不过研究PyG2Plot还得先从G2开始讲，它是蚂蚁金服开源一个基于图形语法，面向数据分析的统计图表引擎。后来又在其基础上，封装出业务上常用的统计图表库——G2Plot 。
最近看了一篇文章《一个牛逼的Python 可视化库：PyG2Plot》，可惜只是简单介绍，并且只有一个简陋的官方示例。
不过研究PyG2Plot还得先从G2开始讲，它是蚂蚁金服开源一个基于图形语法，面向数据分析的统计图表引擎。后来又在其基础上，封装出业务上常用的统计图表库——G2Plot。
视觉编码是一种：将数据信息（属性 + 值）映射成可视化元素（可视化符号 + 视觉通道）的技术
停电区域是指供电公司在某一天的某些区域的台区进行停电，台区的下属表箱均受到影响。这是一个地域性问题，所以通过在地图上进行标识这些区域，将数据可视化地展示到分析人员面前，可以很直观看到当天停电影响区域，极大地方便了后续工作的展开。
这几天我们的一个学员在看到一幅论文中的一个统计图形(如下)后就@我，咨询这个图形到底怎么绘制？
今天是读《pyhton数据分析基础》的第14天，今天读书笔记的内容为使用matplotlib模块绘制常用的统计图。 模块概括 matplotlib 是最基础的绘图模块，pandas和seaborn的绘图功能的使用依赖于matplotlib。 条形图 #绘制柱形图 from matplotlib import pyplot as plt #绘图数据 x=["a","c","d","e","b"] y=[11.5,18.6,17.5,14.3,10.8] #创建基础图 fig=plt.figure() #
“这易如反掌，”他说，“我看到你左脚穿的那只鞋的内侧，也就是炉火刚好照到的地方，皮面上有六道几乎平行的划痕。显然，这些划痕是有人为了去掉沾在鞋跟上的泥疙瘩，极其粗心大意地顺着鞋跟刮泥而造成的。 因此，现在你就明白了我得出的这两个推断:其一，你曾经在恶劣的天气外出过;其二，你穿的皮靴上面的特别难看的划痕是伦敦的女佣所为。 至于你开业行医，这么说吧，如果一位先生走进我的房间，身上带有碘的气味，右手食指上有硝酸银腐蚀的黑斑，高顶黑色大礼帽的右侧鼓起一块，那里面藏着听诊器，而我不断言他是医务界的一位
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 用Python进行数据可视化你会用什么库来做呢？ 今天就来和大家分享Python数据可视化库中的一员猛将——Altair！ 它非常简单、友好，并基于强大的Vega-Lite JSON规范构建，我们只需要简短的代码即可生成美观、有效的可视化效果。 Altair是什么 Altair是统计可视化Python 库，目前在GitHub上已经收获超过3000 Star。 借助Altair，我们可以将更多的精力和时间放在理解数据本身及数据意义上，从复杂的数据可视化
别说，还真有，而且常见的统计图形它都能绘制，更重要的是，统计指标信息自动添加，绘制的结果完全符合出版需求~~
这几个问题都是问得比较多，也是大家在实际科研中遇到比较多的绘图问题。下面针对每个问题给出解答：
大多数科研文章都离不开图表，尤其是图，熟悉一些绘图软件，并将图在文章和PPT中展示出来，是科研训练的重要内容。漂亮的文章配图能给自己的工作加不少分，生信宝典推出R的系列教程ggplot2高效实用指南 (可视化脚本、工具、套路、配色)讲解通过R语言绘制高颜值图。后来为了更加方便使用，生信宝典团队开发了在线绘图工具www.ehbio.com/ImageGP，支持14中常见图形和部分扩增子分析，深受欢迎，日均访问400次，累计访问数十万次，遍及世界各大洲，功能也在一直增加完善中。
Seaborn是一个基于Matplotlib的Python数据可视化库，它提供了高层次的API，可以帮助用户创建美观、具有吸引力的统计图形。作为Python数据分析领域中常用的可视化工具之一，Seaborn广泛应用于数据探索、模型评估、可视化报告等方面。本文将详细介绍Seaborn库的特点、常见功能和应用场景，并通过实例演示其在Python数据分析中的具体应用。
在新的HTML5标准中，新增了一个非常重要的元素—canvas元素。使用该元素，可以在页面中直接进行各种复杂图形的制作。因此，如果使用该元素绘制统计图，比之前使用服务器端控件来生成统计图的方法更加具有优越性，因为使用了该元素之后，绘制统计图的工作是直接在客户端进行的，而不再是在服务器端所完成的了。这不仅意味着不再占用服务器端的资源，而且意味着可以直接利用客户端计算机的强大资源，绘制统计图的速度也就可以大大地得到提高了。而且，因为用来控制canvas图形绘制的脚本代码是可以被压缩的，可以被缓存的，所以也就可以
