背景 在 Bokeh 初探之后,学习使用它来做个图 目标 做一个柱状图,支持多个 y 数据源,即有堆叠效果的柱状图 stacked bar 实现 单数据源 简单的柱状图 参考 Handling Categorical Data - Bokeh 1.4.0 documentation from bokeh.io import show, output_file from bokeh.plotting import figure output_file("bars.html") fruit

说明 1.方案取自报表开发工具FineReport案例的配色方案 2.所有设计方案图中已标注了字体.颜色与间隔距离等,可直接调用. 报表&界面风格设计方案展示 灰蓝界面 绿色与金色 蓝绿清新风格 蓝绿渐进图表配色 经典红蓝商务风格 薄荷主题图表 黄绿主题图表 蓝灰图表 蓝绿主题图表 蓝色主题图表 绿色缤纷主题 绿色主题图表A 绿色主题图表B

WPS Office (10.1.0.7520)==========================================新增功能列表------------WPS文字1 拼写检查:新增“中文拼写检查”功能 WPS公共1 实时预览:支持字体和字号实时预览2 发送至手机:云服务选项卡下,新增“发送至手机”入口,方便PC和移动设备间互传文件 功能优化列表------------WPS文字1 隐藏页间空白:单击显示/隐藏页间空白,改成双击显示/隐藏页间空白,减少用户误操作的可能 WPS表格1

使用highcharts绘制美观的燃尽图 助教在博客中介绍了两种绘制燃尽图的方法,但是我们组在使用时发现有些任务不适合写进issue,而且网站生成的燃尽图不是很美观,因此我们打算使用其他方法自己绘制燃尽图.经过简单调研,我们采用了highcharts来展现我们的燃尽图. demo与特点 我们的燃尽图demo如下: demo 我们的燃尽图具有以下特点: 1 交互性图表 利用highcharts的交互性,访问者可以和图表进行积极交互,获取更多有效信息,如下所示. 查询每日工作进度 比较任意几天的工作

第1讲  商务PPT中的必备元素 # 设计需打破规范 第2讲  封面页设计(一) 大图型封面页 # 基础知识点: 插入矩形和圆形 设置半透明色 设置字体变形效果 图片增强工具 利用过渡色虚化图片边缘 # 高清: # 不要太花哨,颜色不要太艳: # 不要太抽象,不要放置卡通照片: # Ctrl+滚轮: 缩放PPT页面: # 点击右下角拖动,不改变长宽比: # 按住Ctrl键拖拽文本框,可以复制文本框: # 宋体适合打印: # Ctrl+Alt+A: QQ截屏,可查看颜色的RGB值: # PPT放映

Excel催化剂历经1年4个月的开发时间,终于荣登100+个大主题功能,完成数据领域的功能大矩阵,可以说在日常的数据处理及分析上,绝大部分的共性场景已经囊括其中,是数据工作者难得一遇的优秀作品之一.因开发过程没有系统性的规划,难免开发过程中的功能发布较为凌乱,特别是对初次接触的用户来说,很需要一个系统性的概览梳理,今天此文正是为此而准备的. 功能大模块 在100+的主题功能中,以下将尝试通过几个维度来作简单的梳理,希望能够对初次接触的朋友们可以更加清晰地了解Excel催化剂能够给自己的日常工作带

视频观看地址:https://yunqivedio.alicdn.com/user-upload/T4WEb4C5Fc.mp4 如果你平时经常接触数据统计.数据展示和决策分析,相信你对DataV一定有所了解.DataV作为一站式实时数据可视化应用搭建工具,拥有图形化.拖拽式.近乎零代码的使用体验,能帮助大家轻松搭建属于自己的数据看板和数据大屏. 什么是智能主题设计功能 大家做可视化应用的时候可能会遇到一个问题,那就是需要给图表配色.不少的DataV用户总是担心自己的艺术素养会拖累大屏的颜值,比如

只要对大数据BI行业有所了解的人群,想必这两个数据分析工具Tableau和PowerBI都已经耳熟能详了吧. ·关于Tableau Tableau是一种数据可视化的工具,可提供复杂的计算.数据混合和仪表盘,可以通过Tableau的拖放功能来快速创建交互式可视化,同时能够处理大量数据,支持在Tableau中 使用其他脚本语言,并且移动支持和响应式仪表板. Tableau功能强大,但也有一些缺陷,比如基于数据查询的工具,难以处理不规范的数据:对输入数据类型有要求,运行起来比较慢:本身没有后端数据仓库

Tableau绘图一热图.日历图.人口金字塔.标靶图.凹凸图.帕累托图 本文首发于博客冰山一树Sankey,去博客浏览效果更好.直接右上角搜索该标题即可 一.热图 例子:示例超市 可以通过更改颜色来改变颜色的显示情况 二.日历/日历图 数据源:示例超市 按要求修改日期的格式 三.人口金字塔/旋风图 数据源:绘图数据 由于数据源中含有85岁以上的人,不能之间判断.这里可将Age转换为字符串,然后创建计算字段,命名为 年龄=if [Age]='85+' THEN 85 ELSE INT([Age])

