Jupyter Notebook 最近搞机器学习用到了Jupyter Notebook. 作为一个实时记事本,有时需要将内容导出为PDF. 但是,Jupyter Notebook自带的File -> Download as -> PDF via Latex,需要Pandoc和XeLatex支持,否则会出现错误. 以下是Windows下的操作步骤 不在意非得用PDF via Latex可以直接去看最后一种方法 安装Pandoc和XeLatex 1.安装Pandoc Pandoc是一个可以方便地对

大数据时代的图表可视化利器——highcharts,D3和百度的echarts https://blog.csdn.net/minidrupal/article/details/42153941     还记得阿里巴巴那个令人澎湃激情的双十一吗?还记得淘宝生动形象地把你的的消费历程一一地展示给你看吗?还记得那些酷炫拽的it报告图表吗?在这个大数据越来越盛行的年代,怎样去表达一些用户的关系,人物的关联,甚至是事情的发展,都让我们有更多的表达方式.其中最简单直接,形象明了的就是用图表说明问题了.  

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

一.线性关系数据可视化lmplot( ) 表示对所统计的数据做散点图,并拟合一个一元线性回归关系. lmplot(x, y, data, hue=None, col=None, row=None, palette=None,col_wrap=None, height=5, aspect=1,markers="o",     sharex=True,sharey=True, hue_order=None, col_order=None,row_order=None,legend=True

seaborn是基于matplotlib的python数据可视化库,提供更高层次的API封装,包括一些高级图表可视化等工具. 使用seaborn需要先安装改模块pip3 install seaborn . 一.风格style 包括set() / set_style() / axes_style() / despine() / set_context() 创建正弦函数并显示图表 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyp

前言 之前我们分享过基于echarts 的数据可视化展示,很多朋友就说,不会软件开发,可不可以直接用Excel进行数据化的展示. 答案是肯定的,确实有这种方案,百度查询一查一大推,各种解决方案各种模板. 很不巧,我也是初次涉及到这种,就查询百度整理了一份使用教程,文末附模板下载. 对于之前的有想要了解的可以点击下面链接去瞅瞅. 基于echarts 24种数据可视化展示,填充数据就可用,动手能力强的还可以DIY(演示地址+下载地址) 简单图表可视化 1.准备一个Excel表格写入数据,这里我准备了

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(

前端数据可视化插件有很多,有 Highcharts(https://www.hcharts.cn/) Echarts(http://echarts.baidu.com/) D3(https://d3js.org/) amcharts (https://www.amcharts.com/) FusionCharts (https://www.fusioncharts.com/) 一.Highcharts 官网: https://www.highcharts.com.cn/index.php 下载页

本来想参照:https://mp.weixin.qq.com/s/e7Wd7aEatcLFGgJUDkg-EQ搞一个往年编程语言动态图的,奈何找不到数据,有数据来源的欢迎在评论区留言. 这里找到了一个,是2020年6月的编程语言排行,供大家看一下:https://www.tiobe.com/tiobe-index/ 我们要实现的效果是: 大学排名来源:http://www.zuihaodaxue.com/ARWU2003.html 部分截图: 在http://www.zuihaodaxue.co

1.基本设置 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns % matplotlib inline sns.set_style("ticks") sns.set_context("paper") # 设置风格.尺度 import warnings warnings.filterwarnings('ignore') # 不发出警告

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() #

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

v-charts是饿了么团队开源的一款基于Vue和Echarts的图表工具,在使用 echarts 生成图表时,经常需要做繁琐的数据类型转化.修改复杂的配置项,v-charts 的出现正是为了解决这个痛点.基于 Vue2.0 和 echarts 封装的 v-charts 图表组件,只需要统一提供一种对前后端都友好的数据格式设置简单的配置项,便可轻松生成常见的图表. v-charts的中文社区文档(https://v-charts.js.org/#/),可根据项目需要自主学习和浏览: 因为项目需要

1. 前言 大家好,我是安果! 使用 Django 进行 Web 开发时,经常有需要展示图表的需求,以此来丰富网页的数据展示 常见方案包含:Highcharts.Matplotlib.Echarts.Pyecharts,其中后 2 种方案使用频率更高 本篇文章将聊聊 Django 结合 Echarts.Pyecharts 实现图表可视化的具体流程 2. Echarts Echarts 是百度开源的一个非常优秀的可视化框架,它可以展示非常复杂的图表类型 以展示简单的柱状图为例,讲讲 Django

最近在查SSRS的一些文章,看到MSDN在有一篇不错的文章,许多图表设置都有说明,共享给大家.. 其中有说明在SSRS中如果去写条件表达写和报表属性中的“自定义代码”,文章相对比较长,需要大家耐心的查阅. 简介 本白皮书讲述如何在 Microsoft SQL Server Reporting Services 报表中设计图表.本文分为几部分并引用特定的报表示例:它们包含在示例项目下载中. 第一部分为数据准备,此部分主要包括有关准备数据的特定信息.技巧和见解.第二部分为图表标签,此部分讲述如何应用

当前,数据可视化已经成为数据科学领域非常重要的一部分.不同网络系统中产生的数据,都需要经过适当的可视化处理,以便更好的呈现给用户读取和分析. 对任何一个组织来说,如果能够充分的获取数据.可视化数据和分析数据,那么就能很大程度上帮助了解数据产生的深层次原因,以便据此做出正确的决定. 对于前端开发人员来说,如果能够掌握交互式网页中的数据可视化技术,则是一项很棒的技能.当然,通过一些 JavaScript 的图表库也会使前端的数据可视化变得更加容易.使用这些库,开发者可以在无需考虑不同的语法所带来的编

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?

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