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Qt编写数据可视化屏界面电子看板12-数据库采集

一、前言 数据采集是整个数据可视化屏界面电子看板系统核心功能,没有数据源,这仅仅是个玩具UI,没啥用,当然默认做了定时器模拟数据,产生随机数据,这个可以直接配置文件修改来选择采用何种数据采集方法,总结了一下基本上会有这样几种数据源...,timer-模拟数据 db-数据库采集 tcp-网络采集 http-post请求,大量的web会选择采用http作为post网络请求来获取数据,而对于本人来说,更喜欢用数据库作为数据源,这样可以避免很多扯皮的事情...,比如请求出错或者得到错误的数据等,而数据库是死的,不涉及到其他任何程序的干扰,也不需要做任何对接,只要规范好数据库表和字段即可。...本系统默认采用mysql数据库,当然也支持其他数据,甚至包括了sqlite这种小众的数据库,Qt对数据库的封装也是非常完美的,反正在我使用的这些年过程中,没有发现过什么BUG或者事故,Qt提供了一个统一的数据库接口...数据源支持数据库采集(默认)、网络通信、网络请求等,可自由设定每个子界面的采集间隔即数据刷新频率。

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12个Python数据可视化

本文盘点了12款常用的Python数据可视化库,挑选适合自己业务的那一款吧!Python有很多数据可视化库,这些数据可视化库主要分为交互式可视化库和探索式可视化库。...交互式可视化数据可视化可以是静态的也可以是交互的,交互式的数据可视化是指人们使用计算机和移动设备深入图表和图形的具体细节,然后用交互的方式改变他们看到的数据。...探索式可视化库 探索式分析最大的优势在于,可以让业务人员在海量数据中“自由发挥”,不受数据模型的限制。Python探索式可视化库主要包括如下几个。...Matplotlib是一个非常基础的Python可视化库,如果需要学习Python数据可视化,那么Matplotlib是非学不可的,之后再学习其他库就比较简单了。...Echarts是百度开源的一个数据可视化JavaScript库,生成的图的可视化效果非常好,其凭借良好的交互性,精巧的图表设计,得到了众多开发者的认可 4 Missingno 处理缺失的数据是一件让人痛苦的事

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首次揭秘1112背后的云数据库技术!| Q推荐

从 2009 年到 2021 年,从千万交易额到千亿交易额, 11 已经开展了 12 年。如今,每年的 11 以及一个月后的 12,已经成为真正意义上的全民购物狂欢节。...是什么样的数据库撑起了 2021 年的 11 12 的稳定进行?...《数据 Cool 谈》第三期,阿里巴巴淘宝技术部 12 队长朱成、阿里巴巴业务平台 11 队长徐培德、阿里巴巴数据 11 队长陈锦赋与 InfoQ 主编王一鹏,一同揭秘了 11 12 背后的数据库技术...在 11 12,这种方式的弊端会被进一步放大。数据显示,在 11 秒杀系统中,秒杀峰值交易数据每秒超过 50 万笔,是一个非常典型的电商秒杀场景。...“那这背后对于一个新的数据库产品类型的要求,实际上整个业界大家都是在探索阶段。” 写在最后 11 12 背后的数据库技术支持远不止于此。

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盘点12个Python数据可视化

大家普遍第一次接触到的Python数据可视化库基本上都是Matplotlib。Python还有很多数据可视化库,本文我将简单介绍12款常用的Python数据可视化库,并在文末送出一本数据可视化书籍!...Python有很多数据可视化库,这些数据可视化库主要分为探索式可视化库和交互式可视化库。前者透过简单直接的视觉图形,更方便用户看懂原数据,后者主要用于与业务结合过程中展现总体分析结果。...探索式可视化库 探索式分析最大的优势在于,可以让业务人员在海量数据中“自由发挥”,不受数据模型的限制。通过探索式分析和可视化,业务人员可以快速发现业务中存在的问题。...交互式可视化数据可视化可以是静态的也可以是交互的,交互式的数据可视化是指人们使用计算机和移动设备深入图表和图形的具体细节,然后用交互的方式改变他们看到的数据。...12 Gleam Gleam的灵感来自R语言的Shiny包。

