导语:今天我们带来一篇来自 Adobe 工程师 Rohit Boggarapu 的文章。他在文章中介绍了一些适合网页开发者的数据可视化和绘图工具,让你不必再花大力气与枯燥的数据抗争。部分工具不要求写代码也可以使用!
什么是数据可视化?数据可视化主要旨在借助于图形化手段,清晰有效地传达与沟通信息。为了有效地传达思想概念,美学形式与功能需要齐头并进,通过直观地传达关键的方面与特征,从而实现对于相当稀疏而又复杂的数据集
知识图谱项目是一个强视觉交互性的关系图可视化分析系统,很多模块都会涉及到对节点和关系的增删改查操作,常规的列表展示类数据通过表格展示,表单新增或编辑,而图谱类项目通常需要关系图(力导向图:又叫力学图、力导向布局图,是绘图的一种算法,关系图一般采用这种布局方式)去展示,节点和关系的新增编辑也需要前端去做一些复杂的交互设计。除此之外还有节点和关系的各种布局算法,大量数据展示的性能优化,节点动态展开时的局部布局渲染,画布的可扩展性,样式的自定义等等诸多技术难点。目前国内使用最多的两个已开源的前端可视化框架:阿里的AntV、百度的Echarts对于关系图的支持都比较弱,不能完全满足项目中的需求。
又是一月结束,打工人准时准点的汇报工作如期和大家见面啦。提到汇报,必不可少的一部分就是数据的汇总、分析。
根据文章内容为读者提供摘要总结。
零、前言 本着点动成线的世界真理,思考了一下,可以加入点的绘制来玩玩 有点就可以模拟坐标系,极坐标当然也阔以。 一个缺点就是重复绘制(因为绘制时点压点,然后看过度绘制一条红) 但是看极坐标方程是什么样子的,玩玩还是挺好的 绘图部分基于我的LogicCanvas绘图库:基础使用在此, 喜欢的话可以到项目的github上看看,顺便给个star 引入 allprojects { repositories { ... maven { url 'https://
数据可视化技术的基本思想是将数据库中每一个数据项作为单个图元元素表示,大量的数据集构成数据图像, 同时将数据的各个属性值以多维数据的形式表示,可以从不同的维度观察数据,从而对数据进行更深入的观察和分析。 图表库 C3 – 以 d3 为基础构建的可重用图表库 Chart.js – 带有 canvas 标签的图表 Chartist.js – 具有强大浏览器兼容能力的响应式图表 Dimple – 适用于业务分析的面向对象的 API Dygraphs – 适用于大型数据集的交互式线性图表库 Echarts – 针对
最近B站刚刚颁布了2021年的百大UP,要说我最喜欢的UP,那必然是 @老师好我叫何同学。何同学的每一个视频都让我感觉很惊艳,那么的有创意。
以前在Html利用js控制SVG或canvas进行运动模拟。浏览器自带window.requestAnimationFrame能不断执行渲染 在这使用我的LogicCanvas中的NumGo进行不断渲染工作,用法详见: 绘图部分基于我的LogicCanvas绘图库:基础使用在此, 喜欢的话可以到项目的github上看看,顺便给个star 如果此篇看起来有些困难,可以先看一下其他D系列文章,尤其是:D4-Android绘图之和我一起画箭头 本篇将介绍:反弹、自由落体、平抛、斜抛的物理场景模拟
零、前言 [1].本控件绘图部分使用我的LogicCanvas绘图库:基础使用在此, [2].喜欢的话可以到github上看看,顺便给个star [3].今天突然发现竟然LogicCanvas绘
❖ Excel:Excel作为一个入门级工具,是快速分析数据的理想工具,也能创建供内部使用的数据图,但是Excel在颜色、线条和样式上课选择的范围有限,这也意味着用Excel很难制作出能符合专业出版物和网站需要的数据图。
新媒体管家 大数据时代,你还在拿Excel做的图表提交给Boss看吗?有没有想过用其他更炫酷的工具让Boss眼前一亮呢?为了让大家了解如何选择适合的数据可视化产品,小编整理了50款可以用来做数据可视化
大数据时代,需要工具实现数据可视化,需要倚仗大数据可视化工具,这些工具中不乏有适用于Flash、HTML5、NET、Java、Flex等平台的,也不乏有适用于常规图表报表、金融图表、工控图表、甘特图、流程图、数据透视表、OLAP多维分析等图表报表开发的。
这个4+4也就是使用canvas来生成的,难度中等,但是不能使用document来操作,因为核心没有。
俗话说“巧妇难为无米之炊”。数据时代,没有一款好的数据可视化分析工具,光有团队怎么行? 商场如战场,数据是把枪。亚马逊运用大数据为客户推荐商品信息,阿里用大数据成立了小微金融服务集团,而谷歌更是计划用大数据接管世界……不知不觉,数据已经成为我们生活中必不可少的利器。本文收集了各个平台各种行业的数据可视化分析工具,让你不仅大饱眼福,而且还可以让你事半功倍。 Excel Excel作为一个入门级工具,是快速分析数据的理想工具,也能创建供内部使用的数据图,但是Excel在颜色、线条和样式上课选择的范围有限,这也
