虽然数据可视化领域有很多成熟.界面友好.功能强大的软件产品(例如Tableau.VIDI.NodeXL等),但是借助Processing我们可以基于Java语言框架进行丰富多元的可视化编程,熟悉了Processing也可以说是上一学期Topics课程的最大收获,以另一种方式将数据重新组织.统计并以可视化界面展现出来.今天再看其他资料时碰巧看到XX对Processing的支持,颇感亲切,所以决定把上学期Topics的作业过程记录下来. 可视化内容是从Databank下载的217个国家.6个地区的7

,一.安装 下载地址:https://pan.baidu.com/s/1bpo5mqj 安装方法:https://www.cnblogs.com/clschao/articles/10022040.html 操作:ctrl+/  多行注释, ctrl+shift+/  能取消注释 二.用户登陆 1.点击连接 2.输入用户信息 3.连接成功 三.可视化数据库内容简介 1.连接成功后,可以看见我们写的本地测试的玩意. 2.双击‘本地测试’我们可以看到一下内容 四.新建库 五.新建表 1.ER图表显示

https://www.arduino.cn/thread-42852-1-1.html 关键数据打包 float roll, pitch, heading; Serial.print("Orientation: "); Serial.print(heading); Serial.print(" "); Serial.print(pitch); Serial.print(" "); Serial.println(roll); 接受判断关键  13

本文将讲解Tableau的基本使用和简单的数据分析. 在Tableau首页,我们可以看到有多种连接方式:文本文件.Excel.JSON文件.数据库等. 1.连接文本文件 点击"连接"下的"文本文件",选择要导入的文件,如下图: 连接到文件后,鼠标右键文件名,选择文本中的字段分隔符: 连接Excel等其他文件的方法与连接文本文件的类似,这里不再赘述. 2.连接数据库 这里选择的是连接Oracle数据库,连接数据库的方法基本一样,以此类推:点击要连接的数据库,填写&qu

https://zhuanlan.zhihu.com/p/64999937 Excel作为使用最频繁.应用最广泛.用户最庞大的数据处理工具,当然也应该是PowerBI最常用的数据获取方式,本文介绍一下将Excel数据导入到PowerBI的几种方式. 01 | 在PowerBI Desktop中获取数据 这种是PowerBI中最常用也是最简单的方式,这种方式导入进来后可以直接加载使用,也可以在Power Query编辑器中进行清洗整理. 本地文件更新,在PowerBI Desktop中通过刷新数据

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

说Processing之前得先说一下数据可视化. 数据可视化--顾名思义.是关于数据之视觉表现形式的研究,将数据用其它方式表现出来,使之更直观, 更清晰,更easy分析和处理.常见的表达方式如word中使用广泛的直方图.树状图.折线图.饼状图等. 数据可视化技术的基本思想是将数据库中每个数据项作为单个图元元素表示,大量的数据集构成数据 图像.同一时候将数据的各个属性值以多维数据的形式表示,能够从不同的维度观察数据,从而对数据进行 更深入的观察和分析. 我们知道,单纯的一连串数字摆在人们眼前非常难

Excel表操作 python操作excel主要用到xlrd和xlwt这两个库,即xlrd是读excel,xlwt是写excel的库. 安装xlrd pip install xlrd 简单的表格读取 import xlrd #读取表格 data=xlrd.open_workbook("table.xlsx") #获取表格的sheets table=data.sheets()[0] #输出行数量 #输出列数量 #获取第一行数据 row1data=table.row_values(0) p

前言:如题.直接上手撸,附带各种截图,就不做介绍了. 1.influxDB的官网下载地址  https://portal.influxdata.com/downloads/ 打开以后,如下图所示,可以选择版本号,以及平台.此处咱们选择windows平台.不过此处没有实际的可以下载的地方,着实比较过分,不过咱们可以另辟蹊径. 2.直接下载.具体地址如下,2.3.0是版本号: https://dl.influxdata.com/influxdb/releases/influxdb2-2.3.0-wi

关注「WeiyiGeek」公众号 设为「特别关注」每天带你玩转网络安全运维.应用开发.物联网IOT学习! 希望各位看友[关注.点赞.评论.收藏.投币],助力每一个梦想. 本章目录 目录 0x00 快速介绍 0x01 安装部署 二进制方式 容器化方式 0x02 实践应用 1.配置连接的Redis数据库 2.查看Redis数据库实时统计信息 3.操作Redis数据库中的数据 4.操作Redis数据库中的流Streams数据 5.性能内存.慢查询分析 6.可视化配置redis数据库 0x03 入坑出坑

时间序列预测就是利用过去一段时间内的数据来预测未来一段时间内该数据的走势,比如根据过去5年的销售数据进行来年的收入增长预测,根据上个季度的股票走势推测未来一周的股价变化等等. 对于大部分人来说,这是个相对比较复杂的预测建模问题,但在工具如此丰富的今天,当然可以不用自己动手建模,很多工具都可以实现这一功能.本文介绍在PowerBI中如何进行时间序列预测. 折线图中的预测 时间序列数据一般使用折线图来展现,因此在PowerBI的折现图中也就有了预测功能. 先在PowerBI中创建一个折线图, 然后在

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

前言 数据可视化,是指将相对晦涩的的数据通过可视的.交互的方式进行展示,从而形象.直观地表达数据蕴含的信息和规律. 早期的数据可视化作为咨询机构.金融企业的专业工具,其应用领域较为单一,应用形态较为保守.步入大数据时代,各行各业对数据的重视程度与日俱增,随之而来的是对数据进行一站式整合.挖掘.分析.可视化的需求日益迫切,数据可视化呈现出愈加旺盛的生命力,表现之一就是视觉元素越来越多样,从朴素的柱状图/饼状图/折线图,扩展到地图.气泡图.树图.仪表盘等各式图形.表现之二是可用的开发工具越来越丰富,

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

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

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 bokeh简介及胡扯 bokeh-scala基本代码 我的封装 总结 一.前言        最近在使用spark集群以及geotrellis框架(相关文章见http://www.cnblogs.com/shoufengwei/p/5619419.html)进行分布式空间地理系统设计(暂且夸大称之为地理信息系统),虽说是空间地理信息系统但是也少不了数据可视化方面的操作,所以就想寻找一款支持大数据的可视化框架,网上查阅半天发现bokeh不错(其实是老板直接指明方向说用这款),恰好bok

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