数据可视化

python的可视化库（seaborn和matplotlib） 今天我将和大家一起入门这十种简单图的绘制 1.散点图 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib . pyplot as plt import seaborn as sns # 数据准备 N = 1000 x = np . random . randn ( N ) y = np . random . randn ( N ) # 用Matplotlib画散点图 plt . scatter ( x , y , marker = 'x' ) plt . show ( ) # 用Seaborn画散点图 df = pd . DataFrame ( { 'x' : x , 'y' : y } ) sns . jointplot ( x = "x" , y = "y" , data = df , kind = 'scatter' ) ; plt . show ( ) 2.折线图 import pandas as pd import matplotlib . pyplot as plt import seaborn as sns # 数据准备 x = [ 2010 , 2011 , 2012 , 2013 , 2014 , 2015 , 2016 , 2017 ,

近日星巴克与微信推出的社交礼品功能“用星说”，可以说刷遍了朋友圈。无论你爱不爱喝咖啡，星巴克似乎都成为了一种文化象征。上班族青睐，小清新喜欢，基本上大家看到绿色的人鱼标志就能马上认出它来。 虽然一直也有喝咖啡的习惯，但至今不知道星巴克菜单版上列的【摩卡】、【拿铁】、【美式】、【卡布奇诺】等等有什么区别。直到看到下列图，才很直观的了解到每个咖啡类别的区别是什么。 类似上图示，针对内容复制，难以形象表达的信息，通过图形简单清晰地向受众呈现出来，这种图称之为信息图。 信息图 信息图本身是一个合成词，由信息和图两个词组成多称之为（Infographics或Infographics Graphics），在40年代的时候就开始出现，使用在报纸及新闻类杂志方面，其中杰出的代表阿根廷的信息图先驱Alejandro Malofiej，在1993年西班牙设立了以他为名的主要针对信息图表设计的Malofiej奖。 在报纸、杂志等纸质媒体中，为了让读者感到新奇且直观容易的理解，运用了大量的信息图解的表现。 如下图所示： 信息图早已融入我们的日常生活中，目的为了创造方便舒适的生活环境，使人们的生活变得更加更加安全舒适。 为什么人们会对信息图的传播内容更有效呢？主要原因是因为视觉是人类最强的信息输入方式，人类感知周围世界最强的方式，在Brain Rules《大脑法则》一书中，发展分子生物学家John

前言 刚刚吃完元宵，给家里打完电话，收拾好一切，开始写我的博客。在这万家灯火，团圆的日子里，作为一名北漂的游子，此时此刻的心情很复杂的。我想应该有很多人和我一样，不知道有多少个这样的节日不能和家人团聚。大家都是漂泊在外，为了实现自己的梦想，为了给家人更好的生活，不得不在外打拼。独在异乡为异客，每逢佳节倍思亲，一个人在外面再苦再累，看到家人幸福的笑容，一切都是值得的。好了，不扯那么多了，不再这里煽情了，(*^__^*) 嘻嘻……。本来是每周日写一篇博客的，可是这周有点特殊了，明天要和同事一块去滑雪，怕玩回来累了晚了，没有时间写了。今天就提前一天写了，因为这段时间做智慧城市项目，接触了很多东西的，学习了解了很多，今天就来给大家分享一下数据可视化，怎样通过一些图形图标来形象直观的表示数据，通过这些比大家干巴巴的看一些数据，更加容易理解，更加直观形象。 一、数据可视化概念 借助于图形的手段，清晰、快捷有效的传达与沟通信息。从用户的角度，数据可视化可以让用户快速抓住要点信息，让关键的数据点从人类的眼睛快速通往心灵深处。 数据可视化一般具有以下几个特点：准确性、创新性和简洁性。常用五种可视化方法： 1、面积&尺寸可视化 对同一类图形（例如柱状、圆环和蜘蛛图等）的长度、高度或面积加以区别，来清晰的表达不同指标对应的指标值之间的对比。这种方法会让浏览者对数据及其之间的对比一目了然

