导读 本文[1]将学习如何使用 Python 的 Matplotlib 库通过示例绘制气泡图。 简介 气泡图是散点图的改进版本。在散点图中，有两个维度 x 和 y。...这样，气泡图比二维散点图在视觉上提供了更多信息。 数据准备 对于本教程，我将使用包含加拿大移民信息的数据集。它拥有从 1980 年到 2013 年的数据，其中包括来自 195 个国家/地区的移民人数。...years = list(range(1980, 2014)) 可视化 为了看看区别，让我们先绘制散点图。...plt.xlabel("Years", size=14) plt.ylabel("Number of immigrants", size=14) plt.show() scatter 现在，绘制气泡图。
近几年，随着AIGC赋能多业态应用的加速落地，整个行业的热潮，已经逐渐从文生文、文生图，转向了文生视频领域。...作为文生文、文生图的升级，文生视频对算力以及模型的工程化能力要求更高。据了解，文生视频的人工智能模型参数为10亿级别至100亿级别。...文生图和文生视频的人工智能模型在底层技术框架上有着较高的相似性，一定程度上来说，文生视频可以看作是文生图的进阶版技术，这也就意味着，文生图的技术和经验可供文生视频加以运用和参考。...而众所周知，字节跳动、阿里、百度等玩家早已在文生图领域有所深耕，甚至有的产品也已投入商用，凭借在文生图技术上的积淀，其在文生视频领域也有望实现大幅进步。...只不过，目前国内文生视频技术还在发展的初级阶段，虽然看上去文生视频与文生图的逻辑极其相似，但事实上，文生视频的难度要大得多，需要突破的瓶颈也有很多。
包括社交网络，知识图谱在内的图数据结构需要通过可视化才能明确其中的关系。...下面给出思知提供的一个简单图数据结构呈现的js代码，其中的关系矩阵可以自己定义，包含四个属性： source target rela type JavaScript .link { fill
文章目录 一、柱形图 代码如下： from pyecharts.charts import Bar from pyecharts.faker import Faker from pyecharts.globals...() .add( "", [list(z) for z in zip(Faker.choose(), Faker.values())], # 饼图的中心...center=["50%", "50%"], # 饼图的中心（圆心）坐标，数组的第一项是横坐标，第二项是纵坐标 label_opts=opts.LabelOpts..."rgba(255, 255, 255, 0.3)"), ) .render("customized_pie.html") ) 运行效果如下： [yn78beswuv.gif] 三、环图...False, inplace=True) # 提取数据 v = df['provinces'].values.tolist() d = df['num'].values.tolist() # 绘制饼图
写在最前 在做可视化的时候，理解自己做的每个图形展示的意义，是多么的至关重要 每做一张图的时候，我都在想，该如何阐述图形背后的故事 下面是一些效果图，每张图，都只为更好地反应数据背后的那段故事...多点） ---- 愉快的购物人群（单点） ---- 通勤效果 ---- 单点轨迹（购物） ---- 单点轨迹（上班） 区域人群密度实时监控(景点) 区域人群密度实时监控(全国) 血脉交通图
https://github.com/python-windrose/windrose pip install windrose pip install git...
，专门用于处理非常大的图结构。...左边（a）显示的是瑞士卷Swiss roll数据集，由瑞士卷副本manifold随机抽取的2万个点组成19,30。...中间（b）显示的是一个由使用VxOrd的20个最近的邻居 这种算法从瑞士卷中获得的力-导向布局。 只有节点被绘制了出来，图被着色以说明全局结构的纠缠tangling。...右边（c）中显示了正确绘制的图结构，使用OpenOrd的多级版本生成。 ?...Yifan Hu的主页：http://www.yifanhu.net/index.html 参考 北京大学图可视化：http://vis.pku.edu.cn/graphvis/zh-cn/index.html
carbon.png
背景科普 随着公司业务扩大，数据日益复杂，当下非常需要一种对用户理解更简便、交互更友好的数据关系的可视化产品，围绕这个场景，本文带你深入浅出前端如何开发图可视化（不含树图）。...图遍历：通过遍历节点和边，可以在图中进行查询、分析和操作。 图常用的数据结构 在 antv 的 G6 中，图数据结构可以通过 JSON 格式定义。...前端技术探索 市面上常见的可视化框架，在图分析场景的丰富性、二开复杂度antv比echarts更理想，因此采用antv体系。...layout: { type: 'random', width: 300, height: 300, }, }); Graphin Graphin 是基于 G6引擎 的图可视化工具...内置的可视化布局算法，更符合关系可视分析领域的解决方案。
