老师:MissDu 提交作业 1. 用Python编写WordCount程序并提交任务 程序 WordCount 输入 一个包含大量单词的文本文件 输出 文件中每个单词及其出现次数(频数),并按照单词字母顺序排序,每个单词和其频数占一行,单词和频数之间有间隔 A编写map函数,reduce函数 map函数: import sys for line in sys.stdin: line=line.strip() words=line.split() for word in words: prin

本文源码:GitHub·点这里 || GitEE·点这里 一.数据可视化 1.基础概念 数据可视化,是关于数据视觉表现形式的科学技术研究.其中,这种数据的视觉表现形式被定义为,一种以某种概要形式抽取出来的信息,包括相应信息单位的各种属性和变量. 如果说的实际贴切的话:系统开发中常见的数据报表统计,将数据用图表或表格的形式呈现出来,帮助运营或者决策人员了解这些数据的规律或者价值,就是简单的可视化应用. 从开发角度来看,把系统中的核心数据,用一定的手段进行统计,在借助一些精美的图表样式,展示出来,或

今天是2017年12月30日,2017年的年尾,2018年马上就要到了,回顾2017过的确实很快,不知不觉就到年末了,再次开篇对2016.2017年的学习数据挖掘,机器学习方面的知识做一个总结,对自己所学的知识也做一个梳理,查漏补缺关于数据挖据.数据分析,可视化,ML,DL,NLP等. 作者:csj更新时间:2017.12.27 email:59888745@qq.com 说明:因内容较多,会不断更新 *学习总结: 2016.10 主要看的书 <Python3-廖雪峰>,<Python核

  本文是在模仿中精进数据分析与可视化系列的第一期--颗粒物浓度时空变化趋势(Mann–Kendall Test),主要目的是参考其他作品模仿学习进而提高数据分析与可视化的能力,如果有问题和建议,欢迎在评论区指出.若有其他想要看的作品,也欢迎在评论区留言并给出相关信息.   所用数据和代码的下载地址如下: 链接:https://pan.baidu.com/s/1IixHE9aPf1u9qFkdAdHQaA 提取码:hmq2 复制这段内容后打开百度网盘手机App,操作更方便哦 简介   本次要模仿

Cytoscape.js 是一个开源的 JavaScript  图形库,您可以使用 Cytoscape.js 进行数据分析和可视化.Cytoscape.js 可以轻松的继承到你的网站或者 Web 应用中,实现交互的可视化图形. 您可能感兴趣的相关文章 Verlet-js:超炫的开源 JavaScript 物理引擎推荐 Transit – 超平滑的 CSS 过渡和变换动画效果插件 Debuggex – 超好用的正则表达式可视化调试工具 -prefix-free:帮你从 CSS 前缀的地狱中解脱出来

写在前面的一些P话:(https://jq.qq.com/?_wv=1027&k=RFkfeU8j) 天气预报我们每天都会关注,我们可以根据未来的天气增减衣物.安排出行,每天的气温.风速风向.相对湿度.空气质量等成为关注的焦点.本次使用python中requests和BeautifulSoup库对中国天气网当天和未来14天的数据进行爬取,保存为csv文件,之后用matplotlib.numpy.pandas对数据进行可视化处理和分析,得到温湿度度变化曲线.空气质量图.风向雷达图等结果,为获得未来

本篇的思想:对HDFS获取的数据进行两种不同的可视化图表处理方式.第一种JFreeChar可视化处理生成图片文件查看.第二种AJAX+JSON+ECharts实现可视化图表,并呈现于浏览器上.   对此,给出代码示例,通过网络爬虫技术,将上传到HDFS的新浪网新闻信息实现热词统计功能,通过图表的柱状图来显示出来. ------> 目录: 1.JFreeChart可视化处理(生成本地图片) [1]HDFS文件读取 [2]JDFreeChart库应用 2.AJAX+JSON+EChart生成可视化图

​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

要制作出专业的可视化图表,还是需要一定的学习成本的,并且需要大量的时间.并且即使是制作出来,配色也是一大难题,对于一般人而言,通常会通过两种方式实现可视化大屏的制作: 1.写代码 大部分人可能会选择大数据可视化图表插件Echarts组件来做数据可视化,大数据可视化图表插件Echarts是百度的一款开源数据图表组件产品,它是一个纯Java的图标库,兼容绝大部分的浏览器,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.创新的拖拽重计算.数据视

