该ui.Chart插件提供帮助方法来构建DataTable和呈现从图表Image，ImageCollection Feature，FeatureCollection， Array，和List对象。每个函数都接受特定的数据类型，并包括以各种安排将数据减少到表格格式的方法，这些安排规定了对图表系列和轴的数据分配。
链接：https://pan.baidu.com/s/1niWjcaJOuimO4NQHzHmvIA 提取码：q6am
首先介绍一下Iris鸢尾花数据集，内容摘自百度百科：Iris数据集是常用的分类实验数据集，由Fisher, 1936收集整理。“Iris也称鸢尾花卉数据集，是一类多重变量分析的数据集。数据集包含150个数据集，分为3类，每类50个数据，每个数据包含4个属性。可通过花萼长度，花萼宽度，花瓣长度，花瓣宽度4个属性预测鸢尾花卉属于（Setosa，Versicolour，Virginica）三个种类中的哪一类”。
matplotlib是Python数据可视化库的OG。尽管它已有十多年的历史，但仍然是Python社区中使用最广泛的绘图库。它的设计与MATLAB非常相似，MATLAB是20世纪80年代开发的专有编程语言。
数据可视化本来是一个非常复杂的过程，但随着Pandas数据帧plot()函数的出现，使得创建可视化图形变得很容易。
在数据帧上进行操作的plot()函数只是matplotlib中plt.plot()函数的一个简单包装 ，可以帮助你在绘图过程中省去那些长长的matplotlib代码。
本文由 PPV课 - korobas 翻译，未经许可，禁止转载！ 原文翻译链接：http://pbpython.com/visualization-tools-1.html 一、介绍 在Python中，有很多数据可视化途径。因为这种多样性，造成很难选择。本文包括一些比较常见的可视化工具的样例，并将指导如何利用它们来创建简单的条形图。我将采用下面的工具来创建绘图数据示例： Pandas Seaborn ggplot Bokeh pygal Plotly 在实例中，我们利用pandas来操作数据，驱动
所有图表都需要数据。Google Chart Tools 图表要求将数据包装在名为google.visualization.DataTable. 此类在您之前加载的 Google Visualization 库中定义。
之前有和群里的小伙伴讨论说"将之前Python-matplotlib 绘制的图用R-ggplot2重新绘制"，也得到很多小伙伴的响应
viewer->createViewPort(double Xmin,double Ymin,double Xmax,double Ymax)
TMS(Tile Map Service) 是 OSGeo (开源地理基金会) 提出的一种地图瓦片服务。额外补充一句，WMTS、WMS、WFS这些是 OGC（开放地理空间信息联盟）提出的。
R语言中的ggplot2是最美的绘图包之一。但调整主题的细节需要写大量代码，而且还要反复修改、预览，很是费时费力。
首先使用pandas库中的read_excel()函数从Excel文件中读取数据，并将其存储在data变量中。然后，我们从data变量中提取需要绘制的列，并将其分别存储在x和y变量中。最后，使用matplotlib库中的plot()函数绘制折线图，并设置图表标题和坐标轴标签，最后使用show()函数显示图表。
所谓地图投影,是利用一定数学法则把地球表面的经、纬线转换到平面上的理论和方法。由于地球是一个赤道略宽两极略扁的不规则的梨形球体，故其表面是一个不可展平的曲面，所以运用任何数学方法进行这种转换都会产生误差和变形，为按照不同的需求缩小误差，就产生了各种投影方法,eg:墨卡托投影,高斯克吕格投影, Lambert__投影,UTM__投影…
PCLVisualizer可视化类是PCL中功能最全的可视化类，与CloudViewer可视化类相比，PCLVisualizer使用起来更为复杂，但该类具有更全面的功能，如显示法线、绘制多种形状和多个视口。本小节将通过示例代码演示PCLVisualizer可视化类的功能，从显示单个点云开始。大多数示例代码都是用于创建点云并可视化其某些特征
[wymusic title=”你知道我的迷惘 – Beyond”]347687[/wymusic]
很多朋友可能喜欢在GEE中直接进行某些数据的统计和出图，所以今天我们就来讲讲直方图的统计和绘制。
前面我们使用 Prometheus + Grafana 实现了一个简单的 CPU 使用率变化图，但是这个图还有许多缺陷，例如：左边栏的数值太小了无法调整，下面的图标信息无法定制化等等。
数据可视化正在帮助全球公司识别模式，预测结果并提高业务回报。可视化是数据分析的一个重要方面。简而言之，数据可视化以可视格式传达表格或空间数据的结果。图像有能力吸引注意力并清晰地传达想法。这有助于决策制定并推动改进行动。
matplotlib API 有三个层级。 matplotlib.backend_bases.FigureCanvas是绘制图形的区域，matplotlib.backend_bases.Renderer是知道如何在ChartCanvas上绘制的对象，而matplotlib.artist.Artist是知道如何使用渲染器在画布上画图的对象。 FigureCanvas和Renderer处理与用户界面工具包（如 wxPython）或 PostScript® 等绘图语言交互的所有细节，Artist处理所有高级结构，如表示和布局图形，文本和线条。用户通常要花费95％的时间来处理艺术家。
