark_circle...这是因为 Altair 只是一个 Python API,它能够生成有效 Vega-Lite jsons,而 API 是以编程方式生成,因此在 Vega-Lite 新版本发布后,Altair 能够全面而且快速更新...Vega-Lite 交互性非常强大,我们不仅能够使用一行代码来添加 tooltips,还能将图选择区与另一个可视化图关联。 高度灵活性。Altairmarks可以理解为图表构建中模块。

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当我做 hackathon 时我在做什么 (2)

嗯,deneb - vega - altair,聪明你一定想到了我为什么起这样一个名字: ? 为什么是 vega-lite? 在数据可视化这块,我自己走了不少弯路。...altair 让我了解到其背后 vega-lite [5],以及 vega-lite 背后那本被称作 GG(The Grammar of Graphics)旷世奇书。...所以在做 deneb 过程,其实就是我自己学习 vega-lite,然后把 vega-lite 代码用 Elixir 封装起来一个过程。...vega-lite 主要有这样几种对象: mark:这是属于 Geometric Objects 范畴东西,就是你用什么图形来表述数据。比如 "bar"。...我认为封装有几层: 传递给 deneb 要绘制数据,和绘制这个数据所用 vega-lite 表达,deneb 将其组合成一个可以展示 JSON 数据

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为了更好EasyShu,Vega-lite图表学习点滴分享

Vega-lite官网: https://vega.github.io/vega-lite/ 。其中Tutorial版块做得非常好,深入浅出,特别是入门GetStart。...其中一个Voyager是一个界面化操作工具,非常合适作数据分析可视化探索。...而Vega Viewer这个VSCode插件,也非常好用,可以在本地VSCode写Vega-lite图表Json结构,而不必在在线版Vega-Editor上写,并且语法提示、关键字智能感应和Vega-Editor...Voyager有在线网站,有示例数据集,直接拖动字段即可进行可视化探索,非常Tableau风格。 ? Vega Viewer,左边代码,右边可视化图表渲染,一边改一边调效果。 ?...在上述Vega-lite上找到了其官方推荐Vega-lite笔记教程,网址如下: https://observablehq.com/@uwdata/introduction-to-vega-lite

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前端er必须掌握数据可视化技术

比如一个折线图,只需要十来行配置搞定: option = { xAxis: { type: 'category', data: ['Mon', 'Tue', 'Wed', 'Thu', 'Fri', '...这里贴出d3GitHub项目地址:https://github.com/d3/d3 6、Vega 使用Vega不需要写前端代码,它做到了只需要 JSON 就能完成所有图表相关开发,包括数据加载、转换...由于Vega致力于通过一些JSON配置项实现图表绘制,导致在生成一些基础简单图表时,也需要很多行配置。...比如最简单柱状图就需要95行配置,所以它提供了更简明语法Vega-Lite,用于快速生成可视化以支持分析。...以下是一个柱状图示例: 这里给大家贴出vega-lite官网供大家学习:https://vega.github.io/vega-lite/ 三、结语 到这里给大家介绍了几种比较热门可视化技术或图库

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这款Python数据可视化库真香!

它非常简单、友好,并基于强大Vega-Lite JSON规范构建,我们只需要简短代码即可生成美观、有效可视化效果。...基于Vega-Lite JSON 语法规则生成Altair Python 代码。 在启动Jupyter Notebook、JupyterLab 和nteract 中展示统计可视化过程。...可以将可视化作品导出为PNG/SVG 格式图片、独立运行HTML 格式网页,或者在线上Vega-Lite 编辑器中查看运行效果。 在Altair中,使用数据集要以“整洁格式”加载。...这里以名义型变量+数量型变量中一条来讲解。 如果将数量型变量映射到x 轴,将名义型变量映射到y 轴,依然将柱体作为数据编码样式(标记样式),就可以绘制条形图。...,映射在位置通道x轴上,使用汇总函数mean()计算平均降雨量,使用折线作为编码数据标记样式

