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Vega的交互数据可视化

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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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!...(数值,字符,逻辑,因子) 多种数据结构(向量,矩阵,数组,数据框,列表) 文件读取和写出 简单统计可视化 无限量函数学习

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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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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...2 彭博社之最佳(与最差) 直到你看到这个数据可视化,你才真正看到了什么是“很多数据”,这个可视化示例了彭博排名团队分析、组织以及可视化数据。...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。...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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利用R语言制作出漂亮的交互数据可视化

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。...其他 此外还有很多好玩有用的交互包。例如专门用来画交互时序图的dygraphs包,可通过install.packages(“dygraphs”)安装。...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。...转载大数据公众号文章请注明原文链接和作者,否则产生的任何版权纠纷与大数据无关。

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【资源】超赞的交互数据可视化网站

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5:30...彭博社之最佳(与最差) 直到你看到这个数据可视化,你才真正看到了什么是“很多数据”,这个可视化示例了彭博排名团队分析、组织以及可视化数据。...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。...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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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BokehBokeh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。...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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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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Python Plotly交互可视化详解

比如,我们可以先用 .pivot() 进行数据透视表分析,然后再生成条形图。 比如统计不同发表渠道中,每篇文章带来的新增粉丝数: 交互式图表带来的好处是,我们可以随意探索数据、拆分子项进行分析。...时序列分析 在现实世界中,相当部分的数据都带有时间元素。幸运的是,plotly + cufflinks 天生就带有支持时间序列可视化分析的功能。...在选择一款绘图库的时候,你最需要的几个功能有: 快速探索数据所需的一行代码图表 拆分/研究数据所需的交互式元素 当需要时可以深入细节信息的选项 最终展示前能轻易进行定制 从现在看来,要用 Python...它让我们快速生成可视化图表,交互功能使我们更好地理解信息。 我承认,绘图绝对是数据科学工作中最让人享受的部分,而 plotly 能让你更加愉悦地完成这些任务。...来源 towardsdatascience.com) 2024 年是时候升级你的 Python 绘图库了,让自己在数据科学和可视化方面变得更快、更强、更美吧!

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如何在Python中用Bokeh实现交互数据可视化

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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高级可视化 | Banber图表联动交互

在利用数据简报/大屏进行图表演示时,操作者有可能要与图表进行交互联动,如下图所示,通过单击左边条形图区域,就可以交互联动右侧图表,查看事业部下属的部门具体销售情况,无须代码,只需要在Banber数据可视化云平台拖拽操作...,就可以轻松实现下面的交互联动效果。...实现筛选联动,首先要从数据中摘出我们所需要的图表数据,如何摘出所需要的图表数据,就需要设置条件参数,按条件参数筛选数据,而筛选组件用来控制筛选的切换展现,最终生成所需要的图表。...,则图表显示的是华南地区的数据,若默认值为空,则图表显示的是所有地区的数据 3 设置图表数据 我们先设置事业部图表,拖拽一个条形图到编辑区域,选中图表,点击编辑数据。...依次选择,来自数据表-->添加数据表-->新建数据表-->上传Excel文件/连接数据库。 ? ? ? ? 将相关字段拖至分类、数据

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如何用故事型思维打造交互数据可视化产品

导读:本文从数据可视化的概念以及在BI领域的应用,故事型设计思维与方法,新兴技术对可视化产品的影响三个方面向大家详细介绍了ToB领域的交互数据可视化产品设计中,如何利用故事型设计思维,跨越同理心难建立的痛点...可以说BI的核心就是数据决策,交互数据可视化作为BI的核心体验,应用场景非常广泛。 ?...我们从行业和职能两条线出发,结合微策略的实际客户案例,向大家展示了企业级交互数据可视化产品在各行各业和各个职能线中的具体应用。...我们再来看下制造业,交互可视化产品可以提供生产管理的综合报告和实时警报,制造商可通过分析数据,有效管理生产。...以上就是利用故事型设计思维进行交互可视化产品设计的方法和我们在项目中的实践。

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