数据可视化

手把手教你做出数据可视化项目（七）可视化图表数据动态获取及界面跳转

万次阅读 多人点赞 2021-06-16 08:08:07

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...

 
 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老师的课后完成的项目的总结与记录，仅供交流参考。版权所有，转载请标注原作者！
 使用echarts技术做的可视图，此外其项目包含 的技术有html、css、js、jquerry、ajax、websocket、koa等。 
 
写到这里我们的系列文也到了前端最后一个界面，做左侧第一个柱状图跳转子界面。 
 
 预告：下一篇开始就我们将前后端进行分离以及实现前后端交互。 
 


 文章目录
 实现数据动态获取
cookie存储信息
cookie创建
cookie读取
  
子页面一
纵向柱状图
环形图
  
子页面二
柱状图
饼图
  
CSS界面布局

 
实现数据动态获取 
目的是使用同一个界面图表模板，通过点击不同的元素实现传输对应的不同数据进行展示。 
左侧跳转界面不同数据展示
 
 右侧跳转界面不同数据展示
  
cookie存储信息 
Cookie 用于存储 web 页面的用户信息。在这里我们用cookie存储首页面点击柱状图元素下标
  
如上图，我们继续看针对左上柱状图的每个柱状体都对应着不同下标，因此我们使用cookie暂时存储下标。 
cookie创建 
 创建cookie：document.cookie = params.dataIndex默认情况下，cookie 在浏览器关闭时删除。
 我们现在首页左上柱状图试验一下：
 这段代码位置：
 
 我们使用如下代码，打印获取的dataIndex和cookie值：
       //4.点击柱状图跳转
      myChart1.on('click', function (params) {
        console.log('dataIndex: ' + params.dataIndex);
        document.cookie = params.dataIndex;
        console.log('cookie: ' + document.cookie);
        //cookie传递params的数组下标
        //获取统计数据
        
		//先将跳转界面注释掉			
        //  window.location.href = 'childpage.html';
      });
  
点击不同柱体打印的就是不同cookie值，看右侧打印情况：
 
 因此我们已经将对应index存入cookie，接下来就是读取cookie。 
cookie读取 
在 JavaScript 中, 可以使用var x = document.cookie来读取 cookie。 
 
 注意：document.cookie 将以字符串的方式返回所有的 cookie，类型格式： cookie1=value; cookie2=value; cookie3=value; 
 
返回格式是字符串+；返回，因此我们使用分隔符取“‘；”前的数。 
var jsonstr = document.cookie.split(';')[0]; 
 
子页面一 
跳转动画展示
 
 子页面展示
 
 子页面给出两个图表，分别是关于行业分布的柱状图和关于行业班级比例的扇形图。 
纵向柱状图 
图表还不会配置的来这里！，后面直接放代码。
 数据来源：采用Ajax的get(url，function())请求获取数据
 这里需要注意的是：function是回调函数需要获取数据后存放在ret后，在done中进行数据的解析。 
(function () {
	// 使用cookie存点击的数据
  var jsonstr = document.cookie.split(';')[0];

  console.log("cookie：" + jsonstr);
  
  //ajax的get请求获取数据
  $.get("data/case0", function (ret, status) {

    var job = []
    var number = []
    console.log("data长度：" + ret[jsonstr].length)
    console.log(ret)
    var maxn = 0;
    for (var i = 0; i < ret[jsonstr].length; i++) {
      var name = ret[jsonstr][i].name
      var num = ret[jsonstr][i].number
      if (maxn < num) maxn = num
      console.log(name + " " + num + "  ==== ")
      job.push(name)
      number.push(num)
    }
    // console.log(job)
    // console.log(number)

