Grafana提供了一个worldmap-panel用来实现一个世界地图的数据可视化，常用来分析不同的地区不同的值。例如最近大家都会关注的疫情地图。
自从 0.3.2 开始，为了缩减项目本身的体积以及维持 pyecharts 项目的轻量化运行，pyecharts 将不再自带地图 js 文件。
pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库。Echarts 是百度开源的一个数据可视化 JS 库。用 Echarts 生成的图可视化效果非常棒，pyecharts 是为了与 Python 进行对接，方便在 Python 中直接使用数据生成图。
所有网页图表均可在个人版WPS上使用，地图可视化、高级桑基图、和弦图、关系图等酷炫图表能够更多被WPS用户使用。
ECharts是一个纯Javascript的图表库，可以流畅的运行在PC和移动设备上，兼容当前绝大部分浏览器，底层依赖轻量级的Canvas类库ZRender，提供直观、生动、可交互、可高度个性化定制的数据可视化图表。ECharts提供了常规的折线图、柱状图、散点图、饼图、K线图，用于统计的盒形图，用于地理数据可视化的地图、热力图、线图，用于关系数据可视化的关系图、treemap，多维数据可视化的平行坐标，还有用于BI的漏斗图、仪表盘，并且支持图与图之间的混搭。
上一篇文章，我们介绍了如何使用pyecharts展示带地图的数据分析结果，并且实际绘制了省份图和全国城市图，用于展示数据。本文我们继续来使用pyecharts绘制以地图为基础的图像。
一般提及数据可视化，会Python的读者朋友可能第一时间想到的就是matplotlib模块或者是seaborn模块，而谈及绘制动态图表，大家想到的比较多的是Plotly或者是Pyecharts。
下载页：http://echarts.baidu.com/download.html
增加了一个【EasyShu图表宝典】功能，方便大家快速浏览EasyShu所有图表，也可以结合筛选功能，缩小范围去查看特定场景、兴趣、标签的图表，双击后可打开对应的图表示例文件进一步详细了解。
可自定义Tab组件标签位置，满足大屏容器组件Tab标签位置的特殊展示。TAB标签卡支持在容器上、下、左、右显示；支持在容器内部显示；同时支持更改背景。
编译|丁雪 佘彦遥 姚佳灵 校对|黄念 席雄芬 前言 纵观现代可视化技术，我们看到了极简主义。在数字化的世界，所有的资源只需点击几下鼠标，就能将手中大量的信息简单呈现。但是，我们不是碰巧才做到这些的，这得感谢那些勇于创新的前辈们。正所谓“前人栽树，后人乘凉”，我们站在了他们的肩膀上，才有了今天比较炫酷的可视化技术。 今天，大数据文摘先请大家看看11张静态的数据可视化图，然后请大家看看一段展示动态数据可视化的视频。通过今天的可视化展示，相信大家更能体会到数字世界中艺术的重要性！ 在大数据时代和信
自从 v0.3.2 开始，为了缩减项目本身的体积以及维持 pyecharts 项目的轻量化运行，pyecharts 将不再自带地图 js 文件。如用户需要用到地图图表，可自行安装对应的地图文件包。下面介绍如何安装。
承接上文《用Python制作可视化大屏，特简单！》，不再赘述数据爬取和数据预处理。
前两天发了一篇《用Python制作可视化大屏，特简单！》，留言区非常火爆，发现大家都对可视化部分非常感兴趣。
它可以工作在包括 IE6 在内的各款浏览器中，矢量图输出，除官方提供各国地图数据外，用户可以使用数据转换程序定制地图数据。例如街道地图、小区地图等等。
Python 的科学栈相当成熟，各种应用场景都有相关的模块，包括机器学习和数据分析。数据可视化是发现数据和展示结果的重要一环，只不过过去以来，相对于 R 这样的工具，发展还是落后一些。 幸运的是，过去几年出现了很多新的Python数据可视化库，弥补了一些这方面的差距。matplotlib 已经成为事实上的数据可视化方面最主要的库，此外还有很多其他库，例如vispy，bokeh， seaborn， pyga， folium 和 networkx，这些库有些是构建在 matplotlib 之上，还有些有其他一
Dashboard 允许您浏览跨多个项目的错误和性能数据，从而为您提供应用程序运行状况的广泛概览。Dashboard 由一个或多个小部件(widget)组成，每个小部件可视化一个或多个 Discover 查询。
nuxt.js 下使用 antv-l7 实在是有太多的坑了，官方文档也不是很全，只能不断摸索和尝试，下面我把这些坑记录下来，也许能帮到你。
现代社会早已进入读图时代，图像在一定上程度上取代了文字，占据了主导地位。对于数据分析来说，一张清晰的可视化图表确实比纷繁复杂的数字更清晰美观。随着科技的发展以及可视化需求的急剧增大，涌现了大批的数据可视化工具，通过对比分析市面上众多的数据可视化工具之后，我们挑选了几款给大家进行参考。
Google Analytics 今年4月份就开放了 Data Export API，它允许用户访问到他们的 Google Analytics 数据，并整合到现有的网站中。WordPress 很多用户也开做着方面的整合工作，其中做的最好的是 MailChimp 的 Analytics360° 插件。 MailChimp 本身是一家邮件营销服务提供公司，它所开发的 Analytics360° 插件除了集成 Google Analytics 服务之后，还整合他自己的 RSS-to-Email 的服务，所以 Analytics360° 允许你把 Google Analytics 和 MailChimp 的数据直接集成到你的 WordPress 博客的 Dashboard，这样你无需离开你的 WordPress 博客就可以访问到你 Analytics 数据，由于 MailChimp 的 RSS-to-Email 服务我们使用很少或者基本不使用，下面主要讲讲这个插件的 Google Analytics 功能：
