数据可视化技术的基本思想是将数据库中每一个数据项作为单个图元元素表示,大量的数据集构成数据图像, 同时将数据的各个属性值以多维数据的形式表示,可以从不同的维度观察数据,从而对数据进行更深入的观察和分析。 图表库 C3 – 以 d3 为基础构建的可重用图表库 Chart.js – 带有 canvas 标签的图表 Chartist.js – 具有强大浏览器兼容能力的响应式图表 Dimple – 适用于业务分析的面向对象的 API Dygraphs – 适用于大型数据集的交互式线性图表库 Echarts – 针对
数据可视化的工具和程序库已经极大丰盛,当你习惯其中一种或数种时,你会干得很出色,但是如果你因此而沾沾自喜,就会错失从青铜到王者的新工具和程序库。如果你仍然坚持使用Matplotlib(这太神奇了),Seaborn(这也很神奇),Pandas(基本,简单的可视化)和Bokeh,那么你真的需要停下来了解一下新事物了。例如,python中有许多令人惊叹的可视化库,而且通用化程度已经很高,例如下面这五个:
如果您了解并使用上面提到的库,那么您就处于进化的正确轨道上。它们可以帮助生成一些令人拍案的可视化效果,语法也不难。一般来说,我更喜欢Plotly+Cufflinks和 D3.js. 以下详细道来:
数据可视化正在帮助全球公司识别模式,预测结果并提高业务回报。可视化是数据分析的一个重要方面。简而言之,数据可视化以可视格式传达表格或空间数据的结果。图像有能力吸引注意力并清晰地传达想法。这有助于决策制定并推动改进行动。
从我使用R开始,就一直用R来制作图表,只有一个理由:R在过滤和数据可视化方面是一个相当了不起的工具。特别是如果我们使用优秀的ggplot2库,我们可以将原始数据在几分钟内拥有一个引人注目的可视化效果。但是,如果我们想给我们的视觉效果一个额外的震撼呢?如果我们想要做一些手工的修饰呢?我曾长期抵制这些,因为我认为数据传递的主要目的是让观众用自己合适的方式去解析。但随着可视化变得越来越重要,我认为仅仅只是数据传递是不够的,现在,一个可视化的视觉吸引力是必不可少的。 意识到这一点,我开始研究如何使信息图表可视化。甚
本文将会带你了解到我是如何创建一个动态树图的,该图使用 SVG(可缩放矢量图形)绘制三次贝塞尔曲线(Cubic Bezier)路径并通过 Vue.js 以实现数据响应。
Mermaid 作为图表绘制工具越来越多的受到开发人员的欢迎。它基于 Javascript ,通过解析类 Markdown 的文本语法来实现图表的创建和动态修改,可以使用这个工具来进行包括流程图,时序图等图表的绘制。可以将其看做是 Markdown 的一个插件。
你不懂JS - 可能是用现代JavaScript编写的最好的书,完全可以免费在线阅读,或者可以买来支持作者。
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
Vue 被一个健康的插件和包的生态系统所加强,使开发变得可靠、快速和简单。由于Vue 是一个国际开发者社区所选择的框架,所以有一个不断增长的插件和包库,你可以在项目中使用。
文 | Piotr Kuzniewicz 译 | 高雨滴 校 | 郭瑽 辛辛苦苦分析一堆大数据,竟然没人看!如果你正着手于从数据中洞察出有用信息,那你所需要的正是——数据可视化。俗话说,有图有真相,
Python有许多可视化工具,但是我主要讲解matplotlib(http://matplotlib.sourceforge.net)。此外,还可以利用诸如d3.js(http://d3js.org/)之类的工具为Web应用构建交互式图像。 matplotlib是一个用于创建出版质量图表的桌面绘图包(主要是2D方面)。该项目是由John Hunter于2002年启动的,其目的是为Python构建一个MATLAB式的绘图接口。如果结合使用一种GUI工具包(如IPython),matplotlib还具有诸如缩放
本文主要介绍了高可维护的JavaScript代码规范,包括变量命名、注释、函数、正则表达式、对象、闭包、性能、模块化、私有变量、代码格式化、测试、编码规范、工具和最佳实践等。同时,本文还提供了常见代码规范的具体示例和JavaScript代码规范检查工具的输出结果。通过遵循这些规范,可以大大提高代码的可读性和可维护性,从而提高开发效率。
来源:专知本文为书籍,建议阅读5分钟这本入门书教你如何为你的网站设计交互式图表和定制地图。 使用免费且易于学习的网络工具,用数据讲述你的故事并展示出来。这本入门书教你如何为你的网站设计交互式图表和定制地图,从简单的拖放工具开始,如谷歌Sheets、Datawrapper和Tableau Public。你也将逐渐学会如何编辑开源代码模板,如图表.js, Highcharts,和在GitHub上的传单。 动手数据可视化将通过教程,现实世界的例子和在线资源逐步带您。这本实用指南对于学生、非营利组织、小企业主、地
在现代前端开发中,无论是构建游戏、数据可视化还是动画效果,合适的2D图形库可以增加用户的趣味性,接下来就给大家介绍几个常用的2D图形库
