在 echarts 新发布的 3.5 版本中，新增了日历坐标系，增强了坐标轴指示器。同时，echarts 统计扩展 1.0 版本发布了。日历坐标系用于在日历中绘制图表，坐标轴指示器方便用户观察数据内容，统计扩展是一个专门用来进行数据分析的工具。 统计扩展 统计扩展是一个专门用来进行数据分析的工具，目前主要包含了二维的回归、多维的聚类以及一些常用的统计功能。 扩展中的回归算法不仅包含了常用的线性回归，还包含了指数回归、对数回归、以及多项式回归。 线性回归的示例： 对数回归的示例： 秉承了可视分析的
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。
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：
原文链接：https://towardsdatascience.com/the-next-level-of-data-visualization-in-python-dd6e99039d5e
作者 | 吕薇，腾讯员工 来源 | 互娱增值服务部 原文标题 | 浅析数据可视化与应用思路 一 好的数据可视化图表可以救命 约翰·斯诺（John Snow）在1854年制作了伦敦霍乱地图，通过标记死亡地图，清晰的了解到霍乱的源头，总而挽救了无数的生命。 (图片来源百度） 南丁格尔玫瑰图通过简单数据对比，更明晰表达军队医院季节性死亡率，打动了军方高层，军事改良提案得到了支持，方案实施后，伤员的死亡率很快从42%降低到了2% (图片来源百度） 说回到我们现实的生活，当前和平年代，可视化也是在不断帮
最近因为XX的原因，好多足球比赛都不得不停止，相信很多球迷现在在家中都没办法看比赛了。
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。
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。
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。
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
Seaborn是一个基于Matplotlib的Python数据可视化库，它提供了高层次的API，可以帮助用户创建美观、具有吸引力的统计图形。作为Python数据分析领域中常用的可视化工具之一，Seaborn广泛应用于数据探索、模型评估、可视化报告等方面。本文将详细介绍Seaborn库的特点、常见功能和应用场景，并通过实例演示其在Python数据分析中的具体应用。
热力图 (Heatmap) 通过色彩变化来显示数据，热力图适合用来交叉检查多变量的数据。显示是否有彼此相似的变量；以及检测彼此之间是否存在任何相关性。也可以展现随着时间的变化指标的发展。
数据可视化一直是一个很有趣的领域。许多普通人直观上难以感受的数据，如漏洞分布、实时流量分析等，通过数据可视化的手法，可以清晰地看出数据的结构特点和每一个部分之间的内在联系。 著名数据可视化库 D3.js 的部分应用 D3.js 可视化群关系，来自利用 d3.js 对大数据资料进行可视化分析 数据可视化除了常用的图表之类，与地理位置信息系统（GIS）的结合也是其中一个有趣的应用。 首先是数据的准备，要做全球的分布图，得有全网扫描的实力才行哦。HeartBleed 风波的当天晚上，ZoomEye 就给全球
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-YjDZT727-1660292374008)(https://img-blog.csdn.net/20170515162312438?watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvcXFfMjg1ODQ2ODU=/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/SouthEast)]
可以通过点击的方式直接配置告警触发条件，无需手动输入表达式；还可以直接为原始日志配置告警，无需使用 SQL 语句。优化了告警配置过程，提升运维工作效率。
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。