    var mCharts1 = echarts.init(document.getElementById("div1"))
    option1 = {
      grid: { containLabel: true },
      xAxis: {
        type: 'value',
        axisLabel: {
          color: '#fff',
          fontSize: "15"
        },
        axisLine: {
          lineStyle: {
            type: 'solid',
            color: '#fff',//左边线的颜色
            //width:'1'
          }
        }
      },
      yAxis: {
        name: '职业',
        type: 'category',
        axisLabel: {
          //color: "rgba(255,255,255,.6) ",
          color: '#fff',
          fontSize: "20"
        },
        axisLine: {
          lineStyle: {
            type: 'solid',
            color: '#fff',//左边线的颜色
            //width:'1'
          }
        },
        data: job,
      },
      visualMap: { //控制颜色渐变
        orient: ' ',
        left: 'center',
        min: 1,
        max: maxn,
        textStyle: {
          fontSize: 20,
          color: '#fff'
        },
        text: ['', '就业人数：'],
        // Map the score column to color
        dimension: 0,
        inRange: {
          color: ['#65B581', '#FFCE34', '#FD665F']
        }
      },
      
      series: [{
        data: number,
        type: 'bar',
        barWidth: "50%",
        label: {
          show: false
        },
        itemStyle: {
          // 修改柱子圆角
          barBorderRadius: 10
        }
      }],
    };

    mCharts1.setOption(option1)

  });
})();
 
环形图 
(function () {
  var jsonstr = document.cookie.split(';')[0];

  //console.log("cookie2：" + jsonstr);

  $.get("http://127.0.0.1:8888/api/banjibili", function (ret, status) {

    console.log(ret)
    console.log(ret[jsonstr])
    var mCharts2 = echarts.init(document.getElementById("div2"))
    option2 = {
      tooltip: {
        trigger: 'item',
        formatter: '{b} : {c} ({d}%)'
      },
      color: [
        "#FE642E",
        "#FE9A2E",
        "#F4FA58",
        "#ACFA58",
        "#01DFD7",
        "#0096ff",
        "#8258FA",
        "#FE2E9A"
      ],
      legend: {
        top: "bottom",
        left: "center",
        //bottom: '0',
        textStyle: {
          color: '#fff',
          fontSize: 18
        }
      },
      series: [
        {
          type: 'pie',
          radius: ['40%', '70%'],
          avoidLabelOverlap: false,
          label: {
            show: false,
            position: 'center',
          },
          emphasis: {
            label: {
              show: true,
              fontSize: '30',
              fontWeight: 'bold'
            }
          },
          labelLine: {
            show: false
          },
          data: ret[jsonstr]
        }
      ]
    };
    mCharts2.setOption(option2);

    /*******高亮显示开始**********/
    var _this2 = this
    var isSet2 = true // 为了做判断：当鼠标移动上去的时候，自动高亮就被取消
    var currentIndex2 = 0

    // 2、鼠标移动上去的时候的高亮动画
    mCharts2.on('mouseover', function (param) {
      isSet2 = false
      clearInterval(_this2.startCharts)
      // 取消之前高亮的图形
      mCharts2.dispatchAction({
        type: 'downplay',
        seriesIndex: 0,
        dataIndex: currentIndex2
      })
      // 高亮当前图形
      mCharts2.dispatchAction({
        type: 'highlight',
        seriesIndex: 0,
        dataIndex: param.dataIndex
      })
      // 显示 tooltip
      mCharts2.dispatchAction({
        type: 'showTip',
        seriesIndex: 0,
        dataIndex: param.dataIndex
      })
    })
    // 3、自动高亮展示
    chartHover = function () {
      var dataLen = mCharts2.getOption().series[0].data.length //计算总的数组长度
      // 取消之前高亮的图形
      mCharts2.dispatchAction({
        type: 'downplay',
        seriesIndex: 0,
        dataIndex: currentIndex2
      })
      currentIndex2 = (currentIndex2 + 1) % dataLen
      // 高亮当前图形
      mCharts2.dispatchAction({
        type: 'highlight',
        seriesIndex: 0,
        dataIndex: currentIndex2
      })
      // 显示 tooltip
      mCharts2.dispatchAction({
        type: 'showTip',
        seriesIndex: 0,
        dataIndex: currentIndex2
      })
    }
    _this2.startCharts = setInterval(chartHover, 1000)
    // 4、鼠标移出之后，恢复自动高亮
    mCharts2.on('mouseout', function (param) {
      if (!isSet2) {
        _this2.startCharts = setInterval(chartHover, 1000)
        isSet2 = true
      }
    })
    /*******高亮显示结束**********/


