数据可视化

目录 基本操作 子图与标注 风格 条形图 条形图细节 条形图外观 盒图绘制 小提琴图 绘图细节设置 3D图 pi图 子图布局 嵌套图 基本操作 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.plot([1,2,3,4,5],[1,4,9,16,25],'-.',color='r') #横标，纵标，线条样式与颜色 plt.xlabel('xlabel',fontsize = 16) plt.ylabel('ylabel',fontsize = 16) 图像如下，以及属性值表 子图与标注 标注 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.linspace(-10,10,) #linspace是均分计算指令，用于产生x1,x2之间的N点行线性的矢量。其中x1、x2、N分别为起始值、终止值、元素个数。若默认N，默认点数为100。 y = np.sin(x) plt.plot(x,y,linewidth=3,color='b',linestyle=':',marker='o',markerfacecolor='r',markersize=5,alpha=0.4,) #线宽度，颜色，样式，标记点样式，标记点颜色，标记点规格 line = plt.plot(x

　　iOS下可视化编程分为两种方式：Xib和StoryBoard。 　　相同点：都属于IB编程的⽅式，可以快速构建GUI。 　　不同点：Xib侧重于单文件（单独的控制器或者视图）编辑， storyBoard侧重于多页面关联。storyBoard可以直观的梳理出页面间的逻辑，并且所有页面跳转逻辑均可在 - (void)prepareForSegue:(UIStoryboardSegue *)segue sender:(id)sender方法完成，方便界面间数据统一管理。 　　这里我们着重的来讲下下StoryBoard. 　　使用StoryBoard可以方便快捷的直接 拖拽出一个视图控制器，其中包括 ViewController、Naigation Controller、Table View Controller等等。 　　利用StoryBoard绘制⾃定义单元格： 　　 　　StoryBoard绘制单元格的时候要注意以下几点： 1.创建自定义cell时选中左侧TableViewCell。 2.绘制⾃定义UI界面。 3.设置重用标识符。 4.将StoryBoard文件关联至对应的UITableViewController和 UITableViewCell子类（自己创建的类）。 5.在UITableVie━Controller中完成代码书写：设置section和row数量， 设置cell

可视化设计基本要求 　　在Power BI中，报表可以有一个或多个报表效果，所以页面统称为报表，报表的基本元素包含视觉对象（可视化效果）、独立图像和文本框等等。从各个数据点到报表元素，再到报表页面本身，有多种格式选项可供选择。 　　报表生成工作在生成第一个视觉对象之前就开始了，因为优质的报表需要提前规划。了解需要处理那些数据。并记录要满足的报表需求：业务需求是什么？此类数据的使用方式是什么？用户数谁？用户希望能够根据此报表做出那些决策？ 　　这些问题的答案决定了设计的方向，确保每张报表所传达的信息能够满足业务需求。我们很容易添加能够引人注目的见解和视觉效果。但是如果这些见解不能满足业务需求，那么报表就没有用途了，可能还会分散用户的注意力。 　　在确认业务需求、客户和添加的指标后，下一步就是选择合适的视觉对象传达信息，并尽可能以最有效的方式呈现这些视觉对象，这涉及到很多方面，我们将从基本的报表设计原则开始讲解。 选择合适的视觉对象 　　每个视觉对象都需要规划，就像开始生产报表前的规划一样。通过这个视觉对象传达什么信息，然后确定那种类型的视觉对象能够最形象地传达这种信息。经常使用的方法是：选择的第一视觉对象类型也想并不是最佳的选择，需要尝试多种视觉对象类型，然后看看那种才是最佳的选择。 　　不要为了让报表令人印象深刻而使用复杂的视觉对象类型。选择能够传达信息的最简单的视觉对象类型即可。

数据结构与算法是计算机专业的必修课，学好数据结构与算法对于每一个程序员都是十分重要的；数据结构对于程序员来说就相当于绝世内功心法对于江湖人士一样重要，学好数据结构甚至决定了以后发展的水平高度。可对于很多人来说，这玩意就是遭罪的，不仅无聊还费脑细胞；对于我这个菜鸟来说，毫无疑问也是个头痛的问题。 个人感觉学好数据结构与算法绝非一朝一夕之功，除了夜以继日的坚持奋斗，好的学习工具也应该充分利用起来，于是今天给大家分享一个学习数据结构与算法的动态可视化网站，个人感觉还是蛮不错的，大家可以借鉴学习。 网址： 数据结构与算法动态可视化网站 进入之后的界面如下图： 可以看到这里包括了数据结构的所有种类以及常见算法。 点击搜索框下拉列表可以选择自己想学习的数据结构和算法的可视化界面，如下图： 在这里给大家一个例子，比如我想看最小生成树，可以搜索“最小生成树关键字”，并选择它，如下图： 单击进入网页，如下图，当然如果你英文看着不习惯，也可以直接右键翻译成中文，如下图： 翻译成中文之后的网页（大概看懂就行，没必要咬文嚼字，那是文学家的事）： 可以点击下拉框，则会弹出该数据结构的知识目录，如下图： 点击即可跳转至相应知识点，还可以点击PgDn、PgUp，向上向下翻页，若想自行学习，即可点击Esc，离开并进入探索模式，简单来说，这个模式对于学生来说就是自学模式（对于教师也可以作为辅助教学工具）