图例组件展现了不同系列的标记(symbol)，颜色和名字。可以通过点击图例控制哪些系列不显示。
从本篇文章开始要写一个新的可视化库的系列文章：Highcharts。对这个库来自官网的赞美：
不过广义上，可视化无处不在, 打开浏览器, 网站就是个数据可视化, 背后是数据库密密麻麻的数据表, 到了你的浏览器就是浅显易懂的页面。
很多情况下数据可视化 是理解和表达数据的有效手段 有时甚至是唯一的手段 大数据时代需要可视化工具 D3是世界最流行的可视化函数库 D3功能很强大 学习起来也很有挑战性 博文视点携重磅好书 以简单有趣的方式带您系统学习 让您对D3有更深的理解和整体把握 本书希望以无障碍而非面面俱到的方式全面介绍 D3的基础知识要点，带你轻松读懂和领会其他代码样例——换句话说，就是非常轻松地走进 D3的生态系统。 《图说D3：数据可视化利器从入门到进阶》 发掘数据驱动型故事，掌握数据可视化利器 【美】Ritchie S. K
今天跟大家分享的是sparklines迷你图系列13——Correlation（HeatMap）。 热力图在excel中可以轻松的通过自带的条件格式配合单元格数字来完成。 但是在sparklines迷
pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库。Echarts 是百度开源的一个数据可视化 JS 库。用 Echarts 生成的图可视化效果非常棒，pyecharts 是为了与 Python 进行对接，方便在 Python 中直接使用数据生成图。
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。
ECharts 是一个使用 JavaScript 实现的开源可视化库，涵盖各行业图表，满足各种需求。
在数据可视化领域，Matplotlib库是Python中最流行和功能强大的工具之一。它能够生成各种静态图表，如散点图、折线图和柱状图等。然而，Matplotlib也提供了创建动态图表的功能，使得我们能够以动画的方式展示数据的变化趋势，从而更直观地理解数据。本文将介绍如何使用Matplotlib库创建动态图表，并提供一些技巧和实践经验。
最近，Vision Transformer（ViT）在各种计算机视觉任务上取得了显著的性能提升，例如图像分类、目标检测和语义分割。同时，广泛认为，由于Token-Level多Head自注意力（MHSA）模块带来的二次计算复杂度，Vision Transformer的计算成本较高。这种模型复杂性使得视觉Transformer在实际应用中的推理速度是一个关Key 因素时，相对于卷积神经网络（CNN）处于劣势，特别是与高效的CNN变体相比。
导读：前几篇Tableau文章中，分别介绍了折线图、条形图、地图和饼图的几种用法，今天本文简单介绍其他几种常用的可视化图表类型。
采用了最优的图表、文字前景和深色模式背景对比度。与普通模式相比下，突出了深色模式的一致性、舒适性和易读性。
黑，也是云监控 Dashboard 最新上线的深色模式版本，带给你大屏监控，盯屏等场景下的更优产品体验。
ECharts是一个纯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，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提供了常规的折线图、柱状图、散点图、饼图、K线图，用于统计的盒形图，用于地理数据可视化的地图、热力图、线图，用于关系数据可视化的关系图、treemap，多维数据可视化的平行坐标，还有用于BI的漏斗图、仪表盘，并且支持图与图之间的混搭。
Echarts相信很多小伙伴都了解过，甚至很多都已经用到过。没有了解过的小伙伴，可以先来和我一起了解一下它的作用和历史吧。ECharts，缩写来自Enterprise Charts，商业级数据图表，是由百度公司研发的(并且是开源的)，它最初是为了满足公司商业体系里各种业务系统（如凤巢、广告管家等等）的报表需求，在2012年之前这些图表需求都是使用flash去实现的， 后来由于flash退出舞台，凤巢前端技术负责人的Kener-林峰在凤巢数据平台项目中尝试使用Canvas去做图表，他写了一个全新的轻量级Canvas类库ZRender，ZRender可以说是ECharts的前世。