大家好，我是邓飞，对于GWAS分析结果，第一个要看的是曼哈顿图，看看有没有显著性的点，没有显著性的点，项目白做了！第二个要看的是QQ图，比较翘就非常理想。...下面介绍一下常用的可视化方法，包括：qqman和cmplot两个包。 ---- 相关软件，比如gapit，rMVP，都会自动出图，而GEMMA，GCTA则是需要后期自己作图。...无论是软件自动出图，还是需要自己作图，学习根据GWAS结果手动作图都是必须的。 我们一般使用qqman作图和cmplot两个包画GWAS的QQ图和曼哈顿图，后者颜色更漂亮。...这篇博客，介绍一下这两个包如何画GWAS的结果可视化图。 第一个是qqman， 因为这个软件函数很方便。...「qq图绘制」 CMplot(dat,plot.type = "q",threshold = 0.05) 对比一下cmplot和qqman的QQ图：可以看到，cmplot的QQ图更好看，而且还有置信区间
Tableau可视化设计案例 本文是Tableau的案例，为B站视频的笔记，B站视频 参考：https://www.bilibili.com/video/BV1E4411B7ef 参考：https:...lianjiabin/category_9826951.html 数据下载地址为：https://download.csdn.net/download/m0_38139250/87346415 04标靶图、...甘特图、瀑布图 1.标靶图 在基本条形图的情况下添加参考线等，用来表现实际值与标准值的比较 数据：2014年各省市售电量.xlsx 1.1二月份电量销售额完成情况 统计周期拖拽到筛选器，选择二月–当期值拖拽到列...–省市拖拽到行–选择并转换为横条形图–右键条形图的x轴添加参考线–选择 1.2参考线与参考区间 2.甘特图 数据为：物资采购情况.xlsx 2.1甘特图的概念与用途 甘特图参考 这种进度安排的图表叫做甘特图...–排序–将利润拖拽到标签中，并修改标签的数字显示格式 上面中，每条柱子的高度为自己的利润 修改标记中的自动为甘特条形图–创建计算字段 长方形高度，值为 负的利润 把计算字段 长方形的高度
图扑软件 HT 可视化技术采用 B/S 架构，通过对传统二维的工厂流水线组态图进行重构设计，对接测点数据实现 Web 化跨平台多端访问，无论是 PC、PAD 或是智能手机打开浏览器，即可随时访问监控场景...图扑软件 HT 可视化界面中，每台焊接机器人都有其相对应的报警装置，根据报警级别实时汇总其状态并在右侧面板轮播展示。...并且根据焊接机器人携带的传感器传输回的数据信息，将设备效率指标以曲线图的形式进行可视化展示。...所以图扑将整个输送直管自动热处理线进行 HT 可视化展示，将采集到的设备效率指标以图表的形式体现。...在全新的 2D 组态界面中，通过图扑软件 HT 引擎技术将整个涂装过程进行可视化展示，实现组态图元流畅的动态效果开发。本系统中展示了涂装的产线流程，采用固定面板的方式展示作业设备状态等实时数据。
现在，本文仅说明如何构建多级图。 构造数据 此示例的计划是在六层中的每一层具有四个节点，并且层之间具有流。数据很好地说明了该过程，并且产生的结果与我所追求的最终图一致。我们必须为节点和边创建数据结构。...> pate = paste0 > stes = lapply(y, function(n) { + list + }) > names= ID 构造桑基图河流图对象 现在我们可以构造河流图对象了。...> plot 结论 通过仔细观察，可以得到不少信息，桑基图绘制目的就是让各类别间的区别和联系更加直观展现出来。今天的分享到此结束，下次再见！...---- 本文摘选《R语言实现绘制Sankey桑基图（河流图、分流图）流程数据可视化》
点击蓝字 关注我们 本文介绍如何通过获取包含较少图表的可视化视觉对象，优化由于具有大量卡片图的慢速Power BI报表。...Power BI报表中，每个可视化视觉对象都必须完成许多计算才能呈现结果。...为了提高报告的性能，最好的方式是减少在报告中可视化视觉对象的数量。 那我们如何实现呢？一起来看看下面的例子吧！ 当用户位于报告的单个页面上时，Power BI仅计算报表活动页面的可视化视觉对象。...该报告包含22张卡片图，每个图由不同的DAX计算。 在功能非常强大的Power BI上执行的页面的时间为1.5秒。通过性能分析器窗格，您可以看到计算确切的时间。...例如，通过使用OKVIZ的Cards with States，我们可以创建一张卡片图网格，其中对列的每个值重复测量。
