但同时我们也面临着这样一些问题： 写 PPT、做 demo 时，心中有万千想法和海量数据想要去展现，但总是最后还是以文字和枯燥的图表堆叠呈现了出来，苦于怎么把这些数据展现的直观、性感、一看就懂。...基础图形及特点 接下来给大家介绍下数据可视化图表的基本类型和选用原则，选用正确的数据可视化的图表。 ① 柱形图（Bar Chart） ?...② 按数据关系选择 根据可视化专家 Andrew Abela 对该数据关系分类方式的提炼，他提出将图表展示的数据关系分为四类：比较、分布、构成和联系。...下面对这四种关系以及应用举例和对应的可视化解决方案做了简要的分析。 ?...充分了解每种图表类型的特征，针对于实际的使用场景，判定其数据关系，结合场景判定图和图表类型选择指南，从而有效的传递数据信息，让你的数据更加直白，make sense！
参考 uxdesign Taras Bakusevych 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。...一张设计优良的数据可视化图能即时给予观者深刻的印象，并能穿透一个复杂故事的芜杂直抵问题的核心。 众所周知，纽约时报的可视化图表非常专业，既能阐述事实，也不失简洁美观。...作为普通人，其实只要遵守一些设计规则，加上一点审美训练，也能制作出专业的可视化图表。 这次给大家介绍20个图表制作过程中有用的方法和规则。...所以在配色时注意以下几个方面： 在调色板中使用不同的饱和度和亮度 以黑白打印的数据可视化图表以检查对比度和可读性 17、时刻注意易读性 确保排版准确传达信息，并帮助用户专注于数据，而不是分散注意力。...结论 好的数据可视化图表会在你的脑海里久久留下关于事实、趋势或者过程的心理模型。 图表制作并不难，但好的图表需要注意很多细节，避免画蛇添足、过犹不及。
本文总结了在数据分析和可视化中最有用的 50 个 Matplotlib 图表。这些图表列表允许您使用 python 的 matplotlib 和 seaborn 库选择要显示的可视化对象。...这些图表根据可视化目标的 7 个不同情景进行分组。例如，如果要想象两个变量之间的关系，请查看“关联”部分下的图表。或者，如果您想要显示值如何随时间变化，请查看“变化”部分，依此类推。...散点图（Scatter plot） 散点图是用于研究两个变量之间关系的经典的和基本的图表。如果数据中有多个组，则可能需要以不同颜色可视化每个组。...带标记的发散型棒棒糖图（Diverging Lollipop Chart with Markers） 带标记的棒棒糖图通过强调您想要引起注意的任何重要数据点并在图表中适当地给出推理，提供了一种对差异进行可视化的灵活方式...日历热力图（Calendar Heat Map） 与时间序列相比，日历地图是可视化基于时间的数据的备选和不太优选的选项。虽然可以在视觉上吸引人，但数值并不十分明显。
"数据可视化"可以帮助用户理解数据，一直是热门方向。 图表是"数据可视化"的常用手段，其中又以基本图表----柱状图、折线图、饼图等等----最为常用。...用户非常熟悉这些图表，但如果被问道，它们的特点是什么，最适用怎样的场合（数据集）？恐怕答得上来的人就不多了。...本文是电子书《Data Visualization with JavaScript》第一章的笔记，总结了六种基本图表的特点和适用场合，非常好地回答了上面的问题。...有人觉得，基本图表太简单、太原始，不高端，不大气，因此追求更复杂的图表。但是，越简单的图表，越容易理解，而快速易懂地理解数据，不正是"数据可视化"的最重要目的和最高追求吗？...它的适用场合是二维数据集（每个数据点包括两个值x和y），但只有一个维度需要比较。年销售额就是二维数据，"年份"和"销售额"就是它的两个维度，但只需要比较"销售额"这一个维度。
所以在我们进行数据科学项目的时候，一定要注意数据可视化，因为这是表示信息和洞察数据的最简单方法。 所以在这篇文章中，我们将整理我们能看到的所有数据可视化图表。...如果你是数据科学初学者，那么本文将是最适合你的。 数据可视化是一种以图形方式表示数据和信息的方法。它可以被描述为使用图表、动画、信息图等将数据转换为能够可视化的上下文。它有助于发现数据的趋势和模式。...如果给你一个包含数百行的表格格式的数据集，你将感到困惑。但是适当的数据可视化可以帮助你获得数据的正确趋势、异常值和模式等等。...中级数据可视化 中级的可视化图表是对基础可视化图表的延伸，我们这里总结了8个图表。 Stacked Bar Chart 堆叠柱状图是一种特殊的柱状图。...地理空间数据可视化 地理空间数据可视化侧重于数据与其物理位置之间的关系，地理空间可视化的独特之处在于其规模都不较大。 地理可视化将变量叠加在地图上，使用纬度和经度来显示信息。
