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图表库千万个今天 HelloGitHub 给大家推荐个很有“特色”的图表库:一个手绘风格的 JS 图表库 —— Chart.xkcd,快收起你紧绷、严肃的面容让我们一起看看用手绘风格展示数据的效果。
在数据可视化领域,象形柱状图是一种引人注目、生动直观的图表类型,能够通过形象的图形呈现数据,使得信息更为清晰易懂。Pyecharts是一款基于Echarts的Python图表库,提供了丰富的图表类型和灵活的参数设置,为开发者提供了绘制各种炫酷图表的可能性。本文将深入介绍Pyecharts中绘制象形柱状图的参数,并通过实例演示如何创建多样化的炫酷象形柱状图。
在数据可视化领域,关系网图是一种强大的工具,可以展示实体之间的复杂关系。Pyecharts 是一个基于 Echarts 的 Python 可视化库,提供了简单而强大的接口,使得绘制关系网图变得轻松而愉快。本文将介绍 Pyecharts 绘制多种炫酷关系网图的参数说明,并通过代码实战演示如何创建令人印象深刻的关系网图。
本公众号已经分享了超过百种DAX+SVG自定义的图表,本文介绍如何将自定义图表空心化。所谓空心图表是指没有填充颜色,仅有边框颜色的图表。下图展示了条形图的空心效果:
微软在Ignite2018关于PowerBI的演示中使用了一个很猛的自定义可视化,先来看看效果:
本公众号已经分享了超过百种DAX自定义的图表。本文介绍一种简化自定义图表度量值的方式,以圆角条形图为例。
在数据可视化领域,仪表盘图是一种直观而强大的工具,用于展示关键指标的实时状态。Pyecharts是一个基于Echarts的Python图表库,提供了丰富的图表类型,其中包括了仪表盘图。本文将介绍如何使用Pyecharts绘制多种炫酷的仪表盘图,并详细说明相关参数,同时附上实际的代码实例。
在数据可视化领域,词云图是一种极具表现力和趣味性的图表,能够直观地展示文本中的关键词分布。而Pyecharts作为一款强大的Python图表库,提供了丰富的功能来绘制各种图表,其中也包括了词云图。本文将深入探讨Pyecharts中绘制多种炫酷词云图的参数说明,并通过代码实战演示其应用。
如果你尝试用 Python 进行可视化,会发现用起来很爽,但是保存或者展示确稍显麻烦。
这部分代码导入了需要使用的库。requests库用于发送网络请求,lxml库用于解析HTML,csv库用于处理CSV文件,matplotlib.pyplot库用于绘制图表,matplotlib.font_manager.FontProperties库用于加载自定义字体。
各个互联网公司通过大量的用户数据、信息进行统计分析,而这些大量繁杂的数据在经过可视化工具处理后,就能以图形化的形式展现在用户面前,清晰直观。随着各种数据的增加,这种可视化工具越来越得到开发者们的欢迎。 下面推荐30款可视化工具供大家选择和使用。 1.iCharts iCharts 提供了一个用于创建并呈现引人注目图表的托管解决方案。有许多不同种类的图表可供选择,每种类型都完全可定制,以适合网站的主题。iCharts 有交互元素,可以从Google Doc、Excel 表单和其他来源中获取
本篇文章主要介绍在Cloudera Manager 界面图表简单说明以及如何在CM界面通过tsquery创建自定义图表
在数据科学和数据分析领域,数据可视化是一种非常重要的技术。Plotly 是一个功能强大的 Python 可视化库,它可以帮助我们创建交互式的数据可视化图表。本文将介绍如何使用 Plotly 实现交互式数据可视化,包括数据准备、图表创建和交互功能的添加。
建一个单独的工具提示度量值,将多个信息整合到一起,此处需要注意有可能文字太长无法完全展示,可使用UNICHAR进行换行。
在Cloudera Manager中我么可以看到很多图表,CDH的组件如HDFS、HBase等都有大量的描述CPU、磁盘、作业队列等的图表,这些图表可以通过tsquery语句进行构建,tsquery语言是指从Cloudera Manager时间序列数据存储中检索时间序列数据的语句。
