矩阵图 https://datawhalechina.github.io/pms50/#/chapter9/chapter9 导入所需要的库 import numpy as np # 导入numpy库 import pandas as pd # 导入pandas库 import matplotlib as mpl # 导入matplotlib库 import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns # 导入seaborn库 %matplotl

矩阵树图(Treemap),也是层级布局的扩展,根据数据将区域划分为矩形的集合.矩形的大小和颜色,都是数据的反映.许多门户网站都能见到类似图1,将照片以不同大小的矩形排列的情形,这正是矩阵树图的应用. 图1  http://www.texastribune.org/2010/10/07/treemap-reveals-campaign-ad-trends/ 现以浙江.广西.江苏三省份2013年的GDP作为数据,以GDP大小作为节点的权重将其制作成矩阵树图. 1. 数据 新建一个citygdp.j

1. 缘起 最近实验室 boss 让用矩形树图做一下研究数据的展示,囧,矩形树图是什么鬼.问了问师兄,说用 R 语言可以实现,让我去研究一下. = =,那这周不是不用干别的了. 刚好最近在研究百度出的 ECharts ,搜了搜竟然有矩形树图的模块,真是感动啊眼泪都要出来了.立马研究了一下,结果还可以,能实现我要的效果. 就在博客里总结一下吧,希望对你有帮助. 2.1 用 ECharts 实现矩形树图(treemap)-- 知识普及 什么是矩形树图? 通常,我们使用缩进方式展现层次结构的层级,比如

简介 ECharts,缩写来自Enterprise Charts,商业级数据图表,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(IE6/7/8/9/10/11,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.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. 支持折线图(区域图).柱状图(条状图

简介 ECharts,缩写来自Enterprise Charts,商业级数据图表,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(IE6/7/8/9 /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.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. 支持折线图(区域图).柱状图(条状

可视化的库有很多,基于 JavaScript 开发的库也有很多,D3 有什么优势呢? (1)数据能够与 DOM 绑定在一起 D3 能够将数据与 DOM 绑定在一起,使得数据与图形成为一个整体,即图形中有数据.数据中有图形.那么在生成图形或更改图形时,就可以方便地根据数据进行操作,并且,当数据更改之后,也能简单地更改图形. (2)数据转换和绘制是独立的 将数据变成图表,需要不少数学算法.很多可视化库的做法是: 提供一个函数 drawPie() ,输入数据,直接绘制出饼状图. 但 D3 的做法是:

布局,可以理解成 “制作常见图形的函数”,有了它制作各种相对复杂的图表就方便多了. 一.布局是什么 布局,英文是 Layout.从字面看,可以想到有“决定什么元素绘制在哪里”的意思.布局是 D3 中一个十分重要的概念. D3 与其它很多可视化工具不同,相对来说较底层,对初学者来说不太方便,但是一旦掌握了,就比其他工具更加得心应手.下图展示了 D3 与其它可视化工具的区别: 可以看到,D3 的步骤相对来说较多.坏处是对初学者不方便.也不好理解.好处是能够制作出更加精密的图形.因此,我们可以据此定义

高级系列的教程已经完结,特此总结. 月初的时候曾说过本月内完结高级教程,今天是最后一天,算是可以交差了.O(∩_∩)O~ 如此一来,[入门]-[进阶]-[高级]三个系列的教程算是完成了.本教程的目的在于提供一个网络的.免费的学习系列,希望大家能喜欢. 在写文章的过程中,笔者对于 D3.js 的理解也在逐步加深.因此,写在前面的文章一定比后面的文章要差,虽然部分经过了修改,但是还没有系统性修正的时间.现在三个系列的教程已经完成,接下来会花时间在修正上,尤其是入门系列,这一系列阅读量最大,但是问题也

有不少朋友说学 D3 挺难的.为什么呢?想写一篇文章分析分析. 1. D3 出现的背景 D3.js 是 Github 上的一个开源项目,用于数据可视化.作者是 Mike Bostock,纽约时报的工程师.现纽约时报上各种数据新闻的可视化图表,都是基于 D3 制作的. 数据新闻,是近年来十分热门的一个行业,在互联网新闻里,添加上生动的数据分析,以图形的形式展示,简单易懂. 数据新闻是随着大数据时代的潮流而出现.各公司和机构能掌握的数据越来越多,例如谷歌掌握了数以千万亿的搜索数据,沃尔玛掌握了全球的

捆图(Bundle)是 D3 中比较奇特的一个布局,只有两个函数,而且需要与其它布局配合使用.本文讲述捆图的制作方法. 有关捆图的例子极少,很容易找到的是:http://bl.ocks.org/mbostock/1044242 但是此例有些复杂,不太容易弄懂,而且也没有相应的说明文字(D3官网上的例大多没有相应文字解说),根本无法作为参考.本文提供一个简单的例子,讲解捆图到底是什么,应该怎么做. 捆图只有两个函数: d3.layout.bundle():创建一个捆图布局. bundle(link

