发现了一个做数据可视化非常好的库:pyecharts.非常便捷好用,大力推荐!! 官方介绍: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.用 Echarts 生成的图可视化效果非常棒,pyecharts 是为了与 Python 进行对接,方便在 Python 中直接使用数据生成图. 中文教程也非常具体:https://pyecharts.org/#/zh-cn/quickstart?id=%e5%a6%82%e4%bd%95

可视化Tensorboard图中的符号意义

  依存句法分析的效果虽然没有像分词.NER的效果来的好,但也有其使用价值,在日常的工作中,我们免不了要和其打交道.笔者这几天一直在想如何分析依存句法分析的结果,一个重要的方面便是其可视化和它的图分析.   我们使用的NLP工具为jieba和LTP,其中jieba用于分词,LTP用于词性标注和句法分析,需要事件下载pos.model和parser.model文件.   本文使用的示例句子为: 2018年7月26日,华为创始人任正非向5G极化码(Polar码)之父埃尔达尔教授举行颁奖仪式,表彰其对

导读 G6 是 AntV 旗下的一款专业级图可视化引擎,它在高定制能力的基础上,提供简单.易用的接口以及一系列设计优雅的图可视化解决方案,是阿里经济体图可视化与图分析的基础设施.今年 AntV 11.22 品牌日,我们带来了新的 G6 3.2.0 版本.该版本着重改进了开发体验,增加了许多新元素和组件,并提供了更为高级的布局算法. 与此同时,我们发布一款基于 G6 引擎封装的.开箱即用的图可视化工具——Graphin,你只要对它进行简单配置,就可以迅速搭建起一个功能强大.样式美观的图可视化分析应

一.pyecharts绘制漏斗图方法简介 funnel.add()方法简介add(name, attr, value, funnel_sort="ascending", funnel_gap=0, **kwargs) name str 图例名称 attr list 属性名称 value list 属性对应的值 funnel_sort str.func 数据排序,可以取ascending,descending,none funnel_gap int 数据图形间距.默认为0. 二.绘制漏斗

一.pyecharts绘制折线图line.add()方法简介 line.add()方法简介 add(name,x_axis,y_axis,is_symbol_show=True, is_smooth=false, is_stack=false, is_step=false,**kwargs) name->图例名称 x_axis->list x坐标轴数据 y_axis->list y坐标轴数据 is_symbol_show=True 是否显示标记图形默认为true is_smooth 是否

一.库的使用说明 pass 二.微信好友信息的获取 def get_friends_info(self): #获取好像信息,返回lis列表 bot = Bot() lis = [['name', 'real_name', 'sex', 'city', 'province']] # 把信息存储为一个二维列表,添加头部信息 friend_all = bot.friends() for a_friend in friend_all: NickName = a_friend.raw.get('NickN

应用g2可视化插件画了个粉丝分析图 要求显示如图所见的节点参数,查看文档蚂蚁图形文本设置,得知需要引入如下代码: chart.point().position('update*praises').label('praises',{ fill: '#45CEE0', textBaseline: 'top', }); 说明: position('update*praises')update是我的项目中横坐标————时间,即“x”:praises是纵坐标————点赞数,即“Y”label(),括号内是

一.简介 SuperMap iClient for JavaScript 提供了UTFGrid图层(属性图),用于客户端属性信息的快速交互. UTFGrid图层从UTFGrid切片数据源读取数据,其本质是基于JSON的ASCII 码’字符画’与属性数据的结合. UTFGrid图层不能被可视化渲染,在地图中使用这个图层, 必须同时添加 SuperMap.Control.UTFGrid 控件类来控制触发事件类型. 原理:通过请求瓦片数据(非图片),将属性信息保存到客服端UTFGrid图层中,提高客户

根据pyecharts的介绍一直没有研究明白def和return的用法,无法显示完整的漏斗图,还请各位指点. 根据上文绘制bar的方法,我更改了代码,做出了漏斗图,不过和demo不一样,而且数据也会随时变化,不知哪里出现了问题: from example.commons import Faker from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Funnel, Page funnel=( Funnel() .se