接下来给大家介绍下数据可视化图表的基本类型和选用原则，选用正确的数据可视化的图表。...04 饼图(Pie Chart) 注意：饼图是一种应该避免使用的图表，因为肉眼对面积大小不敏感。但在具体反映某个比重的时候，配上具体数值，会有较好的效果。...而需要比较数据时，尤其是比较两个以上整体的成分时，请务必使用条形图或柱形图，切勿要求看图人将扇形转换成数据在饼图间相互比较，因为人的肉眼对面积大小不敏感，会导致对数据的误读。...05 散点图(Scatter Chart) 散点图的数据为三维数据，使用两组数据构成多个坐标点，分析坐标点的分布情况，判断两个变量之间的关联或分布趋势。...07 雷达图(radar chart) 雷达图适用于多维数据(四维以上)，且每个维度必须可以排序。数据点一般6个左右，太多的话辨别起来有困难。
---- 两者的区别： Item Views（Model-Based）的对象进行数据操作相对比较复杂，但处理及展示大数据量时性能高； Item Widgets的数据操作比较简单，但处理及展示大数据量时性能相对低...），操作方便，直接调用addItem即可添加项目（ICON，文字） 详细介绍可以看博客 “Qt入门－列表框QListWidget类” “Qt5.9中控件listWidget用法（QListWidget基本用法...）” “QListWidget 和 QListView的区别” ---- Tree view ：视图类，需要手动给他指定模型类，才能够显示数据，QTreeView要灵活些。...Tree Widgets ：提供了一个默认模型的部件，比较方便。...，以列为单位的列表控件 详细介绍可以看博客： “QT基础知识（九）列表控件QColumnView” “Qt编写ColumnView入门示例” #可以指定列表视图是否获取调整大小。
所以在这篇文章中，我们将整理我们能看到的所有数据可视化图表。如果你是数据科学初学者，那么本文将是最适合你的。 数据可视化是一种以图形方式表示数据和信息的方法。...它可以被描述为使用图表、动画、信息图等将数据转换为能够可视化的上下文。它有助于发现数据的趋势和模式。 如果给你一个包含数百行的表格格式的数据集，你将感到困惑。...但是适当的数据可视化可以帮助你获得数据的正确趋势、异常值和模式等等。 初级数据可视化 这里我们总结了9个数基础可视化图，这些都是我们在日常工作中常用的也是最简单的图表。...中级数据可视化 中级的可视化图表是对基础可视化图表的延申，我们这里总结了8个 Stacked Bar Chart 堆叠柱状图是一种特殊的柱状图。...地理空间数据可视化 地理空间数据可视化侧重于数据与其物理位置之间的关系，地理空间可视化的独特之处在于其规模都不较大。 地理可视化将变量叠加在地图上，使用纬度和经度来显示信息。
更有甚之， 不精确的数据可视化会造成你和你听众之间的信任壁垒。 所以，让我们浅析如何选择最精确和有趣的方式来可视化你的数据。...这是因为折线图的天然属性允许它在更细的粒度弯曲和变化。 一张没人看得懂的漂亮图表就只是抽象艺术。 事实上，你应该在折线图只有几个时间点的数据时小心一点。...如果不按时间或类别展示数据，使用折线图则不适合。不过，分类数据有许多有用的图表运用形式。下面是另一种极佳的选择展示对于一个整体的比例。 03 饼图和圈图 圆图是被最广泛使用的数据可视化形态之一。...圆图包括饼图（实心）和圈图（中空，周边为圆形数据条）。 这种类型的图表非常流行，糟糕的是，它也是最常被错误使用的数据可视化类型之一。 只有当你展示的各部分加起来是一个整体时，才能使用圆图。...它们也适用于小百分比或小比例的饼图。例如，“我们的街上四分之三的餐馆[75%]在卖披萨”。 对于较大的数字，数量图通常不起作用。想象一下，你的统计数据是“2018年售出11214件商品”。
现在是数据的时代，但是一堆数据是不直观的。我们需要可观测性，用图表展现出来，各种大屏可视化，看起来高大上的样子。截图的话，不够灵活，如果在PPT里能用动图展示，会让你的PPT增色不少。...可视化的工具很多，现在python各种库都能可视化，比如matplotlib，pycharts． 今天要说的是echarts可视化。...dom，初始化echarts实例 var myChart = echarts.init(document.getElementById('main')); // 指定图表的配置项和数据...bar', data: [5, 20, 36, 10, 10, 20] }] }; // 使用刚指定的配置项和数据显示图表...先安装flask： pip3 install flask 建一个template/data.html， 下面的代码是从后台读数据，使用json和ajax请求 <!
