1. 前言 大家好,我是安果! 使用 Django 进行 Web 开发时,经常有需要展示图表的需求,以此来丰富网页的数据展示 常见方案包含:Highcharts.Matplotlib.Echarts.Pyecharts,其中后 2 种方案使用频率更高 本篇文章将聊聊 Django 结合 Echarts.Pyecharts 实现图表可视化的具体流程 2. Echarts Echarts 是百度开源的一个非常优秀的可视化框架,它可以展示非常复杂的图表类型 以展示简单的柱状图为例,讲讲 Django

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

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

相关文章链接 CentOS6安装各种大数据软件 第一章:各个软件版本介绍 CentOS6安装各种大数据软件 第二章:Linux各个软件启动命令 CentOS6安装各种大数据软件 第三章:Linux基础软件的安装 CentOS6安装各种大数据软件 第四章:Hadoop分布式集群配置 CentOS6安装各种大数据软件 第五章:Kafka集群的配置 CentOS6安装各种大数据软件 第六章:HBase分布式集群的配置 CentOS6安装各种大数据软件 第七章:Flume安装与配置 CentOS6安装各

前些日子公司引进了帆软商业智能FineBI,在接受了简单的培训后,发现这款商业智能软件用作可视分析只用一个词形容的话,那就是“轻盈灵动”!界面简洁.操作流畅,几个步骤就可以创建分析,获得想要的效果.此番学习也算让我入了数据可视化的门,今天就在这里和你们分享我做数据可视化的心得. 先来说说Dashboard,商业智能仪表盘,是可视化分析的重点.它可以组合多个不同的表格,图表控件,所有指标和维度一键生成.很多BI工具在建立全局分析时,组件都是单独设立然后拼接而成,这里FineBI创造性地将分析容器和

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

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

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

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

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

什么是pyecharts? pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库. echarts 是百度开源的一个数据可视化 JS 库,主要用于数据可视化.pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库.实际上就是 Echarts 与 Python 的对接. 使用 pyecharts 可以生成独立的网页,也可以在 flask , Django 中集成使用. pyecharts包含的图表 Bar(柱状图/条形图) Bar3D(3D 柱状图) Boxplot(箱形图) E

在上篇结尾处我提到“如果现在让我重新选择,我会使用哪个可视化工具?”我的答案是 Redash,原因主要不是功能层面,而是技术层面.本篇就从项目关注度与活跃度,项目的技术架构,源代码的规模与质量,这三个方面来比较一下 Superset,Redash 与 Metabase. 关注度与活跃度 看一个项目在 Github 上的星数,是评判一个项目成熟度最快速的方法.那除了星数以外,项目的 Github 页面上还有什么重要信息呢?这里我建议大家去看一看项目的 Insights.首先我们来看 Superse

conda  install seaborn  是安装到jupyter那个环境的 1. 整体风格设置 对图表整体颜色.比例等进行风格设置,包括颜色色板等调用系统风格进行数据可视化 set() / set_style() / axes_style() / despine() / set_context() import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns % ma

Echarts 是百度开源的一个数据可视化 JS 库,主要用于数据可视化.pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库.实际上就是 Echarts 与 Python 的对接. 本次使用django2.0 和 pyecharts0.3.3 1. setttins.py 添加自己创建的app名称,和静态文件的路径 INSTALLED_APPS = [ 'django.contrib.admin', 'django.contrib.auth', 'django.contrib.con

随着商业及其相关需求的发展,数据成为越来越重要的元素之一,为了更加直观和明显的展示商业潜在的趋势和内在的特性,我们需要使用图表和图形的方式来直观动态的展示数据内在秘密,在今天的这篇文章中我们推荐12款最棒的数据可视化的Javascript框架,希望能够帮助大家在项目中更好的实现数据可视化效果. ECharts 提起ECharts,经常使用开源软件的朋友应该很熟悉,当然,如果你不知道也没关系.但是你肯定知道去年春节以及近期央视大规划报道的百度大数据产品,如百度迁徙.百度司南.百度大数据预测等等,这

代码地址如下:http://www.demodashi.com/demo/14588.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

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

PoPo数据可视化 聚焦于Web数据可视化领域, 发现前端可视化领域有意思的内容. 涵盖前端可视化领域最新资讯, 开源可视化库的发布更新消息, 可视化案例分析与讲解, 可视化技术文章, 可视化大神的日常, 可视化八卦等等...不想错过前端可视化领域的精彩内容, 就快快关注我们吧 :) 行业  DataHunte获Ventech China千万级A轮融资,致力于数据可视化分析 8月31日消息,近日,业务数据协作平台DataHunter宣布完成千万级人民币A轮融资,由Ventech China独家投

我的新书,<基于股票大数据分析的Python入门实战>,预计将于2019年底在清华出版社出版. 如果大家对大数据分析有兴趣,又想学习Python,这本书是一本不错的选择.从知识体系上来看,这本书的内容涵盖了开发Python企业级项目所需的知识点,包括但不限于Python基础语法知识.基于Pandas的大数据分析技术.基于Matplotlib的可视化编程技术.Python爬虫技术和基于Django的网络编程技术,甚至还在本书的最后,讲述了机器学习编程技术. 这本书的大多数范例程序是基于股票分析的

一.前言 目前大屏大数据可视化UI这块非常火,趁热也用Qt来实现一个,Qt这个一站式超大型GUI超市,没有什么他做不了的,大屏电子看板当然也不在话下,有了QSS和QPainter这两个无敌的工具组合,借用几个Qt高手朋友的话来说,都是分分钟.在整个系统的编写过程中,发现数学知识真的还是蛮重要的,在重要的几个算法点上,需要多次用到二元一次方程才能搞定几个算法,比如如何分组绘制柱状图. 二.文章导航 Qt编写数据可视化大屏界面电子看板1-布局方案 https://blog.csdn.net/feiy

一.前言 之前发布的Qt编写的可视化大屏电子看板系统,很多开发者比较感兴趣,也收到了很多反馈意见,纵观市面上的大屏系统,基本上都是B/S结构的web版本,需要在后台进行自定义配置模块,绑定数据源等,其中比较有名的就是阿里云的DataV和百度的Sugar,都是很不错的,DataV是阿里云出品的专业大屏数据可视化服务,旨在让更多的人看到数据可视化的魅力,帮助非专业的工程师通过图形化的界面轻松搭建专业水准的可视化应用,满足会议展览.业务监控.风险预警.地理信息分析等多种业务的展示需求.两者都可以通过拖