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。
图表库正变得越来越流行。小型开发团队只需导入HTML5 图表库和 JS 库即可构建具有数据可视化的全功能金融应用程序。
英文 | https://javascript.plainenglish.io/42-good-javascript-libraries-and-frameworks-for-front-end-developer-5f110148e700
现代社会早已进入读图时代,图像在一定上程度上取代了文字,占据了主导地位。对于数据分析来说,一张清晰的可视化图表确实比纷繁复杂的数字更清晰美观。随着科技的发展以及可视化需求的急剧增大,涌现了大批的数据可视化工具,通过对比分析市面上众多的数据可视化工具之后,我们挑选了几款给大家进行参考。
很多人提到Tableau、Power BI等老牌可视化工具,这些工具确实引领了可视化的风潮,有开疆拓土之功。
Vue CLI 是一个基于 Vue.js 进行快速开发的标准工具 可通过@vue/cli 搭建交互式的项目脚手架 CLI @vue/cli 快速创建 Vue 项目 需要全局安装的 npm 包 CLI 服务@vue/cli-service 开发环境依赖 局部安装在 @vue/cli 创建的项目中的 npm 包 packsge.json 文件中找到对应的 script 命令 通过 npm 调用这些 script 命令 配置服务器或打包 CLI插件 提供可选功能的 npm 包 对项目的管理 package.js
随着数据收集和使用持续呈指数级增长,对这些数据进行可视化的需求变得越来越重要。开发人员寻求将数百万个数据库记录整合到美丽的图表和仪表板中,人类可以快速直观地解释这些记录。
编译:黄念 席雄芬 校对:王婧 图片来源:bokeh.pydata.org ◆ ◆ ◆ 引言 最近,我一直在看美国德克萨斯州奥斯汀举办的SciPy 2015会议上的一段视频——“用Blaze和Bokeh创建Python数据应用程序”,并且情不自禁地反复思考这两个库赋予世界各地使用Python的数据科学家们的强大能力。在本文中,我将带你体验使用Bokeh实现数据可视化的各种可能途径,以及Bokeh为什么是每位数据科学家的必备“神器”。 ◆ ◆ ◆ 什么是Bokeh Bokeh是一个
JS 资源列表,内容包括:包管理器、加载器、测试框架、运行器、QA、MVC框架和库、模板引擎、数据可视化、时间轴、编辑器等等。 包管理器 管理着 JavaScript 库,并提供读取和打包它们的工具。 npm:npm 是 JavaScript 的包管理器。官网 Bower:一个 web 应用的包管理器。官网 component:能构建更好 web 应用的客户端包管理器。官网 spm:全新的静态包管理器。官网 jam:一个专注于浏览器端和兼容 RequireJS 的包管理器。官网 jspm:流畅的浏览器包管理
:刻度尺/度量衡,描述数据所处的阶段,红色(危险)=>黄色(警告)=>绿色(优秀)
📷 戳蓝字“IMWeb前端社区”关注我们哦! 📷 译/yangzj1992 本文转载自众成翻译 原文/http://www.zcfy.cc/article/reverse-engineering-
这个项目是一个使用 Python 编写的人脸识别库,可以从图片中识别和操作人脸。它基于 dlib 开发,并采用深度学习技术构建了最先进的人脸识别模型,在 Labeled Faces in the Wild 数据集上达到 99.38%的准确率。该库提供了简单易用的命令行工具 face_recognition,可以对一整个文件夹中的图像进行批量处理。
引言 最近,我一直在看美国德克萨斯州奥斯汀举办的SciPy 2015会议上的一段视频——“用Blaze和Bokeh创建Python数据应用程序”,并且情不自禁地反复思考这两个库赋予世界各地使用Python的数据科学家们的强大能力。在本文中,我将带你体验使用Bokeh实现数据可视化的各种可能途径,以及Bokeh为什么是每位数据科学家的必备“神器”。 什么是Bokeh? Bokeh是一个专门针对Web浏览器的呈现功能的交互式可视化Python库。这是Bokeh与其它可视化库最核心的区别。正如下图所示,它说明了B
RAWGraphs是一个在线的开源工具和数据可视化框架,用来处理Excel表中的数据。你只需将数据导入到RAWGraphs中,设计你想要的图表,然后将其导出为SVG格式或PNG格式的图片。此外,上传至RAWGraphs的数据只会在web端在线进行处理,保证了数据的安全性。
工欲善其事,必先利其器。好的工具可以大大提升你的工作效率,并获得身边人的羡慕和赞赏。今天,我们就来向小伙伴们分享一大波非常实用的工具,武装你的大脑。 ▲图表类 iCharts 简介:各种主题的开放图
