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  • 整理了一波数据可视化大屏模板,而且都是B格很高的。下载到本地后,直接运行文件夹中的index.html,即可看到大屏。以下是部分截图,大家根据自己的需要去获取吧。01 智慧物流服务中心主要...

    整理了一波数据可视化大屏模板,而且都是B格很高的。


    下载到本地后,直接运行文件夹中的index.html,即可看到大屏。

    以下是部分截图,大家根据自己的需要去获取吧。

    01 智慧物流服务中心

    主要图表:柱状图、饼图、地图等。

    02 大数据分析系统

    果真是分析系统,6个分析页面~

    主要图表:柱状图、折线图、饼图、地图等。

    03 地方情况分析

    也是由多个页面组合而成。

    主要图表:柱状图、折线图、饼图、地图等。

    04 可视化监控管理

    地图没显示出来,原因是百度未授权使用地图API,需要注册开发者。

    主要图表:条形图、地图等。

    05 车联网平台数据概览

    右下角的图表类型是象形柱图,小F又涨知识了。

    主要图表:柱状图、饼图、曲线图等。

    06 大屏数据统计

    中间仪表盘等展示空了一块,是不是代码有Bug。

    主要图表:柱状图、饼图、折线图等。

    07 大数据统计展示大屏

    主要图表:柱状图,饼图、折线图、雷达图等。

    08 物流大数据服务平台

    主要图表:飞线地图、折线图、饼图等。

    09 App接入终端情况分析

    左下角的曲线面积图,科技感满满。

    主要图表:饼图、折线图、曲线面积图等。

    10 广西电子商务公共服务平台大数据中心

    地图还是带有发光边缘的。

    主要图表:地图、饼图、折线图等。

    11 医院大数据展示

    主要图表:地图、饼图、曲线图等。

    12 智慧社区内网对比平台

    主要图表:地图、饼图、柱状图、曲线图等。

    13 物联网平台数据统计

    左下角带图标的象形柱图是个亮点。

    主要图表:地图、饼图、柱状图等。

    14 运营大数据

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  • 100套大数据可视化炫酷大屏Html5模板

    万次阅读 多人点赞 2021-07-31 13:41:55
    包含行业:社区、物业、政务、交通、金融银行等,全网最新、最多,最全、最酷、最炫大数据可视化模板。陆续更新中 源码地址 giteehttps://gitee.com/iGaoWei/big-data-view githubhttps://github....

    项目背景:由于自己公司项目里面用到一个数据可视化大屏页面,自己网上各种谷歌百度,发现资源良莠不齐,而且大多数都是收费的,甚至一个页面一收费的那种,前前后后自己不管是付费的还是免费的收集了不少,于是自己打算整理下,免费分享给大家,以免大家再走冤枉路。如果大家有珍藏的好模板,欢迎大家继续补充贡献!!!

    版权声明:以下所有模板我均收集于网络,如有涉及版权问题,请及时联系我或在下方评论,我会第一时间删除相关内容

    100套大数据可视化炫酷大屏Html5模板;包含行业:社区、物业、政务、交通、工程、医疗、金融银行等,全网最新、最多,最全、最酷、最炫大数据可视化模板,陆续更新中。如果大家有珍藏的好模板,欢迎大家继续补充贡献!!!

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    002 水质情况实时监测预警系统 在线预览

    003 联心菜市场数据中心 在线预览

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     012 某公司大数据展示模版 在线预览

     013 某公司大数据展示模版 在线预览

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    016 某某科技有限公司-生产数据中心 在线预览

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    018 大数据可视化系统数据分析通用模版 在线预览

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    021 大数据可视化系统数据分析通用模版 在线预览

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    图片

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    图片

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    图片

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    图片

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    图片

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    图片

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     092 酷炫大屏数据可视化模板

    093 办税渠道运行状态大数据监控平台
    

     094 大数据统计展示大屏

     095 交通大数据展示平台

     096 智慧农业大数据展示

     097 程序员数据可视化大屏展示

     098 销售大数据分析

    099 英雄联盟LPL比赛数据可视化

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  • 公众号后台回复“图书“,了解更多号主新书内容 作者:AI悦创 来源:AI悦创其实,除了使用 Python 编写爬虫来下载资料, Python 在数据分析和可视化方面也非常强...
    
