图例组件展现了不同系列的标记(symbol)，颜色和名字。可以通过点击图例控制哪些系列不显示。
上次提到了【数据可视化】Echarts最常用图表，其中还有一些图需要了解，这次来分享一下。
数据处理及可视化是Python的一大应用场景。不过为了实现更好的动态演示效果，实际应用中常常还需要和js相结合。
原文链接：https://towardsdatascience.com/the-next-level-of-data-visualization-in-python-dd6e99039d5e
参考链接： Python | 使用XlsxWriter模块在Excel工作表中绘制面积图
可视化信息以易于阅读的视觉化内容正在被越来越多的人所青睐。可视化形式呈现信息的需求也随之增加，因此近年来涌现出了许多数据可视化工具。对于不熟悉数据可视化领域的人来说，最好的方法是尝试一些现成的解决方案来快速制作标准化的图表。对于拥有更多技术专长、经验丰富的用户，最好的办法是使用更灵活的库。 下面与大家分享九大数据可视化库，希望你可以找到最适合的一款。
这种图表使用同心圆网格来绘制条形图。每个圆圈表示一个数值刻度，而径向分隔线则用作区分不同类别或间隔（如果是直方图）。
嗨，大家好，我是徐小夕，之前和大家分享了很多可视化低代码的最佳实践，今天和大家分享一下我基于实际场景开发的小工具——BubbleMap。
https://observablehq.com/@unkleho/covid-19-bubble-chart-with-d3-render
最近我看一篇介绍如何用Excel来制作径向树图[1]的文章，在其中学到了一个很有趣的Excel 加载项。
大家平时看新闻的时候是不是都喜欢看那种多图少字、图文并茂的呀，冗长的文字看着烦死了，还累眼睛（躺枪的举手我看看~_~） 哈哈其实这很正常，白天累死累活干一天，看微信几分钟的功夫还要受文字摧残，简直太不
“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。
说到可视化，就不得不说一下大数据，毕竟可视化是解决大数据的一种高效的手段，而如今人人都在谈论大数据，大数据 ≠ 有数据 ≠ 数据量大， 离谱的是，如今就连卖早点的觉得自己能统计每天卖出的种类，都敢说自己是搞大数据。
2014年春节，百度发布了基于大数据的可视化产品春运迁徙地图（http://qianxi.baidu.com/），在中国地图上直观地看到各城市间的人流迁徙，经央视报道使用，一时惊艳。随后，又因直观地反
新媒体管家 说到可视化，就不得不说一下大数据，毕竟可视化是解决大数据的一种高效的手段，而如今人人都在谈论大数据，大数据 ≠ 有数据 ≠ 数据量大， 离谱的是，如今就连卖早点的觉得自己能统计每天卖出的种类，都敢说自己是搞大数据。 时间推移到 2009 年，“大数据” 开始才成为互联网技术行业中的热门词汇。对“大数据”进行收集和分析的设想，起初来自于世界著名的管理咨询公司麦肯锡公司；麦肯锡公司看到了各种网络平台记录的个人海量信息具备潜在的商业价值，于是投入大量人力物力进行调研，在 2011 年 6 月发布
在之前写实习僧爬虫可视化案例之时，曾经用过一个很类似气泡图的图表——气泡云图（superbubble）。 它的图表信息呈现与文字云非常相似，都是在控制一组元素的大小，文字云的大小是文字，气泡云图的大小是形状（气泡）。 虽然看起来，它与普通气泡图比起来非常相似，但是实质上数据信息含量已经大相径庭，气泡图实际上使用了三个指标变量，而气泡云图仅适用了两个（而且仅有大小变量是数值型的）。 实际上以上对比是为了启发大家一种认识图表的思路： 通常情况下，我们被各种课程或者书籍指导着，认识到的可视化无一例外的是从数据如何
Excel上玩出这么硬核的地图应用，李强老师的确有一手，不要以为在Tableau或PowerBI上轻松做出来，在Excel上做就没价值，论传播力Excel胜过前两者无数，稍加点自动化，就可以在Excel上自动做此类报表，非常有应用价值。
在本专栏或文集中，我曾多次使用ECharts绘制图表、进行可视化，也渐渐积累了30多个实例，本文对此前用过的所有图表和代码进行整理并分享，以给想绘制精美图表的人一点绵薄的帮助。其中全部实例已上传ECharts3官网的个人主页，如果觉得网页上一个个代码查看太麻烦，可以看评论区，去某号后台自取，全部代码和原图轻松到手，妈妈再也不用担心你的图丑破天际了，（逃）。
很多人提到Tableau、Power BI等老牌可视化工具，这些工具确实引领了可视化的风潮，有开疆拓土之功。
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。
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。
数据可视化的爱好者Severino Ribecca，他在自己的网站上收录了 60 种可视化图表样式以及它们分别适用于什么样的场景，并且推荐了相应的制作工具。