  });
})();

 
子页面二 
跳转动画展示
 
 子页面展示 
 
柱状图 
(function () {
  //不同就业去向
  var jsonstr = document.cookie.split(';')[0];
  console.log("cookie：" + jsonstr);
  $.get("http://127.0.0.1:8888/api/nannv", function (ret, status) {

    var data1 = ret[jsonstr].data;
    var myChart = echarts.init(document.getElementById("div1"));
    var option = {
      legend: {
        bottom: "0%",
        textStyle: {
          color: "write"
        }
      },
      tooltip: {},
      dataset: {
        dimensions: ['product', '男', '女'],
        source: data1
      },

      xAxis: {
        type: 'category',
        axisLabel: {
          color: '#fff',
          fontSize: "20"
        },
        axisLine: {
          lineStyle: {
            type: 'solid',
            color: '#fff',
          }
        },
      },
      yAxis: {
        name: "人数",
        axisLabel: {
          color: '#fff',
          fontSize: "20"
        },
        axisLine: {
          lineStyle: {
            type: 'solid',
            color: '#fff',
          }
        },
      },
      barWidth: "30%",
      series: [
        {
          type: 'bar', itemStyle: {
            color: new echarts.graphic.LinearGradient(0, 0, 0, 1, [{
              offset: 0,
              color: 'rgba(0, 221, 255)'
            }, {
              offset: 1,
              color: 'rgba(77, 119, 255)'
            }])
          },
          label: {
            show: true,
            position: 'top',
            color: "white",
            fontSize: 20
          },
          barGap: "20%"
        },
        {
          type: 'bar', color: new echarts.graphic.LinearGradient(0, 0, 0, 1, [{
            offset: 0,
            color: 'rgba(255, 0, 135)'
          }, {
            offset: 1,
            color: 'rgba(135, 0, 157)'
          }]),
          label: {
            show: true,
            position: 'top',
            color: "white",
            fontSize: 20
          },
        },

      ]
    };
    myChart.setOption(option);
  })
})();
 
饼图 
(function () {
  //班级男生人数
  var jsonstr = document.cookie.split(';')[0];
  $.get("http://127.0.0.1:8888/api/nannv", function (ret, status) {
    var data1 = ret[jsonstr].nan;
    //班级女生人数
    var data2 = ret[jsonstr].nv;
    var myChart = echarts.init(document.getElementById('div2'));
    var option;
    option = {
      tooltip: {
        trigger: 'item',
        formatter: function (params) {
          // do some thing
          console.log(params)
          return params.name + ":" + params.value + "人"
        }
      },
      // legend: {
      //   orient: 'vertical',
      //   left: 'left',
      //   bottom: "0%",
      //   itemWidth: 30,
      //   itemHeight: 30,
      //   textStyle: {
      //     color: "write"
      //   }
      // },
      series: [
        {
          type: 'pie',
          radius: '60%',
          itemStyle: {
            normal: {
              label: {
                fontSize: 20,
                show: true,
                position: [0, -20],
                color: '#ddd',
                formatter: function (params) {
                  var percent = 0;
                  var total = 0;
                  total += data1 + data2;
                  percent = ((params.value / total) * 100).toFixed(0);
                  if (params.name !== '') {
                    return params.name + '：' + percent + '%';
                  } else {
                    return '';
                  }
                },
              },
              labelLine: {
                length: 15,
                length2: 10,
                show: true,
                color: '#00ffff',
              },
            },
          },

          data: [
            {
              value: data1, name: '男',
              itemStyle: {
                color: new echarts.graphic.LinearGradient(0, 0, 0, 1, [{
                  offset: 0,
                  color: 'rgba(0, 221, 255)'
                }, {
                  offset: 1,
                  color: 'rgba(77, 119, 255)'
                }])
              }
            },
            {
              value: data2, name: '女',
              itemStyle: {
                color: new echarts.graphic.LinearGradient(0, 0, 0, 1, [{
                  offset: 0,
                  color: 'rgba(255, 0, 135)'
                }, {
                  offset: 1,
                  color: 'rgba(135, 0, 157)'
                }])
              }
            }
          ],
          emphasis: {
            itemStyle: {
              shadowBlur: 10,
              shadowOffsetX: 0,
              shadowColor: 'rgba(0, 0, 0, 0.5)'
            }
          }
        }
      ]
    };
    myChart.setOption(option)

