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。
接着来做这个首页的收尾部分。按照上节课的结尾,我们需要进行新导入组件的三个本地化配置。
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
BI是Business Intelligence的英文缩写,译作商业智能,又称商业智慧或商务智能,指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。
在大数据的时代背景下数据可视化的价值显得尤为突出,国内外出现了很多数据可视化产品,其中又以在Web上呈现数据统计图表的组件库最为多样,国外比较著名的如Highcharts,amCharts,flot,jqPlot,D3等等,国内则相对比较冷清,知名度较高仅有iChartjs,dataV。 在这种背景下,Echarts的出现无疑会引起大家的高度关注。那么,Echarts到底是什么?它的未来向何处发展? 11月29日广州日报数字新闻实验室在广州TiT创意园举办了一场“数据可视化的应用实践”沙龙,EChart
本项目是一个机器人制证的可视化系统。 其中包括制证设备的显示和监控,质检设备的显示和监控;同时也包括AGV机器人的显示和监控。 制证设备用于制作证书,质检设备用于合格检查,而AGV机器人用于运输;AGV机器人还需要监控电量和充电情况和行进位置。
最近几节我们要结束掉首页,虽然首页是我们的草稿,承担了我们学习的第一步,但是确实已经占用了过多篇幅。
很多人提到Tableau、Power BI等老牌可视化工具,这些工具确实引领了可视化的风潮,有开疆拓土之功。
说到驾舱舱,它通常是给驾驶员提供速度、转速、燃油油位等信息的设备。它可以帮助飞行员或赛车手快速作出决定。
停电区域是指供电公司在某一天的某些区域的台区进行停电,台区的下属表箱均受到影响。这是一个地域性问题,所以通过在地图上进行标识这些区域,将数据可视化地展示到分析人员面前,可以很直观看到当天停电影响区域,极大地方便了后续工作的展开。
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。
注意我们当前做的平台是数据构造平台,既然是数据,那么首页我们要弄成什么样呢? 最好就是 各种统计图 那种吧,看着还高大上~
这里记录一段时间我在互联网上看到的有意思的内容与信息,防止它们在我的脑袋里走丢了。
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
在知乎上一直有一个热度很高的话题,你最见过的最烂的代码长啥样?最近突然又爆火起来,主要是针对,“图生代码”这一新兴事务。对于AI的情商一直是备受推崇的,内在逻辑清晰语言组织能力超强,为什么在“图生代码”上被推为了最烂代码。由于工作关系,接触到了一款“图生代码”。将试用情况以及实际代码贴出来。大家来看看代码烂在何处,欢迎板砖。
今天我参考github,总结出一个极简但却包括了几乎所有Python的绘图包。 一共22个Python绘图包: Python 绘图包 altair - 基于Vega Lite的声明性统计可视化 bokeh - 用于Python的交互式Web绘图 Chartify - Bokeh包装,使数据科学家更容易创建图表 diagram - 使用UTF-8字符的文本模式图 ggplot - 基于R的绘图系统ggplot2 glumpy - OpenGL科学可视化库 holoviews - 来自注释数据的复杂和声明性
大数据的出现使数据可视化可谓发挥到了极致。数据可视化主要是为了直观,实时地查看数据变化并做出第一反馈。正因为人们分析了大量数据,所以可视化的数据展示可以使用户很直接的了解并感受到大数据带来的震撼。
历时一个月,从开始学习vue到能用vue开发一个简单的系统,以下是开发这个系统的简单报告。
随着大数据的发展,人们越来越多地使用数据分析来解决问题。为了提高数据分析的效率,各种先进的数据可视化工具应需而生,可以直接根据指定的数据源,生成炫酷又直观的图表。
在商业智能BI应用中,经常会涉及到不同部门、不同层级的人查看数据的情况,由于每个人对业务的关注点不同,所以大家对数据的维度、粒度要求也不同,这个时候运用数据钻取就可以轻松应对大家不同的数据需求了。
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
色彩是通过人的印象或者联想来产生习理上的影响,而配色的作用就是通过改变空间的舒适程度和环境气氛来满足消费者的各方面的要求。
这几天我们的一个学员在看到一幅论文中的一个统计图形(如下)后就@我,咨询这个图形到底怎么绘制?
