采用Ajax，通过php，从mysql取出数据，然后将数据使用ECharts展示。如果想要动态刷新图标，那么设置一个定时器，定时取数，就可以达到目的。...image.png 数据库 数据库名：kali 表名：ecahrts 字段有：id city sun av qs详细结构如下： Idcitysunavqs1我150067813422非180046512453...> 主要参数说明：读取数据库中的数据，并且复制给数组arr验证将上面php保存为api.php,访问127.0.0.1/api.php这里需要注意的是，在数据库中我的字段city是中文。...Ajax读取数据后是乱码，于是我采用mysqli_query(mysqli,"set names 'utf8'");将其通过php编码即可。...绘制图表 引用各种js <script type="text/javascript" src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/echarts/dist/echarts.min.js
数据源准备 首先安装好mysql，将监控的日志数据写入到mysql之中。如下图： ? 好了，这里就已经准备好了相关的测试模拟数据。那么下面就使用Grafana来配置图表看看。...添加数据源 在登陆系统后的首页，就可以进行数据源的添加了。 ? ? ? ? ?...访问不了 localhost:3306 的原因是因为Grafana是使用docker容器启动的，而容器当然没有部署mysql。 所以，修改mysql访问配置如下： ? ?...好了，数据源mysql已经配置好了。下一步就是配置图表的呈现了。 回到首页，点击表格（Dashboard） ? 创建Table表格 ? ?...在面板创建新的图表 ? ? 编辑曲线图Graph ? ? 从上这个图表的配置我一开始也没太理解清楚，配置过后，看着图表呈现就更加好的理解了。 ? 根据图表的内容，我查询的分析如上图。 ?
需求 近期在使用python写一套模拟API请求的监控项目，考虑数据可视化这方面就采用grafana来呈现，下面来看看怎么弄。 数据源准备 首先安装好mysql，将监控的日志数据写入到mysql之中。...如下图： 好了，这里就已经准备好了相关的测试模拟数据。那么下面就使用Grafana来配置图表看看。...添加数据源 在登陆系统后的首页，就可以进行数据源的添加了。 访问不了 localhost:3306 的原因是因为Grafana是使用docker容器启动的，而容器当然没有部署mysql。...所以，修改mysql访问配置如下： 好了，数据源mysql已经配置好了。下一步就是配置图表的呈现了。...在面板创建新的图表 编辑曲线图Graph 从上这个图表的配置我一开始也没太理解清楚，配置过后，看着图表呈现就更加好的理解了。 根据图表的内容，我查询的分析如上图。
我们今天介绍的技巧是通过鼠标可以快速调整图表数据，而图表自身也会作出相应的调整。 如下图1所示，根据示例数据，创建了一个柱状图。 ? 图1 此时，如果我们要将数据换成B部门，很简单！...首先，选择图表，此时相应的图表数据也会自动选择，如上图1所示。 接着，将鼠标移至A部门所在的数据列，当光标变成十字方向箭头时，拖动使得红色和蓝色选择区域至B部门，图表也相应更新，如下图2所示。 ?...图3 你可以使用这种技巧快速制作4个部门的图表。 首先，将当前图表复制3份并排列整齐，如下图4所示。 ? 图4 然后，选择右上角的图表，按照上文所述的方法将数据拖到B部门，结果如下图5所示。 ?...图5 同理，更改下面两个图表的数据，结果如下图6所示。 ? 图6 小结：在绘制图表时，拖动鼠标对数据或图表元素进行调整是一种常用操作。
@(python) 平时压力测试，生成一些数据后分析，直接看 log 不是很直观，前段时间看到公司同事分享了一个绘制图表python 模块 : plotly， 觉得很实用，利用周末时间熟悉下。 ?...这里使用离线的接口，生成的 html 保存在本地文件 绘制直线图 先随便搞一组数据用来绘制图表 lcd@ubuntu:~/$ cat gen_log.sh #!...$4,$5,$6}' count=$(($count-1)) done lcd@ubuntu:~/$ sh gen_log.sh 1000 > log.txt 通过上述脚本，获取每秒钟网卡的3个数据...dataset['util'].append(items[2]) i += 1 data_g = [] # 构建 time - rx 数据关系...dataset['time'], y = dataset['util'], name = 'util') data_g.append(tr_util) # 设置图表布局
