D3.js是一个JavaScript库。它的全称是Data-Driven Documents(数据驱动文档),并且它被称为一个互动和动态的数据可视化库网络。2011年2月首次发布,在撰写本文时,最新的稳定版本是4.4版本,并且不断更新。D3利用可缩放矢量图形或SVG格式,允许您渲染可放大或缩小的形状,线条和填充,而不会降低质量。本教程将指导您使用JavaScript D3库创建条形图。
图表对于数据的可视化和网站的吸引力非常重要。可视化演示使得分析大块数据和传达信息变得更加容易。 图表库使您能够以一种令人惊叹的、易于理解的和交互式的方式可视化数据,并改进您的网站设计。
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。
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。
超过 10k stars 和 1k fork,NativeBase 是一个广受欢迎的 UI 组件库,它为 React native 提供了几十个跨平台组件。当使用 NativeBase 时,你可以使用任何现成的本地第三方库,并且项目本身围绕着它提供了丰富的生态系统,从有用的starter-kit到可定制的主题模板。这是一个不错的入门工具包。
你的程序有多么依赖数据?即使应用程序不完全面向业务,你也可能需要管理面板、仪表板、性能跟踪以及用户非常喜欢的类似分析功能的数据。
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。
Severino Ribecca 是一位平面设计师,也是数据可视化的爱好者,他在自己的网站上收录了 60 种可视化图表样式以及它们分别适用于什么样的场景,并且推荐了相应的制作工具。
数据可视化的爱好者Severino Ribecca,他在自己的网站上收录了 60 种可视化图表样式以及它们分别适用于什么样的场景,并且推荐了相应的制作工具。
在这篇文章中,我向大家介绍前5名最好的开源JavaScript图表库。每个站点的仪表板都是不完整的,因为他们缺少图表,所以为我们的站点找到正确的图表库是非常重要的。以下库可以帮助你在站点创建可自定义和美观的图表。 D3.js - 数据驱动的文档 📷 D3.js是一个开源的JavaScript库,用于根据用户数据处理文档。这是一个强大的工具,通过HTML,SVG和CSS的帮助,赋予数据生命。 D3允许开发人员将任意数据绑定到DOM,然后将数据驱动的转换应用到DOM。例如:考虑一个数组数组,您可以使用它来生成一
让我们快速浏览一下这张图表: 这张可视化数据图(最初用Tableau软件创建 )是如何利用数据可视化来帮助决策者的一个很好的例子。想象一下,如果这些信息通过表格来告诉投资者,你认为你会花多长时间来向他
点阵图表 (Dot Matrix Chart) 以点为单位显示离散数据,每种颜色的点表示一个特定类别,并以矩阵形式组合在一起。
一直在学习新的可视化工具,因为这有助于找到适合手头任务的正确工具。在数据可视化方面,d3通常是首选,最近一直在用Vega。
这张可视化数据图(最初用Tableau软件创建 )是如何利用数据可视化来帮助决策者的一个很好的例子。想象一下,如果这些信息通过表格来告诉投资者,你认为你会花多长时间来向他解释? 如今的世界里,随着数
在之前的文章中写到,为了让图表具有交互能力,我们必须针对一些事件来编写代码,以便监听某些DOM元素发生的这些事件。
Chart.js是一个很酷的开源JavaScript库,可帮助您呈现精美的HTML5图表。它可以自动适应屏幕大小,并且可以统计8种不同的图表类型。在本教程中,我们将探讨如何使Django与Chart.js对话以及如何基于从我们的模型中提取的数据来呈现一些简单的图表。
导读:如果你想学Python,或者你刚开始学习Python,那么你可能会问:“我能用Python做什么?”
在数字经济时代,人们需要对大量的数字进行分析,帮助用户更直观的察觉差异,做出判断,减少时间成本。当然,你可能想象不到这种数据可视化的技术可以追溯到2500年前世界上的第一张地图,但是,如今利用各种形态
当前,数据可视化已经成为数据科学领域非常重要的一部分。不同网络系统中产生的数据,都需要经过适当的可视化处理,以便更好的呈现给用户读取和分析。 对任何一个组织来说,如果能够充分的获取数据、可视化数据和分析数据,那么就能很大程度上帮助了解数据产生的深层次原因,以便据此做出正确的决定。 对于前端开发人员来说,如果能够掌握交互式网页中的数据可视化技术,则是一项很棒的技能。当然,通过一些 JavaScript 的图表库也会使前端的数据可视化变得更加容易。使用这些库,开发者可以在无需考虑不同的语法所带来的编程难题的情况
pandas库是Python数据分析最核心的一个工具库:“杀手级特征”,使整个生态系统融合在一起。除了数据读取、转换之外,也可以进行数据可视化。易于使用和富有表现力的pandas绘图API是pandas流行的重要组成部分。
MATlAB是美国MathWorks公司出品的商业数学软件,用于数据分析、无线通信、深度学习、量化金融与风险管理、机器人,控制系统等领域。MATLAB在数值计算方面首屈一指,也是使用最广泛的科研绘图软件之一。优点:编程效率高 便于矩阵计算。缺点:循环效率低 封装性不好。
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 编译|崔浩 校对|高航,姚佳灵 让我们快速浏览一下这张图表: 这张可视化数据图(最初用Tableau软件创建 )是如何利用数据可视化来帮助决策者的一个很好的例子。想象一下,如果这些信息通过表格来告诉投资者,你认为你会花多长时间来向他解释? 如今的世界里,随着数据量的不断增长,很难不用可视化的形式来呈现你数据里的全部信息。虽然有专门的工具,如Tableau, QlikView 和 d3.js,但没有任何东西能代替有很好可视化能力
Video.js 是一个基于 HTML5 的视频播放器库。它支持大多数流行的视频格式,并且可以在多个平台和浏览器上使用。
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
工作中,我们常常会遇到各式各样的数据,例如网站性能,销售业绩,客户服务 、营销活动等数据。对于这些数据,有哪些行之有效的方法来形象化数据,挖掘数据关系,提升数据价值呢?