现如今，我们已全面迈入智能互联网时代，新的技术不断迭代问世，也代表着新的生产力不断深入我们的生活，同时也是开创未来最好的原动力。那就眼下而言，什么样的新技术才能真正解放IT生产力，加速社会数字化转型呢？without doubt！我认为是低代码（Low-Code）。
陆陆续续写了一个系列的flask入门教程了，最后以一个半成品大屏做个了结，也算是一段时间的成果吧，毕竟不是专业码农，只是爱好而已，还有很多其他的事情等待探索。
ComponentOne Enterprise 是一款专注于企业应用 .NET开发的 Visual Studio 组件集，包含 300多种 .NET控件，支持 WinForm，WPF，UWP，ASP.NET MVC 等七个 .NET开发平台，具备表格数据管理、数据可视化、报表和文档、日程安排、输入和编辑、导航和布局、系统提升工具等七大功能，满足企业应用开发的全部需求。
Python有很多优秀的可视化库，其中有名的像matplotlib、seaborn、plotly，可以绘制出各式绚丽的图表。
热力图是通过密度函数进行可视化用于表示地图中点的密度的热图。它使人们能够独立于缩放因子感知点的密度。
在信息时代，我们面临着海量的数据。然而，这些数据本身并没有意义。为了从数据中获得洞察力和价值，我们需要将其转化为可理解和有意义的形式。这就是数据可视化的重要性所在。本文将详细介绍数据可视化的概念、原则、工具以及它如何帮助我们理解和解释数据。
Echarts是一个基于JavaScript的开源可视化图表库，由百度开发和维护。它提供了多种类型的图表，包括折线图、柱状图、散点图、饼图、地图等，可以用于展示各种类型的数据。Echarts具有良好的交互性和可扩展性，可以通过自定义主题和图表样式来满足不同的需求。同时，Echarts还支持移动端和桌面端的多种平台，可以在不同的设备上进行数据可视化展示。
Destiny，某物流公司数据产品经理，目前从事数据平台搭建和可视化相关的工作。持续学习中，期望与大家多多交流数据相关的技术和实际应用，共同成长。
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。
先把效果图放上来，酷炫压场。看完本文，你就能轻松实现这个动态效果，全程只需几分钟！
简介 11月13日晚发生在法国巴黎市的恐怖袭击事件令世人震惊和愤怒，万恶的恐怖组织又一次把罪恶和恐慌带到了人们的眼前。危机离我们其实并不遥远，关于恐怖活动的历史和规律，我们应该了解更多。 在网上看到Trevo Martin的一篇恐怖活动时间线可视化文章（点击“阅读原文”访问原博文），主要涉及历史恐怖活动的统计、分析和可视化，觉得不错且有启发性，故搬运至此，以下内容主要源自翻译原文。 历史上共发生过哪些恐怖活动？各个恐怖组织主要在哪段时间活动？历史恐怖活动数据能否对未来趋势带来思考和启发？我们尤其需要思考以下
本文来自作者在GitChat（ID：GitChat_Club）上的精彩分享，CSDN独家合作发布。 随着DT时代的到来，传统的统计图表很难对复杂数据进行直观地展示。这几年数据可视化作为一个新研究领域也变得越来越火。成功的可视化，如果做得漂亮，虽表面简单却富含深意，可以让观测者一眼就能洞察事实并产生新的理解。可视化(visualization)和可视效果(visual)两个词是等价的，表示所有结构化的信息表现方式，包括图形、图表、示意图、地图、故事情节图以及不是很正式的结构化插图。 基本的可视化展现方式，
excerpt: ECharts 是一个使用 JavaScript 实现的开源可视化库，涵盖各行业图表，满足各种需求，本文介绍如何在 Hexo 博客中使用 ECharts 插件。
开篇主要是介绍了一些常用的数据可视化工具和图表，让各位看官对数据可视化有一个较为全面的认识。后续篇章会深入介绍如何运用工具绘制精美图表的技术细节。 随着DT时代的到来，传统的统计图表很难对复杂数据进行直观地展示。这几年数据可视化作为一个新研究领域也变得越来越火。成功的可视化，如果做得漂亮，虽表面简单却富含深意，可以让观测者一眼就能洞察事实并产生新的理解。可视化(visualization)和可视效果(visual)两个词是等价的，表示所有结构化的信息表现方式，包括图形、图表、示意图、地图、故事情节图以及
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