Echarts5.3.2可视化案例-时间轴动态柱形图 参考： https://echarts.apache.org/zh/index.html https://echarts.apache.org/examples...// 1.设置四年的获奖省份 // 1.设置四年的获奖数量 var option = { // 2.填充时间轴设置与对应的数据...myChart.setOption(option); 填充数据，包括年份，x轴的学校，y轴的数量...'河南工业职业技术学院','黄淮学院','郑州科技学院','河南职业技术学院','商丘师范学院'] ] // 2020-2023年的获奖排名， 用来做y轴数据...'河南工业职业技术学院','黄淮学院','郑州科技学院','河南职业技术学院','商丘师范学院'] ] // 2020-2023年的获奖排名， 用来做y轴数据
任务描述： 使用Python+matplotlib进行数据可视化，创建两个轴域并共享x轴，然后在两个轴域中分别绘制散点图和折线图，并为两个图形创建图例。 参考代码： ? 运行结果： ?
数据处理及可视化是Python的一大应用场景。不过为了实现更好的动态演示效果，实际应用中常常还需要和js相结合。 今天我们就来给大家分享一个用D3.js实现的动态气泡图案例。...，生成气泡图的结构。...//d3.pack - 创建一个新的圆形打包图 //d3.hierarchy - 从给定的层次结构数据构造一个根节点并为各个节点指定深度等属性 const pack = (data) => d3...-1 : 1; return mod * (a.value - b.value); }) ); } 设置For循环延时，完成动态气泡图的实现...如此便完成了一个动态的气泡图，这个案例用了疫情随时间变化的数据，这种图表可以比较直观地展现数据的变化趋势。
大家都知道关系图，它通常有两种形式的布局：环形布局和力导向布局，如下： 环形布局 力导向布局 但是如果需要动态增加关系图的节点，也就是让上图生长起来，动起来呢，于是就有了这个在线工具，工具地址如下.../timeline-relationship 只需要上传指定格式（CSV 文件，表头必须包括包括 source、target、value、publish_time 四列）的 CSV 文件，就能实时生成动态时序关系图...如果没有上传文件，网页自动演示由 demo 数据生成的动态效果图。 可以设置时序的每帧间隔、关系图是环形布局还是力导向布局等，详情可以参考以下视频。
的坐标轴管理； 一、Figure对象创建与相关参数 1....二、Figure对象与坐标轴 Figure对象提供两个函数添加坐标轴： |- add_axes ( *args, **kwargs ) ：返回Axes对象或者子类对象。...用来唯一标示坐标轴的ID，不用于显示。...坐标轴的删除与添加 可以通过如下函数删除坐标轴。 |-fig.delaxes(ax) 也可以直接添加： |-fig.add_axes(ax) 我们也可以直接使用Axes类构造坐标轴对象。...； |-nrows：坐标轴个数的行数 |-ncols：坐标轴个数的列数 |-index：坐标轴的位置 位置下标从1开始 #coding=utf-8 import matplotlib.pyplot as
0.02001868, 0.03002552, 0.04002934, 0.05002916, 0.06002396, 0.07001275, 0.07999452, 普通线段图...# 线段图 plt.plot(x,y,'r',linewidth=2,label='sin(x)') plt.legend() 轴 # 坐标轴https://www.cnblogs.com/ahochen/p/10702817.html x = np.linspace(-1, 1, 10) y1 = 2*x y2 = x*x
= Bar() 再后 , 设置该 柱状图的 x 轴 和 y 轴数据 , 调用 Bar#add_xaxis() 函数 , 设置 x 轴数据 , 实际数据放在 列表 中 , 作为参数传递给该函数 ; 调用...Bar#add_yaxis() 函数 , 设置 y 轴数据 , 第一个参数是柱状图标题 , 第二个参数 是 列表类型的容器变量 , 表示 y 轴的数据 ; # 设置 x 轴数据 bar.add_xaxis...Bar # 导入 配置 相关类 from pyecharts.options import * # 创建柱状图对象 bar = Bar() # 设置 x 轴数据 bar.add_xaxis(["...: 二、柱状图其它设置 ---- 1、柱状图 x 轴 / y 轴 翻转 调用 Bar#reversal_axis() 函数 , 可以翻转 柱状图 的 x 轴 和 y 轴 ; 代码示例 : """ pyecharts...import * # 创建柱状图对象 bar = Bar() # 设置 x 轴数据 bar.add_xaxis(["河北", "河南", "山东", "山西"]) # 设置 y 轴数据 bar.add_yaxis
); /****************************************************************** // Animation gif // 创建RGB可视化图像...annotated_collection_list.add(annotated) } var annotated_col = ee.ImageCollection(annotated_collection_list) // 定义GIF的可视化参数...对象|字符串 这里我们看到动态图没有动画，一片黑色，这里是否能有一个有效的结果呢？
