优秀的地图分析是高信息量与美感兼具的.以往制作地图分析基本都需要依靠编程,制作的门槛比较高,制作也比较复杂.如果有一款只需要套入地理经纬度数据或区域名称,就能自动识别定位出相应位置的地图可视化工具是不是就方便多了呢? 思迈特软件Smartbi就是这么一款工具,Smartbi的地图分析功能,能够让用户更为直观.高效地观察到不同地区的业务发展.绩效情况,从而更好的了解到公司的运用情况.Smartbi还能探索到问题的根源,从而增强业务的洞察力. Smartbi的地图分析功能,既可以通过不同的颜色显示各

辗转一圈还是回到了我魂牵梦绕的可视化上来了. 在Gephi+Netbeans上折腾了将近一个星期后,我深深的体会到个人对于代码的驾驭能力尚有提升的空间^_^,路很长,方向很重要,三思而行. 转载请标明出处:http://www.cnblogs.com/bigdataZJ/p/VisualizationSoloShow.html 之前一个星期的研究体会如下: 1.作为一个可视化方向入门级菜鸟来说,靠一个人啃下gephi这个已经相对成熟的软件源码来说确有心有余而力不足之感. 2.Gephi是一个优秀

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

国外站点DATAVISUALIZATION.CH为大家总结出了当前热用的43款可视化工具,包括Arbor.Chroma.js.D3.js.Google Chart Tools等,绝对让你一饱眼福. 1.Arbor.js Arbor是一个免费的.可视化的图形库,基于矢量创建动态的连接图.它为图形组织和屏幕刷新处理提供了一个高效的.力导向的布局算法. 2.CartoDB CartoDB是一个地图Web Service,并提供非常丰富API,利用它可以轻松创建动态的.可视化的数据驱动地图. 3.Chr

伴随着前期的基础积累,翻过API,读过一些Demo,总觉得自己已经摸透了Prefuse,小打小闹似乎已经无法满足内心膨胀的自己.还记得儿时看的<武状元苏乞儿>中降龙十八掌最后一张居然是空白页,在千钧一发之际以为自己要嗝屁了,一阵东风让苏乞儿明白了,最后一章要做的原来是——整合.没错,今天我们就来好好谈谈整合! 看懂API不代表你会灵活运用某个类,会用一些类不代表能实现小功能,耍的了小功能不一定会做可视化工具整合,整合之道,奥妙无穷! 前篇回顾:上篇<漫谈可视化Prefuse(四)---被

继上篇<可视化工具solo show>罗列出一些主要基于Java开发的软件.插件之后,又仔细揣摩了下哪些可以为我所用. 一番端详之后,准备挑出其中Processing和Prefuse两位大将出来一展雄威! (备注:上次和此次“solo show”都未提及gephi,并不是说它不入流,不上档次,恰恰它是一款高大上.优秀的可视化工具,只是这两篇都是在笔者继初探gephi源码绊脚后对一些工具的探讨对比,所以没有将其入列.) 1.Processing: Processing 的最初目标是开发图形的 s

1. D3.js 基于JavaScript的数据可视化库,允许绑定任意数据到DOM,然后将数据驱动转换应用到Document中. 2. Data.js Data.js是一个JavaScript数据表示框架,提供统一的接口和数据域,是一款简单易用的数据可视化工具. 3. DataWrangler 一款交互式免费在线数据清理和转换的可视化工具,可将实际数据转换为数据表分析工具,转化出的数据可用于Excel.Tableau.Protovis等. 4. Google Fusion Tables 专注于数

在当前计算机应用中,对快速并行计算的需求是广泛的,归纳起来,主要有三种类型的应用需求: 计算密集(Computer-Intensive)型应用,如大型科学project计算与数值模拟: 数据密集(Data-Intensive)型应用,如数字图书馆.数据仓库.数据挖掘和计算可视化等: 网络密集(Network-Intensive)型应用,如协同工作.遥控和远程医疗诊断等. 并行编程模型主要有三种:适用于共享内存的多线程编程模型.适用于分布内存的消息传递编程模型,混合编程模型. 在计算机系统中.处理

老李分享: 并行计算基础&编程模型与工具   在当前计算机应用中,对高速并行计算的需求是广泛的,归纳起来,主要有三种类型的应用需求: 计算密集(Computer-Intensive)型应用,如大型科学工程计算与数值模拟: 数据密集(Data-Intensive)型应用,如数字图书馆.数据仓库.数据挖掘和计算可视化等: 网络密集(Network-Intensive)型应用,如协同工作.遥控和远程医疗诊断等. 并行编程模型主要有三种:适用于共享内存的多线程编程模型,适用于分布内存的消息传递编程模型,

在当前计算机应用中,对高速并行计算的需求是广泛的,归纳起来,主要有三种类型的应用需求: 计算密集(Computer-Intensive)型应用,如大型科学工程计算与数值模拟: 数据密集(Data-Intensive)型应用,如数字图书馆.数据仓库.数据挖掘和计算可视化等: 网络密集(Network-Intensive)型应用,如协同工作.遥控和远程医疗诊断等. 并行编程模型主要有三种:适用于共享内存的多线程编程模型,适用于分布内存的消息传递编程模型,混合编程模型. 在计算机系统中,处理器永远都是

