例图说明 本例来自于彭博商周，以顶端带有趋势折线的温度计式柱形图，显示了各公司5年来总门店、其中自有门店的数量及趋势比较，并用标签标出自有门店占比比例。整个图表绝对值比较为主，兼具趋势比较和占比比较，图表形式新颖，简洁易懂，信息量大，值得借鉴。 彭博商业周刊顶端带有趋势折线的温度计式柱形图 运用场景 你可以用此图表样式反映各分公司/产品，多个年份/月份的某项指标的总量、其中数、占比，特别适合信息图表形式的报告。 问题难点 此图与我们介绍过的#002号案例类似，只不过呈现形式有所不同，故可以使用同样的
上一节模拟了VisActor的子弹图，本节模拟时间轴。以下截图是VisActor官方的样式：
上一篇，预告了下面这张图，请大家可以思考，这张图是怎么做出来的？**（不用怀疑，这的确是用Excel做的。）
一个scikit-learn教程，通过将数据建模到KMeans聚类模型和线性回归模型来预测MLB每赛季的胜利。
有小伙伴说，使用 matplotlib 做出来的图表比不上其他的基于 js 包装的库(pyechart、bokeh、plotly等)漂亮，他们可以还可以交互。同时，基于 matplotlib 包装的 seaborn 似乎也比较省代码。
人是视觉动物，要用数据把一个故事讲活，图表是必不可少的。如果你经常看到做数据分析同事，在SQL客户端里执行完查询，把结果复制/粘贴到Excel里再做成图表，那说明你的公司缺少一个可靠的数据可视化平台。数据可视化是Business Intelligence(简称BI)中的核心功能，有许多成熟的商用解决方案，如老牌的Tableau, Qilk，新生代的Looker，国内的FineBI等等。不过对于许多小公司来说，这些服务的License费用是一笔不小的开销，且有一种“杀鸡用牛刀”的感觉。那在开源软件如此发达的今天，在数据可视化方面，有什么靠谱的方案可以选择呢？今天给大家介绍三个比较知名的项目，分别是Superset, Redash和Metabase。前两个我都在产生环境中实际使用过，在本文中会重点介绍。Metabase我只是试玩了一下，但我觉得这是一个非常有想法的项目，所以也会和大家聊聊我对它的看法。
时间序列是由表示时间的x轴和表示数据值的y轴组成，使用折线图在显示数据随时间推移的进展时很常见。它在提取诸如趋势和季节性影响等信息方面有一些好处。
人是视觉动物，要用数据把一个故事讲活，图表是必不可少的。如果你经常看到做数据分析同事，在SQL客户端里执行完查询，把结果复制/粘贴到 Excel 里再做成图表，那说明你的公司缺少一个可靠的数据可视化平台。数据可视化是 Business Intelligence（BI）中的核心功能，有许多成熟的商用解决方案，如老牌的 Tableau，Qilk，新生代的 Looker，国内的 FineBI 等等。不过对于许多小公司来说，这些服务的 License 费用是一笔不小的开销，且有一种“杀鸡用牛刀”的感觉。
个人非常喜欢这种说法，最后一公里不是说目标全部达成，而是把整个路程从头到尾走了一遍。
无论你就职于哪个公司，每到年底你都免不了制作或处理一些图表。不管是个人总结、业绩表现还是财务报告，图表以其清晰直观的形式受到许多管理层的追捧。公司也逐渐开始将复杂冗长的财务报告转化为生动有趣的infographic，方便这类晦涩的信息在社交媒体上传播。 然而，即便图表包含的数据全部属实，制表者仍能通过控制信息显示的方式，扭曲人们对数据的理解。比如，在利用简单的X/Y轴线图反应趋势时，制表者可以通过改变Y轴的范围更改曲线斜率，从而隐瞒或夸大某种趋势（见案例二）。 如何防止被图表欺骗？以下是三个“欺骗性图表”的
Python 可视化库非常多，其中 matplotlib 是优缺点明显的一个库，优点是他非常灵活，缺点就是学习起来相对复杂。
图表有对比才有分辨好坏的能力，从原生Excel默认图表到经过打磨后的图表，一眼就看出谁优谁劣，当然看以下海峰老师的图表制作，也可回头看下Excel催化剂一键生成的IBCS图表，对比看，喜欢哪一种风格。
此外还可以调整lw、markersize参数，定义线条的粗细及标记的大小，甚至可以绘制两次线条以创建轮廓效果。
引用著名瑞典统计学家 Hans Rosling 的一句话：想法来源于数字、信息，再到理解。
我们会经常提到BI系统(Business Intelligence)，它是一个重要的数据出入口，帮助数据，帮助企业获取数据表报制定战略决策。大家熟知的有FineBI和Microsoft的powerBI，但是使用成本都不低需要授权需要客户端，使用配置也相当繁琐。笔者今天给大家带来的是一款开源纯Web网页的数据工具。
最近看到采总、罗简单老师有分享时间轴可视化，我也来凑个热闹，分享一个朴素的版本。下图是Power BI学习十年路径。表面上看这是一个时间轴，实际上它是条形图。
俗话说“工欲善其事必先利其器”，今天跟大家一起交流一款简单易用的数据查询和可视化分析的开源BI工具Redash。
