又是一月结束,打工人准时准点的汇报工作如期和大家见面啦.提到汇报,必不可少的一部分就是数据的汇总.分析. 作为一名合格的社会人,我们每天都在工作.生活.学习中和数字打交道.小到量化的工作内容,大到具体的工作指标,车间生产.批发零售各行各业都充斥着大量数据.在互联网诞生之后,网络把我们紧紧相连,也让数据更为密集地汇聚. 扯远了--当前,正在写月报的葡萄面对的是,后端发来铺天盖地的两万条数据. 这个数据能用吗? 能用,但不是完全能用. 毕竟做报告的时候,我们不能把两万条数据直接甩到领导的脸上,让他自

       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/

一.开篇 首先这里要感谢一下我的公司,因为公司需求上面的新颖(奇葩)的需求,让我有幸可以学习到一些好玩有趣的前端技术,前端技术中好玩而且比较实用的我想应该要数前端的数据可视化这一方面,目前市面上的数据可视化的框架琳琅满目,例如:D3.js.hightcharts.js.echarts.js………….由于公司对这个项目的需求是1.开发时间短,所以也就限制了D3.js的使用.2.要尽量的减少开发的成本,所以也就不能使用hightcharts.js(hightcharts是一款个人免费,商业付费的框架

开源来自百度商业前端数据可视化团队的超漂亮动态图表--ECharts 本人项目中最近有需要图表的地方,偶然发现一款超级漂亮的动态图标js图表控件,分享给大家,觉得好用的就看一下.更多更漂亮的演示大家可以参考下面两个网址:ECharts官方网址:http://ecomfe.github.io/echarts/index.html,Why ECHarts:http://ecomfe.github.io/echarts/doc/slide/whyEcharts.html#/,官网有示例及各种帮助文档等

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

Webservice WCF WebApi   注明:改编加组合 在.net平台下,有大量的技术让你创建一个HTTP服务,像Web Service,WCF,现在又出了Web API.在.net平台下,你有很多的选择来构建一个HTTP Services.我分享一下我对Web Service.WCF以及Web API的看法. Web Service 1.它是基于SOAP协议的,数据格式是XML 2.只支持HTTP协议 3.它不是开源的,但可以被任意一个了解XML的人使用 4.它只能部署在IIS上 W

前端数据可视化插件有很多,但我用过的只有Highcharts(https://www.hcharts.cn/).Echarts(http://echarts.baidu.com/)和D3(https://d3js.org/), Web开发过程中选择使用哪一个插件是很重要的问题.就我个人而言,一般会从以下几点考虑.   1.兼容性 使用一个插件之前必须要先评估一下它对浏览器的兼容性,不然写完了发现没法儿用就得不偿失了. 经过多次尝试,我初步判断这三个插件的兼容性是这样的: Highcharts 兼

人生苦短,我用 Python 前文传送门: 小白学 Python 数据分析(1):数据分析基础 小白学 Python 数据分析(2):Pandas (一)概述 小白学 Python 数据分析(3):Pandas (二)数据结构 Series 小白学 Python 数据分析(4):Pandas (三)数据结构 DataFrame 小白学 Python 数据分析(5):Pandas (四)基础操作(1)查看数据 小白学 Python 数据分析(6):Pandas (五)基础操作(2)数据选择 小白学

一.echarts.js的优势与总体情况 echarts.js作为国内的IT三巨头之一的百度的推出一款相对较为成功的开源项目,总体上来说有这样的一些优点 1.容易使用 echarts.js的官方文档比较详细,而且官网中提供大量的使用示例供大家使用 2.支持按需求打包 echarts.js官网提供了在线构建的工具,可以在线构建项目时,选择项目所需要使用到的模块,从而达到减小JS文件的体积 3.开源 4.支持中国地图功能  缺陷: 1.体积较大 一个基础的echarts.js都要400K左右,相对于

本人项目中最近有需要图表的地方,偶然发现一款超级漂亮的动态图标js图表控件,分享给大家,觉得好用的就看一下.更多更漂亮的演示大家可以参考下面两个网址:ECharts官方网址:http://ecomfe.github.io/echarts/index.html,Why ECHarts:http://ecomfe.github.io/echarts/doc/slide/whyEcharts.html#/,官网有示例及各种帮助文档等,第二个网址则是图表形象生动的演示,文章内容均出自于此,有些图片是引用

