数据可视化

第一章 ：准备工作环境 WinPython-32bit-3.5.2.2Qt5.exe 1.1 设置matplotlib参数 配置模板以方便各项目共享 D:\Bin\WinPython-32bit-3.5.2.2Qt5\python-3.5.2\Lib\site-packages\matplotlib\mpl-data 三种方式： 当前工作目录 用户级 Documents and Setting 安装级配置文件 D:\Bin\WinPython-32bit-3.5.2.2Qt5\python-3.5.2\Lib\site-packages\matplotlib\mpl-data 第二章 ： 了解数据 导入和导出各种格式的数据，除此之外，还包括清理数据的方式比如归一化、缺失数据的添加、实时数据检查等类。 2.1 从csv文件中导入数据 如果想加载大数据文件，通常用NumPy模块。 import csv import sys filename = 'E:\\python\\Visualization\\2-1\\10qcell.csv' data = [] try: with open('E:\\python\\Visualization\\2-1\\21.csv') as f: reader = csv.reader(f, delimiter=',') data = [row for

""" author:魏振东 data：2019.12.13 func:雷达图 """ import numpy as np import matplotlib . pyplot as plt #标签 # 团战10，发育7，输出12，KDA9，生存3 labels = np . array ( [ '团战' , '发育' , '输出' , 'KDA' , '生存' ] ) #数据个数 dataLenth = 5 #数据 data = np . array ( [ 10 , 7 , 12 , 9 , 3 ] ) # 分割圆周长 angles = np . linspace ( 0 , 2 * np . pi , dataLenth , endpoint = False ) # 闭合 data = np . concatenate ( ( data , [ data [ 0 ] ] ) ) # 闭合 angles = np . concatenate ( ( angles , [ angles [ 0 ] ] ) ) # 设置画布大小 fig = plt . figure ( figsize = ( 5 , 5 ) ) # 这里一定要设置为极坐标格式 ax = fig . add_subplot ( 111 , polar = True ) # 画若干个五边形 floor = np .

一、prometheus自带简单的web可视化页面； http://192.168.1.28:9090/graph 二、grafana是一套开源的分析监视平台，支持prometheus等数据源；UI非常漂亮； http://192.168.1.28:3000，默认账号admin/admin 在grafana页面 data sources中import prometheus类型 URL信息保存，这样prometheus和grafana已经关联上了 来源： https://www.cnblogs.com/canglongdao/p/12047794.html

导读：pyecharts是一款将python与echarts结合的强大的数据可视化工具，本文将为你阐述pyecharts的使用细则。 前言 我们都知道python上的一款可视化工具matplotlib,而前些阵子做一个Spark项目的时候用到了百度开源的一个可视化JS工具-Echarts，可视化类型非常多，但是得通过导入js库在Java Web项目上运行，平时用Python比较多，于是就在想有没有Python与Echarts结合的轮子。Google后，找到一个国人开发的一个Echarts与Python结合的轮子：pyecharts，下面就来简述下pyecharts一些使用细则： 安装 写这篇文章用的是Win环境，首先打开命令行(win+R),输入： pip install pyecharts 但笔者实测时发现，由于墙的原因，下载时会出现断线和速度过慢的问题导致下载失败，所以建议通过清华镜像来进行下载： pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pyecharts 我出现了这个问题： 然后执行了提示操作更新pip，再重新安装 出现上方的信息，即代表下载成功，我们可以来进行下一步的实验了！ 使用实例 使用之前我们要强调一点：就是python2.x和python3.x的编码问题，在python3

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> 从事BI多年，经历了经营分析系统的大建设，大发展时期，也有幸处在大数据与传统BI系统的交替之际，因此特别来谈谈，传统BI还能走多远？ 技术为业务服务，因此这里不谈技术，更多从使用者的角度去阐述原因，理了八个方面，每个方面都是笔者亲历，当然任何穷举法都无法证明绝对正确，但希望能引起思考。 1、资源申请-从月到日，不可同日耳语 自从企业有了 大数据 MPP、HADOOP、流处理三个资源池，租户生效基本都是所见即所得。公司甚至为了申请方便，搞了资源套餐，我们申请资源叫点套餐，这种资源申请模式为对外灵活开放数据提供了基本保障，在半年时间内，内外部租户已经开出了100多个(以前可能叫数据集市)，现在回想起来，如果没有这个能力，公司的对外变现基本不可能。 无论是阿里云还是AWS，都是这个套路，但为什么企业要自己做，因为较大的企业本身内部就是个巨大的市场，有各类的应用要求，从数据、安全、接口、技术等各个方面讲，都不适合放到外部平台。 传统BI的小型机阶段，没有资源池概念，资源申报按硬件台数算，需要提前申请预算，即使硬件到位，集成时间也过于漫长，记得以前为11个地市规划11个数据集市，采用四台570划分12个分区，搞了1个多月，效率不可同日而语。 大数据 系统在资源粒度、申请速度、资源动态扩展等各个方面都完爆传统BI