     

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    公众号后台回复“图书“,了解更多号主新书内容

         作者:AI悦创

         来源:AI悦创

    其实,除了使用 Python 编写爬虫来下载资料, Python 在数据分析和可视化方面也非常强大。往往我们在工作中需要经常使用 Excel 来从表格生成曲线图,但步骤往往比较繁琐,而用 Python 则可以轻松实现。

    1. 从 csv 或 excel 提取数据来画图

    本节需要先安装 pandas 、matplotlib、seaborn

    pip install pandas matplotlib seaborn

    我们以刚才创建的 tips_2.xlsx 这个 excel 为例,来介绍我们如何把 Excel 表格中的数据画成图。

    tips_2.xlsx 是上一篇我们生成的:Python 万能代码模版:爬虫代码篇

    我们这次将 excel 中的卖出价一列,生成柱状图。

    代码如下所示:

    # -*- coding: utf-8 -*-
    # @Author: AI悦创
    # @Date:   2021-09-14 21:56:37
    # @Last Modified by:   aiyc
    # @Last Modified time: 2021-09-15 14:27:22
    import pandas as pd
    import matplotlib.pyplot as plt
    import seaborn as sns
    import numpy as np
    
    # 使用 pandas 读取 excel, csv 文件的话换成 pd.read_csv 即可
    df = pd.read_excel("tips2.xlsx")
    
    # 因为第一行是中文表头,所以我们先过滤掉
    df = df[df.index>0]
    sns.set()
    figure2 = plt.figure(figsize = (10, 5))
    figure2.add_subplot(1,1,1)
    
    # 设置轴的属性
    plt.xlabel("",fontsize = 14)
    plt.ylabel("卖出价", fontsize = 14)
    plt.xticks(fontsize=14)
    plt.yticks(fontsize=14)
    plt.title("外汇情况", fontsize=14)
    
    # 设置字体的属性
    # plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["Arial Unicode MS"]
    # plt.rcParams["font.family"] = 'sans-serif'
    plt.rcParams["font.sans-serif"] = "SimHei"
    plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False
    
    category = df[0]
    index_category = np.arange(len(category))
    
    # 将卖出价 转换为数字
    df[3] = pd.to_numeric(df[3])
    plt.xticks(rotation = 90)
    plt.bar(x=df[0], height=df[3].values, color=[1,0,1])
    plt.show()

    输出如下所示:

    6dfc206a89f841b16c2366651335504c.png

    替换说明:

    05de5fcde3728e9b208cb087a6cf95f7.png

    1. 替换要画图的 excel 文件夹名称

    2. Y 轴的标题

    3. 图的标题

    4. 横轴的数据(第几列做横轴)

    5. 纵轴的数据(第几列做纵轴)

    代码: https://github.com/AndersonHJB/AIYC_DATA/tree/main/02-玩转图表,实现数据可视化/2.1%20从%20csv%20或%20excel%20提取数据来画图

    2. 从文本文件中生成词云

    需要先安装 wordcloud,jieba

    pip install wordcloud jieba

    词云是最近数据分析报告中非常常见的数据表现形式了,它会从一段文字中抽取出高频的词汇并且以图片的形式将它们展示出来。

    如何用 Python 生成词云呢?

    为了做示范,我们首先解析第一步我们抓取的 tips_1.html 网页(考研网),将所有的新闻标题都存储到一个文本文档中。

    代码如下:

    # -*- coding: utf-8 -*-
    # @Author: AI悦创
    # @Date:   2021-09-15 22:15:30
    # @Last Modified by:   aiyc
    # @Last Modified time: 2021-09-15 23:12:34
    from bs4 import BeautifulSoup
    
    # 输入参数为要分析的 html 文件名,返回值为对应的 BeautifulSoup 对象
    def create_doc_from_filename(filename):
    	with open(filename, "r", encoding='utf-8')as f:
    		html_content = f.read()
    	doc = BeautifulSoup(html_content, "lxml")
    	return doc
    
    
    def parse(doc):
    	post_list = doc.find_all("div",class_="post-info")
    	result = []
    	for post in post_list:
    		link = post.find_all("a")[1]
    		result.append(link.text.strip())
    
    	result_str="\n".join(result)
    	with open("news_title.txt", "w", encoding='utf-8') as fo:
    		fo.write(result_str)
    
    def main():
    	filename = "tips1.html"
    	doc = create_doc_from_filename(filename)
    	parse(doc)
    	
    if __name__ == '__main__':
    	main()

