数据可视化

Echarts是一个由百度开源的数据可视化工具，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诞生啦。 尽管python有自带的matplotlib、seaborn等画图模块，但其绘制出来的是静态图，而pyecharts可以绘制出非常棒的动态效果图，果断入坑！ #关于一些函数的说明 - add() 用于添加图表的数据和设置各种配置项 - show_config() 打印输出图表的所有配置项 - render() 生成 .html 文件 - 支持保存做种格式 - 对象.render(path='snapshot.html') - 对象.render(path='snapshot.png') - 对象.render(path='snapshot.pdf') 1、词云图 1.1 英文词云 from pyecharts import WordCloud name =['Sam S Club', 'Macys', 'Amy Schumer', 'Jurassic World', 'Charter Communications', 'Chick Fil A', 'Planet Fitness', 'Pitch Perfect', 'Express', 'Home',

Excel表操作 python操作 excel主要用到 xlrd和 xlwt这两个库，即 xlrd是读 excel， xlwt是写 excel的库。 安装xlrd pip install xlrd 简单的表格读取 import xlrd #读取表格 data=xlrd.open_workbook("table.xlsx") #获取表格的sheets table=data.sheets()[0] #输出行数量 print(table.nrows)#8 #输出列数量 print(table.ncols)#4 #获取第一行数据 row1data=table.row_values(0) print(row1data)#['列1', '列2', '列3', '列4'] print(row1data[0])#列1 数据可视化 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，为了与 Python 进行对接，方便在 Python 中直接使用数据生成图 安装 pip install pyecharts 读取Excel数据及显示 import xlrd from pyecharts.charts import Bar #读取表格 data=xlrd.open_workbook(

红黑树是一个很重要的数据结构，其克服了二叉查找树（BST）的不平衡问题，通过旋转和变色操作完成数据的平衡。其要满足五个条件： 1、每个节点都有个color属性，为红（red）或黑（black）； 2、根节点(rootNode)的color为black； 3、所有叶子节点都为黑的的空节点（color=black，value=Null）； 4、红色节点的子节点为黑色节点，即不能有连续的两个红色节点； 5、从任意节点到其每个叶子节点的路径上都包含相同个数的黑色节点。 推荐一个数据可视化网站学习红黑树增删的结构变化过程： https://www.cs.usfca.edu/~galles/visualization/RedBlack.html 来源： CSDN 作者： zzzYDL 链接： https://blog.csdn.net/zzzYDL/article/details/104007983

作为Python用户，在进行数据可视化时可能用到的工具包括：matplotlib，seaborn，plotly，Vega-Lite以及Altair。其中Vega-Lite是基于JSON进行图形表达的独立语言标准，其余均为Python内的软件包。 matplotlib 这是Python中最基础也是最重要的作图软件包，为许多其他作图软件树立了标杆，实际上也提供了一种描述图形的语言。 下面是matplotlib官方示例中绘制PSD（Power Spectral Density）的示例代码： import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import matplotlib.mlab as mlab import matplotlib.gridspec as gridspec # Fixing random state for reproducibility np.random.seed(19680801) dt = 0.01 t = np.arange(0, 10, dt) nse = np.random.randn(len(t)) r = np.exp(-t / 0.05) cnse = np.convolve(nse, r) * dt cnse = cnse[:len(t)] s = 0.1 * np.sin(2 * np.pi

漏刻有时(LOCKDATAV)数据采集主要调用的方式用微信公众号和百度人脸识别，在手机端测试的过程中，出现按钮失灵的情况。具体解决方案如下： 主要问题是：前端采用ajax返回数据，安卓手机微信浏览器中location.reload或者location.href失效的问题，导致提交按钮失效。 **解决方案：**在要跳转的url后面加时间戳，告知浏览器这是一个新的请求，清楚缓存； success: function (result) { if (result.status == "0") { $("#pre").css('display', 'none'); alert('打卡成功:' + result.err); window.location.href = "index.php?m=Sign&a=signStatus&act=status&sign_id=" + result.sign_id ; } }, window.location.href = "index.php?m=Sign&a=signStatus&act=status&sign_id=" + result.sign_id + '&timestamp=' + ((new Date()).getTime() + Math.random()); 来源： CSDN 作者： 保哥后院 链接： https://blog.csdn