  })
})()
 
CSS界面布局 
两个子界面使用的同一个CSS布局 
* {
  margin: 0;
  padding: 0;
  box-sizing: border-box;
}
li {
  list-style: none;
}
/* 声明字体*/
@font-face {
  font-family: electronicFont;
  src: url(../font/DS-DIGIT.TTF);
}
body {
  background: url(../images/bg.jpg) no-repeat top center;
  line-height: 1.15;
  overflow:hidden;
}
header {
  position: relative;
  height: 1.25rem;
  background: url(../images/head_bg.png) no-repeat;
  background-size: 100% 100%;
}
header h1 {
  font-size: 0.475rem;
  color: #fff;
  text-align: center;
  line-height: 1rem;
}
header .showTime {
  position: absolute;
  right: 0.375rem;
  top: 0;
  line-height: 0.9375rem;
  color: rgba(255, 255, 255, 0.7);
  font-size: 0.25rem;
}
.mainbox {
  display: flex;
  min-width: 1024px;
  max-width: 1920px;
  margin: 0 auto;
  padding: 1.4rem 0.125rem 0;
}
.mainbox .column {
  flex: 5;
}
.mainbox .column:nth-child(2) {
  flex: 3;
  margin: 0 0.125rem 0.1875rem;
  overflow: hidden;
}
.mainbox .panel {
  position: relative;
  height: 9rem;
  padding: 0 0.1875rem 0.1rem 0.5rem;
  border: 1px solid rgba(25, 186, 139, 0.17);
  margin-bottom: 0.1875rem;
  background: url(../images/line.png) rgba(255, 255, 255, 0.03);
}
.mainbox .panel::before {
  position: absolute;
  top: 0;
  left: 0;
  width: 10px;
  height: 10px;
  border-left: 2px solid #02a6b5;
  border-top: 2px solid #02a6b5;
  content: "";
}
.mainbox .panel::after {
  position: absolute;
  top: 0;
  right: 0;
  width: 10px;
  height: 10px;
  border-right: 2px solid #02a6b5;
  border-top: 2px solid #02a6b5;
  content: "";
}
.mainbox .panel .panel-footer {
  position: absolute;
  bottom: 0;
  left: 0;
  width: 100%;
}
.mainbox .panel .panel-footer::before {
  position: absolute;
  left: 0;
  bottom: 0;
  width: 10px;
  height: 10px;
  border-left: 2px solid #02a6b5;
  border-bottom: 2px solid #02a6b5;
  content: "";
}
.mainbox .panel .panel-footer::after {
  position: absolute;
  bottom: 0;
  right: 0;
  width: 10px;
  height: 10px;
  border-right: 2px solid #02a6b5;
  border-bottom: 2px solid #02a6b5;
  content: "";
}
.mainbox .panel h2 {
  height: 0.6rem;
  color: #fff;
  line-height: 1.6rem;
  text-align: center;
  font-size: 0.45rem;
  font-weight: 400;
}

.mainbox .panel .chart {
  height: 8rem;
}


 
 
 
有不懂的可以私聊我，有需要echarts.js、jQuery.js、echarts-gl.js开源库。
 评论区留下邮箱，我看到都会发给你的。 
 
项目源码我放在我的分享的资源里了，需要请自取

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千次阅读 2019-10-22 16:01:47

数据可视化处理可以洞察统计分析无法发现的结构和细节。例如Anscombe的四组数据（Anscombe‘s Quartet）。狭义上：科学可视化、信息可视化、可视分析学科学可视化可以分为：标量场可视化、向量场可视化、张量...

