雷达图是通过多个离散属性比较对象的最直观工具，掌握绘制雷达图的方法将会为生活和工作带来乐趣。本例数据来源于网络，某大学本科一年级不同分院学生在五种核心通识能力方面的数据，使用多个工具来绘制多级雷达图，即在一组同心圆上填充不规则五边形，其每个顶点到圆心的距离代表分院学生的某种能力。
今天给大家介绍的的图表为雷达图(Radar/Spider chart),这种类型图表在生活中较常使用，是一种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。较常用的场景多为分析企业经营状况(收益性、生产性、流动性、安全性和成长性)。本期推文带你使R-Python绘制雷达图，主要内容如下：
今天我们课程学员的小伙伴向我咨询关于天气雷达图的绘制，最近学习的Py-ART 就可以排上用场了，下面就简单的给大家介绍一下啦~~
参考链接： Python | 使用XlsxWriter模块在Excel工作表中绘制雷达图
最近又接触到雷达数据，而且需要根据雷达体扫数据绘制任意剖面图。虽然有些雷达软件可以实现，但是定制性不强，而且出的图是位图，无法满足要求。本来询问了软件开发者，结果是有偿指导。那只能自食其力了。
气象雷达是气象中应用非常广泛的一种工具，通常可以用来进行强对流天气大预警和预报。 气象雷达数据通常为二进制编码数据，而且不同波段的雷达数据所采用的编码方式也会有所不同。目前国内常用的雷达有SA/SB，CB多普勒雷达，X波段双偏振多普勒雷达等。除此之外，还有采用了其它数据结构的雷达数据，比如HDF5，netcdf等。
python可视化神器——pyecharts库导读： 根据与大佬的询问，故而开启《python pyecharts》这个系列 📷 pyecharts是什么？ 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。使用pyecharts可以生成独立的网页，也可以在flask、django中集成使用。
之前讲了用python如何爬取网页数据，仅简单的爬取了纯文本网页，不涉及模拟登录等操作。因此实现起来比较简单。
AI科技评论按：由深圳气象局与阿里巴巴联合承办的CIKM AnalytiCup 2017第一赛季已经宣告结束。本次比赛的目标是利用雷达数据（多普勒雷达回波外推数据），来建立一个准确的降水预报模型。 这次比赛吸引了1395支队伍参赛，排行榜也已在阿里天池平台进行公示。 在这次比赛中，来自中国科学院的怀北村明远湖队（队员Zhang Rui, Qiao Fengchun, Guo Ran）在GitHub上分享了自己的代码和方法，他们在第一阶段获得第三名，第二阶段获得第四名。AI科技评论将他们发布的内容进行了整理，
可以看出有能力，能力1，其实在Excel表中是有两个进攻能力的，但是在导入Tableau时，为了区分方便，自动转换成上图所示
众所周知最近在和工友搞SLAM，好家伙工友M1版的MAC+虚拟机跑ROS（其实一开始在英伟达的XAVIER上面跑来着，无奈空间不够，寄了），总之就是大概一周内都在调试（断断续续的那种），今天是工作日，我也实在看不下去了，也投入到了这个令人头秃的工作中，事实证明这个东西是真的熬人。
突然浏览到上图，用雷达图来衡量一个人各方面的能力——这在体育和游戏网站上非常常见。毫无疑问，我们也可以借鉴做到Power BI的对比分析里。于是就有了下图的方案。左侧是筛选器（金额单位、时间、行业类别、公司）+公司logo，右侧是雷达图。多维度的雷达里包含了ROA、ROE、营收等常见的财务分析指标。图中我们可以直观地看到，蓝色（顾家）几乎全包围灰色（美克美家），除了流动、速动比率和净利润增长率外。但我们知道，美克美家流动比率较高是因为存货份额明显较大，这部分存货的周转变现能力其实并不强。换言之即便是在资产流动性方面，美克美家也并没有实质性的优势。
Metpy 是应用于气象领域的开源Python包，可以进行气象数据的处理，可视化以及气象要素的计算等。
有读者问如何使用wrfout绘制雷达组合反射率，其实当初刚接触wrf时小编也找了很久。既然你诚心诚意地问了
pyecharts是一款将python与echarts结合的强大的数据可视化工具，本文将为你阐述pyecharts的使用细则