问题或建议，请公众号留言; 背景介绍 今天我们将学习如何使用Matplotlib绘制实时数据图表。我们将学习如何监控不断更新的CSV文件，并在该文件进入时绘制该CSV文件中的值。...这对于绘制来自API或传感器或任何其他频繁来源的数据非常有用。让我们开始吧... ?...动态生成数据 接下来我们模拟一个实时数据的产生，动态的追加到data.csv文件中去，来看代码实现： import csv import random import time x_value = 0...total_1 + random.randint(-6, 8) total_2 = total_2 + random.randint(-5, 6) time.sleep(1) 绘制实时数据图表...我们来实现动态读取上边生成的data.csv文件，进行实时的绘制图表信息： import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.animation
这种情况下就得换一个思路了，先看看数据的整体分布，使用条形图其实是不好体现数据的分布情况，因为有些行程之间是没有直接关联的，比如早上和晚上的行程，因为时间的差异，条形图的模式反而会有很大的抖动。...所以按照平均速度的分布情况来看，周一和周五是最堵的，相对周四和周六是最通畅的。 我们区别于一般的可视化，引入箱线图，可以看到平均行程的耗时在45分钟左右，区间基本在30-60分钟之间。...如下是行程距离，行程耗时和星期数的综合分布图。 如下是星期和行程耗时的分布图，相比之前的分布图来说会更加清晰一些。...我们继续引入平均速度，出发时间和星期数进行关联，可以看到整个行程会有明显的分水岭，早间和晚间基本堵是工作日，而其他的时间基本都是周末。...而要进一步探索这些数据指标间的关联，就需要引入略复杂的图PairGrid，可以把多个指标都放入，可以生成多个维度的分布图。 接下来需要对数据的指标情况进一步分析，引入检验和预测的功能。
在MongoDB图表之前，有三种方法可视化您的MongoDB数据。...MongoDB图表了解并理解文档数据模型的丰富性，并允许轻松的数据可视化。 此外，MongoDB图表允许以安全的方式与个人或仅仅是目标团队成员一起创建和共享可视化仪表板。...您应该连接到自己的Atlas Cluster并使用授权的用户名和密码。 创建仪表板 接下来是创建一个实际的仪表板来容纳我们的可视化图表。...在仪表板部分选择新仪表板并为其命名和描述，如小明的Airbnb仪表板。这将带我到我可以将图表添加到仪表板的位置。 创建图表 单击“ 添加图表”按钮后，我们可以开始构建可视化。...查看此简短视频，了解从同一数据源创建的其他可视化。 视频链接：视频 结 论 MongoDB图表是一种可视化浏览数据的出色工具。
可视化发展简史 关于可视化的发展史上可追溯至 1950 年，当时人们利用计算机创建出了首批图形图表，可以说是数据可视化图表最为早期的雏形，而在 50-60 年代的可视化中又以查尔斯·约瑟夫·米纳德的《1812...为什么会使用数据可视化 目前大量开始使用视觉可视化的原因其实非常简单大致的原因可以分为需要处理的数据量太大了和人脑不够用了。...数据可视化的优势 基于数据可视化的需求来看，数据可视化的优势是显而易见的，可以概括为两点：认知减负和传递赋能。...构成类图表 构成类图表整体上来说主要用于观察部分和整体的占比关系，最经典的莫过于饼状图，这个不用多说，通过每一份半圆角度所占整个圆的大小来表示部分和整体的关系，但是由于其所占面积较大，经常会让视觉过于集中...匹配图表 重构布局 当我们对每种图表的功能和使用范围有了一个较为明确的认知之后，下面我们就可以对我们之前所规划好的优先级的模块进行可视化形式（图表）的匹配了。
一、数据可视化，是关于数据视觉表现形式的科学技术研究。其中，这种数据的视觉表现形式被定义为，一种以某种概要形式抽提出来的信息，包括相应信息单位的各种属性和变量。...与立体建模之类的特殊技术方法相比，数据可视化所涵盖的技术方法要广泛得多。 二、重造轮子是重复创造一个已经存在的基本方法或者被其他人优化。它在软件开发和其他工程领域被人们广泛使用。...它们提供了一种可视化价值序列的简单方法，在您希望看到随时间变化的趋势或预测未来价值时非常有用。 29.棒棒糖图 棒棒糖图是折线图和点图的组合，允许您在图表中添加更详细的信息。...44.小倍数图 小倍数图（有时称为网格图、格子图或面板图）是一系列使用相同比例和轴的类似图形或图表，便于比较。它使用多个视图来显示数据集的不同分区。Edward Tufte推广了这个概念。...迷你图足够小，可以嵌入到文本中，或者可以将多个迷你图组合在一起作为一个小倍数的元素。虽然典型图表旨在显示尽可能多的数据，并从文本流出发，但火花线旨在简洁、令人难忘，并位于讨论它们的位置。
