Godot Engine 是一个功能强大的跨平台游戏引擎，可用于创建 2D 和 3D 游戏。它提供了一套全面的常见工具，让用户可以专注于制作游戏而不必重复造轮子。该引擎支持将游戏一键导出到多个平台上，包括主要桌面平台 (Linux、macOS、Windows)、移动平台 (Android、iOS) 以及基于 Web 和控制器的平台。
我向来是不屑于使用前端框架的，最多用一些ui组件，但是ag-grid这个框架太TM好用了。这篇文章介绍下aggrid的一些哲学思想和我的使用感受，顺带记录一些往事。
在使用ag-grid的时候有通过单元格的值设置不同行颜色，然后百度了网上的方法，汇总了一下，具体效果图如下：
与每个管理系统一样，我们需要选择一个网格来显示我们的数据，而我的前任已经在应用程序中使用了两个网格 - ag-Grid（v2.7）和Ng-Table（v0.8.3） - 我热情地讨厌前者。回想起来，我意识到我只讨厌它，因为我的前任缺乏对AngularJS 1.x的了解。因此诞生了网格项目。
项目要将 angular 从 1.5升级到 5，ui-grid 在 5 中并不支持，所以为了替换 ui-grid ，来学习了 ag-grid 。
Vue Tables 2旨在为开发者提供一个功能齐全的工具集，以便用 Vue 创建漂亮而实用的数据表格。数百个商业软件应用正在使用它。此外，Vue Tables 2正在不断成长、改进，同时也在获得新的功能。
最近Medium上出现了一个面试题：如何向你奶奶解释SQL和NoSQL的区别。我看作者是用自己的结构化的家族谱来比喻sql和nosql的区别的，写的挺好就是有点啰嗦，面试官可没时间听你在那滔滔不绝。我个人觉得，sql和nosql的区别海了去了，一两句话可概括不完，更何况是讲给你奶奶听，所以如果真被问到这个问题，可以挑选其中一个最主要的区别来类比就好，比如sql是通用的，nosql是专用的。所以我的答案是这样的：
地址：https://github.com/matfish2/vue-tables-2
ag-Grid 是比较实用的数据表格组件，最近接触到了相关的项目，简单记录一下设置选中单行多行和获取选中行数据的方法。
曾经写了一个web app，后端没有用数据库，而是文件系统，体验还不错，文件系统的索引也很快，有时候一个网站不需要什么SQL。
距离 Extensions Data Grid 重构已经过去了两个多月，因工作忙碌而迟迟没有介绍 Extensions Data Grid 的细节。这几天又重构了一下官网示例，目前的 API 文档放在了 gitbook 上，暂时还没有和官网整合，国内访问会比较慢。本文会介绍 Data Grid 的使用方法及比较好的一些功能实现。说点题外话，开发一款插件最大的难度不在于功能的实现，而在于如何去设计插件。
很久以前做了一个Visual Studio Code插件，用来快速开启http静态文件服务器，当然，现在已经被live server插件取代了，所以准备从GitHub中删除它，删除前留下一些遗照：
饼图（pie chart）被广泛地应用于各个领域，用于表示不同分类的占比情况，通过弧度大小来对比各种分类。饼图通过将一个圆饼按照分类的占比划分成多个切片，整个圆饼代表数据的总量，每个切片（圆弧）表示该分类占总体的比例，所有切片（圆弧）的加和等于100%。
今天要介绍的主人公「Tanner Linsley」是React Table与React Query的作者。
饼图把一个圆分成多个部分，这些部分的弧长（以及面积）代表一个整体的比例。月亮图也是如此，它把一个圆分成多个部分，这些部分的面积代表整个圆的比例，但在月亮图中，这些部分被画成圆的月牙形，就像月相。
1．plot()函数 plot函数用于绘制二维平面上的线性坐标曲线图，要提供一组x坐标和对应的y坐标，可以绘制分别以x和y为横、纵坐标的二维曲线。 例:
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。
本文主要使用函数coord_polar（）用于生成饼图，它只是极坐标中的堆积条形图。
口罩的整条产业链都变得炙手可热，口罩、口罩机、炒熔喷布、聚丙烯等等相关企业的业务数据往往都是去年的几倍。
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。
每个切片的颜色显示在图表左侧的工作表单元格区域内。根据单元格包含的字母“R”、“Y”或“G”将它们填充为红色、黄色和绿色。这在工作表中很容易做到，但在图表中没有像这样更改颜色的机制。
小序：做数据可视化的时候，很多时候 UI 妹纸非得自己搞一套设计，可是明明前端图表库已经设定好是这样这样，她非得那样那样；所以，为难咱前端切图仔，必须得掌握点理论知识，才有可能和妹纸进一步的沟通，从而实现良性发展、共同进步。。。🐶 ---- 现如今的应用程序（设计、运营、迭代等）都高度依赖数据，由数据来驱动，我们对于 数据可视化 的需求也愈来愈高。 然而，时不时的，我们总是会遇到一些让人产生疑惑的可视化展示。所以，需要做点什么，来尽力规避这种“混乱”，能否梳理出一些简单的规则来改变这一点？ 规则的魅力并不
>> plot3(20*sin(t), 20*cos(t), t, 'r', 'linewidth', 2);
饼图 (也称为圆形图表)是一种类似于圆饼的图表。. 每个”切片”部分代表一个数据类别，所有切片构成一个整体，合计为100%，”切片”的大小是其在整体中的占比。 使用python可以快速绘制饼图，matplotlib是python里的绘图库，尤其是在数据分析中尤为重用。
UI组件 Table / Grid reactable ag-grid react-datagrid griddle-react react-data-grid react-data-components react-bootstrap-table reactabular react-pivot fixed-data-table autoresponsive-react sematable 滚动加载 react-lazyload react-infinity react-infinite react-inf
