遍览网络中关于动态加载模块的文章，发现有两种方法，一种是用守护进程的方法，一种是用python自带的reload函数。...utm_source=tuicool&utm_medium=referral 在实际调试中，因为我用的是python3，或者因为原文作者的一些笔误，还是搞了半天。...多进程的文章自带的代码有一段 # if sys.platform == "win32": # args = ['"%s"' % arg for arg in args...] 这个将自带的命令重新包装成一个字符串，实在是不明所以，而且运行时Popen函数不认识这个命令了，造成程序运行不下去。...reload的那篇文章是python2写的，而在python3中reload函数不是built-in，需要from imp import reload。
热图是一个以颜色变化来显示数据的可视化矩阵，Toussaint Loua在1873年就曾使用过热图来绘制对巴黎各区的社会学统计。我们就拿这张简单朴素的热图来讲一下热图怎么看。...有时候我们还能看到对象X或者属性Y的聚类结果也绘制在热图的旁边，但是这就不属于热图的部分了，因为他已经不热了（热，就是有的地方冷，有的地方热）。 ?...很多时候，为了同一个基因在不同样本中的表达量有可比性，需要对表达量取对数，或取Z-score，把数据标准化到一个水平上。...列是伪时间中的点，行是基因，伪时间的开始在热图的中间。当你从热图的中间读到右边的时候，你正在跟随一个伪时间谱系。当你读到左边时，另一个。...那么一张热图往往也不能完全的说明问题，于是我们希望能够灵活地操纵热图来讲更多的故事。于是，我们发现ComplexHeatmap这个R包真的是热图神器。 ?
, 以及由于并行计算导致的热图瓦片之间边缘偏差这2个问题.实验结果表明,该方法将数据交互操作与数据绘制和计算任务分离, 为浏览器端大数据可视化提供了一个新的思路....热图是一种常用的基本数据可视化技术,通常用颜色编码数值大小，并以矩阵或方格形式整齐排列,在二维平面或者地图上呈现数据空间分布,被广泛应用在许多领域.近年来,许多研究者成功地将热图应用在眼动数据可视分析上...并行计算大数据热图 经纬度换算 并行计算 在 Spark 平台上实现热图的绘制,首先将经纬度坐标转换为对应不同瓦片上的像素坐标.每个基站的辐射范围可近似认为相同, 即每个基站（收集数据的基站坐标）的初始影响力近似相同...总结 本文提出的大数据热图可视化方法能够有效地解决前端绘制计算量大的问题,通过在Spark平台上以瓦片为单位分层次并行计算热图, 将生成的热图存储在HDFS上,然后通过web服务器提供浏览器交互服务,...通过解决热图数据点和地图映射关系问题以及瓦片热图之间的边缘问题,提供大数据热图绘方法, 以满足用户交互、协同和共享等多方面需求.该方法可以拓展到其他常用可视化方法,如ScatterPlot, Bar Chart
一、背景与挑战 某云音乐的热歌榜数据是通过动态加载的方式呈现的，这意味着网页的HTML结构中并没有直接包含完整的歌曲信息，而是通过JavaScript动态请求后端接口获取数据并渲染到页面上。...为了成功爬取某云热歌榜的动态加载歌曲数据，我们需要解决以下问题： 定位动态数据接口：找到某云音乐热歌榜数据的实际请求接口。 模拟请求：模拟浏览器的行为，发送请求并获取数据。...解析数据：将获取到的JSON格式数据解析为可操作的Python对象。 数据存储与分析：将爬取的数据存储到本地或数据库中，并进行简单的分析。...Chrome DevTools：用于分析网页的网络请求，找到动态数据接口。 三、定位动态数据接口 在爬取动态加载数据之前，我们需要找到某云音乐热歌榜数据的实际请求接口。...刷新页面，观察网络请求，找到返回JSON格式数据的请求。 查看该请求的URL、请求方法（通常是GET或POST）、请求头和返回数据。