Excel Excel作为一个入门级工具,是快速分析数据的理想工具,也能创建供内部使用的数据图,但是Excel在颜色、线条和样式上课选择的范围有限,这也意味着用Excel很难制作出能符合专业出版物和网
导读:大数据时代,得数据者得天下。巧妇难为无米炊,拥有数据却不知道如何利用,就不能体现数据的价值。而数据可视化作为处理数据的重要步骤,一直被广泛应用。冷冰冰的数据,经过可视化技术的加工,便酒曲入瓮般幻
俗话说的好:工欲善其事,必先利其器!一款好的工具可以让你事半功倍,尤其是在大数据时代,更需要强有力的工具通过使数据有意义的方式实现数据可视化,还有数据的可交互性;我们还需要跨学科的团队,而不是单个数据
零、前言 [1].本控件绘图部分使用我的LogicCanvas绘图库:基础使用在此, [2].喜欢的话可以到github上看看,顺便给个star [3].发现向量还怪好用的,它不会出现在屏幕上,
来源:DataCastle数据城堡(ID:DataCastle2016)、大数据分析和人工智能(ID:datakong)
我们都尝试去观察生活,但是有时却缺少了总结生活;有时我们太着眼细节,忽略了大局。数据和可视化似乎是两个好兄弟,就像仰望星空与脚踏实地的两种状态。
一、Excel Excel作为一个入门级工具,是快速分析数据的理想工具,也能创建供内部使用的数据图,但是Excel在颜色、线条和样式上课选择的范围有限,这也意味着用Excel很难制作出能符合专业出版物和网站需要的数据图。 二、Google Chart API Google Chart提供了一种非常完美的方式来可视化数据,提供了大量现成的图标类型,从简单的线图表到复杂的分层树地图等。它还内置了动画和用户交互控制。 三、D3 D3(Data Driven Documents)是支持SVG渲染的另一种Jav
今天我参考github,总结出一个极简但却包括了几乎所有Python的绘图包。 一共22个Python绘图包: Python 绘图包 altair - 基于Vega Lite的声明性统计可视化 bokeh - 用于Python的交互式Web绘图 Chartify - Bokeh包装,使数据科学家更容易创建图表 diagram - 使用UTF-8字符的文本模式图 ggplot - 基于R的绘图系统ggplot2 glumpy - OpenGL科学可视化库 holoviews - 来自注释数据的复杂和声明性
:刻度尺/度量衡,描述数据所处的阶段,红色(危险)=>黄色(警告)=>绿色(优秀)
Canvas是HTML标准近年发展到HTML5时添加的新特性,用于在网页上高效绘图。H5 canvas绘图,与MFC(Microsoft Foundation Classes)或Visual Basic等绘图步骤类似。下例给出canvas绘制直线路径、填充及输出文本示例,HTML文本包含了一个canvas用于绘图:
canvas其实没有那么玄乎,它不外乎是一个H5的标签,跟其它HTML标签如出一辙: canvas 元素用于在网页上绘制图形。 那么什么是 Canvas? HTML5 的 canvas 元素使用 JavaScript 在网页上绘制图像。 画布是一个矩形区域,您可以控制其每一像素。 canvas 拥有多种绘制路径、矩形、圆形、字符以及添加图像的方法。 canvas本身没有任何的绘图能力,所有的绘图工作都是通过js来实现的。通常我们在js通过getElementById来获取要操作的canvas(这意味着咱得
点击上方蓝色字体,关注程序员zhenguo 你好,我是 zhenguo今天这篇文章不是项目,我的第十个项目还在整理中。今天我参考github,总结出一个极简但却包括了几乎所有Python的绘图包。一共22个Python绘图包: Python 绘图包 altair - 基于Vega Lite的声明性统计可视化 bokeh - 用于Python的交互式Web绘图 Chartify - Bokeh包装,使数据科学家更容易创建图表 diagram - 使用UTF-8字符的文本模式图 ggplot - 基于R的绘图
H4中的input type:text、password、radio、checkbox、file、hidden、submit、reset、image
一、Excel Excel作为一个入门级工具,是快速分析数据的理想工具,也能创建供内部使用的数据图,但是Excel在颜色、线条和样式上课选择的范围有限,这也意味着用Excel很难制作出能符合专业出版物和网站需要的数据图。
Python有很多库可以进行图像文件的读写,比如图像处理包pillow,科学绘图库matplotlib等。 Pylibtiff用于tiff文件的读写,matplotlib本身不支持tiff图像。 下面简单给出使用的示例:
以下是对(前端)可视化工作的并不系统的总结,新手向,主要是想说一下前端如何组成、功能如何实现、资源如何请求,进而说到数据如何显示,并在最后列举了一些十分重要的参考资料(非常重要)。
