创意饼图 ▽ 觉得默认的饼图不够炫酷、不够养眼，木有逼格 没关系，今天就交给大家一种创意饼图的制作技巧 图标填充饼图 首先你需要下载两个代表男性、女性的图标素材 百度一下一大堆，最好是PNG格式
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
我顺着自己 3D 饼图（ECharts 3D 饼图近似实现）的思路想了想，发现这条路不好走……
很抱歉最近几天骨折忙考试，连着四天都没有自己写教程了，不过为了不辜负大家对小魔方的期待，我也是精挑细选从哪些活跃的PPT达人那里转载了几篇关于PPT图文排版的帖子。 个人觉得还是很值得大家去模仿学习的
忘了从哪里看到的了，有人问如何做一个 3D 饼图？当时翻了半天 ECharts-GL 配置项，但始终没有找到思路。
今天跟大家分享半圆型饼图的制作技巧！ ▽ 我们看惯了普通的圆形饼图，是不是总有一种审美疲劳的感觉。毕竟总是对着同一样的版式看，难免会腻味。今天教大家怎么制作半圆型饼图，原理与圆形饼图如出一辙，但是效果
MPAndroidChart攻略——PieChartt的点点滴滴。 MPAndroidChart_折线图的那些事 MPAndroidChart_饼图的那些事 MPAndroidChart_动态柱状图 MPAndroidChart_水平条形图的那些事 MPAndroidChart_并列柱状图,及如何实现点击隐藏掉不需要的条目。 MPAndroidChart_雷达图的那些事及自定义标签颜色 目录 从简易Demo开始 1. 百分比的设置 2. 标签的设置(标签就是扇形图里的文字) 3. 饼心的设
当大家看到很多好看的信息图的时候最喜欢问的两个问题是：用什么软件做的？怎么做的？ 在工具选择上，使用Adobe Illustrator，制作过程大家可以从这些教程案例中学习。 步骤 1 首先使用
一、什么是仪表盘 仪表盘（guage，speedometer，dial chart，dashboard），是模仿汽车速度表的一种图表，常用来反映预算完成率、收入增长率等比率性指标。它简单、直观，人人会看，是商业面板（Dashboard）最主要特征的图表类型。一看到仪表盘，就会使人体验到决策分析的商务感觉。 在《Excel图表之道》中曾介绍了一种模仿制作仪表盘的方法，其思路是使用饼图+图片填充的方式，需要从水晶易表等软件中抠出空表盘图片，填充到图表的绘图区作为背景。 这种方法虽然简单，
基本形状的绘制，我们可以从图形类提供的方法中找到解决方案，比如三角形即画三条相互连接的直线，心形则依次画几个半圆形组合，关键问题是找准其中的连接点位置，常见图形都可以通过基本方法调用画出。但是一些数学曲线的处理就较为繁琐，不是标准的形状组成，需要两点一线逐一绘制，这里我们以一些常用曲线及图表为例。
如何在Power BI仅仅使用内置功能做出地图叠加迷你图的效果？下图是虚拟某公司不同区域的业绩达成仪表图。
饼图的设计应该直观而清晰，理论上，一个饼图不应该分割超过5块。下面就是两种可以让读者的注意力瞬间集中到你要表述的重点的方法。
从传播学的角度，这意味着以图片为载体的视觉叙事更加引人注意，更容易获得人们的好感。 通过可视化信息，我们的大脑可以更有效地合成和保留信息内容，增强对信息的理解。但如果是不正确的数据可视化，可能
众所周知，**安服工程师**又叫做**Word工程师**，在打工或者批量SRC的时候，如果产出很多，又需要一个一个的写报告的情况下会非常的折磨人，因此查了一些相关的资料，发现使用python的docxtpl库批量写报告效果很不错，记录一下。
参考链接： Python | 使用openpyxl模块在Excel工作表中绘制图表 1
数据可视化，是一种用来将复杂信息数据清晰表述出来的强大有力的工具。通过可视化信息,我们的大脑可以更有效地合成和保留信息内容,增强对信息的理解。但是如果不正确数据可视化，它可能弊大于利。错误的图表可以减少数据的信息,或者更糟的是,完全背道而驰！这就是完美的数据可视化极其依赖设计的原因。 这里有10个数据可视化的案例，包括你可能犯的错误和快速修复补救的方法。 错误1.混乱的饼图分割 饼图，是最简单的图表之一。不过偏偏有人喜欢把它搞得很复杂。 饼图的设计应该直观而清晰，理论上，一个饼图不应该分割超过5块。下面就
