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在线傻瓜式工具正是上线了,还等什么

于是我又到网上找了找制作的相关工具,不乏好东西,但不是要注册,就是要付费,太麻烦了,我只是想用完就走,不留下一片云彩。头脑一,是时候展现开发能的时候了,自己怼一个!!! 最后在城市后面的文本框里输入对应的值,完所有值的输入后,点下「」按钮就可以制作了。 模板文件编辑完后,点击“上传文件”就可以将数据导入,点击“”按钮即可完制作。 ? 4.样式调整 数据编辑完,点击“”按钮后,你就能看到叠加在地上的了,这时你可以拖动「半径」和「模糊」两个滑条,感受一下的变化吧。? 3.关于性能考虑到数据的特殊性,数据量一般来说都不会小,于是我整了一个有 14681 条记录的数据表,传到工具中,实话实话确实有点卡顿,一是数据在列表显示时,另外就是在点击“”按钮后,过程有点慢

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爬取丁香医疫情

前言最近疫情泛滥,大家注意防护,尽量少出门,在家也别忘了学习~小编针对疫情实况数据进行了了爬取,并了可视化地。 scene=2&clicktime=1579584467&enterid=1579584467&from=timeline&isappinstalled=0我们爬取的是丁香医的实时数据,下勾画出来的是爬取的目标之一 我们从上可以看到关键数据没有加载,是通过勾画出来的文件请求的,我们从从看到 js 字样,那我们去 JS 选项卡找到它:? 在得到数据后,我们使用 pyecharts 库:??END这样我们一个爬虫小项目就完了~

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    国庆不去哪儿:用python爬虫爬取门景点并

    ,插座中提供了电,我们只需要在程序中写一个与插座匹配的插头接口,就可以使用电来做我们想做的事情,而不需要知道电是如何产的。引入数据后的百度再按照我上一篇文的套路来讲,米酱的小说写完啦! 百度地提供了很多API使用示例,有html基础,大致可以看懂,有js基础就可以尝试改函数了(不会jsの我默默地复制源代码),仔细观察源代码,可以知道主要的数据都存放在points这个变量中 也就是说,如果我希望将景点的门程度,我需要得到景点的经纬度,以及它的权重,景点的销量可以作为权重,并且这个数据应该是json格式的呈现方式。echarts也是一样滴(*^__^*)。 门景点门景点排行榜这些地上很火爆的区域,我想在国庆大概是这样的这样的还有这样的ヾ(*ΦωΦ)ツ大家可要好好玩呀。 PS:写了个网页,展示百度地效果和echarts的景点排行榜,方便大家查看。

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    python heatmap

    python的是用皮尔逊相关系数来查看两者之间的关联性#encoding:utf-8import numpy as npimport pandas as pdfrom matplotlib import

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    Python使用折线、柱状比较不同班级相同学号学

    问题描述:有些学校的学号最后两位是根据入学绩顺序排的,那么入学之后同学们的学习状态是否会有变化呢,入学绩较好的同学是否能够一直保持优势呢,会不会有同学是高考时没有发挥好而入学之后才暴露出真实实呢, 如果没有这些情况的话,应该是形比较稳定,不同班级之间相同学号的学绩比较接近,并且班级之间和班内同学之间的相对优势变化很小。 技术要点:使用折线、柱状绘制不同班级的学某门课程绩,以作对比。其中折线和柱状比较好看懂,就不多解释了。 也是用来查看数据表中多个特征的两两相似程度常用可视化技术,可以使用基于matplotlib的Python扩展库seaborn绘制,当然该库还支持更多可视化形绘制。参考代码:?折线绘制结果:? 柱状绘制结果:?绘制结果:?