工作任务：将Excel文件中2013年至2019年间线上图书的销售额，以条形图的形式呈现，每个条形的高度代表相应年份的销售额，同时在每个条形上方标注具体的销售额数值
在前几篇文章中，我们介绍了数据分布型图表的几种绘制方法，如下图所示（滑动以浏览），对以往的工作做个总结。目的就是简化大家代码的书写过程，拓宽绘图方法，为科研和商业绘图提供帮助。
今天我们开始「粉丝要求绘图系列」的第一篇推文 ，这个系列我会筛选出需求较多的一类图进行绘制讲解，当然，绘图的数据我们尽可能的全部分享出来(即使涉及一些论文数据，我们也会根据情况进行虚构处理的)，本期的推文重要涉及的知识点如下：
做数据分析的Matlab用户最常见的问题之一是如何在日期轴上绘制数据。很多时候，分析师最初会使用Excel处理数据，然后用相应的工具去处理数据，分析数据。Excel有一种在日期轴上绘制数据的简单方法，但在Matlab中使用日期轴需要麻烦一点。但matlab针对这种特殊情况也有对应的一些函数，使用Matlab完成这项任务并不难，而且和大多数Matlab函数一样，它具有相当大的通用性。
Highcharts-3-绘制柱状图 本文介绍的是如何利用python-highcharts绘制柱状图 水平/垂直柱状图 蝴蝶柱状图 堆叠柱状图 带有负值柱状图 水平/垂直柱状图 图形 首先我们直接看
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
在这篇文章中，我们将建立一个条形图，比较基督城地区自然散步的持续时间。我们将使用今年推出的新的Swift Charts框架，并将看到如何绘制默认不符合Plottable协议的类型的数据，如Measurement<UnitDuration>。
数据经过NumPy和Pandas的计算，最终得到了我们想要的数据结论，但是这些数据结论并不直观，所以想要把数据分析的结论做到可视化，让任何其他人看起来毫无压力，那么Matplotlib将派上用场。
在可视化的选项里面有很多图表类型可供选择，常用的有折线图、柱形图、折线与柱形组合、气泡图、地图、树状图、瀑布图、饼图、仪表等等，我想在开始学习做图之前提醒读者的是做图的原则Simple is Better。
作者：Anmol Anmol翻译：王闯（Chuck）校对：赵茹萱本文约2000字，建议阅读5分钟本文主要介绍Python中用来替代Matplotlib和Seaborn的可视化工具plotly，并结合实例讲解了plotly的优点和用法，满足了可视化绘图的交互需求。 是时候升级你的可视化游戏了。 图片源: Unsplash，由Isaac Smith上传 数据可视化是人脑有效理解各种信息的最舒适、最直观的方式。对于需要处理数据的人来说，能够创建漂亮、直观的可视化绘图是一项非常重要的技能，这能够有效地传达数据洞
今天跟大家分享的图表是条形图组（辅助序列法）！ ▽▼▽ 这个图表曾在之前的条件格式条形组图中介绍过。不过使用的工具不同，之前那个使用条件格式做成的，今天教大家使用辅助序列来做！ ●●●●● 有时候我们
研究数据的方法有很多，比如利用统计方法，计算数据的平均值和标准差；再比如使用模型，拟合数据。数据通常是大量的，人脑难以直接把握其中的信息。研究数据的最终目的是减小海量数据的信息量，将数据中的信息客观的展示出来，并最终整理成简单的，人脑可以掌握的知识。 数据可视化 图形是直观呈现数据的直接方法。然而，将大量数据在同一个图表中画出来并不容易。早期的测绘、天气数据都需要长时间的手工绘制。随着计算机绘图功能的开发，手工绘画已经完全被自动绘图程序取代。问题的核心转移为，要以怎样的方式呈现数据，以便数据中的信息能自然的
在这篇文章中，我们将建立一个条形图，比较基督城地区自然散步的持续时间。我们将使用今年推出的新的Swift Charts 框架，并将看到如何绘制默认不符合 Plottable 协议的类型的数据，如 Measurement<UnitDuration>。
接上篇(数据可视化的开源方案: Superset vs Redash vs Metabase (一))。本篇从项目关注度与活跃度，项目的技术架构，源代码的规模与质量三个方面对Superset，Redash 与 Metabase进行比较。
研究数据的方法有很多，比如利用统计方法，计算数据的平均值和标准差；再比如使用模型，拟合数据。数据通常是大量的，人脑难以直接把握其中的信息。研究数据的最终目的是减小海量数据的信息量，将数据中的信息客观的展示出来，并最终整理成简单的，人脑可以掌握的知识。 数据可视化 图形是直观呈现数据的直接方法。然而，将大量数据在同一个图表中画出来并不容易。早期的测绘、天气数据都需要长时间的手工绘制。随着计算机绘图功能的开发，手工绘画已经完全被自动绘图程序取代。问题的核心转移为，要以怎样的方式呈
