可视化大屏不再只是电影里奇幻的画面,而是被实实在在地应用在政府、商业、金融、制造等各个行业的业务场景中,切切实实地实现着大数据的价值。
这不,立马安排。特地给大家准备了20张精美、炫酷而且十分实用的可视化大屏模板,涉及机械、加工、零售、银行、交通等行业。
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。
“大面积、炫酷动效、丰富色彩”,大屏易在观感上给人留下震撼印象,便于营造某些独特氛围、打造仪式感。
在日常工作中经常会使用Excel,有时需要在excel表格中画曲线图,怎么操作呢?
小勤:关于逆序刻度图,文章《如何实现类似Excel中的逆序坐标图?》里用堆积柱状图做了出来,但柱状图不利于观察趋势,折线图该怎么实现呢?
效果预览 http://mpvideo.qpic.cn/0bf2k4aaaaaa4eaexz5z7rpfav6dablqaaaa.f10002.mp4?dis_k=671ace96d1a9b10d9f
作为一个看了多年篮球的 NBA球迷,一直在想用 python 和篮球一起来写点什么
一波开源库来袭 最近在做MVVM的教程,同时在github上闲逛,发现了一些好的开源库,于是乎推荐给大伙了。 1 SmallChart图表库 SmallChart是一个开源的Android图表库,拥有5种不同的图表类型来展示数据。可以通过输入的数据以及可设置的颜色、画笔大小等属性方便的创建图表 支持情况 折线图、曲线图(可填充)、柱状图、扇形图、雷达图,共5种图表类型。 组合图表类型,可任意组合折线图、曲线图、柱状图。 折线图、曲线图(可填充)、柱状图、扇形图都拥有绘制动画。 扇形图提供了触控交互效果。 效
折线图(曲线图)是一种常见的数据图表形式,是数字或定量数据的直观表示,它显示了两个变量之间的关系。变量基本上是可以改变的任何东西,例如数量、百分比、时间间隔等。这些变量分别位于图表的 X 轴和 Y 轴上。折线图看起来像在图表上从左到右的一条或多条线上连接的点,每个点代表一个数据值。
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
众多周知,图形和图表要比文本更具表现力和说服力。图表是数据图形化的表示,通过形象的图表来展示数据,比如条形图,折线图,饼图等等。可视化图表可以帮助开发者更容易理解复杂的数据,提高生产的效率和 Web 应用和项目的可靠性。
曲线图的应用场景初中数学书里都写了,我就不多说了,这期我们通过《穹顶之下》里的一个关于减煤曲线的案例来探讨折线图的美化。
关于pandas的可视化的用法还有很多,这里不再拓展,但还是建议使用matplotlib,seaborn等库完成绘图。
在有了这两天给出的光滑曲线做法后,我们进一步将正态分布的曲线做成光滑曲线来看其状态。
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。
今天跟大家分享关于密度曲线图及其美化技巧! 密度曲线图可能平时大家用的不多,不过其实没什么神秘,它的功能于直方图一样,都是用于表达连续型数值变量的分布形态。 案例还是使用之前的关于钻石的那个数据集。
欢迎使用Origin软件,这是一款非常强大的科学数据分析和绘图软件,被广泛应用于各种学科领域的数据分析和可视化。
离线数据分析平台实战——190Highcharts介绍 Highcharts介绍 Highcharts 是Highsoft提供的一个用纯JavaScript编写的一个图表库, 能够很简单便捷的在web网站或是web应用程序添加有交互性的图表,并且免费提供给个人学习、个人网站和非商业用途使用。 HighCharts支持的图表类型有曲线图、区域图、柱状图、饼状图、散状点图和综合图表等。 Highcharts特点:兼容性强、图表的主题类型多、操作性强、使用简单。 除了Highcharts以外,Highsof
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数据分析是通过对数据的收集、清洗、处理和分析,从中提取有用信息和洞察,为决策和问题解决提供支持的过程。下面是几种常见的数据分析方法及其表现形式:
geom_smooth/stat_smooth一条平滑的线,但他是拟合曲线,不会遍历所有数据点
Axes.arrow(x,y,# 坐标x, y dx,dy, # 箭头两端横纵坐标距离差 * * kwargs) # 箭头架构和属性设置
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。
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。
本项目基于RuoYi进行搭建,在若依基础上进行功能构建、数据连接。 📷 一、项目概述 此项目为模拟风电场监控项目,模拟一个电厂、六台风机,数据采用随机数实时插入到时序数据库中,再由websocket+quartz从时序数据库中取出推送到界面展示。其中统计信息存放在关系型数据库中。 在线演示地址: http://tenddb.zsis.net:8080 账号:root1 密码:123456 演示环境没有删除、修改权限权限。 二、系统设计 2.1 设计目标 1.显示机组的运行数据,如机组的瞬时发电功率、累计发电