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    与原始像融合

    实现绘制的方法有很多,如:CAM, Grad-CAM, Contrastive EBP等。在之后,因为没有原始数据信息,所以我们并不能很直观地观测到模型到底重点关注了像的哪些区域。 这时将叠加到原始像上的想法就会很自然的产。这里存在的一个问题是原始像的色域空间可能和产的色域空间是不一致的,当二者叠加的时候,会产颜色的遮挡。 并且因为产的尺寸应该与原始像尺寸一致或者调整到与原始尺寸一致,这样当二者直接简单地叠加的话,产像可能并不是我们想要的,因此,我们需要先对数据进行一些简单的像素处理,然后在考虑与原始像的融合 的产 2. 与原始的叠加 3. 与原始融合优化1. 在这里使用3D-Grad-CAM的方法来实现绘制的方法,使用的像尺寸为144, 168, 152 代码如下:def cam(img_path, model_path, relu=True

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    Python绘制日历

    本文以2019年全国各城市的空气质量观测数据为例,利用matplotlib、calmap、pyecharts绘制日历。在绘之前先利用pandas对空气质量数据进行处理。 如果要绘制全年的日历或者,首先要将所有的数据进行合并处理。 df = df.loc return dffilep = 2019china*.csv data = format_aqi(filep)data.csv(2019.csv) # 保存以便后续使用合并完数据后 idx = pd.IndexSliceaqi = data2.loc].xs(AQI, axis=1)aqi = aqi.reindex(time_range)cities = sub = aqi]绘制因为空气质量有专门的配色 2019年北京市AQI日历绘制也可以使用seaborn,不需要单独码很多代码,而且功能要更多一些。python在绘制日历方面不是非常友好,相比之下,pyecharts更有优势。

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    Openlayers中的实现

    概述: 本文讲述结合heatmap.js,在Openlayers中如何实现。 heatmap.js简介: Heatmap 是用来呈现一定区域内的统计度量,最常见的网站访问就是以特殊高亮的形式显示访客衷的页面区域和访客所在的地理区域的示。 Heatmap.js 这个 JavaScript 库可以实现各种动态的网页,帮助您研究和可视化用户的行为。 实现效果:?

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    R-ggTimeSeries | ggplot2: 日历

    今天我们最常用的日历形式是公历,每个月份的月历由7个垂直列组(代表每周7天),如所示。 日历的主要可视化形式有如6-2-2所示的两种:以年为单位的日历(见6-2-2 (a))和以月为单位的日历(见6-2-2 (b))。 日历的数据结构一般为(Date,Value),将Value按照Date(日期)在日历上展示,其中Value映射到颜色。 1. ggTimeSeries绘R中ggTimeSeries 包的ggplot_calendar_heatmap()函数可以绘制如6-2-2(a)所示的日历,但是不能设定日历每个时间单元的边框格式 使用stat_calendar_heatmap()函数和ggplot2包的ggplot()函数可以调整日历每个时间单元的边框格式,具体代码如下所示。

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    Arcpy之多线程

    起因是这样一段对话~~~~领导:你会用脚本片吗? 我:可以研究下。 领导:那这个需求就给你了。我:......  经过一番研究,研究出大概的思路,先将有经纬度的表中的数据筛选出表并xy事件,接着利用核密度工具栅格,最后呢裁剪栅格通过mapping包出。 出过程比较慢,所以考虑使用多线程(一张五分钟,十九张多线程九分钟你说吼不吼)。 Float64Array.看几个初始化范例mxd = arcpy.mapping.MapDocument(mxd_file)df = arcpy.mapping.ListDataFrames(mxd,

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    Pyecharts绘制地 流入地

    概述最近在用“智行”时发现一个有意思的东西,该软件会根据用户的行程记录,用户的流入流出数据地。感觉比较有趣就上网查了实现方法。 PyechartsPyecharts 是一个用于 Echarts 表的类库。 用 Echarts 可视化效果很不错,Pyecharts库是用来与 Python 进行对接,方便 Python 直接使用数据。要实现数据地功能要安装部分地扩展。 绘制 也是直接套代码。 visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(is_piecewise=True, pieces=pieces), title_opts=opts.TitleOpts(title=分布