今天在线上训练营好几个同学提出想要学习如何绘制人员离职的气泡图模型，今天我们就来分享下这个模型图的设计。
SERIES公式控制着绘制Excel图表的数据，并且只在图表中有效，它不是真正的公式但可以像Excel公式一样在公式栏对其进行编辑。
很可惜，绝大多数用户都在长期索取技巧，模板的过程里丧失了抽象能力。在《BI 真经》的学习种，我们讲试图帮助大家修复这项能力。
Severino Ribecca 是一位平面设计师，也是数据可视化的爱好者，他在自己的网站上收录了 60 种可视化图表样式以及它们分别适用于什么样的场景，并且推荐了相应的制作工具。
"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
前言：下面的内容是在chandoo.org上学到的制图技术。Chandoo.org是一个很好的网站，上面分享了很多让人耳目一新的Excel技术知识。
今天跟大家分享数据地图系列的第四篇——图片植入式气泡数据地图！ 本篇内容的思路是这样的： 首先利用各个省会的虚拟坐标信息制作气泡图，然后通过将PNG格式的地图轮廓植入图表绘图区模拟出数据地图的整体外
簇状条形图可以对比本期和同期的绝对值差异，气泡图可以体现增长率值。依据《Power BI表格矩阵内部空间组合》的思路，我们可以在表格方便的制作以下对比图表，条形图在列显示，气泡图在条件格式显示。
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
在数据的关系中，有一种关系是频率关系，频率关系一般是各数值范围内包含了多少个数据，一种频率的数据关系在人力资源领域的应用比较多的是在人员结构上，比如我们要去算各个年龄组的分布频率，各个工龄组的分布频率，都会用到频率的数据关系，在表示这种关系的时候，我们用直方图会比较的多。
Destiny，某物流公司数据产品经理，目前从事数据平台搭建和可视化相关的工作。持续学习中，期望与大家多多交流数据相关的技术和实际应用，共同成长。
历时365天，【Excel催化剂】与【EasyShu】联手升级的Excel图表插件EasyCharts 2.0版本-EasyShu，我们争取下周能内测，下下周能正式发布。接下来我们会陆陆续续介绍插件的各种功能，同时内测，等内测结束就发布。我们先新型散点图开始讲解。
1.半圆显示 2.数据标签和类别标签同时显示 3.半圆底部有一条淡淡的灰色线条进行大小比较提示
工作中，我们常常会遇到各式各样的数据，例如网站性能，销售业绩，客户服务 、营销活动等数据。对于这些数据，有哪些行之有效的方法来形象化数据，挖掘数据关系，提升数据价值呢？
相关性分析可以分析两个指标之间的关系，验证指标之间是否存在某种关系。可以使用散点图、气泡图来进行相关性分析。
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。
导读：前几篇Tableau文章中，分别介绍了折线图、条形图、地图和饼图的几种用法，今天本文简单介绍其他几种常用的可视化图表类型。
而自己在新年的头一周，一方面忙于工作，试着挑战一些更高难度的工作；另一方面在积极“充电”。自然而然公众号就拖更了。不过值得庆幸的是，今天更新了。今天给大家分享的内容是如何准确选择图表类型。
程序员的沉没成本论：沉没成本谬论是人类众多的认知偏见之一。它指的是我们倾向于持续将时间和资源投入到失去的原因中，因为我们已经花了很多时间去追求无用的事情。沉没成本谬论适用于当我们花了很多成本也不会起作用的项目或工作。比如，当存在效率更高，互动性更强的选择时，我们依然继续使用Matplotlib。
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。
翻译：陈妍君 吴怡雯 校对：田晋阳 图表是一种美观而强大的工具，可以帮助我们探索和诠释这个世界。数百年来，人们一直在使用图表来解释跟数据相关的种种。为了向数据可视化的历史和图表的力量致敬，我们重新制作了史上最具代表性的7张图表。 这其中一部分是用现代的方法呈现出原稿，而另一些则致力于对原图的重新制作。这项工程由Edward Tufte发起。他是一位数据可视化的专家，已经对这些以及更多的图表写过相关文章。 ◆ ◆ ◆ 1. 俄法战争 1969年，Charles Minard做了一张图表，是1812年拿破仑
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。
沉没成本谬论是人类众多的认知偏见之一。 它指的是我们倾向于持续将时间和资源投入到失去的原因中，因为我们已经花了很多时间去追求无用的事情。沉没成本谬论适用于当我们花了很多成本也不会起作用的项目或工作。比如，当存在效率更高，互动性更强的选择时，我们依然继续使用Matplotlib。
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