一、背景与挑战某云音乐的热歌榜数据是通过动态加载的方式呈现的，这意味着网页的HTML结构中并没有直接包含完整的歌曲信息，而是通过JavaScript动态请求后端接口获取数据并渲染到页面上。...为了成功爬取某云热歌榜的动态加载歌曲数据，我们需要解决以下问题：定位动态数据接口：找到某云音乐热歌榜数据的实际请求接口。模拟请求：模拟浏览器的行为，发送请求并获取数据。...解析数据：将获取到的JSON格式数据解析为可操作的Python对象。数据存储与分析：将爬取的数据存储到本地或数据库中，并进行简单的分析。...Chrome DevTools：用于分析网页的网络请求，找到动态数据接口。三、定位动态数据接口在爬取动态加载数据之前，我们需要找到某云音乐热歌榜数据的实际请求接口。...刷新页面，观察网络请求，找到返回JSON格式数据的请求。查看该请求的URL、请求方法（通常是GET或POST）、请求头和返回数据。
临床数据一般是使用图表汇总Table1的方式进行展示，例如R|tableone 快速绘制文章“表一”-基线特征三线表 或者 gtsummary|巧合-绘制多种数据汇总表“神器” 。...今天介绍一个可视化展示方式，funkyheatmap-R包 ， 可以为基准数据生成热图式可视化的函数，可以使用列和行的注释对其进行微调 。...，默认情况下绘制每一列的信息，后面就是参数修改以期达到封面图的效果。...下面使用dynbenchmark_data的数据进行详细的调试 绘制。...") data <- dynbenchmark_data head(data) 二 绘制funky heatmap 想达到封面图的效果，需要一系列的设置。
该包直接在R中生成基于D3的Web界面。...可以通过图形右上角选择需要查看或隐藏的类别（默认是全部类别显示的），也能通过左上角选择柱子是按照分组还是叠加的方式进行摆放（默认是分组方式）。如果选择Stacked，就会绘制叠加柱状图。 ?...Highcharts是一个制作图表的纯Javascript类库，支持大部分的图表类型：直线图，曲线图、区域图、区域曲线图、柱状图、饼状图、散布图等。在rCharts包中提供了hPlot函数来实现。...为了赶紧上手用，基于该包做了一个函数echartR（下载至本地，以后通过source命令加载），用于制作基础Echart交互图。需要R版本>=3.2.0....以鸢尾花数据集iris为例，执行以下代码： library(DT) datatable(iris) networkD3包可实现D3 JavaScript的网络图，通过install.packages(“
密度图 ? 密度图 (Density Plot) 又称为「密度曲线图」，用于显示数据在连续时间段内的分布状况。...推荐的制作工具有：D3。 面积图 ? 面积图 (Area Graph) 是折线图的一种，但线下面的区域会由颜色或纹理填满。...热图 (Heatmap) 通过色彩变化来显示数据，当应用在表格时，热图适合用来交叉检查多变量的数据。...热图适用于显示多个变量之间的差异；显示当中任何模式；显示是否有彼此相似的变量；以及检测彼此之间是否存在任何相关性。...由于热图依赖颜色来表达数值，它比较适合用来显示广泛数值数据，因为要准确地指出色调之间的差异始终有难度，也较难从中提取特定数据点（除非在单元格中加入原始数据）。
密度图 密度图 (Density Plot) 又称为「密度曲线图」，用于显示数据在连续时间段内的分布状况。...推荐的制作工具有：D3。 面积图 面积图 (Area Graph) 是折线图的一种，但线下面的区域会由颜色或纹理填满。...热图 热图 (Heatmap) 通过色彩变化来显示数据，当应用在表格时，热图适合用来交叉检查多变量的数据。...热图适用于显示多个变量之间的差异；显示当中任何模式；显示是否有彼此相似的变量；以及检测彼此之间是否存在任何相关性。...由于热图依赖颜色来表达数值，它比较适合用来显示广泛数值数据，因为要准确地指出色调之间的差异始终有难度，也较难从中提取特定数据点（除非在单元格中加入原始数据）。