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js给数组添加数据方式js 数组对象中添加属性和属性值

参考:https://www.cnblogs.com/ayaa/p/14732349.html js给数组添加数据方式有以下几种: 直接利用数组下标赋值来增加(数组下标起始值是0) 例,先存在一个有...(arr);  此时输出结果是[ 1, 2, 3, 5 ]; 通过 数组名.push(参数) 来增加从数组最后一个数据开始增加,push可以带多个参,带几个参,数组最后就增加几个数据 let arr=...用 数组名.splice(开始插入下标数,0,需要插入参数1,需要插入参数2,需要插入参数3……)来增加数组数据 let arr=[1,2,3]; //splice(第一个必需参数:该参数是开始插入...\删除数组元素下标,第二个为可选参数:规定应该删除多少元素,如果未规定此参数,则删除从 第一个参数 开始到原数组结尾所有元素,第三个参数为可选参数:要添加到数组新元素) let result=arr.splice...(3,0,7,8,9) console.log(arr);  此时输出结果是[ 1, 2, 3, 7, 8, 9 ]; 因为举例是从第3个下标开始,所以是直接在数组最后开始增加数组内容; js 数组对象中添加属性和属性值

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数据采集:selenium 获取某网站CDN 商家排名信息

所有其它路都是不完整,是人逃避方式,是对大众理想懦弱回归,是随波逐流,是对内心恐惧 ——赫尔曼·黑塞《德米安》」 ---- 采集流程: 自动登陆 获取商家排名页当前页数据 获取总页数,和下一页按钮对应元素...,提供了广泛绘图功能,包括折线图、散点图、柱状图、饼图等。...Seaborn:Seaborn 是基于 Matplotlib 统计数据可视化库,专注于统计图表和信息可视化。Seaborn 提供了更高级统计图表类型,并具有更好默认样式和颜色主题。...Plotly:Plotly 是一个交互式可视化库,可创建高度定制化图表和可视化界面。Plotly 提供了丰富图表类型,包括折线图、散点图、柱状图、热力图等,并支持创建交互式仪表盘和可视化应用。...Altair:Altair 是一个声明式数据可视化库,使用简单 Python 语法生成可视化图表。Altair 基于 Vega-Lite 规范,具有清晰语法和简洁API。

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我常用5个Python可视化库

我用过很多Python库,因为数据分析展示需要,经常用一些可视化库来设计图表,这些库有不同应用场景,生产力非常强大。...Seaborn Seaborn是在Matplotlib基础上经过高级封装可视化库,一般用于统计分析,是数据科学领域核心可视化库,类似于kaggle这种数据比赛大部分都用Seaborn。...Altair Altair也是Python中一个主打统计分析可视化库,它和Seaborn不同是,语法会更加简洁,让你在可视化过程中去分析梳理数据。...Altair基于Vega-Lite语法规则,将可视化描述为从数据到图形标记(例如,圆圈、矩形或折线)和属性(例如,颜色、大小、形状或透明度)编码映射过程,使用Json格式规范图表外观,使用起来非常简单...plotly图表类型比较丰富,比如折线图、散点图、面积图、条形图、误差条、方框图、直方图、热图、子图、多轴图、极坐标图、气泡图、地图等等,这些都集成好固定函数用法,可以拿来即用。

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GPT4做数据分析时间序列预测之四相当棒2023.5.25

1、把6个时间序列预测方法python代码合并。 程序设置为数据读取、数据预测、数据保存3个步骤。 不同数据预测方法保存在同一个excel不同列。...2、 下面的代码将三种不同预测方法合并到一个程序中,并将预测结果保存到同一个Excel文件不同列中。在这个代码中,我们首先读取数据,然后对数据进行预测,最后将预测结果保存到一个Excel文件中。...:Matplotlib 是 Python 一个绘图库,它可以用于绘制静态和动态图形,例如折线图、散点图、柱状图、饼图等。...Seaborn:Seaborn 继承了 Matplotlib 优点,它提供了更多可视化选项和更好默认样式。...Altair - 基于VegaVega-Lite,可以通过简明语法进行交互式数据可视化,输出为Vega/Vega-Litejson文件或直出html。

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