Matplotlib是Python的绘图库，其中的pyplot包封装了很多画图的函数。
我首先找了一个官方示例做例子。 圆角环形饼图：https://echarts.apache.org/examples/zh/editor.html?c=pie-borderRadius&lang=js
可视化图表，有相当多种，但常见的也就下面几种，其他比较复杂一点，大都也是基于如下几种进行组合，变换出来的。对于初学者来说，很容易被这官网上众多的图表类型给吓着了，由于种类太多，几种图表的绘制方法很有可能会混淆起来。
数据可视化，是一种用来将复杂信息数据清晰表述出来的强大有力的工具。 通过可视化信息,我们的大脑可以更有效地合成和保留信息内容,增强对信息的理解。但是如果不正确数据可视化，它可能弊大于利。错误的图表可以减少数据的信息,或者更糟的是,完全背道而驰！ 这就是完美的数据可视化极其依赖设计的原因。 设计师要做的，不仅仅是选择合适的图表类型，更要以一种容易理解的方式来呈现信息，设计出更直观的导航系统,让观众做尽可能减少理解方面的麻烦，做到一目了然。 当然，并不是所有的设计师是数据可视化专家，这就是为什么大部分的图表看上
from matplotlib.font_manager import FontProperties
本次推送是最后一期理论内容，下期开始实战演练，配置要求为Windows系统，Office 2013及以上版本，因为绝大部分关注者为南京理工大学的学生，大家可以到学校的信息化建设与管理处用校园网下载软件，具体安装教程网站上都有，我就不多说了。
本文效果均使用JS，没有任何TS 我首先找了一个官方示例做例子。 圆角环形饼图：https://echarts.apache.org/examples/zh/editor.html?c=pie-bor
使用matplotlib可以绘制各种各样的统计图，Pandas对matplotlib中的绘图方法进行了更高层的封装，使用起来更简单方便。
小编邀请您，先思考： 1 如何选择正确的图标视觉化数据？有哪些经验教训？ 数据可视化，是一种用来将复杂信息数据清晰表述出来的强大有力的工具。通过可视化信息，我们的大脑可以更有效地合成和保留信息内容，增强对信息的理解。但是如果不正确数据可视化，它可能弊大于利。错误的图表可以减少数据的信息，甚至完全背道而驰。 这就是完美的数据可视化极其依赖设计的原因。 设计师要做的，不仅仅是选择合适的图表类型，更要以一种容易理解的方式来呈现信息，设计出更直观的导航系统，让观众尽可能减少理解方面的麻烦，做到一目了然。 当然
6种目标跟踪方式一览 📷 6种目标跟踪方式一览工作簿下载地址： https://public.tableau.com/app/profile/.63722048/viz/1_1627174295422
中秋佳节，是中国传统的重要节日之一。在这个特殊的日子里，人们会赏月、吃月饼、赏花灯等。而在现代科技的加持下，我们可以通过编写代码来实现一个有趣的效果——月饼雨。本文将介绍如何使用技术手段实现这一特效。
大数据文摘“可视化”专栏已经成立，如果您是专业人员，愿意与大家分享，请后台留言，加入我们，一起把这个平台和专栏做得更好。回复“可视化”阅读系列文章。 数据可视化，是一种用来将复杂信息数据清晰表述出来的强大有力的工具。通过可视化信息,我们的大脑可以更有效地合成和保留信息内容,增强对信息的理解。但是如果不正确数据可视化，它可能弊大于利。错误的图表可以减少数据的信息,或者更糟的是,完全背道而驰！ 这就是完美的数据可视化极其依赖设计的原因。 设计师要做的，不仅仅是选择合适的图表类型，更要以一种容易理解的方式来呈现信
平时办公用户经常在PPT中插入图表，但是使用默认的图表可视化效果并不佳。其实可以结合PPT里的形状、图片和图表等元素，打造出可视化效果更佳的图表。下面就同iSlide一起来了解下吧!