chart 是指一个完整的图表，如折线图，饼图等“基本”图表类型或由基本图表组合而成的“混搭”图表，可能包括坐标轴、图例等
这个周末刷微信的时候，偶然看到一篇关于R语言12月更新包的介绍，翻到底部看了一眼，刚好看到一个关于ggplot2的一个图层插件——geom_scatterpie。 这个包安装之后，可以提供给ggplot新的图层函数，并制作出气泡状饼图，饼图可以分类填色，饼图大小可以映射数值变量，特别是将这种图表形式引入地图之中，那么最终呈现的地图上的气泡饼图非常炫酷。 今天刚好整理了下完整思路，顺便分享。 library(ggplot2) library(plyr) library("maptools") library(
pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库。Echarts 是百度开源的一个数据可视化 JS 库。本文将为你阐述pyecharts的使用细则。
有时我们会很希望把数据展示在地图上，来做数据可视化，使数据更加清晰明了，可谓一图胜百文。先说说我用地图做什么了：微信好友全国分布，显示票房省份数据，全国评分显示等等，我这个语言能力很是头疼啊，进入正题吧!
声明：本篇在李晓晖的《杂谈WebGIS》，补充更多的资料说明。基于地图二次开发一直断断续续在做，这里算是补充一下基本功把。其实对于前端，WebGis开发都是api，抄demo，改。GIS深入似大海，杂鱼汤来一碗
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
Echarts 是一个由百度开源的数据可视化，凭借着良好的交互性，精巧的图表设计，得到了众多开发者的认可。而 Python 是一门富有表达力的语言，很适合用于数据处理。当数据分析遇上数据可视化时，pyecharts 诞生了。
❖ 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。
一切准备就绪，然后开开心心执行代码， 纳尼，出现了显示不全或只显示南海诸岛问题解决
说到pyecharts，相信很多人不会陌生，一个优秀的python可视化包。 pyecharts是中国人开发的，相比较matplotlib、seaborn等老牌可视化库，pyecharts是十分符合国内用户习惯的，尤其在地理空间图表方面。 本文是想试探一下pyecharts在绘制地理图表方面的功底如何，那就开始吧！
总之，Pygal被证明是一个强大且用户友好的工具，用于在Python中绘制世界地图。凭借其直观的语法和广泛的自定义选项，我们可以毫不费力地创建视觉上令人惊叹的全局数据表示。通过利用Pygal的潜力，我们可以解锁数据可视化的可能性，并有效地将我们的见解传达给更广泛的受众。
本文是以原生JS为基础，如果使用Vue.js的话，只需把相关配置放到method函数中，或者放在computed属性中，毕竟参数配置都是固定的，换汤不换药，话不多说，先上效果图:
8512.jpg 模板详细介绍 超过300张独特，干净和现代的幻灯片 两种尺寸规格：16:9宽屏（1920×1080，全高清）3:4标准格式（1920×1440） 两个6色主题和4个单色主题，易于编辑，两种底色：浅色和深色。 keynote内手工制作的信息图表，易于编辑，100％的矢量数据图表，支持打印 包括世界部分国家地图：美国，加拿大，德国，中国，俄罗斯，印度，巴西，日本，墨西哥，非洲，亚洲，欧洲，南美，所有国家/地区地图均为矢量形状。可自由缩放，旋转，调整大小，设置动画，更改颜色…… 包括：投资组
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。
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
从今天开始要跟大家分享新的专题——数据地图！ 这一篇先讲一些准备性的操作，教大家怎么获取矢量地图素材，以及素材的编辑、加工和整理！ 也许你曾见到过一些高大上的ppt或者演示文案里，出现一些让人眼前一亮的数据地图，自己想模仿却又力不从心，只能羡慕嫉妒恨。 其实严格来说，数据地图也是图表的一种，但是由于其形状的不规则、素材的难以获取以及编辑的高技巧性，所以用起来还是有很高的门槛的！ 想要做出来数据地图的效果，其实有很多现在的数据可视化软件都可使胜任，比GIS Map、Tableau、Power BI、Stat
谈成立。您将在下方找到一个信息图，其中包含有关信息图历史时间线的信息。我们将在整篇文章中更详细地分解每个部分。
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
源自|新据点 微信号|xinjudian001 G2 Growd， 一家美国智能软件评价公司，在发布的最新软件排行榜中，Tableau Desktop获得了智能软件排行榜中最高的评分。 Tableau
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