之前说了如何使用阿里云的SDK获取云存储的值然后发送表格邮件,但是最近领导又发话了,说这个邮件每天一封看的有点审美疲劳,要顺应“数据可视化”的趋势,于是就要求画图,力求直观。要做到“从众多数据中突出特别数据,从特别数据中突出高价值数据”。我之前用python的matplotlib画过(https://rorschachchan.github.io/2018/02/27/使用matplotlib画图的一个脚本/ ),这一次尝试用echart来做图!
一开始,我看到 pywebio、streamlit 这些库,心想"python 总是可以方便制作分析报告了"。为此,我还写过几篇关于 pywebio 的文章。
python爬虫+数据可视化项目(一) 爬取目标:中国天气网(起始url:http://www.weather.com.cn/textFC/hb.shtml#) 爬取内容:全国实时温度最低的十个城市气
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,主要用于数据可视化。实际是Echarts与Python的对接,使用pyecharts可以生成独立的网页。
这就是整个项目大致的数据思路和核心功能,还有其他一些分析过程,可视化图表和flask网页搭建可在ipynb文档查看,这里不作细节介绍,下面展示一些可视化图表和flask网页。
很长一段时间没有更新了,但我不是在偷懒。这段时间一直学习前端的知识,之前也有一些小工具的输出:
打开系统生成的NLP文件夹,打开文件views.py,输入如下代码,新建了一个名叫index的视图
Plotly Express是对 Plotly.py 的高级封装,内置了大量实用、现代的绘图模板,用户只需调用简单的API函数,即可快速生成漂亮的互动图表,可满足90%以上的应用场景。
现在微信是个人生活的重要部分之一,也是一种常用的中文社交网络应用程序。itchat是微信的开源API,当你掌握了Python的使用技巧,就可以轻松看到自己朋友圈到底是什么样子:
该项目是浙江大学地理空间数据库课程作业8:空间分析中,使用 flask + pyecharts 搭建的简单新冠肺炎疫情数据可视化交互分析平台,包含疫情数据获取、态势感知、预测分析、舆情监测等任务
数据可视化能力已经越来越成为各岗位的基础技能。领英的数据报告显示,数据可视化技能在2018年中国最热门技能中排名第一。
前两天逛豆瓣,发现有些影评确实精彩,但是有些就。。。于是乎,就简单的爬了下豆瓣最受欢迎的影评,来看看受欢迎的影评都是何方大神写的。
如果大家从这里直接复制代码不太方便,请关注“数据森麟”公众号,在公众号后台直接回复“西红柿”或者“西虹市”,会有详细的代码和数据、包括图片地址。也欢迎大家留言,分享你对《西虹市首富》电影或者我们文章的看法。
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库,用echarts生成的图可视化效果非常棒。使用pyechart库可以在python中生成echarts数据图。 官网:http://pyecharts.org Github:https://github.com/pyecharts/pyecharts/ 在官网中可以获得比本文更详细的pyecharts库的使用方法。 下面代码的开发环境为jupyter notebook,使用在jupyter notebook中的截图表示运行结果。
Dash是基于Flask的Python可视化工具,严格说来由三个部分组成,首先是Flask提供了标准web环境,再次是plotly这个图表可视化工具,最后是与dash相配套的html、图表等交互式组件。本人也陆续试过pyechart,但就集成性和可视化而言,与dash还是有一定差距。
pyecharts是一个用于生成Echarts图标的类库。实际就是Echarts与Python的对接。
灵感源于之前写过的Github中Readme.md中可以插入自己的js图片和动态api解析模块,在展示方面十分的美观:
点击下方视频,先睹为快:https://v.qq.com/x/page/i0933k361gl.html
pyechart也提供了一些树型图表和地理图表,树型图表又包括树图和矩型树图;地理图表MAP、GEO、BMAP等图表;其中树图意义不大,矩形树图难度在对json格式的处理上,把sql转为pandas再转为groupby分组再转为嵌套json;地理图表的geo图表主要是点状和热力图,适合定性分析,map是面状的,适合量化分析,bmap则和百度地图结合的更紧凑,学习难度较大。
前面我们提及ggplot在R和Python中都是数据可视化的利器,在机器学习和数据分析领域得到了广泛的应用。pyecharts结合了Python和百度开源的Echarts工具,基于其交互性和便利性得到了众多开发者的认可。拥有如下的特点:
今天的主题!最近很多朋友问起pyecharts,尤其是地理坐标图的制作,都说被其图形之美给吸引到了。刚好今天也有同事问起来,那么今天就以pyecharts的动态地理轨迹图为例,说说该怎么使用pyecharts。
河流图能够动态的直观的反映出多个指标随着时序的变化而变化。其实在pyecharts中也提供了ThemeRiver图表,后文会继续讲解;seaborn中也提供了类似的river图,不过效果不是很理想;matplotlib中提供了stackplot图表,baseline要指定为“wiggle”,不过是点与点的直线,比较生硬;后查询了很多材料,需要通过scipy的spline进行插值法处理,经过几天的反复测试,今天终于完全搞定了。
browser.find_element_by_xpath('//div[@class="body-container showData"]/div/div[2]').click() # 点击广告