作为一名前端工程师, 需要对css技巧有充分的研究和了解, 接下来笔者将会带大家一起掌握如何用css的圆角属性来实现有点意思的加载动画.
通过可视化信息，我们的大脑可以更有效地合成和保留信息内容,增强对信息的理解。但是如果不正确数据可视化，它可能弊大于利。错误的图表可以减少数据的信息，或者更糟的是，完全背道而驰！
原文链接：http://blog.sina.com.cn/s/blog_691ac57d0102vmx8.html
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?
所有优秀的数据可视化依赖优异的设计，并非仅仅选择正确的图表模板那么简单。全在于以一种更加有助于理解和引导的方式去表达信息，尽可能减轻用户获取信息的成本。当然并非所有的图表制作者都精于此道。所以我们看到的图表表达中，各种让人啼笑皆非的错误都有，下面就是这些错误当容易纠正的例子。
数据可视化是一个沟通复杂信息的强大武器。通过可视化信息，我们的大脑能够更好地抓取和保存有效信息，增加信息的印象。但如果数据可视化做的较弱，反而会带来负面效果。错误的表达会损害数据的传播，完全曲解他们 所以优秀的数据可视化依赖优异的设计，并非仅仅选择正确的图表模板那么简单。全在于以一种更加有助于理解和引导的方式去表达信息，尽可能减轻用户获取信息的成本。当然并非所有的图表制作者都精于此道。所以我们看到的图表表达中，各种让人啼笑皆非的错误都有，下面就是这些错误当容易纠正的例子： 1、饼图顺序不当 饼图是一种非
本文转载自大数据 "数据可视化"是个好帮手，可以帮助用户理解数据。但是，你真的会用它吗？看看这里，数据可视化的十大错误你占了几个？ 优秀的数据可视化依赖优异的设计，并非仅仅选择正确的图表模板那么简单。全在于以一种更加有助于理解和引导的方式去表达信息，尽可能减轻用户获取信息的成本。当然并非所有的图表制作者都精于此道。所以我们看到的图表表达中，各种让人啼笑皆非的错误都有，下面就是这些错误当容易纠正的例子： 1、饼图顺序不当 饼图是一种非常简单的可视化工具，但他们却常常过于复杂。份额应该直观排序，而且不要超过5个
数据可视化是一个沟通复杂信息的强大武器。通过可视化信息，我们的大脑能够更好地抓取和保存有效信息，增加信息的印象。但如果数据可视化做的较弱，反而会带来负面效果。错误的表达会损害数据的传播，完全曲解他们。 所以优秀的数据可视化依赖优异的设计，并非仅仅选择正确的图表模板那么简单。全在于以一种更加有助于理解和引导的方式去表达信息，尽可能减轻用户获 取信息 的成本。当然并非所有的图表制作者都精于此道。所以我们看到的图表表达中，各种让人啼笑皆非的错误都有，下面就是这些错误当容易纠正的例子： 1、饼图顺序不当 饼图是
📷 ✻ 6种目标跟踪方式一览 📷 6种目标跟踪方式一览工作簿下载地址： https://public.tableau.com/app/profile/.63722048/viz/1_162717429
以一个变量为横坐标，另一个变量为纵坐标，利用散点（坐标点）的分布形态反映变量关系的图形。
优秀的数据可视化依赖优异的设计，并非仅仅选择正确的图表模板那么简单。全在于以一种更加有助于理解和引导的方式去表达信息，尽可能减轻用户获取信息的成本。当然并非所有的图表制作者都精于此道。所以我们看到的图表表达中，各种让人啼笑皆非的错误都有，下面就是这些错误当容易纠正的例子：
