前段时间，对这 6 幅图进行了学习，并汇总了各图的知识点和使用技巧。在此做个总结，以便查阅（可点击图片直接跳转）。
"Graph Results" 是 JMeter 中的一个监听器，它提供了一种图形化的方式来显示性能测试的结果。
4.3 监控器 1 聚合报告 聚合报告在分析测试结果时通常是很有用的，且由于该报告仅统计测试结果，执行测试时将占用更少的内存与CPU资源。在测试资源允许的情况下，可保留这个监听器执行测试，但根据JMeter的官方建议，还是推荐使用CLI模式保存测试结果后再使用聚合报告进行查看分析以降低对性能的影响。 通过右键在弹出菜单中选择“添加->监控器->聚合报告”，如图29所示。
上一篇已经对图形的属性有过介绍，在此基础上来进行二维以及后续三维图形的操作（注：没接触过其他维度的操作，就不折腾相关的内容了），将会更容易理解这些属性的用法，当然，全部的属性使用都来一遍，感觉就不太实际了，大可不必~
今天跟大家分享数据地图系列2——三维立体数据地图（给你的地图加特效）！ 昨天已经跟大家分享过了如何在ppt中利用矢量地图图形编辑数据地图，因为是手工编辑，所以门槛不高，掌握编辑过程中的若干技巧足以！ 今天继续叫大家怎么在ppt中将矢量地图做出三维效果。 通常我们在用地图展示数据的时候，并不是需要展示所有省份的数据，而是仅仅需要展示几个典型的省份，那么在编辑数据地图的时候，也可以只在地图上单独编辑那几个要显示数据的省份。 如果我们要展示五个地区：河南、甘肃、青海、吉林、安徽；其数据分别为19、23、15、2
我们之前说过，在我们实现继承的时候，需要保证派生类和基类之间是一种is-a的关系。在大多数时刻，这样的关系是没有问题的，然而在一些特殊的情况可能会遇到问题。
最近参加了Compose挑战赛的终极挑战，使用Compose完成了一个天气app。之前几轮挑战也都有参与，每次都学到不少新东西。如今迎来最终挑战，希望能将这段时间的积累活学活用，做出更加成熟的作品。
本文中将前段时间写的plotly-express可视化库的相关技巧进行整理，方便后续快速实现调用
前面我们使用 Prometheus + Grafana 实现了一个简单的 CPU 使用率变化图，但是这个图还有许多缺陷，例如：左边栏的数值太小了无法调整，下面的图标信息无法定制化等等。
在上一篇博客中提到了【数据可视化】数据可视化入门前的了解，这次来看看Echarts最常用图表有哪些，和作用是什么?
交互式图形命令：允许交互式地用鼠标在一个已经存在的图形.上添加图形信息或者提取图形信息。
上一篇文章已经介绍了图表可视化配置部分的 Panel options、Tooltip、Legend 3类配置，在这里我将继续介绍Axis、Graph styles、Standard options、Data links、Value mappings 和 Thresholds 6类配置。
甘特图是规划师和项目经理最简单、最有效的视觉工具，而Excel是制作甘特图最简洁常用的工具。
Graphs是将数据展示为图像，以视觉化形式展示，Graphs的配置保存在主机和模板中。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 前言 因为数据需要用图形来展示。在Excel，matlab，python中，我选择了python。 数学“剑魔”的的时候，我看到有人用Excel生成柱状图之类的，挺好看，但是我不会啊。matlab以前学过一点，但是当前电脑没有这个软件。安装这个软件有些费事。所以干脆选择使用python生成图形。毕竟学习python相较于学习Excel，相对而言，“性价比”高点。🐶 我基本不会python，这是第一篇python。 水水，这浪花可这大～ 我目前仅仅需要柱状
在微服务架构中,很多情况下,各个服务之间是相互依赖,一个服务可能会调用了好几个其他服务,假设其中有一个服务故障,便会产生级联故障,最终导致整个系统崩溃无法使用(这称为雪崩效应),Spring Cloud Hystrix正是用来防止雪崩效应的。
本文（以及系列中将要发布的其他文章）的目标是使用完全相同的数据重现[SPJ02]中的可视化效果，但每次当然会使用另一个绘图包，以便对所有包进行1:1的比较。
synthwave是一种独特而独特的音乐流派，其灵感来自1980年代的怀旧风格，是技术人员共同的最爱。喜欢它，并且发现它的艺术风格令人难以置信地令人着迷。
draw.io 是一款免费的在线图表编辑工具, 可以用来编辑工作流, BPM, org charts, UML, ER图, 网络拓朴图等 ,开源免费，并且支持多平台，图形可以多种形式导出，并且可以复制图形的XML导入到flowcharting中。 draw.io的在线地址为:https://www.draw.io/index.html，也可以下载免安装桌面版，下载地址如下：https://github.com/jgraph/,提供了各种版本，本人主要使用Mac版本和windows免安装版本：
