导读： 每天跟数据打交道，或许你已经习惯了用数据说话。怎样能让人更懂你的数据？图表是展现数据的有效方式，几种最常见的图表你都会用了吗？基于图表和数据的常见分析方法你都掌握了吗？本文以热映中的《复仇者联盟3》的豆瓣评分数据为例教会你玩转图表和分析方法。
今天是读《pyhton数据分析基础》的第14天，今天读书笔记的内容为使用matplotlib模块绘制常用的统计图。 模块概括 matplotlib 是最基础的绘图模块，pandas和seaborn的绘图功能的使用依赖于matplotlib。 条形图 #绘制柱形图 from matplotlib import pyplot as plt #绘图数据 x=["a","c","d","e","b"] y=[11.5,18.6,17.5,14.3,10.8] #创建基础图 fig=plt.figure() #
在新的HTML5标准中，新增了一个非常重要的元素—canvas元素。使用该元素，可以在页面中直接进行各种复杂图形的制作。因此，如果使用该元素绘制统计图，比之前使用服务器端控件来生成统计图的方法更加具有优越性，因为使用了该元素之后，绘制统计图的工作是直接在客户端进行的，而不再是在服务器端所完成的了。这不仅意味着不再占用服务器端的资源，而且意味着可以直接利用客户端计算机的强大资源，绘制统计图的速度也就可以大大地得到提高了。而且，因为用来控制canvas图形绘制的脚本代码是可以被压缩的，可以被缓存的，所以也就可以
在项目中遇到数据展示需求时，往往会通过，以列表的形式展示出数据或者以表格的形式展示。但是并不能直观的观察数据的变化，如果通过图表的形式来展示，就可以更快捷的获取到数据变化情况。
接下来就以SovitChart平台为例，对数据可视化过程中的常用图表类型进行总结，以便将繁杂的、大量的数据变得轻松易懂。
今天接着上一篇继续跟大家分享关于水晶易表动态交互地图的案例操作。 之前曾说过，数据地图作为一种特殊的统计图，在水晶易表中具有与其他普通统计图一样的钻取、动态可见性以及警报功能。 今日案例仍然是之前关于
Charts是做什么的： 在我们平时的开发中，当使用到一些统计图表的时候，我们该怎样去做那些柱形的统计图、那些折线统计图、扇形统计图，亦或是你在做金融相关的项目那些股票走势等等的UI我们改怎样做？上面说的这么多全都可以用今天我们说的主角——Charts来解决，这次我们说这个就从它的集成开始，再到对它一些简单的说明，最后用几个Demo来认识一下这个三方，在最后我也会相应的给出下面几个Demo的源码供大家参考。 Charts在git的地址先给大家 来看看它的一个集成： Charts是
本文实例讲述了PHP使用JpGraph绘制折线图操作。分享给大家供大家参考，具体如下：
使用matplotlib可以绘制各种各样的统计图，Pandas对matplotlib中的绘图方法进行了更高层的封装，使用起来更简单方便。
根据原型需要，先来写一个统计图，其实和vue实现一个统计图的方法是一样的。axios请求Echarts折线图 https://www.jianshu.com/p/9f872bee0e6a
好不容易出来实验数据，该怎样去呈现数据呢？在SCI文章中展示科研数据有一个不成文的规则：一表毁所有，一图胜千言。能用统计图呈现，就尽量不用表格。
在数据科学和数据可视化领域，生成清晰、漂亮的统计图表对于展示数据和传达见解至关重要。Python中有许多强大的库可以帮助我们实现这一目标，其中Altair库是一个非常流行的选择。Altair是一个基于Vega和Vega-Lite的声明式统计可视化库，它使得生成交互式、漂亮的图表变得非常简单。
今天是Xcelsius系列的第一篇——初识动态仪表盘。 该案例将会讲解一个简单的电信公司月度业务分析数据模型，通过本案例你可以简单的了解水晶易表中的图表部件（柱形图、折线图）、单值部件（量表、仪表盘）
图表设计是数据可视化的一个分支领域，是对数据进行二次加工，用统计图表的方式进行呈现。数据是事实或观察的结果，是对客观事物的逻辑归纳，通常一个具体的数字比一个模糊的说法更加具有可信度和说服力。但单纯的数字本身并不能提供足够的影响力，假设一个淘宝女装卖家3月份的成交金额是50万，这个数据本身并不能说明什么问题，但是当你加上4月份60万，5月份的成交金额70万等多个月的数据，通过折线图的方式呈现，可以判断出成交金额是上升趋势，再结合去年同时段的销售曲线进行对比和其他维度信息的补充（图1-1），可能推断出是因为换季所带来得销量增长，店铺可以考虑加大夏季款的上新。所以我们说图表是解读数字的一种强有力的手段。
Echarts是一款由百度公司开发的开源数据可视化JS库，pyecharts是一款使用python调用echarts生成数据可视化的类库，可实现柱状图，折线图，饼状图，地图等统计图表。
