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-数据可视化实战项目

数据可视化实战项目 NLP 数据可视化 request BeautifulSoup #爬虫所需 import requests from bs4 import BeautifulSoup # Nlp可视化所需包 import matplotlib.pyplot as plt from wordcloud import WordCloud import jieba import 3 多页面数据 完整代码,不到几十行的爬虫代码,你会了吗? #! 2、数据挖掘 1、数据存储 根据爬取的数据,将数据存储下来。为了做出更加好看,有趣,有用的可视化视图。 3、数据可视化 1、词云制作 #安装词云库 pip install wordcloud # jieba nlp分词 pip install jieba #词云制作 from wordcloud

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数据可视化项目开发总纲

Oracle10 Myeclipse Myeclipse2013 Jdk 1.6及1.8 Jdk1.6为项目所要、dk1.8为pentaho所要 1.2 部署服务器清单 名称 IP 备注 公司开发服务器 SVN服务器 http://192.168.0.10/svn 员工姓名全拼 员工姓名全拼 如果没有账号与权限请联系相关领导进行开通 1.4 工具安装指南 1.4.1 安装软件与配置 1.4.1.1 数据库 drivers配置文件夹(工具文件夹-tools) 1.6.1、项目基本结构: 基础mvn项目文件及jar包 ? 注:1、地图数据在json文件夹,2、css为基础样式,3、js为配置的js脚本 4、jsp页面为显示地图的view控制页 1.6.4、可视化项目后台控制 ? 1.6.5、可视化项目前台页面处理 ? 1.7备注 关于用到的配置文件及基础文档皆在数据可视化文件夹下 ?

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    python爬虫+数据可视化项目(关注、

    python爬虫+数据可视化项目(一) 爬取目标:中国天气网(起始url:http://www.weather.com.cn/textFC/hb.shtml#) 爬取内容:全国实时温度最低的十个城市气温排行榜 beautifulsoup实现数据解析、提取和清洗        pyechart模块实现数据可视化 爬取结果:柱状图可视化展示: ? temp_td = info_tr.find_all("td")[6] 25 # if的判断的index的特殊情况应该在一般情况的后面,把之前的数据覆盖 54 # 2 发送请求获取响应、解析页面 55 data = send_parse_urls(start_urls) 56 # print(data) 57 # 4 数据可视化

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    盘点2021最佳数据可视化项目

    “气泡图”,更多内容多元的可视化作品脱颖而出: 堵住运河的“长赐号”   还记得去年轰动一时的“长赐号”堵塞苏伊士运河事件吗? 数据可视化传达信息的科学有效性   准确来说,这个作品其实是针对“数据可视化如何科学有效地传达信息”展开的一系列讨论,包含了诸多实际的数据可视化问题,讨论了如何在数据可视化中避免“犯错”,感兴趣的朋友可以前往 新奇的“足球”赛事可视化 Krisztina Szűcs创造一种新奇且有效的方式,对2020年欧足联足球比赛的比分情况进行动态可视化,将多种信息在一幅动态图中予以展现,你可以前往https://plotparade.com gallery_UEFA.html查看全部十四张作品: 为什么打开窗户保持通风是缓解疫情让孩子们重返校园的关键   受疫情影响,许多国外学生重返校园正常上课成为一项挑战,纽约时报基于空气流动模拟结果,制作了一系列新奇形象的数据可视化作品 ,你可以自己访问原作品来交互式地体验其中的乐趣(https://www.chris-williams.me/fry-universe): 崛起中的非洲城市   接下来介绍的这个数据可视化作品来自华盛顿邮报

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    数据可视化项目 | 疫情数据分析

    「1、爬取数据」 「1.1——要用到的库」 import request # 爬虫 import json # 处理数据 「1.2——爬取数据」 def getData(): 」 「2.1——要用到的库」 import json # 处理数据 import pandas as pd # 处理数据 「2.2——读取列名:字典的键」 keys = data_dict.keys 」 for province in data_dict.get('areaTree')[0]['children']: print(province['total']) 「# 数据说明:这些数据目前是字典 ,对于pandas数据分析,我们要把这些数据变成dataframe,然后可以导入到excel或者SQL中」 2.7——将数据变成列表再变成dataframe # 1.先将数据变成列表 province_list 」 print(province_df.info()) 「2.9——按照数据类型来删除datafram的列」 #按照数据类型删除列 #include=包含什么类型, exclude=不包含什么类型

