引言 最近,我一直在看美国德克萨斯州奥斯汀举办的SciPy 2015会议上的一段视频——“用Blaze和Bokeh创建Python数据应用程序”,并且情不自禁地反复思考这两个库赋予世界各地使用Python的数据科学家们的强大能力。在本文中,我将带你体验使用Bokeh实现数据可视化的各种可能途径,以及Bokeh为什么是每位数据科学家的必备“神器”。 什么是Bokeh? Bokeh是一个专门针对Web浏览器的呈现功能的交互式可视化Python库。这是Bokeh与其它可视化库最核心的区别。正如下图所示,它说明了B
关于转载授权 大数据文摘作品,欢迎个人转发朋友圈,自媒体、媒体、机构转载务必申请授权,后台留言“机构名称+文章标题+转载”,申请过授权的不必再次申请,只要按约定转载即可,但文末需放置大数据文摘二维码。 大数据文摘愿意为读者打造高质量【可视化讨论群】,措施如下 (1)群内定期组织分享 (2)确保群内分享者和学习者数量适合(1:1),有分享能力者不限名额,学习者数量少于分享者,按申请顺序排序。 点击文末“阅读原文”填表入群 编译:黄念 席雄芬 校对:王婧 图片来源:bokeh.pyda
D3和Kendo UI只是在web应用程序中创建图表的两种方式,选项范围从简单地在屏幕上绘制图形到使用复杂的图表组件。D3和Kendo UI都很受欢迎,两者都能完成工作。然而,相似之处到此为止,这两种方法代表了非常不同的方法,具有非常不同的特性。
编译:黄念 席雄芬 校对:王婧 图片来源:bokeh.pydata.org ◆ ◆ ◆ 引言 最近,我一直在看美国德克萨斯州奥斯汀举办的SciPy 2015会议上的一段视频——“用Blaze和Bokeh创建Python数据应用程序”,并且情不自禁地反复思考这两个库赋予世界各地使用Python的数据科学家们的强大能力。在本文中,我将带你体验使用Bokeh实现数据可视化的各种可能途径,以及Bokeh为什么是每位数据科学家的必备“神器”。 ◆ ◆ ◆ 什么是Bokeh Bokeh是一个
注:本文有点长,可以点赞?收藏后慢慢看。另外有本文未涉及的、大家觉得不错的D3.js资源教程也欢迎评论进行分享。 前言 从「年更博主冒个泡,或将开启可视化之旅 - 牛衣古柳 - 2020.08.27」
数据分析统计类刚需图表,满足学术群体的作图需求,亦是普通商业用户的统计学知识累积后的数据分析晋级之选。
作为一个前端,说到可视化除了听过 D3.js 的大名,常见的可视化库还有 ECharts、Chart.js,这两个库功能也很强大,但是有一个共同特点是封装层次高,留给开发者可设计和控制的部分太少。和 EChart、Chart.js 等相比,D3.js** 的相对来说自由度会高很多,得益于 D3.js 中的 SVG 画图对事件处理器的支持**,D3.js 可将任意数据绑定到文档对象模型(DOM)上,也可以直接操作对象模型(DOM)完成 W3C DOM API 相关操作,对于想要展示自己设计图形的开发者,D3.js 绝对是一个不错的选择。
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 D3.js + Canvas 绘制组织结构图 使用 D3.js 默认的 svg 渲染 D3默认的树状图画图使用的是svg 使用svg有好有坏: 好处是方便操作
对于前段时间流出的QQ群数据大家想必已经有所了解了,处理后大小将近100G,多达15亿条关系数据(QQ号,群内昵称,群号,群内权限,群内性别和年龄)和将近9000万条群信息(群号,群名,创建时间,群介绍),这些数据都是扁平化的2维表格结构,直接查询不能直接体现出用户和群之间的直接或者间接关系。通过数据可视化,可以把扁平结构的数据作为点和线连接起来,从而更加直观的显示出来从而进行分析。 d3.js是一个近年来推出的基于javascript的数据展示库,全称为Data Driven Document, 在浏览器
随着数据收集和使用持续呈指数级增长,对这些数据进行可视化的需求变得越来越重要。开发人员寻求将数百万个数据库记录整合到美丽的图表和仪表板中,人类可以快速直观地解释这些记录。
本科毕设论文写作过程中,老师指出我用matlab画的图太丑,需要好好改改。于是我这几天参考网上资料,对画图的一些细节进行了设置,得到的图确实比以前好了些。而且我matlab用的不多,很多东西这次用过,下次碰可能要过很长时间,许多之前记得的东西都忘了,所以写下来是很有必要的。另外我现在画的图也只是比之前稍微好点,所以就起了这样一个题目。
如果你开始使用网格来进行网页设计,那么 #grid 是你必不可少的一个工具,#grid 就是一个使用 jQuery 和 CSS 构建的小工具,它会在网页上插入布局网格线,让你能够检测和调整页面上元素位置。
