学习
实践
活动
工具
TVP
写文章

可视化】八数据解读3D打印市场

48650

如何1人5天开发完3D数据可视化

相信从事过数据可视化开发的你对屏并不陌生,那么开发一个酷炫的屏一定是很多数据可视化开发者想要做的事情。 我们使用three.js,大约一周的时间开发出了一个酷炫的数据可视化屏: ? 由于篇幅问题,整篇会分为两个部分,围绕以下几个核心分享: 【一】 地球的实现 地球可点击的交互逻辑 飞线的实现 【二】 平面地图的实现 柱体的实现 性能优化 地图相关问题 涉及到的知识点: GLSL:着色器在各3D 2.2 点击交互 可视化不仅仅是静态的图形数据,还需要与人交互。 所以这个酷炫的地球就需要支持选中国家并且获取到国家名称。 路径计算 在进行贝塞尔曲线之前,我们需要对位置数据进行一次处理。 因为飞线要映射在球体上,而后台数据是不可能直接返回Vector3(x, y, z)的数据供你使用的。 下一章将会讲述传统3d平面地图的绘制方法和我们在实现地图相关产品时的其他注意事项。 点赞、在看、分享 支持作者 ❤️

1.5K41
  • 广告
    关闭

    热门业务场景教学

    个人网站、项目部署、开发环境、游戏服务器、图床、渲染训练等免费搭建教程,多款云服务器20元起。

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    数据可视化工具d3_前端3d可视化

    学习D3的站点 建议 第1章 D3简介 近年来,可视化越来越流行,许多报刊杂志、门户网站、新闻媒体都大量使用可视化技术,使得复杂的数据和文字变得十分容易理解,有一句谚语“一张图片价值于一千个字” 可视化越来越流行,许多报刊杂志、门户网站、新闻、媒体都大量使用可视化技术,使得复杂的数据和文字变得十分容易理解,有一句谚语“一张图片价值于一千个字”,的确是名副其实。 听名字有点抽象,说简单一点,其实就是一个 JavaScript 的函数库,主要是用来做数据可视化。 这些布局的作用都是将某种数据转换成另一种数据,而转换后的数据是利于可视化的。 在数据可视化中,地图是很重要的一部分。

    9740

    Python数据可视化工具软件_数据可视化

    刘宇宙,现在一家创业型公司做技术总负责,做爬虫和数据处理相关工作,曾从事过卡系统研发、金融云计算服务系统研发,物联网方向大数据研发,著书一本,《Python3.5从零开始学》 如何做Python 的数据可视化 Echarts 是百度开源的一个数据可视化 JS 库。主要用于数据可视化。 一、安装 pyecharts 兼容 Python2 和 Python3。 5, 20, 36, 10, 75, 90])bar.show_config()bar.render() Tip:可以按右边的下载按钮将图片下载到本地 add() 主要方法,用于添加图表的数据和设置各种配置项 add() 添加数据及配置项。 render() 生成 .html 文件。 三、图表类型 因篇幅原因,这里只给出了每种图表类型的示例(代码 + 生成图表),目的是为了引起读者的兴趣。 “”” custom(series)”’追加自定义图表类型 ”’ series -> dict 追加图表类型的 series 数据 先用 get_series() 获取数据,再使用 custom

    9820

    数据可视化-Matplotlib中的3D图表

    背景介绍 今天我们演示绘制在极坐标中定义的曲面3D图。并使用matplotlib中内置的color map做展示。 ? 入门实例 先看视频演示效果: 代码块 ''' ================================= 3D表面与极坐标 ================================= 示例由Armin Moser提供. ''' #导入Axes3D注册3D投影 from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np #定义子图表,添加3D投影 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d'

