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！
基于流程图的场景：节点不会太多，加上节点都是静态图，没有太多动态渲染，那svg可能更适合，而且svg具备高保本，但是如果在大规模数据或图元的情况下请谨慎选择，毕竟性能会差些
在开源世界中，某些库为数据可视化提供了许多可能性，包括图形或网络表示。其他库仅专注于网络图表示。通常，这些库比通用库提供更多的功能。
tldraw是一款开源的Web绘图工具，可以使用它创建并共享流程图、线框图、原型、图表和其他可视化内容。
近日，潜在某个技术交流群的我发现即将毕业的小伙伴在焦虑实习、校招，刚好本周 GitHub 热榜有个远程工作项目。不妨大家换个思路，“走”出去也许有更多的机会。当然，除了全球的远程工作集，本周远程工作特推也收录了 greatghoul 及其他小伙伴整理的超详细远程工作事项以及相关工作方向推荐。
数据可视化技术的基本思想是将数据库中每一个数据项作为单个图元元素表示，大量的数据集构成数据图像， 同时将数据的各个属性值以多维数据的形式表示，可以从不同的维度观察数据，从而对数据进行更深入的观察和分析。 图表库 C3 – 以 d3 为基础构建的可重用图表库 Chart.js – 带有 canvas 标签的图表 Chartist.js – 具有强大浏览器兼容能力的响应式图表 Dimple – 适用于业务分析的面向对象的 API Dygraphs – 适用于大型数据集的交互式线性图表库 Echarts – 针对
在互联网时代，每时每刻都在产生大量的数据。而气象领域更是一个“大数据”领域。除地面观测站之外，在轨卫星每年也会产生PB级气象数据，还有大量的数值模式数据。
matplotlib算是python比较底层的可视化库，可定制性强、图表资源丰富、简单易用、并且达到出版质量级别。
该文对跨平台开源项目Ngui进行基准性能测试，包括创建视图、布局、绘制、事件处理、性能等方面的测试，并对比了iPhone6、Nexus6和iPad mini2在各项指标上的表现。测试结果表明，Nexus6的CPU性能比iPhone6差，但Ngui在Android和iOS上的表现相近。同时，该文还对CSS、Storage、End等方面的性能进行了测试。
这是一个GUI的排版显示引擎和跨平台的GUI应用程序开发框架，基于NodeJS/OpenGL，这也是第一个在移动端Android/iOS融合NodeJS的前端GUI项目，至此JavaScript成为了真正意义上前后端通吃的语言。
原文链接：https://towardsdatascience.com/the-next-level-of-data-visualization-in-python-dd6e99039d5e
一个好的前端界面中很重要的内容就是动画，使用符合场景的动画不仅可以优化网站页面中的交互细节，提高用户体验，还可以让页面更具有吸引力，给网站带来更多访问量。如果你还不具备手写各种骚动画的能力，那么下面介绍的这几个动画库可得收藏好了~
从 2018 年开始，我就养成了每天逛 GitHub 的习惯，一般在早上上班前或者中午午休的时候都会逛一下。
[题引]：CAD（计算机辅助制图）是随着计算机技术发展而来的新技术，用于精确绘制。图纸上承理论设计，下接生产制造，重要性不言而喻。当前CAD软件种类繁多，但动辄1G+的计算机空间。若绘制简单CAD图纸，显得“杀鸡焉用牛刀”，本小节介绍使用轻量级的javascript编程绘制简单的CAD图纸。
相信很多人都没有逛 GitHub 的习惯，因此总会有开源信息的不对称，有哪些优秀的前端开源项目值得学习的也不知道。
今天给大家分享一篇可视化干货，介绍的是功能强大的开源 Python 绘图库 Plotly，教你如何用超简单的（甚至只要一行！）代码，绘制出更棒的图表。
https://bbs.csdn.net/topics/603957384 您好，我是csdn-尔嵘，正在参加2021年度博客之星，希望投个五星，感谢大家的支持，谢谢您的支持！
一、Canvas canvas是HTML5中新增一个HTML5标签与操作canvas的javascript API，它可以实现在网页中完成动态的2D与3D图像技术。<canvas> 标记和 SVG以及
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
原文：https://towardsdatascience.com/the-next-level-of-data-visualization-in-python-dd6e99039d5e
https://console.cloud.google.com/storage/browser/quickdraw_dataset
如果你不只闷头写代码，还需要方案设计、内部分享、向上汇报、述职答辩、追求晋升等等，绘图工具几乎是互联网从业者标配工具。好用的绘图工具，可以大幅提升绘图效率和图形效果，甚至能够让你的汇报鹤立鸡群、增色不少。
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
https://towarddatascience.com/the-next-level-of-data-visualization-in-python-dd6e99039d5e
在开源世界中，某些库为数据可视化提供了许多可能性，包括图形或网络表示。其他库仅专注于网络图表示。通常，这些库比通用库提供更多的功能。您还将找到商业图形可视化库。商业图书馆的优势在于可以保证持续的技术支持和先进的性能。
很多开发者说自从有了 Python/Pandas，Excel 都不怎么用了，用它来处理与可视化表格非常快速。但是这样还是有一大缺陷，操作不是可视化的表格，因此对技能要求更高一点。近日，开发者构建了名为 Grid studio 的开源项目，它是一个基于网页的表格应用，完全结合了 Python 和 Excel 的优势。
开源项目是众多组织与个人分享的组件或项目，作者付出的心血我们是无法体会的，所以首先大家要心存感激、尊重。请严格遵守每个项目的开源协议后再使用。尊重知识产权，共建和谐开源社区。
UMLChina整理的UML建模工具列表请见http://www.umlchina.com/tools/search.aspx
最近因为要在系统里植入一个流程图的灵活绘制功能。如果说自己写一个，那必将是个庞大的工程，所以就在GitHub上调研了一番。最后发现了今天要给大家推荐的这个开源框架：LogicFlow
高中，读过几本 3D 图形编程相关的书。怎么说呢，自那以后，图形学相关的东西，都不在我的兴趣范围里了。直到最近，我重新燃起了一点兴趣： 架构治理工具 ArchGuard 依赖于「图即代码」，用于生成架构图，以更好的进行架构治理。 年初，开源的知识管理工具 Quake 中，需要支持「概念构建系统」这样一个理念。 需要管理多种不同的图形格式。 当然了，作为一个 Firefox 浏览器的忠实用户，Firefox 在 Feakin 里自然是支持最好的。开始之前，欢迎尝试在线 Demo：https://online.
