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数据可视化:疫情期间市值增长top25公司

不过,这期间也有不少公司保持了较高的增长。前段时间我看到一张数据图表(图1),针对2020年1月1日到6月16日之间,世界范围内市值增大最多的25家公司进行可视化: ? 图1 这样一张典型的商业图表,看起来形式巧妙,且表现出很多数据信息。今天的文章中,我就将带大家学习如何利用matplotlib来条理清楚地制作出这种类型的可视化作品。 「数值标注的控制」 原作品中不同公司市值增长的不同体现在不同长度柱体以及不同大小文字标注的映射之上的,我们可以配合简单的归一化变换,来约束字体和柱体长度的映射。 首先来读入原始数据,这次我们使用的是现成的数据,保存在excel表格中(下载地址见文末): import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd # ,快速制作出同样别致的可视化作品?

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爬取上市公司数据、分析数据,并用可视化现实全国各地区公司数量

前言 在很多网站上,都会以表格的形式展示数据,而我们获取这种数据只需通过十几行爬虫代码就可以搞定,轻松搞定网页爬虫,实现高效办公 ? 知识点: 爬虫基本原理 requests的简单使用 pandas库 pyecharts可视化工具 第三方库: requests pandas 开发环境: Python 3.6 Pycharm 这里就只展示部分代码了 数据可视化代码 ffrom pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Map from pyecharts.faker 38], ['宁夏',14], ['海南',30], ['甘肃',33], ['吉林',42], ['内蒙古',25], ['青海',12]] c = ( Map() .add("上市公司数量 ", data, "china") .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="上市公司数量分布"),

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    数据猿·金猿榜丨2017中国数据可视化领域最具潜力创业公司

    “2017中国数据可视化领域最具潜力创业公司”盘点源于数据猿推出的“金猿榜”系列内容,旨在通过媒体的方式与原则,发掘大数据领域最具潜力的创新型企业 编辑 | abby 官网 | www.datayuan.cn 海致 【海致网络技术(北京)有限公司】 成立时间:2013年7月 企业标签:可视化数据分析、大数据咨询、数据清洗、大数据平台搭建 融资情况:共3轮,总融资额约2.7亿元人民币 A轮: Uinnova优锘科技 【北京优锘科技有限公司】 成立时间:2012年4月 企业标签:IT可视化、图形化数据处理、3D可视化 融资情况:共1轮 A轮:2016年4月完成7200万元人民币融资 成功的连续创业者,DataHunter是其连续创业的第三家公司,专注于数据可视化分析展示技术。 关于数猎天下: DataHunter是一家专注于数据可视化分析展示的科技公司

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    数据可视化

    今天我们来聊一波有趣的数据可视化。 首先,我们先讲一下我们今天要用到的数据。 我们打开前6行可以看到以下部分: X head(X) 其中country就是统计的国家啦,year则是统计获得的年份,这份数据采集了1952年到2007年的数据,每五年进行一次统计,pop则是人口的数目 那么,我们应该如何在图上找到我国呢,嗯,不如把人口数据也填进来。 下面是包含人口数据的气泡图,气泡的大小都和样本中人口的数目成正比。 此外,如果我们还可以将箱线图中的数据散点化并绘制出如下的结果。 p.p.s如果觉得数据说明中或者代码上有什么问题,欢迎交流。

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    数据可视化

    数据可视化 点进官网看了看实例,真的超级有意思,很难想象这些居然都是JS写出来的 ①刚刚去官网下载了JS文件,引入到项目中了 ②现在准备容器: ③实例化对象: ④⑤: 这样就搞定了! 现在我又做了一个饼图的,非常简单,就复制粘贴,但是修改数据什么的还要学习 containLabel: 当刻度溢出时,grid区域是否包含坐标轴的刻度标签,如果是true,则显示,否则当left和right

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    (在模仿中精进数据可视化05)疫情期间市值增长top25公司

    本文完整代码及数据已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/FefferyViz 1 简介   新冠疫情对很多实体经济带来冲击的同时,也给很多公司带来了新的增长点 前段时间我看到图1所示的数据可视化作品,针对2020年1月1日到6月16日之间,世界范围内市值增大最多的25家公司进行可视化: ? 图1   这样一张典型的商业图表,看起来形式巧妙,且表现出很多数据信息。而今天的文章,我就将带大家学习如何利用matplotlib来条理清楚地制作出这种类型的可视化作品。 搞明白原作品中主要元素的实现方式之后,我们首先来读入原始数据(你可以在文章开头的Github仓库中找到原始数据及相关附件): import matplotlib.pyplot as plt import ,快速制作出同样别致的可视化作品?

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    在模仿中精进数据可视化05:疫情期间市值增长top25公司

    Python大数据分析 ❝本文完整代码及数据已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/FefferyViz ❞ 1 简介 新冠疫情对很多实体经济带来冲击的同时 ,也给很多公司带来了新的增长点。 前段时间我看到图1所示的数据可视化作品,针对2020年1月1日到6月16日之间,世界范围内市值增大最多的25家公司进行可视化: 图1 这样一张典型的商业图表,看起来形式巧妙,且表现出很多数据信息。 而今天的文章,我就将带大家学习如何利用matplotlib来条理清楚地制作出这种类型的可视化作品。 ,快速制作出同样别致的可视化作品~

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    数据可视化专题】数据可视化:前端数据之美如何展示?