真依然很拉风,简书《数据可视化》专栏维护者,里面有很多优秀的文章,本文便是其中一篇。
Highcharts 是一个用纯 JavaScript 编写的一个图表库, 能够很简单便捷的在 Web 网站或是 Web 应用程序添加有交互性的图表,并且免费提供给个人学习、个人网站和非商业用途使用。
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数据可视化是指利用图形、表格、图表等方式将数据展示出来,使得数据更加清晰、易于理解和分析。图形绘制是数据可视化的基础,通过绘制各种图形呈现数据,可以更加直观地了解数据之间的关系和趋势。
matlab的图形绘制是非常重要的一种功能,所有关于数据分析挖掘方面一定会用到此项功能。
每每提到数据可视化,大家脑中可能会浮现很各种图表、西装革履的分析师、科幻大片中酷炫的仪表。
前言 最近参与开发的石油行业生产运行管理系统中(Java Web SSM系统),需要开发一整套石油行业专业图形软件,其中有格式复制的综合录井图,也有及时性要求较高的工程施工参数实时曲线监控,仪表盘,还有钻井行业常用的井深结构图,钻具组合图、井口装置图等。经过研究和了解市场上的相关软件,决定采用基于微软Windows .Net平台技术实现。.Net平台图形方面的开发现在可以使用两种技术分别实现,WPF图形绘制和传统WinForm GDI+绘图技术。这两种技术实现起来差别很大,由于目前团队中开发人员对WPF技术
QCustomPlot是QT下一个方便易用的绘图工具,只有两个文件qcustomplot.h和qcustomplot.cpp组成。源文件和使用文档可从官方网站下载。
plot3 基本的三维曲线图绘制 plot3(x,y,z),x,y,z均为相同长度的向量,会得到三个向量相同下标构成的的三维坐标(xi,yi,zi)(i=1~n)连的曲线
在使用locust压测的时候,如果使用web则可以查看到QPS压测过程的曲线图。而如果使用no web模式启动,则只有一些打印的日志可以查看。
Origin软件是一种专业的数据分析和绘图软件,其具有强大的数据处理和可视化功能,可广泛应用于各个领域中。本文将详细介绍Origin软件的特色功能和使用方法,以及通过实例来说明软件在实际应用中的具体操作流程。
教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/33
本文介绍基于Python中gdal模块,对大量多时相栅格图像,批量绘制像元时间序列折线图的方法。
之前研究过一段数据图表的最佳表达方式,随着手机端应用层出不穷地发展,这次将数据图表的表现延用到手机端。相比 web 端展示数据的空间优势,要兼顾手持设备的便捷、简明而重点的特质,手机端该如何取舍?是否
来这里找志同道合的小伙伴! 上一篇给大家介绍了图表制作过中突破常规的布局思维——单元格与图表结合的技巧。 今天要给大家介绍常用的图表适用场景。 ▌我们在平时图表运用中时常会陷入这样的困惑,一组数据到底应该选择哪种图表来表达。 总在柱形图、条形图、饼图、散点图、面积图、折线图、或者雷达图等图表之中徘徊不定。 其实不同图表在表达数据方面确实是有讲究的,有些适合做对比;有些适合用来表现趋势。那么我们应该怎么选择呢? ▌在知乎还有新浪微博上,有很多Excel高手都分享过图表适用心得。不过总结的较为完善的还是刘
plot()的参数设置subplots=True即可自动对dataframe数据生成子图的可视化图形。
今天是数据处理专题的第9篇文章,在之前的8篇文章当中我们已经介绍完了pandas这个库的一些基本用法,我们先把一些冷门的高级用法放一放,先来给大家介绍一下另外一个很有用的数据分析库——matplotlib。
本文介绍基于Python中的gdal模块,对大量长时间序列的栅格遥感影像文件,绘制其每一个波段中、若干随机指定的像元的时间序列曲线图的方法。
在matplotlib中,整个图像为一个Figure对象。在Figure对象中可以包含一个,或者多个Axes对象。每个Axes对象都是一个拥有自己坐标系统的绘图区域。其逻辑关系如下:
作者 | Walker 编辑 | 磐石 出品 | 磐创AI技术团队 【磐创AI导读】:本文详细介绍了两个数据可视化工具库并附python演练。欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号:磐创AI。 我们本篇文章讲的数据可视化是面向开发人员的,是利用python中一些可视化库如:matplotlib或是seaborn通过对数据可视化,来分析数据表格中各维度间的关系或是数据分布的特性,从而有助于我们更好的理解数据,帮助我们进行下一步数据分析或是为数据建模提供方向。本篇文章的方法并非是面向用户做数据展示或面向企业做数据
展现多个系列的数据,一般习惯使用柱状图或折线图。本文使用个人比较喜爱的Pyecharts库,绘制呈现多个系列数据的普通折现图(line chart)、堆叠图(stack chart)、面积堆叠图(stack area chart)。
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