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ggvis包—数据可视交互

简介 ggvis[1]是R的一个数据可视化包,它可以: 使用与ggplot2类似的语法描述数据图形; 创建丰富的交互式图形,在本地Rstudio或浏览器中使用这些图形; 利用shiny的基础结构发布交互式图形 如果想要预测每组数据拟合情况,可以使用ayer_model_predictions()。 这篇主要是对该包中的常见图形进行静态展示,但是其实这个包更强大的功能在于交互式。鉴于本文内容较多,将在下次对这个包的交互使用进行详细解释。

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可视化搭建数据系统的前端实现

本文首发于政采云前端团队博客:可视化搭建数据系统的前端实现 https://www.zoo.team/article/data-visualization ? 本文尝试基于政采云前端团队的数据屏搭建系统 Big 的拆解说明,为大家提供一种此类系统的设计和实施方案。 Big 是什么 Big 是基于政采云前端搭建系统 鲁班,和数据屏组件库,进行快速搭建数据屏的可视系统。 为什么叫 Big 呢? 编辑屏是数据可视系统核心,页面布局参考 DataV: ? 拆解为 4 个部分:顶部、组件区、画布、数据配置区。先讲下设计思路,再依次分解各区。 通过可视化搭建系统,可以赋能相关的业务方,让非专业人士做出专业的屏效果,同时满足公司的一些定制化需求。

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    腾讯云图是一站式数据可视化展示平台,旨在帮助用户快速通过可视化图表展示大量数据,低门槛快速打造出专业大屏数据展示。新用户0.99元起,轻松搞定数据可视化

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    谷歌PAIR瞄准 AI 交互,开源两机器学习可视数据工具

    【新智元导读】谷歌昨天宣布启动新的研究计划 People + AI Research(PAIR),旨在改善人与人工智能系统交互体验。 谷歌同时宣布开源两个数据可视化工具——Facet Overview 和 Facet Dive,针对 AI 工程师,便于后者开发机器学习系统。 Alphabet 周一宣布启动一项新的研究计划 People + AI Research(PAIR),旨在改善人与人工智能系统交互。 ▶ 开源工具 同时,谷歌还宣布开源两个可视化工具——Facet Overview 和 Facet Dive。这两个应用程序都是针对 AI 工程师的,能让后者清楚地查看训练 AI 系统数据。 训练数据是现代 AI 系统中的关键因素,但它们通常是不透明和混乱的根源。事实上,ML 工程与传统软件工程一不同之处便在于不仅要调试代码,还要调试数据

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    Vega的交互数据可视

    数据可视化方面,d3通常是首选,最近一直在用Vega。 https://vega.github.io/vega/ Vega引入了可视化语法。 随着对数据可视化的经验不断增长,发现越来越多的约束是一件好事。通过引入可视化语法,Vega提供了一些限制。关于它的最好的事情是 这些约束可以在构建数据可视化时感觉非常高效。 使用Vega时,在JSON对象中定义可视化。开始构建一个条形图。 ? sort": { "field": "name" } } ] } ] Vega的另一个好处是可以检查用来构建可视化的所有数据的内容 (经度,纬度)数据的制图投影 事件流:定义输入事件流以指定交互 布局:对一组组标记执行网格布局 最后的评论 今天在工作流程中使用Vega来构建和测试关于数据可视化选择的假设。

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    Qt编写数据可视屏界面电子看板系统

    一、前言 目前屏大数据可视化UI这块非常火,趁热也用Qt来实现一个,Qt这个一站式超大型GUI超市,没有什么他做不了的,屏电子看板当然也不在话下,有了QSS和QPainter这两个无敌的工具组合,借用几个 二、文章导航 Qt编写数据可视屏界面电子看板1-布局方案 https://blog.csdn.net/feiyangqingyun/article/details/90141646 Qt编写数据可视屏界面电子看板 2-配色方案 https://blog.csdn.net/feiyangqingyun/article/details/90166379 Qt编写数据可视屏界面电子看板3-新建布局 https:// /90257468 Qt编写数据可视屏界面电子看板6-窗体打开关闭 https://blog.csdn.net/feiyangqingyun/article/details/90287251 Qt编写数据可视屏界面电子看板 Qt编写数据可视屏界面电子看板12-数据库采集 https://blog.csdn.net/feiyangqingyun/article/details/90445667 三、电子看板介绍 电子看板是目视化管理的一种表现形式

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    Facebook 交互式神经网络可视系统,应对海量数据和复杂模型