前言 上次提到了【数据可视化】Echarts最常用图表，其中还有一些图需要了解，这次来分享一下。 2. 绘制散点图 在大数据时代，人们更关注数据之间的相关关系而非因果关系。...利用男性和女性身高、体重数据观察身高和体重两者间的关系。 <!...利用男性和女性的身高和体重数据进行动画特效可以将某些想要突出的数据进行视觉突出。 <!...利用汽车的速度、发动机的转速、油表和水表的数据展示汽车的现状 <!...漏斗图也是常用的BI类图表之一，通过漏斗图或金字塔对各环节业务数据进行比较，不仅能够直观地发现和说明问题，而且可以通过漏斗图分析销售各环节中哪些环节出了问题。
今天就给大家总结了数据可视化的制作的30个小技巧，通过列举一些容易被忽略的常见错误，最终能够快速提升和巩固你的可视化制作水平。...一、你不得不注意的图表制作小技巧 1.条形图的基线必须从零开始 条形图的原理就是通过比较条块的长度来比较值的大小。当基线被改变了，视觉效果也就扭曲了。...二、关于图表配色，你可以参考的5条准则 1.颜色深浅 通过颜色的深浅来表达指标值的强弱和大小，是数据可视化设计的常用方法，用户一眼看上去便可整体的看出哪一部分指标的数据值更突出。...三、标准的可视化图表一定有注释 1.解释编码 通过一定的形状、颜色和几何图形的结合，将数据呈现出来。为了让读者能读清楚，图表设计者就要把这些图形解码回数据值。...四、优秀的可视化图表，遵守的6条原则 1.数据排序有序 数据类别按字母顺序,大小顺序,或价值进行排序，以一种合乎逻辑的和直观的方式来引导读者了解数据。
数据可视化是关于数据的视觉表现形式的研究；其中，这种数据的视觉表现形式被定义为一种以某种概要形式抽提出来的信息，包括相应信息单位的各种属性和变量【1】。...[1499333998037_6353_1499334000432.png] 如上图（图例一），可视化展示让数据更清晰直观的呈现出来。基础图表是数据可视化的一个基本、重要的视觉化表达方式。...[1499334383742_6139_1499334384258.png] 可以看到图表设计过程可分为数据处理层面和视觉展示层面。数据处理：获取数据、整理数据、清洗分析数据。...图表分类和选择 图表的主要分类有柱状图、条形图、折线图、饼图、圆环图、面积图、散点图、气泡图、雷达图、曲面图等。下图为数据可视化专家Abela发布的图表建议导图。...[1499334613826_6246_1499334614275.png] 小结 本文主要对数据可视化的基本元素图表进行了基础研究，主要阐述了图表基础介绍、图表发展史、图表设计过程、图表的分类、图表选择方法以及图表的视觉元素和层次
前言 在上一篇博客中提到了【数据可视化】数据可视化入门前的了解，这次来看看Echarts最常用图表有哪些，和作用是什么? 2....堆积柱状图显示单个项目与整体之间的关系，可以形象地展示一个大分类包含的每个小分类的数据，以及各个小分类的占比情况，使图表更加清晰。当需要直观地对比整体数据时，不适合用簇状柱状图而适合用堆积柱状图。...折线图 折线图（Line）也是最为常用的图表之一，核心思想是趋势变化。 折线图是点、线连在一起的图表，可反映事物的发展趋势和分布情况，适合在单个数据点不那么重要的情况下表现变化趋势、增长幅度。...由前面介绍的3种折线图可知，折线图是点、线连在一起的图表，可反映事物的发展趋势和分布情况，适合在单个数据点不那么重要的情况下表现数据的变化趋势、增长幅度。...尽管在数据可视化作品中随处可见玫瑰图的身影，但是仍有许多用户给它贴上了“华而不实”的标签。事实上和许多图表一样，玫瑰图也有一些不足之处。玫瑰图的使用注意事项如下。 （1）适合展示类目比较多的数据。
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