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    十个很酷的数据可视化项目

    如今数据可视化已经不局限于商业领域,在社会和人文领域的影响力也正在显现,以下我们将介绍的是是个让人耳目一新、拍案叫绝的数据可视化项目。 五、英国同性婚姻法案 英国卫报发起的这个视觉可视化项目能够分析展示在2013年同性婚姻法案上投票的英国议会议员的个人情况,数据包括议员的性别、所在政党和当选时间。 六、2010年美国枪支杀人统计 Periscopic(潜望镜)公司推出的这个数据可视化项目展示了2010年枪支暴力如何提前终止了9595人的生命。数据来自FBI的联合犯罪报告以及世界卫生组织。 八、1851年至今的飓风统计 通过分析来自美国海洋与大气管理局(NOAA)的数据,开发人员John Nelson创建了这个能够分析1851年以来的热带风暴和飓风的数据可视化项目。 十、Facebook照片分享 在地图数据可视化方面拥有专长的旧金山一家设计与技术工作室Stanmen制作了一系列视频演示Facebook用户的照片分享行为,该项目将该工作室的George Takei发布的三张照片在三个月内的传播情况进行了可视化分析

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    Github项目推荐 | PlotJuggler:时序数据可视化工具

    PlotJuggler是一款值得好好享受的时间序列可视化工具,https://www.plotjuggler.io by facontidavide ? PlotJuggler 2.1.X 项目地址: https://github.com/facontidavide/PlotJuggler 基于QT5的应用程序,使用直观的“拖拽”操作界面显示绘图中的时间序列 它可以用于: 从文件的静态数据加载,或者 连接到实时数据流。 它的功能可以通过插件轻松地进行扩展。 (非ROS用户) 像往常一样克隆项目仓库: git clone https://github.com/facontidavide/PlotJuggler.git 系统中惟一需要安装的二进制依赖项是Qt5 PlotJuggler需要大量的开发工作;我的目标是构建最直观,最强大的工具来进行可视化数据和时间序列等操作。 如果需要赞助、捐赠等,请前往项目查看详情。

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    遗传算法可视化项目(6):用PyQt5实现数据可视化

    昨天讲了一下Python和C语言交互,没有看昨天或者之前的文章点一下历史消息或者这里: 遗传算法可视化项目(1):概述 遗传算法可视化项目(2):获取信息 遗传算法可视化项目(3):创建图的数据结构 遗传算法可视化项目(插曲):关于距离的计算 遗传算法可视化项目(4):遗传算法 遗传算法可视化项目(5):C语言和Python交互 今天来讲一下用PyQt5实现数据可视化,首先把之前的文本文件 core库是我昨天弄的,因为我要数据可视化,必须把点和边画上去,就简单的画一个点太小了(点就一个像素),所以我用小正方形(4*4像素)代替点,因为我是要用PyQt5画点和线,我首先就是想到了QWidget 然后就是第二个父类方法setWindowTitle,就一个参数,参数类型是字符串,这个函数就是给你的窗口起个名字的,我这里就叫“数据可视化”了,这里名字可以随便叫。 首先开始计时start,然后就是初始化图这个数据结构,然后就是使用QApplication类的构造方法创建一个应用对象app,接着就是构造之前的Window的对象,然后结束计时end,end-start

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    Github 上 10 个最流行的数据可视化项目

    D3 Stars: 46561, Forks: 12465 D3 是一个JavaScript数据可视化库用于HTML和SVG。 它旨在将数据带入生活,强调Web标准,将强大的可视化技术与数据驱动的文档对象模型(DOM)操作方法相结合。 D3是Github上最流行的数据可视化项目,在数据科学界有很好的表现。 ? 2. 它用于在浏览器和移动设备上进行强大的数据分析。 9. Epoch Stars: 4426, Forks: 239 ? Epoch 一个用于开发人员和可视化设计师的通用库。 它是通用的,并支持可视化的两个不同方面:用于历史数据报告的基本图表,以及用于显示频繁更新时间序列数据的实时图表。 Epoch是一个JavaScript项目。 10. Vega Stars: 3896, Forks: 389 Vega是一种可视化语法。 Vega以声明性格式提供了创建和保存交互式可视化设计的方式。 数据可视化以JSON格式描述。