程序员的沉没成本论：沉没成本谬论是人类众多的认知偏见之一。它指的是我们倾向于持续将时间和资源投入到失去的原因中，因为我们已经花了很多时间去追求无用的事情。沉没成本谬论适用于当我们花了很多成本也不会起作用的项目或工作。比如，当存在效率更高，互动性更强的选择时，我们依然继续使用Matplotlib。
H4中的input type：text、password、radio、checkbox、file、hidden、submit、reset、image
沉没成本谬论是人类众多的认知偏见之一。 它指的是我们倾向于持续将时间和资源投入到失去的原因中，因为我们已经花了很多时间去追求无用的事情。沉没成本谬论适用于当我们花了很多成本也不会起作用的项目或工作。比如，当存在效率更高，互动性更强的选择时，我们依然继续使用Matplotlib。
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
知识图谱项目是一个强视觉交互性的关系图可视化分析系统，很多模块都会涉及到对节点和关系的增删改查操作，常规的列表展示类数据通过表格展示，表单新增或编辑，而图谱类项目通常需要关系图（力导向图：又叫力学图、力导向布局图，是绘图的一种算法，关系图一般采用这种布局方式）去展示，节点和关系的新增编辑也需要前端去做一些复杂的交互设计。除此之外还有节点和关系的各种布局算法，大量数据展示的性能优化，节点动态展开时的局部布局渲染，画布的可扩展性，样式的自定义等等诸多技术难点。目前国内使用最多的两个已开源的前端可视化框架：阿里的AntV、百度的Echarts对于关系图的支持都比较弱，不能完全满足项目中的需求。
小米：XiaoMi https://github.com/XiaoMi 1.分布式的发布和监控系统 Minos Minos 是小米公司开发的一个分布式的发布和监控系统。最初是小米开发的用来在 Hadoop 和 ZooKeeper 集群上发布和管理的工具。Minos 可轻松扩展来支持其他的系统，目前已经支持包括 HDFS、YARN 和 Impala 。 https://github.com/XiaoMi/minos 2.互联网企业级监控系统 OpenFalcon Open-Falcon 是小米运维部开源的
最近B站刚刚颁布了2021年的百大UP，要说我最喜欢的UP，那必然是 @老师好我叫何同学。何同学的每一个视频都让我感觉很惊艳，那么的有创意。
此文章是我最近在看的【WebKit 技术内幕】一书的一些理解和做的笔记。 而【WebKit 技术内幕】是基于 WebKit 的 Chromium 项目的讲解。
ECharts 是一个开源的来自百度前端数据可视化团队,使用 JavaScript 实现的开源可视化库,是一个纯Javascript图表库,提供直观,生动,可交互,可个性化定制的数据可视化图表,涵盖各行业图表,满足各种需求。
程序员有很大一部分时间，并不是在写代码。他们挥舞着鼠标，嘴里默念着无人能懂的咒语，画出一张张精美的图。
Python 计算机视觉 SimpleCV—开源的计算机视觉框架，可以访问如OpenCV等高性能计算机视觉库。使用Python编写，可以在Mac、Windows以及Ubuntu上运行。 自然语言处理 NLTK —一个领先的平台，用来编写处理人类语言数据的Python程序 Pattern—Python可用的web挖掘模块，包括自然语言处理、机器学习等工具。 TextBlob—为普通自然语言处理任务提供一致的API，以NLTK和Pattern为基础，并和两者都能很好兼容。 jieba—中文断词工具。 Sno
是的，在一个界面上同时展示可视化表格与代码，而且同时通过表格与代码修改数据，这不就是 Python 与 Excel 的结合吗？
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