AG Grid目前提供两个版本地产品，分别是AG Grid Community和AG Grid Enterprise，AG Grid Community是免费和开源的，AG Grid Enterprise 提供专门的支持和更多企业风格的功能。AG Grid 免费提供其他网格工具的收费功能，而AG Grid Enterprise 提供了更多强大地功能。
这是免费系列教程《7天学会商业智能(BI)-Tableau》的第5天，前面我们介绍了如何用Tableau对数据建模？，今天介绍如何用Tableau可视化数据。你将学会：
可视化图表，有相当多种，但常见的也就下面几种，其他比较复杂一点，大都也是基于如下几种进行组合，变换出来的。对于初学者来说，很容易被这官网上众多的图表类型给吓着了，由于种类太多，几种图表的绘制方法很有可能会混淆起来。
from matplotlib.font_manager import FontProperties
折线图（Line Plot）：用于显示数据随时间或其他连续变量的变化趋势。在实际项目中，可以用于可视化模型性能随着训练迭代次数的变化。
许多数据可视化工作者都提到一件事，就是开发可视化作品变得更简单了，但是效果难以评估。本文翻译自toptal的博文，让我们来看看优秀的可视化实践是如何实现的吧。
华夫饼图（waffle chart）分为块状华夫饼图和点状华夫饼图。华夫饼图是展示总数据的组类别情况的一种有效图表。它是西方的一种 由小方格组成的面包，所以这种图表因此得名为华夫饼图。
某公司是金融第三方支付公司，为商家生产硬件商机，该种机器可以帮助商家收款，例如我们在商场里见到的收款pos机、收款机等。
例：用mesh，surf，surfl，surfc函数绘制二元正态分布的密度函数图。
参考链接： Python | 使用openpyxl模块在Excel工作表中绘制图表 1
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。它是一个处于不断演变之中的概念，其边界在不断地扩大。主要指的是技术上较为高级的技术方法，而这些技术方法允许利用图形、图像处理、计算机视觉以及用户界面，通过表达、建模以及对立体、表面、属性以及动画的显示，对数据加以可视化解释。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。
图表设计是数据可视化的一个分支领域，是对数据进行二次加工，用统计图表的方式进行呈现。数据是事实或观察的结果，是对客观事物的逻辑归纳，通常一个具体的数字比一个模糊的说法更加具有可信度和说服力。但单纯的数字本身并不能提供足够的影响力，假设一个淘宝女装卖家3月份的成交金额是50万，这个数据本身并不能说明什么问题，但是当你加上4月份60万，5月份的成交金额70万等多个月的数据，通过折线图的方式呈现，可以判断出成交金额是上升趋势，再结合去年同时段的销售曲线进行对比和其他维度信息的补充（图1-1），可能推断出是因为换季所带来得销量增长，店铺可以考虑加大夏季款的上新。所以我们说图表是解读数字的一种强有力的手段。
对于饼图，上一次学习《R语言数据可视化之美》的时候主要利用graphics包和ggplot包（可见R可视乎|饼图）。这几天的学习中发现还有一个更加简便的方法——ggpie包。接下来做简单描述，然后进入圆环图的学习。
以上就是python中Excel图表的绘制，希望对大家有所帮助。更多Python学习指路：python基础教程
本书是对ComplexeHeatmap包的中文翻译（1-6章），部分内容根据自己的理解有适当的改动，但总体不影响原文。如有不明之处，以原文为准。原文请见：https://jokergoo.github.io/ComplexHeatmap-reference/book/
图表对于数据的可视化和网站的吸引力非常重要。可视化演示使得分析大块数据和传达信息变得更加容易。 图表库使您能够以一种令人惊叹的、易于理解的和交互式的方式可视化数据，并改进您的网站设计。
Matplotlib 作为 Python 家族当中最为著名的画图工具，基本的操作还是要掌握的，今天就来分享一波
通过设置plt.axis('off')可以把坐标轴刻度给关闭，我们就只会看到图，而看不到刻度
大家好，我是老表，今天给大家分享一篇由哈佛在等我呢投稿，主要是对matplotlib绘制柱状图和饼图的美化，看完你会发现，matplotlib虽然不能像pyecharts、bokeh等绘制出很精美的图，甚至是可交互的可视化图，但是通过配色、基础设置，我们也能用matplotlib绘制出好看、简单的可视化图。
今天要给大家介绍的Pie chart（饼图），本来是不打算写这个的，因为用Excel画饼图实在是太方便了。本着能少动一下是一下的懒人原则，是不打算用R画的，再说，本小仙不是掌握了R作图大器ggplot2么，实在需要用的时候我就一句ggplot()+geom_pie()不就搞定了。
Matplotlib是数据可视化工作中，最常用的一个可视化库。Matplotlib有非常多的图形，我们很难在短时间内将其掌握，所以我们首先要掌握的是画图的思路和常用的一些图形。创建一个图的步骤大致可以分为9步，当然这9步并不是每一次都需要，只要你知道一个完整的图形可以有这么多的步骤就可以。每一个步骤对应着一个操作和操作它的函数。
官方文档 一、Echarts折线图的配置 （1）去掉折线图的边框线及其加入阴影效果 lineStyle: { normal: { type: 'solid', /*color:"#28a5fc",*/ color:"red", opacity :"0.5" } } 如下图所示： 📷 ---- （2）设置移动折线图的 “上下左右” 的位置 代码片段： grid:{ x:40, y:20, x2:20, y2:6
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