go-echarts 是 Go 中将数据绘制成各种图表的开源库，是 Apache Echarts 的 Go 版接口，用来控制生成 Apache Echarts 图表。
关于这个问题搜索一下，有很多解决方案。无非就是 省略（间隔显示）、旋转文字方向、竖排展示
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。
首先我们需要构造一个示例数据集用于接下来的演示，这里我使用的是我的微信好友数据里面的省份、城市、性别变量。这个数据可以用下面的 Python 脚本获取：
前面我们提及ggplot在R和Python中都是数据可视化的利器，在机器学习和数据分析领域得到了广泛的应用。pyecharts结合了Python和百度开源的Echarts工具，基于其交互性和便利性得到了众多开发者的认可。拥有如下的特点：
在布局 Widget 中 Row、Column、ListBody、ListView、Wrap、Flow 等都是用于整个页面布局的 Widget，因为这些都支持存在多个子元素，较 html 语言来说，它严格规定了哪些 Widget 是可以存在多个子元素哪些 Widget 是只支持单个子元素。
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。
Severino Ribecca 是一位平面设计师，也是数据可视化的爱好者，他在自己的网站上收录了 60 种可视化图表样式以及它们分别适用于什么样的场景，并且推荐了相应的制作工具。
数据可视化的爱好者Severino Ribecca，他在自己的网站上收录了 60 种可视化图表样式以及它们分别适用于什么样的场景，并且推荐了相应的制作工具。
还记得那是一个月黑风高的晚上，一位女同事让我给他讲解数据分析结果的时候，我默默的用python画了下面这张图。
flutter weekly 是一份免费的每周咨询，可帮助你在 Flutter 开发方面保持领先地位。
pyecharts是基于前端可视化框架echarts的Python可视化库。该库让我们在Python里也可以充分体验到快速出图和丰富交互的数据可视化体验。
今天的推文教程使用geopandas进行空间图表的绘制(geopandas空间绘图很方便，省去了很多的数据处理过程，而且也完美衔接matplotlib,学习python 空间绘图的小伙伴可以看下啊)，具体为空间气泡图的绘制，主要涉及的内容如下：
这种图表使用同心圆网格来绘制条形图。每个圆圈表示一个数值刻度，而径向分隔线则用作区分不同类别或间隔（如果是直方图）。
Echarts 是一个由百度开源的数据可视化，凭借着良好的交互性，精巧的图表设计，得到了众多开发者的认可。而 Python 是一门富有表达力的语言，很适合用于数据处理。当数据分析遇上数据可视化时，pyecharts 诞生了。
今天，给大家介绍一个很酷的 Python 手绘风格可视化神包：cutecharts。
来源：https://github.com/chenjiandongx/cutecharts
AChartEngine是Android平台上的图表绘制引擎，提供了包括折线图、柱状图、饼状图等图表显示。它的官网地址是http://achartengine.org/，源码下载页面是http://code.google.com/p/achartengine/，当然谷歌失火，殃及AChartEngine，大陆访问不了这个下载页面，若要下载最新版的jar包可前往下面这个地址： http://repository-achartengine.forge.cloudbees.com/snapshot/org/achartengine/achartengine/ 使用AChartEngine要在代码中设置许多属性，无法一一说明，下面还是直接上个代码例子（成绩统计图）：
pyecharts是python与echarts链接，一个用于生成Echarts图标的第三方库，pyecharts分为v0.5.X和v1两个大版本，两者互不兼容，v1是一个全新的版本，经研发团队决定，前者将不再进行更新维护。
布局机制 flutter的布局机制是组件，flutter中几乎一切都是组件，除了图片、文字等，还有用来排列、限制、对齐这些可见组件的行、列、网格等（可理解为系统样式）。 image.png 布局步骤
课程内容 Ø Charts & Graphs 你平时关注自己的体重吗？Weight Tracker使得你可以随时跟踪自己的体重，并且提供几种体重发展趋势的视图。它是一个基于Pivot控件的、具有三条Pivot Item的应用： ➔列表-测量体重的原始数据列表，支持数据的添加和删除。连续数据记录所体现的体重增减趋势通过上升/下降箭头来表示。 ➔图-在一个折线图上绘制我们体重随时间变化的曲线，同时，可以显示我们在应用程序的设置页面中定义的目标体重。我们可以浏览所有的数据，或者根据自身的需求缩小浏览
Flutter 是 Google 面向移动端应用推出的一套跨平台开发工具，助力开发者在 iOS 和 Android 两个平台上开发高质量的原生应用界面。为期两日的中国 2018 Google开发者大会于今日在上海拉开帷幕。在大会主题演讲环节，我们推出了Flutter 「发布预览版 2」。这是我们在到达 Flutter 1.0 之前的最后一个主要版本。
我必须对你说实话：当我学习数据科学时，我完全低估了绘图的重要性。没错，那时一切都一团糟：我从头开始学习 python、熟悉了所有可能的算法、理解了所有东西背后的数学原理，但是我的绘图技巧很糟糕。
引入完成之后，编译一下，如果有错，Clean一下再次编译，编译没有错误说明导入成功.