❝频谱图是Qt自绘系列的第9篇。1. 画音频数据的波形图。2. 以柱状图显示频谱数据。3. 具有动画效果。❞ 📷 实现概要 1. 音频波形图截取每个16位音频数据绘制而成。 2. 频谱图数据处理是使用FFT(快速傅里叶变换)实现。 3. 涉及到Qt动画类的知识。 系列相关： 1. Qt自绘系列-一堆甜甜圈 📷 2. Qt自绘系列-透明时钟 📷 3. Qt自绘系列-画个锤子 📷 4. Qt自绘系列-简易绘图板 📷 5. Qt自绘系列-聊天气泡框 📷 6. Qt自绘系列-画心 📷 7. Qt自绘
之前我们介绍了一项整合多维组学通路分析的工作ActivePathways，能够在多个数据集中识别到显著富集的通路，包括那些在单个数据集中不明显的通路。今天来介绍一下这个R包的使用方法和使用输出文件进行Cytoscape绘制网络图。
color：调色盘颜色列表。如果系列没有设置颜色，则会依次循环从该列表中取颜色作为系列颜色。 默认为：
通过设置plt.axis('off')可以把坐标轴刻度给关闭，我们就只会看到图，而看不到刻度
本篇我们基于上一篇文章爬取下来的数据进行分析，我们绘制学员城市柱状图，体重分布饼状图，身高分布饼状图。
GraphPad Prism 9是一款用于科学数据分析和制图的软件，广泛应用于生物医学、生命科学、化学和其他领域。它可以帮助用户完成多种任务，如数据整理、统计分析、生存分析、回归分析、非参数检验等等。 该软件具有直观的界面和易于使用的工具，使得用户可以轻松地导入、操纵和可视化数据。它还提供了丰富的图表类型，包括线性回归、散点图、柱状图、曲线图、饼图等等，以便用户可以根据自己的需求创建具有专业外观的图表。
全名Don't Repeat Yourself，该原则适用于所有编程语言而不限于css。
Matplotlib 是 Python 提供的一个绘图库，通过该库我们可以很容易的绘制出折线图、直方图、散点图、饼图等丰富的统计图，安装使用 pip install matplotlib 命令即可，Matplotlib 经常会与 NumPy 一起使用。
在传统的汽车生产线上，如果发生故障，整条生产线立即停止。采用了精益安灯电子看板系统之后，一旦发生问题，操作员可以在工作站拉一下绳索或者按一下按钮，触发相应的声音和点亮相应的指示灯，提示维修人员立即找出发生故障的地方以及故障的原因。这样不用停止整条生产线就可以解决问题，因而可以减少停工时间同时又提高了生产效率。可以根据工位实际材料的消耗进行补充，提高效率，避免以往依靠经验配料造成的不合理及因为缺料配送造成的停线，换言之：系统实时根据现场的物料消耗进行及时补充。
导读 所有优秀的数据可视化依赖优异的设计，并非仅仅选择正确的图表模板那么简单。全在于以一种更加有助于理解和引导的方式去表达信息，尽可能减轻用户获取信息的成本。当然并非所有的图表制作者都精于此道。所以我们看到的图表表达中，各种让人啼笑皆非的错误都有，下面就是这些错误当容易纠正的例子。 1、饼图顺序不当 饼图是一种非常简单的可视化工具，但他们却常常过于复杂。份额应该直观排序，而且不要超过5个细分。有两种排序方法都可以让你的读者迅速抓取最多的重要信息。 方法一：将份额最大的那部分放在12点方向，逆时针放置第二大
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