1 什么是高维数据 高维数据在这里泛指高维和多变量数据，它蕴含的数据特征与二维、三维不同空间数据不同。其中，高维是指数据具有多个独立属性，多变量是指数据具有多个相关属性。...与常规的低维可视化方法相比，高维数据可视化面临的挑战是如何呈现单个数据点的各属性数据值分布，以及比较多个高维数据点属性之间的关系，从而提升高维数据的分类、聚类、关联、异常值检测、属性选择、属性关联等任务效率...高维数据可视化分类（来源：《Python数据可视化之美》） 常见的高维数据可视化的4种方法如上图所示： （1）基于点的方法：以点为基础展现单个数据点与其他数据点之间的关系（如距离、相似性、聚类等）...（4）基于样本的方法：采用图标或基本统计图表方法编码单个高维数据点，并将所有数据在空间排列方便用户进行对比分析。...散点布局 折线的相似性 以数据序号为索引的填充颜色块对比 样本的排列对比 适应范围 分析数据点之间关系 分析各属性之间关系 大规模数据集的全属性同步比较 少量数据点的全属性比较 2 高维数据的变换展示
Matplotlib引领数据图表绘制 前言 在数据科学领域，数据可视化是一种强大的工具，能够将复杂的数据转化为易于理解和分析的图形。...Matplotlib作为Python中最流行的数据可视化库，为我们提供了丰富的绘图功能和灵活的绘图选项。本文将深入探索Matplotlib。...2sin(x)") # plt.legend(loc=1) plt.legend(loc='best') plt.show() 图例的位置由 loc 关键字控制，其取值范围为 0-10，每个数字代表图表中的一处位置...，它为我们提供了丰富的绘图功能和定制选项，使得数据的可视化变得轻松而有趣。...通过学习和应用Matplotlib，我们能够将复杂的数据转化为直观的图表，更好地理解数据，支持决策和分析。
但同时我们也面临着这样一些问题： 写 PPT、做 demo 时，心中有万千想法和海量数据想要去展现，但总是最后还是以文字和枯燥的图表堆叠呈现了出来，苦于怎么把这些数据展现的直观、性感、一看就懂。...常见的图表选择原则文章有很多，这里只做简单总结，重点是从逆向来看常见场景选用以及按照数据关系选用，最后是使用中会遇到的一些常见问题。...基础图形及特点 接下来给大家介绍下数据可视化图表的基本类型和选用原则，选用正确的数据可视化的图表。 ① 柱形图（Bar Chart） ?...② 按数据关系选择 根据可视化专家 Andrew Abela 对该数据关系分类方式的提炼，他提出将图表展示的数据关系分为四类：比较、分布、构成和联系。...充分了解每种图表类型的特征，针对于实际的使用场景，判定其数据关系，结合场景判定图和图表类型选择指南，从而有效的传递数据信息，让你的数据更加直白，make sense！
导语：使用 python-plotly 模块来进行压测数据的绘制，并且生成静态 html 页面结果展示。...不少小伙伴在开发过程中都有对模块进行压测的经历，压测结束后大家往往喜欢使用Excel处理压测数据并绘制数据可视化视图，但这样不能很方便的使用web页面进行数据展示。...本文将介绍使用python-plotly模块来进行压测数据的绘制，并且生成静态html页面方便结果展示。...Plotly能够绘制具有用户交互功能的精美图表。...实例中 线图(line plots)、散点图(scatter plots)、柱状图(bar charts)、饼图(pie charts)以及填充堆叠线图(filled area plots)这五种典型的图表基本上涵盖了大部分类型的测试数据