点击上方蓝色字体,关注程序员zhenguo 你好,我是 zhenguo今天这篇文章不是项目,我的第十个项目还在整理中。今天我参考github,总结出一个极简但却包括了几乎所有Python的绘图包。一共22个Python绘图包: Python 绘图包 altair - 基于Vega Lite的声明性统计可视化 bokeh - 用于Python的交互式Web绘图 Chartify - Bokeh包装,使数据科学家更容易创建图表 diagram - 使用UTF-8字符的文本模式图 ggplot - 基于R的绘图
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。
今天是读《pyhton数据分析基础》的第14天,今天读书笔记的内容为使用matplotlib模块绘制常用的统计图。 模块概括 matplotlib 是最基础的绘图模块,pandas和seaborn的绘图功能的使用依赖于matplotlib。 条形图 #绘制柱形图 from matplotlib import pyplot as plt #绘图数据 x=["a","c","d","e","b"] y=[11.5,18.6,17.5,14.3,10.8] #创建基础图 fig=plt.figure() #
“这易如反掌,”他说,“我看到你左脚穿的那只鞋的内侧,也就是炉火刚好照到的地方,皮面上有六道几乎平行的划痕。显然,这些划痕是有人为了去掉沾在鞋跟上的泥疙瘩,极其粗心大意地顺着鞋跟刮泥而造成的。 因此,现在你就明白了我得出的这两个推断:其一,你曾经在恶劣的天气外出过;其二,你穿的皮靴上面的特别难看的划痕是伦敦的女佣所为。 至于你开业行医,这么说吧,如果一位先生走进我的房间,身上带有碘的气味,右手食指上有硝酸银腐蚀的黑斑,高顶黑色大礼帽的右侧鼓起一块,那里面藏着听诊器,而我不断言他是医务界的一位
最近做的项目需要用到数据分析,图表显示,之前做项目的时候用到过highcharts,不过也只是简单的会用而已,然后再网上查了查highcharts的优点:
上节之后,有不少小伙伴问,如果已经跟了8-12章的 首页数据统计图 的,要删除么?
别说,还真有,而且常见的统计图形它都能绘制,更重要的是,统计指标信息自动添加,绘制的结果完全符合出版需求~~
这几个问题都是问得比较多,也是大家在实际科研中遇到比较多的绘图问题。下面针对每个问题给出解答:
大多数科研文章都离不开图表,尤其是图,熟悉一些绘图软件,并将图在文章和PPT中展示出来,是科研训练的重要内容。漂亮的文章配图能给自己的工作加不少分,生信宝典推出R的系列教程ggplot2高效实用指南 (可视化脚本、工具、套路、配色)讲解通过R语言绘制高颜值图。后来为了更加方便使用,生信宝典团队开发了在线绘图工具www.ehbio.com/ImageGP,支持14中常见图形和部分扩增子分析,深受欢迎,日均访问400次,累计访问数十万次,遍及世界各大洲,功能也在一直增加完善中。
数据可视化是数据分析中极为重要的部分,而数据可视化图表(如条形图,散点图,折线图,地理图等)也是非常关键的一环。Python作为数据分析中最流行的编程语言之一,有几个库可以创建精美而复杂的数据可视化,允许分析人员和统计人员通过方便地在一处提供界面和数据可视化工具而轻松地根据其规范创建可视数据模型!