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    leaflet在线地密度

    之前在练习leaflet的时候没有找到R语言leaflet中的密度接口函数,一直感觉很遗憾。 最近在Stack Overflow上面发现了leaflet包的一个插件leaflet.esri包,结合leaflet可以在R语言中提供非常完美的密度解决方案,顿时觉得发现了新大陆,立马分享给大家具体的实现思路 1、默认状态下效果:leaflet(mydata) %>% addTiles() %>% addHeatmap(lng = ~lon, lat = ~lat, radius = 8)? 动态地理信息可视化——leaflet在线地简介动态地理信息可视化——散点地系列动态地理信息可视化——leaflet构造路径动态地理信息可视化——leaflet填充地Leaflet在线地进阶宝典 ——json素材操纵与层面板控制leaflet在线地进阶宝典之——高级辅助特性leaflet在线地进阶宝典——高级交互特性leaflet的小搭档leaflet.minicharts来了,从此动态地又多了一些乐趣

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    -Day3.箱线的绘制

    使用Matplotlib和Seaborn进行绘制箱线。 箱线箱线(boxplot)又称盒式,可以显示数据的分散情况,由五个数值点组:最大值(max)-上界、最小值(min)-下界、中位数(median)和上下四分位数(Q1, Q3)。 (heat map)是一种矩阵表示方法,其中矩阵中的元素值用颜色来代表,不同的颜色代表不同大小的值。通过颜色的深浅就能直观地知道某个位置上数值的大小。 1、基本?2、设置区间?3、颜色差异更大的原因?4、使用Seaborn自带数据? 小作业1、Seaborn数据集中自带了car_crashes数据集,这是一个国外车祸的数据集,对这个数据集进行对关系的探索。

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    Echart在Openlayers的应用-

    概述在前文中,有一篇文章讲述了Openlayers2结合Echart实现地统计,还以一篇文章讲述了结合heatmap.js实现Openlayers中的展示。 在本文,书接前文,讲述Openlayers如何结合Echart实现。效果?全效果? 放大效果实现1、关键点echart实现heatmap的关键点在与屏幕坐标,所以,在地中,应通过地理坐标到屏幕坐标的转换函数,将地理坐标转换为屏幕坐标。 2、实现代码我将扩展为了一个openlayers的layer扩展,实现代码如下:OpenLayers.Layer.EchartHeatmap = OpenLayers.Class(OpenLayers.Layer

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    Python数据可视化

    ——《马男波杰克》 文章目录 一、matplotlib绘制 二、seaborn绘制 :通过颜色深浅变化,优雅地展示数据的差异。 二、seaborn绘制 Seaborn是基于matplotlib的Python可视化库。它提供了一个高级界面来绘制有吸引的统计形。 如果是DataFrame,则df的indexcolumn信息会对应到heatmap上,即df.index对应到的x轴,df.columns对应到的y轴 vmax,vmin:分别是的颜色取值最大和最小范围 ,默认是根据data数据表里的取值确定 center:数据表取值有差异时,设置的色彩中心对齐值;通过设置center值,可以调整像颜色的整体深浅 robust:默认取值False;如果是True ,且没设定vmin和vmax的值,的颜色映射范围根据具有鲁棒性的分位数设定,而不是用极值设定 annot(annotate的缩写):默认取值False;如果为True,在每个方格写入对应的数据