数据可视化处理可以洞察统计分析无法发现的结构和细节。例如Anscombe的四组数据（Anscombe‘s Quartet）。

狭义上：科学可视化、信息可视化、可视分析学

科学可视化

可以分为：标量场可视化、向量场可视化、张量场可视化

标量场可视化：标量场指二维、三维或四维空间中每个采样处都有一个标量值的数据场。标量场的可视化一般采用映射为颜色或透明度、等值线或等值面、直接体绘制等方法。

向量场可视化：与标量场可视化不同的是，向量场可视化以向量为单位进行采样，具有一定的方向性。

张量场可视化：张量是矢量的延伸，标量是0阶张量，而矢量是1阶张量。张量场的可视化方法有3种，即基于纹理、几何和拓扑的可视化方法。

信息可视化

与科学可视化相比，信息可视化更关注抽象且应用层次的可视化问题，一般具有具体问题导向。

根据可视化对象的不同，信息可视化可归为多个方向：

§时空数据可视化

§数据库及数据仓库的可视化

§文本信息的可视化

§多媒体或富媒体数据的可视化

可视分析学

是一门以可视交互为基础，综合运用图形学、数据挖掘和人机交互等技术等多个学科领域的知识，以实现人机协同完成可视化任务为主要目的分析推理性学科。

基本模型

顺序模型

循环模型（与顺序模型相比，主要变化体现在：重视信息反馈、突出用户交互、强调任务导向）

分析模型

常用方法

A视觉编码

数据可视化本质是视觉编码

1.图形元素：通常为几何图形元素，如点、线、面、体等，主要用来刻画数据的性质，决定数据所属的类型。

2.视觉通道：图形元素的视觉属性，如位置、长度、面积、形状、方向、色调、亮度和饱和度等。

B统计图表

（1）饼图（Pie Chart）（2）等值线（Contour Map）（3）散点图（Scatter Diagram）（4）维恩图（Venn Diagram）（5）热地图（Heat Map）（6）箱线（Box-plot）图（7）雷达图（Radar Chart）

C图论方法

社会网络中的齐美尔连带

D视觉隐喻

（1）直接在现实图像上进行视觉隐喻

美国政府的机构设置

（2）对现实事物，甚至是虚拟事物（如龙等）进行了一定的抽象处理之后，再进行视觉隐喻。比较有典型的是鱼刺图和树型结构图。

E图形符号学

§图形符号：点、线、面

§位置变量：二维平面上的位置；

§视网膜变量：尺寸、数值、纹理、颜色、方向和形状。

F面向领域的方法

数据可视化技术的发展呈现出了高度专业化趋势，很多应用领域已出现了自己独特的数据可视化方法，1931年，一位名叫Henry Beck的机械制图员借鉴电路图的制图方法设计出了伦敦地铁线路图。

视觉编码

视觉编码的关键在于找到符合目标用户群的视觉感知习惯的表达方法，同一个数据的可视化编码结果可能有多种，但对目标用户群中产生的视觉感知可能不同。

A视觉感知

（1）视觉感知是指客观事物通过视觉感觉器官（眼睛等）在人脑中产生直接反映的过程。

（2）视觉认知是指个体对视觉感知信息的进一步加工处理过程，包括视觉信息的抽取、转换、存储、简化、合并、理解和决策等加工活动。

完图法则（又称Gestalt法则）较好地解释了人类视觉感知和认知过程一项重要特征：人类的视觉感知活动往往倾向于将被感知对象当作一个整体去认知，并理解为与自己经验相关的、简单的、相连的、对称的或有序的以及基于直觉的完整结构。因此，视觉感知结果往往不等同于感知对象的各部分的独立感知结果之和。