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。
又是一月结束,打工人准时准点的汇报工作如期和大家见面啦。提到汇报,必不可少的一部分就是数据的汇总、分析。
前言 数据可视化,是指将相对晦涩的的数据通过可视的、交互的方式进行展示,从而形象、直观地表达数据蕴含的信息和规律。 早期的数据可视化作为咨询机构、金融企业的专业工具,其应用领域较为单一,应用形态较为保守。步入大数据时代,各行各业对数据的重视程度与日俱增,随之而来的是对数据进行一站式整合、挖掘、分析、可视化的需求日益迫切,数据可视化呈现出愈加旺盛的生命力,表现之一就是视觉元素越来越多样,从朴素的柱状图/饼状图/折线图,扩展到地图、气泡图、树图、仪表盘等各式图形。表现之二是可用的开发工具越来越丰富,从专业的
“GIS讲堂”第九课的内容为“地图统计图的实现”,下面就课程内容做一个详细的说明。
不过研究PyG2Plot还得先从G2开始讲,它是蚂蚁金服开源一个基于图形语法,面向数据分析的统计图表引擎。后来又在其基础上,封装出业务上常用的统计图表库——G2Plot 。
Tcharts即Tvision-T1,是基于Canvas的自研可视化组件。 致力于提供高性能,易定制的企业级可视化解决方案。目前支持“统计图表”,“地图”和“图可视化“组件。本文主要介绍“图可视化”组件部分。目前已应用到“性能观测APM“,“腾讯云CDN“, “腾讯云安全中心“等多个产品中,提供差异化的图可视化解决方案。
最近看了一篇文章《一个牛逼的Python 可视化库:PyG2Plot》,可惜只是简单介绍,并且只有一个简陋的官方示例。
今天跟大家分享一下各种二维图形统计图的绘制方法... 各位有木有在绘制统计图的时候出现过烦恼咩,绘制不出自己想要的图形肿么办?别急,看看这里有没有你需要的? 那么我们能不能把它变成三维的捏,明天再告诉
Steema Software SL公司成立于1995年,Steema对客户服务的专注始终处于前沿,为客户提供业内更全面、更具成本价值的支持环境。
不过研究PyG2Plot还得先从G2开始讲,它是蚂蚁金服开源一个基于图形语法,面向数据分析的统计图表引擎。后来又在其基础上,封装出业务上常用的统计图表库——G2Plot。
如上图所示,一般的涉及到的地图的统计涉及到上述所展示的三个状态:1、初始化状态;2、缩放后的状态;3、点击选中显示详情状态。第一种状态下,加载统计图,一般来说,在地图上显示的统计图只是一个趋势或者示意,详细的还得去点击显示;第二种状态,随着地图的缩放,地图统计图随着地图的大小变化;第三种状态,点击选中,在信息框显示详细的统计图的信息。
本文将给大家介绍一些数据可视化的基础知识。点击阅读原文来访问。 我多次被炫目的数据可视化或信息可视化震惊,在我知道这些图片背后的数据来源和创造历程后,更是为之诧异不止。它涉足制图学、图形绘制设计、计算机视觉、数据采集、统计学、图解技术、数型结合以及动画、立体渲染、用户交互等。相关领域有影像学、视知觉。空间分析、科学建模等。 这是创造性设计美学和严谨的工程科学的卓越产物。用极美丽的形式呈现可能非常沉闷繁冗的数据,其表现和创作过程完全可以称之为艺术。所以我翻译了来自SM上的3篇数据可视化和信息图形的文章,主要是
Qt 是一个跨平台C++图形界面开发库,利用Qt可以快速开发跨平台窗体应用程序,在Qt中我们可以通过拖拽的方式将不同组件放到指定的位置,实现图形化开发极大的方便了开发效率,本章将重点介绍QCharts二维绘图组件的常用方法及灵活运用。
在数据科学领域,数据可视化无疑是当今的首要词汇。无论想分析哪些数据,进行数据可视化似乎都是必要的步骤。但是很多人没有特定的数据可视化概念,也不知道如何实现它。所以,今天将带您了解数据可视化的定义,概念,实现过程和工具。
本文系投稿作品 作者 | 陈屹 版权归作者所有,转载请联系作者 大数据文摘欢迎各类优质稿件 请联系tougao@bigdatadigest.cn 马云曾经说过『人类正从IT时代走向DT时代』。正如他说言,今天几乎所有的互联网公司背后都有一支规模庞大的数据团队和一整套数据解决方案作决策,这个时代已经不是只有硅谷巨头才玩数据的时代,是人人都在依赖着数据生存,可以说如今社会数据价值已经被推到前所未有的高度。 我作为一名前端工程师在阿里巴巴数据团队工作多年,深入了解数据生产加工链路与产品化。我们这群前端是与界面最
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云