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    数据可视化之

    好了,还是相对比较容易,我们主要讨论如下3+1点吧,主要是前三部分,后面只是简单分析一下百度和个人的简单看法。的实现参考了SuperMap的和百度Echarts的实现。 不规则的区域又是如何形的?看完代码后发现,是每个点各管各的,然后相互叠加影响,形了最终具有真实意义的奇形怪状的。想想也是,不然好看不实用,那的设计也就本末倒置了。 如上是伪代码,最终是在canvas上绘制了一个圆,但本身是从黑到白的渐变,同时阴影在x轴上偏移d个像素,这样,该代码了如下一张片,我们称它为权重,暂时不解释,只需要明白这段代码的过程即可 这样我们可以根据不同的算法来创建对应的模板,实现不同的点风格。下面是百度采用这个方式实现的思路。? 百度&总结 不知不觉又写了这么多,就压缩一下篇幅吧。 如下,是百度八小时的请求队列,从v的属性可以看出来是小时单位,而xyz和地行列号一致。如果想要叠加百度的,就可以按照这个思路来加载层了。?

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    在地上创建的方法

    ,是以特殊高亮的形式显示在地理区域的示。通过颜色变化程度,可以直观反应出点分布,区域聚集等数据信息。地中的就是把地进行结合,实现在地中进行的显示。 中点聚集分布,为分析提供了无限可能。ThingJS能够快速实现在地中添加层,左侧面板可对各种参数进行调整。 实现过程就是通过简单的数学变化,将离散的点信息映射到最终像上的过程。从地上看,都是一个个离散点信息,引入地组件脚本map,作为最终像产影响的区域。 将所有离散点Map进行叠加,产一幅灰度像。离散点密度越高的地方,灰度中像素点数值越高,即像越亮。 数据源的格式与FeatureLayer相同 valueField代表用来使用的权重字段,不传的话所有点的权重相同,如果传则从数据的properties中读取该字段的值作为权重值 function

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    Python-科学计算-seaborn-02-

    语言版本:Anaconda3-4.3.0.1-Windows-x86_64编辑器:pycharm-community-2016.3.2 这个系列讲讲Python的科学计算版块今天讲讲seaborn模块: Part 1:示例 已知df_1,有4列根据这4列做,结果如下? annot=True)linewidths设置每个单元格的线宽linecolor设置单元格线框的颜色vmin=0, vmax=5设置颜色区间的最小最大值annot=True在每个单元格中显示具体的数值如果对于颜色不是很喜欢 =5, annot=True, cmap=hot_r)cmap=”hot_r”效果? cmap=”YlGnBu”效果? 本文为原创作品,欢迎分享朋友圈

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    这个Python,十分精美!

    这是今天我制作完的一个(heatmap),看起来还比较美观。的x轴表示常见的水果,y轴表示月份,每个色块的颜色值代表销量,颜色越接近红色表示对应水果在对应月份的销量越大。 这个的几个主要特点:1. 一个最大特点,每个色块间有一定间隔,因此对比度会更加强烈2. x轴、y轴属性配置完全相同,因此看起来比较匀称统一3. 使用pyecharts编写,代码具有很强的复用性,可以方便地应用在其他显示中需要获取此完整源码,以及之前所有可视化作品源码的,只需在下面公众号里回复:geo

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    网站工具有哪些?

    移动就是鼠标移动(Mouse Move Heatmap),基于鼠标移动的轨迹,代表的产品有MouseFlow,现在MouseFlow主要是以录屏作为亮点,而且现在其他工具也支持鼠标移动。 下面的这些产品都是可以记录鼠标所有点击的,我们只看相关的一些功能:HotJarHotJar是一个和用户行为分析工具,在领域是Top2,是它的主打功能,国内也很多的外贸独立站都会用这个 主要功能:点击、注意、触达率等缺点或限制:价格高;ClarityClarity是微软在2018年推出一个免费的分析工具,是后起之秀。效果如下:? 主要功能:点击、滚动(即将推出)、录屏缺点或限制:最多可以访问12个月的;每张最多收集100,000个页面浏览量;只能使用有限的细分做分析百度统计百度统计有提供的,而且是基于鼠标点击的 这里我们只关注,从效果截中可以看出,的展示形式也都差不多,唯一不同的就是价格了。

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