Matplotlib Toolkits:地图绘制工具 有没有一种可以直接在详细地图(如谷歌地图)上绘制上百万坐标点的工具???谷歌地图坐标点多了也不能绘制了. Basemap (Not distributed with matplotlib,要手动安装) Plots data on map projections, with continental and political boundaries, see basemap docs. 安装 先下载anacondaPython 3版本 conda

1. 数据分析基本流程 作为非专业的数据分析人员,在平时的工作中也会遇到一些任务:需要对大量进行分析,然后得出结果,解决问题. 所以了解基本的数据分析流程,数据分析手段对于提高工作效率还是非常有帮助的. 首先都是存在一个要解决的问题,主要问题和预期分析目标,简单来讲就是对问题进行定义. 然后才是开始收集数据.数据清洗.数据建模.数据展现.优化和重复,最后是报告撰写. 1. 明确分析目的和思路:在进行数据分析之前,首先考虑的应该是"为什么要展开数据分析?我要解决什么问题?从哪些角度分析数据才系统?

使用教程,参考: https://github.com/facebookresearch/visdom https://www.pytorchtutorial.com/using-visdom-for-visualization-in-pytorch/ https://www.pytorchtutorial.com/pytorch-visdom/ ⚠️中间发现visdom安装的版本过低,导致发生了一些问题,后面更改了版本为最新版本0.1.8.8,所以可能会发现截图有些不同,但是功能不会有太多影响

2018-12-04 14:05:49 Visdom是Facebook专门为PyTorch开发的一款可视化工具,其开源于2017年3月.Visdom十分轻量级,但却支持非常丰富的功能,能胜任大多数的科学运算可视化任务.其可视化界面如图所示. Visdom可以创造.组织和共享多种数据的可视化,包括数值.图像.文本,甚至是视频,其支持PyTorch.Torch及Numpy.用户可通过编程组织可视化空间,或通过用户接口为生动数据打造仪表板,检查实验结果或调试代码. Visdom中有两个重要概念: en

C#是企业中广泛使用的编程语言,特别是那些依赖微软的程序语言.如果您使用C#构建应用程序,则最有可能使用Visual Studio,并且已经寻找了一些扩展来对您的开发进行管理.但是,这个工具列表可能会改变您编写C#代码的方式. C#编程的最佳工具有以下几类: IDE VS扩展 编译器.编辑器和序列化 反编译和代码转换工具 构建自动化和合并工具 版本控制 测试工具和VS扩展 性能分析 APM 部署自动化 容器 使用上面的链接直接跳转到特定工具,或继续阅读以浏览完整列表. IDE 1. Visual

ROS数据可视化工具Rviz和三维物理引擎机器人仿真工具V-rep Morse Gazebo Webots USARSimRos等概述 Rviz Rviz是ROS数据可视化工具,可以将类似字符串文本等枯燥的数据以二维或三维等非常形象的可视化方式进行显示,如下:   除此之外,也是重要的人机交互界面,如下以一个六足机器人为例: 单足(初始--调整):           数值结果如下: --- header: seq: 9034 stamp: secs: 1487127789 nsecs: 815

ArcGIS for javascript开发心得 本次实例中采用ArcGIS for javascript3.24版本,由于版本3与4在API等存在较大区别,就不一一列举,详细区别看官方解释arcgis for js4.7版本能够自动创建layer.graphs等类,而不像3.24版本需要在图形渲染前重新new 新的类.然而,查找大量文件资料,网上有关ArcGIS forjavascript的资料甚少,更不用说通过vueJS+arcGIS开发出一套可视化平台,在不断查看官方文档和实际操作,总结

1.安装rviz sudo apt-get install ros-melodic-rviz  环境检测.安装 rosdep install rviz rosmake rviz startup(开两个终端) source /opt/ros/indigo/setup.bash roscore rosrun rviz rviz rviz不同的配置,其用途也不尽相同. A configuration contains: Displays + their properties(显示以及属性)Tool p

1.GIS地图可视化流程 GIS地图可视化就是将空间数据转化为地图数据再进行交互处理的方法,下图一展示了地图可视化的可编程渲染的典型管道,原始空间数据必须处理为图形API支持基础图元用以地图渲染.下图二展示了一些简单符号的剖分,点符号的基本绘制方法是将其图标转换为纹理资源,并使用两个三角形中的纹理坐标将纹理与点符号绑定.线,面符号的基本绘制方法是直接绘制其剖分后的三角形或梯形,并赋以纹理或颜色以完成绘制. 2 .LOD方法分析 2.1 LOD方法简介 LOD方法的基本思想是依据视觉成像原理即距离

目录 一. json模块 二.通过Python实现疫情地图可视化 2.将json格式的数据保存到Excel 3.应用pyecharts进行数据可视化 一. json模块 JSON(JavaScript Object Notation)是一种轻量级的数据交换格式,易于阅读和编写,同时也易于机器解析和生成,并有效地提升网络传输效率. json.loads():将json格式的str转化成python的数据格式: json.loads():将python的数据格式(字典或列表)转化成json格式: #