基于可视化结构的身份证号码校验系统 摘要: 本作品是一个通用的身份证号码校验系统，目前已经尝试在Linux和Windows系统下运行，结果均可达到理想效果。系统通过运用基础GUI库tkinter创建系统兼容性极高的可视化界面。通过数据结构算法对身份证号码进行分析和计算，最终输出由身份证号得到的身份信息，同时如果信息有误，系统会通过可视化界面进行提示。同时系统还具有程序简洁，灵活，执行效率高等众多优势。 关键词: 身份证校验;可视化; 1 问题描述： 二代身份证作为证明公民身份的证件，身份证号码是独一无二的编号，因此根据身份证号码校验身份证的真伪尤为重要。校验身份证号码真伪应该符合以下设计要求： （1）身份证号码长度的正确性 （2）身份证号码的合法性 拟设计的身份证号码的校验系统，不仅可以做到校验身份证号码的长度是否正确，校验身份证号码的合法性，还可以识别出生年月、籍贯、性别等信息。 2 系统设计 2.1设计原理 根据中华人民共和国国家标准 GB11643-1999 中有关公民身份号码的规定，公民身份号码是特征组合码，由十七位数字本体码和一位数字校验码组成。排列顺序从左至右依次为：六位数字地址码，八位数字出生日期码，三位数字顺序码和一位数字校验码。地址码表示编码对象常住户口所在县（市、旗、区）的行政区划代码。生日期码表示编码对象出生的年、月、日，其中年份用四位数字表示，年、月

前言 这个春节，大家都在密切关注着疫情的进展。不少人每天醒来打开手机的第一件事，便是查看家乡的疫情图。你所看到的可能是这样的： 又或者是这样的： 疫情进展牵动着我们的心。作为一名开发者，我们闭门在家为抗击疫情做贡献的同时，也可以继续深耕自己的技术。此文章旨在向大家介绍疫情地图可视化的原理，帮助大家深入理解echart。 核心思路 疫情图的核心在于疫情数据整理以及疫情数据可视化。 疫情数据整理 本文疫情数据是由网易新闻的公开数据整理而成，仅用于demo 展示。数据的具体地址已在代码中说明：此地址是一个 Get 请求，大家可以先拷贝地址到浏览器中查看数据格式。请求成功后服务端响应的数据格式如下（文中仅罗列出我们需要的数据 参数 类型 备注 code int msg String data Object data 里面的参数 参数 类型 备注 list List 各地级市确诊人数 Object 里面的参数 参数 类型 备注 name String 地级市名(简称) province String 省份 confirm int 确诊人数 疫情数据可视化 地图是数据可视化的一种常用工具，我们用地图来展示疫情的具体分布。本文采用的是开源的 pyecharts 项目，方便开发者用于地图展示。其中，pyecharts 是一个帮助生成 Echarts 图表的类库；而 Echarts

DataV接入ECharts图表库 可视化利器强强联手 摘要： 两个扛把子级产品的结合，而且文末有彩蛋。 DataV 数据可视化是搭建每年天猫双十一作战大屏的幕后功臣，ECharts 是广受数据可视化从业者推崇的开源图表库。从今天开始，DataV 企业版接入了 ECharts 图表组件，当你使用 DataV 搭建可视化项目时，可以轻松地插入 ECharts，这意味着更丰富多样的图表效果，也让编程小白们可以通过图形界面而非代码配置 ECharts。 DataV 首批接入的 ECharts 图表总共有15种。囊括了关系、柱形、热力图、仪表盘等各种常用图形。 比如大家都很熟悉的玫瑰图， 还有日历图， 炫酷的关系图， 以及…K 线图，现在都可以在 DataV 里实现啦。有朋友问，你们为什么放个 K 线图进来？我当然不会告诉你是因为主力开发同学最近迷上炒股了啊。 接下来一起看看，加上了 ECharts 组件的 DataV 要怎么玩。 闪电式组件添加 首先，来做下准备工作。进入 DataV 任意可视化项目的编辑面板，点击上方菜单栏的“更多组件”按钮，选中“ECharts”图标，再点击确认添加，即可成功导入。 接下来这些 ECharts 图表就会出现在组件列表里面，使用方法和其他组件完全相同。 举个栗子，我们给上市公司“山水庄园”的看板上，加一张股价 K 线图，通过点击—拖动—调整大小三步实现

