Micosoft.Chart.Controls是微软自带的一个图形可视化的组件,可以在Web程序和窗体程序中(Windowsform)中使用。在.NET4.0之后(即VS2010之后)不需要再手动安装,集成在了VS里面,比如我用的VS2017版本,直接在工具箱中点开“ 数据 ”控件,里面就有一个Chart控件,直接拖动到窗体中即可,默认创建一个chart1的实例对象。
今天的推文我们介绍一个功能很强,但知名度不如Matplotlib、pyecharts等静态或者交互式可视化库-Altair。Altair是基于Vega和Vega-Lite的Python数据统计可视化库,其优秀的交互、数据统计功能和清新的配色,很难让人用过就忘记(唯一不好就是名字太难记啦!
如果你不会编程,又想绘制一些好看的图片,除了其他绘图软件以外,我这里给大家推荐一个工具——Plotly,这个工具我收藏很久了,也没有用过,今天突然想起来,就分享给大家,具体怎么用大家自己去探索。这个网站的注册,最好是学校邮箱注册。重点是该工具后还提供Python和R代码,有没有很爽??除了绘图,还可以进行统计分析,功能反正很强大。
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。
连续多期给大家推荐了R语言中的可视化工具包,今天给大家推荐一个我最近发现的特别好用且好看的可视化工具-「ipyvizzu」,该工具不仅支持常见的可视化图表类型,且其默认的配色真的很亮眼,赶紧来一起学习下吧~~
十一假期飞快的过去了,小伙伴们都度过了一个难忘的假期了吧?是不是感觉十一美美的不想上班学习呢?不管假期如何,工作/学习还是要继续的。今天小编就带给大家一个美美的棒棒糖图,让你的科研结果也能美美的展示!
本文主要对GEE中的依据栅格图像绘制直方图与时间序列图并调整图像可视化参数操作加以介绍。本文是谷歌地球引擎(Google Earth Engine,GEE)系列教学文章的第八篇,更多GEE文章请参考专栏:GEE学习与应用(https://blog.csdn.net/zhebushibiaoshifu/category_11081040.html)。
QtCharts 组件是QT中提供图表绘制的模块,该模块可以方便的绘制常规图形,Qtcharts 组件基于GraphicsView模式实现,其核心是QChartView和QChart的二次封装版。
Qt 是一个跨平台C++图形界面开发库,利用Qt可以快速开发跨平台窗体应用程序,在Qt中我们可以通过拖拽的方式将不同组件放到指定的位置,实现图形化开发极大的方便了开发效率,本章将重点介绍QCharts二维绘图组件的常用方法及灵活运用。
前言 继上篇文章(Simple bar chart)推出之后,本篇文章继续ChartDirector的使用。在这篇Blog中,博主实现的是soft lighting bar。soft lighting bar是在一个XYChart中具备多个Bar的图表,每一个Bar具有柔和光影效果(soft lighting)。在Bar chart大类中,还有glass lighting效果,也是在Bar的光影上面做功夫。这种效果主要是通过在添加图层(BarLayer)时,传递不同的参数实现。用户通过在设置面板进行配置,可
ChartDirector介绍 ChartDirector是一款小巧精细的商业图表库。其适用的语言范围非常广泛,包括.Net, Java, Asp, VB, PHP, Python, Ruby, C++等。ChartDirector既可以为WEB应用提供图表支持,还能为桌面应用提供良好的图表体验。除此之外,ChartDirector还能与MFC, Qt等界面框架无缝结合。这一点,在官方提供的帮助文档中即可窥知一二。在本系列文章中,也将以Qt应用程序框架作为基础,编写各种图表的应用实例。 正如上面
.NET3.5中中推出了图表控件,可以同时支持Web和WinForm两种方式,由于平时很少使用,一直没有玩玩,闲来无事,简单研究了下,感觉功能真的很强大,基本上可以满足各种图表的应用,感觉这么好用的东西才研究,真是有些落伍啊,哈哈,想必很多人已经早已玩过,这里帮大家复习下,高手绕过。
在R语言官方文件中一般不推荐绘制饼图,这是因为同其它统计图相比,饼图可视化程度有限,表现力也有所欠缺。在之前的学习中我们可以感受到条形图和点图基本上就能替代饼图。不过,在这里我们也可以抱着学习的态度来看R语言中是如何绘制饼图的,毕竟技多不压身。
这么说吧,机会常见的统计图表都可以一键绘制,而且绘制的结果直接可以达到出版级别的那种,特别适合科研和商务绘图爱好者。
设置曲线绘制颜色在 polar 函数中 , 第三个参数使用 'b' 指定 , 绘制曲线是蓝色的 ;
图中 AxisX.ScaleView.Position = 941 AxisX.ScaleView.Size = 1941-941+1
Matplotlib是一个基于Python的绘图库,它提供了丰富的绘图工具和函数,可以用于生成高质量的、美观的数据可视化图形。作为Python数据分析领域最常用的绘图库之一,Matplotlib广泛应用于数据分析、科学研究、工程可视化等领域。本文将详细介绍Matplotlib库的常用功能和应用场景,并通过实例演示其在Python数据分析中的具体应用。