Echarts 是百度开源的一款数据可视化 JS 工具，数据可视化类型十分丰富，但是得通过导入 js 库在 Java Web 项目上运行。
S1，我确实是不知道该买吗？我后面就选择了X2，咸鱼这个卖150，200的都有，你能看到的都是这个，但是其实淘宝有更便宜的。
雷达图可以用来比较多个定量变量，也可以用于查看数据集中变量的得分高低，是显示性能表现的理想之选。缺点是变量过多容易造成阅读困难。
原文：树莓派Pi4B+激光雷达SLAM建图环境搭建(Ubuntu20.04.3 + ROS Noetic)
本系列博客为基于《数据可视化第二版》一书的教学资源博客。本文主要是第6章，比较与排序可视化的案例相关。
随着机器视觉，自动驾驶等颠覆性的技术逐步发展，采用3D相机进行物体识别，行为识别，场景建模的相关应用越来越多，可以说深度相机就是终端和机器人的眼睛，那么什么是深度相机呢，跟之前的普通相机（2D）想比较，又有哪些差别？深度相机又称之为3D相机，顾名思义，就是通过该相机能检测出拍摄空间的景深距离，这也是与普通摄像头最大的区别。
首先下载安装激光雷达的驱动程序，当然只针对我买的这一款，不是做广告，这家的技术售后简直就是垃圾，唯一优点就是便宜，程序是有问题的，建议直接下载我改过的，原版程序不会发布/tf话题。
2020年终，是时候把我写过的最好的作品呈现给你了，在接下来几天我会陆续发送出来。
技术雷达是什么 技术雷达是由 ThoughtWorks 技术战略委员会（TAB）经由多番正式讨论给出的最新技术趋势报告，它以独特的雷达形式对各类最新技术的成熟度进行评估并给出建议，为从程序员到CIO/
rmse = np.sqrt(np.mean((np.array(actual_values) - np.array(predicted_values))**2)) 将对应的数据填入括号即可
在这篇文章中， 云朵君想介绍一个很酷的python手绘样式可视化包——可爱的图表 cutecharts。Cutecharts 非常适合为图表提供更个性化的触感。
最近1个月，我使用Python绘图库pyecharts，画了十类图，在这里总结一下。同时，我始终相信：
排名第一的刘凑华，是我和小宋的学长，所以我们经常亲切地管meteva叫：“老刘的库”
雷达图是一种常用的数据可视化与展示技术，可以把多个维度的信息在同一个图上展示出来，使得各项指标一目了然。本文代码通过绘制五角星演示了polar()函数的用法。
上一讲，我们给大家介绍了matplotlib的快速上手教程，介绍了常用的线性图形与散点图的画法。
IMU(加速度计)的测量频率高，即可以精确的测量到物体的姿态运动，对运动灵敏，同时成本低，体积小，抗干扰能力强，基本上在多传感器融合中是一个必备的传感器。
pyecharts是基于前端可视化框架echarts的Python可视化库。该库让我们在Python里也可以充分体验到快速出图和丰富交互的数据可视化体验。
在本文中，我们将对比两种Python雷达库，分别是pycwr和pycinrad，它们用于计算HCL（Hydrometeor Classification）产品的方法。通过对它们的功能、性能、易用性等方面进行比较，我们可以更好地了解它们各自的优势和特点。
极坐标系在数据可视化中提供了一种独特而直观的方式来呈现数据。Pyecharts作为一个强大的Python图表库，支持多种图表类型，包括极坐标系。本篇技术博客将深入探讨Pyecharts绘制多种炫酷极坐标系的参数说明，并重点关注方向性的呈现。
大家好，最近新入手了一台myAGV JN这是elephant robotics在myAGV升级后的版本。最近有对SLAM相关知识感兴趣，想深入了解一些关于ROS中SLAM的一些算法和规划，跟据官方提供的gitbook，主要使用到了gmapping算法来建图导航实现功能的。
老板要画雷达图，但是数据好多组怎么办？不能一个一个点excel去画吧，那么可以利用python进行批量制作，得到样式如下：
上篇文章写了如何使用matplotlib绘制一些基本的图表， 这篇写一下如何使用cutecharts来绘制图表以及绘制图表时支持的参数。 cutecharts是一个简单而强大的Python库，它可以轻松创建各种类型的图表，包括折线图、饼图、柱状图、散点图和雷达图。它与matplotlib不同的是， 可以生成手绘样式的图表，可以让你的PPT或分析更生动，看起来不那么干巴。可以直接导出html分享给别人