大数据文摘作品,欢迎个人转发朋友圈;其他机构、自媒体转载,务必后台留言,申请授权。 荐文专家招募: 如果你是业界专家, 如果你的工作和数据有关, 更重要的是,如果你能够找到好文章并愿意与读者分享, 请点击文末“阅读原文”,加入我们! 荐文一旦采纳,我们会在文章开头致谢并宣传。 荐文专家 康欣:博士,多年从事图像及数据处理和分析、计算机视觉、模式识别、机器学习、增强现实等领域的技术研究和创新应用,现为西门子中国研究院高级研究员。希望借此平台,与大数据分析爱好者以及专家学者交流、合作。 编译|陆兴海 校对|W
关于转载授权 大数据文摘作品,欢迎个人转发朋友圈,自媒体、媒体、机构转载务必申请授权,后台留言“机构名称+文章标题+转载”,申请过授权的不必再次申请,只要按约定转载即可,但文末需放置大数据文摘二维码。 大数据文摘愿意为读者打造高质量【可视化讨论群】,措施如下 (1)群内定期组织分享 (2)确保群内分享者和学习者数量适合(1:1),有分享能力者不限名额,学习者数量少于分享者,按申请顺序排序。 点击文末“阅读原文”填表入群 编译:黄念 席雄芬 校对:王婧 图片来源:bokeh.pyda
Python有很多优秀的可视化库,其中有名的像matplotlib、seaborn、plotly,可以绘制出各式绚丽的图表。
ECharts,是百度开源的一个项目,纯 Javascript 的图表库,可以流畅的运行在 PC 和移动设备上,兼容当前绝大部分浏览器(IE8/9/10/11,Chrome,Firefox,Safari等),底层依赖轻量级的 Canvas 类库 ZRender,提供直观,生动,可交互,可高度个性化定制的数据可视化图表。
ECharts 是一个使用 JavaScript 实现的开源可视化库,涵盖各行业图表,满足各种需求。
云豆贴心提醒,本文阅读时间5分钟,文末有秘密! ECharts,是百度开源的一个项目,纯 Javascript 的图表库,可以流畅的运行在 PC 和移动设备上,兼容当前绝大部分浏览器(IE8/9/10/11,Chrome,Firefox,Safari等),底层依赖轻量级的 Canvas 类库 ZRender,提供直观,生动,可交互,可高度个性化定制的数据可视化图表。 官网:http://echarts.baidu.com/ Echarts 基本使用展示 1、在Linux 服务器上安装 web服务器 2、
阅读目录 D3.js — Data-Driven Documents Google Charts ChartJS Chartist.js n3-charts Ember Charts Smoothie Charts Chartkick ZingChart Highcharts JS Fusioncharts Flot amCharts EJS Chart uvCharts 几乎所有的控制面板都会用到图表,它们能够快速有效的展示复杂的统计。此外,一个好的图也可以提高你的网站的整体设计。 这篇文章为大家展示一些
好啦, 今天的分享就到这里啦, 如果你有好用的库推荐, 欢迎在评论区反馈~ 后续会在 趣谈前端 中持续总结复盘, 让技术工作更高效
可视化信息以易于阅读的视觉化内容正在被越来越多的人所青睐。可视化形式呈现信息的需求也随之增加,因此近年来涌现出了许多数据可视化工具。对于不熟悉数据可视化领域的人来说,最好的方法是尝试一些现成的解决方案来快速制作标准化的图表。对于拥有更多技术专长、经验丰富的用户,最好的办法是使用更灵活的库。 下面与大家分享九大数据可视化库,希望你可以找到最适合的一款。
原文地址:All you need to know to really understand the Node.js Event Loop and its Metrics 原文作者:Daniel Khan Node.js 是一个基于事件的平台。这意味着在 Node 中发生的一切都是基于对事件的反应。通过 Node 的事件处理机制遍历一系列回调。 事件的回调,这一切都由一个名为 libuv 的库来处理,它提供了一种称为事件循环的机制。 这个事件循环可能是平台中最被误解的概念。当我们提及事件循环监测的主题时,我
是的,我们有数据,并有了数据的洞察,然后呢?显然,下一步将是与人们交流这些发现,以便他们采取必要的行动。最有效的数据交流方式之一就是讲故事。但是要成为有效的讲述者,我们需要简化事情,而不是使事情复杂化,这样使得分析的真正本质不会丢失。
有没有想过把身边的物件儿转成 3D 动画,在网页上实现一把?本期特推的项目 Three.js 就是帮你创建 3D 页面的知名开源项目,好玩的 3D 世界在向你招手。除了打开浏览器 3D 世界的钥匙外,还有担心你吃不好的 HowToCook 手把手带你摆脱吃泡面过上煮饭、烹饪居家生活。
在Canvas出来之前,开发人员要在浏览器中绘图,必须使用Adobe的Flash或者SVG(Scalable Vector Graphices,可缩放矢量图形)插件。但是HTML5 Canvas出来之后,很多动态生成或者展示图形、图表、图像或者动画的功能都由Canvas来完成。同时开发人员会用SVG和Canvas进行比较,因为SVG在很多场合下比Canvas优秀。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云