在 SVG 中添加文本是使用 text 元素.但是,这个元素不能够自动换行,超出的部分就显示不出来了,怎么办呢? 高级系列开篇前言 从今天开始写高级系列教程.还是那句话,由于本人实力有限,不一定保证入门-进阶-高级,是一级比一级难的,大家选自己需要的阅读即可. 高级系列预计会先写一些常见的小问题(如本文)和剩下的三个布局(矩阵树图.堆栈图.捆图),然后写一些较复杂的图的制作方法,以及其交互式操作,例如:思维导图.多图联动.地图的标线标注等等. 近来嗓子像火烧一样,很不舒服,希望能快点好.o(>﹏

day1 Java概述 掌握 .JDK abbr. Java开发工具包(Java Developer's Kit) (abbr.缩写) .JRE abbr. Java运行环境(Java Runtime Environment) .JVM abbr. Java虚拟机(Java Virtual Machine) .system ['sɪstəm] System n. 制度,系统: .out [aʊt] adj. 外面的:出去 .println n. 换行打印(Java语言中的命令) .main [m

本人的个人博客为: www.ourd3js.com csdn博客为: blog.csdn.net/lzhlzz 转载请注明出处,谢谢. Layout ,直译为"布局,安排".但在 D3 中不是这个意思. D3 中有非常多 Layout 函数,它们不是为了在画面中布局什么.在 D3 中是对输入的数据进行转换,转换成比較easy进行可视化的数据.实际进行可视化时,须要其它的代码.我们能够简单地把 Layout 理解为"制作常见图形的函数",比方饼状图等等. D3 中一共

最近需要实现echarts图形中hover效果轮播(即tooltip在各个数据点上轮流显示)的功能,以下就是我学习的一个过程,只是提供思路,具体场景需要自己修改.(仅针对echarts 2.2.7及以下版本,最后的代码有3.0以上的使用方法以及插件代码链接) 源码:https://github.com/chengwubin/echarts-tooltip-auto-show 关于echarts大家可以查看官网文档. 文档中有这么一段话: 自2.1.8起,我们为echarts开发了专门的合并压缩工

简介 ECharts,缩写来自Enterprise Charts,商业级数据图表,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(IE6/7/8/9/10/11,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.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. 支持折线图(区域图).柱状图(条状图

一.图表交互操作 与图表的交互,指在图形元素上设置一个或多个监听器,当事件发生时,做出相应的反应. 交互,指的是用户输入了某种指令,程序接受到指令之后必须做出某种响应.对可视化图表来说,交互能使图表更加生动,能表现更多内容.例如,拖动图表中某些图形.鼠标滑到图形上出现提示框.用触屏放大或缩小图形等等. 用户用于交互的工具一般有三种:鼠标.键盘.触屏. 添加交互:对某一元素添加交互操作十分简单,代码如下: var circle = svg.append("circle"); circle

思维导图的节点具有层级关系和隶属关系,很像枝叶从树干伸展开来的形状.在前面讲解布局的时候,提到有五个布局是由层级布局扩展来的,其中的树状图(tree layout)和集群图(cluster layout)布局制作出来的图具有“树形”.因此,可以凭借这两种布局来制作思维导图. 1. 构造思路 树状图布局,将一个具有层级关系的对象root转换成节点数组nodes时,情况如下.有一个root对象: { name: "node1", children: [ { name: "node

做项目遇到一个需求,将具有层级关系的词语用树状图的形式展示它们之间的关系,像这样: 或者是这样: 上面的图片只是样例,跟我下面的代码里面用的数据不同 网上有很多这种数据可视化展示的js控件,我这里选择了D3.js. 首先在html页面需要包含D3的js文件,其次我们需要将数据构造成json格式,然后存入到一个d3.json文件 { "name":"如何学习D3", "children": [ { "name":"预备

随着各行各业大数据的渗透,BI 类数据分析需求与日俱增,如何让可视化更好的展现数据的价值,是 BI 类产品一直努力的方向.对此国内外的BI产品都有自己的方法,如国外大牌的 PowerBI.Tableau,还有国内的 FineBI.BDP.Quick BI 他们都提供了丰富度可视化能力,但对于新手而言,有了数据之后如何选择合适的图表?如何配置酷炫夺目的图表?多个图表如何组织有故事的报表?亦或是你想了解可视化背后的技术原理,本文将一一为你解答. 图表开发 要使用 Quick BI 做可视化分析,只需

                                         柱状图                                   散点图.气泡图                                                               折线图                                               饼图                                         力导向图    

矩阵图非常有用,人们经常用它来查看多个变量之间的联系. 下面用著名的鸢尾花数据来画一个矩阵图.从sklearn导入鸢尾花数据,然后将其转换成pandas的DataFrame类型,最后用seaborn画图.(seaborn包里也有这个数据,也可以直接从seaborn包导入此数据) 矩阵图: sns.pairplot(data,hue=...)   ---   hue为data里的数据,用其来显示不同颜色 由于data需要的格式为每列是变量(在这里是鸢尾花的四个特征),每行则是各变量的观测数据,因此