传统的关系型数据库和图数据库之间区别如下：数据模型：关系型数据库使用表格的方式来组织数据，每个表格包含行和列；而图数据库使用图的方式来组织数据，数据以节点和边的形式表示。...实时查询和分析：图数据库可以提供实时查询和分析，通过图查询语言可以快速搜索和遍历大规模关系网络。需要处理半结构化数据：图数据库可以存储和查询半结构化的数据，不需要事先定义固定的表结构。...数据变化频繁：图数据库可以高效地处理数据的变化，如添加、更新和删除节点和边，适用于需要频繁更新和变化的场景。可扩展的图数据库在分析、机器学习和人工智能领域有很多用处。...它们提供了高效的数据存储和查询功能，以及丰富的图算法和图分析工具，可以帮助分析师、数据科学家和研究人员更好地理解和探索复杂的关系数据。...可扩展的图数据库的一些具体的应用场景和案例研究：社交网络分析：图数据库可以存储和分析社交网络中的用户、关系和活动数据。
32、热图 热图 (Heatmap) 通过色彩变化来显示数据，当应用在表格时，热图适合用来交叉检查多变量的数据。...热图适用于显示多个变量之间的差异；显示当中任何模式；显示是否有彼此相似的变量；以及检测彼此之间是否存在任何相关性。...由于热图依赖颜色来表达数值，它比较适合用来显示广泛数值数据，因为要准确地指出色调之间的差异始终有难度，也较难从中提取特定数据点（除非在单元格中加入原始数据）。...41、箱形图 箱形图又称为「盒须图」或「箱线图」，能方便显示数字数据组的四分位数，可以垂直或水平的形式出现。...箱形图通常用于描述性统计，是以图形方式快速查看一个或多个数据集的好方法。
推荐的制作工具有：D3、Protovis、RAWGraphs、The R Graph Gallery、Vega。 6、网络图 也称为「网络地图」或「节点链路图」，用来显示事物之间的关系类型。...9、密度图 密度图 (Density Plot) 又称为「密度曲线图」，用于显示数据在连续时间段内的分布状况。...人口金字塔最适合用来检测人口模式的变化或差异。多个人口金字塔放在一起更可用于比较各国或不同群体之间的人口模式。 推荐制作的工具有：AnyChart、D3 (重叠版本)、Vega、ZingChart。...推荐的制作工具有：D3。 15、面积图 面积图 (Area Graph) 是折线图的一种，但线下面的区域会由颜色或纹理填满。...图表从螺旋形的中心点开始往外发展。螺旋图十分多变，可使用条形、线条或数据点，沿着螺旋路径显示。 螺旋图很适合用来显示大型数据集，通常显示长时间段内的数据趋势，因此能有效显示周期性的模式。
和我之前介绍过的 D3 不同，它的唯一目的就是用来绘制曲线图的，即便是它的不同插件的功能，也基本上都在这个范畴之内。...顺便提一句，D3 是采用 SVG 来绘制图形的，从我自己的体会来说，对于拖动图来说，SVG 会比较流畅。 首先介绍一下数据的格式。...数据可以直接通过 API 传给 Flot，让它自行决定数据展示的样子： $(function () { var d1 = []; for (var i = 0; i 数据上看，其实是三层数组嵌套： 第一层是点坐标； 第二层是同一条线内的点序列； 第三层是不同的线的排列。...在这种情况下，series 中只要指定了数据对应的坐标轴的序号，就可以实现多轴效果： 还有两个概念需要提及，一个是 “legend”，就是展示在图中（比如上图中的左下角）或者图外面的图示，用来标识图中不同颜色的线分别表示什么含义
Leaflet的内核库很小，但是有很多插件能扩展其功能，比如：动态标记、masks 和热图，非常适用于需要显示地理位置的项目。麻雀虽小，五脏俱全。 6 Timeline ?...Visualize Free 是一个托管工具，它允许你使用公用数据，或上传自己是数据，来做交互式的图片，以展示数据。...Many Eyes允许用户快速从公开可用或已上次的数据集中完成可视化，并且有广泛的分析特性，比如：扫描文本，分析关键词的密度和饱和度。 16 D3.js ?...如果需要在服务器端生成图表或图片，jpGraph 提供了一个基于 PHP 的解决方案，只需从数据库中取出相关数据，定义标题，图表类型，剩下的事就交给 jpGraph 了。它很多种图表类型（见上图）。...目前HighCharts支持的图表类型有曲线图、区域图、柱状图、饼状图、散状点图和综合图表。 20 Google Chart Tools ?
