1. 折线图 绘制折线图,如果你数据不是很多的话,画出来的图将是曲折状态,但一旦你的数据集大起来,比如下面我们的示例,有100个点,所以我们用肉眼看到的将是一条平滑的曲线. 这里我绘制三条线,只要执行三次 plt.plot 就可以了.     2. 散点图 其实散点图和折线图是一样的原理,将散点图里的点用线连接起来就是折线图了.所以绘制散点图,只要设置一下线型即可. 注意:这里我也绘制三条线,和上面不同的是,我只一个 plt.plot 就可以了.     3. 直方图 直方图,大家也不算陌生了.

Python绘制六种可视化图表详解,三维图最炫酷!你觉得呢? 可视化图表,有相当多种,但常见的也就下面几种,其他比较复杂一点,大都也是基于如下几种进行组合,变换出来的.对于初学者来说,很容易被这官网上众多的图表类型给吓着了,由于种类太多,几种图表的绘制方法很有可能会混淆起来. 因此,在这里,我特地总结了六种常见的基本图表类型,你可以通过对比学习,打下坚实的基础. 私信回复[数据分析]可获取数据分析相关书籍 1. 折线图 绘制折线图,如果你数据不是很多的话,画出来的图将是曲折状态,但一旦你的数据集

今天讲解下如何使用Python绘制各种Excel图表,下面我们以绘制饼状图.柱状图.水平图.气泡图.2D面积图.3D面积图为例来说明. import openpyxlfrom openpyxl import Workbookfrom openpyxl.chart import ( Reference, Series, PieChart, BarChart, BubbleChart, AreaChart, AreaChart3D) 绘制饼图 wb = openpyxl.Workbook()ws =

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

Python有很多可视化工具,本篇只介绍Matplotlib. Matplotlib是一种2D的绘图库,它可以支持硬拷贝和跨系统的交互,它可以在Python脚本.IPython的交互环境下.Web应用程序中使用.该项目是由John Hunter于2002年启动的,其目的是为Python构建一个MATLAB式的绘图接口.如果结合使用一种GUI工具包(如IPython),Matplotlib还具有诸如缩放和平移等交互功能.它不仅支持各种操作系统上许多不同的GUI后端,而且还能将图片导出为各种常见的食

Matplotlib是一个基于python的2D画图库,能够用python脚本方便的画出折线图,直方图,功率谱图,散点图等常用图表,而且语法简单. Python中通过matplotlib模块的pyplot子库来完成绘图.Matplotlib可用于创建高质量的图表和图形,也可以用于绘制和可视化结果.matplotlib是Python优秀的数据可视化第三方库,matplotlb.pyplot是绘制种类可视化图形的命令子库,相当于快捷方式 import matplotlib.pyplot as plt

在许多实际问题中,经常要对给出的数据进行可视化,便于观察. 今天专门针对Python中的数据可视化模块--matplotlib这块内容系统的整理,方便查找使用. 本文来自于对<利用python进行数据分析>以及网上一些博客的总结. 1  matplotlib简介 matplotlib是Pythom可视化程序库的泰斗,经过几十年它仍然是Python使用者最常用的画图库.有许多别的程序库都是建立在它的基础上或直接调用它,比如pandas和seaborn就是matplotlib的外包, 它们让你使用

国内疫情得到控制后,我就没怎么再关心过疫情,最近看到一条新闻,全球疫情累计确诊人数已经突破 500w 大关,看到这个数字我还是有点吃惊的. 思来想去,还是写一篇全球疫情的分析的文章,本文包括网络爬虫.全球疫情地图绘制等方面. 网络爬虫 我之前有分享过疫情数据的来源,用的是 AKShare 的数据源,好用是真好用,就是网络太慢了, AKShare 的数据很多是来源于 GitHub ,我的网络访问太平洋彼岸的数据还是有点力不从心. 这次我换了新的数据源,来源腾讯新闻的实时数据,站点链接如下: 腾讯新

Webstorm+Webpack+echarts   ECharts 特性介绍 ECharts,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(IE8/9/10/11,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. ECharts 3 中更是加入了更多丰富的交互功能以及更多的可视化效果,并且对移动端做了深度的优化.   1.npm

如何使用Python快速制作可视化报表   数据可视化能力已经越来越成为各岗位的基础技能.领英的数据报告显示,数据可视化技能在2017年中国最热门技能中排名第一. 就数据分析而言,可视化探索几乎是你正式进行数据分析的第一步,通过SQL拿到数据之后,我们需要使用可视化方法探索和发现数据中的模式规律. 数据分析界有一句经典名言,字不如表,表不如图.实际上除掉数据挖掘这类高级分析,不少数据分析就是监控数据和观察数据. 除此此外,数据分析的大多时候都是要兜售自己的观点和结论的,而兜售的最好方式就是做出观

