现代社会早已进入读图时代,图像在一定上程度上取代了文字,占据了主导地位。对于数据分析来说,一张清晰的可视化图表确实比纷繁复杂的数字更清晰美观。随着科技的发展以及可视化需求的急剧增大,涌现了大批的数据可视化工具,通过对比分析市面上众多的数据可视化工具之后,我们挑选了几款给大家进行参考。
ECharts是一个兼容绝大部分浏览器,可流畅运行在PC和移动设备上的纯 Javascript 的图表库。ECharts 提供了折线图,柱状图,散点图,饼图,K线图,盒形图等常规图,还有可视化的地图、热力图、线图,、可视化的关系图等。多样的图表、丰富绚丽的视觉效果、流畅的交互,用来做数据统计分析是再好不过了。 1、引入echarts.js
下面是来自官网(https://echarts.apache.org/zh/index.html)的介绍:ECharts,一个使用 JavaScript 实现的开源可视化库,提供直观,交互丰富,可高度个性化定制的数据可视化图表。
众多周知,图形和图表要比文本更具表现力和说服力。图表是数据图形化的表示,通过形象的图表来展示数据,比如条形图,折线图,饼图等等。可视化图表可以帮助开发者更容易理解复杂的数据,提高生产的效率和 Web 应用和项目的可靠性。
上面的两个动图,就是条形竞赛图和折线竞赛图,今天我们就来看看都有哪些方便的方法来制作呢
APROL 是运行在Linux(Opensuse)平台的系统, APROL 主要由开发系统、运行系统和操作系统联合构成的。开发系统负责控制系统的配置和控制等级,控制编写系统任务的分配(下载到控制器、下载操作员、运行系统),开发设计用户级程序把输入、按钮及其他控件组合完成数据输入和触发动作。运行系统是基于开发系统的数据,它是系统的“心脏”。在运行系统中配置了系统所要监视、收集、和分配的数据。
这里我们可以直接使用tushare 、akshare等等金融数据接口,个人非常安利akshare!毕竟它不需要积分呀
RAWGraphs是一个在线的开源工具和数据可视化框架,用来处理Excel表中的数据。你只需将数据导入到RAWGraphs中,设计你想要的图表,然后将其导出为SVG格式或PNG格式的图片。此外,上传至RAWGraphs的数据只会在web端在线进行处理,保证了数据的安全性。
Ajax MGraph 基于 Prototype.js 的 Ajax 图表库,纯 XHTML 和 CSS 实现。
Severino Ribecca 是一位平面设计师,也是数据可视化的爱好者,他在自己的网站上收录了 60 种可视化图表样式以及它们分别适用于什么样的场景,并且推荐了相应的制作工具。
数据可视化的爱好者Severino Ribecca,他在自己的网站上收录了 60 种可视化图表样式以及它们分别适用于什么样的场景,并且推荐了相应的制作工具。
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。
点阵图表 (Dot Matrix Chart) 以点为单位显示离散数据,每种颜色的点表示一个特定类别,并以矩阵形式组合在一起。
今天的Web开发与几年前完全不同,有很多不同的东西可以很容易地阻止任何人进入Web开发。这是我们决定制作这些循序渐进的视觉指南的原因之一,这些指南展示了更大的图景,并让任何人清楚了解他们在网页开发中扮演的角色。
大家应该或多或少地会接触过股票,或者去购买股票型基金,但是提到股票基金就不得不提到的是K线图,今天小编就带领大家一起用Python来制作可以交互的高颜值K线图,
各类图表功能,小程序自带API并没有提供,所以很多人就用了其他方法来实现,极乐大叔将这些实现方法和教程聚合一下,以便大家能够迅速而方便的使用。 — 相关文章 — 在微信小程序中绘制图表(part
本教程来自华东师范大学汤银才教授,本人已授权。为了获得更好的阅读体验,可在文末直达原文网站。前两期内容见:R沟通|Bookdown中文书稿写作手册(中);R沟通|Bookdown中文书稿写作手册(上)
Highcharts是一个制作图表的纯Javascript类库,主要特性如下: 兼容性:兼容当今所有的浏览器,包括iPhone、IE和火狐等等; 对个人用户完全免费; 纯JS,无BS; 支持大部分的图表类型:直线图,曲线图、区域图、区域曲线图、柱状图、饼装图、散布图; 跨语言:不管是PHP、Asp.net还是Java都可以使用,它只需要三个文件:一个是Highcharts的核心文件highcharts.js,还有a canvas emulator for IE和Jquery类库或者MooTools类库; 提
社区里有一群canvas爱好者,比jsh5css,安静的小智,jeffer等同学他们在canvas方面都有着自己的学习心得和见解。 但是极乐叔发现在小程序开发学习过程中还是有很多小伙伴折戟在canvas上,为此我们在社区首页教程内专门开了一个canvas学习栏目,但是觉得仍然不够,canvas在全网的知识还是太少,所以今天集中一下全网的资料,方便以后遇到问题的同学,能够从中找到可能的参考。 假如本文中有错误或者需要补充的部分,欢迎给同学提出或补充!你也可以在后台投稿发表自己canvas方面的心得或demo
在新的HTML5标准中,新增了一个非常重要的元素—canvas元素。使用该元素,可以在页面中直接进行各种复杂图形的制作。因此,如果使用该元素绘制统计图,比之前使用服务器端控件来生成统计图的方法更加具有优越性,因为使用了该元素之后,绘制统计图的工作是直接在客户端进行的,而不再是在服务器端所完成的了。这不仅意味着不再占用服务器端的资源,而且意味着可以直接利用客户端计算机的强大资源,绘制统计图的速度也就可以大大地得到提高了。而且,因为用来控制canvas图形绘制的脚本代码是可以被压缩的,可以被缓存的,所以也就可以
数据1 数据目标:曲线图 F12,如图位置输入JSON.stringify(dataSeries.dataPoints) copy,粘贴到data.txt 数据是一个列表,里面是多个字典
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。
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。
在前面的文章中,我们一起学习了如何通过 Python 抓取东方财富网的实时股票数据以及如何制作成 Tkinter GUI 程序,链接如下
本文实例讲述了Ajax+Jpgraph实现的动态折线图功能。分享给大家供大家参考,具体如下:
前几天我看了一个不到2分钟的视频,动态展示了我国的GDP增长。而且是动态条形图和折线图叠加一起使用,比较少见!然后我立了一个Flag,说要仿制。
导读:如果你想学Python,或者你刚开始学习Python,那么你可能会问:“我能用Python做什么?”