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    业界 | 数据可视化项目失败的六大缘由

    我们能否找到可视化项目中导致失败的关键点呢?接下来文摘菌带大家讨论如何解决这些陷阱。 ? “我展现了所有终端用户的需求……不必再深究了” 在定义可视化项目需求时,终端用户往往不直接参与。 往往企业的第一个可视化项目,会有比较多花里胡哨的需求。 赞助商不知道的是,对应用程序的投入越多,它被使用得反而越少。 在一个讨论数据可视化项目里质疑需不需要数据可视化会显得很奇怪。有一种做法是“先构建主页, 然后直接用 Go live 插入数据”。如果没有人要求你这样做,恭喜你运气太好了。 作为项目计划的一部分,预先考虑数据的情况非常重要。虽然知道了标题行就可以开始着手设计,但在做出关键设计决策之前,完整的数据必不可少。 配色工具——Colorbrewer 小结 至此,我们已经阐述了数据可视化项目中可能导致失败的六个关键点, 而它们也恰好落在可视化任务的六个关键阶段。因此, 避免这些陷阱有助于实现计划的整体成功。 ?

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    房价预测可视化项目

    前提是rails服务器里已经有相应的房屋数据,如房屋的街道地址,小区名字等. 接下来需要做的就是为周边信息数据建表以及相应的关联表(因为它们为多对多关系)。 ? 如果你是面向地理位置的数据挖掘工程师,你可以不用编写与百度API交互的代码,直接运行这个应用后导入自己的房屋数据,应用会自动与百度API爬取周围的基础设施,获得的数据可用来作为学术研究和分析等 2.流程详解 js代码在用户浏览器中执行,因此爬取的主要部分逻辑都需要写在js脚本里,而rails服务器端需要完成的是获得当前需要抓取的房屋数据以及储存js抓取的数据。 将所有信息储存在关系型数据里,构建数据仓库(Data Warehouse) 4. 数据可视化 3.1 导入百度的可视化工具库(Echarts)3.2 利用训练的模型对指定房屋价格进行评估和预测,并以科学地方法将结果进行可视化 展示 ? ? ? ?

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    Python大牛带你做项目数据可视化分析python就业!

    Python大牛带你做项目数据可视化分析python就业! ?

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    手把手教你做出数据可视化项目(七)可视化图表数据动态获取及界面跳转

    数据可视化前言:https://blog.csdn.net/diviner_s/article/details/115933789 Apache Echarts简介:https://blog.csdn.net /diviner_s/article/details/115934089 项目最终效果图: 此篇博客为自己学习pink老师的课后完成的项目的总结与记录,仅供交流参考。 使用echarts技术做的可视图,此外其项目包含 的技术有html、css、js、jquerry、ajax、websocket、koa等。 左侧跳转界面不同数据展示 右侧跳转界面不同数据展示 cookie存储信息 Cookie 用于存储 web 页面的用户信息。 数据来源:采用Ajax的get(url,function())请求获取数据 这里需要注意的是:function是回调函数需要获取数据后存放在ret后,在done中进行数据的解析。

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    数据可视化-echarts入门、常见图表案例及项目案例

    一、简介一、数据可视化简介什么是数据可视化? 图片数据可视化是将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;主要是借助于图形化手段 /8/9 /10/11,chrome,firefox,Safari等),底层依赖轻量级的Canvas类库ZRender,提供直观,生动,可交互,可高度个性化定制的数据可视化图表。 丰富的图表类型ECharts 提供了常规的折线图、柱状图、散点图、饼图、k线图,用于统计的盒形图,用于地理数据可视化的地图、热力图、线图,用于数据关系可视化的关系图,treemap,多维数据可视化的平行坐标 多维数据支持以及丰富的视觉编码手段ECharts 3开始加强了对多维数据的支持。除了加入平行坐标等常见的多维数据可视化工具外,对于传统的散点图,传入的数据也可以是多个维度的。

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    Github项目推荐 | visdat - 数据初步探索性可视化工具

    visdat 的六大特点如下: vis_dat()将数据可视化,显示列的类别,并显示缺少的数据。 vis_miss()只显示缺失的数据,并允许对缺失进行聚类并重新排列列。 vis_compare()将相同维度的两个数据帧之间的差异可视化 vis_expect()将数据中某些条件成立的位置可视化 vis_cor()在一个漂亮的热图中对变量的相关性可视化 vis_guess( )将数据中各个类的earch值可视化 你可以在“using visdat”小节中查看更多关于visdat的信息。 请注意,本项目随着贡献者行为准则一起发布。 参与此项目即表示同意遵守其条款。 篇幅有限,如需查看更多使用示例,请访问Github项目查看。 Github项目地址: https://github.com/ropensci/visdat ?