什么是关联图？ 关联图是查找两个事物之间关系的图像，他能为我们展示出一个事物随着另一个事物的变化如何变化。 典型的关联图有：折线图、散点图、相关矩阵等 我们什么时候会需要关联图？...# 定义数据，x1 取随机数 x1 = np.random.randn(10) x2 = x1 + x1**2-10 # 定义画布,当只有会这个图的时候，下面这句不是必须存在的 plt.figure(
可视化神器Plotly玩转漏斗图 本文中详细介绍的是如何利用plotly来绘制漏斗图，前面的3篇文章是 酷炫！...36张图爱上高级可视化神器Plotly_Express Plotly玩转散点图 Plotly玩转饼图 ? 认识漏斗图 漏斗图是销售领域一种十分常用的图表，主要是用来分析在各个阶段的流失和转化情况。...除去柱状图、饼图、折线图，漏斗图应该是自己在工作画的最为频繁的一种图表。下面我们通过模拟某个电商网站的用户行为来绘制漏斗图。...绘制面积漏斗图 还是使用最上面的数据： ?...我们观察到：面积漏斗图默认绘制的百分比，而普通漏斗图是数值 基于go实现 绘制基础漏斗图 from plotly import graph_objects as go fig = go.Figure(
在生物信息领域我们常常使用R语言对数据可视化。在对数据可视化的时候，我们需要明确想要展示的信息，从而选择最为合适的图突出该信息。本系列文章将介绍多种基于不同R包的作图方法，希望能够帮助到各位读者。...什么是蜜蜂图 不知道蜜蜂图的名字从何而来，我猜测可能是因为画这个图的包叫做beeswarm？我们先来看看蜜蜂图长什么样。 ?...看上去和我们之前的点图很像，我们可以直观来比较一下beeswarm和ggplot中使用jitter及point（默认参数）绘制同一组关于乳腺癌数据的图： ?...而beeswarm图在大样本的情况下也能使用。不仅可以体现每一个样本具体情况，而且能够查看整体的情况。...怎么做蜜蜂图 本次作图使用两个不同的包，之所以如此，是因为比较常见的制作蜜蜂图的包就叫做“beeswarm”，但是它和ggplot的作图习惯略有差别。
主要内容： 准备数据 基本点图 在点图上添加摘要统计信息 添加平均值和中位数 带有盒子图和小提琴图的点图 添加平均值和标准差 按组更改点图颜色 更改图例位置 更改图例中项目的顺序 具有多个组的点图...定制的点图 相关信息 第一步：准备数据，使用的数据包括三列，len长度，supp是分类变量，dose是0.5mg,1mg和2mg三个变量。...0.5 2 11.5 VC 0.5 3 7.3 VC 0.5 4 5.8 VC 0.5 5 6.4 VC 0.5 6 10.0 VC 0.5 第二步：绘制最基础的点图，...设置仅显示dose为0.5mg和2mg两个分组的点图 p + scale_x_discrete(limits=c("0.5", "2")) ?...第七步：按组更改点图颜色，在下面的R代码中，点图的填充颜色由剂量水平自动控制： # Use single fill color ggplot(ToothGrowth, aes(x=dose, y=len
作者：个推前端工程师 东风 随着互联网的快速发展，数据维度越来越广，呈现形式也越发丰富，具有多维度数据特点的相关业务实践都能通过可视化图表来展示，比如个推的下发图，从时间和区域两个维度，可以即时、直观地展现个推数据下发的过程...个推下发图运用了迁徙图的原理，再通过自主设计开发出的一套可视化展示图像。这一类型的可视化可以广泛应用于拥有地理位置信息和数据转移特征的数据展示。...二、下发图的构成 下发图主要由地图、地理位置信息，以及飞线组成。...两款技术栈的具体性能对比如下： [c5bb8be7371282d71c7f808433cafb50.png] 五、总结 随着数据维度的扩展和丰富，数据可视化的形态日渐丰富。...作为地理位置信息和数据转移特征的数据可视化图表，下发图可以更直观地展现个推为APP提供推送服务时的下发量、下发区域等数据，对APP的行业分析以及战略调整有着指导性意义。
Spark 和 GraphX 对并不提供对数据可视化的支持, 它们所关注的是数据处理. 但是, 一图胜千言, 尤其是在数据分析时. 接下来, 我们构建一个可视化分析图的 Spark 应用....{Graph => GraphStream} 绘制 首先是使用 GraphX 加载一个图, 然后将这个图的信息导入 graphstream 的图中进行可视化....或是单独的边和顶点来设置可视化属性. graphsteam API 非常好的一点是, 它将图的结构和可视化用一个类 CSS 的样式文件完全分离了开来, 我们可以通过这个样式文件来控制可视化的方式....将 GraphX 所构建图的 VertexRDD 和 EdgeRDD 里面的内容加入到 GraphStream 的图对象中: // Given the egoNetwork, load the graphX...Gephi: 它是交互式的可视化工具, 尽管它有写多级布局和内置 3D 渲染引擎这样的特色, 但是仍然有些高 CPU 和内存的需求.
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