最近在忙考试的事情,没什么时间敲代码,一个月也没几天看代码,最近看到可视化的词云,看到网上也很多这样的工具, 但是都不怎么完美,有些不支持中文,有的中文词频统计得莫名其妙.有的不支持自定义形状.所有的都不能自定义颜色 于是网上找了一下,决定用python绘制词云,主要用到的是wordcloud库,安装只需要pip isntall wordcloud就行, 数据用的是酒店评论的数据,代码如下: # -*- coding: utf-8 -*- import matplotlib.pyplot as

GoJS是Northwoods Software的产品.Northwoods Software创立于1995年,专注于交互图控件和类库.旗下四款产品: GoJS:用于在HTML上创建交互图的纯javaSCript库 GoDiagram:用于WinForms的.NET图控件. GoXam:用于WPF/Silverlight的图控件.( Silverlight是一个跨浏览器的.跨平台的插件, 与flash竞争的富客户端技术) JGo:用于Swing/SWT中创建交互图的java库. GoJS可以做什

Diagrams 是一个基于Python绘制云系统架构的模块,它能够通过非常简单的描述就能可视化架构,并支持以下6个云产品的图标: AWS.Azure.GCP.K8s.阿里云 和 Oracle 云 基于Diagrams提供的节点,你只需要指定一个云产品(实际上选哪个都一样,我们只需要那个产品相应的图标,你可以选一个自己觉得好看的产品),使用其内部自带的云产品的图标,就能简单绘制基于某云产品图标的架构图,比如下面的代码,绘制了一个简单的基于数据库集群的网络服务架构: 非常非常适合用来做毕业论文的架

要制作出专业的可视化图表,还是需要一定的学习成本的,并且需要大量的时间.并且即使是制作出来,配色也是一大难题,对于一般人而言,通常会通过两种方式实现可视化大屏的制作: 1.写代码 大部分人可能会选择大数据可视化图表插件Echarts组件来做数据可视化,大数据可视化图表插件Echarts是百度的一款开源数据图表组件产品,它是一个纯Java的图标库,兼容绝大部分的浏览器,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

Python绘制PDF文件 项目简介 这次项目很简单,本次项目课,代码不超过40行,主要是使用 urllib和reportlab模块,来生成一个pdf文件. reportlab官方文档 http://www.reportlab.com/docs/reportlab-userguide.pdf 我们看看这个网页上的原数据: http://www.swpc.noaa.gov/ftpdir/weekly/Predict.txt 代码: #-*- coding: utf-8 -*- # 1. 用于下载原

ECharts http://ecomfe.github.com/echarts 基于Canvas,纯Javascript图表库,提供直观,生动,可交互,可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. ———— 大数据时代,重新定义数据图表的时候到了 Architecture ECharts (Enterprise Charts 商业产品图表库) 提供商业产品常用图表库,底层基于ZRender,创建了坐标系,图例

此文主要对使用可视化图表对 Webpack 2 的编译与打包进行统计分析进行了详细地讲解,供您更加直观地参考. 在之前更新的共十七章节中,我们陆续讲解了 Webpack 2 从配置到打包.压缩优化到调试状态等情况都进行了详细地讲解,在这一小节,我们通过可视化的图表对 Webpack 2 的打包编译过程进行一个更加深刻地认识,同时可视化图表也是对项目概况以及优化指导是一个非常直观的方案. 1. Webpack 2 的编译统计信息生成 让 Webpack 2 生成统计信息的参数主要是配置以下两个.

本篇的思想:对HDFS获取的数据进行两种不同的可视化图表处理方式.第一种JFreeChar可视化处理生成图片文件查看.第二种AJAX+JSON+ECharts实现可视化图表,并呈现于浏览器上.   对此,给出代码示例,通过网络爬虫技术,将上传到HDFS的新浪网新闻信息实现热词统计功能,通过图表的柱状图来显示出来. ------> 目录: 1.JFreeChart可视化处理(生成本地图片) [1]HDFS文件读取 [2]JDFreeChart库应用 2.AJAX+JSON+EChart生成可视化图

Axes3D.plot(xs, ys, *args, **kwargs) 绘制2D或3D数据 参数 描述 xs, ys X轴,Y轴坐标定点 zs Z值,每一个点的值都是1 zdir 绘制2D集合时使用z的方向 其他的参数:plot() Python代码: import matplotlib as mpl from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt mpl.rc

原文发表于我的技术博客 这是我免费发布的高质量超清「Webpack 2 视频教程」. Webpack 作为目前前端开发必备的框架,Webpack 发布了 2.0 版本,此视频就是基于 2.0 的版本讲解的. 这个基本就是目前国内最好的 Webpack 2.0 最好的学习视频了,希望可以对新手或者复习相关知识的朋友有用. 源码中包含了课程中的思维导图源文件,使用的思维导图软件为 Mac 下的 iThoughtsX . 课程地址: https://devopen.club/course/webpac