    【新智元导读】神经网络模型的可视化是解决其黑箱问题的一个解决方案,但用于神经网络可视化的大多数工具集中在图像数据集上,这激发了 Facebook 和 Georgia Tech 一道开发了一款称为 ActiVis 的开发工具的研究,这是一个用于解释大规模神经网络模型和结果的交互可视系统。 不幸的是,用于神经网络可视化的大多数工具集中在图像数据集上,这激发了 Facebook 一款称为 ActiVis 的开发工具的研究,这是一个用于解释大规模神经网络模型和结果的交互可视系统。 Georgia Tech 团队表示,对于任何一个设计这样规模的可视系统的人来说,有几个因素可以为神经网络虚拟化分析创造一个坚实的平台。 该团队表示,想要使用可视化工具的 Facebook 开发人员添加了几行代码,这些代码说明了 FBLearner Flow 界面中模型的训练过程,它需要生成可视化所需的数据

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    Glimma 交互可视化RNA-seq数据

    另外一个值得一提的就是各路新工具层出不穷,比如使用Glimma 交互可视化RNA-seq数据。 PCA或者MDS看组间差异和组内差异 虽然这个Glimma 交互可视化RNA-seq数据采用的是MDS的方法,不过本质上跟PCA并没有太多区别,主要都是在二维平面上看看组间差异和组内差异是否符合实验设计 这个Glimma 交互可视化RNA-seq数据优势在于,它不仅仅是给出数值,而且是可以交互式的具体看某个基因是如何的差异! 赶快试试吧,把你以前的转录组数据处理项目都可以使用这个Glimma 做出来一个交互可视化RNA-seq数据网页报告哦! group ) glimmaMDS(dds) dds <- DESeq(dds, quiet=TRUE) glimmaMA(dds) 另外:上面的代码大量涉及到R基础知识: 《生信分析人员如何系统入门

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    酷炫的 动态可视交互屏,用Excel就能做!

    大家好,我是黄同学 前段时间用tableau做了可视屏,大家有的说说没学过tableau,有的说不会做,但就是觉得很炫。 因此,有人私聊我说用excel能做可视屏吗? 当然,这是可以的,基于粉丝的这个需求,我们今天来讲述一下,怎么使用excel做一个简单的可视屏。 2、数据说明   本次案例演示共涉及到两张表,都是从甲方的业务系统中抽取的,并经过脱敏后用于本次案例展示。一张表是详细的销售数据,共涉及到4万多条数据;一张表是手机的价格表,共117条数据。 7、可视屏的制作过程 1)给屏添加一个“深蓝色”的背景   注意:可视屏的制作,我们也另外开一个SHEET窗口。 ? 2)插入文本框:添加一个标题 ? 但是在屏中,我们同样做了一个这样的下拉菜单,我们需要将这个页面中,引用了“维度汇总!$F1”单元格的公式,全部替换为“可视屏的制作1”单元格的公式,全部替换为“可视屏的制作C$3”。

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    超赞的交互数据可视化网站

    1 亿万富豪榜:世界富豪今日排名 这个交互式指数是世界亿万富豪(billionaire)每日排名,它会根据市场变化、经济和彭博新闻报道而变化的对世界顶级富豪的动态财富,数据在周一到周五美国东部时间下午5 这些位置数据来源于推文。 5 每日朋友圈Beta版 推特创建的这个交互可视化地图,非常直观地显示了英国和爱尔兰在一周里每天发表推特的情况。这不是一个实时的图像。 9 美国职业棒球联盟球队估值 这个可视化是彭博新闻9个月工作的成果,它是关于不同棒球队在相互对阵时各方面的对比。什么是构成大联盟30支球队的价值? 12 Reddit可视化 Redditviz 是一个关于Reddit(有“互联网封面”之称的网站)的交互图。鉴于Reddit 如此之大,可能有一些版块你从未涉足过。 纽约时报图形部的D3.js编辑师麦克博斯托克设计了这个交互式计算器,为计划买房的人们分析成本和收益。这个可视化包括了买房过程中最重要的成本,并计算了相应的每月租房成本。 ?

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    干货 | Bokeh交互数据可视化快速入门

    Bokeh简介 Bokeh是一款交互可视化库,在浏览器上进行展示。 Bokeh可以通过Python(或其它语言),快速便捷地为大型流数据集提供优雅简洁的高性能交互式图表。 开始绘图 Bokeh是一个大型库,具有非常多的功能,这里不细讲具体函数方法,只通过一些案例来展示Bokeh的使用流程和可视化界面。 将python列表中的数据绘制成线图非常简单,而且图表是交互式的,能够缩放、平移、保存等其他功能。 如果你使用的是notebook环境,Bokeh可以在notebook中直接显示交互式图表,只要将output_file()函数替换为output_notebook()函数。 一般来说,我们使用bokeh.plotting模块绘图有以下几个步骤: 准备数据 例子中数据容器为列表,你也可以用numpy array、pandas series数据形式 告诉Bokeh在哪生成输出图表