　　VTK是一个基于面向对象的开源三维绘图软件包，和其它的的三维绘图引擎如OSG、OGRE不同之处在于， VTK可视化对象主要是各种数据，更加注重对数据分析处理后的可视化 ，可视化的内容是人们无法直接感受到的东西，如地质构造、地层分布、矿床分布、三维空间应力场的状态变化等等，而OSG、OGRE是基于场景的可视化，更强调视觉感官的感受，所以OSG主要应用于虚拟现实领域，而VTK主要应用于科学计算可视化领域。 　　VTK的可视化设计是基于管线流的设计模式，将要处理的数据作为流动介质在管线中流动，不同的阶段对数据有不同的处理方式，VTK的可视化管线如图所示： 　　Sources: 数据生成的源头，数据来源主要包括从磁盘读取数据文件，如VTK所支持的各种格式文件生成数据源对象，这种源对象被称为读源对象，或者利用数学方法生成源对象，如利用多个四边形构建一个圆柱体，这种对象被称为程序源对象。 　　Filters: 对源对象进行处理，生成新的数据集输出。 　　Mappers: 映射器对象主要作用是将可视化模型生成的数据转换到图形模型进行绘制，或者以磁盘文件的形式进行输出。 　　渲染对象（vtkRenderer）和渲染窗口（vtkRenderWindow）： 渲染对象和渲染窗口分别对应于用于显示图形的视口和窗口。每个渲染窗口可以容纳一个或多个渲染对象。即一个渲染窗口中可以存在多个视口

$db - > insert ( 'health' , array ( 'area_name' = > $area_name , 'health_girds' = > $health_girds , 'health_must' = > $health_must , 'health_today' = > $health_today ) ) ; 本地测试正常，在mysql5.76插入出现错误： Incorrect integer value: ‘’ for column ‘health_id’ at row 1类是的错误。 原因：MYSQL版本问题，空值应该写NULL。 解决方案： 1.安装：新版本mysql对空值插入有"bug",要在安装mysql的时候去除默认勾选的enable strict SQL mode； 2.集成环境配置： my.ini中查找sql-mode， 默认为sql-mode=“STRICT_TRANS_TABLES,NO_AUTO_CREATE_USER,NO_ENGINE_SUBSTITUTION”， 将其修改为sql-mode=“NO_AUTO_CREATE_USER,NO_ENGINE_SUBSTITUTION”，重启mysql后即可 3.修改php代码，防止空值。 if ( $home_total == "" ) { $home_total = 0 ; }

报表类似于仪表板，但具有高度互动性和高度可定制性，并且可视化效果可以随着基础数据的变化而更新。仪表板容易与报表混淆，因为它们都是填充可视化效果的画布，它们之间的差异如表7-1所示。 表7-1 报表与仪表板的功能差异 功 能 仪 表 板 报 表 页面 一个页面 一个或多个页面 数据源 每个仪表板的一个或多个报表和一个或多个数据集 每个报表的单个数据集 是否可用于 Power BI Desktop 否 是，可以在Power BI Desktop中创建和查看报表 固定 只能将现有的可视化效果（磁贴）从当前仪表板固定到其他仪表板 可以将可视化效果（作为磁贴）固定到任何仪表板，也可以将整个报表页面固定到任何仪表板 订阅 无法订阅仪表板 可以订阅报表页面 筛选 无法筛选或切片 可以用许多方式来筛选、突出显示和切片 设置警报 当满足某些条件时，可以创建警报并发送电子邮件 否 功能 可以将一个仪表板设置为“精选”仪表板 无法创建精选报表 自然语言查询 从仪表板可用 从报表不可用 是否可以更改可视化效果类型 不可以。事实上，即使报表所有者更改报表中的可视化效果类型，仪表板上的固定可视化效果也不会更新 可以 是否可以看到基础数据集表和字段 不可以。可以导出数据，但看不到仪表板本身的表和字段 可以。可以查看数据集表、字段和值 创建可视化效果 仅限于使用“添加磁贴”向仪表板添加小部件 可以通过“编辑