DataGear 是一款开源免费的数据可视化分析平台,自由制作任何您想要的数据看板,支持接入SQL、CSV、Excel、HTTP接口、JSON等多种数据源。
目前对于小并发量的产品, 测试使用GUI模式进行压测是一个很普遍的状况. GUI页面写好脚本, 直接开压, 然后在监控器一张张截图写个测试报告, 虽然Jmeter启动窗口已经提示GUI模式只用来写脚本和Debug
https://aroussi.com/post/python-yahoo-finance
极坐标系在数据可视化中提供了一种独特而直观的方式来呈现数据。Pyecharts作为一个强大的Python图表库,支持多种图表类型,包括极坐标系。本篇技术博客将深入探讨Pyecharts绘制多种炫酷极坐标系的参数说明,并重点关注方向性的呈现。
是的,我们有数据,并有了数据的洞察,然后呢?显然,下一步将是与人们交流这些发现,以便他们采取必要的行动。最有效的数据交流方式之一就是讲故事。但是要成为有效的讲述者,我们需要简化事情,而不是使事情复杂化,这样使得分析的真正本质不会丢失。
作者|Melissa Bierly 选文|Aileen 翻译|冯琛 校对|Elaine琏 数据可视化专家Andy Kirk说过,数据可视化分为两类:探索性可视化图表和解释性可视化图表。解释性可视化图表的目标是进行描述——它们是根据对事物表面的关键线索而被仔细构造出来的。 另一方面,探索性可视化图表建立了与数据库或主题事件的互动,它们帮助用户探索数据,让他们发掘自己的观点:发现他们自己认为相关的或者感兴趣的事物。 通常,探索性可视化图表是交互式的。尽管现在有许多Python绘图库,但只有少数可以创建能够使你
今天跟大家分享一种小而美的excel单元格图表——迷你图。 ▼ 这种图表小到可以存放在单独的单元格中,能够展现数据大致趋势和概览,但是对于精准的数据信息表达却并不很清晰,不过可以作为趋势参考。 这
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。
前面我们以Time series 图表为例,学习了面板的配置参数,在这里我们要继续学习Grafana 的其他图表,配置参数大同小异。
对于集群,服务,角色和主机,你都可以查看与之相关的各种指标的图标的仪表盘。虽然对于不同实体的指标显示是不一样的,但是基本功能都是一样的。
Google Charts 提供了一种完美的方式来可视化您网站上的数据。从简单的折线图到复杂的分层树图, 图表库 提供了大量即用型图表类型。
在这篇文章中,我向大家介绍前5名最好的开源JavaScript图表库。每个站点的仪表板都是不完整的,因为他们缺少图表,所以为我们的站点找到正确的图表库是非常重要的。以下库可以帮助你在站点创建可自定义和美观的图表。 D3.js - 数据驱动的文档 📷 D3.js是一个开源的JavaScript库,用于根据用户数据处理文档。这是一个强大的工具,通过HTML,SVG和CSS的帮助,赋予数据生命。 D3允许开发人员将任意数据绑定到DOM,然后将数据驱动的转换应用到DOM。例如:考虑一个数组数组,您可以使用它来生成一
一个真实客户案例,需离线环境下WPS使用EasyShu的需求,这段时间里,笔者反复测试了目前EasyShu对WPS的兼容性情况。
BCGSoft Ltd.成立于1998年,是一家专门为Microsoft Windows开发业务组件的软件公司。BCGSoft旨在帮助开发人员将当今市场上先进的技术整合到他们的应用程序中。
在数据可视化领域,Pyecharts是一个强大而灵活的工具,它能够以美观的方式呈现各种图表,其中之一就是炫酷水球图。水球图能够生动地展示数据的比例关系,给用户一种直观的感受。本文将深入介绍Pyecharts中绘制多种炫酷水球图的参数说明和代码实战,帮助读者更好地利用这一功能进行数据可视化。