B数据类型

从可视化处理视角看，我们可以将数据分为4个类型：定类、定序、区间型和比值型，并采用不同的视觉映射方法

C视觉通道

数据类型与视觉通道的对应关系图

视觉通道的选择与展示

在数据来源和目标用户已定的情况下，不同视觉通道的表现力不同。视觉通道的表现力的评价指标包括：

精确性可辨认性

可分离性视觉突出性

由于不同视觉通道具有不同的表现力，因此数据的可视化编码过程中应忠于原始数据、目标用户的感知特征以及可视化表示的目的，选择高表现力的可视化图形元素及视觉通道。

一般情况下采用高表现力的视觉通道表示可视化工作要重点刻画的数据或数据的特征。

D视觉假象

（1）可视化视图所处的上下文（周边环境）可能导致视觉假象。

（2）人们对亮度和颜色的相对判断容易造成视觉假象。

（3）目标用户的经历与经验可能导致视觉假象。

测评跳过

应用案例

1.美国Oakland地区犯罪数据的可视化

Stamen Design 工作室的 Michal Migurski、Tom Carden和 Eric Rodenbeck曾研发过一种可视化应用，主要以可视化方式显示Oakland地区发生的犯罪事件的统计数据。该应用的原始数据来自CrimeWatch，并进行必要的预处理后存放在自己的数据库之中，并进一步采用数据可视化技术实现了犯罪数据的可视化显示。

（1）从实现方法选择看，主要采用了本章介绍的统计图表方法，尤其是基于地图的数据可视化方法，可以通过浏览地图的方式找到对应的统计数据。

（2）从视觉编码角度看，其可视化图形元素及其视觉通道分别为圆圈及其填充颜色。采用不同颜色（及字母）代表了不同类型的犯罪事件，确保了较高的表现力。

（3）从可视化结果看，提供了交互式可视化功能，较好地体现了本章介绍的反馈模型和分析模型的理念，达到了更好的用户体验。用户可以在所示的系统界面中调整可视化参数，如犯罪事件发生的起止时间、犯罪类型、具体发生的时间段等。

（4）从可视化测评角度看，该案例较好地实现了数据可视化的几个基本原则，包括忠于原始数据、目标用户的感知特征、可视化表示的目的以及具备较强的用户体验。但是，由于数据获取困难和系统缺陷的存在，该系统对实时数据的动态可视化功能较弱。

2.采用R语言对车辆重量与油耗之间关系数据进行可视化

attach(mtcars)

plot(wt,mpg, main="汽车重量与耗油耗间的关
系", xlab="车重（千磅）",ylab="油耗"
,pch=19)

abline(lm(mpg~wt),col="black", lwd=2, lty=1)

lines(lowess(wt,mpg),col="blue",lwd=2,lty=2)

install.packages("car")

library(car)

scatterplot(mpg ~ wt | cyl,

data=mtcars,
lwd=2,
main="散点图",
xlab="车重（千磅）",
ylab="油耗（英里/加仑）",
legend.plot= TRUE,
id.method="identify",
labels=row.names(mtcars))

社会网络方式可视化国际贸易数据

采用社会网络方式可视化国际贸易数据

采用社会网络方式可视化国际贸易数

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数据科学

大屏数据可视化案例

万次阅读 多人点赞 2018-06-25 18:07:38

数据可视化：把相对复杂的、抽象的数据通过可视的、交互的方式进行展示，从而形象直观地表达数据蕴含的信息和规律。 数据可视化是数据空间到图形空间的映射，是抽象数据的具象表达。 数据可视化交互的基本原则：总...

数据可视化：把相对复杂的、抽象的数据通过可视的、交互的方式进行展示，从而形象直观地表达数据蕴含的信息和规律。
数据可视化是数据空间到图形空间的映射，是抽象数据的具象表达。
数据可视化交互的基本原则：总览为先，缩放过滤按需查看细节。

大屏数据可视化是当前可视化领域的一项热门应用，通常可以分为信息展示类、数据分析类及监控预警类。
大屏数据可视化应用的难点并不在于图表类型的多样化，而在于如何能在简单的一页之内让用户读懂数据之间的层次与关联，这就关系到布局、色彩、图表、动效的综合运用。如排版布局应服务于业务，避免为展示而展示；配色一般以深色调为主，注重整体背景和单个视觉元素背景的一致性。
制作可视化大屏，最便捷有效的方式是使用DataV、帆软等报表工具，而本示例项目则使用ECharts自行开发。