随着业务的越发复杂，对软件系统的要求越来越高，这意味着我们需要随时掌控系统的运行情况。因此，对系统的实时监控以及可视化展示，就成了基础架构的必须能力。 Grafana官方网站 https://grafana.com/ Grafana介绍 Grafana是一个跨平台的开源的度量分析和可视化工具，可以通过将采集的数据查询然后可视化的展示，并及时通知。它主要有以下六大特点： 1、展示方式：快速灵活的客户端图表，面板插件有许多不同方式的可视化指标和日志，官方库中具有丰富的仪表盘插件，比如热图、折线图、图表等多种展示方式； 2、数据源：zabbix，Graphite，InfluxDB，OpenTSDB，Elasticsearch，CloudWatch和KairosDB等； 3、通知提醒：以可视方式定义最重要指标的警报规则，Grafana将不断计算并发送通知，在数据达到阈值时通过Slack、PagerDuty等获得通知； 4、混合展示：在同一图表中混合使用不同的数据源，可以基于每个查询指定数据源，甚至自定义数据源； 5、注释：使用来自不同数据源的丰富事件注释图表，将鼠标悬停在事件上会显示完整的事件元数据和标记； 6、过滤器：Ad-hoc过滤器允许动态创建新的键/值过滤器，这些过滤器会自动应用于使用该数据源的所有查询。 下载安装 本文这次介绍 zabbix与 Grafana结合使用 首先

1. 分类数据可视化 - 分类散点图 stripplot( ) / swarmplot( ) sns.stripplot(x="day",y="total_bill",data=tips,jitter = True, size = 5, edgecolor = 'w',linewidth=1,marker = 'o') import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns % matplotlib inline sns.set_style("whitegrid") sns.set_context("paper") # 设置风格、尺度 import warnings warnings.filterwarnings('ignore') # 不发出警告 # 1、stripplot() # 按照不同类别对样本数据进行分布散点图绘制 tips = sns.load_dataset("tips") print(tips.head()) # 加载数据print(tips['day'].value_counts()) sns.stripplot(x="day", # x → 设置分组统计字段 y="total_bill", # y → 数据分布统计字段 #

符号数据通常是从大型数据集聚合而来，用于隐藏条目特定的细节，并将大量数据(如大数据)转换成可分析量。在总体趋势比个别细节更重要的地方它可用来提供总览。符号数据有多种形式，如区间、直方图、类别和模态多值对象。符号数据也可以认为是一种分布。目前，实际使用的符号数据可视化方法是zoomstars，它有许多局限性。最大的限制是因为需要另一维度的数据，默认分布(直方图)在2D内不受支持。 本文研究符号数据的可视化，并分析其复杂结构带来的挑战,同时提出了对zoomstars的几种改进，使其能够通过分位数或等价的区间方法实现2D内直方图的可视化。此外，还提出了对分类变量和模态变量的几项改进，使之能更清楚地展现所呈现的类别。 根据数据类型和期望的目标，本文为用户提供了基于zoomstars的不同可视化方案。此外，提出了一种形状编码的方法，可在综合的类似表格的图中可视化整个数据集。这些可视化方法及其可用性通过三个符号数据集进行了验证，这三个数据集在探索性数据挖掘阶段分别用来识别趋势、相似对象和重要特征，检测数据中的异常值和差异。 关键词： 数据可视化， 符号数据， Zoomstar， 形状编码，探索性数据分析 全文信息 Improving symbolic data visualization for pattern recognition and knowledge discovery BY:

现在都说，是大数据时代，可是百度了，也不能给我一个通俗易懂的答案：到底什么是大数据，为什么会出现这种情况，怎么处理呢？ 起初，数据量很少的时代，通过表格工具、mysql等关系型数据库（二维表数据库，数据逐行插入）就能够解决数据存储的问题。 但是，随着互联网的飞速发展，产品以及用户的激增，产生了海量的数据。 考虑到长足发展，公司会对产品、用户相关的原生数据、埋点数据等进行分析，传统的关系型数据库就无法满足需要，只能通过行式、分布式等数据库来存储这些数据（HBASE、hive等，能够实现集群化，及分配到多台主机上同时计算）。 当数据量大了，光秃秃的数字就难免让人产生困意，所以就出现了由数据向图表的转变，也就是我们说的数据可视化。 认识数据可视化 有了数据之后，对数据分析就是成了最关键的环节，我公司的分析师就曾对我说过一句话： 数据分析主要对整体分析，而不执着于特殊的个体数据，这样才能够给产品提供宏观、有效的参考价值 。 海量的数据让用户通过逐条查看是不可行的，图像化才是有效的解决途径。少量的数据可以通过表格工具生成图表、透视表的方式进行分析，但是大数据的分析就需要借助专门的可视化工具了，常见的可视化工具包括：Tableau、FineBI等。 大部分商用数据可视化工具的计算、图表展示虽然比较强大，但是却无法做到实时数据快速生成，数据也多为push（固定的范围）的方式

ECharts 特性介绍 ECharts，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（IE8/9/10/11，Chrome，Firefox，Safari等），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 3 中更是加入了更多丰富的交互功能以及更多的可视化效果，并且对移动端做了深度的优化。 丰富的图表类型 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。 官方网站： http://echarts.baidu.com/index.html 官网实例： http://echarts.baidu.com/examples.html API文档： http://echarts.baidu.com/api.html#echarts 资源下载： http://echarts.baidu.com/download.html 5 分钟上手 ECharts： http://echarts.baidu