上篇博客《iOS可视化动态绘制八种排序过程》可视化了一下一些排序的过程，本篇博客就来聊聊图的东西。在之前的博客中详细的讲过图的相关内容，比如《图的物理存储结构与深搜、广搜》。...上篇博客我们以可视化的方式看了一下各种排序的过程，今天博客中我们就来可视化的看一下图的相关部分，今天我们要画的图是无向图，并且每个点到其他点都有直接的连线。今天我们就基于此图来做一些事情。...第一部分我们会画出相应的图，并该图是可以对每个点进行拖动的，在拖动的过程中，我们对其进行重绘。...当相应的图绘制好后，我们需要为每个点添加上Move事件，在对每个点进行拖动时，我们会及时的重新绘制整个图的关系。下方就是我们本部分要实现内容的运行效果，如下所示： ?...如果理解了数据结构中图的构建，实现上述效果，并不困难。解析来我们就来看一下实现上述效果的核心代码。 1、图的节点View的封装 首先我们来封装上述图的节点View，当然此节点View的封装比较简单。
在这里，不是将绘图元数据（例如缩放范围，用户触发的事件，如“Tap”等）推送到DynamicMap回调，而是使用HoloViews直接更新可视化元素中的基础数据。 `Stream``。...DynamicMap回调中以更改可视化，就像[响应事件]（./ 11-Responding to Events.ipynb）用户指南中的流一样用于将更改推送到控制可视化的元数据。...我们可以利用大多数元素可以在不提供任何数据的情况下实例化的事实，因此我们使用空列表声明Pipe并声明DynamicMap，将管道作为流提供，这将动态更新VectorField： In [ ]: pipe...使用StreamingDataFrame我们可以轻松传输数据，应用累积和滚动统计等计算，然后使用HoloViews可视化数据。...真实的例子¶ 使用Pipe和Buffer流我们可以非常容易地创建复杂的流图。除了我们在本指南中介绍的玩具示例之外，还有必要查看使用真实，实时，流数据的一些示例。
DOCTYPE html> echart旭日图 .m-main
（上图·基于github网页自助动态排行功能截图） （上图·基于下方code制作） 02 — code # https://blog.csdn.net/weixin_42512684/article...103531398 plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #pandas读取数据...ax.text(value - dx, i, f'{value:,.0f}', size=12, ha='right', va='center') # ax.transAxes表示轴坐标系...年各省市区国内生产总值(前15)', transform=ax.transAxes, size=16, weight=600, ha='center', va='top') ax.text(1, 0, '数据来源...30)) with plt.xkcd(): fig, ax = plt.subplots(figsize=(15, 8)) draw_barchart(2019) #将原来的静态图拼接成动画
最近有很多小伙伴私信我关于双Y轴图的绘制方法？...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 绘制双Y轴后，我们再次介绍R-ggplot2如何绘制双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双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...*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 绘制双Y轴的绘制方法，希望可以帮助到有需要的小伙伴
在开发与数据监测和数据可视化有关的系统时，我们会需要根据最新的数据对图形进行更新。...下面的代码模拟了这种情况，单击Start按钮时会更新数据并重新绘制图形使得曲线看上去在移动一样，单击Stop按钮则停止更新数据。...matplotlib.widgets import Button fig, ax = plt.subplots() #设置图形显示位置 plt.subplots_adjust(bottom=0.2) #初始实验数据...self.flag = True self.range_s, self.range_e, self.range_step = 0, 1, 0.005 #线程函数，用来更新数据并重新绘制图形...np.arange(self.range_s, self.range_e, self.range_step) ydata = np.sin(4*np.pi*t) #更新数据