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    干货 | Bokeh交互数据可视化快速入门

    Bokeh简介 Bokeh是一款交互可视化库,在浏览器上进行展示。 Bokeh可以通过Python(或其它语言),快速便捷地为大型流数据集提供优雅简洁的高性能交互式图表。 ? 开始绘图 Bokeh是一个大型库,具有非常多的功能,这里不细讲具体函数方法,只通过一些案例来展示Bokeh的使用流程和可视化界面。 将python列表中的数据绘制成线图非常简单,而且图表是交互式的,能够缩放、平移、保存等其他功能。 如果你使用的是notebook环境,Bokeh可以在notebook中直接显示交互式图表,只要将output_file()函数替换为output_notebook()函数。 一般来说,我们使用bokeh.plotting模块绘图有以下几个步骤: 准备数据 例子中数据容器为列表,你也可以用numpy array、pandas series数据形式 告诉Bokeh在哪生成输出图表

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    利用R语言制作出漂亮的交互数据可视

    利用R语言也可以制作出漂亮的交互数据可视化,下面和大家分享一些常用的交互可视化的R包。 rCharts包 说起R语言的交互包,第一个想到的应该就是rCharts包。 它可以让我们处理复杂的数据集来创建更高级的可视化。在rCharts包中提供了nPlot函数来实现。 下面以眼睛和头发颜色的数据(HairEyeColor)为例说明nPlot绘图的基本原理。 本包来源于百度开发的国内顶尖水平的开源d3-js可视项目Echarts(Github Repo)。 如果你已熟悉ggplot2的绘图系统,也可以针对ggplot2绘制的对象p,利用ggplotly函数实现交互效果。 本文主要是介绍了几个R常用的交互包。在R的环境中,动态交互图形的优势在于能和knitr、shiny等框架整合在一起,能迅速建立一套可视化原型系统

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    【资源】超赞的交互数据可视化网站

    这些位置数据来源于推文。 每日朋友圈Beta版 推特创建的这个交互可视化地图,非常直观地显示了英国和爱尔兰在一周里每天发表推特的情况。这不是一个实时的图像。 美国职业棒球联盟球队估值 这个可视化是彭博新闻9个月工作的成果,它是关于不同棒球队在相互对阵时各方面的对比。什么是构成大联盟30支球队的价值? Reddit可视化 Redditviz 是一个关于Reddit(有“互联网封面”之称的网站)的交互图。鉴于Reddit 如此之大,可能有一些版块你从未涉足过。 纽约时报图形部的D3.js编辑师麦克博斯托克设计了这个交互式计算器,为计划买房的人们分析成本和收益。这个可视化包括了买房过程中最重要的成本,并计算了相应的每月租房成本。 ? 王翕然:商业智能开发工程师,美国佛罗里达大学信息系统与运营管理专业硕士毕业,微软认证商业智能解决方案专员,Tableau可视化开发师资格认证,现居加州,从事数据可视化与商业智能方向的工作,对数据处理,分析

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    Python搭建一个系统信息实时监控数据可视

    本文分享使用python搭建服务器应用的监控系统面板,主要流程如下: 1、数据库中创建数据表 2、建立数据库连接 实时数据插入数据表,实时查询更新面板数据准备 3、监控中心屏制作 具体步骤: 1、 创建监测指标数据表字段 这里为了方便将系统信息监控的CPU信息、内存信息、磁盘信息放在一张表中。 3、监控中心屏 从数据库获取数据如服务器的内存、CPU信息等,通过Pyecharts可视化制作图表并布局看板。通过以下流程生成一个粗略的屏布局,由7个部分组成,按顺序排列。 ", "#2CB34A"), line(all_time,all_cpu), tab1("系统信息监控数据可视屏", "#2CB34A"), tab2("可用内存:{mem_free all_mem_percent) ) page.render("data_center.html") db.close() 配色码-查看RGB颜色查询对照表|RGB颜色|三原色配色表 (sojson.com) 数据可视化面板预览

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    资源 | 挑战谷歌,Facebook 发布交互数据可视化工具 Visdom

    选自GitHub 机器之心编译 参与:微胖、吴攀 FAIR 发布了 Visdom,一款可在 Torch、PyTorch 以及 NumPy 上实现交互数据可视化的工具套件。 一款能够创造、组织和共享可视化生动丰富数据的灵活工具。支持 Torch 和 Numpy 概述 Visdom 旨在实现更加容易的(远距离的)数据可视化,重点支持科学实验。 ? 为你和你的合作伙伴提供绘图、图像以及文本的可视化。 ? 以编程的方式组织可视化空间或者通过用户接口为生动数据打造仪表板,检查实验结果或调试实验代码。 ? 状态(State) 一旦你创造了几个可视化,状态就会维持下来。服务器会自动缓存这些可视化,如果你重新加载页面,这些可视化会重现。 ? 保存(Save):可以使用 save 按钮手动操作。 这有助于更加复杂的可视化操作,这样的配置是有意义的,比如对于一个数据丰富的 demo、一个模型训练仪表板或者系统性的实验。这也会让它们易于共享和复用。

