交互式的数据可视化图表是 New IT 新技术的一个应用方向,在过去,用户要在网页上查看数据,基本的实现方式就是在页面上显示一个表格出来,的而且确,用表格的方式来展示数据,显示的数据量会比较大,但是,这种数据展示方式很不直观,无法让用户一下子就看出数据分析结果所要反应出的信息,由此就有了数据可视化技术的研究和应用来解决这个问题. 目前实现交互式数据可视化技术已经很成熟,各种类型地数据可视化图表都可以使用技术手段实现出来,包括最简单的 Excel 就可以制作各种可视化数据分析报表,而在 WEB 上…

代码地址如下:http://www.demodashi.com/demo/14275.html 详细说明: Tushare是一个免费.开源的python财经数据接口包.主要实现对股票等金融数据从数据采集.清洗加工 到 数据存储的过程,能够为金融分析人员提供快速.整洁.和多样的便于分析的数据. 完成本项目后,可以进一步通过类似的方法实现股票数据的可视化操作. (代码在python2.7或python3.6下均能正常运行,已在以下环境中进行过测试: python2.7 + tushare0.9.8…

Webstorm+Webpack+echarts   ECharts 特性介绍 ECharts,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(IE8/9/10/11,Chrome,Firefox,Safari等),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 3 中更是加入了更多丰富的交互功能以及更多的可视化效果,并且对移动端做了深度的优化.   1.npm…

ECharts http://ecomfe.github.com/echarts 基于Canvas,纯Javascript图表库,提供直观,生动,可交互,可个性化定制的数据可视化图表.创新的拖拽重计算.数据视图.值域漫游等特性大大增强了用户体验,赋予了用户对数据进行挖掘.整合的能力. ———— 大数据时代,重新定义数据图表的时候到了 Architecture ECharts (Enterprise Charts 商业产品图表库) 提供商业产品常用图表库,底层基于ZRender,创建了坐标系,图例…

介绍: ECharts是一个基于ZRender(轻量级Canvas类库)的纯javascript图表库,提供可交互.个性化的数据可视化图表. ECharts提供了折线图.柱状图.散点图.饼图.K线图,以及地图.热力图.关系图等多种图表API,并支持多图混搭. ECharts一直在交互上不断的改进,最新版的ECharts3支持坐标轴.维度上对数据进行过滤.缩放.平移.对于数据的改变,ECharts会找到两组数据的差异,结合动画去表现数据的变化.对于地理数据,加入了酷炫的特效. 使用起来简单.易上手…

​大数据发展迅速的时代,数据分析驱动商业决策.对于庞大.无序.复杂的数据要是没经过合适的处理,价值就无法体现. 可以想象一本没有图片的教科书.没有图表.图形或是带有箭头和标签的插图或流程图,那么这门学科将变得更加难以理解.人类天生就是视觉动物,而视觉效果对于分析数据.传达实验结果甚至做出惊人的发现至关重要. 工作中我们可能会接触到很多业务数据,需要在总结汇报中展示呈现,俗话说"字不如表,表不如图",那么如何缩短数据与用户的距离?让用户一眼Get到重点?让老板赞同你的汇报方案呢? 数据可…

Bokeh简介 Bokeh是一款交互式可视化库,在浏览器上进行展示. Bokeh可以通过Python(或其它语言),快速便捷地为大型流数据集提供优雅简洁的高性能交互式图表. 安装 在python中有多种安装Bokeh的方法,这里建议最简单的方法是使用Anaconda Python发行版,然后在命令行下输入以下命令: conda install bokeh 这里会安装Bokeh需要的所有依赖包,并且Anaconda可以最大限度地减少复杂的安装任务. 如果你自信已经安装好你要的依赖,例如numpy,…

前段时间自己研究了demo就是把某个区域的某个位置通过经纬度在地图上可视化.其实就是使用了第三方插件,比现在比较火的可视化插件d3.js echart.js.大致思路就是,把要用到的位置的geojson数据报错,然后本地调用这些数据,通过d3.js或者echart.js通过地图中的api把他显示到页面上,这样可以更直观更方便的进行预览,也就是现在比较火的数据可视化,也是未来前端发展的一个不错的方向.由于第一次做所以有些需要优化的地方自己可以根据需求优化.代码如下: html: <!DOCTYPE…

Excel表操作 python操作excel主要用到xlrd和xlwt这两个库,即xlrd是读excel,xlwt是写excel的库. 安装xlrd pip install xlrd 简单的表格读取 import xlrd #读取表格 data=xlrd.open_workbook("table.xlsx") #获取表格的sheets table=data.sheets()[0] #输出行数量 #输出列数量 #获取第一行数据 row1data=table.row_values(0) p…

最近我一直在做数据可视化的前端工作,我用的最多的绘图工具是d3.d3有点像photoshop,功能很强大,例子也很多,但是学习成本也不低,做项目是需要较大人力投入的.3月底由在亚马逊工作的同学介绍下使用了一下echart,一个由百度前端发起的canvas国产类库(官网:http://echarts.baidu.com/index.html).这个echart其实是在canvas类库zrender的基础上做的主题图库,优点有数据驱动,图例丰富,功能强大,支持数据拖拽重计算,数据区域漫游,全中文文档…