12月8日，由中国企业联合会指导，亿欧·Equal Ocean、工业和信息化科技成果转化联盟联合主办的“2019世界创新者年会”在北京国贸大酒店隆重开启。 此次大会以“科创4.0：共建全球化新未来”为主题，约6000名来自美国、英国、法国、澳大利亚、瑞士、以色列、俄罗斯、西班牙、葡萄牙、印度、新加坡等二十余个国家和地区的创新者齐聚一堂，共同总结2019年世界科技与产业创新的成果，预测2020年最新创新趋势。 活动现场，亿欧网重磅发布了《2019全球明日之星100及中国明日之星100企业研究报告》。观远数据作为新一代智能数据分析平台服务商荣登「2019全球明日之星100」榜单。 「2019全球明日之星100」有哪些评选标准？ 世界创新者年会作为中国科技领域最有影响力的大会之一，目前已升级为全球创新领域的年度盛会。 据亿欧网《2019全球明日之星100和中国明日之星100研究报告》介绍，此次亿欧「2019全球明日之星100」评选活动是从全球视角出发，根据企业成长潜力、行业前景、资本吸引度等维度进行评选。 “明日之星”代表着投资和经济的增长方向，入选企业必须要有可持续的增长点和实操性突破性的解决方案，并且在2018年11月至2019年11月期间获得知名VC投资，有良好的用户口碑。 观远数据为什么能够入选「2019全球明日之星100」 观远数据成立于2016年，致力于为新零售、新消费

Jupyter Notebook是一种Web应用，能让用户将说明文本、数学方程、代码和可视化内容全部组合到一个易于共享的文档中。本文例子都是在Jupyter Notebook上完成，Anaconda3自带该工具，直接点击打开。 启动后，在New下拉菜单中选择Python3，就会生成一个代码交互界面。 开始运行代码吧。 1、画一个圆 import matplotlib.pyplot as plt #用来正常显示中文 plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示负号 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False import numpy as np from matplotlib.font_manager import FontProperties #设置字体为宋体 font =FontProperties(fname="C:/Windows/Fonts/simsun.ttc",size=14) #在Jupyter中显示图像 %matplotlib inline %config InlineBackend.figure_format="retina" #绘制一个圆形散点图 t=np.arange(1,10,0.05) x=np.sin(t) y=np.cos(t) #定义一个图像窗口,指定比例

因为要做一个数据大屏，即时展示公司的业绩以及其他的一下信息，方便查看和分析。 鄙人一直对数据分析情有独钟 如何做好数据分析，必要的数据可视化是很有帮助的 如何做好数据可视化，一个要有数据，一个要有工具，工欲善其事必先利其器。 更重要的还是要有一个能够参透数据的心，以及想要了解数据背后的东西。这需要深度的思考，以及广泛的领域知识等。 关于数据的获取，主要指日志系统 最开始做数据可视化，基于 mysql 中存储的一些运营，订单，用户等数据，然后使用前端的 echarts ，去将数据进行可视化。后来想到双十一那会儿，天猫实时大屏，便想我们也可以做一个自己的数据大屏。 怎么实现呢？ 经过研究发现可以使用 echarts 直接做数据大屏，只要做好设计，以及准备好数据就好了。 天猫的双十一的数据大屏是怎么做的呢？ 经过研究发现，使用的是阿里自己的 DataV 。于是研究了一下 DataV ，发现很简单，很多工具和模块已经封装好了，直接在阿里云上拖拽设计，修改就好了。数据来源可以是直接从连接数据库读取，可以是 api 接口， 也可以是Excel数据，等等。都是可以配置获取时间的。 后来又发现腾讯云图和百度图说，也是这样的东西，都可以做。 其实 Excel也可以做一些简单的数据可视化 ，例如数据透视表，饼状图，在线地图等。 Tableau和PowerBi, 这是两个商业的BI系统。在B站上看了

目录 一：配置jupyter notebook 二：Matplotlib图像实例   数据可视化是用图形或者表格的形式进行数据显示，用图形化的手段，清晰有效地传递与沟通信息。既要保证直观易分析，又要保证美感。实现的对稀疏，肉眼无法分析的数据进行深入洞察。   下面就介绍用python的一些方法进行可视化处理。   使用工具：jupyter notebook。 一：配置jupyter notebook   安装的过程就不讲解了，这里只讲配置。 1.设置显示图片   代码如下： %matplotlib inline # 在jupyter中嵌入显示 %config InlineBackend.figure_format = "retina" # 显示分辨率较高的图像 2.安装ggplot库   ggplot是一个python的图形库，经常被用来制作数据的可视化视图，直接用pip install ggplot安装。 3.Matplotlib显示中文   有四种方法可以显示中文，这里只先介绍两种。   (1)用FontProperties import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.font_manager import FontProperties # 步骤一 font = FontProperties(fname=r"C:

目录 0.好用的小工具(在线生成各种图形) 1.学习目标 3.区间型数据可视化 3.1 条形进度图 3.2 仪表盘 3.3 环形进度图 4.关系型数据可视化 4.1 韦恩图 4.2 漏斗图 4.3 矩形树图 4.4 桑基图 4.5 节点关系图 5.1 地图+散点图/气泡图/热力图 5.2 地图+线图 5.3 地图+饼图 6.习题 6.1 场景1：比较公司4个部门在2019年的年度销售额完成率 6.2 场景2：某公司组织架构下的人员数量 7.参考文章 0.好用的小工具(在线生成各种图形) http://www.nicetool.net/ 1.学习目标 区间型数据：了解区间型数据的特点，熟练使用「条形进度图、仪表盘、环形进度图」表示数据的进度和定量指标的定性化； 关系型数据：了解数据之间常见的关系类型，能熟练地根据数据之间的关系类型进行图表选型，掌握不同图表的特点、可视化原理和制作方法； 地理信息数据：了解地理信息数据的特点，掌握地理数据常用的可视化方案选型； 实践：根据给定的数据集，进行数据可视化，或者自选数据集也可以； 2.数据集 数据来源: https://docs.qq.com/sheet/DTEJyTFRhZWVhV1Fn?c=J20A0A0 3.区间型数据可视化 区间数据一般分为两种情况: 第一类商户局:数据是比例型数据,本身就能从数据中直接用用; 数据是数值型数据