大家好,我是辰哥~ 今天辰哥带大家分析一波当前热门手游<王者荣耀>英雄皮肤,比如皮肤上线时间.皮肤类型(勇者:史诗:传说等).价格. 1.获取数据 数据来源于<王者荣耀官方网站>,网页数据如下: 所需内容: 英雄名称 英雄皮肤名称 上线时间 皮肤类型(勇者:史诗:传说等) 价格(这个在官方没有获取到,是辰哥这边手动统计的) 首先通过查看network分析获取所有皮肤的数据(通过分析发现是异步加载的) 查看响应数据 url = "https://pvp.qq.com/zlk

摘要:本文以本人目前所做项目为基础,从设计的角度探讨数据可视化的设计的方法.过程和结果,起抛砖引玉之效.在技术方案上,我们采用通用web架构和d3js作为主要技术手段:考虑到项目需求,这里所做的可视化案例都是数据演示工具,不是数据探索工具.其中所用截图,并非最终效果图. 一．             基础说明 1.       基础技术 使用D3js绘制图形 图1,五彩斑斓的d3js D3js是应用在web开发上的开源JS组件库,是一个数据可视化工具.D3的全称是Data-Driven Docu

意识到数据探索带来的无尽信息,越来越多的企业开始建立自有的数据分析平台,打造数据化产品,实现数据可视化. 在零售商超行业,沃尔玛"啤酒与尿布"的故事已不再是传奇.无论是大数据还是小数据,众多智者都意识到,与其逐波随流,不如就地落实,深化管理,打造数据于战略的联盟. 永辉也深知这样的道理.作为首批将生鲜农产品引进现代超市的流通企业,十几年来,永辉一路经历了家门口永辉.百姓永辉.绿色永辉.科技永辉.生态永辉的发展.在企业管理上,注重员工文化,注入了很多理想,推行合伙人机制.员工.供应商和企

PoPo数据可视化 聚焦于Web数据可视化与可视化交互领域,发现可视化领域有意思的内容.不想错过可视化领域的精彩内容, 就快快关注我们吧 :) World Wire 数据可视化演示(视频) IBM公司于2018年8月推出全球支付系统“World Wire” 珊瑚城市-全球10大最适宜居住的城市(视频) Coral Cities - The top 10 world's most liveable cities in 2018.这个作品出自IoTWorld公司,非常惊艳. 视频请关注微信公众号浏览

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

首先,我们应该知道引入精灵图的原因: 具体是因为,网页上面的每张图片都要经历一次请求才能展示给用户,小的图标频繁的请求服务器,降低页面的加载速度,为了有效地减少服务器接收和发送请求的次数,提高页面的加载速度,因此,产生了css精灵技术. 其次,我们应该知道精灵图和图标字体(有文章介绍)在使用的过程中有哪些异同点: 同:能够缩小源文件的体积,减少http的请求,提高页面的性能 异:图标字体具有矢量效果,放大缩小不失真,而且可以使用CSS任意更改图标字体的颜色:而精灵图的大小固定,放大缩小会失真,更

查看本章节 查看作业目录 需求说明: 使用 dom4j 解析上一节王者荣耀"英雄"对应的Xml文件数据内容,打印输出,具体格式如图所示 实现思路: 创建ParseHeroXML用于解析Xml,创建Hero类用于封装解析的英雄对象数据 在ParseHeroXML中定义parse()解析方法,根据讲解SAXReader进行解析Xml文件,获取根节点,定义listNodes递归方法调用,传入根节点 在listNodes方法中,遍历节点信息,分别根据节点名称获取相关节点的属性,遇到hero节点

交互式的数据可视化图表是 New IT 新技术的一个应用方向,在过去,用户要在网页上查看数据,基本的实现方式就是在页面上显示一个表格出来,的而且确,用表格的方式来展示数据,显示的数据量会比较大,但是,这种数据展示方式很不直观,无法让用户一下子就看出数据分析结果所要反应出的信息,由此就有了数据可视化技术的研究和应用来解决这个问题. 目前实现交互式数据可视化技术已经很成熟,各种类型地数据可视化图表都可以使用技术手段实现出来,包括最简单的 Excel 就可以制作各种可视化数据分析报表,而在 WEB 上

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

习·D3.js 学习资源汇总 除了D3.js自身以外,许多可视化工具包都是基于D3开发的,所以对D3的学习就显得很重要了,当然如果已经有了Javascript的经验,学起来也会不费力些. Github主页:https://github.com/mbostock/d3/wiki 包括D3简介,案例,教程和公开课,以及之前提到的API参考等. Github教程页面:https://github.com/mbostock/d3/wiki/Tutorials -·-·-·-·-·-其他:-·-·-·-·

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~ 作者介绍:高成才,腾讯Android开发工程师,2016.4月校招加入腾讯,主要负责企鹅电竞推流SDK.企鹅电竞APP的功能开发和技术优化工作.本文发表于QQ会员技术团队的专栏 本文主要是对CS231n课程学习笔记的提炼,添加了一些Deep Learning Book和Tensorflow 实战,以及Caffe框架的知识. 一.卷积神经网络 1.1 卷积神经网络与常规神经网络 1.1.1 相同点 卷积网络是一种专门用来处理具有类似网格结构