根据先前几篇内容的框架，今天介绍leaflet在线地图的第三篇，以线条元素构造的路径图。...以上我用百度地图的坐标拾取平台采点拾取的背景地铁一号线和五号线的车站地理位置信息，（因为没有现成的数据，只能手工采点，可能不是很准确） 今天要介绍的leaflet类型是线条，也即addPolylines...函数，其基本语法如下： addPolylines(map, lng = NULL,lat = NULL, #指定数据源并做经纬度声明 layerId = NULL, group =...NULL, #图层分组（制作动态可见性交互时使用） stroke = TRUE, #是否呈现路径线 color = "#03F",weight = 5,opacity = 0.5...############################################### 细数也有好几十个，够你玩一阵子了，使用方法仅仅是通过设置图层函数进行调用，然后就可以愉快的在图层上面进行可视化操作了
.add_yaxis(series_name="商家A", yaxis_data=Faker.values()) # y轴 .add_yaxis(series_name="商家...#008000', '#FF1493', '#FFD700', '#FF4500', '#00FA9A', '#191970', '#9932CC'] random.shuffle(colors) # 配置y轴数据...，格式为 [(key1, value1), (key2, value2)] rosetype="radius", # radius：扇区圆心角展现数据的百分比，半径展现数据的大小...radius="55%", # 饼图的半径 center=["50%", "50%"], # 饼图的中心（圆心）坐标，数组的第一项是横坐标...，主要在散点图，饼图等无类目轴的图表中使用 ), label_opts=opts.LabelOpts(color="rgba(255, 255, 255, 0.3)")
哑铃图是一种很好的可视化方式，比如你想要表征不同指标的不同组的情况你可以用多个“哑铃”表示。另外，你想要表示某一组在外界刺激后的变化情况也可以用这种方式。 我们来看两个例子。...另外，现在有很多是多组学的数据，我们会统计志愿者的年龄，或者展示某些生理指标的范围等，所以我们也可以考虑第二个例子，用哑铃图进行展示，这样可能会比图标看起来更加直观一些，也显得更加美观。...然后可以用AI添加一下图例哦 往期精彩： 「R」数据可视化15：倾斜图 「R」数据可视化14: 瀑布图 「R」数据可视化13 : 相关性图 「R」数据可视化12 : 生存曲线 「R」数据可视化11：PCA...和PCoA图 「R」数据可视化10：面积图 「R」数据可视化9: 金字塔图和偏差图 「R」数据可视化8：棒棒图 「R」数据可视化7 : 蜜蜂图 「R」数据可视化6 : 曼哈顿图 「R」数据可视化5 :...气泡图 「R」数据可视化4 : 直方图/条形图 「R」数据可视化3 : 热图 「R」数据可视化2 : 箱形图 「R」数据可视化1: 火山图
在生物信息领域我们常常使用R语言对数据可视化。在对数据可视化的时候，我们需要明确想要展示的信息，从而选择最为合适的图突出该信息。本系列文章将介绍多种基于不同R包的作图方法，希望能够帮助到各位读者。...看上去和我们之前的点图很像，我们可以直观来比较一下beeswarm和ggplot中使用jitter及point（默认参数）绘制同一组关于乳腺癌数据的图： ?...从中可以发现，beeswarm很好的体现了数据的分布，更加清楚、直观。而后两者，难以快速获取信息，point图中点过于密集，jitter中分布过于散乱。这也是很多科学论文选择beeswarm图的原因。...Note：没有安装相关R包的，先安装R包 1）需要什么格式的数据 本次使用的是beeswarm包中的breast数据。 ?...labels用来修改x轴标签，然后使用legend功能添加图例。 ? 然后我们来看一看另一个R包ggbeeswarm。
很多人都见过风向图，直观形象，也是地图数据和现实数据在可视化上很好的结合。...对我而言，图1简单易懂，可以快速掌握风向图的实现；图2是实时的全球风向数据，而且是二进制格式，是大数据传输的一个方案；图3则采用WebGL实时渲染，算是大数据渲染的一个方案，所以各有千秋。...如上图，是一个真实的风向图数据。...可能不同平台的风向图数据有一定差别，但都大同小异。 向量场和数据格式，直觉上，我们可以知道，就是把这些向量拟合成平滑线，可以形成如下一个真实的风向。...一个风向图，你当然希望能在地图上实时的看到具体一个区域的风向和全球的整体效果，这就需要解决数据的高效传输。
作者：个推前端工程师 东风 随着互联网的快速发展，数据维度越来越广，呈现形式也越发丰富，具有多维度数据特点的相关业务实践都能通过可视化图表来展示，比如个推的下发图，从时间和区域两个维度，可以即时、直观地展现个推数据下发的过程...一、下发图的由来 个推下发图主要用于呈现个推为APP提供推送服务时数据的下发过程，可以直观显示个推推送触达到的城市，有利于开发者对下发数据进行分析。...个推下发图运用了迁徙图的原理，再通过自主设计开发出的一套可视化展示图像。这一类型的可视化可以广泛应用于拥有地理位置信息和数据转移特征的数据展示。...两款技术栈的具体性能对比如下： [c5bb8be7371282d71c7f808433cafb50.png] 五、总结 随着数据维度的扩展和丰富，数据可视化的形态日渐丰富。...作为地理位置信息和数据转移特征的数据可视化图表，下发图可以更直观地展现个推为APP提供推送服务时的下发量、下发区域等数据，对APP的行业分析以及战略调整有着指导性意义。
云服务器
ICP备案
云直播
腾讯会议
对象存储