    42040

    超赞的3D可视化图表绘制工具汇总~~

    网址:R-wzRfun[2] R-rayshader包 R-rayshader包作为R语言中为数不多的可将ggplot2对象转变成3D可视化对象的第三方工具,其绘制的可视化图表效果拉满,该库通常是将高程数据进行 3D可视化展示,更多展示的是3D立体效果。 网址:R-rayshader包[3] R-rgl包 要想使绘制的3D可视化结果可以交互展示,R-rgl包可实现该效果,但该包的因其特有的语法结构,导致其适用性方面不如R-plot3D包,导致学习成本较高 网址:R-rgl包[4] R-plotly包 R-plotly包,超强的3D交互功能,不仅支持R语言,Python和MATLAB的版本3D效果同样惊人,喜欢实时交互可视化效果的同学千万不要错过。 网址:R-plotly包[5] R语言3D图表包样例 这一小节,小编主要列举出各个包的3D可视化示例,大家可根据自己喜好进行学习哈~ R-plot3D包 样例一:3D散点图 data(iris) x <

    56220

    30行Python代码实现3D数据可视化

    之前我们基本都是用它来绘制二维的数据图表。而今天文章中,我们将教大家如何用不到 30 行代码绘制 Matplotlib 3D 图形。 回顾 2D 作图 用赛贝尔曲线作 2d 图。 类型 ax = fig.add_subplot(projection='3d') # 构造数据 X = np.arange(-5, 5, 0.25) Y = np.arange(-5, 5, 0.25 ') # 第一条3D线性图数据 theta = np.linspace(-4 * np.pi, 4 * np.pi, 100) z1 = np.linspace(-2, 2, 100) r = z1* 相比于 2D 图形,3D 图形可以多展现一个维度的数据特征,在可视化时会有更加直观的效果。在实际的数据可视化过程中,我们要根据具体需求来决定用怎样的形式来展现,而多了解一些工具就可以更加游刃有余。 这些强大的工具也正是 Python 在数据分析和可视化方面的一优势之一。

    1.6K21

    U位资产3D可视化解决的三问题

    数据中心3D可视化应用正在向细分领域延伸,U位资产3D可视化便是其中之一。 在MC-RFID技术应用之前,U位资产数字化走过了一个漫长的历程,而实现U位资产定位精准和实时性之后,U位资产3D可视化也迎来了爆发。 基于在项目中的创新应用实践,U位资产3D可视化解决了数据中心运维的三核心问题。 一是宕机问题。 机柜的容量规划可视化,解决容量短缺的问题,提前规划服务器的位置,提高空间的利用率,提高机房的投资回报率。 3D可视化是一个成熟的技术,从其他科技领域应用到数据中心基础设施的数字化管理,需要做大量的基础工作,在这个普及的过程中,U位资产将会从先期的应用实践经验中获益,比数据中心前期的3D可视化应用模块更快部署于用户的运维管理系统中

    35130

    数据可视化的七秘密

    来源:IT经理网(www.ctocio.com) 导读 数据可视化, 特别是基于Web的数据可视化的时代已经到来了。 关于柱状图优先, 其实揭示了数据可视化中一个最大的秘密, 那就是, 那些最酷的可视化往往用处反而最小。最求新奇以及美观的可视化往往带来一个问题,那就是数据的可理解问题。 而且你的可视化库里可能就有一些标准的样本数据。 很不幸, 真实数据不可替代。 Demo数据一般遵循正态分布而且数据量有限。 是为了展示可视化用的。 秘密六 数据可视化不是分析 数据可视化可以产生一些分析结果, 不过需要指出的是,可视化是一个辅助分析的工具, 而不是数据分析的替代, 它也不是统计的替代: 你的图形可能揭示了一些数据差异或者数据的相关性 对于初学者来说,需要坚持一些最基本的原则, 比如, 尽量使用柱状图, 不要把圆半径设置按线性比例设定(编者: 在面积比较时会给用户错误理解), 设计要简单(不要用3D, 少用动画, 不要用阴影)等。

    27020

    Sentry 监控 - Dashboards 数据可视化

    Sentry Web 性能监控 - Trends Sentry Web 前端监控 - 最佳实践(官方教程) Sentry 后端监控 - 最佳实践(官方教程) Sentry 监控 - Discover 大数据查询分析引擎 Results(表格) World Map(世界地图) Big Number(大数) Dashboard 允许您浏览跨多个项目的错误和性能数据,从而为您提供应用程序运行状况的广泛概览。 如果您想编辑默认 dashboard 或构建多个 dashboard,每个 dashboard 都有自己的一组独特的 widget,您可能需要考虑我们的自定义 Dashboard 功能,它使您能够创建更强大的数据屏 添加叠加层将添加另一组数据进行比较。例如,要反映 P50、P75 和 P90,您需要三个叠加层。如果单位(unit)冲突,图表将始终以第一行为基础。 条形图(Bar charts )将按天对结果进行分组,使其适合每日汇总或作为“图(big picture)”摘要。一个例子是“每天的错误计数(count of errors per day)”。