ToolBar工具栏设置 ① 位置设置② 移动.放大缩小.存储.刷新③ 选择④ 提示框.十字线 1. 位置设置 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt % matplotlib inline import warnings warnings.filterwarnings('ignore') # 不发出警告 from bokeh.io import output_notebook output_n

绘图表达进阶操作 ① 轴线设置② 浮动设置③ 多图表设置 1. 轴线标签设置 设置字符串 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt % matplotlib inline import warnings warnings.filterwarnings('ignore') # 不发出警告 from bokeh.io import output_notebook output_notebook() #

柱状图/堆叠图/直方图 ① 单系列柱状图② 多系列柱状图③ 堆叠图④ 直方图 1.单系列柱状图 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt % matplotlib inline import warnings warnings.filterwarnings('ignore') # 不发出警告 from bokeh.io import output_notebook output_notebook(

折线图与面积图 ① 单线图.多线图② 面积图.堆叠面积图 1. 折线图--单线图 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt % matplotlib inline import warnings warnings.filterwarnings('ignore') # 不发出警告 from bokeh.io import output_notebook output_notebook() # 导入n

散点图 ① 基本散点图绘制② 散点图颜色.大小设置方法③ 不同符号的散点图 1. 基本散点图绘制 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt % matplotlib inline import warnings warnings.filterwarnings('ignore') # 不发出警告 from bokeh.io import output_notebook output_notebook

图表辅助参数设置 辅助标注.注释.矢量箭头 参考官方文档:https://bokeh.pydata.org/en/latest/docs/user_guide/annotations.html#color-bars 1. 辅助标注 - 线 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt % matplotlib inline import warnings warnings.filterwarnings

Bokeh pandas和matplotlib就可以直接出分析的图表了,最基本的出图方式.是面向数据分析过程中出图的工具:Seaborn相比matplotlib封装了一些对数据的组合和识别的功能:用Seaborn出一些针对seaborn的图表是很快的,比如说分布图.热图.分类分布图等.如果用matplotlib需要先group by先分组再出图: Seaborn在出图的方式上,除了图表的可视化好看,还多了出图的公用性的东西: 关联数据用get去做,空间数据用echart.powmart去做. 什

ColorPix是一款绿色的小软件,可以取到杂志图表所用到的颜色. 下载地址: http://www.colorschemer.com/colorpix_info.php

本篇为<Python数据可视化实战>第十篇文章,我们一起学习一个交互式可视化Python库--Bokeh. Bokeh基础 Bokeh是一个专门针对Web浏览器的呈现功能的交互式可视化Python库.这是Bokeh与其它可视化库最核心的区别. Bokeh绘图步骤 ①获取数据 ②构建画布figure() ③添加图层,绘图line,circle,square,scatter,multi_line等:参数co lor,legend ④自定义视觉属性 ⑤选择性展示折线数据,建立复选框激活显示,复选框(

本文版权归http://www.cnblogs.com/weibaar 本文旨在介绍R语言中ggplot2包的一些精细化操作,主要适用于对R画图有一定了解,需要更精细化作图的人,尤其是那些刚从excel转ggplot2的各位,有比较频繁的作图需求的人.不讨论那些样式非常酷炫的图表,以实用的商业化图表为主.包括以下结构: 1.画图前的准备:自定义ggplot2格式刷 2.画图前的准备:数据塑形利器dplyr / tidyr介绍 3.常用的商业用图: 1)简单柱形图+文本(单一变量) 2)分面柱形图

// RColorBrewer包介绍 RColorBrewer包提供了3套很好的配色方案.用户只需要指定配色方案的名称,就可以用包中的brewer.pal()函数生成颜色.这3套配色方案包括: 连续型Sequential(连续的):生成一系列连续渐变的颜色,通常用来标记连续型数值的大小. 离散型Diverging(离散的):生成用深色强调两端.浅色标示中部的系列颜色,可用来标记数据中的离群点. 极端型Qualitative(定性的):生成一系列彼此差异比较明显的颜色,通常用来标记分类数据. 在使

ArcGIS制图表达技术-制图表达原理 by 李远祥 在讲述原理之前,需要对上一章内容进行一些必要的补充说明.既然制图表达有很多优势,是不是什么情况下都可以使用制图表达技术呢?如果有以下的一些特殊的要求,那么,可以毫不犹豫的使用制图表达 •标准的符号(Symbology)不满足制图要求/规范 •一套空间数据,生产多种制图产品 •需要更加灵活的制图 •专业的地图制图出版 第一点是最需要权衡是否使用制图表达的,因为在ArcGIS制图体系里面,标准的符号技术已经能解决绝大部分问题,只要适当使用一些技巧