像任何图形包一样，matplotlib 建立在变换框架之上，以便在坐标系，用户数据坐标系，轴域坐标系，图形坐标系和显示坐标系之间轻易变换。 在 95 ％的绘图中，你不需要考虑这一点，因为它发生在背后，但随着你接近自定义图形生成的极限，它有助于理解这些对象，以便可以重用 matplotlib 提供给你的现有变换，或者创建自己的变换（见matplotlib.transforms）。 下表总结了现有的坐标系，你应该在该坐标系中使用的变换对象，以及该系统的描述。 在『变换对象』一列中，ax是Axes实例，fig是一个图形实例。
"Aggregate Graph" 是 JMeter 中的一个监听器，它以图形的形式展示了性能测试的汇总结果。
matplotlib是python最著名的绘图库，它提供了一整套和matlab相似的命令API，十分适合交互式地行制图。其中，matplotlib的pyplot模块一般是最常用的，可以方便用户快速绘制二维图表。可视化有助于更好地分析数据并增强用户的决策能力。在此matplotlib教程中，我们将绘制一些图形并更改一些属性，例如字体、标签、范围等。
Qt 是一个跨平台C++图形界面开发库，利用Qt可以快速开发跨平台窗体应用程序，在Qt中我们可以通过拖拽的方式将不同组件放到指定的位置，实现图形化开发极大的方便了开发效率，本章将重点介绍Charts组件与QSql数据库组件的常用方法及灵活运用。
该ui.Chart插件提供帮助方法来构建DataTable和呈现从图表Image，ImageCollection Feature，FeatureCollection， Array，和List对象。每个函数都接受特定的数据类型，并包括以各种安排将数据减少到表格格式的方法，这些安排规定了对图表系列和轴的数据分配。
做数据分析和做科普是类似的，科普的意义在于将晦涩难懂的科学知识，以让大众更易接受和理解的方式呈现。而数据分析中的数据可视化做的正是如此关键中的关键，即是将数据的特点以一种显而易见的形式进行呈现。但也不必说的那么高级，我们可以说数据可视化就是“画图”。
前言 摘要：2D 的俄罗斯方块已经被人玩烂了，突发奇想就做了个 3D 的游戏机，用来玩俄罗斯方块。。。实现的基本想法是先在 2D 上实现俄罗斯方块小游戏，然后使用 3D 建模功能创建一个 3D 街机模
数据可视化是数据分析过程中探索性分析的一部分内容，可以直观展示数据集数据所具有的的特征和关联关系等。R语言不仅提供了基本的可视化系统graphics包，简单的图+修饰，例如：plot、 hist(条形图)、 boxplot(箱图)、 points 、 lines、 text、title 、axis(坐标轴)等；还提供了更加高级的图形系统lattice和ggplot2.
什么是WebGL？ WebGL是一项使用JavaScript实现3D绘图的技术，浏览器无需插件支持，Web开发者就能借助系统显卡（GPU）进行编写代码从而呈现3D场景和对象。 WebGL基于OpenGL ES 2.0，OpenGL ES 是 OpenGL 三维图形 API 的子集，针对手机、平板电脑和游戏主机等嵌入式设备而设计。浏览器内核通过对OpenGL API的封装，实现了通过JavaScript调用3D的能力。WebGL 内容作为 HTML5 中的Canvas标签的特殊上下文实现在浏览器中。 WebG
前面介绍了 Grafana 入门与部署、仪表盘 DashBoard 、Dashboard 变量、Panel 面板和Time series（时间序列）、添加动态参数相关的知识点，今天我将详细的为大家介绍Grafana 可视化面板 Heatmap 与 Gauge相关知识，希望大家能够从中收获多多！如有帮助，请点在看、转发朋友圈支持一波！！！
前面介绍了 Grafana 入门与部署、仪表盘 DashBoard 、Dashboard 变量、Panel 面板和Time series（时间序列）、添加动态参数、可视化面板 Heatmap 与 Gauge 相关的知识点，今天我将详细的为大家介绍 Grafana 可视化面板 Graph 与 SingleStat 相关知识，希望大家能够从中收获多多！如有帮助，请点在看、转发朋友圈支持一波！！！
腾讯云云监控 Dashboard 近期全新改版，大幅度提高了图表配置的灵活性和监控数据的可视化能力，同时集中解决了Dashboard 1.0 历史遗留的痛点。立即体验 Dashboard2.0。
dataset 组件用于单独的数据集声明，从而数据可以单独管理，被多个组件复用，并且可以基于数据指定数据到视觉的映射。