网格线未处理之前,默认是这样的,这个背景的网格线,我们现在如果不需要,就去掉吧。 Echarts隐藏背景的网格线属性 yAxis: { splitLine: {show: false}, }, 示例代
圣杯布局和双飞翼布局一直是前端面试的高频考点,圣杯布局的出现是来自由 Matthew Levine 在 2006 年写的一篇文章 《In Search of the Holy Grail》。 比起双飞翼布局,它的起源不是源于对页面的形象表达。在西方,圣杯是表达“渴求之物”的意思。而双飞翼布局则是源于淘宝的UED,可以说是灵感来自于页面渲染。
是以从同一点开始的轴上表示的三个或更多个定量变量的二维图表的形式显示多元数据的图形方法。
轮播图swiper框架的基本使用 【Transform3D】转换详解(看完就会) 【css动画】移动的小车
最近从北京搬到了上海,开始了一段新的生活,算是人生中一个比较大的事件,于是特地用 Three.js 做了下可视化。
JsChart是什么? JSChart能够在网页上生成图标,常用于统计信息,十分好用的一个JS组件。 使用JsChart 一。导入jscharts.js 二。编写jscharts.jsp测试页面 1.下载JScharts库 从官网下载JScharts库,我们使用的是压缩包里面的jscharts.js文件。它大约150KB。 使用JScharts库 在网页文件(如.html或.jsp)包含JScharts库。 <script type="text/javascript" src="js/jscharts.js
上篇博文我们实现了两百行代码实现贪吃蛇游戏,这次我们来实现一个代码量更加少,功能却更加完整的
增加了一个【EasyShu图表宝典】功能,方便大家快速浏览EasyShu所有图表,也可以结合筛选功能,缩小范围去查看特定场景、兴趣、标签的图表,双击后可打开对应的图表示例文件进一步详细了解。
随着互联网在各行各业的影响不断深入,数据规模越来越大,各企业也越来越重视数据的价值。作为一家专业的数据智能公司,个推从消息推送服务起家,经过多年的持续耕耘,积累沉淀了海量数据,在数据可视化领域也开展了深入的探索和实践。
本文跟大家分享leaflet在线地图的高级附加属性,这些属性通常来讲仅仅作为我们数据额可视化项目的修饰元素,而并不会影响数据元素。 但是有了这些辅助修饰元素,往往可以使你的数据可视化项目变得更具人性化。 本文内容根据leaflet的官方主页(R语言接口)翻译而来: 附加属性: 测度工具:Leaflet Measure ###增加该工具可以轻而易举的让你在可视化地图中通过鼠标打点,测量两点之间的距离,如果是闭合区域,则可以直接计算闭合区域的真实面积。 网格线:Graticule ### 网格线可以提供平面
参考链接: Python | 使用openpyxl模块在Excel工作表中绘制图表 1
https://www.yuque.com/easyshu/helpdocument/dzg5gz
用Echarts写了一个折线图之后,现在不太喜欢背景网格线的实线 需要改成虚线 Echarts设置背景的网格线为虚线的关键属性 yAxis: { splitLine: {
不知道有多少同学跟我一样,最初接触编程的动机就是为了自己做个游戏玩? 今天要给大家分享的是一个 pygame 写的“贪吃蛇”小游戏:
前面已经说过D3的功能十分强大,但是往往实际使用时只需要用到一部分内容,在这里,就只用到了 比例尺 和 布局 两部分,外加 核心 的请求部分(请求数据),分别用来绘制Graph的显示坐标轴和图的顶点及边;
umap/tsne图作为单细胞转录组的王牌图形之一,当seurat 或者 singleR 直接绘制的umap/tsne 图需要调整的时候,可能比较难调整,当然AI或者PS都可以办到 。但是本次主要分享使用ggplot2进行可视化,能比较方便的进行后期的微调 ,也学习回顾了ggplot2的基本参数。
grid 布局的使用 css 网格布局,是一种二维布局系统。 浏览器支持情况:老旧浏览器不支持, 概念: 网格容器。元素应用dispalay:grid,它是所有网格项的父元素。 07
上篇文章迄今复现过最复杂的可视化作品之「大西洋古抄本」(上)里讲到复杂交互一直是古柳的瓶颈。 链接:www.codex-atlanticus.it/#/