第一次使用Power View的用户经常遇到下面的情况： 图1-1 数据可视化 解决方法： 下载注册表项程序包，地址为：https://gallery.technet.microsoft.com/scriptcenter/Registry-keys-to-reenable-7cd9f723，如图所示。 图1-2 数据可视化 下载后解压双击以下注册表程序即可，如图所示。 图1-3 数据可视化 双击解压好的EnableSliverLight.reg文件，弹出的警告对话框中选择【是】，如图所示，重启Excel软件就好了。 图1-4 数据可视化 来源： CSDN 作者： 王国平 链接： https://blog.csdn.net/shanghaiwren/article/details/104146029

实战大数据可视化库：D3.js 网盘地址： https://pan.baidu.com/s/1Sir6qnU7Hdz5l3IHNjdNEQ 提取码：vmdi D3.js 是一个 JavaScript 库，它主要用于对数据的动态图表展示。通过 HTML、SVG 以及 CSS，D3 可以让数据展现得更加鲜活。D3 使得数字的图形化展示变得异常单，可以说，它是当下最强大的基于网络的数据可视化技术。 本教程理论与实践结合，力图向读者全方位地展示 D3 大数据可视化技术，帮助读者快速利用 D3 创建可视化程序。学习完本课程后，快速高效地创建叹为观止的数据可视化程序，对学员来说将是小菜一碟！本教程由浅入深，首先介绍了一些 D3 数字可视化编程中的基本概念，继而通过一些代码样例，对 D3 的其他特性做逐一展示。 来源： 51CTO 作者： qq5c18995cbec71 链接： https://blog.51cto.com/14137991/2468795

目前，腾讯的 疫情实时追踪 网页能够看到实时的新冠病毒数据，可视化展示也非常清晰。但每次打开都只能看到当天的数据，所以就想把每天的数据都保存下来。保存下来后，也用 pyecharts 做了一个疫情地图。记录下要点，供参考。pyecharts 的版本更新比较快，并且 0.5 版与 1.0 版不兼容，我使用的 1.6.2 版。 使用 Chrome 浏览器，打开 疫情实时追踪 网页，然后点击 F12，打开 Developer Tools，再次点击页面刷新按钮，追踪得到数据的 Script 如下： Response 返回的是 applicatio/json 格式的数据，双击左边的 getOnsInfo**, Chrome 打开一个新的页面，展示最新的病情数据： 在调用参数中： callback 参数应该是一个基于毫秒级别的时间戳。去掉这个 callback 参数也可以获得最新的感染人数数据。 对这个返回的 json 数据，我们可以另存为一个 json 文件，并对数据的结构进行分析。分析的过程这里就不展开了。 我根据自己的目的，使用 pandas 模块，将数据保存到 Excel，通过 pyecharts 模块，将可视化地图保存为 html 文件，代码比较直观，主要的处理过程为对含有多层次的数据进行扁平化，得到一个二维的数据。地图中显示的数据市确认病例的数据。 import requests

本文解决问题 浏览器蓝屏，上面的工具条消失及浏览器左下角出现 File failed to load: /extensions/MathZoom.js 所需环境 本文默认您已安装好 anaconda , pytorch 环境。我的环境是： anaconda : 4.7.1 python : 3.7.0 pytorch : 1.4.0 操作步骤 所需文件的下载链接：https://pan.baidu.com/s/1qUPUPtixyuhgW_3WOrBrwQ 　　　 提取码:c6sx 　　2.打开Anaconda Prompt ,进入虚拟环境，我的环境名为pytorch ,安装 visdom.命令为 pip install visdom 　　如果已经安装好visdom,则忽略此步骤。 　　3.找到 虚拟环境下的visdom 文件夹，删除或者重命名。用下载的visdom文件夹替换。 　　在Anaconda Prompt 中执行如下命令，打开visdom服务器。 python -m visdom.server 如果出现大致以下的内容，说明服务器已经运行。 此时，用浏览器访问 http://localhost:8097，如果出现以下的画面，则说明目前都是正常的。 　　 4.这个时候，再打开一个 Anaconda Prompt (原来的那个不要关闭，否则服务会停掉)。cd 进入下载的demo