词云图主要用来可视化文本数据,通常以大小和位置表示关键字的频率,以此来比较不同关键词的重要程度。
数据可视化对于通过将数据转换为视觉效果来揭示数据中隐藏的趋势和模式非常重要。为了可视化任何形式的数据,我们都可能在某个时间点使用过数据透视表和图表,如条形图、直方图、饼图、散点图、折线图、基于地图的图表等。这些很容易理解并帮助我们传达准确的信息。基于详细的数据分析,我们可以决定如何最好地利用手头的数据,帮助我们做出明智的决定。
今天小编给大家介绍一下子弹图(Bullet chart) 的绘制方法,主要内容包括:
Qt 是一个跨平台C++图形界面开发库,利用Qt可以快速开发跨平台窗体应用程序,在Qt中我们可以通过拖拽的方式将不同组件放到指定的位置,实现图形化开发极大的方便了开发效率,本章将重点介绍Charts组件与QSql数据库组件的常用方法及灵活运用。
在 iOS 16 中引入的 SwiftUI 图表,可以以直观的视觉格式呈现数据,并且可以使用 SwiftUI 图表快速创建。本文演示了几种定制折线图并与区域图结合来展示数据的方法。
在iOS 16中引入的SwiftUI图表,可以以直观的视觉格式呈现数据,并且可以使用SwiftUI图表快速创建。本文演示了几种定制折线图并与区域图结合来展示数据的方法。
Excel在缩放图表轴方面做得相当好,但有时你希望它能做得更好。下图1所示的XY散点图显示了一种情况,所有点的X和Y值都在0和7之间,但由于图表本身是矩形的,因此网格线沿X和Y轴的间距不同。如果沿两个轴的间距相同,并提供正方形网格线,不是更好吗?
seaborn主要利用scatterplot绘制气泡图,可以通过seaborn.scatterplot[1]了解更多用法
上次分享了小提琴曲线(violin plot)的作图方法,今天小仙同学给大家介绍一下如何用R画出漂亮的密度图(density plot)。
Python有很多优秀的可视化库,其中有名的像matplotlib、seaborn、plotly,可以绘制出各式绚丽的图表。
在这篇文章中, 云朵君想介绍一个很酷的python手绘样式可视化包——可爱的图表 cutecharts。Cutecharts 非常适合为图表提供更个性化的触感。
Matplotlib 是一个用于创建高质量图像的库,它可以生成各种静态、动态和交互式的图像。以下是一些基本的绘图类型:
在进行了一段时间的调研后,本周开始着手进行性能优化工作。现在在优化工作工作之前,我总结一下调研了的一些信息。
数据可视化是数据科学的重要组成部分。它对于探索和理解数据非常有用。在某些情况下,可视化在传递信息方面也比普通数字好得多。
在信息爆炸的时代,数据可视化成为了一种强大的工具,帮助我们更好地理解和分析数据。Python和Puppeteer渲染框架的结合,为我们实现数据可视化提供了一种简单而强大的方式,本文将介绍如何使用Python和Puppeteer渲染框架进行数据可视化,并提供了一些实用的代码示例。
🌊 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
本期开始继续基础图表(柱形图/条形图(bar charts))的绘制推文教程,但在系列绘制之前,我们先介绍下个人较喜欢的一个绘图R包-ggchicklet包,用于绘制带圆角角度的柱形图(Rounded Segmented Column)。主要涉及的知识点如下:
由于自己现在无业游民,所以没有什么现成的环境,环境就随便找个公网的。再者当下的完成度应该算不上一个完整的 APP,但是作为参考,依瓢画葫芦绝对足够了,如果等完整产品,可能得等一段时间了,下面的是该项目
今天在做一个关于商城后台金额报表统计的功能,为了让数据直观明了并且这个报表还需要在手机端自适应所以我决定采用HIghCharts插件下的的报表,大家也可以去了解一下免费开源主要是好看。
以下列出的图表,图形和数据可视化的最佳软件,从创建基本的2D图表到产生复杂的数据集的数据可视化,这些PHP,Javascript、Flash的图表,对于任何一个严谨的开发者都是必须一览的。 1. Fu
今天给大家带来绘制“手绘风格”可视化作品的小技巧,主要涉及Python编码绘制,内容如下:
Qt 是一个跨平台C++图形界面开发库,利用Qt可以快速开发跨平台窗体应用程序,在Qt中我们可以通过拖拽的方式将不同组件放到指定的位置,实现图形化开发极大的方便了开发效率,本章将重点介绍QCharts折线图的常用方法及灵活运用。
数据转化成更直观的图片,对于理解数据背后的真相很有帮助。如果你有这方面的需求,而且还在使用Python,那么强烈推荐你试一试Altair。
这个炫酷的图表仍然来自excelhero.com。正如之前提到过的,通过学习研究复杂的图表制作,无论是否能够完全明白,都会很好地提高我们的Excel绘图能力。
B站Link:https://www.bilibili.com/video/BV1jg411Z7di
polar 函数参考文档 : https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/polar.html
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云