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Python数据可视化工具软件_数据可视化

刘宇宙,现在一家创业型公司做技术总负责,做爬虫和数据处理相关工作,曾从事过卡系统研发、金融云计算服务系统研发,物联网方向大数据研发,著书一本,《Python3.5从零开始学》 如何做Python 的数据可视化...Echarts 是百度开源的一个数据可视化 JS 库。主要用于数据可视化。 一、安装 pyecharts 兼容 Python2 和 Python3。...),(“招远“, 12),(“舟山“, 12),(“齐齐哈尔“, 14),(“盐城“, 15), (“赤峰“, 16),(“青岛“, 18),(“乳山“, 18),(“金昌“, 19),(“泉州“, 21...), (“招远“, 12), (“舟山“, 12), (“齐齐哈尔“, 14), (“盐城“, 15)]geo =Geo(“全国主要城市空气质量“, “data from pm2.5“, title_color...“”” custom(series)”’追加自定义图表类型 ”’ series -> dict 追加图表类型的 series 数据 先用 get_series() 获取数据,再使用 custom

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C波段偏振雷达数据处理和可视化

关于偏振雷达数据处理和可视化之前在github发过matlab版的程序,以前的推送也专门说过气象数据处理:气象雷达数据II。...之所以想要再次更新是因为Python中有了更好的处理雷达数据的库--PyART,相较于之前发布的matlab程序而言,整体的设计都要好太多,所以就有了加入国内雷达数据到此库的想法。...国内S波段雷达数据读取的API已经添加了,而C波段偏振多普勒雷达数据的读取API一直搁浅,其实整个程序在去年夏天已经完成,但因为存在一些小问题,一放就是差不多一年时间,这两天抽个时间把问题解决了。...c98dfile_archive('NUIST.20140928.070704.AR2') display = pyart.graph.RadarDisplay(radar) fig = plt.figure(figsize=(12

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数据可视化(15)-Seaborn系列 | 变量关系图jointplot()

变量关系图 在默认情况下变量关系图是散点图与直方图组合的联合直方图,可以通过设置kind来改变联合直方图。...None, joint_kws=None, marginal_kws=None, annot_kws=None, **kwargs) 参数解读 [表1] x,y,hue:数据字段变量名...(如上表,date,name,age,sex为数据字段变量名) data: DataFrame kind:{"scatter"| "reg"| "resid"| "kde"| "hex"} 作用:指定要绘制的类型...sns.set(style="white", color_codes=True) # np.random.seed(num),指定了num则表示生成的随机数是可预测的 np.random.seed(0) # 构建数据...linewidth=1) plt.show() [kb15hr2uf1.png] 案例地址 案例代码已上传:Github https://github.com/Vambooo/SeabornCN 整理制作:数据分析与可视化学研社

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12个流行的Python数据可视化库总结

总结了10个不同领域的 Python 数据可视化库,有常用的,也有比较小众的。 1. matplotlib matplotlib是Python数据可视化库的OG。...Plotly 你可能知道Plotly是一个数据可视化的在线平台,但你是否也知道可以从Python笔记本使用它的功能?...尽管如此,由于大多数的Python数据可视化库都没有提供地图类型,因此有一个专门的库还是可以的。 8. Gleam Gleam的灵感来自 R 语言的 Shiny 包。...Gleam适用于任何Python数据可视化库。创建绘图后,你可以在它上面添加字段,以便用户可以对数据进行筛选和排序。 9. missingno 处理缺失的数据是一件痛苦的事。...12. Altair Altair是一个基于 Vega-lite 的声明性统计(declarative statistical)可视化python库。

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数据可视化(12)-Seaborn系列 | 增强箱图boxenplot()

增强箱图 增强箱图又称增强盒形图,可以为大数据集绘制增强的箱图。 增强箱图通过绘制更多的分位数来提供数据分布的信息。...(如上表,date,name,age,sex为数据字段变量名) 作用:根据实际数据,x,y常用来指定x,y轴的分类名称,hue常用来指定第二次分类的数据类别(用颜色区分) data: DataFrame...orient:方向:v或者h 作用:设置图的绘制方向(垂直或水平),如何选择:一般是根据输入变量的数据类型(dtype)推断出来。...tips = sns.load_dataset("tips") """ 案例2: 根据数据实际情况,通过设置x和y来对数据进行分组 """ sns.boxenplot(x="day", y="total_bill...aspect=.7); plt.show() [nwbq3w9ebp.png] 案例地址 案例代码已上传:Github https://github.com/Vambooo/SeabornCN 整理制作:数据分析与可视化学研社