英文: Anton Shaleynikov 译文:葡萄城控件 www.cnblogs.com/powertoolsteam/p/top-9-javascript-charting-libraries.html 当前,数据可视化已经成为数据科学领域非常重要的一部分。不同网络系统中产生的数据,都需要经过适当的可视化处理,以便更好的呈现给用户读取和分析。 对任何一个组织来说,如果能够充分的获取数据、可视化数据和分析数据,那么就能很大程度上帮助了解数据产生的深层次原因,以便据此做出正确的决定。 对于前端开发人员
这种图表使用同心圆网格来绘制条形图。每个圆圈表示一个数值刻度,而径向分隔线则用作区分不同类别或间隔(如果是直方图)。
大数据时代的到来,给人们生活的方方面面都带来了显而易见的变化,而围绕数据所生成的数据新闻,更成为一种新生的载体,以其所拥有的描述、判断、预测等功能为广大读者带来便利与快捷。
作者|Melissa Bierly 选文|Aileen 翻译|冯琛 校对|Elaine琏 数据可视化专家Andy Kirk说过,数据可视化分为两类:探索性可视化图表和解释性可视化图表。解释性可视化图表的目标是进行描述——它们是根据对事物表面的关键线索而被仔细构造出来的。 另一方面,探索性可视化图表建立了与数据库或主题事件的互动,它们帮助用户探索数据,让他们发掘自己的观点:发现他们自己认为相关的或者感兴趣的事物。 通常,探索性可视化图表是交互式的。尽管现在有许多Python绘图库,但只有少数可以创建能够使你
但是学生的表现实在是太超出我意料了,能超脱于现有的工具,达到随心所欲的定制化,值得分享!
什么是数据可视化?数据可视化主要旨在借助于图形化手段,清晰有效地传达与沟通信息。为了有效地传达思想概念,美学形式与功能需要齐头并进,通过直观地传达关键的方面与特征,从而实现对于相当稀疏而又复杂的数据集
各个互联网公司通过大量的用户数据、信息进行统计分析,而这些大量繁杂的数据在经过可视化工具处理后,就能以图形化的形式展现在用户面前,清晰直观。随着各种数据的增加,这种可视化工具越来越得到开发者们的欢迎。 下面推荐30款可视化工具供大家选择和使用。 1.iCharts iCharts 提供了一个用于创建并呈现引人注目图表的托管解决方案。有许多不同种类的图表可供选择,每种类型都完全可定制,以适合网站的主题。iCharts 有交互元素,可以从Google Doc、Excel 表单和其他来源中获取
由于经常有读者在文章留言中问到“这些好看的数据可视化图片都是用什么做的呀?”之类的问题,今天Alfred就来推荐一些实用的数据可视化工具给大家,这些工具包含:
SVG,指可缩放矢量图形(Scalable Vector Graphics),是用于描述二维矢量图形的一种图形格式,是由万维网联盟制定的开放标准。 SVG 使用 XML 格式来定义图形。SVG的几个特点
此 MATLAB 函数 绘制三维条形图,Z 中的每个元素对应一个条形图。如果 Z 是向量,y 轴的刻
今天分享一个个比 Excel 更好用的 Python 工具,看完后,估计你要跟 Excel 说拜拜了。它就是 Mito
从数据获得信息的最佳方式之一是,通过视觉化方式,快速抓住要点信息。另外,通过视觉化呈现数据,也揭示了令人惊奇的模式和观察结果,是不可能通过简单统计就能显而易见看到的模式和结论。
上一篇文章结束了时间序列型图表的绘制,我们掌握了以下的绘制方法(滑动以浏览),对以往的工作做个总结。目的就是简化大家代码的书写过程,拓宽绘图方法,为科研和商业绘图提供帮助。:
Earlier this month, we announced our intention to expand our 1,600-hour curriculum to 2,080 hours. That’s right — a whole working year of coding experience.
表格是一种组织和可视化数据的强大方式。然而,无论数据如何组织,数字的大型表格可能难以解释。 有时解释图片比数字容易得多。
这里,通过attr()给每个div添加bar类。使用style()修改每个div的高度。
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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。
Excel提供了相当广泛的功能来创建图形,即Excel所谓的 图表。您可以通过选择插入>图表来访问Excel的图表功能 。我们将在此处描述如何创建条形图和折线图。其他类型的图表以类似的方式创建。创建图表后,可以访问三个新的功能区,分别是 Design, Layout 和 Format。这些用于完善创建的图表。
1. D3 Stars: 46561, Forks: 12465 D3 是一个JavaScript数据可视化库用于HTML和SVG。它旨在将数据带入生活,强调Web标准,将强大的可视化技术与数据驱动的
无论您的公司在哪个行业运营都可能产生大量数据。从销售到人员再到库存,若企业能够正确解释并转化为可行建议,企业将创造出非常有价值的信息。商业智能与分析以此想法为中心,现在比以往任何时候都更能找到出色的方法以创造性方式查看与连接数据点。
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