0x00 分支结构 问题的提出 输入两个整数存放与a和b中，使得a中存放的数据小于b中存放的数据。 分析 输入两个数a和b a可能小于b也可能大于b 如果a小于b，不做任何处理 反之，交换a和b 这类型的问题需要对不同的情况做不同的处理，这样的问题，顺序结构无法解决 分支结构的三种基本形式(单分支、双分支和多分支) image.png 单分支结构 单分支结构的语法形式 if (条件表达式)： 语句块 # 条件表达式可以是任意表达式，只要结果不为0即认为True,否则为False # 语句块：可以是
效果预览 http://mpvideo.qpic.cn/0bf2k4aaaaaa4eaexz5z7rpfav6dablqaaaa.f10002.mp4?dis_k=671ace96d1a9b10d9f
近期因工作需要，尝试使用一些数据可视化手段做产品运营分析。自己之前对可视化的理解仅仅限于excel做做图表，但深入下去发现数据可视化远不限于此，可以说很多的工作的基本功。掌握必要的数据可视化手段，可以大大提升你的工作效率。下面将通过示例，尝试使用数据可视化手段分析国家、地域经济发展状态。数据来自于国家统计局(http://data.stats.gov.cn)公开披露数据(少部分2019年数据来自于互联网)。
这个问题的关键是需要首先把时间转为matlab对应的datetime格式，然后再用xtickformat方法修改坐标轴数据。
文章介绍 “数据可视化”可以帮助用户理解数据，一直是热门方向。 图表是”数据可视化”的常用手段，其中又以基本图表——柱状图、折线图、饼图等等最为常用。 用户非常熟悉这些图表，但如果被问到，它们的特点
配上动感的音乐感觉就是不一样啊，要达到上述效果除了核心的Matplotlib绘图外，其他工具和上篇推文 Hans Rosling Charts Matplotlib 绘制 所使用的工具一样啊。下面将分以下几个部分对制作过程进行介绍。
AI 科技评论按：Microsoft 学术图表使得获取关于其中的任何实体，如出版物、作者、机构、主题、期刊和会议里面的分析性见解成为可能。最近，微软学术使用Microsoft 学术图表呈现了历年 NeurIPS 会议的历史趋势数据分析。他们的分析数据是从 1996 年到 2018 年的会议数据。AI 科技评论编译如下。
在使用matplotlib库的plt.plot函数进行绘图时，有时会遇到横坐标出现浮点小数的情况，而我们希望的是整数刻度。这可能会导致图表的可读性降低，因此需要解决这个问题。
在axure交互设计时，函数可以用在条件公式和需要赋值的地方，其基本语法是用双方括号包含，变量值和函数用英文句号连接。
在入门案例动态销售报告中已经带领大家入门制作PowerBI可视化报告。本文主题销售业绩分析将继续针对入门案例进行进一步优化，让大家更改的了解和掌握使用PowerBI的功能。优化内容主要有两个： 1、数据分析层面：在可视化报告中单独的一个销售业绩指标是没有意义的，只有通过对比指标才能知道销售业绩指标的好坏。对比方法主要通过同指标不同时间的对比，通过PowerBI智能时间函数，可以更加方便的计算累计销售额（YTD）,同比（与去年同期对比），环比（与上月对比）等指标。 2、图表层面：使用KPI图表可以更加直观的显示业绩完成状况。通过对同比，环比格式设置可以进行分阶段显示数据。
图表是”数据可视化”的常用手段，其中又以基本图表——柱状图、折线图、饼图等等最为常用。
Plotly Express 是一个新的高级 Python 可视化库：它是 Plotly.py 的高级封装，它为复杂的图表提供了一个简单的语法。 受 Seaborn 和 ggplot2 的启发，它专门设计为具有简洁，一致且易于学习的 API ：只需一次导入，您就可以在一个函数调用中创建丰富的交互式绘图，包括分面绘图（faceting）、地图、动画和趋势线。 它带有数据集、颜色面板和主题，就像 Plotly.py 一样。Plotly Express 完全免费：凭借其宽松的开源 MIT 许可证，您可以随意使用它（是的，甚至在商业产品中！）。 最重要的是，Plotly Express 与 Plotly 生态系统的其他部分完全兼容：在您的 Dash 应用程序中使用它，使用 Orca 将您的数据导出为几乎任何文件格式，或使用JupyterLab 图表编辑器在 GUI 中编辑它们！
AAAI的英文全称是 Association for the Advance of Artificial Intelligence。是人工智能领域的顶级会议。第一届会议在1994年召开，到2019年已经是第33届。
"数据可视化"可以帮助用户理解数据，一直是热门方向。 图表是"数据可视化"的常用手段，其中又以基本图表----柱状图、折线图、饼图等等----最为常用。 用户非常熟悉这些图表，但如果被问道，它们的特点
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
实时音视频