项目案例 - 上市公司全景概览
在这里插入图片描述

地图数据可视化 - 基于ECharts Geo
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3D图表展示 - 基于ECharts GL
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热力图展示 - 基于ECharts & 百度地图
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ECharts扩展示例
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旭日图 - 基于ECharts V4.2
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地理信息数据 - ECharts & Baidu Map
在这里插入图片描述

项目Git地址：https://github.com/yyhsong/iDataV
演示地址：https://yyhsong.github.io/iDataV

后记：
除自行开发可视化大屏外，还可以通过第三方服务来快速实现，如阿里云DataV、腾讯云图、百度Sugar等，具体可参考：https://blog.csdn.net/hwhsong/article/details/83097924。

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大屏案例大屏模板大屏

【Python数据可视化】超星学习通助手后台数据的可视化处理
千次阅读 多人点赞 2020-04-28 09:19:42
Python数据可视化。
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可视化 python
Python数据可视化教程：基于Plotly的动态可视化绘图
万次阅读 多人点赞 2019-06-13 15:27:44
Plotly是一个非常著名且强大的开源数据可视化框架，它通过构建基于浏览器显示的web形式的可交互图表来展示信息，可创建多达数十种精美的图表和地图，下面我们以jupyter notebook为开发工具数据分析。Matplotlib存在...
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Python plotly matplotlib seaborn pandas
手把手教你做出数据可视化项目（三）3D地球旋转
万次阅读 多人点赞 2021-05-24 21:35:14
数据可视化前言：https://blog.csdn.net/diviner_s/article/details/115933789 项目最终效果图：此篇博客为自己学习pink老师的课后完成的项目的总结与记录，仅供交流参考。版权所有，转载请标注原作者！使用...
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echarts
【项目实战】数据爬虫＋数据清洗 + 数据可视化
万次阅读 多人点赞 2020-05-11 10:37:08
自己亲手全手打了一套系统的代码，帮助朋友完成设计，做了贵阳市几个区的房屋价格爬取以及数据清洗和可视化操作，代码细细道来：上图镇楼，接下来细说。一：数据挖掘我选用了链家网做数据爬取场所（不得不唠叨...
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数据可视化前言
千次阅读 多人点赞 2021-04-21 09:09:16
1. 什么是数据可视化 数据可视化就是把数据以更加直观的方式进行呈现，我们常用图表化来对数据进行表示。我们通过各种形式多样的图表对数据进行分许可视化，帮助人们更加直观的了解到具体信息。 2.数据可视化的...
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可视化 java 数据分析
慕课笔记-数据科学导论-第七章数据可视化-数据可视化发展历程/分类/数据可视化工具/案例/科学可视化/信息...
千次阅读 2020-03-06 23:01:26
数据可视化 （1）可视化（1）可视化的含义定义可视化是一种使复杂信息能够容易和快速被人理解的手段，是一种聚焦在信息重要特征的信息压缩，是可以放大人类感知的图形化表示方法。可视化为人类大脑与...
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可视化大数据
大屏数据可视化设计指南
万次阅读 多人点赞 2019-01-03 14:25:31
把相对复杂、抽象的数据通过可视的方式以人们更易理解的形式展示出来的一系列手段叫做数据可视化，数据可视化是为了更形象地表达数据内在的信息和规律，促进数据信息的传播和应用。在当前新技术支持下，数据可视化...
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数据可视化概览
万次阅读 多人点赞 2017-12-07 12:08:07
科学可视化（Scientific Visualization）、信息可视化（Information Visualization）和可视分析学（Visual Analytics）三个...而将这三个分支整合在一起形成的新学科 “数据可视化”，这是可视化研究领域的新起点。
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DataV ECharts AntV
python数据爬取及数据可视化分析
千次阅读 多人点赞 2021-01-06 21:54:47
本博客是一篇集数据爬取，存储为excel表格，将数据可视化为一体的博文，数据爬取采用request等方法，数据可视化会使用图表进行展示，有改进的地方还请大家多多指教。目录电影网站数据分析及可视化研究数据爬取环境...