摘要总结:本文主要介绍了如何使用HTML5的Canvas元素为网页添加图形绘制功能,并提供了各种示例。通过这些示例,读者可以快速掌握如何使用Canvas元素进行图形绘制,并可以通过修改代码来创建不同的效果。
实时协作涉及多个用户在共同任务或项目上进行动态和即时的互动。与旧的协作方法不同,实时协作允许团队成员即时贡献、编辑和查看变更。这种即时同步促进了团队的凝聚力,并加快了决策过程,使其成为当代工作流程中不可或缺的工具。引入实时协作功能带来了许多好处:
最近在慕课网上找到了很好的canvas教程, 来自 @liuyubobobo 的 学写一个字 canvas绘图教程 在 @liuyubobobo 老师的系列canvas教程中,我学到不少知识。 今天,运用在视频中的所学,结合自己的代码风格,我自己尝试也写一个字帖出来,在这里分享一下思路和过程 具体代码其实已经push在github上,感兴趣的可以clone下来参考一下。 代码/canvas-demo/write 这里还有在线的效果演示 在线演示
fabric.js 的铅笔其实是继承基础画笔的一个工具,在基础画笔的基础上多了“拐角平滑度”等配置项。
一、Canvas canvas是HTML5中新增一个HTML5标签与操作canvas的javascript API,它可以实现在网页中完成动态的2D与3D图像技术。<canvas> 标记和 SVG以及
如果只是看 Fabric.js 文档可能还不太明白 图案画笔 PatternBrush 是如何使用。
随着数据收集和使用持续呈指数级增长,对这些数据进行可视化的需求变得越来越重要。开发人员寻求将数百万个数据库记录整合到美丽的图表和仪表板中,人类可以快速直观地解释这些记录。
事情是这样的,在我看完w3c的介绍和很有说服力和教学力的demo后,本着实践出真知的思想决定上手一试,这一试不要紧~
在Canvas出来之前,开发人员要在浏览器中绘图,必须使用Adobe的Flash或者SVG(Scalable Vector Graphices,可缩放矢量图形)插件。但是HTML5 Canvas出来之后,很多动态生成或者展示图形、图表、图像或者动画的功能都由Canvas来完成。同时开发人员会用SVG和Canvas进行比较,因为SVG在很多场合下比Canvas优秀。
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 D3.js + Canvas 绘制组织结构图 使用 D3.js 默认的 svg 渲染 D3默认的树状图画图使用的是svg 使用svg有好有坏: 好处是方便操作
最近在研究动态障碍物避障算法,在Python语言进行算法仿真时需要实时显示障碍物和运动物的当前位置和轨迹,利用Anaconda的Python打包集合,在Spyder中使用Python3.5语言和matplotlib实现路径的动态显示和交互式绘图(和Matlab功能类似)。 Anaconda是一个用于科学计算的Python发行版,支持 Linux, Mac, Windows系统,提供了包管理与环境管理的功能,可以很方便地解决多版本python并存、切换以及各种第三方包安装问题。Anaconda利用工具
想必大家都用过图片压缩工具吧!对于前端来说这图片压缩是必不可少的,今天就给大家介绍一个js工具库,让前端也能实现图片压缩~
我们的业务涉及电商、教育行业,出于营销以及功能需要,会有很多卡片展示(长按保存)的需求,或者分享长图的需求。以及我们有面向商家的 PC 端,商家端又能编辑、实时预览卡片的样式。
2. canvas绘图是基于像素点,是位图,如果进行放大或缩小会失真;svg基于图形,用html标签描绘形状,放大缩小不会失真;
Ajax是异步JavaScript和XML可用于前后端交互,在之前《Flask 框架:运用Ajax实现数据交互》简单实现了前后端交互,本章将通过Ajax轮询获取后端的数据,前台使用echart绘图库进行图形的生成与展示,后台通过render_template方法返回一串JSON数据集,前台收到后将其应用到绘图库上,实现动态监控内存利用率的这个功能。
在大数据时代,很多时候我们需要在网页中显示数据统计报表,从而能很直观地了解数据的走向,开发人员很多时候需要使用图表来表现一些数据。随着Web技术的发展,从传统只能依靠于flash、IE的vml,各个浏览器尚不统一的svg,到如今规范统一的canvas、svg为代表的html5技术,表现点、线、面要素的技术已经越来越规范成熟。我把前端数据可视化分为了五种: 1.图表 2.图谱 3.地图 4.关系图 5.立体图 我将按照顺序介绍62款前端可视化插件,下面就分享下其中34款图表插件: 1.amcharts url
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