布局(Layout)可以看成是D3对图形元素的一种排布方式，在绘制柱状图时，是在横平竖直的直角坐标系下，确定矩形的左上角坐标，就可以画出随着高度变化的一系列柱子，以体现数据值的差异，而如果要画饼图呢，有一列数据[30,10,6]，映射到饼图的不同楔形里，是一个个手动计算角度和初始位置么？根据图形语法，只需要将坐标系变成极坐标，一系列数据很容易对应为角度。
SURPLUS：联邦财政预算的盈余（正向）或亏损（负向），按当年国民生产总值的百分比计算。
https://www.d3js.org.cn/document/d3-shape/#pies
细看上面的动态效果图，可以发现： 一个值变换到一个新的值时，是一个渐变的过程； 圆弧末尾有一个竖线，作为仪表盘的指针，在仪表盘数值变化时，有一个弹性的动画效果。 一开始，我是用Echarts来实现仪表
柱状图是描述统计中使用频率非常高的一种统计图形。它有垂直样式和水平样式两种可视化效果。这里我们主要介绍柱状图的应用场景和绘制原理。
本文是《数据可视化实战：使用D3设计交互式图表》[1]的简要版读书笔记，通过约4000字概览如何用D3做可视化、实践从数据到图形的过程。D3是一个根据数据操纵文档的JavaScript库[2]，其全称Data-Driven Documents强调了这一点。D3的功能不止于做可视化，Documents代表可以在浏览器中展现的一切，包括HTML、SVG，根据数据操纵DOM(Document Object Model)可实现非常多的效果，但通常大家通常用D3来将数据映射为可视图形。
摘要：本篇介绍了我们实际项目文本分类任务样本优化实践汇总。首先样本层面优化文本分类任务需要解决如何又快又好的获取人工标注数据集、如何解决样本不均衡问题和如何获取更多的训练样本三个问题；然后通过主动学习可以又快又好的获取人工标注数据集以及通过损失函数解决样本不均衡问题；最后重点介绍了我们的半监督和自训练流程项目，主要包括半监督项目的目标以及基本流程。对于希望提升文本分类任务线上效果的小伙伴可能有所帮助。
统计图是辅助作者和读者沟通的有效工具，可以很好的展现数据特征，快捷地将数据内涵呈现出来，同时还可以让内容看起来更加美观易读。统计图可以使复杂的统计数字简单化、通俗化、形象化，使人一目了然，便于理解和比较。
可以看到，上面的案例充分说明了饼图在一些情况下可能不太适用，因为它在传达数据信息和比较各部分大小方面存在一些问题。很难直观地感受到到1,2,3,4的饼的大小比例的变化
上期介绍了双绕组变极调速电机绕组设计时的一些注意事项及分析方法。其实在变极调速中应用更加广泛的是单绕组变极，即在定子上只嵌装一套绕组，通过改变绕组的不同接法来获得两种或多种极对数。与双绕组变极相比，单绕组变极的材料利用率更高，电机的体积重量更小，不存在运行时总有一套绕组闲置造成的冷热不均等问题，但由于两种或多种不同的极对数都是通过一套绕组的不同接法来实现，这就需要在绕组设计时同时要兼顾两种甚至更多种极对数下的电机性能，使得绕组设计更加复杂。在电力电子技术不太发达的时期，单绕组变极曾经是国内外电机学者和工程技术人员研究的热点，在这方面，我国老一辈科研工作者取得了举世瞩目的研究成果，大量研究成果已在中小型异步电机系列产品中广泛应用。特别值得一提的是以华中工学院(现华中科技大学)许实章教授为首的研究团队，于上世纪八九十年代就在单绕组变极领域取得了国际领先水平的科研创新成果，创造性地提出了利用“槽号相位图”和“对称轴线法”进行单绕组变极设计的方法，走出了一条拥有自主知识产权的发展道路，出版了两本关于电机绕组理论方面的经典专著《交流电机的绕组理论》和《新型电机绕组 ——理论与设计》。以此为理论依据，先后发明并研制成功了高起动性能的谐波起动电动机、第二代双波起动的谐波起动电动机、第三代三波起动的谐波起动电动机等一大批单绕组变极科研成果。鉴于许老的绕组理论过于高深，篇幅所限这里不可能详细介绍这些顶级研究成果，有兴趣的BOSS们可以精读许老那两本著作，这里仅就有关单绕组变极调速的基本原理和基本方法予以介绍。
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大家看到效果了吧，要实现这个效果也不难，最重要的一点就是心中有数，那么如何做到心中有数呢？通俗来讲，也就是掌握实现流程，那么如何掌握呢？往下瞧~
