也许你去过的夜店,负责hold住全场音乐的一般是个DJ,可能是一位帅气的小哥哥,或者是一位漂亮的小姐姐,左手扶着耳机,右手在打碟机上飞舞。
非也,这其实是GitLab社区版的进化史,7年间82000次commit,尽皆在2.5分钟的视频内展现。
这也从侧面说明了工具的易用性、成熟度、用户体验、性能都是ok的,实话实说,一般的工具达不到用让人惊艳的标准。
在《【Power BI VS Tableau】 可视化篇(上)》中我们提到,Tableau具有极其强大的可视化能力,可以创作天马行空般的图表。这也是让它跻身BI界领头羊梯队的关键能力之一。那么,单看可视化,有没有哪些工具能媲美Tableau呢?本文的主角——Plotly,就是答案之一。
在互联网时代,每时每刻都在产生大量的数据。而气象领域更是一个“大数据”领域。除地面观测站之外,在轨卫星每年也会产生PB级气象数据,还有大量的数值模式数据。
本人现在做数据分析相关的工作有半年多了,今天聊聊这一路走过来的心得体会,以及日常的工作。
PyCharm是相当于一个Python开发工具,就相当于使用 Android Studio 开发 Android一样
据可视化是将数据以图形化、可视化的方式呈现,让数据更加直观、易于理解。目前市场上有许多数据可视化工具,本篇文章将为大家推荐30个数据可视化超级工具,并对每个工具的特点进行介绍。
Salesforce 公司的一项调查显示:53% 的员工要经常查看分析数据,却只是依靠手工操作。在大量的电子表格、图表和数据中滚动鼠标,就好比是大海捞针。
当然对于数据分析师,技术也是非常重要的,目前互联网公司每天收到的打点数据(记录用户的点击,浏览等行为)一般都是GB甚至TB级别的,如果说你只会用Excel,肯定是完成不了分析工作的,所以如果你准备进入数据分析行业,以下的技术能力最好还是都具备。
Python是目前最热门的开发语言,拥有强大的分析库和可视化工具,包括NumPy、SciPy、Matplotlib、Pandas、StatsModels、Scikit-learn、Keras、Gensim等。Python非常容易使用,可以快速实现各个领域的工业物联网应用。
如果你曾经想过像MilkDrop这样的音乐可视化工具是怎么做的,那么这篇文章就是为你准备的。我们将从使用Canvas API来做简单的可视化入手,然后慢慢转移到用WebGL着色器来做更复杂的可视化。
我常用的动态可视化工具主要有「Tableau、Echarts、Flourish、Python」这几个,另外加上地图可视化神器「kepler.gl」。
而在我们第一个可视化学习社群里,也有同学问了类似的问题。正对动态图形,我在公众号中也有介绍过专门绘制的工具,今天这篇推文,我就汇总一下Python语言中绘制动态图的可视化工具~~
由于经常有读者在文章留言中问到“这些好看的数据可视化图片都是用什么做的呀?”之类的问题,今天Alfred就来推荐一些实用的数据可视化工具给大家,这些工具包含:
当项目涉及到多语言国际化的时候,我们需要把string.xml翻译成其他国家语言,一般翻译公司会需要excel等格式文档,可是这翻译文件实在是不好整,幸好有大神做了个py工具实现 string文件转excel.
数据可视化是以图表和图形的形式呈现数据,多个可视化和信息位的组合仍然被称为信息图表。而数据可视化工具就是生成这种呈现的软件。数据可视化为用户提供了交互式探索和分析数据的直观手段,使他们能够有效地识别有趣的模式、推断相关性和因果关系,并支持意义构建活动。
在使用Graphviz进行图形可视化时,有时候会遇到 graphviz.backend.ExecutableNotFound 错误。这个错误通常是由于找不到Graphviz的可执行文件导致的。本篇文章将介绍如何解决这个错误。
常用的mysql可视化工具有很多,如:sqlyog、navicat等等,使用这些工具需要另外安装,有的还可能收费。
废话不多说,开始正题。正所谓,一图胜千言,经常做数据分析的都知道,数据可视化是分析报告中的关键,一张或多张优秀的图表就足以突出结论,润色报告,获得boss的肯定。
大数据时代的到来,给人们生活的方方面面都带来了显而易见的变化,而围绕数据所生成的数据新闻,更成为一种新生的载体,以其所拥有的描述、判断、预测等功能为广大读者带来便利与快捷。
作为K8S官方提供的仪表盘工具,它以简洁而直观的界面展示和管理K8S集群中的各类资源。
AI 科技评论按:原文作者zhwhong,载于作者的个人博客,经授权发布。 TensorBoard:TensorFlow集成可视化工具 GitHub官方项目:https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/tensorboard TensorBoard 涉及到的运算,通常是在训练庞大的深度神经网络中出现的复杂而又难以理解的运算。 为了更方便 TensorFlow 程序的理解、调试与优化,Google发布了一套叫做 Tenso
TensorBoard:TensorFlow 集成可视化工具 GitHub 官方项目:https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/tensorboard TensorBoard 涉及到的运算,通常是在训练庞大的深度神经网络中出现的复杂而又难以理解的运算。 为了更方便 TensorFlow 程序的理解、调试与优化,Google 发布了一套叫做 TensorBoard 的可视化工具。你可以用 TensorBoard 来展现你
这篇文章是关于GraphTech生态系统系列文章的一部分。本文是第三部分,也是最后一部分(目前)。介绍了图形可视化软件、应用程序和库的生态系统。第一篇文章列出了图形数据库。第二部分介绍了图形分析生态系统。