    接下来我们将 news_title.txt 这个文本文件中的汉字进行分词,并生成词云。代码如下:

    import jieba
    import wordcloud
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    def create_ciyun():
    	text = ""
    	with open ("news_title.txt", encoding="utf-8") as fo:
    		text = fo.read()
    	split_list = jieba.lcut(text)
    	final_text = " ".join(split_list)
    
    	stopwords= ["的", "是", "了"]
    	# Windows 系统的 font_path 替换为'C:\Windows\Fonts\STZHONGS.ttf'
    	wc = wordcloud.WordCloud(font_path = r"C:\Windows\Fonts\STZHONGS.TTF", width=1000, height=700, background_color="white",max_words=100,stopwords = stopwords)
    	wc.generate(final_text)
    	plt.imshow(wc)
    	plt.axis("off")
    	plt.show()

    然后,在 main 函数中调用:

    def main():
    	filename = "tips1.html"
    	doc = create_doc_from_filename(filename)
    	parse(doc)
    	create_ciyun()

    为了方便阅读,这里我也把整合好的代码放出来:

    # -*- coding: utf-8 -*-
    # @Author: AI悦创
    # @Date:   2021-09-15 22:15:30
    # @Last Modified by:   aiyc
    # @Last Modified time: 2021-09-15 23:21:44
    import jieba
    import wordcloud
    import matplotlib.pyplot as plt
    from bs4 import BeautifulSoup
    
    # 输入参数为要分析的 html 文件名,返回值为对应的 BeautifulSoup 对象
    def create_doc_from_filename(filename):
    	with open(filename, "r", encoding='utf-8')as f:
    		html_content = f.read()
    	doc = BeautifulSoup(html_content, "lxml")
    	return doc
    
    
    def parse(doc):
    	post_list = doc.find_all("div",class_="post-info")
    	result = []
    	for post in post_list:
    		link = post.find_all("a")[1]
    		result.append(link.text.strip())
    
    	result_str="\n".join(result)
    	with open("news_title.txt", "w", encoding='utf-8') as fo:
    		fo.write(result_str)
    
    
    def create_ciyun():
    	text = ""
    	with open ("news_title.txt", encoding="utf-8") as fo:
    		text = fo.read()
    	split_list = jieba.lcut(text)
    	final_text = " ".join(split_list)
    
    	stopwords= ["的", "是", "了"]
    	# Windows 系统的 font_path 替换为'C:\Windows\Fonts\STZHONGS.ttf'
    	wc = wordcloud.WordCloud(font_path = r"C:\Windows\Fonts\STZHONGS.TTF", width=1000, height=700, background_color="white",max_words=100,stopwords = stopwords)
    	wc.generate(final_text)
    	plt.imshow(wc)
    	plt.axis("off")
    	plt.show()
    
    def main():
    	filename = "tips1.html"
    	doc = create_doc_from_filename(filename)
    	parse(doc)
    	create_ciyun()
    
    if __name__ == '__main__':
    	main()

    不过还是建议阅读源代码文件,源代码文件我此片段最后会放出来。

    输出结果如下:

    2c8b9179ec3d97c581f410103eda22a9.png如果你想生成自己的词云,首先你需要想清楚你的数据来源,一般是一个网页或者一个文本文件。

    • 如果是网页的话可以首先保存到本地,提取文本,之后就可以进行代码替换来生成了。(对于网页文件,需要自行提取文本咯,实在不会就把网页的文件的内容,复制出来。保存成 .txt 格式文件。

    • 如果是文本,直接复制在 text,再执行下文即可。)