    38510

    数据可视化案例「建议收藏」

    数据可视化:把相对复杂的、抽象的数据通过可视的、交互的方式进行展示,从而形象直观地表达数据蕴含的信息和规律。 数据可视化数据空间到图形空间的映射,是抽象数据的具象表达。 数据可视化交互的基本原则:总览为先,缩放过滤按需查看细节。 数据可视化是当前可视化领域的一项热门应用,通常可以分为信息展示类、数据分析类及监控预警类。 数据可视化应用的难点并不在于图表类型的多样化,而在于如何能在简单的一页之内让用户读懂数据之间的层次与关联,这就关系到布局、色彩、图表、动效的综合运用。 制作可视化屏,最便捷有效的方式是使用DataV、帆软等报表工具,而本示例项目则使用ECharts自行开发。 项目案例 – 上市公司全景概览 地图数据可视化 – 基于ECharts Geo 3D图表展示 – 基于ECharts GL 热力图展示 – 基于ECharts & 百度地图 ECharts

    17310

    如何1人5天开发完3D数据可视化屏,超炫酷 【二】

    前言 在前第一部分的文章中,分享了屏地球的实现。 本次将会分享剩余的实现部分,文内大量干货,内容包括: 平面地图的实现 柱体的实现 性能优化 地图相关问题 ---- 2. 平面地图 平面地图的必要性在于地球无法显示完整数据。就像太阳照射地球有了昼夜。 ? 屏 可以看到,平面地图这种全局的数据是地球无法完整表现的。 平面地图由地图数据、地图块和交互三部分组成。 纹理 与一般物体不同,圆柱的纹理需要根据数据动态计算。 利用THREE.ClampToEdgeWrapping的特性,绘制了1 x 100小的canvas来当做纹理使用。 回到屏 => 重绘屏 这一流程。 但对屏来讲,摄像机通常都是静止不动的,只有部分业务场景需要人机交互。 5. 总结 写在文章的最后。 纸上得来终觉浅,绝知此事要躬行。

    73510

    3D Genome Browser:Hi-C数据可视化工具

    对于chip_seq的数据,我们可以通过UCSC, igvtools等基因组浏览器来展示和查看相应的数据,而对于三维基因组学的结果信息,这些二维基因组浏览器就不能够有效的进行展示了。 随着三维基因组学的发展,相关的可视化软件也越来越多, 3D Genome Browser就是其中一个,是一个用于展示三维基因组学数据的在线网站,网址如下 http://promoter.bx.psu.edu ,可以查看已发表的公共数据集的结果,也可以展示自己的数据分析结果,通过如下所示的步骤,选择展示的数据和对应的染色质区域 ? 除了展示单一的Hi-C数据,还支持导入UCSC或者Epigenome 基因组浏览器中的chip_seq, RNA_seq等二维结果。在下图所示的红框出输入数据的URL链接 ? 该网站也提供了Promoter Capture Hi-C数据的展示,但是只支持公共数据集,通过下图所示的步骤选择对应的数据集 ? 展示结果示意如下 ?

    55210

    Python处理CMIP数据3D可视化-基于UVCDAT

    开发的一种超大规模可视化气候数据分析工具的系统架构,旨在解决气候模式中海量数据的处理、分析以及可视化的问题。 其在处理CMIP3/5数据中发挥了很大的作用,为相应的科学报告提供了可靠地支撑。其提供了可视化交互式操作界面也同时具备Python调用接口的方式来使用。 在这种规模下,即便是单个数据的快照也将有数TB之大或者更多,而长时间尺度的累计可能产生数以PB的海量数据。 因此,UVCDAT的出现旨在满足以下几种迫切需求: 工作流分析和源管理; 并行可视化和分析工具(利用并行I / O); 本地和距离可视化数据访问; 对比可视化和统计分析; 用于格点分辨率重调整,重投影和聚合的强大工具 ; 用于支撑非结构化网格和非格点化观测数据,包括通常用于观测数据集的地理空间格式。

