echarts图表库是由百度出品的操作图表的js库,以其优秀的性能,扁平化的api得到了大众的一致认可,这篇博客是我系统学习echarts的过程,不间断更新,记录其中遇到的问题,及其解决方法.
如何在Power BI仅仅使用内置功能做出地图叠加迷你图的效果?下图是虚拟某公司不同区域的业绩达成仪表图。
很长一段时间没有更新了,但我不是在偷懒。这段时间一直学习前端的知识,之前也有一些小工具的输出:
一开始,我看到 pywebio、streamlit 这些库,心想"python 总是可以方便制作分析报告了"。为此,我还写过几篇关于 pywebio 的文章。
Altair库作为Python中的一款强大工具,为用户提供了丰富的图表绘制功能。让我们从一个个例子入手,看看它能做到什么程度的图表。
python 中如何做可视化报告?使用 Stream lit?你要把成品分享给别人,还需要自己部署一个 web 服务。否则就要把脚本发给别人。需要别人安装 python 才看到效果?别开玩笑了。
本文由 PPV课 - korobas 翻译,未经许可,禁止转载! 原文翻译链接:http://pbpython.com/visualization-tools-1.html 一、介绍 在Python中,有很多数据可视化途径。因为这种多样性,造成很难选择。本文包括一些比较常见的可视化工具的样例,并将指导如何利用它们来创建简单的条形图。我将采用下面的工具来创建绘图数据示例: Pandas Seaborn ggplot Bokeh pygal Plotly 在实例中,我们利用pandas来操作数据,驱动
我是个只会用 Excel 的数据分析工作者。有一天,我和同事大鹏约好晚上一起喝酒,离下班还有 5 分钟,老板突然 Q 我:
什么是Canvas? 1、canvas 元素是html5的核心功能之一,使用 JavaScript 在网页上绘制图像。 2、画布是一个矩形区域,您可以控制其每一像素。 3、每次更改某个canvas元素,此canvas元素都需要整体重绘。 4、无法只修改某个canvas元素的某一部份。 5、canvas 拥有多种绘制路径、矩形、圆形、字符以及添加图像的方法。 6、canvas 元素本身没有绘图能力。 Canvas 能做什么? 1、交互游戏 2、图表 3、广告 4、图形编辑器 5、模拟器 6、其它类型
距离上一篇文章过去了二十多天了,期间一直想把第二部分写完,结果在测试过程中遇到了各种坑爹的问题,到今天才算基本完成,也许还有后续,但趁着今天有时间就写出来吧,也算对这个项目的一个总结了 遇到最大问题: 项目的需求是在一个窗口里生成所有图表,还要考虑到整套打印,所以滚动加载和分页浏览不是最好的方案,这导致数据超级多的时候(大概会生成2000多页的报告且上不封顶),会造成页面假死,疯狂占用电脑内存,低配置的电脑根本无法加载,甚至造成死机 在项目结构上我们采用数据分发的方式控制组件的渲染,由大致小每层组件都对数据
Seaborn是一种基于matplotlib的图形可视化python库。它提供了一种高度交互式界面,便于用户能够做出各种有吸引力的统计图表。Seaborn其实是在matplotlib的基础上进行了更高级的API封装,从而使得作图更加容易,在大多数情况下使用Seaborn就能做出很具有吸引力的图,而使用matplotlib就能制作具有更多特色的图。应该把Seaborn视为matplotlib的补充,而不是替代物。同时它能高度兼容numpy与pandas数据结构以及scipy与statsmodels等统计模式。掌握Seaborn能很大程度帮助我们更高效的观察数据与图表,并且更加深入了解它们。
如果你对数据分析有所了解,一定听说过一些亲民的工具如Excel、Tableau、PowerBI等,都能成为数据分析的得力助手。但它们的不足也是显而易见的:操作繁琐,复用性差,功能相对局限单一。 怎么解决呢?——Python
第十四届全国运动会已经开始了,大家有看比赛吗?你最喜欢哪项运动?各位家乡选手都表现得如何?