以下部分是基于《Fundamentals of Data Visualization》学习笔记，最近可能会不定期连载哦！要是有兴趣还等不及更新的话，可以直接看原版书籍：https://serialmentor.com/dataviz/
Pandas是一款开放源码的BSD许可的Python库，为Python编程语言提供了高性能，易于使用的数据结构和数据分析工具。
今天云朵君给大家系统介绍Matplotlib图表层次结构，通过步骤分解，详细了解一个图表绘制的过程 。
1 DisplayTypes/Marker：http://wiki.ros.org/rviz/DisplayTypes/Marker
本文主要介绍了在MATLAB中利用绘图函数进行二维图形绘制的方法和技巧，包括曲线、散点图、饼图、条形图等。同时介绍了绘图辅助函数，如图形标记、坐标轴标注等，以及如何进行多图绘制和图形处理。
这次的案例是通过绘制一条直线，确定沿着这条直线的海拔和随着海拔的温度变化情况，用到的Landsat8数据和DEM数据。时间线主要是2013-2014年的夏天和冬天
一直在学习新的可视化工具，因为这有助于找到适合手头任务的正确工具。在数据可视化方面，d3通常是首选，最近一直在用Vega。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 不管是生活还是工作中，定制都很常见。一谈到定制，会油然而生出一种专业感和高级感。 定制代表着量体裁衣，定制代表着充分适配，定制代表着专属设计。 图表也可以进行量身定制，定制后的图表标识性更强、更适合传播，能更好地为工作服务。 本文以光大证券2021年8月发布的《碳中和行业（电新+环保）周报20210801》中的图表为例，简述图表定制的基本流程。 01. 光大证券的图表优势 ---- 光大证券报告的图表格式统一、配色统一、区域划分统一，巧妙地运用线条、文字
之前有推送过关于GEE的文章，后台反馈的情况来看，很多人是想用，但是由于某些众所周知的原因无法使用GEE，还是那句话懂的人自然懂，想使用的人肯定想办法能用得上。就像中国第一封电子邮件富有深意的那句话：“Across the Great Wall we can reach every corner in the world.(越过长城，走向世界)”，今天推荐基于R语言的GEE”工具箱“！
最近阅读学习了林骥老师的《数据化分析 Python 实战》,书中讲好的技能应该刻意的练习，而不是简单的重复。
大家注意：因为微信最近又改了推送机制，经常有小伙伴说错过了之前被删的文章，或者一些限时福利，错过了就是错过了。所以建议大家加个星标，就能第一时间收到推送。
今天跟大家聊一聊散点图中分割不同象限的辅助线制作技巧！ ▽ 分割象限 在做完散点图之后 通常我们都很想知道这些点的分布是否存在某种趋势 如果趋势比较明显 用肉眼很容易观察到 但是如果趋势不太明显 需要
本期推文，我们使用 R-ggplot2 绘制学术拟合散点图，关注公众号并后台回复"资源分享"即可获取包括本篇教程的数据及其他绘图教程的Python代码和对应数据
1.简介 Matplotlib 是一个 Python 的 2D绘图库，它以各种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版质量级别的图形。 ---- 2.绘图基础 2.1 图表基本元素 图例和标题 x轴和y轴、刻度、刻度标签 绘图区域及边框 网格线 2.2 图表基本属性 多重绘图属性: 是否在同一个图上绘制多个系列的线 多重子图属性: 是否生成多个子图，并在每个子图上绘制多个系列的线 ---- 3.绘图方式 3.1 Pyplot API[1] 3.1.1 属性设置函数 绘制图边框: box 为图表添加图例: fi
今天的推文给大家介绍一个我发现的比较优秀的一个可视化R包-ggdist包，这是一个非常优秀和方便的用于绘制 分布(distributions)和不确定性(uncertainty) 的可视化绘图包，详细介绍大家可以去官网查阅：ggdist官网。本期推文涉及的内容主要如下：
在【Android 内存优化】自定义组件长图组件 ( 获取图像宽高 | 计算解码区域 | 设置图像解码属性 复用 像素格式 | 图像绘制 ) 博客中完成了图像的区域解码 , 并显示在界面中 ; 本篇博客中主要完成长图滑动功能 , 触摸滑动 , 惯性滑动 , 操作 ;
Google Charts 提供了一种完美的方式来可视化您网站上的数据。从简单的折线图到复杂的分层树图， 图表库 提供了大量即用型图表类型。
从今天开始我准备写一个系列的博客，题目取为《最流行的14款数据可视化库/工具》。下面的可视化库主要是用来作图展示。一图胜千言，让我们用图说话? 计划 总共是14个库，我的计划是花费半年写完，也就是6个
目前公众号平台改变了推送机制，点“赞”、点“在看”、添加过“星标”的同学，都会优先接收到我的文章推送，所以大家读完文章后，记得点一下“在看”和“赞”。
测试环境： python版本 3.7.0 / 操作系统window 7 64位 / 编辑器PyCharm；
本期推文主要介绍的还是Matplotlib关于 线(lines) 图的制作，虽然Matplotlib 制作线图的灵活性无法和ggplot2 的geom_segment()相比，但对于使用 Python进行可视化绘制的小伙伴们，希望本期推文对你有所帮助
Power BI为内置图表提供了丰富的辅助线，以便我们与目标值、平均值、中位值等进行对比。
在上一章中我们讲过plot()绘图的基本结构，主要通过type参数来设置绘制图形的类型。
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