下面就比较简单了，我是在BubbleTextView.java中添加listener，我这里偷懒了，应该给时钟单独创建一个view，继承BubbleTextView。
不同的展示方法，其效果往往差异巨大。这里我将结合近期的一些阅读和实践，试图给出一些方法，希望能帮助到你。
如何来展现的你的数据？是你有时不得不去思考的一个问题。不同的展示方法，其效果往往差异巨大。这里我将结合近期的一些阅读和实践，试图给出一些方法，希望能帮助到你。
2300多年前，被称为“几何之父”的古希腊数学家欧几里得，结合了前人思想，加上自己在几何方面的研究，最终创造出不朽之作《几何原本》。
想必很多科研和临床的同道，都会感叹科研的苦和累。既要处理众多的临床病人、收集样本，又要忙实验、分析数据，同时还要紧跟科研前沿文献和撰写文章。涉及到文章的门面，科研绘图，很多伙伴又需要在纷繁的软件大海、眼花缭乱的公司之间进行选择。Hiplot的出现为大家解决了这些问题。
导读：数据可视化，本该是更快更好地表达数据中隐藏的、非直观的信息，是数据分析的升级工具。然而随着大数据火热，人们审美的提升，本该内涵丰富的数据可视化变成了争奇斗艳的选美竞技场，似乎已经忘了数据本身的含
今天跟大家分享在ppt中用控点工具制作创意图表！ ▼ ppt插入的内置形状中，有几个比较特殊的形状（带控点），通过调整控点就可以随心所欲的做出自己想要的饼图和圆环图。 今天我们需要用到的就是上图中的饼
其他连线：需要将graph关键字改为flowchart，除了新增加的连线形式外，上面三种线的渲染效果也会不同
这篇博客将介绍python中可视化比较棒的3D绘图包，pyecharts、matplotlib、openpyxl。基本的条形图、散点图、饼图、地图都有比较成熟的支持。
Delta 并联机构具有工作空间大、运动耦合弱、力控制容易和工作速度快等优点，能够实现货物抓取、分拣以及搬运等，在食品、医疗和电子等行业中具有广泛的应用。
Excel 基本可以实现一维和二维图表的绘制，今天先总体介绍Excel的基本图表类型和图表选择的基本原则。
一图胜千言。说到图表，想必很多人都被网上酷炫的图表震惊过。比如下面这样的可视化图表，看起来，很高大上有没有。
程序员的沉没成本论：沉没成本谬论是人类众多的认知偏见之一。它指的是我们倾向于持续将时间和资源投入到失去的原因中，因为我们已经花了很多时间去追求无用的事情。沉没成本谬论适用于当我们花了很多成本也不会起作用的项目或工作。比如，当存在效率更高，互动性更强的选择时，我们依然继续使用Matplotlib。
饼图是许多人最熟悉的图表类型,也是使用频率最高的图表类型之一，本文主要给大家介绍了关于利用kotlin实现饼图的相关内容，分享出来供大家参考学习，代码不难，所以打算用kotlin来实现，增加熟练度，下面来一起看看吧。
年关将近，大家在疯狂的抢火车高铁票的同时，也面临着孤身一人回家的尴尬处境，比方说是这种样子
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。
沉没成本谬论是人类众多的认知偏见之一。 它指的是我们倾向于持续将时间和资源投入到失去的原因中，因为我们已经花了很多时间去追求无用的事情。沉没成本谬论适用于当我们花了很多成本也不会起作用的项目或工作。比如，当存在效率更高，互动性更强的选择时，我们依然继续使用Matplotlib。
摘要：本篇主要介绍了广告场景中NLP技术的业务应用和线上方案，主要介绍了三大类任务：第一类任务是文本分类任务，业务主要包括自然兴趣建模体系、搜索场景行业词包和在线分类以及商店/搜索/评论等舆情分析，同时介绍我们的线上方案以及在模型和样本上的优化实践；第二类任务是文本生成任务，介绍了头条巨量创意平台的妙笔以及我们自研的文案助手技术方案；第三类任务是相似文本召回任务，业务主要是广告算法词召回，线上主要使用基于对比学习simcse+faiss的相似文本召回方案。感兴趣的小伙伴可以多交流。
Matplotlib默认主题下绘制的可视化图形如一位高贵冷艳、不沾烟火的冰山女神，而cutecharts的图就像不拘常规、潇洒无羁的活力少年。