学可视化就跟学弹吉他一样,刚开始你会觉得自己弹出来的是噪音,也就有了在使用python可视化的时候,总说,我擦,为啥别人画的图那么溜: [python可视化系列]python数据可视化利器--pyecharts echarts官网 一.前言 echarts是什么?下面是来自官方的介绍: ECharts,缩写来自Enterprise Charts,商业级数据图表,Echarts 是百度开源的一个数据可视化纯Javascript(JS) 库.主要用于数据可视化,可以流畅的运行在PC和移动设备上,兼容

前言 本文的文字及图片来源于网络,仅供学习.交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理. 作者: 我被狗咬了 在谈及数据可视化的时候,我们通常都会使用到matplotlylib,pyecharts这些可视化的手段.但是,今天我主要来介绍Plotly这款可视化的库. 这个库是使用js写的前端,所以画出来的图非常的漂亮,不像matplotlylib画出来的那么生硬.plotly提供了Python的支持库,使用pip直接安装就可以: pip install plot

1. 前言 在日常工作中,为了更直观的发现数据中隐藏的规律,察觉到变量之间的互动关系,人们常常借助可视化帮助我们更好的给他人解释现象,做到一图胜千文的说明效果. 在Python中,常见的数据可视化库有: matplotlib 是最常见的2维库,可以算作可视化的必备技能库,由于matplotlib是比较底层的库,api很多,代码学起来不太容易. seaborn 是建构于matplotlib基础上,能满足绝大多数可视化需求.更特殊的需求还是需要学习matplotlib. 上述两个库都是静态的可视化库

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

第二章 在本章中,我们将详细学习IPython相对以Python控制台带来的多种改进.特别的,我们将会进行下面的几个任务: 从IPython中使用系统shell以在shell和Python之间进行强大的交互式操作: 在甚至不看一个新的Python包的文档的情况下,使用动态自省功能探索Python对象: 在IPython中轻松调试.测度你的代码: 学习如何使用Notebook来提升你交互使用Python的能力. 扩展的shell IPython不仅是一个扩展的Python控制台,它还提供了多种方式

Nagios 是一款强大的开源监控软件,但他本身不能绘图,只能查看当前数据,不能看历史数据以及趋势,也正因此,想要更舒适的使用就要搭配绘图软件,现在可搭配的绘图软件有很多,例如 pnp4nagios,rrdtools,grafana,cacti,以及 Cloud Insight,这些软件和 Nagios 有的还要搭配使用. 本文就介绍以下几种快速实现 Nagio 数据可视化的软件,以及它们的安装配置方式和展示效果图. Pnp4nagios,Rrdtools Pnp4nagios 利用 rrdto

习·D3.js 学习资源汇总 除了D3.js自身以外,许多可视化工具包都是基于D3开发的,所以对D3的学习就显得很重要了,当然如果已经有了Javascript的经验,学起来也会不费力些. Github主页:https://github.com/mbostock/d3/wiki 包括D3简介,案例,教程和公开课,以及之前提到的API参考等. Github教程页面:https://github.com/mbostock/d3/wiki/Tutorials -·-·-·-·-·-其他:-·-·-·-·

全栈工程师开发手册 (作者:栾鹏) Echarts数据可视化开发代码注释全解 Echarts数据可视化开发参数配置全解 6大公共组件详解(点击进入): title详解. tooltip详解.toolbox详解.legend详解.dataZoom详解.visualMap全解 5大坐标系详解(点击进入): 地理坐标系geo详解.grid直角坐标系(xAxis.yAxis)详解.parallel平行坐标系详解.polar极坐标系详解.radar雷达坐标系详解 19种图表类型详解(点击进入,待续): s

ECharts 下载js代码 工作原理浅析 在项目中引入ECharts 后台处理 数据库端MySQL PHP端 JQuery Ajax处理 ECharts 端处理 前端全部代码 演示结果 总结 最近要将后台数据库上的一些数据以可视化的方法显示到前端,找来找去,发现百度开发的这套图表工具库还不错,网上搜索了一下相关的教程,也算是实现了较为简单的demo.于是写下来,记录一下. ECharts ECharts是国人开发的一套前端的图表工具库,使用起来超方便,也很简单(当然了,前提是理解了其工作原理之

欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 本文由独木桥先生发表于云+社区专栏 介绍 D3.js是一个JavaScript库.它的全称是Data-Driven Documents(数据驱动文档),并且它被称为一个互动和动态的数据可视化库网络.2011年2月首次发布,在撰写本文时,最新的稳定版本是4.4版本,并且不断更新.D3利用可缩放矢量图形或SVG格式,允许您渲染可放大或缩小的形状,线条和填充,而不会降低质量.本教程将指导您使用JavaScript D3库创建条形图. 准备 为