    我们代码模板,实际是下面这个模板:

    def create_ciyun():
    	text = ""
    	with open ("news_title.txt", encoding="utf-8") as fo:
    		text = fo.read()
    	split_list = jieba.lcut(text)
    	final_text = " ".join(split_list)
    
    	stopwords= ["的", "是", "了"]
    	# Windows 系统的 font_path 替换为'C:\Windows\Fonts\STZHONGS.ttf'
    	wc = wordcloud.WordCloud(font_path = r"C:\Windows\Fonts\STZHONGS.TTF", width=1000, height=700, background_color="white",max_words=100,stopwords = stopwords)
    	wc.generate(final_text)
    	plt.imshow(wc)
    	plt.axis("off")
    	plt.show()

    替换说明:

    4b13dbb260fd085dc027856d2d2cd64d.png

    1. 替换为你准备的网页或者文本文件的文件名。

    PS:上面的模板生成的词语适合非专业的使用,毕竟如果要较真的话,还是很糙的。

    代码:https://github.com/AndersonHJB/AIYC_DATA/tree/main/02-玩转图表,实现数据可视化/2.2%20从文本文件中生成词云

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  • 可视化框架、数据可视化综合管理平台、大屏可视化、图表组件、图表元件库、统计图表、数据可视化模板、条形图、折线图、散点图、时间轴、仪表盘、饼图、散点图、雷达图、高山图、登录模板、弹窗、弹幕、预警、散点图...
  • 一、前言之前发布的Qt编写的可视化大屏电子看板系统,很多...都是很不错的,DataV是阿里云出品的专业大屏数据可视化服务,旨在让更多的人看到数据可视化的魅力,帮助非专业的工程师通过图形化的界面轻松搭建专业水准...
  • 数据可视化前言:https://blog.csdn.net/diviner_s/article/details/115933789 Apache Echarts简介:https://blog.csdn.net/diviner_s/article/details/115934089 项目最终效果图: 此篇博客为自己学习pink老师的...
  • 根据我多年在数据行业摸爬滚打的经验,讲一下我所了解的国内做数据可视化产品/工具的公司 相比于国外,国内的数据可视化产业起步非常晚,但经过近20年的发展,国内已经发展出了独立成一行业的公司,围绕可视化做...
  • (较多,这里要上传部分模板的图,更好自己查看) 同时可以了解下,免费的的溯源系统 可自由部署及二次开发。多谢 http://dp.sz-mhkj.com/1/public.html http://dp.sz-mhkj.com/2/index.html ...
  • vue-big-screen 基于 vue+datav+echart 框架构建的可视化数据大屏项目,star高达1.1K+。提供数据动态渲染、屏幕自适应、内部图表自由替换等功能。目录结构安装使用#下载项目git clone ...
  • 数据可视化-天气预报

    千次阅读 2021-01-21 14:15:41
    在简单读完Python入门与实践项目2(数据可视化)之后,简单的做的一个天气显示。可以说和书上的差不多,用来熟悉一下。
  • 来源丨网络如今学习应用数据可视化的渠道有很多,你可以跟踪一些专家博客,但更重要的一点是实践/实操,你必须对目前可用的数据可视化工具有个大致了解。下面列举的二十个数据可视化工具,无论你是准备...
  • 其实,这种逼格很高的镜头就是一个数据可视化大屏。如今在会议展厅、园区管理、城市交通调度中心、企业生产监控等重要场所,数据可视化大屏已经愈加彰显商业价值。网络图片看起来高大上的东东都是比较难的,我们很多...
  • 点击上方“Python爬虫与数据挖掘”,进行关注回复“书籍”即可获赠Python从入门到进阶共10本电子书今日鸡汤我行殊未已,何日复归来。导读:制作提供信息的可视化(有时称为绘图)是数据...
  • 最近接了个任务需要用H5在前台两个大电视上做两页数据展示公司的产品数据,效果要高大上,充分展示咱们公司的实力,给各位来公司参观的大能们留下深刻的印象。 还好之前接触过HTML5,所以第一时间想到就是echarts,...
  • 基于Echarts的数据可视化大屏系统设计分享

    千次阅读 多人点赞 2021-08-25 13:47:15
    以上是这次系统设计的基调和背景,围绕这一背景,利用所学知识,将官方所给的数据转换为交互式的可视化图形,在系统运行过程中发现数据之间的联系以及找到题目所要求答案。这是我本科期间的毕业设计,基于此设计
  • 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、旭日图,多维数据可视化的平行坐标,还有用于 BI 的...

空空如也

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