今天跟大家分享一下各种二维图形统计图的绘制方法... 各位有木有在绘制统计图的时候出现过烦恼咩,绘制不出自己想要的图形肿么办?别急,看看这里有没有你需要的? 那么我们能不能把它变成三维的捏,明天再告诉
本文将给大家介绍一些数据可视化的基础知识。点击阅读原文来访问。 我多次被炫目的数据可视化或信息可视化震惊，在我知道这些图片背后的数据来源和创造历程后，更是为之诧异不止。它涉足制图学、图形绘制设计、计算机视觉、数据采集、统计学、图解技术、数型结合以及动画、立体渲染、用户交互等。相关领域有影像学、视知觉。空间分析、科学建模等。 这是创造性设计美学和严谨的工程科学的卓越产物。用极美丽的形式呈现可能非常沉闷繁冗的数据，其表现和创作过程完全可以称之为艺术。所以我翻译了来自SM上的3篇数据可视化和信息图形的文章，主要是
最近做的项目需要用到数据分析，图表显示，之前做项目的时候用到过highcharts，不过也只是简单的会用而已，然后再网上查了查highcharts的优点：
请注意，本文编写于 983 天前，最后修改于 66 天前，其中某些信息可能已经过时。
这里记录一段时间我在互联网上看到的有意思的内容与信息，防止它们在我的脑袋里走丢了。
BI是Business Intelligence的英文缩写，译作商业智能，又称商业智慧或商务智能，指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。
漫长的演化史上，人类的感官只要能有效发现食物（包含猎物），快速捕获危险信号（例如捕食者逼近），和同类高效交流（使用声音、表情或肢体语言）就大概率可以在残酷的自然淘汰赛里幸存下来。
数值型数据表现为数字，在整理时通常进行数据分组。分组是根据统计研究的需要，将数据按照某种标准分成不同的组别。直方图是用矩形的宽度和高度来表示频数分布的图形。用横轴表示数据分组，纵轴表示频数或频率。 例9 某地1993年抽样调查了110名18岁男大学生的身高(cm)资料。现在关注的指标是身高的分布。 SAS程序：
上次在推荐给大家的ggstatsplot包时(详细可见ggstatsplot！常见SCI统计图表一键搞定~~），大家都尝试了使用该工具绘制，今天小编就再给大家推荐一个好用的统计图表绘制工具-「ggstats」~~
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。
不止一次，我们都萌发过想对运行中程序的底层状况一探究竟的念头。产生这种需求的原因可能是运行缓慢的服务、Java 虚拟机（JVM）崩溃、挂起、死锁、频繁的 JVM 暂停、突然或持续的高 CPU 使用率、甚至于可怕的内存溢出(OOME)。好消息是现在已有许多工具能帮你得到Java 虚拟机运行过程中的不同参数，这些信息有助于你了解其内部状况，从而诊断上述的各种情况。
随着科技的不断发展，数据分析和图形展示已经成为了多个行业必不可少的工作。Prism软件是一款专业的数据分析和绘图软件，具有丰富的功能和工具，包括统计分析、信号处理、曲线拟合、绘图等。本论文将探讨Prism软件的特色功能和使用方法，并通过一个详细的操作指南演示如何使用Prism软件进行科研数据处理和绘制统计图表。
随着科技的不断发展，数据分析和图形展示已经成为了多个行业必不可少的工作。Origin软件是一个专业的数据分析和绘图软件，具有丰富的功能和工具，包括统计分析、信号处理、曲线拟合、绘图等。本文将探讨Origin软件的特色功能和使用方法，并通过一个详细的操作指南演示如何使用Origin软件进行科研数据处理和绘制统计图表。
G2 是蚂蚁金服开源一个基于图形语法，面向数据分析的统计图表引擎。G2Plot 是在 G2 基础上，屏蔽复杂概念的前提下，保留G2 强大图形能力，封装出业务上常用的统计图表库。
今天在查阅资料的时候，偶尔发现一个超好用的科研工具-「rempsyc」，其提供多个函数可以将学术论文编写过程中的统计图表一键美化、常见统计图形绘制等，简直就是科研党的首选工具。
本文介绍在Anaconda的环境中，安装Python语言中，常用的一个绘图库seaborn模块的方法。