选文:席雄芬 翻译:佘彦遥 姚佳灵 校对:丁雪 王方思 我爱数据——并且我把这一事实告诉了很多人。 如果你最近曾与我一起参加过聚会,我对在你的耳边喋喋不休地讲网页数据可视化工具或我
在上一篇内容我们介绍了如何利用低代码开发套件实现低代码应用与U8+系统的对接集成,本次给大家带来的是如何将用友U8+系统中的数据进行价值扩展和实际应用。 我们以生产物料齐套分析为例来说明如何利用低代码将U8+系统中的系统进行扩展和应用。在开始之前,先来看看什么是生产物料齐套。
我是个只会用Excel的数据分析工作者。有一天,我和同事大鹏约好晚上一起喝酒,离下班还有5分钟,老板突然Q我:
在《【Power BI VS Tableau】 可视化篇(上)》中我们提到,Tableau具有极其强大的可视化能力,可以创作天马行空般的图表。这也是让它跻身BI界领头羊梯队的关键能力之一。那么,单看可视化,有没有哪些工具能媲美Tableau呢?本文的主角——Plotly,就是答案之一。
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。一张统计图就是从数据到几何对象(点、线、条形等)的图形属性(颜色、形状、大小等)的一个映射。
如果你对数据分析有所了解,一定听说过一些亲民的工具如Excel、Tableau、PowerBI等,都能成为数据分析的得力助手。但它们的不足也是显而易见的:操作繁琐,复用性差,功能相对局限单一。
大数据及移动互联网时代,每一个使用移动终端的人无时无刻不在生产数据,而作为互联网服务提供的产品来说,也在持续不断的积累数据。数据如同人工智能一样,往往能表现出更为客观、理性的一面,数据可以让人更加直观、清晰的认识世界,数据也可以指导人更加理智的做出决策。
前文中提到,我做的第二个项目是个可视化的项目,名字叫 deneb。deneb 是天鹅座的一等星,也是夏季大三角和北十字两个星群的端点之一。deneb 是对 vega-lite 的封装,受 同样封装了 vega-ltie,深得我喜爱的 Python 的库 altair 的启发。嗯,deneb - vega - altair,聪明的你一定想到了我为什么起这样一个名字:
在现代工作环境中,工作流程图是一种常见的工具,用于可视化和传达复杂的流程和步骤。传统上,绘制工作流程图需要手动绘制或使用专业的绘图工具,这可能会面临一些难点和挑战。以下是一些需要考虑的因素:
看着酷炫的可视化,有人会疑惑,是否有实实在在的用处。其实在商业、生产和运营场景中有大量类似的使用,如集团展览中心——用作政府和客户参观使用;城市交通管控中心——交通警务运营监控;证券交易大厅——实时股票交易情况;老板的办公室——BOSS驾驶舱。其中使用尤为较多的是动态数据地图,以及实时的数据大屏。
作为一名研发工程师(程序员),平时工作中肯定会接触或了解很多编程语言。每个人都会有自己工作中常用的语言,也会有偏爱的一些编程语言。而我心中的最爱,毫无疑问,就是 JavaScript。
问题描述:在新建的环境装了 FLAML 跑自动化机器学习,配置了 jupyter 有关依赖库和扩展,进入 jupyter notebook 就会弹出这个错误,但将其叉掉却又可以正常进入 jupyter notebook 调试代码。初步分析觉得应该是 dll 文件出了问题。看了一些网上的解决方案,如下所示:
ChatGPT是一款功能非常强大的AI(人工智能)聊天机器人,能做很多的事情。比如它能够通过学习和理解人类的语言来进行对话,还能根据聊天的上下文进行互动,真正像人类一样来聊天交流,甚至能完成撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码等任务。 但ChatGPT也并非十全十美,比如:它就做不了一份完整的数据分析可视化报告。 但是,你有表姐呀,我们《Excel数据分析可视化实战》全新图书,来咯~ 《Excel数据分析可视化实战》就是针对数据可视化的专项介绍,让你轻轻松松就可以做出炫酷、强大的数据分析大屏! 本书遵循
大概 1 年多之前,一位老同学找到我,问能不能帮他做一个非常简单的猜数字游戏,需求是这样的:
2014年春节,百度发布了基于大数据的可视化产品春运迁徙地图(http://qianxi.baidu.com/),在中国地图上直观地看到各城市间的人流迁徙,经央视报道使用,一时惊艳。随后,又因直观地反
学之思在线考试系统是一款 java + vue 的前后端分离的考试系统。主要优点是开发、部署简单快捷、界面设计友好、代码结构清晰。目前支持web端和微信小程序,能覆盖到pc机和手机等设备。
日前,苹果公司举办了2021秋季产品发布会。不知道你认为十三香不香,我反正准备让手上的6s继续服役。发布会上有个酷炫的滚动照片墙,其实Power BI也能做。
确实,深有感触,作为一个开发过300多张报表的工程师(俗称表哥),这两年发现业务提的需求,关于可视化得越来越多,一些驾驶舱、数据大屏的需求更为尤其。
