数据可视化是数据展示的常见方式，所谓一图抵千言，好的图表能高效传递信息，让观众一目了然，差的图表往往会不知所云。
在如今的商业环境下，数据分析和可视化是非常重要的一环。不仅可以帮助企业更好地了解自身情况，还能为决策提供有力支持。因此，选择一个好用的商业图表工具对于报表开发人员来说是非常重要的。下面将为大家介绍7款热门商业图表工具，其中第一个是VeryReport商业图表工具。
本系列文章主要针对Python语言【pyecharts】库生成折线图功能进行深入探究与二次开发而撰写的，专栏文章的作用是帮助大家在工作中【快速】、【高效】、【美观】、【大气】的展示各种适合【折线图】的数据，且只针对折线图，我相信折线图才是最美的图表，在折线图中你能找到真正的数学之美，当前只针对生成网页类型可以截图使用，也可以通过录制操作过程生成小视频的方式使用，后期我会想办法针对视频自动演示进行研究，可能前几十篇或甚至是上百篇文章都是对折线图的具体探究与深度学习，后面的文章我会写一些功能类的GUI工具，用于生成各类折线图，有望在2024年的年会PPT汇报上给予大家【唯美】的帮助。
Highcharts-12-绘制基础折线图 本文中介绍的是如何利用python-highcharts绘制折线图 指定x轴数据标签 显示点值的数据 显示最值和均值的折线图 可缩放的X轴 指定x轴数据标签
离线数据分析平台实战——190Highcharts介绍 Highcharts介绍 Highcharts 是Highsoft提供的一个用纯JavaScript编写的一个图表库， 能够很简单便捷的在web网站或是web应用程序添加有交互性的图表，并且免费提供给个人学习、个人网站和非商业用途使用。 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等。 Highcharts特点：兼容性强、图表的主题类型多、操作性强、使用简单。 除了Highcharts以外，Highsof
注：本系列教程需要对应 JavaScript 、html、css 基础，否则将会导致阅读时困难，本教程将会从 ECharts 的官方示例出发，详解每一个示例实现，从中学习 ECharts 。
在日常工作中，有时候单一的图表类型无法满足多维度的数据展示，这时候就要考虑使用组合图表。
这个页面包含了集群最近的统计信息。列出了最近 24 小时分析过的作业数量，可进行优化的作业数量和待优化的作业数量。
在数据科学和数据可视化领域，生成清晰、漂亮的统计图表对于展示数据和传达见解至关重要。Python中有许多强大的库可以帮助我们实现这一目标，其中Altair库是一个非常流行的选择。Altair是一个基于Vega和Vega-Lite的声明式统计可视化库，它使得生成交互式、漂亮的图表变得非常简单。
导读：Tableau是商业智能软件届的翘楚，对于制作各种可视化分析图表极为便捷。本文主要讲解用tableau制作各种多变折线图，包括凹凸图、弧线图和雷达图等。
本文中介绍的是如何利用python-highcharts绘制各种饼图来满足不同的需求，主要包含：
数据可视化是一种将密集复杂数据信息以视觉图形的形式呈现。设计出来的视觉效果简化了数据，让用户分析研究比较数据变得容易以及可以更好地向领导或者团队讲述“故事”——可以帮助用户更好地做出决策。
“堆积折线图和带数据标记的堆积折线图 堆积折线图用于显示每一数值所占大小随时间或有序类别而变化的趋势，可能显示数据点以表示单个数据值，也可能不显示这些数据点。如果有很多类别或者数值是近似的，则应该使用无数据点堆积折线图。 提示 为更好地显示此类型的数据，您可能要考虑改用堆积面积图。
DeeperMan | 作者 InfoQ | 来源 https://xie.infoq.cn/article/7c2951aeebab01a95b03341bf ---- 1 写在前面的话 在当今企业纷纷推动数字化运营的背景下，“No Data, No BB”成了职场人的口头禅。做一份好的数据分析报告，大到成为能否帮助企业做出正确的商业决策，小到成为能否说服老板获取业务资源的关键因素。因此做出一份高质量的数据分析报告是一个职场人必备的利器。 有人说，数据分析报告，不就是一堆的饼图、柱状图、散点图放到PPT上
苹果在WWWDC 2022上推出了SwiftUI图表，这使得在SwiftUI视图中创建图表变得异常简单。图表是以丰富的格式呈现可视化数据的一种很好的方式，而且易于理解。本文展示了如何用比以前从头开始创建同样的折线图少得多的代码轻松创建折线图。此外，自定义图表的外观和感觉以及使图表中的信息易于访问也是非常容易的。