pyplot官网教程https://matplotlib.org/users/pyplot_tutorial.html import matplotlib . pyplot as plt import numpy as np 简单线段图 x = [ 1 , 2 , 3 , 4 ] #x坐标轴上点的数值 y = [ 1 , 4 , 9 , 16 ] #y坐标轴上点的数值 plt . plot ( x , y ) #根据提供的参数x,y绘制线条 plt . show ( ) #x显示图形 设定线条属性和坐标轴范围 ''' color：线条颜色，值r表示红色（red） marker：点的形状，值o表示点为圆圈标记（circle marker） linestyle：线条的形状，值dashed表示用虚线连接各点 ''' plt . plot ( x , y , color = 'r' , marker = 'o' , linestyle = 'dashed' ) #plt.plot(x, y, 'ro') ''' axis：坐标轴范围 语法为axis[xmin, xmax, ymin, ymax]， 也就是axis[x轴最小值, x轴最大值, y轴最小值, y轴最大值] ''' plt . axis ( [ 0 , 6 , 0 , 20 ] ) plt . show ( )

数据可视化系统通常具有数据采集，处理，分析，展示等方面功能。 从数据采集、清理、整合方面，支持各种类型的数据接入、灵活设置数据、采用合理的数据模型整合数据，帮助企业很好的管理数据。 提供可视化的数据展示设计工具，能够实现各类业务指标的规格定义，支持各种可视化展示组件，可以快速实现基础数据、业务指标、可视化展示的设计应用，能够直观的理解业务数据。 数据可视化不能只是简单的图形化，更重要的是能够发现业务潜在的风险、价值。能够支持业务规则、算法模型的应用，对数据进行挖掘分析，再通过可视化手段展示分析结果，真正能用数据驱动业务。 数据可视化平台是为客户的生产业务提供服务的，需要能够实现业务的监控、预警、分析、处置的能力。 平台是要具备灵活的编辑、设计能力，从数据管理、指标定义、可视化展示能够通过可视化的实施工具灵活自定义，用户就可以根据自己的需求设置数据可视化的分析展示。 数据可视化平台要能够支持各种操作系统，满足PC、移动端的灵活应用。 盈帆数据可视化系统平台，满足以上所述功能，可为企业提供各种定制化服务，满足客户的可视化需求。数据的挖掘、分析及呈现，底层算法将用户数据真正用好，为用户提供更好的管理、调度和决策支持。 来源： CSDN 作者： efreport 链接： https://blog.csdn.net/efreport/article/details/104259975

（太闲了一天天的，只会c/c++和python所以选了2,5题） 题目出处：http://www.grapecity.com.cn/career/challenge 题目2：数据可视化 编程语言：不限 题目描述： 有句话是这么说的：“文不如表，表不如图”。形象地描述了图表在传达信息时，给接收者带来的截然不同的效率和体验。因此，在计算机计算能力、数据规模和决策需求都不断提升的当下，数据可视化的应用也越来越普遍。 数据可视化的范围很广，涉及到数据的获取、加工、建模、图形学，人机交互等很多概念和领域，想更快上手，获得更好的体验，使用DragonFly BI这样的专业工具和服务是更明智的选择。 今天，我们通过一个简化的命题，来亲手实现简单的数据可视化。编写一个程序，对于给定的一组数据和要求，输出一个以字符组成的柱状图。 输入 第一行，一个整数 N（1<=n<=20），表示这组数据的条目数。 第二行，两个字符串，用于表示数据展示在柱状图上的排序方式。第一个字符串是“Name” 或者 “Value”，表示排序的依据是数据条目的名称亦或数值；第二个字符串是 “ASC” 或者 “DESC”，表示升序或降序。 随后的 N 行，每行包含一个字符串 S 和一个数字 V，以空格分隔，表示一条数据。S 即数据条目的名称，仅包含小写字母，V 即对应的数值，是一个整数，(0<=V<=1,000,000)