如果不能将数据可视化， 那么拥有的数据除了占用存储将毫无用处。所以将数据分析起来才能大放光彩， 也是海量数据存在的意义。python中有很多将数据可视化的模块， matplotlib是最基本的一个， 也是功能非常强大的绘图库，支持绘制各种类型的统计图表。以下是几种常见的统计图表，以及绘制方法及用例
GraphPad Prism是一款功能强大的医学绘图软件。它的基础生物统计学、曲线拟合和科学制图软件的功能，为管理和组织在不同实验中收集的科学数据提供了一个强大的解决方案。
集成产品开发（Integrated Product Development, 简称IPD）是一套产品开发的模式、理念与方法。在企业中，IBM成为实践IPD的早期成功典范， 1992年，IBM面临经营困境，发现效率低下的问题后，IBM希望实践集成产品开发（IPD）的方法，实现产品上市时间压缩一半、研发费用减少一半的目标，当然，最后结果也是IBM“如愿以偿”地实现目标。
描述统计学：是阐述如何对客观现象的数量表现进行计量、搜集、整理、表示、一般分析与解释的一系列统计方法。其内容包括统计指标、统计调查、统计整理、统计图表、集中趋势测度、离散程度测度、统计指数、时间数列常规分析等理论和方法。
一开始是这样的，折线图设置了区域阴影的颜色，现在不想要echarts折线区域图的区域颜色,需要去掉。
在echarts的叠堆折线图中，有这样的一个问题，从后端请求过来的数据是正确的，但是请求的y轴的值和y轴坐标对不上。
Seaborn主要用于统计绘图的，它是基于matplotlib进行了更高级的API封装。Seaborn比matplotlib更加易用，因为它避免了matplotlib中多种参数的设置。Seaborn与matplotlib关系，可以把Seaborn视为matplotlib的补充。
说起「数据可视化」，大家第一反应可能是在计算机上绘制图表。但实际上，数据可视化的历史要比计算机还长很多。
比热容（Specific Heat Capacity，符号c），简称比热，亦称比热容量，是热力学中常用的一个物理量，用来表示物质吸热或散热本领。比热容越大，物质的吸热或散热能力越强。它指单位质量的某种物质升高（或下降）单位温度所吸收（或放出）的热量。其国际单位制中的单位是焦耳每千克开尔文[J/( kg· K )]，即令1KG的物质的温度上升1开尔文所需的热量。根据此定理，最基本便可得出以下公式：
前端时常会遇到这样的问题，有一个单独的模块用作统计图，将多个折线或者柱状图，混合使用，下面的例子是用ajax+json模拟了调用接口实现echarts多个统计图显示。 样式布局暂时就不放在上面了，以下是从项目里面复制过来的一个小的demo，代码仅供参考。
在jQuery里面，实现一个折线图，【前端统计图】echarts实现单条折线图 https://www.jianshu.com/p/0354a4f8c563。
在开发中我们会遇到各种统计图，或者各种绘图，本文通过对基本三大统计图：折线图、柱状图、扇形图的实现来掌握基本统计图的绘制，在下一篇文中会带来复杂一些的绘图案例分析，循序渐进达、触类旁通达到绘制各式各样图表的能力。
Chart.js 是一个功能强大且易于使用的图表库。 支持多种类型的图表，包括折线图、柱状图、饼图、雷达图等。 Chart.js 具有简单的 API 和丰富的配置选项， 使得在 Vue 中使用它非常方便。
今天继续分享关于选择器的用法——使用图标配合背景完美模拟个性选择器。 今天的内容几乎没有任何新东西，所使用到的部件仍然是之前用到过的常用痛几天——条形图、柱形图、面积图、折线图结合对应的四个量表。
本文介绍在Anaconda的环境中，安装Python语言中，常用的一个绘图库seaborn模块的方法。
(2).Jfreechart打造专业图表-原来Jfreechart也可以这么玩，可不是Highcharts 哦
柱状图是描述统计中使用频率非常高的一种统计图形。它有垂直样式和水平样式两种可视化效果。这里我们主要介绍柱状图的应用场景和绘制原理。
Echarts相信很多小伙伴都了解过，甚至很多都已经用到过。没有了解过的小伙伴，可以先来和我一起了解一下它的作用和历史吧。ECharts，缩写来自Enterprise Charts，商业级数据图表，是由百度公司研发的(并且是开源的)，它最初是为了满足公司商业体系里各种业务系统（如凤巢、广告管家等等）的报表需求，在2012年之前这些图表需求都是使用flash去实现的， 后来由于flash退出舞台，凤巢前端技术负责人的Kener-林峰在凤巢数据平台项目中尝试使用Canvas去做图表，他写了一个全新的轻量级Canvas类库ZRender，ZRender可以说是ECharts的前世。
Seaborn是一个基于Matplotlib的Python数据可视化库，它提供了高层次的API，可以帮助用户创建美观、具有吸引力的统计图形。作为Python数据分析领域中常用的可视化工具之一，Seaborn广泛应用于数据探索、模型评估、可视化报告等方面。本文将详细介绍Seaborn库的特点、常见功能和应用场景，并通过实例演示其在Python数据分析中的具体应用。