数据发布图的目的是显示数据实体、业务服务和应用程序组件之间的关系。该图显示了应用程序组件如何在物理上实现逻辑实体。这样可以进行有效的规模调整和这使得IT足迹得以细化。...此外，通过将业务价值分配给数据，可以获得应用程序组件业务临界性的指示。该图可能显示数据复制和数据主引用的系统所有权。在此实例中，它可以显示两个副本以及它们之间的主-副本关系。...此图可以包括服务;也就是说，服务封装数据并驻留在应用程序中，或者驻留在应用程序中并访问封装在应用程序中的数据的服务。 UML/BPMN EAP Profile ?...数据库组件:表示存储库。在纯SOA体系结构中，这些元素不应该出现。但是，对于遗留分析或技术架构，建模存储库或存储库部署可能非常有用。 持久化实体。 Archimate ? 应用程序组件。 数据对象。...在此模型中，数据被本地化到存储库或实体应用程序组件中 ---- 本文：http://jiagoushi.pro/togaf-modeling-data-dissemination-diagrams
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本节继续探讨数值关系型图表的绘制，主要探讨了气泡图、三维散点图、等高线图和曲面图的绘制方法。...一、数值关系型图表（2） 1.4 气泡图 气泡图是一种多变量图表，是散点图的变体，也可认为是散点图和百分比区域图的组合。...气泡图需要三个变量确定，前两个维度数据确定气泡的位置，与散点图不同的是，每一个气泡的面积代表第三维度的数据。气泡图通过气泡的位置和大小，可以分析数据之间的相关性。...2、气泡大小通过1个视觉特征来表示，为了避免数据的重叠、遮挡，一般要设置透明度。另外的，也可以添加颜色渐变的气泡图（2个视觉特征）来表示，可以观察到数据的变化。...，我们也可以将三维数据绘制到三维坐标系中，也就是三维散点图。
本篇文章主要介绍了matplotlib的数据关系型图表的分类、对每个类别做了简介，并初步对数值关系型常见图表的实现方式做了探讨。...数据关系图的分类和简介 数据关系型图表分为：数值关系型、层次关系型和网络关系型三种类型。 数值关系图：主要展示两个或多个变量之间的关系，最常见的包括散点图、气泡图、曲面图、矩阵散点图等。...与层次关系数据不同，网络数据不具备从上到下或从下到上的层次结构，表达的关系更加自由和复杂，可视化方法如：桑基图、和弦图、节点链接图、弧长链接图、蜂箱图等。...一、数值关系型图表 1、散点图 散点图是比较常见的图表类型之一，通常用于显示和比较数值。...，记录了2020年pm2.5的真实值和使用模型预测的pm2.5预测值，现将前1000条的真实值和预测值用散点图表示，并用置信椭圆在图上标出。
数据分布图表主要显示数据集中的数值及其出现的频率或者分布规律，包括统计直方图、核密度曲线图、箱型图、小提琴图等。...其中，统计直方图最为简单和常见，又称质量分布图，由一系列高度不等的纵向条纹或线段表示数据分布的情况。一般横轴表示数据类型，纵轴表示数据情况。...统计直方图的作用：1）能够显示各组的频数或数量分布情况；2）易于显示各组之间的频数或数量差别，通过直方图可以看出哪些数据比较集中或者孤立的数据分布。...现有一组数据，记录了2015年全国各站点的PM2.5浓度值，现用统计直方图表示。...x轴连续数据的分布状况，它是统计直方图的变种，使用平滑曲线绘制数据水平，从而得出更光滑的分布。
对于大数据而言，内部可能存在多种的数据分布情况，因此增强箱型图是用于大数据量下的绘制方法，它包括了更多的分位数显示数据的分布。 它使用了seaborn库的boxenplot方法。...highlight=boxenplot#seaborn.boxenplot 实例：现有一组数据（df），记录了2015年站点不同季节的PM2.5数值，共计98万余条，现用箱型图和增强箱型图表示。...它不仅表示了数据的范围、异常值，还表示了在不同数值段的数据分布情况。 6 小提琴图 小提琴图用于显示数据分布及其概率密度。这种图表结合了箱型图和密度图的特征，主要用来显示数据的分布形状。...（df），记录了2015年4季的pm2.5浓度，现用小提琴图表示。...highlight=hist2d#matplotlib.axes.Axes.hist2d 现有一组数据（df），记录了2015年pm2.5浓度（共98万条数据），用二维统计直方图表示，代码如下： from