更新:上一篇文章《python 数据可视化利器》中,我写了 bokeh、pyecharts 的用法,但是有一个挺强大的库 plotly 没写,主要是我看到它的教程都是在 jupyter notebooks 中使用,说来也奇怪,硬是找不到如何本地使用(就是本地输出 html 文件),所以不敢写出来。现在已经找到方法了,这里我就在原文的基础上增加了 plotly 的部分教程。
TF-IDF(term frequency–inversedocument frequency)是一种用于信息检索与数据挖掘的常用加权技术。
视频地址:https://www.bilibili.com/video/BV133411C7u5/
有小伙伴说,使用 matplotlib 做出来的图表比不上其他的基于 js 包装的库(pyechart、bokeh、plotly等)漂亮,他们可以还可以交互。同时,基于 matplotlib 包装的 seaborn 似乎也比较省代码。
前段时间有读者向我反映,想看看数据可视化方面的文章,这不?现在就开始写了,如果你想看哪些方面的文章,可以通过留言或者后台告诉我。数据可视化的第三方库挺多的,这里我主要推荐两个,分别是 bokeh、pyecharts。如果我的文章对你有帮助,欢迎关注、点赞、转发,这样我会更有动力做原创分享。
辰哥玩公众号有一段时间了,这期文章分析一波读者的留言情况,不仅可以对公众号的各位铁粉一目了然,还可以通过分析的结果对公众号的经营进行更好的规划。如读者留言的内容通常是内容是什么?关注的点是什么等等这些。
经常看到很多朋友会问,入行数据分析之前我要不要学个java,学个Tableau,然后在学个Python会比较容易。好像是说,数据分析一定需要Python才能做,分析变成了为某种编程语言、某种可视化工具服务。
在 Sublime Text 中按 Ctrl+Shift+p 快捷键或在菜单-工具中打开“命令面板”,输入:Install Package (安装扩展)后回车,弹出新的窗口,再输入Emmet查找“Emmet”确定安装,等到自动打开一个文档,说明安装成功。
👨🎓静态网站的编写主要是用HTML DIV+CSS JS等来完成页面的排版设计👩🎓,常用的网页设计软件有Dreamweaver、EditPlus、HBuilderX、VScode 、Webstorm、Animate等等,用的最多的还是DW,当然不同软件写出的前端Html5代码都是一致的,本网页适合修改成为各种类型的产品展示网页,比如美食、旅游、摄影、电影、音乐等等多种主题,希望对大家有所帮助。 🧡 【作者主页——🔥获取更多优质源码】 🧡 【web前端期末大作业——🔥🔥毕设项目精品实战案例(1000套)
基于html生成pdf的使用场景比较多,我在的上家公司做电子合同需求的时候,是我这边完成的,当时是基于itext生成PDF的。电子合同作为一个电签中必不可少的一部分,如何高效实现html生成pdf,是我们必须要解决的问题。如果使用电子合同,此时必然需要对接相关的电子合同厂家,比如E签宝、法大大、上上签、电子牵等。当时生成的pdf没有作者想的这么周到,不过这次做需求,再次看到这个项目,还是很开心很乐意和大家分享这个项目的,也感谢rayin的作者开源了这么好的项目。
写公众号写了一年,穿插着写了一本书,在工具的使用上,也渐渐有了些心得,不敢独专,跟大家分享一下。 最早我使用的是reST [1] ,使用sphinx [2] 来撰写文章。使用reST/sphinx最大的好处是格式简单,扩展性强,便于生成PDF和多种文档结构。 然而我的博客在用octopress等工具生成的 [3] ,使用的是markdown。做类似的事,却用两种格式,这让人十分抓狂。再三考虑后,我决定也使用markdown来写公众号。 使用markdown恼人的是格式太简单,有时候需要一些变化,便只好直接上
Ps:好久没写博客了,不是我太懒,是因为苦逼的我出差去上海了,天天加班 刚回成都....
在刚开始学习python的时候,有看到过迭代器和生成器的相关内容,不过当时并未深入了解,更谈不上使用了
处理发来的URL只是MVC中的一部分,我们也需要生成一些URL植入到我们的view中,让用户点击,并提交表单到目标controller和action,下面会介绍一些生成URL的技巧。
在前端开发的过程中,一个最繁琐的工作就是写 HTML、CSS 代码。数量繁多的标签、属性、尖括号、标签闭合等,让前端们甚是苦恼。于是,我向大家推荐 Emmet,它提供了一套非常简单的语法规则,书写起来非常爽快,然后只需要敲一个快捷键就立刻生成对应的 HTML 或 CSS 代码,极大提高了代码书写效率。
由于html2canvas只能将它能处理的生成canvas image,因此渲染出来的结果并不是100%与原来一致。但它不需要服务器参与,整个图片都由客户端浏览器生成,使用很方便。
2、安装html2Canvas: npm install --save html2canvas
pytest脚本运行可以生成html的报告,jenkins上有生成html报告的插件,运行完成后直接在jenkins上显示
loader 被用于转换某些类型的模块,而插件则可以用于执行范围更广的任务。插件的范围包括,从打包优化和压缩,一直到重新定义环境中的变量。简言之,我们利用 loader 来处理非 js 类型的模块,用 plugin 来简化我们的打包工作。
为了实现这个功能,需要借助HtmlWebpackPlugin根据指定的index.html模板生成对应的 html 文件,还需要配合html-loader处理 html 文件中的
在用jupyter notebook写代码文档的时候,有时需要导出pdf版本,但jupyter会报错。我在想,除了网上的debug方法,还没有其他方案可以生成pdf。
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