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python
数据可视化概述
千次阅读 2019-08-04 17:25:22
数据可视化是什么经典案例 数据可视化价值 数据可视化工具 数据可视化是什么借助图形化手段，清晰有效传达与沟通信息信息可视化、科学可视化、可视化分析经典案例 数据可视化价值 ...
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如何用数据可视化工具报表进行数据可视化分析？
千次阅读 2018-09-05 11:09:37
独立的数据毫无意义，能...使用数据可视化工具进行数据可视化分析非常简单，经过简单的配置，使用者只需在B/S端简单拖拽目标数据及相关维度，即可得到从不同维度分析的结果，提升数据可视化程度，帮助决策层做出准...
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【数据可视化】数据可视化分类
千次阅读 2015-06-01 22:03:10
数据可视化分为：科学可视化、信息可视化，可视化分析学这三个主要分支。科学可视化，处理科学数据，面向科学和工程领域的科学可视化，研究带有空间坐标和几何信息的三维空间测量数据、计算模拟数据和医疗影像...
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可视化
大屏数据可视化模板
万次阅读 多人点赞 2019-04-30 17:20:52
在开发大屏数据可视化项目时，除了各类报表的开发外，大屏的风格设计也是一项十分重要且耗时的工作。本文推荐的几款大屏模板，旨在帮助那些有大屏数据可视化开发需求的同学能够快速上手，把更多的时间、精力放在...
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大屏模板大屏案例大屏开发
数据可视化视频精讲
千人学习 2018-04-12 17:30:26
本节人工智能视频涉及：（1）数据可视化的基本处理流程（2）数据分析及其可视化的选择（3）数据可视化结果的分析解读（4）数据可视化的一些实际案例
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机器学习机器学习算法机器学习实战 python机器学习
数据可视化是什么，数据可视化怎么做最好？
万次阅读 2019-02-21 22:11:07
数据可视化都有一个共同的目的，那就是准确而高效、精简而全面地传递信息和知识。可视化能将不可见的数据现象转化为可见的图形符号，能将错综复杂、看起来没法解释和关联的数据，建立起联系和关联，发现规律和特征，...
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数据可视化学习（数据可视化基本概念）
千次阅读 2019-03-20 09:27:41
本篇文章翻译自数据可视化入门教程 数据可视化（Data Visualization）和信息可视化（Infographics）是两个相近的专业领域名词。狭义上的数据可视化指的是数据用统计图表方式呈现，而信息可视化则是将非数字的信息...
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ECharts实现数据可视化入门教程（超详细）
万次阅读 多人点赞 2021-02-20 16:46:34
ECharts实现数据可视化入门教程（超详细）ECharts介绍ECharts入门教程第一步：下载并引入scharts.js文件第二步：编写代码目录结构编写index.html代码效果展示ECharts的基础配置主要配置（常用的）案例讲解 ...
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echarts
「Python数据可视化」Pyecharts 中 Faker 数据集说明
万次阅读 2021-04-11 22:45:42
结合本专栏的「Python数据可视化AI教程」各可视化教程配合使用。数据介绍 1.类别数据 clothes = ["衬衫", "毛衣", "领带", "裤子", "风衣", "高跟鞋", "袜子"] drinks = ["可乐", "雪碧", "橙汁
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python pyecharts 数据集
开发数据可视化，有哪些数据可视化表现形式？
千次阅读 2019-05-02 08:38:35
数据可视化是什么？数据图形可视化，就是用富有色彩、图形的形式来表现数据，让人一眼望去就能概览数据，让数据更直观，让审查数据的工作更人性化。为什么要用视觉图形来表现数据？因为数据是无形的，而目前...
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Python数据可视化库Seaborn
千人学习 2019-05-20 15:45:24
Python数据可视化库Seaborn，通过学习本教程，可以快速掌握Seaborn可视化操作。本案例中结合泰坦尼克号，鸢尾花数据，国际航班飞行数据 Python数据可视化库Seaborn，通过学习本教程，可以快速掌握Seaborn可视化操作...
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手把手教你做出数据可视化项目（七）可视化图表数据动态获取及界面跳转

文章目录

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Python爬虫与数据可视化

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1.数据挖掘

2.数据清洗

3.数据可视化

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