如何使用django去构建数据可视化的 web,可视化的结果可以呈现在web上. 使用django的MTV模型搭建网站 基础铺垫-MTV模型 Created with Raphaël 2.1.0Request服务器(Djangoweb)Response 首先,要搞清楚我们去访问服务器,服务器返回信息的行为. 1)Request向服务器(Djangoweb)发起请求 点击页面,或查看网页信息,都是这个过程 2)服务器回应-Response 服务器抛出的可能是某个页面,也可能是图片,或是一组动态的数

1:数据源 Hollywood Movie Dataset: 好莱坞2006-2011数据集  实验目的: 实现 统计2006-2011的数据综合统计情况,进行数据可视化 gitee地址: https://gitee.com/dgwcode/an_example_of_py_learning/tree/master/MovieViwer 1.数据例子: Film ,Major Studio,Budget ,Warner Bros, ,Warner Bros., : to Yuma,Lionsga

概述:交互式数据可视化在很大程度上取决于JavaScript库的任务能力.在这篇文章中,我们将看看四个JavaScript库:D3,InfoVis,Processing.js,和Recline.js.所有这些JavaScript库可以用来装饰您的网页与动态数据可视化,但每个采用不同的方法来提供这种能力.所有四个都可以免费使用和分发. HTML5中新的图形元素和JavaScript引发了交互式数据显示技术的复兴.如今的浏览器用户界面不仅功能丰富.令人赏心悦目,而且还作为数据可视化的载体,用于显示柱

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

动态可视化 数据可视化之魅D3,Processing,pandas数据分析,科学计算包Numpy,可视化包Matplotlib,Matlab语言可视化的工作,Matlab没有指针和引用是个大问题 D3.js入门指南 什么是D3?D3是指数据驱动文档(Data-Driven Documents),根据D3的官方定义: D3.js是一个JavaScript库,它可以通过数据来操作文档.D3可以通过使用HTML.SVG和CSS把数据鲜活形象地展现出来.D3严格遵循Web标准,因而可以让你的程序轻松兼容

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

1.摘要:模板继承可以减少页面内容的重复定义,实现页面内容的重用. 但是当父模板中有动态数据的话,这些动态数据在子模版中是不会显示的.我们可以通过自定义上下文处理器来解决 2.Django上下文处理器(Context Processor) 上下文处理器是接收HttpRequest为参数并返回dict形式的数据的函数.它的主要用途是将所有模板共享的公共数据添加到上下文中,从而不必在每个视图中重复定义. 在settings.py文件中内置了多个上下文处理器: TEMPLATES = [ { 'BAC

在家呆着也是呆着,不如做点什么消磨时间呗~ 试试用django+pyecharts实现疫情数据可视化web页面 这里要爬疫情数据 来自丁香园.搜狗及百度的疫情实时动态展示页 先看看劳动成果: 导航栏: 疫情地理热力图: 治愈/死亡折线图 舆论词云: 至于项目完整代码我会上传到github,有兴趣可以点左上角直达了解下~ 链接:https://github.com/dao233/Django 在一个压缩包内,上传太慢了只能压缩了... 丁香园要爬的数据,这些数据用在那个地理热力图上: 丁香园疫情实

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

一直想写写D3,觉得D3真心比较强大,基本上你能想出来的图表都能绘制出来,只不过使用起来比前几个要稍麻烦一点. 正好最近读完了<数据可视化实战>,将关于D3的知识梳理了一遍,写这篇博客记录一下. D3 是一个缩写,它的全称叫Data-Driven Documents(数据驱动的文档).D3是基于数据操作文档的JavaScript库.D3帮助你使用HTML,SVG和CSS生动的展现数据.D3不需要将你使用某个特定的框架,D3重点在于对主流浏览器的全兼容,同时结合了强大的虚拟化组件,以数据驱动的方

目录 前言 几种高级可视化图表 总结 一.前言        之前已经简单介绍过一次如何使用Bokeh-scala进行数据可视化(见使用bokeh-scala进行数据可视化),以及如何在Geotrellis中进行分布式下的空间数据可视化(见geotrellis使用(十五)使用Bokeh进行栅格数据可视化统计),但是之前介绍的只是简单的线.圆圈等可视化方式,本文位大家介绍几种高级的可视化图表. 二.几种高级可视化图表        整体上与第一篇Bokeh-scala文章中介绍的方式相同,主要是完

