本文的可视化大屏是利用帆软report大屏模板实现，知识点大致分为【Python可视化模块plotly实现航线轨迹地图】，【帆软网页框插件】，【利用js代码定时刷新】 三部分内容构成，希望能为读者在企业实践中提供一些思路。
翻译：陈妍君 吴怡雯 校对：田晋阳 图表是一种美观而强大的工具，可以帮助我们探索和诠释这个世界。数百年来，人们一直在使用图表来解释跟数据相关的种种。为了向数据可视化的历史和图表的力量致敬，我们重新制作了史上最具代表性的7张图表。 这其中一部分是用现代的方法呈现出原稿，而另一些则致力于对原图的重新制作。这项工程由Edward Tufte发起。他是一位数据可视化的专家，已经对这些以及更多的图表写过相关文章。 ◆ ◆ ◆ 1. 俄法战争 1969年，Charles Minard做了一张图表，是1812年拿破仑
图中线的两端是圆点或者菱形，旁边都有标注持仓证券商和相对应的持多仓数或持空仓数，且左右线颜色不同。画图思路大体就是：先画水平线图，再用 scatter 散点图画线左右两端的点，然后标注两端名称，以及标题和注解。
很久没有更新Plotly相关的文章，国庆这几天终于干了一篇。选择的主题是：玩转Plotly图例设置，也是一直以来都想写的一个话题，文章的主要内容为：
打开qgis，加载数据，在这其中geo4-2l表示的是广义地质文件，flt4_2l表示的是
Plotly-express-16-绘制技巧（一） 本文中介绍的是利用Plotly绘图小技巧： 图片的保存：jupyter notebook下的保存和指定路径下的保存 柱状图的颜色改变（避免同样的颜色
Plotly Express 是一个新的高级 Python 可视化库：它是 Plotly.py 的高级封装，它为复杂的图表提供了一个简单的语法。
导读：Plotly Express 是一个新的高级 Python 可视化库：它是 Plotly.py 的高级封装，它为复杂的图表提供了一个简单的语法。
本文中将前段时间写的plotly-express可视化库的相关技巧进行整理，方便后续快速实现调用
实际上，本文介绍了能从经典的《定量信息的视觉展示(The Visual Display of Quantitative Information)》（Edward Tufte）中学到的大部分知识，以及如何在Python中实现它。
这段时间一直在研究ggplot2这个神奇的可视化利器，可是ggplot2纵然所向披靡，唯独无法呈现动态效果！ 最近发现R语言的官方CRAN中有一款名叫plotly的包，详细了解了下，这个plotly是基于js脚本语言开发的专用于动态交互可视化的利器，开发有在线版和桌面本，而且效果相当不错！ 而这里提到的plotly包就是该机构专门针对R语言环境发布的可视化包（具有不仅R语言，给MATLAB和Python都留有接口），不但可以协助ggplot2包将静态图表动态化，而且拥有自己独特的作图函数语法（语法非常精炼，
🌊 作者主页：海拥 🌊 作者简介：🏆CSDN全栈领域优质创作者、🥇HDZ核心组成员、🥈蝉联C站周榜前十 上一篇文章我们介绍了 Seaborn，接下来让我们继续我们列表的第三个库。Bokeh 主要以其交互式图表可视化而闻名。Bokeh 使用 HTML 和 JavaScript 呈现其绘图，使用现代 Web 浏览器来呈现具有高级交互性的新颖图形的优雅、简洁构造。 安装 要安装此类型，请在终端中输入以下命令。 pip install bokeh 📷 散点图 散点图中散景可以使用绘图模块的散射（）方法被绘制。这里
摘要总结：本文介绍了基于Plotly的Web可视化框架的应用和代码示例，包括折线图、散点图、箱线图、热力图、条形图、瀑布流、地图、交互式图表等。此外，还介绍了如何利用Python的Numpy和Pandas库进行数据处理和分析，以及如何通过Python的Plotly库创建交互式图表。本文还介绍了如何将Plotly嵌入到Web应用程序中，并分享了多个Python代码示例和Jupyter Notebook页面。
主要内容：如何安装，运行和使用IPython进行交互式 matplotlib 绘图，数据分析，还有发布代码。
Excel提供了相当广泛的功能来创建图形，即Excel所谓的 图表。您可以通过选择插入>图表来访问Excel的图表功能 。我们将在此处描述如何创建条形图和折线图。其他类型的图表以类似的方式创建。创建图表后，可以访问三个新的功能区，分别是 Design， Layout 和 Format。这些用于完善创建的图表。
本文是可视化神器Plotly绘图的第5篇：重点讲解如何利用Plotly绘制柱状图。柱状图在可视化图中是出现频率非常高的一种图表，能够很直观地展现数据的大小分布情况，在自己的工作中也使用地十分频繁。本文将详细介绍如何制作柱状图和水平柱状图。