统计图是辅助作者和读者沟通的有效工具，可以很好的展现数据特征，快捷地将数据内涵呈现出来，同时还可以让内容看起来更加美观易读。统计图可以使复杂的统计数字简单化、通俗化、形象化，使人一目了然，便于理解和比较。
大数据的出现使数据可视化可谓发挥到了极致。数据可视化主要是为了直观，实时地查看数据变化并做出第一反馈。正因为人们分析了大量数据，所以可视化的数据展示可以使用户很直接的了解并感受到大数据带来的震撼。
数据分析是通过统计和逻辑方法对数据进行检验和转换，以揭示有用信息、得出结论并支持决策的过程。数据分析的主要步骤包括数据获取、数据清洗、数据探索性分析（EDA）、数据建模和数据可视化。
3.在“数据透视表字段”视图中，把“单位”拉到行区域，把“总分”拉到列区域，把“姓名”拉到值区域
今天给大家推荐一个专门用于不确定性可视化的绘图工具-R，可以方便的绘制一些统计图表的相关指标。详细介绍如下：
上篇推文介绍到了使用R语言GGally包中ggpairs()函数绘制了对角矩阵系列图形，详情可看：不是?！这种图一行代码就搞定了，超简单...。之后就有网友咨询有没有Python版本的？
如上图所示，一般的涉及到的地图的统计涉及到上述所展示的三个状态：1、初始化状态；2、缩放后的状态；3、点击选中显示详情状态。第一种状态下，加载统计图，一般来说，在地图上显示的统计图只是一个趋势或者示意，详细的还得去点击显示；第二种状态，随着地图的缩放，地图统计图随着地图的大小变化；第三种状态，点击选中，在信息框显示详细的统计图的信息。
使用matplotlib可以绘制各种各样的统计图，Pandas对matplotlib中的绘图方法进行了更高层的封装，使用起来更简单方便。
在当今大数据时代，数据分析已成为各个行业中至关重要的环节。Python作为一种功能强大、易于学习和使用的编程语言，拥有丰富的数据分析库和工具。
可视化发展史与测量、绘画、人类现代文明的启蒙和科技的发展一脉相承。在地图、科学与工程制图、统计图表中，可视化理念与技术己经应用和发展了数百年。
他说，许多人跑模型，跑出来一个比别人都高的准确率，于是就觉得任务完成了。他自己做健康信息研究，通过各种特征判定病人是否需要住院治疗。很容易就可以构建一个模型，获得很好的分类效果。
Tokei 是一个显示有关代码统计信息的程序。Tokei 将显示文件数、这些文件中的总行数以及按语言分组的代码、注释和空白。Tokei 非常快，能够在几秒钟计算数百万行代码。它支持扩展，支持多种编程语言，并且它可以输出多种格式。 并且 Tokei 是跨平台的，可以在 Mac、linux 和 windows 上使用。
Echarts相信很多小伙伴都了解过，甚至很多都已经用到过。没有了解过的小伙伴，可以先来和我一起了解一下它的作用和历史吧。ECharts，缩写来自Enterprise Charts，商业级数据图表，是由百度公司研发的(并且是开源的)，它最初是为了满足公司商业体系里各种业务系统（如凤巢、广告管家等等）的报表需求，在2012年之前这些图表需求都是使用flash去实现的， 后来由于flash退出舞台，凤巢前端技术负责人的Kener-林峰在凤巢数据平台项目中尝试使用Canvas去做图表，他写了一个全新的轻量级Canvas类库ZRender，ZRender可以说是ECharts的前世。
今天继续跟大家分享水晶易表系列关于地图呈现的技巧——自定义数据地图。 该案例主要通过图标模拟与之前学过的动态可见性，根据数据需求，订制动态交互式地图图表。 案例中用到了北京、重庆、广东省三个省级行政
Stata是一款由美国StataCorp公司开发的通用统计软件，被广泛应用于经济学、社会科学、医学等领域。其强大的数据处理能力、智能化的语法提示以及丰富的扩展工具包，使其成为了许多研究人员和学者们必不可少的工具之一。
它非常简单、友好，并基于强大的Vega-Lite JSON规范构建，我们只需要简短的代码即可生成美观、有效的可视化效果。
在商业智能BI应用中，经常会涉及到不同部门、不同层级的人查看数据的情况，由于每个人对业务的关注点不同，所以大家对数据的维度、粒度要求也不同，这个时候运用数据钻取就可以轻松应对大家不同的数据需求了。
说到驾舱舱，它通常是给驾驶员提供速度、转速、燃油油位等信息的设备。它可以帮助飞行员或赛车手快速作出决定。
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
即时通信 IM
实时音视频