和尚在学习 Flutter过程中遇到很多有趣的小知识点，平时可能不太注意或一些简单直接的小功能点，准备整理一个小系列，方便日后的查找使用。
Matplotlib默认主题下绘制的可视化图形如一位高贵冷艳、不沾烟火的冰山女神，而cutecharts的图就像不拘常规、潇洒无羁的活力少年。
Flutter作为时下最流行的技术之一，凭借其出色的性能以及抹平多端的差异优势，早已引起大批技术爱好者的关注，甚至一些闲鱼，美团，腾讯等大公司均已开始使用。虽然目前其生态还没有完全成熟，但身靠背后的Google加持，其发展速度已经足够惊人，可以预见将来对Flutter开发人员的需求也会随之增长。
Contrastive Loss 在传统的siamese network中一般使用Contrastive Loss作为损失函数，这种损失函数可以有效的处理孪生神经网络中的paired data的关系。
编辑 | JackTian 来源 | 杰哥的IT之旅（ID：Jake_Internet） 转载请联系授权（微信ID：Hc220066）
上篇文章写了如何使用matplotlib绘制一些基本的图表， 这篇写一下如何使用cutecharts来绘制图表以及绘制图表时支持的参数。 cutecharts是一个简单而强大的Python库，它可以轻松创建各种类型的图表，包括折线图、饼图、柱状图、散点图和雷达图。它与matplotlib不同的是， 可以生成手绘样式的图表，可以让你的PPT或分析更生动，看起来不那么干巴。可以直接导出html分享给别人
降维技术之一是主成分分析 (PCA) 算法，该算法将可能相关变量的一组观察值转换为一组线性不相关变量。在本文中，我们将讨论如何通过使用 R编程语言使用主成分分析来减少数据维度分析葡萄酒数据。
为什么会这样？我们总是在做同样的事情。你知道的：pairplots，distplots，qqplots…你在可视化数据时使用图表是理解数据的唯一方法。这些都是非常有用、通用和默认的图表。所以，复制和粘贴一堆代码成了我时最常做的事情。
Flutter是一款移动应用SDK，可通过单一代码库为iOS和Android构建高性能，高保真的应用。
跨平台技术包括 docker、浏览器、jvm、node、deno、electron、web container 等，他们都是跨平台（操作系统）的方案，跨平台有优点也有缺点，缺点就在于 api 的设计比较难，node、deno、java 等都有自己的一层 api 设计；api 一致性的保障也比较困难；其次就是扩展方式复杂一些（jvm 的 jni、node 的 c++ addon 等）。
刚有朋友问我怎么调整 boxplot 中 x 轴标签，用上图重现了他的问题。换句话说，问题是如何解决 graph 中 x 轴重叠的问题。
对于现代APP的应用来说，为了更加美观，通常会需要用到不同图像的堆叠效果，比如在一个APP用户背景头像上面添加一个按钮，表示可以修改用户信息等。
今天我们开始「粉丝要求绘图系列」的第一篇推文 ，这个系列我会筛选出需求较多的一类图进行绘制讲解，当然，绘图的数据我们尽可能的全部分享出来(即使涉及一些论文数据，我们也会根据情况进行虚构处理的)，本期的推文重要涉及的知识点如下：
首先依赖 1. implementation ‘com.github.PhilJay:MPAndroidChart:v3.0.3’
今天我们来学习下数据可视化，其实在前面的章节中，我们也接触到了一些数据可视化的知识，在分析数据集的时候，有效的可视化图表，可以帮助我们更好的了解数据。
图1的效果不是用这个实现的，如果感兴趣可以参考我这篇文章 Android渐变圆环
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 Excel宏教程 (宏的介绍与基本使用) Microsoft excel是一款功能非常强大的电子表格软件。它可以轻松地完成数据的各类数学运算，并用各种二维或三维图形形象地表示出来，从而大大简化了数据的处理工作。但若仅利用excel的常用功能来处理较复杂的数据，可能仍需进行大量的人工操作。但excel的强大远远超过人们的想象–宏的引入使其具有了无限的扩展性，因而可以很好地解决复杂数据的处理问题。 随着支持Windows的应用程序的不断增多和功能的不断增强，越来
ECharts是我们常用的图表控件，功能特别强大，每次使用都要查API比较繁琐，这里就记录开发中常用的配置。
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