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数据可视化的七秘密

来源:IT经理网(www.ctocio.com) 导读 数据可视化, 特别是基于Web的数据可视化的时代已经到来了。...然而, 对于数据可视化的开发者来说, 依然有很多挑战要去面对。 这些迎接这些挑战的方法, 则是很多专业的数据可视化开发者不愿意让别人知道的秘密。...关于柱状图优先, 其实揭示了数据可视化中一个最大的秘密, 那就是, 那些最酷的可视化往往用处反而最小。最求新奇以及美观的可视化往往带来一个问题,那就是数据的可理解问题。...而且你的可视化库里可能就有一些标准的样本数据。 很不幸, 真实数据不可替代。 Demo数据一般遵循正态分布而且数据量有限。 是为了展示可视化用的。...秘密六 数据可视化不是分析 数据可视化可以产生一些分析结果, 不过需要指出的是,可视化是一个辅助分析的工具, 而不是数据分析的替代, 它也不是统计的替代: 你的图形可能揭示了一些数据差异或者数据的相关性

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数据可视化屏设计经验分享

说起数据可视化设计,如今绝对是热门的设计之一,而真正懂数据可视化设计的设计师却不多,随着大数据产业的蓬勃发展,很多企业都开始应用数据可视化。...下面要跟大家分享的是,我经手的一个真实数据可视化屏项目改版,接下来会分享给大家一套全面的数据可视化技法,包括科学的运用图表、运用色彩、把控数据层级以及视觉层级,达到美学形式与功能需要齐头并进。...数据可视化屏设计慎用大面积的渐变色,小面积可尝试,一般屏都是拼接屏,品牌不一样色差会表现不一,所以初稿出来后可以先去屏上看下效果。...注解: 首先是旧版用色不恰当,最严重的问题是图表上没有任何数据,因为展示型的屏,很少有交互行为,这样的设计是不可取的,不能让观者去猜百分比数据数据可视化就要用图表数据的形式展示出来最直接的信息,除非是展示趋势并不是准确的数据...注解: 设计数据可视化屏时一定要考虑用户浏览数据的优先级的构架,例如要遵循先总后分,先具体后抽象的逻辑,上图旧版把趋势放到了页面的第一视觉位置,就有点宣兵夺主了,根据先具体后抽象,改版后具体数据放到第一视觉位置

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Sentry 监控 - Dashboards 数据可视化

Sentry Web 性能监控 - Trends Sentry Web 前端监控 - 最佳实践(官方教程) Sentry 后端监控 - 最佳实践(官方教程) Sentry 监控 - Discover 大数据查询分析引擎...Results(表格) World Map(世界地图) Big Number(大数) Dashboard 允许您浏览跨多个项目的错误和性能数据,从而为您提供应用程序运行状况的广泛概览。...如果您想编辑默认 dashboard 或构建多个 dashboard,每个 dashboard 都有自己的一组独特的 widget,您可能需要考虑我们的自定义 Dashboard 功能,它使您能够创建更强大的数据屏...添加叠加层将添加另一组数据进行比较。例如,要反映 P50、P75 和 P90,您需要三个叠加层。如果单位(unit)冲突,图表将始终以第一行为基础。...条形图(Bar charts )将按天对结果进行分组,使其适合每日汇总或作为“图(big picture)”摘要。一个例子是“每天的错误计数(count of errors per day)”。

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数据可视化 | Y轴可视化绘制方法(Python、R两种方法)

这里给出Python-matplotlib绘制方法和R-ggplot2的绘制方法 Python语言 这里我们直接就给出数据预览和可视化设计的代码,图中部分代码我们再做详细解释,数据预览如下: 自定义的颜色字典...R语言 在介绍完Python-matplotlib 绘制Y轴后,我们再次介绍R-ggplot2如何绘制Y轴,由于绘制上面的可视化结果较为繁琐,这里我们直接生成样例数据进行Y轴的讲解。...构建数据 这里我们构建虚拟数据,代码如下: data <- data.frame( day = as.Date("2019-01-01") + 0:99, temperature = runif...,vjust = .5,color = "black", size = 20, margin = margin(t = 1, b = 12...*coeff, name="Price ($)") ) + 最终可视化代码如下: 总结 本期推文我们简单介绍了Python-matplotlib和R-ggplot2 绘制Y轴的绘制方法,希望可以帮助到有需要的小伙伴