在今年3月以来,持续关注WPSJS的开发技术,并已开发了两款针对WPS表格和WPS文字的插件,剩下WPS演示未有开发,其中原因为当时WPS演示未有WebShape这个网页控件的接口开放。
「可视化搭建系统」——从设计到架构,探索前端的领域和意义 这篇文章主要分析了现阶段可视化搭建的几种表现形式和实现原理,并重点介绍了基于富文本的可视化搭建思路,让人耳目一新。
本文通过分析中国八大菜系菜谱数据,使用数据可视化的方式展示数据,并对数据进行挖掘和分析。通过BDP这个工具,实现了零代码的数据可视化图表,并针对数据中的菜品原料、口味、烹饪方式等特点,给出了相应的数据分析结论。
在看到知乎上有个问题: 我都会用Excel了,还有必要学Python吗? 这个问题大概率可以说明问这个问题的这位同学目前还没有遇到非Python不可的场景,之所以产生了学Python的念头是因为这两年Python实在是太火了,如果自己不学总觉得差点什么。但是学了一点以后又发现Python做的那些事情,我Excel也可以做,既然如此,我为什么还要费这么大劲去学Python呢? 为什么要学Python 大家在学一个工具或者一项知识的时候,一定不要为了学而学,这样不仅学起来很痛苦,而且很难坚持下去的。 那既然如
html全称为:超文本标记语言 (Hyper Text Markup Language, HTML),是用于建立网页的标准标记语言,由成双成对的标签组合而成。
作为前端工程师,很多人的主要工作就是和网页打交道。那扪心自问一下,写了这么多网页之后,你是不是也想要做些尝试或者突破呢?如果是的话,我建议大家试试可视化。
旭日图(Sunburst)由多层的环形图组成,在数据结构上,内圈是外圈的父节点。因此,它既能像饼图一样表现局部和整体的占比,又能像矩形树图一样表现层级关系。
上篇文章简单的介绍了数据可视化的基础,将数据进行设计可视化后,可以让我们有一种全新的方式去认识数据,改变对数据的呈现和思考方式。那现在就让开始做一份数据的可视化表,一步步的来看下我们如何获取数据,以及
我组织的第一个活动是文献分享,第二周是关于ctDNA里面的甲基化在癌症诊断和预后的,都是中山大学肿瘤医院的大文章。
编者按:很多人都想学编程。但是苦于没有具体的步骤和指导。比如想找份前端开发的工作,却不知道应该先学习什么再学习什么,也不知道该选择什么样的工具。因为经常被人问到类似的问题,全栈开发者Kamran Ahmed索性在github上制订了一份现代前端开发的路线图,并且用一篇文章对前端开发的整个学习过程进行了详细解释。感兴趣的初学者不容错过。
前面讲了Jmeter在性能测试中的应用及扩展。随着测试的深入,我们发现在性能测试中也会遇到不少的重复工作。 比如某新兴业务处于上升阶段,需要在每个版本中,对某些新增接口进行性能测试,有时还需要在一天中的不同时段分别进行性能测试,如果一味地采取手动触发的方式,当接口数较多时,就会出现大量重复工作。 这个时候我们应该思考,是否有一种方法,可以定时、批量运行已经设计好的Jmeter脚本,并自动输出测试报告。下面就结合Jenkins+Ant+Jmeter,介绍一种性能测试自动化框架的搭建方法。
工具类 方便操作对象,数组等的工具库 underscore.js lo-dash 与underscore.js的api基本一致。与underscore比其优势是,效率高;可自定义构建 Sugar 在原生对象上增加一些工具方法 functional.js 提够了一些Curry的支持 bacon.js 函数式编程,cool streamjs 用流的方式来对数组,对象进行系列操作 异步流程控制 发布订阅 eventproxy 朴灵出品 Arbiter.js q Promise风格的 Asyn
微信群有美女提问,下表能做成什么样的图表表达?大家讨论发现这个表能做出对比型商务图表,也可以做成柱形+折现的组合图表达。
今天给大家分享一下Excel可视化的小技巧,小白也能免费做出视觉炫酷的可视化图表!
前面讲了Jmeter在性能测试中的应用及扩展(Jmeter 参数化的多种方式)。随着测试的深入,我们发现在性能测试中也会遇到不少的重复工作。 比如某新兴业务处于上升阶段,需要在每个版本中,对某些新增接口进行性能测试,有时还需要在一天中的不同时段分别进行性能测试,如果一味地采取手动触发的方式,当接口数较多时,就会出现大量重复工作。 这个时候我们应该思考,是否有一种方法,可以定时、批量运行已经设计好的Jmeter脚本,并自动输出测试报告。下面就结合Jenkins+Ant+Jmeter,介绍一种性能测试自动化框架的搭建方法。
为了方便维护,在JS里的把html模板和业务逻辑做了分离,在业务逻辑里向模板对象传递指定的data对象返回生成好的html,以往的数据对象是用户交互产生的,今天需要改成从接口拉取。
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