    随着 web 技术的蓬勃发展,前端的展示、交互越来越复杂,在用户的访问、操作过程中产生了大量的数据。由此,前端的数据分析也变得尤为重要。 下面就逐步描述前端有哪些数据、如何采集前端的数据、以及如何展示数据统计的结果。 有哪些? 数据很多、很杂,不进行很好的分类肯定会导致统计混乱,也不利于统计代码的组织,下面就对几种普遍的数据需求进行了分类: 1、访问 访问数据是基于用户每次在浏览器上打开目标页面来统计的,它是以 PV 为粒度的统计 ,一个 PV 只统计一次访问数据。 捕获到这些数据之后,需要将数据发送回服务器端,一般都是采用访问一个固定的 url,把数据作为该 url 的 query string,如:http://www.baidu.com/u.gif?

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    数据可视化数据可视化的正确操作方法

    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3.数据排序混乱 你的内容应该以一种合乎逻辑的和直观的方式来引导读者了解数据。所以,记得将数据类别按字母顺序,大小顺序,或价值进行排序。 ? 错误4.数据模糊不清 确保没有数据丢失或被设计。 错误6.扭曲数据 确保所有可视化方式是准确的。例如,气泡图大小应该根据区域扩展,而不是直径。 ? 错误9.很难比较数据 比较是展示数据差异的好法子,但是如果你的读者不容易看出差别的话,那么你的比较就毫无意义。确保所有的数据都是呈现在读者面前,选择最合适的比较方法。 ?

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    数据可视化|Python数据可视化:2018年电影分析

    本次利用猫眼电影,实现对2018年的电影大数据进行分析。 ? / 01 / 网页分析 01 标签 ? 通过点击猫眼电影已经归类好的标签,得到网址信息。 02 索引页 ? 本次只对有电影评分的数据进行获取。 03 详情页 ? 对详情页的信息进行获取。 主要是名称,类型,国家,时长,上映时间,评分,评分人数,累计票房。 / 02 / 反爬破解 ? 通过开发人员工具发现,猫眼针对评分,评分人数,累计票房的数据,施加了文字反爬。 ? 通过查看网页源码,发现只要刷新页面,三处文字编码就会改变,无法直接匹配信息。 / 05 / 数据可视化 可视化源码就不放了,太多了 公众号回复电影分析源码即可获得。 01 电影票房TOP10 ? 还剩一个多月,不知道榜单上会不会有新成员。最近「毒液」很火,蛮有希望。 这里看了下数据,发现有「我不是药神」「西虹市首富」「邪不压正」「摩天营救」「狄仁杰之四大天王」几部大剧撑着。 06 各国家电影数量TOP10 ?

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    美丽的数据——数据可视化与信息可视化浅谈

    数据可视化和信息可视化都是可视化的一种方式,数据可视化数据库中每一个数据项作为单个图元元素表示,大量的数据集构成数据图像,同时将数据的各个属性值以多维数据的形式表示,可以从不同的维度观察数据,从而对数据进行更深入的观察和分析 信息可视化,旨在把数据资料以视觉化的方式表现出。信息可视化是一种将数据与设计结合起来的图片,有利于个人或组织简短有效地向受众传播信息的数据表现形式。 以上是分享了数据可视化和信息可视化相关内容,不过信息可视化数据可视化是两个容易混淆的概念,基于数据生成的数据可视化和信息可视化这两者在现实应用中非常接近,并且有时能够互相替换使用。 数据可视化则是普适的,比如平行坐标图并不因为数据的不同而改变自己的可视化设计。 可视化的强大的普适性能够使用户快速应用某种可视化技术在一些新的数据上,并且通过可视化结果图像理解新数据,与针对已知特定数据进行信息可视化设计绘制相比,用户更像是通过对数据进行可视化的应用来学习和挖掘数据

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    遇见大数据可视化 :人人都能做数据可视化

    之前写过几篇大数据的文章《遇见大数据可视化 :基础研究》,《遇见大数据可视化 : 来做一个数据可视化报表》,《遇见大数据可视化 : 图表的视觉系统感知》。 得到了身边不少小伙伴的认可,都觉得数据可视化是一件挺有意思的事情,纷纷投入到数据可视化上来。 但是很快一腔热血就被浇灭了,很多小伙伴都反映来说做数据可视化的学习成本太高了。 一般来说,基础数据的来源分为这几类。 自家数据 – 自家应用APP收集的数据。不对外输出,最好的数据来源,纯洁数据拿来就可以用。 行业报告 – 上市公司的年报、半年报、工商系统、股转系统。 所以想做数据可视化展示并不难,只要我们开始动手去做,人人都可数据可视化图表来,这就是工具的价值。 所以我们设计中心也在思考,有没有可能在图表之上,提供更好的数据可视化工具,而不单只是做一个个单一的图表。集合图表、地图、大数据的整体可视化工具,我们在这个方向前进,推出一款更好打大数据可视化工具。