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    交互数据可视化,在Python中用Bokeh实现

    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Bokeh如何将数据展示到一个Web浏览器上的流程。 ? Bokeh可以像D3.js那样创建简洁漂亮的交互可视化效果,即使是非常大型的或是流数据集也可以进行高效互动。Bokeh可以帮助所有人快速方便地创建互动式的图表、控制面板以及数据应用程序。 程序 Bokeh可以转换写在其它库(如matplotlib, seaborn和ggplot)中的可视化 Bokeh能灵活地将交互式应用、布局和不同样式选择用于可视化 Bokeh面临的挑战: 与任何即将到来的开源库一样 在Bokeh服务器上进行可视化绘图有多个优点: 图表有更多的受众 可对大数据集进行交互可视化 可根据数据流自动更新图表 创建控制面板和应用程序 开始在Bokeh服务器上绘图之前,我先运行了“bokeh-server

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    遇见大数据可视化:可视系统搭建

    如何搭建数据可视系统,使复杂和庞大数据用丰富的设计语言清晰表达,并形成鲜明的设计风格?我们把数据可视化的元素进行拆分并建立相应的规范体系。 a、明确目标 明确数据可视化的目标,通过数据可视化我们要解决什么样的问题,需要探索什么内容或陈述什么事实。 b、选择图形 围绕目标找到能提供信息的指标或者数据,选择合适的图形去展示需要可视化的数据。 背景色的选择与可视化展示的设备相关。 a、屏背景色 在屏设备中普遍用黑色(深色)作为底色,以减少屏幕拖尾,观众在视觉上也不会觉得刺眼。所有图表的配色需要以深色背景为基础。 1.字体选择 a、 辨识度 UI 设计中使用无衬线字体是 UI 界的共识,但是对于数据可视化设计而言,字体大小的跨度可以非常,所以在无衬线字体中需要选择辨识度更高的字体,的宽度比值和较高的 x-height

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    可视系统不止炫酷!带你领略强大的交互操控功能

    02 便捷友好的一体化交互方式 可视化决策系统的使用情景,涉及移动端、个人业务席位PC端以及指挥中心屏,其中,指挥中心系统是应用最为广泛、也是最为重要的部分。 数字冰雹可视化决策系统通常包括操控屏和显示屏两部分,操控屏显示的是二维态势地图,用于交互操控;显示屏是由三维态势地图以及其他可视化页面组合而成,用于直观具象呈现态势变化。 (示意图-一体化交互联动) 数字冰雹可视化决策系统具备一系列便捷、实用的交互控制功能,包括: 1.多操控设备支持 可视化决策系统的人机交互功能主要靠可输入输出的外部操控设备和可视系统软件来完成,对于交互控制设备 (平板电脑交互支持) 2.二三维地图联动 可视化决策系统原生支持屏多屏交互联动控制,操控台二维态势地图和屏三维态势地图可以相互联动,支持地图平移、放缩、旋转等多种基础交互操控功能。 ? (分布式时间控制器) 03 数显控制分离,交互便捷高效 针对指挥中心屏显示环境,数字冰雹可视化决策系统通常包括操控端和显示屏两部分,操控端用于交互操控,显示屏用于直观具象呈现态势变化,二者相互联动

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    python爬取招聘网站数据,利用tableau可视交互屏,指导你如何学习、找工作!

    4、关于“工作描述”字段的特殊处理 5、tableau可视化展示 1) 热门城市的用人需求TOP10 2)热门城市的岗位数量TOP10 3)不同工作地点岗位数量的气泡图 4)热门岗位的薪资待遇 5)热门行业的薪资待遇 6)可视屏的最终展示 7)可视屏的“动态”展示 本文大纲 1、项目背景  随着科技的飞速发展,数据呈现爆发式的增长,任何人都摆脱不了与数据打交道,社会对于“数据 3、数据预处理  从爬取到的数据中截取部分做了一个展示,可以看出数据很乱。杂乱的数据并不利于我们的分析,因此需要根据研究的目标做一个数据预处理,得到我们最终可以用来做可视化展示的数据。 :\8泰迪\python_project\51_job\词云图\bb.csv", mode='a',index=False, header=None,encoding="gbk") 5、tableau可视化展示 1) 热门城市的用人需求TOP10 2)热门城市的岗位数量TOP10 3)不同工作地点岗位数量的气泡图 4)热门岗位的薪资待遇 5)热门行业的薪资待遇 6)可视屏的最终展示 7)可视屏的

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