用kotlin来实现一个饼图 前言 代码不难，所以打算用kotlin来实现，增加熟练度 先看看做的是什么 看完图，我们来整理下思路 饼图居中，每块区域都是一个扇形，需要canvas.drawArc根据
常常为Python的数据可视化而痴迷，将数据进行可视化只需要掌握相关库的方法使用即可。流水线式的库式调用实现正是显示python强大的库的功能。我们可以绘制各种各样的数据图样式，对于数据的反应更加直观而准确。
DT君前阵子写了一篇《公司楼下竟然没有星巴克，你想过为什么吗？》，里面有一张玫瑰图引来了数据可视化技术大牛们的推演还原，比如之前数据侠杜雨的《DT君的星巴克门店分布玫瑰图，被数据侠“破解”了！》，以及来自数据侠刘万祥的《半圈式玫瑰图》。
长得像饼图又不是饼图，长得像堆积簇状图又非簇状图，这种有着极坐标的怪异统计图，有着一个美丽的名字—南丁格尔玫瑰图。
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。
我顺着自己 3D 饼图（ECharts 3D 饼图近似实现）的思路想了想，发现这条路不好走……
腾讯位置服务提供了定位，地图，地点抖索，导航等各种各样的服务。并且提供了各行各业相关行业解决方案，腾讯位置服务在多平台为开发者提供了丰富的地图展现形式，帮助从属于不同领域的开发人员轻松完成构建地图并在其基础上打造专属内容的工作。同时配合海量数据、个性化定制、可视化等能力满足各个行业场景下对地图的需求。
这个属性影响到 canvas 里所有图形的透明度，有效的值范围是 0.0 （完全透明）到 1.0（完全不透明），默认是 1.0。
一、数据可视化，是关于数据视觉表现形式的科学技术研究。其中，这种数据的视觉表现形式被定义为，一种以某种概要形式抽提出来的信息，包括相应信息单位的各种属性和变量。它是一个处于不断演变之中的概念，其边界在不断地扩大。主要指的是技术上较为高级的技术方法，而这些技术方法允许利用图形、图像处理、计算机视觉以及用户界面，通过表达、建模以及对立体、表面、属性以及动画的显示，对数据加以可视化解释。与立体建模之类的特殊技术方法相比，数据可视化所涵盖的技术方法要广泛得多。
myCobot 280 Pi 是一款 6 自由度多功能桌面机械臂。它由大象机器人研发，使用 Raspberry Pi 作为主控制器。该机器人结构紧凑，运行稳定，非常适合新手入门。它还可以使用多种语言进行编程，简单易用，功能丰富。适合那些有兴趣学习如何对机械臂进行编程控制和项目开发的人。
前些天有读者问，ECharts 的提示框（tooltip）内，能不能添加一个饼图？
真依然很拉风，简书《数据可视化》专栏维护者，里面有很多优秀的文章，本文便是其中一篇。
用饼图来统计ABCD四种牌子的手机占有市场情况。 import matplotlib.pyplot as plt plt.figure(figsize=(6,9)) #调节图形大小 labels = ['A','B','C','D'] #定义标签 sizes = [146,223,121,68] #每块值 colors = ['
在R语言官方文件中一般不推荐绘制饼图，这是因为同其它统计图相比，饼图可视化程度有限，表现力也有所欠缺。在之前的学习中我们可以感受到条形图和点图基本上就能替代饼图。不过，在这里我们也可以抱着学习的态度来看R语言中是如何绘制饼图的，毕竟技多不压身。
其实 ggplot2 并没有类似于 geom_pie() 这样的函数实现饼图的绘制，它是由 geom_bar() 柱状图经过 coord_polar() 极坐标弯曲从而得到的。 对于为什么 ggplot2 中没有专门用于饼图绘制的函，有人说：“柱状图的高度，对应于饼图的弧度，饼图并不推荐，因为人类的眼睛比较弧度的能力比不上比较高度（柱状图）。” 关于饼状图被批评为可视化效果差，不推荐在 R 社区中使用的文章在网络也有不少，感兴趣的可以去搜一下。
提到用python进行数据可视化，那么大多数人选择都是matplotlib，但是生成的图表不能进行交互操作，比如时间轴拖动、交互式图例等，那么本文将对pyecharts进行详细讲解。
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