star 数：80K D3.js 可能是最流行和使用最广泛的 JavaScript 数据可视化库。D3 用于基于数据的文档操作，并使用 HTML、SVG 和 CSS 让数据活起来。...该项目的灵活性和抽象性意味着它也可用于 2 维或 3 维的数据可视化。...它相对较小（80kb），提供了小而优雅的线条图、散点图、直方图、柱状图和数据表，以及地格图（rug plot）和基本线性回归等特性。...star 数：4K React-vis 是 Uber 开发的一系列数据可视化组件，包括线 / 面 / 柱状图、热图、散热图、等高线图、六角热图等等。...使用该库不需要事先掌握 D3 或任何其他 data-vis 库的知识，并提供了低级模块化的构建块组件，如 x/y 轴。
但是Excel在颜色、线条和样式上可选择的范围有限，这也意味着用Excel很难制作出能符合专业出版物和网站需要的数据图。但是作为一个高效的内部沟通工具，Excel应当是你百宝箱中必备的工具之一。...4、D3.js D3（Data Driven Documents）是支持SVG渲染的另一种JavaScript库。...D3能够提供大量线性图和条形图之外的复杂图表样式，例如Voronoi图、树形图、圆形集群和单词云等。...6、Highcharts Highcharts是一个用JavaScript编写的开源JavaScript函数库，开发人员可以利用Highcharts轻松地将交互式图表添加到网站或应用程序中。...平台内置了丰富的统计图，除了常用的柱状图、线状图、条形图、面积图、饼图、点图、仪表盘、走势图外，还支持和弦图、圈饼图、金字塔、漏斗图、K线图、关系图、网络图、玫瑰图、帕累托图、数学公式图、预测曲线图、正态分布图
图表是数据图形化的表示，通过形象的图表来展示数据，比如条形图，折线图，饼图等等。可视化图表可以帮助开发者更容易理解复杂的数据，提高生产的效率和 Web 应用和项目的可靠性。 ...D3 是最流行的可视化库之一，它被很多其他的表格插件所使用。它允许绑定任意数据到 DOM，然后将数据驱动转换应用到文档中。...你可以使用它用一个数组创建基本的 HMTL 表格，或是利用它的流体过度和交互，用相似的数据创建惊人的 SVG 条形图。 ChartJS ?...：直线图，曲线图、区域图、区域曲线图、柱状图、饼装图、散布图；跨语言：不管是 PHP、Asp.net 还是 Java 都可以使用。...创新的拖拽重计算、数据视图、值域漫游等特性大大增强了用户体验，赋予了用户对数据进行挖掘、整合的能力。
D3 当下谈论数据可视化时，我们是绕不开 D3 的，这是由 Mike Bostock 创建的库，它已成为在浏览器中处理 SVG 矢量图形的主要工具。...使用 SVG 时，无论放大多少倍，图像看起来都不会出现明显的像素点。D3 允许创建各种高级图形，如网状图、树状图、地图或气泡图，以及常用图形（如条形图或散布图）。...D3 是一个将信息加载到浏览器并基于数据元素生成报告的框架，它本身不提供特定类型的图像，而是一种数据可视化方法。由于 D3 十分灵活，掌握这个库需要花很多时间，但这一切都是值得的。...在 LiveEdu 上，您可以通过学习 Python 数据分析与可视化 这一课程来迅速掌握包括 D3、NVD3、Charts.js 等在内的数据可视化工具。 ? 2....它支持最新版本的浏览器、JSON 和 XML 数据格式，并提供以 PNG、JPEG、SVG 或 PDF 等格式导出图形的功能。 ? 7.
超过 80k 的 star的 D3.js 可能是最流行和最广泛的 Javascript 数据可视化库。D3 用于基于数据操纵文档，并使用 HTML、SVG 和 CSS 实现数据。...这个非常受欢迎的库(超过45K星; 1K贡献者)使用WebGL创建3d动画。 该项目的灵活性和抽象性意味着它对于可视化2维或3维数据也很有用。...它相对较小(80kb压缩)，提供了精密且优雅的线形图、散点图、直方图、条形图和数据表的选择，以及密度图和基本线性回归等特性。这里有一个到交互式示例库的链接。 6. Recharts ?...[React-vis]45是优步的一套 React 组件，用于以一致的方式显示数据，包括线/面/条形图，热图，散点图，等高线图，六边形热图等等。...该库不需要任何先前的 D3 或任何其他数据库的知识，并提供低级模块化构建块组件，如 X/Y 轴。 ?
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