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不知不觉,Excel图表插件EasyCharts已经面世两年啦,今天突然发现百度网盘中的下载次数居然达到近4万,在这里非常感谢大家对EasyCharts的厚爱。由于工作太忙,时间有限,很多用户的问题也未能及时回答与解决,实在抱歉。现将该软件开源到Github上,有兴趣的朋友可以进一步开发与使用。
原文链接:https://towardsdatascience.com/the-next-level-of-data-visualization-in-python-dd6e99039d5e
当我们的爬虫程序已经完成使命,帮我们抓取大量的数据。你内心也许会空落落的。或许你会疑惑,自己抓取这些数据有啥用?如果要拿去分析,那要怎么分析呢?
能制作这样图表的工具很多, 我比较喜欢ggplot2+AI, 当然,或许有高手可以独立使用ggplot2调整全部图表细节,不过,我做不到。我只能做到的是可以绘制出几乎全部的图表的雏形,而且我个人觉得,把ggplot2学习到这个程度就足够了。
真依然很拉风,简书《数据可视化》专栏维护者,里面有很多优秀的文章,本文便是其中一篇。
这是由生信宝典团队开发的在线绘图工具,包括多种形式的热图、线图、柱状图、箱线图、泡泡图、韦恩图、进化树、火山图、生存分析等,这些都是基于R代码或简便封装的R脚本,简单,实用。即是人家已经把R代码写好了,就等你数据和设置了。
本文将简要盘点R中常用的可视化包,并通过简要介绍包的特点来帮助读者深入理解可视化包。
ggplot2自从2007年推出以来,成为世界范围内下载最频繁、使用最广泛的R包之一。许多人包括ggplot2的创建人Hadley Wickham将这一成功归功于ggplot2背后的哲学。这个软件包的灵感来源于Leland Wilkinson编写的《图形语法》一书,在此书中将graphs 分解成scales和layers,并将原始数据与表现形式分离开。
过去一年里,BBC 视觉与数据新闻(Visual and Data Journalism)团队的数据记者已经从根本上改变了他们绘制发表在 BBC 新闻网站上的数据图表的方式。我们将在这篇文章中介绍我们如何以及为何要使用 R 语言的 ggplot2 软件包来创建可直接使用的图表,我们也会给出我们的流程和代码以及分享我们一路上所学到的东西。
PivotalR:用于读取Pivitol(Greenplum)和HAWQ数据库中的数据
在实际工作中,每个数据科学项目各不相同,但基本都遵循一定的通用流程。具体如下: 数据科学工作流程: 1.数据导入 2.数据整理 3.反复理解数据 数据可视化 数据转换 统计建模 4.作出推断(比如
在实际工作中,每个数据科学项目各不相同,但基本都遵循一定的通用流程。具体如下: 数据科学工作流程 数据导入 数据整理 反复理解数据 数据可视化 数据转换 统计建模 作出推断(比如预测) 沟通交流 自动化分析 程序开发 下面列出每个步骤最有用的一些R包: 数据导入 以下R包主要用于数据导入和保存数据 feather:一种快速,轻量级的文件格式。在R和python上都可使用 readr:实现表格数据的快速导入。中文介绍可参考这里 readxl:读取Microsoft Excel电子表
数据可视化是数据分析过程中探索性分析的一部分内容,可以直观展示数据集数据所具有的的特征和关联关系等。R语言不仅提供了基本的可视化系统graphics包,简单的图+修饰,例如:plot、 hist(条形图)、 boxplot(箱图)、 points 、 lines、 text、title 、axis(坐标轴)等;还提供了更加高级的图形系统lattice和ggplot2.
大数据文摘作品,转载要求见文末 作者 | Elaine,田桂英,Aileen 导读:前段时间小白学数据专栏出了一期Python小抄表,后台反应强烈(点击查看大数据文摘小白学数据系列文章《小白学数据之常用Python库“小抄表”》)。确实,数据科学越来越热,但是对于想要学好它的小白们却很头疼一个问题,需要记住的操作和公式实在是太多了!小抄表是很实用的办法,那么今天我们就为大家送出一份大杀器:28张小抄表合辑!不管你是Python或R的初学者,还是SQL或机器学习的入门者,或者准备学习Hadoop,这里都有能满
现代社会早已进入读图时代,图像在一定上程度上取代了文字,占据了主导地位。对于数据分析来说,一张清晰的可视化图表确实比纷繁复杂的数字更清晰美观。随着科技的发展以及可视化需求的急剧增大,涌现了大批的数据可视化工具,通过对比分析市面上众多的数据可视化工具之后,我们挑选了几款给大家进行参考。
本文作者: 唐源,目前就职于芝加哥一家创业公司,曾参与和创作过多个被广泛使用的 R 和 Python 开源项目,是 ggfortify,lfda,metric-learn 等包的作者,也是 xgboost,caret,pandas 等包的贡献者。(喜欢爬山和烧烤 ) ggfortify 是一个简单易用的R软件包,它可以仅仅使用一行代码来对许多受欢迎的R软件包结果进行二维可视化,这让统计学家以及数据科学家省去了许多繁琐和重复的过程,不用对结果进行任何处理就能以 ggplot 的风格画出好看的图,大大地提高了工
数据可视化技术的基本思想是将数据库中每一个数据项作为单个图元元素表示,大量的数据集构成数据图像, 同时将数据的各个属性值以多维数据的形式表示,可以从不同的维度观察数据,从而对数据进行更深入的观察和分析。 图表库 C3 – 以 d3 为基础构建的可重用图表库 Chart.js – 带有 canvas 标签的图表 Chartist.js – 具有强大浏览器兼容能力的响应式图表 Dimple – 适用于业务分析的面向对象的 API Dygraphs – 适用于大型数据集的交互式线性图表库 Echarts – 针对
前期,分别对python数据分析三剑客进行了逐一详细入门介绍,今天推出系列第4篇教程:seaborn。这是一个基于matplotlib进行高级封装的可视化库,相比之下,绘制图表更为集成化、绘图风格具有更高的定制性。
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