背景: 一日晚上下班的我静静的靠在角落上听着歌,这时"滴!滴!"手机上传来一阵qq消息.原来我人在问王者荣耀的雷达图在页面上如何做出来的,有人回答用canvas绘画.那么问题来了,已经好久没有使用canvas绘画了东西. SO,就想自己画一个canvas雷达图,顺便重新回顾一下canvas的知识点. 王者荣耀雷达图的基本构成. 聊天记录当中的雷达图不是特别清楚,所以我这边截图了自己的一个战绩雷达图. 是不是有被我的战绩吓到了,害不害怕! 好了扯远了,让我们回到正题上来. 通过截图上面的

本文使用python的第三方模块requests爬取王者荣耀所有英雄的图片,并将图片按每个英雄为一个目录存入文件夹中,方便用作桌面壁纸 下面时具体的代码,已通过python3.6测试,可以成功运行: 对于所要爬取的网页连接可以通过王者荣耀官网找到, # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Wed Dec 13 13:49:52 2017 @author:KillerTwo """ import request

ECharts 下载js代码 工作原理浅析 在项目中引入ECharts 后台处理 数据库端MySQL PHP端 JQuery Ajax处理 ECharts 端处理 前端全部代码 演示结果 总结 最近要将后台数据库上的一些数据以可视化的方法显示到前端,找来找去,发现百度开发的这套图表工具库还不错,网上搜索了一下相关的教程,也算是实现了较为简单的demo.于是写下来,记录一下. ECharts ECharts是国人开发的一套前端的图表工具库,使用起来超方便,也很简单(当然了,前提是理解了其工作原理之

Pandas单变量画图 Bar Chat Line Chart Area Chart Histogram df.plot.bar() df.plot.line() df.plot.area() df.plot.hist() 适合定类数据和小范围取值的定序数据 适合定序数据和定距数据 适合定序数据和定距数据 适合定距数据 pandas库是Python数据分析最核心的一个工具库:"杀手级特征",使整个生态系统融合在一起.除了数据读取.转换之外,也可以进行数据可视化.易于使用和富有表现力的p

先用纯Python代码写一个简单的小案例: from PyQt5.QtCore import QUrl from PyQt5.QtWidgets import QApplication,QWidget,QHBoxLayout,QFrame from PyQt5.QtWebEngineWidgets import QWebEngineView import sys class Stacked(QWidget): def __init__(self): super(Stacked, self).__

王者荣耀大家估计都玩的很溜吧,撸完代码开一局,只要不遇到个猪队友,拿个鲁班后羿估计你们都能爆掉对手的塔吧.大神们打个排位赛拿个王者就和吃饭夹菜一样简单... But...你们玩过Redis和Memcache吗? 我当然知道你会说“会”,身为一个搞IT的,搞互联网的高端人士,在当今这种网站的数据呈爆炸式的增长.而且高性能读写的需求也越来越大.再加上半结构化的数据比重逐渐变大的年代,没听说过个NoSQL你好意思出来混么... But...Redis内核源码你们玩过么? 那种只会个set.get:lp

版本:1.1 关于“投降机制”的理论基础与灵感来源于<微习惯>这本书. 简单来说,微习惯就是很小很小的习惯,比如说,每天做一个俯卧撑,每天看一页书等等.我们以前也许有过很多的计划,但却总是只有三分热度,遇到困难我们就难以继续做下去.而微习惯的一大特点就是印证了一句俗话:“开始是成功的一半”.我们的微习惯主要也是解决开始这个问题,我们计划每天做50个俯卧撑,也许坚持两天很容易,但是到了第五第六天可能就坚持不下去了,一想到这个过程会很累,都不想趴下去了,更不用说完成计划.但是如果我们能领悟到微习惯

如今已经大获市场成功的<王者荣耀>一直是业内各方关注的对象,而我们也知道这款产品在成为国民级游戏之前,也遇到过一段鲜有人知的调优期.也就是在2015年8月18号正式不删档测试版本推出之后,被腾讯评级为不达六星之后的时间. 据了解,在8月之后的两个月间,<王者荣耀>技术团队对这个产品进行了非常深度的优化,并攻克了局内同步.网络要求,以及性能表现的三大难关,成功达到了腾讯六星产品的标准.比如延迟.卡顿等不同步问题的出现概率从过去的1%,降低到了0.01%,大幅度地改善了游戏体验. 今天

1 基本绘图 在plot()函数中只有x,y两个量时. import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 生成曲线上各个点的x,y坐标,然后用一段段直线连起来 # 利用linspace函数产生一个等差数列 x = np.linspace(-np.pi, np.pi, 200) cos_y = np.cos(x) / 2 sin_y = np.sin(x) # 用直线连接曲线上各点 plt.plot(x, cos_y) plt.plot(x,