二、层次关系型图表（2） 2.2 相关系数图 相关系数图是热力图的一种形式，只不过传入的数据是已经计算好的各变量的相关系数。 现有一组数据，记录了不同作物的产量，现要求将他们相关系数表示。...克服了传统笛卡尔直角坐标系容易耗尽空间、难以表达三维以上数据的问题。平行坐标将高维数据的各个变量用一系列相互平行的坐标轴表示，变量值对应轴上位置。...现有一组数据，记录了各站点的PM2.5真实值和预测值及其其他变量。...title_opts=opts.TitleOpts(title="Parallel-基本示例")) ) c.render(r"C:\Users\Smile\Desktop\坐标系.html") 层次关系型图表介绍到此结束...，由于一些图表（树形图、旭日图、矩形树状图等）在matplotlib中不能很好支持，就不再做介绍。
常见的数据分析图表 一、常见图表种类 二、各种图表的适用范围和作用（图表来自于网络） 1、饼状图：在想对基本比例进行比较的时候，饼状图比较有用；当扇形快的大小相似时，饼图用处不大。...标靶图：用于销售配额评估、实际花费与预算的比较情况、绩效优劣范围（ 优/良/差） 3、直方图：分类型数据用条形图，数值型数据用直方图。...可以用折线图显示多批数据，每批数据用一条线表示。 5、箱线图：能在同一张图上体现出多个距和四分位数。箱显示出四分位数和四分位距的位置，线则显示出上下界。...能在一张图上体现出多批数据，非常有利于比较。...9、雷达图：雷达图是以从同一点开始的轴上表示的三个或更多个定量变量的二维图表的形式显示多变量数据的图形方法。
学习Excel技术，关注微信公众号： excelperfect 本文分享一个动态图表示例，效果如下图1所示。当按下工作表中不同的按钮时，图表会自动更新，高亮显示相应数据系列的数据点。 ?...图1 制作图表的数据如下图2所示。 ? 图2 步骤1：绘制图表。选择数据单元格区域A2:D6，单击功能区选项卡“插入—图表—带数据标记的折线图”，结果如下图3所示。 ?...此时，在图表中创建了与某一年份相同的数据系列，只是颜色不同，如下图8所示。 ? 图8 1.选取刚创建的新系列，单击右键，选取“设置数据系列格式”命令，设置线条为“无线条”，如下图9所示。 ?...图11 4.选中数据标记，单击右键，添加数据标签，如下图12所示。 ? 图12 5.选中添加的数据标签，设置其数字格式为百分比，结果如下图13所示。 ? 图13 步骤6：编写VBA代码。...至此，图表制作完成。当你单击图表上方的矩形按钮时，就会出现前面图1所示的效果。 小结 1.关键技术：名称+公式+VBA 2.隐藏的数据系列和图表格式。
本文继续介绍数据分布型图表的绘制方法： 3 蜂巢图 蜂巢图使得每个类别数据点沿着X轴类别标签中心向两侧，同时向上均匀而对称地展开，整体较为美观，也能展现数据的分布规律。...现有一组数据（名称为df），记录了PM2.5不同季节的浓度，每个季节有100个，现用蜂巢图表示。...因此蜂巢图可以方便地显示数据的分布情况。 4 箱型图 箱型图又被称为箱须图、箱线图、盒图，能显示一组数据的最大值、最小值、中位数以及上下四分位数，可以反映数据分布的中心位置和散布范围。...图片来自谷歌搜索结果 四分位数是指在统计学中将数据从小到大分为4等份，处于各等分位置的变量值，每部分包括25%的数据。...箱体越低，表示数据越集中。
接上篇继续，做数据分析，各种数据图表是必不可少的，还是以下面这张表为例： 一、单列柱状图 假设要把9月份，A、B这2个分类的Amount提取出来画一个柱状图，可以这么做： import pandas.../data/test.xlsx") # 过滤出9月份的，A,B二个分类的数据 df = df.loc[df.Month.apply(lambda m: m == '2021-09')] \ ....loc[df.Category.apply(lambda c: c in ['A', 'B'])] # 如果希望柱状图按从高到低排好，必须先把数据排好序 df.sort_values(by="Amount.../data/test_group.xlsx", index_col="Category") # 核心部分 df["2021-09"].plot.pie() # 图表美化 plt.title("Amount...]) df.set_index("Month", inplace=True) print(df) # 核心部分 df.plot(y=['Amount'], color="red") # 图表美化
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