1.效果图 2.注意: 上述资料是虚拟的,为了学习制作动图,构建的. 仅供学习, 不是真实数据,请别误传. 当自己需要对真实数据进行可视化时,可进行适当修改. 3.代码: #第1步:导出模块,固定 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.ticker as ticker import matplotlib.animation as animation #第2步:中文字体显示设置1,导出通用字体设置

一.水球图Liquid.add()方法简介 Liquid.add()方法签名add(name, data, shape='circle', liquid_color=None, is_liquid_animation=True, is_liquid_outline_show=True, **kwargs) name 我也不知道起什么作用,如果有人知道的话可以跟我说,谢谢啦 data 数据项 shape str水球形状有'circle', 'rect', 'roundRect', 'triangl

热图: Display an image on the axes. 可以用来比较两个矩阵的相似程度 mp.imshow(z, cmap=颜色映射,origin=垂直轴向) imshow( X, cmap=None, norm=None, aspect=None, interpolation=None, alpha=None, vmin=None, vmax=None, origin=None, extent=None, shape=None, filternorm=1, filterrad=4.

本文首发于“生信补给站”公众号,https://mp.weixin.qq.com/s/kKQ2670FBiDqVCMuLBL9NQ 更多关于R语言,ggplot2绘图,生信分析的内容,敬请关注小号. 介绍一个主要用于绘制动画的ggplot2的扩展包---gganimate包. Hans Rosling的关于“New Insights on Poverty”的TED演讲绝对是对我影响最大的几个TED之一,原来数据可以这样展示,,,可视化可以这样炫,,,故事可以这样讲... 下面尝试使用 ggani

实现方式一: 将数据(Point[])根据索引沿X轴使用虚拟画布进行绘制,每个数据绘制大小为1px * 1px:最终绘制出的宽度等于数据的总长度.标记并存储当前绘制的图为PreviousBitmap; 继续置顶绘制第二组数据,第二组数据绘制完后,将标记的PreviousBitmap作为Image在Y轴距离顶部距离为1px的地方用DrawingContext.DrawImage()方式绘制,以此类推.核心代码如下: private void DoAddDataArray(Point[] arrPo

环境: 系统: Window 7以上: 工具:VS2013及以上. 研发语言及工程: C# WPF 应用程序 效果: ​ ​ 简介: 不需要调用第三方Dll, 仅仅在WPF中使用贝塞尔曲线,不到500行代码构建自定义的趋势图效果. 原理: WPF中路径Path的Data值为PathGeometry.如: <Path x:Name="PathData1" Stroke="#FFEE4141" StrokeThickness="2"> &

from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Gauge, Page gauge=( Gauge() .add("", [("完成率", 66.6)]) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Gauge-基本示例")) ) gauge.render('gauge.html')

前言 本文包括内容如下: 杭州步行热门路线 渐变效果散点图 均是Echarts官方提供等示例,本文将会通过Pyecharts来进行实现. 杭州步行热门路线 因为代码中需要调用百度地图,所以开始之前你需要去百度申请一个开发者AK:百度地图开放平台. 数据源:https://echarts.baidu.com/examples/data/asset/data/hangzhou-tracks.json 完整代码 from pyecharts import options as opts from py

1.图 2.代码 import pandas as pd import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.ticker as ticker import matplotlib.animation as animation #导出数据,当然这个数据也可以是直接在网上下载,是的有点慢 #网址:https://gist.githubusercontent.com/johnburnmurdoch/419

结构: /www | |-- /static | | | |-- echarts.js(当然还有echarts原dist目录下的文件(夹)) | |-- /templates | | | |-- index.html | |-- app.py | |-- create_db.py 一.先准备数据 # create_db.py # 只运行一次!!! import sqlite3 # 连接 conn = sqlite3.connect('mydb.db') c = conn.cursor() # 创

引入   在文章Cayley图数据库的简介及使用中,我们已经了解了Cayley图数据库的安装.数据导入以及进行查询等.   Cayley图数据库是Google开发的开源图数据库,虽然功能还没有Neo4J来得那么强大,但也有很多新的功能等待着我们去探索.本文将继续上篇文章的旅程,给读者介绍如何在Cayley图数据库中实现查询结果的可视化.   下面,让我们一起来探究Cayley的奥秘吧~ 查询结果可视化   Cayley图数据库的查询语句的参考网址为:https://github.com/cayl