勒布朗-詹姆斯终于登顶了NBA历史总得分王，他花了20个赛季得了38390分，超越了天勾——贾巴尔老爷子，然后，我经常逛的论坛，就出现了很多讨论帖，讨论NBA球星们的得分能力孰强孰弱，又是一堆关公战秦琼的问题，不过我觉得挺有趣的，大家都在讲述着自己的道理，拿出自己的数据，我想了下，不如做一个得分能力的对比图，决出冠军。
最近阅读学习了林骥老师的《数据化分析 Python 实战》,书中讲好的技能应该刻意的练习，而不是简单的重复。
上周花了半天时间在Windows下安装pytorch库，这里记录了参考博客和踩坑过程，我也不知道我能坚持多久，但我想通过记录的方式让这个过程更有趣，更有意义，期待朋友们的一起分享，理论课程固然重要，但实践出真知，所以还是先配置环境，并运行一些实例激发我们的兴趣吧！
今天我们介绍的可视化工具是「cutecharts」，这是一个纯 Python 语言编写的可视化工具，就像其名字一样，这是一个可以产生 cute 版图表的工具。
Carla是一个开源的无人驾驶仿真平台，用于训练和测试自动驾驶算法。它提供高度可配置的场景和传感器设置，模拟城市环境和交通情况，以帮助开发者评估他们的自动驾驶系统在各种现实世界场景下的表现。
作为曾经地球科学领域最炙手可热脚本语言之一的NCL已经进入维护模式，不再更新。NCAR将使用Python作为地球科学领域的主要数据处理和可视化工具。
这篇博客将介绍python中可视化比较棒的3D绘图包，pyecharts、matplotlib、openpyxl。基本的条形图、散点图、饼图、地图都有比较成熟的支持。
使用过python做数据分析的小伙伴都知道，matplotlib是一款命令式、较底层、可定制性强、图表资源丰富、简单易用、出版质量级别的python 2D绘图库。
•NetCDF格式 : netCDF4-python，h5py，h5netcdf，xarray等。 除了上述简单的数据处理库之外，python还提供了NCO和CDO工具的封装，pynco和cdo，提供了更多的便捷操作。•Grib格式：xarray，Iris，pygrib等，有些仅支持类Unix系统。 ECWMF提供了cfgrib工具可将grib格式转换为NetCDF格式，cfgrib库支持Mac，Linux和windows系统。•csv, xlsx等格式：pandas你值得拥有，无论是气象还是其他领域的类似格式数据，使用pandas可以解决你的常用操作。•HDF格式：pandas和h5py可以处理hdf5格式，PyHDF可以处理hdf4格式。•二进制：numpy可以处理二进制数据，同时借助python内置struct模块可以非常方便的处理二进制格式数据。
气象雷达是专门用于大气探测的雷达。它是一种主动式微波大气遥感设备。 气象雷达是气象观测的重要设备，特别是在突发性、灾害性的监测、预报和警报中具有极为重要的作用，是用于小尺度天气系统（如台风和暴雨云系）的主要探测工具之一。 在国内，我们最常见到和使用的气象雷达，是新一代多普勒天气雷达(CINRAD)。我们在气象局之类建筑楼顶上见到的那些球形建筑，大都属于这一种雷达。这种雷达可以探测反射率因子、多普勒径向速度、谱宽等基本气象要素，从而为短临尺度上的天气预报和预警提供数据支撑。特别是雷达反射率数据，因为其与强对流天气系统直接相关，最常被大家使用。 雷达数据在日常业务科研中的应用非常多，比如雷达数据可以用于数值模式同化中，为数值模式提供一个更加准确的初始场；基于雷达反射率数据的雷达短临预报系统可以预报未来2小时内，雷达探测范围内的强对流天气。例如，眼控科技自主研发的基于深度学习的AI对流临近预报系统就是利用雷达反射率数据，对未来两小时之内强对流天气，进行准确的预报。看了一下，下面的这个预报效果确实很好。
今天我们来学习下数据可视化，其实在前面的章节中，我们也接触到了一些数据可视化的知识，在分析数据集的时候，有效的可视化图表，可以帮助我们更好的了解数据。
在上一篇文章中，我们讲到了DevOps和持续交付的关系。本篇将回顾最先改变运维工作的相关技术 —— 基础设施即代码和云计算，通过技术雷达上相关条目的变动来跟踪其趋势变化。
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