ECharts 特性介绍 ECharts,一个纯 Javascript 的图表库,可以流畅的运行在 PC 和移动设备上,兼容当前绝大部分浏览器(IE8/9/10/11,Chrome,Firefox,Safari等),底层依赖轻量级的 Canvas 类库 ZRender,提供直观,生动,可交互,可高度个性化定制的数据可视化图表。 ECharts 3 中更是加入了更多丰富的交互功能以及更多的可视化效果,并且对移动端做了深度的优化。 丰富的图表类型 ECharts 提供了常规的折线图,柱状图,散点图,饼图,K线图
* 再一个DOMCONTENTLOAD事件触发早,原因是一些GIF图片放在了DOMCONTENTLOAD之后再请求的
最近动态图表可以说火爆全网,我们当然可以通过很多第三方工具来实现该功能,既方便又美观。可是作为折腾不止的我们来说,有没有办法自己手动实现一个简易版的呢,答案当然是肯定的,今天我们就先来看一看如何基于 highcharts 完成上面的需求。
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。
今天小编来为大家安利另外一个用于绘制可视化图表的Python框架,名叫Dash,建立在Flask、Plotly.js以及React.js的基础之上,在创建之出的目的是为了帮助前端知识匮乏的数据分析人员,以纯Python编程的方式快速制作出交互特性强的数据可视化大屏,在经过多年的迭代发展,如今不仅仅可以用来开发在线数据可视化作品,即便是轻量级的数据仪表盘、BI应用甚至是博客或者是常规的网站都随处可见Dash框架的影子,今天小编就先来介绍一下该框架的一些基础知识,并且来制作一个简单的数据可视化大屏。
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。
本系列或多或少涉及一些 pandas 的骚操作(网上很难看到相关的资料),其并非可视化的重点,不会多做讲解。
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
在很多项目中都会有在前端展现数据图表的需求,而在开发过程中,开发者往往会使用一些JavaScript库,从而更有效地达到想要的目标。最近,TechSlide上的一篇文章总结了50种用于展现图表的JavaScript库,并对每种库做了简要的说明。这对于想要选择合适JavaScript库的开发者很有参考意义。
这种图表使用同心圆网格来绘制条形图。每个圆圈表示一个数值刻度,而径向分隔线则用作区分不同类别或间隔(如果是直方图)。
Chart.js 是一个功能强大且易于使用的图表库。 支持多种类型的图表,包括折线图、柱状图、饼图、雷达图等。 Chart.js 具有简单的 API 和丰富的配置选项, 使得在 Vue 中使用它非常方便。
在我们生活和工作中,经常会看到可视化大屏,主要用于展示一些汇总信息,那如何制作一个酷炫的可视化大屏呢?
利用R语言也可以制作出漂亮的交互数据可视化,下面和大家分享一些常用的交互可视化的R包。
数据分析离不开数据可视化,我们最常用的就是pandas,matplotlib,pyecharts当然还有Tableau,看到一篇文章介绍plotly制图后我也跃跃欲试,查看了相关资料开始尝试用它制图。
熊猫本次用的是 Anaconda 的 jupyter notebook 编写的本文代码。今天用到的库都是已经集成好的,无须另行安装。每个库的版本号我列在下方了。
命名一直是编程界的难点,这次 naming-cheatsheet 就能帮上你的忙。按照它的 SID(Short.、Intuitive、Descriptive)原则,你一定能取出极佳的变量 / 函数名。同样,能解决你可视化问题的还有 Apache 的 superset。如果你想了解 Google、微软、Netflix 之类的大厂在生产环境应用了哪些机器学习技术,applied-ml 就能娓娓道来各大科技公司的 ml 技术。
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