从我们上学到工作,PPT我们见得多了,也做得多了.上学的时候最怕老师布置的作业是以PPT形式上交,工作中项目汇报.工作总结.年终汇报等,哪哪都需要用到PPT.PPT中文字太多,被批判不够简炼:图片太多,被批判没有内涵,真的太难了. 而图表作为一种信息载体,数据可视化可以帮助我们摆脱密密麻麻.枯燥乏味的文字报告,在平日方案汇报中插入几张漂亮直观的可视化图表,既可以直观清晰地展示数据,又可以支撑我们的观点. 下面我们可以看看基本的可视化图表分为哪几种类型: 柱形图:利用柱子的高度,能够比较清晰的反映

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

Python绘制六种可视化图表详解,三维图最炫酷!你觉得呢? 可视化图表,有相当多种,但常见的也就下面几种,其他比较复杂一点,大都也是基于如下几种进行组合,变换出来的.对于初学者来说,很容易被这官网上众多的图表类型给吓着了,由于种类太多,几种图表的绘制方法很有可能会混淆起来. 因此,在这里,我特地总结了六种常见的基本图表类型,你可以通过对比学习,打下坚实的基础. 私信回复[数据分析]可获取数据分析相关书籍 1. 折线图 绘制折线图,如果你数据不是很多的话,画出来的图将是曲折状态,但一旦你的数据集

GoJS是Northwoods Software的产品.Northwoods Software创立于1995年,专注于交互图控件和类库.旗下四款产品: GoJS:用于在HTML上创建交互图的纯javaSCript库 GoDiagram:用于WinForms的.NET图控件. GoXam:用于WPF/Silverlight的图控件.( Silverlight是一个跨浏览器的.跨平台的插件, 与flash竞争的富客户端技术) JGo:用于Swing/SWT中创建交互图的java库. GoJS可以做什

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

此文主要对使用可视化图表对 Webpack 2 的编译与打包进行统计分析进行了详细地讲解,供您更加直观地参考. 在之前更新的共十七章节中,我们陆续讲解了 Webpack 2 从配置到打包.压缩优化到调试状态等情况都进行了详细地讲解,在这一小节,我们通过可视化的图表对 Webpack 2 的打包编译过程进行一个更加深刻地认识,同时可视化图表也是对项目概况以及优化指导是一个非常直观的方案. 1. Webpack 2 的编译统计信息生成 让 Webpack 2 生成统计信息的参数主要是配置以下两个.

原文发表于我的技术博客 这是我免费发布的高质量超清「Webpack 2 视频教程」. Webpack 作为目前前端开发必备的框架,Webpack 发布了 2.0 版本,此视频就是基于 2.0 的版本讲解的. 这个基本就是目前国内最好的 Webpack 2.0 最好的学习视频了,希望可以对新手或者复习相关知识的朋友有用. 源码中包含了课程中的思维导图源文件,使用的思维导图软件为 Mac 下的 iThoughtsX . 课程地址: https://devopen.club/course/webpac

**vue可视化图表 基于Echarts封装好的v-charts** 近期公司又一个新的需求,要做一个订单和销售额统计的项目,需要用到可视化图表来更直观的展示数据.首先我想到的是Echarts,众所周知Echarts是一个应用很广的可视化图表库,用来展示统计数据更合适不过,但是偶然间发现了一个更为方便的图表库,就是我们今天要介绍的v-charts,它是基于Echarts图表库进行了一次封装,让我们可以更好更方便更简单的来展示我们的数据,首先附上他的官方介绍:点击这里 v-charts对于用户很友

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

v-charts是饿了么团队开源的一款基于Vue和Echarts的图表工具,在使用 echarts 生成图表时,经常需要做繁琐的数据类型转化.修改复杂的配置项,v-charts 的出现正是为了解决这个痛点.基于 Vue2.0 和 echarts 封装的 v-charts 图表组件,只需要统一提供一种对前后端都友好的数据格式设置简单的配置项,便可轻松生成常见的图表. v-charts的中文社区文档(https://v-charts.js.org/#/),可根据项目需要自主学习和浏览: 因为项目需要

终于盼来了不是前言部分的前言,相当于杂谈,算得上闲扯,我觉得很多东西都是在闲扯中感悟的,比如需求这东西,一个人只有跟自己沟通好了,总结出某些东西了,才能更好的和别人去聊,去说. 今天这篇写的是明白需求,其实更多的是想和大家聊天,只有把这个聊开了,后面的东西做起来才有意义,才有价值,在聊天中,思考中发现价值(化身为话唠了?) 有时候你自以为某些东西很重要,其实那只是站在自己的角度觉得很重要,更需要的是站在别人,站在市场的角度去思考这个问题,特么的到底重不重要. 需求我觉得可以分为两类:自己主动去做