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。
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...
OpenOrd OpenOrd是一个面向大规模图布局的开源算法，来自论文OpenOrd:An Open-Source Toolbox for Large Graph Layout，这是一种力-导向的布局算法...，专门用于处理非常大的图结构。...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
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。
carbon.png
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。
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。...什么是热图(Heatmap) 热图是一个以颜色变化来显示数据的矩阵。Toussaint Loua在1873年就曾使用过热图来绘制对巴黎各区的社会学统计。 ?...热图还可以用于展示其他物质的丰度比如微生物的相对丰度、代谢组不同物质的含量等等。当然，另一个热图的重要用处就是展现不同指标、不同样本等之间的相关性。 ? 此时颜色代表的就是相关系数的大小。...相关性的热图: 格子中的数值代表相关性系数 怎么做热图Heatmap 1）需要什么格式的数据 有很多的软件都可以做heatmap。我们要介绍的当然是R，R默认中提供了heatmap函数。...dataframe与matrix 2）如何做图 本节用一个不是那么生物的数据集来展示一下如何做热图。 data("attitude") Ca <- cor(attitude) ?
什么是倾斜图（Slope Graph） 倾斜图，又名斜线图、斜率图，可以展示单指标不同时期的变化情况，既能展示值的大小变化，同时能展示排名变化。...怎么做倾斜图 有多种方法可以做倾斜图，最简单的用ggplot2就可以，当然也可以用专门做倾斜图的包比如CGPfuncitons。...编辑：王诗翔 往期精彩： 「R」数据可视化14: 瀑布图 「R」数据可视化13 : 相关性图 「R」数据可视化12 : 生存曲线 「R」数据可视化11：PCA和PCoA图 「R」数据可视化10：面积图...「R」数据可视化9: 金字塔图和偏差图 「R」数据可视化8：棒棒图 「R」数据可视化7 : 蜜蜂图 「R」数据可视化6 : 曼哈顿图 「R」数据可视化5 : 气泡图 「R」数据可视化4 : 直方图/条形图...「R」数据可视化3 : 热图 「R」数据可视化2 : 箱形图 「R」数据可视化1: 火山图
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。
封图：嵊雨饧 @巴音布鲁克 导入本期所需的包和数据 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import xarray as xr ds1...plt.tight_layout()[5]：自动调整子图参数，使之填充整个图像区域。...控制各个子图的绘图属性。...如上述代码将各个子图的 轴坐标标签赋值为无字符串形式，即axi.set_ylabel("")....子图绘制情况 已设置axi.set_ylabel("") ? ?
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。
什么是瀑布图 Waterfall Plot Wiki上介绍的瀑布图分为两种，一类是2D形式，另一类是3D形式。我们简单介绍一下2D形式的瀑布图。该类瀑布图用于描述一系列中间正值或负值如何影响初始值。...但是用于展示突变的瀑布图和传统的瀑布图并不完全一样，不过他们的展现形式很像。 ? 在SNP的瀑布图中，横轴表示的是不同的样本，纵轴是基因，填充则代表该基因发生突变，不同的颜色代表不同的突变情况。...上面的柱状图是对于每个样本突变情况的统计。 所以从该图我们既能够获得每个样本的具体信息，也能够从全局了解这一组样本的整体情况，很好地展示了突变的情况。...怎么做瀑布图 本次作图我们使用一个叫做GenVisR的R包。该包除了提供瀑布图还提供了多种其他形式较为复杂的、用于展现多个样本突变情况的数据图（见下图）。...具体地分为三类情况，瀑布图地功能提供了三种数据格式的选择：1.MAF必须包括列名为"Tumor_Sample_Barcode","Hugo_Symbol","Variant_Classification
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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