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    github开源可视化_可视化拖拽项目管理 github

    -t 04da2bff328a2127851277728f212c1b540d5916 # 输出 blob | tree | commit blob 对象:Git 的核心部分是一个简单的键值对数据库 你可以向该数据库插入任意类型 的内容,它会返回一个键值,通过该键值可以在任意时刻再次检索该内容。 【个人理解:blob对象保存的都是文件的数据。】 向数据库写入内容,即生成 blob对象: git hash-object -w 文件路径 查看Git 是如何存储的: find .git/objects -type f 查看git 对象类型 命令格式: git cherry-pick <commitHash> 命令: cherry-pick 是从某个 commit(提交) 上摘取 数据。 所以 git小乌龟 中每个项目中进行设置是有差别的,比如 远端的地址。不同项目是不一样的。   通过 克隆 下来的仓库, 远端设置中会自带克隆下来的地址的,所以不用配置。

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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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    遗传算法可视化项目(3):创建图的数据结构

    继续遗传算法可视化项目,之前文章没看的或者今天才关注的点历史消息或者这里: 遗传算法可视化项目(1):概述 遗传算法可视化项目(2):获取信息 好了,该进入今天的工作了,创建图的数据结构,图的定义(主要是二元组和三元组两种定义 和存储结构多了去了,这里也就不一一介绍了,我认为图的定义也就是用来描述物件与物件之间关系,我用的是邻接矩阵的存储结构,图的存储结构当然还有邻接表,十字链表…… 先打开VS2017(开始菜单里面找),然后文件→新建→项目 ,然后点击visualC++ → Windows控制台应用程序,修改名称和项目路径,其余默认,点击确定等待片刻,等待完成之后在那个给你生成的.cpp文件(这个cpp文件以后用不到(因为最终要运行的是Python 首先,把之前生成的那个文本文件(海南省所有镇的经纬度.txt)复制到现在的项目中,和Graph.h一个目录就行,然后用VS编写Graph.h。首先定义图的存储结构邻接矩阵,代码如下: ? 海南省所有镇的经纬度.txt)有多少行ROW就是多少),最后我还定义了一个Graph类型的全局变量,为什么要定义这个全局变量是因为和Python交互时使用,如果局部变量函数一结束就直接回收了,我以后还要把图的数据传给

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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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    公路项目建设可视化进度管理

    新基建项目的开展将聚焦于城市轨道交通和城际高速铁路,新一代智能化高速铁路系统将广泛运用云计算、大数据、物联网、移动互联、北斗导航、GIS 和 BIM 等新技术。 、准确性,达到项目增值最大化的目的。 我们可以看到,3D可视化改变了传统依靠二维图纸和报表为主的管理模式。 该项目拓宽了可视化模型的应用空间及应用价值: 1.工程项目信息管理 通过BIM、GIS技术、云计算、大数据、物联网、移动应用和智能应用等先进技术的综合应用,让施工现场感知更透彻、互通互联更全面、智能化更深入 如今,高铁工程不再是过去仅能依靠数据与推测反映工况,基于铁路沿线高精度、海量、多源异构的地质地理信息和工程信息,集成信息技术与铁路专业技术,以三维可视化的形式,能够对高速铁路建设、运营全寿命周期的不同阶段提供综合仿真技术服务

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      腾讯云图数据可视化

      腾讯云图 (TCV)是一站式数据可视化展示平台,旨在帮助用户快速通过可视化图表展示海量数据,10 分钟零门槛打造出专业大屏数据展示。精心预设多种行业模板,极致展示数据魅力。采用拖拽式自由布局,无需编码,全图形化编辑,快速可视化制作……

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