pygal[1] 是一个基于SVG的动态可视化Python库，该库枚举了各种常用不常用的图表类型，满足基本的可视化需求，可以画简单的地图。其特点是接口易用，有很多简化的写法，方便地绘制出统计图表，可以生成迷你图，有基本交互，不需要额外的语句，鼠标移动到图表上有文本标签强化效果。但图表不能直接渲染到notebook里，不能合并多个图，例如柱+折线形成复合图，因此使用范围还是比较有限。
绘图是数据分析工作中的重要一环，是进行探索过程的一部分。Matplotlib是当前用于数据可视化的最流行的Python工具包之一，它是一个跨平台库，用于根据数组中的数据制作2D图，主要用于绘制一些统计图形，例如散点图、条形图、折线图、饼图、直方图、箱型图等。
折线图（line chart）或曲线图（curve chart）是由许多的点用直线连接形成的统计图表。折线图是许多领域都会用到的基础图表，常用来观察资料在一段时间之内的变化（时间序列），因此其 X 轴常为时间，这种折线图又称为趋势图。——维基百科
这里我们首先画一个自己选择的研究区，用于方便计算NDWI，这里我们将青海湖区域作为我们的研究区，第二步我们就是要设定一个函数，用于在函数中执行循环遍历，这里包括去云和影像筛选过程，最后按照最大值合成，最后我们分别加载影像，计算影像水域的面积分别用到的就是我们提到的pixelArea()和reduceregion(),在这个过程中我们可以设定一个水域变化面积的函数，用来展示每一面水体的面积变化情况，期间我们还可以构建动态展示效果，加载影像的三年湖水的动画效果。
在现代工作环境中，信息的处理和管理是至关重要的。表格是一种常见的数据呈现和整理工具，被广泛应用于各行各业。然而，随着技术的不断发展，市场对表格控件的需求也越来越高。随着工作效率的重要性日益凸显，一款高效的表格控件成为了开发者们的首选，因此本文小编将从葡萄城公司的纯前端表格控件——SpreadJS的视角出发，为大家介绍如何充分利用这一控件来提升开发效率和用户体验。
我们通常看到的小而美的图表，一般都是经过图表制作者深层次加工过的成品。 而要想了解一个规范的商务图表制作过程，对图表的拆解与还原就显得非常重要。 今天的案例是关于三家电子消费业巨头：三星、苹果、华为的
Matplotlib 是 Python 提供的一个绘图库，通过该库我们可以很容易的绘制出折线图、直方图、散点图、饼图等丰富的统计图，安装使用 pip install matplotlib 命令即可，Matplotlib 经常会与 NumPy 一起使用。
漫长的演化史上，人类的感官只要能有效发现食物（包含猎物），快速捕获危险信号（例如捕食者逼近），和同类高效交流（使用声音、表情或肢体语言）就大概率可以在残酷的自然淘汰赛里幸存下来。
之前做折线图的时候，y轴数据都是写成固定了的，如果是统计步数的话，y轴坐标就要根据走了多少步来自适应了，如果没写的话，就会出现以下的这种情况，折线超出了整个坐标抽，就是一个bug了，只要修改一下属性即可，今天写一下Echarts统计图自适应。
可以帮助你实现：将自己的API接入到果创云，然后创建子应用给到你的客户或你的开发者进行接口调用，并统计调用次数。平台暂时不支持线上结算，需要自己进行线下接口调用次数的内部结算。
Prism是一款非常实用的软件，它主要是用来进行数据分析和建模的。如果你是一名数据分析师或者是科研工作者，那么Prism绝对是你必备的工具之一。
数据分析是通过统计和逻辑方法对数据进行检验和转换，以揭示有用信息、得出结论并支持决策的过程。数据分析的主要步骤包括数据获取、数据清洗、数据探索性分析（EDA）、数据建模和数据可视化。
Steema Software SL公司成立于1995年，Steema对客户服务的专注始终处于前沿，为客户提供业内更全面、更具成本价值的支持环境。
今天跟大家分享的是水晶易表系列6——统计图的钻取功能。 统计图通过启用钻取功能之后，可以通过鼠标单击该图表的单一序列，使图表序列成为动态选择器，鼠标单击之后会将对应序列数据传递到一个定义好的单元格位置，而利用该单元格区域位置数据所创建的图表就可以接收到动态数据源，进而完成动态交互。 这种交互方式在前几篇的案例中均有讲解，第一篇中的标签式菜单通过通过设定数据源以及数据插入位置，某种程度上具有钻取功能（只是标签式菜单本事就是作为选择器，并不展示任何数据信息）。 同样是在案例1中通过设置柱形图/折线图的向下钻取功
是一种以长方形的长度为变量的统计图表。长条图用来比较两个或以上的价值（不同时间或者不同条件），只有一个变量，通常利用于较小的数据集分析。长条图亦可横向排列。——维基百科
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