GeoSpark是一种用于大规模空间数据处理的集群计算. GeoSpark通过一组out-of-the-box空间弹性分布式数据集( SRDDs ) 扩展 Apache Spark,它可以跨机器高效地加载.处理.分析.展示大规模空间数据. 准备工作 Windows 和 spark IDEA GeoSpark支持Java.Scala两种,本次开发语言选择Java. GeoSpark 参考https://github.com/jiayuasu/GeoSparkTemplateProject,…

本系列文章基于Superset 1.3.0版本.1.3.0版本目前支持分布,趋势,地理等等类型共59张图表.本次1.3版本的更新图表有了一些新的变化,而之前也一直没有做过非常细致的图表教程. 而且目前可以参考的资料有限,大部分还需要自己探索.所以本系列文章将对这59张图表的使用做一个整理. Superset的安装入门,以及数据集的准备,请参考之前的教程,1.3版本依然可用.有问题随时沟通~ 本文从Table类型说起. Table虽然简单,但却是Superset中使用最为广泛的一种图表.将数据库中…

在前面的系列文章中,我们介绍了官方有关获取数据,以及建模的原始文档和基本介绍.今天继续给大家介绍官方文档中,有关可视化的内容.实际上获获取数据和建模更注重业务关系的处理,而可视化则关注对数据的解读.这是我的理解,因为可视化的手段非常丰富,在面对大量的数据和模型,如何从中提取重要的关系,发现重要的数据趋势,并来指导生产和业务开展,这个才是体现数据价值的地方.可视化虽然很简单,但过程非常体现你对业务的理解和发现问题的思路,并不是一个拖动图表的过程.这一块内容非常多,以后有机会再根据实际案例来一步步掌…

hello,data! 在进入d3.js之前,我们先用一个小例子回顾一下将数据可视化的基本流程. 任务 用横向柱状图来直观显示以下数据: var data = [10,15,23,78,57,29,34,71]; 简单地思考一下,要完成这个任务有两个问题需要解决: 用什么可视元素来表现横向柱? 数据对应到可视元素的什么属性? 这个不算困难,我们使用HTML的DIV元素来实现,代码参见http://***/course/54fd40cfe564e50d50dcf284/:快速入门第一页 试着改变一…

使用 Visual Studio 提供的 Syntax Visualizer,我们可以实时看到一个代码文件中的语法树.这对我们基于 Roslyn 编写静态分析和修改工具非常有帮助.本文将介绍如何安装它和使用它. 这里是 Visual Studio 的语法可视化(Syntax Visualizer): 正在分析的代码文件是 MSTestEnhancer 中的 ContractTestContext.cs:也就是我的另一篇文章 Roslyn 入门:使用 Roslyn 静态分析现有项目中的代码 中所采…

       数据的可视化一直是自己瞎玩着学,近来想系统的学数据可视化的东西,于是搜索资料时看到有人推荐<show me the numbers>作为入门. 由于搜不到具体的书籍内容,只能搜到一个128页的PDF,且里面的内容是PPT加注释,倒也讲得蛮清楚的.但是由于此书的定位是给商科学生讲授图表展示,信息如何有效的沟通与传达,所以,内容比较浅.虽说这PDF是04年的,但是不少准则.理论还是比较经典实用的.         PDF: http://courses.washington.edu/…

接上一篇:数据可视化-svg入门基础(一),基础一主要是介绍了svg概念,元素样式设置等. svg是(scalable vector graphic)伸缩矢量图像. 一.目录 (1)图形元素 (2)文字元素 (3)特殊元素 (4)滤镜元素 (5)渐变元素 二.图形元素 1.矩形 矩形使用<rect></rect>标签来进行绘制. 示例图: 代码: <svg width="200" height="200"> <rect x=…

在本节学习中,我们使用Seaborn作为数据可视化的入门工具 Seaborn的官方网址如下:http://seaborn.pydata.org 一:definition Seaborn is a Python data visualization library based on matplotlib. It provides a high-level interface for drawing attractive and informative statistical graphics. S…

  1 matplot入门指南¶ matplotlib是Python科学计算中使用最多的一个可视化库,功能丰富,提供了非常多的可视化方案,基本能够满足各种场景下的数据可视化需求.但功能丰富从另一方面来说也意味着概念.方法.参数繁多,让许多新手望而却步. 据我了解,大部分人在对matplotlib接触不深时都是边画图边百度,诸如这类的问题,我想大家都似曾相识:Python如何画散点图,matplotlib怎么将坐标轴标签旋转45度,怎么设置图例字体大小等等.无论针对哪一个问题,往往都有多种解决方法…

  在北京做某个项目的时候,客户要求能够对数据进行训练.预测,同时能导出模型,还有在页面上显示训练的进度.前面的几个要求都不难实现,但在页面上显示训练进度当时笔者并没有实现.   本文将会分享如何在Keras中将模型训练的过程实时可视化.   幸运的是,已经有人帮我们做好了这件事,这个项目名叫hualos,Github的访问网址为:https://github.com/fchollet/hualos, 作者为François Chollet和Eder Santana,前面的作者就是Keras的创…