第四章:交互式绘图接口 本章我们将展示Python的绘图功能以及如何在IPython中交互式地使用它们. NumPy为处理大量的多维数组结构的数据提供了高效的方法.但是看行行列列的数字总不如直接看曲线图.散点图.折线图.图片等图像来的直观.Matplotlib是一个使用NumPy数据生成高质量图像的Python包,其包含的内容非常丰富.它提供了和世界上工程与科学领域非常流行的商业软件atlab非常相似的简单而高级的绘图接口.Matplotlib和IPython结合的相当好. 我们也会介绍一些图形

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

--学习IPython进行交互式Python编程.高性能数字计算和数据可视化 作者:Cyrille Rossant 译者:Tacey Wong 注:仅为个人翻译及学习,多有谬处,E文尚可的推荐阅读英文原版 目录 前言 第一章 开始使用IPython 第二章 使用IPython进行交互式作业 第三章 使用IPython进行数字计算 第四章 交互式连线绘图接口 第五章 高性能和并行化计算 第六章 定制IPython 前言 你也许是一个使用Python作为一种脚本语言进行软件开发的程序员.学习IPyt

Vis.js 是一个动态的,基于浏览器的可视化库.该库被设计为易于使用,能处理大量的动态数据.该库由以下几部分组成:一是数据集和数据视图,基于灵活的键/值数据集,可以添加,更新和删除项目,订阅数据集变化:二是时间轴,用于显示不同类型的时间轴数据,在时间轴上项目可以交互移动,缩放和操纵:三是图形,使用节点和边显示一个交互式图形或网络. 您可能感兴趣的相关文章 2013年最受欢迎的10篇前端开发博文 小伙伴们惊呆了!8个超炫的 Web 效果 35个让人惊讶的 CSS3 动画效果演示 8个惊艳的 HT

前言 最近特别忙,承蒙大伙关照,3D机房的项目一个接着一个,领了一帮小弟,搞搞传帮带,乌飞兔走,转眼已经菊黄蟹肥……有个小弟很不错,勤奋好学,很快就把API都摸透了,自己折腾着做了个HTML5的魔都的地铁线路图,能拖能拽的,还和电子地图做了交互.哥决定把小弟的成果纳入“HTML5大数据可视化效果”系列,以示鼓励(P.S. 其实还挺有压力的,后浪推前浪,新人赶旧人.我们这些老鸟也得注意,免得让00后给抢了饭碗) 效果图对比 网上的地铁图还是很多的,小弟选了这张比较新的做参考.想当年哥来魔都打拼时,

摘要:本文以本人目前所做项目为基础,从设计的角度探讨数据可视化的设计的方法.过程和结果,起抛砖引玉之效.在技术方案上,我们采用通用web架构和d3js作为主要技术手段:考虑到项目需求,这里所做的可视化案例都是数据演示工具,不是数据探索工具.其中所用截图,并非最终效果图. 一．             基础说明 1.       基础技术 使用D3js绘制图形 图1,五彩斑斓的d3js D3js是应用在web开发上的开源JS组件库,是一个数据可视化工具.D3的全称是Data-Driven Docu

Linux 上的数据可视化工具 5 种开放源码图形化工具简介 Linux® 上用来实现数据的图形可视化的应用程序有很多,从简单的 2-D 绘图到 3-D 制图,再到科学图形编程和图形模拟.幸运的是,这方面的工具有很多开放源码实现,包括 gnuplot.GNU Octave.Scilab.MayaVi.Maxima 等.每个工具都有自己的优缺点,并且都是针对不同的应用程序而设计的.对这些开放源码图形可视化工具进行一下探索,有助于我们更好地决定哪个工具最适合我 们的应用程序. 0 评论: M. Ti

该文对体数据进行综述,并介绍了体数据的各种算法和技术的特点. 前言 由于3D数据采集领域的高速发展,以及在具有交互式帧率的现代化工作站上执行高级可视化的可能性,体数据的重要性将继续迅速增长. 数据集可以通过MRI,CT,PET,USCT或回声定位等技术捕获,也可以通过物理模拟(流体动力学或粒子系统)产生.以上提到的一系列技术证明了体数据信息在医疗行业中起着至关重要的作用.体数据信息被用于癌症检测,动脉瘤可视化和治疗计划.这种数据对使用计算机断层扫描或超声波的非破坏性材料测试非常有用.此外, 来源

新公司已经呆了一个多月,目前着手一个数据可视化的项目,数据可视化肯定要用到图形库如D3.Highcharts.ECharts.Chart等,经决定我的这个项目用阿里旗下蚂蚁金服所开发的G2图表库. 官方地址:https://antv.alipay.com/g2/doc/index.html Github:https://github.com/antvis 2016年发布的开源库,时间虽短但库功能齐全,唯一不足的是社区太少,对于我这类菜鸟来说是件非常难过的事情,没办法硬着头皮终于找到思路--项目完