需要注意的是，ployly绘图库与matplotlib绘图库、seaborn绘图库并没有什么关系。也就是说说plotly是一个单独的绘图库，有自己独特的绘图语法、绘图参数和绘图原理，因此我们需要单独学习它。
2016年毕业，参加工作，除了平时出差，大部分时间都在使用ArcGIS处理数据、制图，在此，先将一些制图的小心得撰写出来，希望能与各位共同交流。
本文是可视化神器Plotly绘图的第7篇，讲解的是如何通过Plotly来绘制与股市相关的图形，比如基础K线图、OHLC图等。
https://plotly.com/python/reference/#layout
Plotly 的 update_layout（） 方法以及legend_font_color和legend_font_size参数可用于手动添加图例颜色和字体大小。下面提供了语法的插图 -
Grafana是一个开源的度量分析与可视化套件。经常被用作基础设施的时间序列数据和应用程序分析的可视化，它在其他领域也被广泛的使用包括工业传感器、家庭自动化、天气和过程控制等。
所有图形窗口都带有导航工具栏，可用于浏览数据集。 以下是工具栏底部的每个按钮的说明：
新型冠状病毒肺炎（COVID-19，简称“新冠肺炎”）疫情肆虐全球多个国家，2020年3月11日，世界卫生组织 (WHO) 正式宣布将新冠肺炎列为全球性大流行病。在全球抗击新型冠状病毒疫情的过程中，产生了前所未有的大规模疫情数据，利用大数据分析技术和方法能够协助发现病毒传染源、监测疫情发展、调配救援物资，从而更好地进行疫情防控工作。空间数据分析作为大数据分析的重要组成，将数据智能处理、直观展示和交互分析有机地结合，使机器智能和人类智慧深度融合、优势互补，为疫情防控中的分析、指挥和决策提供有效依据和指南。
柱状图又称条形图，在统计分析中的使用频率最高，也是众多小白入门R最早绘制的可视化图形。
前面我写过一篇关于plotly的文章，简要介绍了一下关于plotly的画图架构，参考链接：
SeismicPro是我用C#写的一款地震剖面显示软件，可从标准SEGY地震数据体中抽取纵测线和横测线的二维剖面，并以波形、变面积和变密度等多种方式进行专业化显示，可进行一键式显示方式切换，并可进行定制开发叠加井轨迹与测井曲线等。 我感觉最人性化的一个功能是：只需要指定一个地震数据体SEGY文件（里面含有多条测线，自动判断道头字位置），就可以任意抽线显示了。 主要功能列表： 1）根据SEGY快速生成三维工区信息，可预览三维工区的概貌 2）快速选取纵测线或横测线 3）在工区内以指定间隔快速前滚、后滚剖面 4）
作者主页：海拥 作者简介：CSDN全栈领域优质创作者、HDZ核心组成员、蝉联C站周榜前十
WijmoJS Designer，一种全新的在线Web托管工具，为WijmoJS纯前端控件集提供了可视化设计图面和 Java代码生成器。 WijmoJS Designer允许用户创建控件实例，指定属性和事件，并生成可以合并到应用程序中的相应HTML 和 Java。WijmoJS 在线Web设计器对于开发网格和图表等复杂对象特别有用。
经常利用Python进行数据可视化的朋友一定用过或听说过plotly这样的神器，我在（数据科学学习手札43）Plotly基础内容介绍中也曾做过非常详细的介绍，其渲染出的图像以浏览器为载体，非常精美，且绘制图像的自由程度堪比ggplot2，其为R也提供了接口，在plotly包中，但对于已经习惯用ggplot2进行可视化的朋友而言，自然是不太乐意转向plotly的学习，有趣的是plotly的R包中有着函数ggplotly()，可以将ggplot2生成的图像转换为交互式的plotly图像，且还可以添加上ggplot2原生图像中无法实现的交互标签，最重要的是其使用方法非常傻瓜式，本文就将结合几个小例子来介绍ggplotly()的神奇作用；
Plotly是一个非常著名且强大的开源数据可视化框架，它通过构建基于浏览器显示的web形式的可交互图表来展示信息，可创建多达数十种精美的图表和地图，本文就将以jupyter notebook为开发工具，详细介绍Plotly的基础内容。
您可以使用图例关键字创建在 Excel 中引用属性的缩写方式。可以根据情况指定此缩写形式。
Plotly 是一个用于创建交互式数据可视化的 Python 库，它允许你轻松地生成各种类型的图表和图形，包括折线图、散点图、柱状图、饼图、热力图、3D 图等。