最近的业余时间里,一直在研究图相关的领域,顺便构建出 feakin 图形引擎。在研究了 Mermaid、Cytoscape、Drawio/MxGraph/MaxGraph、Excalidraw 等图形库之后,大概写了两个 PoC(概念验证): 数据的处理。即将文本转换为可渲染的数据模型。即结合语法解析、图算法来对数据进行处理。 图形的渲染。即基于 Konva.js 的 Canvas 方式来渲染图形。 在这个过程中,因为研究时间比较分散,一些概念相对比较模糊。所以,便想抽空重新梳理一下其中的思路,方便于后续继
所有网页图表均可在个人版WPS上使用,地图可视化、高级桑基图、和弦图、关系图等酷炫图表能够更多被WPS用户使用。
D3指的是Data-Driven Documents,js即Javascript,是后缀名。先看看官网上对D3.js库的定义:
1、说明 最近加入了一个项目组,使用的开发工具是delphi6,想想又要开始搞这个工具有点小忧伤,但没办法谁让咱就是个打杂的尼。。。 的需求是显示一个类似于Word/excel的那种表格,可以合并列等。。本来想用DBGridEh去解决,只是试了半天发现不能合并列,我了个去。。然后想到了网页来处理,但是尝试了一下马上就放弃,最后各种搜索后没得办法哦。。想了想就用TStringGrid来试试,毕竟也是个表格,可定制性也大的多,好吧。就用它试试。 2、技术点 最核心的功能还是由TStringGrid提供,一方面它
在上篇文章中(D3.js 力导向图的显示优化),我们说过 D3.js 在自定义图形上相较于其他开源可视化库的优势,以及如何对文档对象模型(DOM)进行灵活操作。既然 D3.js 辣么灵活,那是不是实现很多我们想做的事情呢?在本文中,我们将借助 D3.js 的灵活性这一优势,去新增一些 D3.js 本身并不支持但我们想要的一些常见的功能。
从数据获得信息的最佳方式之一是,通过视觉化方式,快速抓住要点信息。另外,通过视觉化呈现数据,也揭示了令人惊奇的模式和观察结果,是不可能通过简单统计就能显而易见看到的模式和结论。
同时 EasyShu 分享乐园开放,使用 EasyShu 制作自己专属的图表、分享数据可视化见解等赢取订阅时长。
上次咱们介绍过《想知道所在的城市有多少条道路?我用python发现北京一共有1.5万条道路!》,其中关于北京行政区域轮廓及网格的绘制有朋友感兴趣,今天我们就来简单介绍一下。
让我们从设置Spread的大小和表单的外观开始学习如何定制Spread,这些操作通常放在Form的构造函数中进行,在InitializeComponent()之后调用。 自定义控件的大小 你可以设置S
工欲善其事必先利其器,作为如今已经成为,和未来即将成为的一名优秀UI设计师,对对产品的理解,天马星空的创意,这些都是可以滴,但是要将这些想法落地,就需要我们熟练并且高效的使用绘图软件。
在现代Web开发中,数据可视化已成为展示复杂数据集的关键技术之一。D3.js(Data-Driven Documents)是一个强大的JavaScript库,用于创建动态、交互式的可视化图表。无论是简单的条形图还是复杂的地理热力图,D3.js都能提供灵活且深度的控制。本文旨在为初学者介绍D3.js的基础知识,探讨一些常见的问题及易错点,并提供解决方案和代码示例。
D3.js提供了多种工具支持数据可视化的交互,其中d3.transition让简单而高效的为图像添加动画成为了可能。
在之前的文章D3.js库-2-选择元素和绑定数据中,有介绍过D3.js中的两种选择数据的方法,本部分为重复内容,温故而知新:
D3.js D3的全称是Data-Driven Documents(数据驱动的文档),是一个用来做数据可视化的JavaScript函数库,而JavaScript文件的后缀通常为.js,所以D3被称为D
除了mesh函数meshc函数还能在xy平面上绘制曲面的等高线,meshz函数还能在xy平面上绘制曲面的底座
D3.js D3的全称是Data-Driven Documents(数据驱动的文档),是一个用来做数据可视化的JavaScript函数库,而JavaScript文件的后缀通常为.js,所以D3被称为D3.js。 对D3来说,柱形图、散点图、折线图、饼图、弦图、力导向图、树状图等等都不在话下。总之,只要你愿意写代码,D3.js可以满足你对数据可视化的一切幻想。 今天我们以弦图为例进行介绍。 弦图 弦图主要用于表示两个节点之间的联系。两点之间的连线表示二者具有联系,线的粗细表示权重。 下面是之前做的一张电影类型
它将网页划分成一个个网格,可以任意组合不同的网格,做出各种各样的布局。以前,只能通过复杂的 CSS 框架达到的效果,现在浏览器内置了。
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