今天给大家推荐一个在Python语言中,快速展示「基因组学」的可视化工具库-「geneview」~~
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。
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。
(深入浅出Stanford NLP 可视化篇) 本文介绍与Stanford NLP相关的一些可视化工具。
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
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
大数据可视化的新动态 Intetix Foundation(英明泰思基金会)由从事数据科学、非营利组织和公共政策研究的中国学者发起成立,致力于通过数据科学改善人类社会和自然环境。通过联络、动员中美最顶尖的数据科学家和社会科学家,以及分布在全球的志愿者,我们创造性地践行着我们的使命:为美好生活洞见数据价值。 1 引言 数据可视化是将数据以不同形式展现在不同系统中,其中包括属性和变量的单位信息[1]。基于可视化发现数据的方法允许用户使用不同的数据源,来创建自定义分析。先进的分析集成了许多方法,为了支持交互式
数据可视化在医疗领域中扮演着的角色。通过将医疗数据以图表、图形和可视化的方式展示,医疗专业人员可以更好地理解和分析数据的重要性,从而做出更准确的决策。
大家可能都比较熟悉python这门技术语言,确实在大数据火起来之后python的热度一度高涨,不可否认的是python在数据采集这块真的很好用,很方便。
在进行深度学习实验时,能够可视化地对训练过程和结果进行展示是非常有必要的。除了Torch版本的TensorBoard工具TensorBoardX之外,Torch官方也提供了一款非常好用的可视化神器——visdom。visdom是一款用于创建、组织和共享实时大量训练数据可视化的灵活工具。
Apache Zeppelin 是一个开源的数据分析和可视化工具,它提供了一个交互式的笔记本界面,用于在大数据环境中进行数据探索、数据分析、数据可视化和协作。它支持多种编程语言,如 Scala、Python、R 和 SQL,并提供了丰富的内置可视化和交互式图表库。
当Tableau冠军碰上全球领先的创意设计学院——同济大学创意设计学院,会有怎样的思维碰撞?本次数据侠走进校园活动,DT君邀请到的数据侠是来自Merkle的数据分析师林雨旸,作为2017年上海Tableau大赛的冠军,他在同济大学创意设计学院带来一场关于“数据可视化应用”的精彩演讲。
数据可视化,是指用图形的方式来展现数据,从而更加清晰有效地传递信息,主要方法包括图表类型的选择和图表设计的准则。
人们常说,数据是组织的生命线。然而,解析这些数据并有效地使用仍然是一个挑战。 大数据可视化 假设拥有一个巨大的金矿,但不能使用。那么,作为一个金矿的拥有者有什么用呢?大数据的情况与之相似。专家认为,如
可视化震撼视觉的背后,是设计师与程序员思想的结晶,也是数据和信息多样化的视觉传达。那么,这一张张炫酷图表是如何实现价值创造呢?本期数据侠实验室,由各路大神为你开车,一起探索数据可视化设计之美背后的商业价值与未来。
今天为大家介绍的是来由 Gianni De Fabritiis团队的开发的一个基于网络的数据可视化工具包PlayMolecule Viewer,该工具旨在简化结构生物信息学或计算机辅助药物设计中的数据探索过程。通过利用最新的如 WebAssembly等网络技术,PlayMolecule Viewer 在浏览器环境中直接整合了强大的 Python 库,增强了其处理多种分子数据的能力。PlayMolecule Viewer拥有直观的界面,使用户能够轻松地上传、可视化、选择和操作分子结构及相关数据。该工具包支持多种常见的结构文件格式,并提供多种分子表示方法,以满足不同的可视化需求。
在业务设置中,数据可视化工具可以帮助可视化业务流程生成所有数据,并创建仪表板来跟踪几乎所有的内容。数据可视化工具还可以完美地使用特定事件、项目、分析和信息的数据创建图形。
写代码是一个充满挑战的事情,在这段充满挑战的旅途中,我们都渴望找到那个提升幸福感的秘密。没准是更先进或是更快的工具,希望本期热点速递的开源项目,能给你带来启迪和乐趣,上菜!
Tableau 是一款企业级的大数据可视化工具。Tableau 可以让你轻松创建图形,表格和地图。 它不仅提供了PC桌面版,还提供了服务器解决方案,可以让您在线生成可视化报告。服务器解决方案可以提供了云托管服务。
这是很多人在做数据分析的时候,经常会碰到一个问题。尤其是新人刚入门的时候,看到下面的数据分析工具
数据可视化在Python中是一个非常重要的主题,它可以帮助我们更好地理解和分析数据。无论是探索数据的特征,还是向其他人展示数据的结果,数据可视化都起到了关键作用。然而,在进行数据可视化时可能会遇到一些常见问题。本文将为您分享在Python中进行数据可视化时的常见问题与解决方案,并提供实际操作价值。
俗话说的好:工欲善其事,必先利其器!一款好的工具可以让你事半功倍,尤其是在大数据时代,更需要强有力的工具通过使数据有意义的方式实现数据可视化,还有数据的可交互性;我们还需要跨学科的团队,而不是单个数据
FL Studio已经是音乐制作的旗舰之一,但我们相信随着FL Studio 21的即将发布,Image Line可以将其提升到一个新的水平。
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