    1.3K32

    Python处理CMIP数据3D可视化-基于UVCDAT

    前言介绍 UVCDAT(Ultra-scale Visualization Climate Data Analysis Tools)是美国能源部DOE开发的一种超大规模可视化气候数据分析工具的系统架构, 旨在解决气候模式中海量数据的处理、分析以及可视化的问题。 其在处理CMIP3/5数据中发挥了很大的作用,为相应的科学报告提供了可靠地支撑。其提供了可视化交互式操作界面也同时具备Python调用接口的方式来使用。 因此,UVCDAT的出现旨在满足以下几种迫切需求: 工作流分析和源头管理; 并行可视化和分析工具(利用并行I / O); 本地和距离可视化数据访问; 对比可视化和统计分析; 用于格点分辨率重调整,重投影和聚合的强大工具 ; 用于支撑非结构化网格和非格点化观测数据,包括通常用于观测数据集的地理空间格式。

    91352

    智慧大坝 3D 可视化

    今天将利用 Hightopo 的 HT 产品搭建出一个水墨风的山水大坝 3D 可视化场景。 漫游-min.gif 安全监测数据可视化 大坝安全监测主要分为渗流、内部、环境量以及变形监测。监测仪器主要包括位移计、渗压计、应力计等。 HT 与 GIS 的结合 GIS 通过叠加融合倾斜摄影数据、矢量数据、三维模型数据、BIM 数据等多源数据,提供了更多的地形、建筑、设施等信息。 HT 提供 GIS 整合等相关服务,实现对大坝地形场景数据的三维展示,进一步助力水利大坝工程的可视化进程。 总结 通过 HT 三维可视化和信息技术在水利、电力、能源等领域的推广和应用,将为行业运维管理带来极大的便利,数字孪生技术将帮助优化管理流程、提升管理质量、并形象生动的展示数据

    90830

    数据 3D 可视化在 Explorer 中的应用

    因此这种情况需要将数据本身信息可视化还原,就需要 3D 可视化技术来实现了。 图片 图数据 3D 可视化数据3D 可视化在逻辑上和 2D 比较像,我们一般依然是采用 2D 的 Fruchterman 力导图逻辑,也依然需要尽量避免交叉遮挡,但维度升了一维,逻辑复杂的也上升不少 提供不同角度的图结构 图片 对于高密度的点边,可以像 3D 游戏一样,将视角转移,切换,观察到不同角度的图数据结构 图片 图片 相同的数据也可以有完全不同的可视化效果。 高性能可视化目前我们的 3D 可视化可以支持 10w 点,10w 边同时渲染。 利用上述的一些手段,我们将 3D 可视化的性能几乎提升到浏览器极限,对于一些不大的图空间数据,完全可以一次性载入分析。

    9730

    基于 HTML5 的工业组态高炉炼铁 3D 可视化

    前言   在大数据盛行的现在,数据可视化也已经成为了一个热门的话题。可视化可以运用在众多领域中,比如工业互联网、医疗、交通、工业控制等等。 市面上已有不少的屏解决方案,大部分是以放各种图表的形式呈现,基本是 2D 的呈现。有些是根据投放屏幕的比例设计出来的,并不能自适应于其它的屏幕比例。 最近学习了 Hightopo 的 HT for Web 产品,特有的矢量,在各种比例下不失真,加上布局机制,解决了不同屏幕比例下的展示问题,加上 3D 的呈现部分,可以做出别具一格的屏系统。 HT 一强项是作为 Web 组态,所以有很友好的数据绑定方式,我们可以轻松将数据展示到各个节点上。 HT 中数据都由 DataModel 驱动,所以 3D 对接数据也是一样的,这里就不再赘述。 三、动画效果实现 铁水罐车动画   这个案例中最明显的动画应该就是铁水罐车的动画了,我们先来聊聊它的实现。

    1.1K20

    扫码关注腾讯云开发者

    领取腾讯云代金券