在获取点云数据时 ，由于设备精度，操作者经验环境因素带来的影响，以及电磁波的衍射特性，被测物体表面性质变化和数据拼接配准操作过程的影响，点云数据中讲不可避免的出现一些噪声。在点云处理流程中滤波处理作为预处理的第一步，对后续的影响比较大，只有在滤波预处理中将噪声点 ，离群点，孔洞，数据压缩等按照后续处理定制，才能够更好的进行配准，特征提取，曲面重建，可视化等后续应用处理，PCL中点云滤波模块提供了很多灵活实用的滤波处理算法，例如：双边滤波，高斯滤波，条件滤波，直通滤波，基于随机采样一致性滤波， PCL中点云滤波的方案 PCL中总结了几种需要进行点云滤波处理情况，这几种情况分别如下： （1） 点云数据密度不规则需要平滑 （2） 因为遮挡等问题造成离群点需要去除 （3） 大量数据需要下采样 （4） 噪声数据需要去除 对应的方案如下： （1）按照给定的规则限制过滤去除点 （2） 通过常用滤波算法修改点的部分属性 （3）对数据进行下采样 双边滤波算法是通过取临近采样点和加权平均来修正当前采样点的位置，从而达到滤波效果，同时也会有选择剔除与当前采样点“差异”太大的相邻采样点，从而保持原特征的目的
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我知道会有续集，但也没想到续集来得这么快！今天收到了一个生信技能树公众账号铁杆粉丝（我们之间有过9次邮件交流）的求助信，下面我们首先一起帮他解决一下碰到的问题。随后和大家分享一下可以提高搜索效率和准确率的Google搜索技巧。 他的困惑 他遇到的问题很简单，就是我无法使ggplot2画出的曲线从坐标轴原点(0,0)出发，因为图像Y轴不是在(0,0)上，所以曲线不于Y轴贴合而是空出了一截，使得图片非常难看！ 他还在邮件中补充道，根据我发的文章认真做了搜索，但是没有找到解决方案。 如何通过Google来使用gg
Tableau是当今数据科学和商业智能专业人员使用的最流行的数据可视化工具之一。它使您能够以交互式和多彩的方式创建具有洞察力和影响力的可视化效果。
本文将向你展示如何使用Python xlwings库自动化Excel。毋庸置疑，Excel是一款非常棒的软件，具有简单直观的用户界面，而Python是一种强大的编程语言，在数据分析方面非常高效。xlwings就像胶水一样，将两者连接到一起，让我们能够同时拥有两者最好的一面。
机器学习直接从数据中“学习”信息，利用云平台的分布式计算资源可以大大加速建模的速度，例如对CNC刀具故障的预测避免断刀故障的发生，对模具生产中质量波动的影响因素分析修正关键工序等。工业数据在云端的有效呈现是通过云平台的数据可视化组件完成的。目前大多数的云平台（例如AWS、阿里云等）都提供了基于Grafana的可视化组件。
本文重点介绍的是可视化库Highcharts的相关基础知识，以及如何利用Highcharts来绘制不同场景和需求下的精美柱状图，主要内容包含：
数控机床调试完成之后需要进行实际且削加工实验，为此我们利用雕刻刀具加工“哈尔滨工业大学校徽”图案以及利用平底刀和球头铣刀完成球面加工实验。具体实验如下
turtle库是python标准库之一，入门级绘图库。import turtle之后即可使用。
本篇文章开始教大家如何使用矢量素材在Excel、PPT中自定义精美的数据分析图表。 使用矢量素材制作数据分析报告其实并不难，最常见的就是形式就是使用矢量地图制作数据地图报告了。这个需要其实涉及到的技能并不多，仅仅是一些基础的矢量素材处理与转换工作。 一、矢量素材转换： 假如说你已经获取了一份矢量地图素材（可能是SVG、AI、EPS、EMF格式的），首先需要使用AI等工具将其解散组合（通常矢量图都是编组过的），步骤如下： （如何获取请参见上一篇图文：你想要的地图素材资源，我都帮你整理好了~ ） 使用AI解组并
其他的监控系统是将数据存储在rrd数据库里面，不存在数据库越来越大的情况，这跟数据库的环形存储特性有关系。zabbix不管是采用分布式架构还是传统的服务端与客户端直接相连的模式，最终都是将数据存储在mysql里面。
模板的实现原理很简单，就是通过修改matlab的相关默认设置即可完成，完整步骤如下：
之前在进行Matlab编程时，画图总是非常重要的一部分，在这里整理一下常用的绘图函数，以作备用。
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今天谈到系统架构模式，很难不联想起微服务架构。企业或组织在系统架构的实践过程中，从最初的单体架构，之后走向 SOA，逐渐分布式之后，最终产生了微服务架构。
使用 TiDB Ansible 部署 TiDB 集群，会同时部署一套 Grafana + Prometheus 的监控平台，这套监控用来收集和展示 TiDB 集群各个组件和机器的 metric 信息，这些 metric 信息非常丰富，可以帮助使用者分析 TiDB 集群的状态以及 Trouble shooting。随着使用经验的增多，我们积累了一些监控使用上的技巧，在这里分享给大家。
Grafana是一个开源的度量分析与可视化套件。经常被用作基础设施的时间序列数据和应用程序分析的可视化，它在其他领域也被广泛的使用包括工业传感器、家庭自动化、天气和过程控制等。
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