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    数据可视化神器

    pyecharts 「Echarts」 是一个由百度开源的数据可视化,凭借着良好的交互性,精巧的图表设计,得到了众多开发者的认可。而 「Python 」是一门富有表达力的语言,很适合用于数据处理。 当数据分析遇上数据可视化时,「pyecharts」 诞生了。-- 官方文档 今天要推荐的就是这款超级好用的数据可视化插件「pyecharts」,使用 pip install 即可安装。 Django、Flask 洒洒水啦 ~ 重要一点:它生成的不是一张静态图片,而是交互式的动态反馈页面 金融数据K线图? 金融数据分析,股市走向,技术预测,利用它你可以实现一款专业软件的功能 ? 业务全球分布,疫情监控,全球数据尽在掌握 ? 数据流向桑基图? 数据流式管理监控,分流,平衡,你差个桑基图 ? 3D散点图? 深度学习,算法分析,数据预测,分类找不到好工具?它能满足你 ? 数据监控仪表盘? CPU/内存使用率,业务指标完成率,阈值实时监控 ? 错综复杂关系图? 剪不断理还乱,那是缺少一张关系图 ? 网络热搜词云图?

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    pyecharts数据可视化

    pyecharts 是为了与 Python 进行对接,方便在 Python 中直接使用数据生成图 . ,它能显示出一组数据的最大值、最小值、中位数、及上下四分位数。 箱型图的进阶版本是小提琴图,可以展示数据的密度估计曲线,可以用seaborn画出。 pyecharts中Geo表达和城市关联的数据,Map表达和国家和省份关联的数据。 # 安装地图附属包 !pip install echarts-countries-pypkg ! ="#000", is_map_symbol_show=False, visual_orient="horizontal" ) m 上面是基本图表类型了,总得来说,这是一个非常强大的可视化

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    数据可视化入门

    " 本文字数:1016 字 || 阅读时间:3 分钟 " NumPy 导入方式: import numpy as np 高性能科学计算和数据分析的基础包 ndarray,多维数组(矩阵),具有矢量运算能力 可完成类似Matlab中的矢量运算 线性代数、随机数生成 ndarray,N维数组对象(矩阵) 所有元素必须是相同类型 ndim属性,维度个数 shape属性,各维度大小 dtype属性,数据类型 数据类型 dtype, 类型名+位数,如 float64, int32 转换数组类型 - astype 矢量化 矢量运算,相同大小的数组键间的运算应用在元素上 矢量和标量运算,“广播”— 将标量 索引与切片 一维数组的索引与Python的列表索引功能相似 多维数组的索引 arr[r1:r2, c1:c2] arr[1,1] 等价 arr[1][1] [:] 代表某个维度的数据

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    Grafana 数据可视化

    Grafana是一个开源的数据可视化平台,支持接入很多主流的数据库 如Mysql、Redis、ElasticSearch、Oracle等。可以快速查询和可视化相关数据库的信息!也可以告警相关服务!

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    python数据可视化

    import matplotlib.pyplot as plt x_value = list(range(0,100,2)) y_value = [x**2 for x in x_value] '自动生成计算数据

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    Matplotlib数据可视化

    ↑↑↑关注后"星标"Datawhale 每日干货 & 每月组队学习,不错过 Datawhale干货 作者:橡鱼,Datawhale优秀学习者 数据可视化,就是指将结构或非结构数据转换成适当的可视化图表 相比传统的用表格或文档展现数据的方式,可视化能将数据以更加直观的方式展现出来,使数据更加客观、更具说服力。 数据可视化已经被用于工作科研的方方面面,如工作报表、科研论文等,成为了不可或缺的基础技能。 现在,就让我们一起来学习下数据可视化的基础知识。 一、 常用可视化工具 Python有许多用于数据可视化的库,例如常见的有seaborn、pyecharts(echarts的Python版本)、ggplot(移植于R语言的ggplot2,但是有些差别 以下是个人在数据分析和数据挖掘中使用到数据可视化的2个案例。

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    plt 数据可视化

    plt.xlabel()/plt.ylabel()需要在plt.subplot()后面,否则不起作用。

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    数据可视化

    今天聊聊数据可视化。 在数据分析中,数据可视化是一道很重要的工序,毕竟人都是视觉动物,要想以最直观最震撼地方式,向不同知识背景的观众老爷展示我的数据分析结果,可视化是最佳也几乎是唯一的选择。 虽说模型不相信视觉,但毕竟人工智能人工智能,有多少人工才能有多少智能,数据探索差不多就成了不可缺少的重要工序,这时数据可视化就很重要了。 不过,“可视化”听着好像很酷很复杂,实现挺简单。 () 虽然内置了Api,不过数据还是要在线获取的。 dataset的类型是比较少见的sklearn.utils.Bunch,没必要深究,比较有用的属性有两个,data和feature_name,顾名思义,数据和属性名称。 数据都在data里,不过是numpy.ndarray,要可视化先要做一些处理,转为DataFrame类型: dataset = pd.DataFrame(dataset.data) DataFrame是可以直接

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