2.1 基本工具介绍 2 2.1.1滑动的梯子上的猫 2 2.1.2智能画笔挥洒自如 7 2.1.3选了再做谋而后动 9 2.1.4公式输入即打即现 10 2.1.5动态测量功能多多 15 2.2文本命令应有尽有 18 2.2.1点可不简单 18 2.2.2直线面面观 22 2.2.3圆和圆弧很重要 23 2.2.4圆锥曲线条件多 24 2.2.5函数曲线最有用 25 2.2.6图形变换功能强 26 2.2.7对象组分合遮盖 28 2.2.8文本含变量表格 28 2.2.9测量招数真不少 31 2.2.10动画轨迹和跟踪 32 2.2.11对象属性有奥妙 38 2.3平面几何 40 2.3.1动态几何暗藏玄机 40 2.3.2动点定值眼见为实 42 2.3.3图案组合美不胜收 50 2.3.4课件制作初步体验 58 2.4代数运算 68 2.4.1符号计算力量大 68 2.4.2因式分解渊源长 70 2.4.3赋值语句真方便 72 2.4.4定义函数编程快 74 2.4.5复数联通数与形 77
除了WijmoJS 的可视化在线设计器之外（在这里阅读基于Web的WijmoJS Designer），我们刚刚发布了针对Angular开发的Visual Studio Code的设计器。 在HTML文件中，它在代表WijmoJS纯前端控件的每个标记上方插入CodeLens链接。单击该链接可在单独的选项卡中打开Wijmo Designer，并根据关联的标记对其进行初始化。用户在设计器中进行更改后，只需单击一下，就可以使用修改后的Angular标记更新原始HTML文件。
为了使图表更具表现力，可以使用混搭图表对数据进行展现。 当多个系列的数据存在极强的不可分离的关联意义时，为了避免在同一个直角系内同时展现时产生混乱，需要使用联动的多图表对其进行展现。
在入道数据岗位之初，曾系列写过多个数据科学工具包的入门教程，包括Numpy、Pandas、Matplotlib、Seaborn、Sklearn等，这些也构成了自己当初的核心工具栈。在这5个工具包中，用于数据绘图的有2.5个（Pandas可以算0.5个），占比之高定与当时一度"沉迷"于简单而有效的可视化有关，可谓乐此不疲。时隔一年有余，在不断接触了Plotly这个可视化新贵之后，近期终于正式学习了一下这个包的使用、特性及优劣，并稍作整理、以资后鉴，遂成此文！
使用工作表中连续区域的所有数据，只需单击该数据区域的任一单元格，通过插入图表命令插入图表即可
Plotly Express 是一个新的高级 Python 可视化库：它是 Plotly.py 的高级封装，它为复杂的图表提供了一个简单的语法。 受 Seaborn 和 ggplot2 的启发，它专门设计为具有简洁，一致且易于学习的 API ：只需一次导入，您就可以在一个函数调用中创建丰富的交互式绘图，包括分面绘图（faceting）、地图、动画和趋势线。 它带有数据集、颜色面板和主题，就像 Plotly.py 一样。Plotly Express 完全免费：凭借其宽松的开源 MIT 许可证，您可以随意使用它（是的，甚至在商业产品中！）。 最重要的是，Plotly Express 与 Plotly 生态系统的其他部分完全兼容：在您的 Dash 应用程序中使用它，使用 Orca 将您的数据导出为几乎任何文件格式，或使用JupyterLab 图表编辑器在 GUI 中编辑它们！
这篇文章云朵君将和大家一起学习每个库的优点和缺点。到最后，对它们的不同特点有更好的了解，在合适的时候更容易选择合适的库。
最近有不少读者同学来问我，Python绘图库太多，我知不知道学哪一个？即使我选择了某一个绘图库后，我也不知道怎么学，我不知道第一步做什么，也不知道接下来该怎么做，四个字一学就忘。
如果你是Python可视化的新手，一些流行的可视化库包括Matplotlib、Seaborn、Plotly、Bokeh、Altair和Folium，以及大量的库和例子可能会让你感到不知所措。
即使是知识渊博的数据科学家也能提升他们的技术水平。当谈及到分析你编纂的数据时，有大量的工具可以帮助你更好的理解数据。我们与我们的数据科学指导者探讨了很久，最后总结出了一个包括5个数据科学工具的列表，同时这也是你在当今的社会形势下应该掌握的5个数据科学工具。 dedup dedup是一个Python库，使用机器学习快速的对结构化数据进行重复数据删除和实体解析。 数据科学家发现他们经常需要使用SELECT DISTINCT * FROM my_messy_dataset；不幸的是，现实世界中的数据集往往更加复杂
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/huyuyang6688/article/details/41043255
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
云直播