记录一款好用的大屏工具,DataGear,官方标记为“开源免费的数据可视化分析平台”。 其支持的数据集可以为SQL或HTTP API等,SQL支持MySQL等关系型数据库及Hive等大数据引擎,可以作为IT人员的数据展示工具。 另外其支持Excel、CSV、JSON数据集,也可以用作业务人员的数据展示工具。 但如果做数据的可视化分析,距离tableau等专业工具还很远,个人感觉仅是数据的展示工具。
“状态”选项卡具有两个潜在的视图:“表格视图”和“经典视图”。经典视图包含所选集群的一组图表,而表格视图将常规集群、计算集群和其他服务分隔为汇总表。您可以使用每个视图上的“ 切换到表格视图”和“切换到经典视图”链接在两个视图之间切换。Cloudera Manager会记住您选择的视图并保留在该视图中。
SVG,全称Scalable Vector Graphics,即可缩放矢量图形,在Power BI中有着广泛的用处。本文将用法总结为三类,并详述在每种用法使用什么图表插件。
公司做大数据展示需要用百度地图,使用的一点心得体会: 1.首先是百度官网申请ak秘匙,我这里有两个 2.百度地图例子参考多看 http://lbsyun.baidu.com/index.php?tit
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嗨喽!前端技术编程的各位小伙伴们,由于公众号做了乱序推送改版,为了保证公众号的推文能够第一时间及时送达到大家手上,大家记得将公众号 加星标置顶 ,公众号每天会送上各种好评技术干货推文 !
上一节讲了如何将图表空心化(Power BI 图表空心化),本节继续这个话题,将图表虚线化。虚线化,顾名思义,就是把图表的线条改为虚线。下图是气泡条件格式虚线后的样子:
normal : { color : function(params) { //自定义颜色 var colorList = [ '#2059be', '#198577', '#a8674e' ]; return colorList[params.dataIndex] } } 示例: <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <title></title> <script src="http
前几天的网页控件短视频推文后,有读者反馈问是什么技术实现的,在此本着开源分享的心态简单介绍下。
目前正在优化一些过往的功能说明和对WPS的兼容性测试,特别是地图可视化相关的辅助功能,已经对WPS适配好了。
导语:今天我们带来一篇来自 Adobe 工程师 Rohit Boggarapu 的文章。他在文章中介绍了一些适合网页开发者的数据可视化和绘图工具,让你不必再花大力气与枯燥的数据抗争。部分工具不要求写代码也可以使用!
为了使图表更具表现力,可以使用混搭图表对数据进行展现。 当多个系列的数据存在极强的不可分离的关联意义时,为了避免在同一个直角系内同时展现时产生混乱,需要使用联动的多图表对其进行展现。
列表 由于其 整齐 , 整洁 , 有序 的特征 , 类似于表格 , 但是其 组合的自由程度高于表格 , 经常用来进行布局 ;
数据可视化在数据分析和展示中扮演着重要的角色。而柱状图是一种常用于展示离散数据的图表类型,可以清晰地展示数据之间的差异。在Python中,有许多数据可视化库可供选择,其中之一是Pyecharts。Pyecharts是一个基于Echarts的Python库,提供了丰富的图表类型和可定制性,使得绘制柱状图变得非常简单。本文将介绍如何使用Pyecharts绘制各种类型的柱状图,并深入探讨其功能和定制选项。
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你的程序有多么依赖数据?即使应用程序不完全面向业务,你也可能需要管理面板、仪表板、性能跟踪以及用户非常喜欢的类似分析功能的数据。
本文介绍了大数据可视化分析工具,列举了39种常用工具,并给出了每种工具的优缺点。这些工具涵盖了各种领域,如商业智能、数据挖掘、数据可视化等。
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