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数据可视化案例「建议收藏」

数据可视化:把相对复杂的、抽象的数据通过可视的、交互的方式进行展示,从而形象直观地表达数据蕴含的信息和规律。 数据可视化数据空间到图形空间的映射,是抽象数据的具象表达。...数据可视化交互的基本原则:总览为先,缩放过滤按需查看细节。 数据可视化是当前可视化领域的一项热门应用,通常可以分为信息展示类、数据分析类及监控预警类。...数据可视化应用的难点并不在于图表类型的多样化,而在于如何能在简单的一页之内让用户读懂数据之间的层次与关联,这就关系到布局、色彩、图表、动效的综合运用。...制作可视化屏,最便捷有效的方式是使用DataV、帆软等报表工具,而本示例项目则使用ECharts自行开发。...演示地址:https://yyhsong.github.io/iDataV 后记: 除自行开发可视化屏外,还可以通过第三方服务来快速实现,如阿里云DataV、腾讯云图、百度Sugar等,具体可参考

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博客 | 12个流行的Python数据可视化库总结

作者:小韩 总结了10个不同领域的 Python 数据可视化库,有常用的,也有比较小众的。 1. matplotlib matplotlib是Python数据可视化库的OG。...Plotly 你可能知道Plotly是一个数据可视化的在线平台,但你是否也知道可以从Python笔记本使用它的功能?...尽管如此,由于大多数的Python数据可视化库都没有提供地图类型,因此有一个专门的库还是可以的。 8. Gleam Gleam的灵感来自 R 语言的 Shiny 包。...Gleam适用于任何Python数据可视化库。创建绘图后,你可以在它上面添加字段,以便用户可以对数据进行筛选和排序。 9. missingno 处理缺失的数据是一件痛苦的事。...12. Altair Altair是一个基于 Vega-lite 的声明性统计(declarative statistical)可视化python库。

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KEGG数据库的12代谢通路分类

其实这样的KEGG数据库的12代谢通路数据挖掘文章很多,其中一个佼佼者是复旦大学邵志敏团队三阴性乳腺癌的代谢组学文章,文献标题是:《Metabolic-Pathway-Based Subtyping...12代谢通路以及其分类,首先KEGG官网在:https://www.genome.jp/kegg/pathway.html 进入官网就可以看到12代谢通路分类,列表如下所示: Carbohydrate...通过KEGGREST包来探索KEGG数据库的12代谢通路 正常情况下,大家安装R包应该是都问题不大了。...另外,通过观察KEGG官网 :https://www.genome.jp/kegg/pathway.html 的12代谢通路,可以看到通路的id都是00开头,所以很容易使用下面的代码进行批量查询 :...86个代谢通路的1660个基因,所以我重新认真看了看 KEGG官网 :https://www.genome.jp/kegg/pathway.html 的12代谢通路,发现有一些通路居然是01开头,并不是

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盘点12个Python数据可视化库,通吃任何领域

数据可视化的研究热潮中,如何让数据生动呈现,成了一个具有挑战性的任务,随之也出现了大量的可视化软件。相对于其他商业可视化软件,Python是开源且免费的,而且具有易上手、效果好的优点。...大家普遍第一次接触到的Python数据可视化库基本上都是Matplotlib。Python还有很多数据可视化库,本文盘点了12款常用的Python数据可视化库,挑选适合自己业务的那一款吧!...深入学习Python商业数据可视化技术,推荐阅读《Python商业数据可视化实战》。 ▼ Python有很多数据可视化库,这些数据可视化库主要分为探索式可视化库和交互式可视化库。...交互式可视化数据可视化可以是静态的也可以是交互的,交互式的数据可视化是指人们使用计算机和移动设备深入图表和图形的具体细节,然后用交互的方式改变他们看到的数据。...的商业数据可视化技术,并结合实际案例详细介绍了Python在数据可视化方面的具体应用。

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Tableau官方推荐:12本关于数据可视化的好书

你想受到令人惊叹的可视化示例的启发吗?你希望能够创建更有效的可视化效果吗?或者你是否有兴趣从权威部门获取有关数据可视化的信息吗?...本书不太关注数据可视化本身,而是更多地关注如何利用可视化技术,从而有效地、严格地监视数据。dashboard是跟踪多组数据的常用方式,很少有人的目标是帮助确保它不会像往常那样笨拙和低效。...其中,每个作者都指出收集和清理他们的数据是所有项目中最难的部分。即使是最好的分析师,这也是一痛点! 3.《The Accidental Analyst》 ?...虽然许多数据可视化书籍都集中在主题理论或实践中使用图形的细节方法,但本书侧重于为什么:为什么我们将可视化数据结合使用。数据本身就是一种工具,我们可以用它来制作故事。...12. 《The Big Book of Dashboards》 ?

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