echarts方案：通过jQuery自带ajax向服务端发送请求获取折线图、柱状图、饼图数据。
有的图表用来反映当前时间的指标状态，比如本周店铺业绩排名条形图，有的图表用来反映时间趋势，比如业绩每周变化折线图。有没有图表既能反映当前的状态，又能体现趋势？
苹果在 WWWDC 2022 上推出了 SwiftUI 图表，这使得在 SwiftUI 视图中创建图表变得异常简单。图表是以丰富的格式呈现可视化数据的一种很好的方式，而且易于理解。本文展示了如何用比以前从头开始创建同样的折线图少得多的代码轻松创建折线图。此外，自定义图表的外观和感觉以及使图表中的信息易于访问也是非常容易的。
前不久，阳哥在「Python数据之道」分享了读者投稿的文章，较为综合的介绍了可视化库 Highcharts ，这个一个 JavaScript 下的可视化工具，同时也有 Python 版本。前文链接如下：
数据可视化是数据科学和分析中不可或缺的一部分，而Python中的Matplotlib和Seaborn库为用户提供了强大的工具来创建各种可视化图表。本文将介绍如何使用这两个库进行数据可视化，并提供一些实用的代码示例和解析。
1、figure中的figsize(控制画布大小)、dpi(图像解析度)，在figure上添加子图
在数据科学和机器学习领域，数据可视化是一种强大的工具，能够帮助人们更好地理解数据、发现趋势和模式，以及有效地传达信息。Python作为一种功能强大且易于学习的编程语言，拥有丰富的数据可视化库，如Matplotlib、Seaborn和Plotly等。本文将介绍使用Python进行数据可视化的最佳实践，包括数据准备、选择合适的可视化工具和优化可视化效果。
我们要的不是数据，而是数据告诉我们的事实。大多数人面临这样一个挑战：我们认识到数据可视化的必要性，但缺乏数据可视化方面的专业技能。部分原因可以归结于，数据可视化只是数据分析过程中的一个环节，数据分析师可能将精力花在获取数据、清洗整理数据、分析数据、建立模型，但在最终的展示沟通上力不从心。
有分析意义的数据一般是表结构，即分为行与列，列定义了数据含义，行则构成了数据明细。
Highcharts 是一个用纯 JavaScript 编写的一个图表库， 能够很简单便捷的在 Web 网站或是 Web 应用程序添加有交互性的图表，并且免费提供给个人学习、个人网站和非商业用途使用。
操作系统:CentOS 7.4 Python版本 :3.6 Django版本: 1.10.5 操作系统用户:oms 数据处理:pandas 前端展示:highcharts
前不久，分享了读者投稿的文章，较为综合的介绍了可视化库 Highcharts ，这个一个 JavaScript 下的可视化工具，同时也有 Python 版本。
1、安装： npm install highcharts --save 1-2、指定版本安装： npm install highcharts@6.1.0 --save 2、引入： 2-1、基础配置：
数据可视化本身就是一种通用语言。我们这里通用语言的意思是：它能够向各行各业的人表示信息。它打破了语言和技术理解的障碍。数据是一些数字和文字的组合，但是可视化可以展示数据包含的信息。
来源：DeepHub IMBA本文约3800字，建议阅读10+分钟本文是一篇关于数据可视化的完整文章，尤其是展示了地理位置可视化的一些方法。 数据可视化本身就是一种通用语言。我们这里通用语言的意思是：它能够向各行各业的人表示信息。它打破了语言和技术理解的障碍。数据是一些数字和文字的组合，但是可视化可以展示数据包含的信息。 “数据可视化有助于弥合数字和文字之间的差距”——Brie E. Anderson。 有许多无代码/少代码的数据可视化工具，如tableau、Power BI、Microsoft Excel
在数据科学和数据分析领域，数据可视化是一种非常重要的技术。Plotly 是一个功能强大的 Python 可视化库，它可以帮助我们创建交互式的数据可视化图表。本文将介绍如何使用 Plotly 实现交互式数据可视化，包括数据准备、图表创建和交互功能的添加。
不是说下大雨吗？玩儿呐？搁哪呢？大雨搁哪呢？下丢啦？哗啦到海里去啦？让五娃给吞啦？南方整的那老大，看不起副中心咋的？还能不能 雨～露～均～沾～？你说我小船儿都买好了，搁哪划，搁哪划！！给我一个完美的解释！ 北京气象局通知： 原约定于昨天和今早来的暴雨，因办进京证，耽误了点儿时间，或许今天夜间赶到。这场雨如果下大了肯定不小，如果下小了也肯定不会大，请市民再耐心等待！具体情况等下完后气象台会报给市民。气象台温馨提醒：今天如果不下雨，明天不下雨的话，这两天就没有雨了，就看后天的了。 气象台郑重劝告
众多周知，图形和图表要比文本更具表现力和说服力。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。
使用matplotlib可以绘制各种各样的统计图，Pandas对matplotlib中的绘图方法进行了更高层的封装，使用起来更简单方便。
需求：当鼠标放在按钮上的时候，按钮图片会变成另外一张图片，但鼠标离开的时候，图片恢复原本状态。
制作该10种折线图所用的数据均来自于以下： 数据源提取： 链接： https://pan.baidu.com/s/1qSV9xnN9JGyoy_SqXvcEEw 提取码： 69mk 10种折线图Tableau工作簿下载地址： https://public.tableau.com/profile/.63722048#!/vizhome/Tableau10_15965373925630/1 第1种折线图 效果展示： 制作要领： 首先将订单日期拉到列，销售额拉到行； 右击订单日期选择离散； 再右击订单日期
Matplotlib 是 Python 中最常用的绘图库之一，它提供了丰富的绘图功能，但默认情况下生成的图表是静态的。然而，通过结合使用 Matplotlib 和 mpld3 库，我们可以轻松地创建交互式图表，使得数据可视化更加生动和易于理解。
代码已上传至github github代码地址：https://github.com/Miofly/mio.git <template> <view> <highcharts :options="chartOptions"></highcharts> </view> </template> bar类型 <script> // #ifdef H5 import {Chart} from 'highcharts-vue' export default {
在大数据时代，离不开数据的处理和分析，这次来介绍一下数据可视化，在之后的文章中使用的工具都是Apache ECharts，它是一个基于 JavaScript 的开源可视化图表库。
Highcharts-5-柱状图3 本文中介绍的是3种柱状图相关设置： x轴属性倾斜设置 区间变化柱状图（温度为例） 多轴图形 highcharts保存文件 H.save_file('highchar
如果选择了错误的图表类型，或只是默认使用最常见的图表类型，可能会使用户感到困惑，或对数据的意义产生误解。
如今，商业领域的决策越来越重视数据驱动，数据可视化已经是当今的潮流。高质量的数据可视化能帮助人们更好地解读数据的意义，发掘数据背后的价值。但是我们发现，实践中很多图表并不容易让人理解，甚至会产生误导。
之前咱们介绍过Pandas可视化图表的绘制《『数据可视化』一文掌握Pandas可视化图表》，不过它是依托于matplotlib，因此无法进行交互。但其实，在Pandas的0.25.0版本之后，提供了一些其他绘图后端，其中就有我们今天要演示的主角基于Bokeh！
Chart.js 是一个功能强大且易于使用的图表库。 支持多种类型的图表，包括折线图、柱状图、饼图、雷达图等。 Chart.js 具有简单的 API 和丰富的配置选项， 使得在 Vue 中使用它非常方便。
在表格中，每一行独立存在，上一行的内容和下一行没有交集，中间有一根看不见的线把每一行隔离开来。
选择错误的图表类型或默认使用最常见的数据可视化类型可能会混淆用户或导致数据误解。相同的数据集可以以多种方式表示，具体取决于用户希望看到的内容。始终从审查您的数据集和用户访谈开始。
如今，商业领域的决策越来越重视数据驱动，数据可视化已经是当今的潮流。高质量的数据可视化能帮助人们更好地解读数据的意义，发掘数据背后的价值。但是我们发现，实践中很多图表并不容易让人理解，甚至会产生误导。因此本文列出如下20条优化建议，希望能够帮助你实现更好的数据可视化。 01 选择正确的图表类型 如果选择了错误的图表类型，或只是默认使用最常见的图表类型，可能会使用户感到困惑，或对数据的意义产生误解。 一个数据集可以用很多种方式来表述，具体采用哪种方式要取决于用户的需求。 所以一定要从检查数据集和调研用户需求着
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