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  • 如何用表格生成图形
    2022-03-24 13:34:05

    给大家推荐 GitHub 上一款比较实用的数据可视化工具:RawGraphs,通过粘贴或上传表格数据,即可快速生成数据可视化图形。

    表格数据支持 CSV、TSV、Excel 等格式,图形提供瀑布图、条形图、饼状图、散点图等多种样式。

    另外,开发者还可直接在页面上对数据进行可交互式的比对分析,完成后即可将数据导出成 PNG 与 SVG 格式图片,方便进行后续加工编辑。

    PS:蚂蚁金服技术团队也有一款类似产品,叫 ChartCube。交互与用户体验做得更加到位,对中文用户更加友好,不过代码没有开源,感兴趣的也可以看下。


    GitHub:github.com/rawgraphs/rawgraphs-app
    ChartCube:http://t.cn/Aig6QzyI

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  • PHP表格生成图片

    2021-04-10 14:45:20
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    本文转自|视觉算法

    前言

    大家知道,考研很大一部分也是考信息收集能力。每年往往有很多人就是在这上面栽跟头了,不能正确分析各大院校往年的录取信息,进而没能选择合适的报考院校。

    至于很多院校的录取信息是以 PDF 形式发布,例如我手上的深大电通录取结果,这就需要我们先把 PDF 转化为 Excel 啦。

    (1)PDF 

    (2)Excel

    有了 Excel,那我们就可以为所欲为了!

    开始

    1. 载入 Excel 表格

    #coding=utf8
    import xlrd
    import numpy as np
    from pyecharts.charts import Bar
    from pyecharts.charts import Pie, Grid
    from pyecharts import options as opts
    
    #==================== 准备数据 ====================
    # 导入Excel 文件
    data =  xlrd.open_workbook("C:/深圳大学电子与信息工程学院2020年电子信息硕士生拟录取名单.xlsx")
    # 载入第一个表格
    table = data.sheets()[0]
    

    2. 提取 Excel 表格数据

    tables = []
    
    def Read_Excel(excel):
        # 从第4行开始读取数据,因为这个Excel文件里面从第四行开始才是考生信息
        for rows in range(3, excel.nrows-1):
            dict_ = {"id":"", "name":"", "status":"", "preliminary_score":"", "retest_score":"", "total_score":"", "ranking":""}
            dict_["id"] = table.cell_value(rows, 1)
            dict_["name"] = table.cell_value(rows, 2)
            dict_["status"] = table.cell_value(rows, 3)
            dict_["remarks"] = table.cell_value(rows, 4)
            dict_["preliminary_score"] = table.cell_value(rows, 5)
            dict_["retest_score"] = table.cell_value(rows, 6)
            dict_["total_score"] = table.cell_value(rows, 7)
            dict_["ranking"] = table.cell_value(rows, 8)
            # 将未被录取或者非普通计划录取的考生滤除
            if dict_["status"] == str("拟录取") and dict_["remarks"] == str("普通计划"):
                tables.append(dict_)
    

    我们打印一下看看是否正确取出数据:

    # 执行上面方法
    Read_Excel(table)
    for i in tables:
        print(i)
    

    可以看到一切顺利。

    3. 数据分段统计

    这步因人而异,我只是想把各个分数段进行单独统计而已,大家也可以根据自己的喜好做其它的处理。

    num_score_300_310 = 0
    num_score_310_320 = 0
    num_score_320_330 = 0
    num_score_330_340 = 0
    num_score_340_350 = 0
    num_score_350_360 = 0
    num_score_360_370 = 0
    num_score_370_380 = 0
    num_score_380_390 = 0
    num_score_390_400 = 0
    num_score_400_410 = 0
    min_score = 999
    max_score = 0
    
    # 将各个分段的数量统计
    for i in tables:
        score = i["preliminary_score"]
        if score > max_score:
            max_score = score
        if score < min_score:
            min_score = score
    
        if score in range(300, 310):
            num_score_300_310 = num_score_300_310 + 1
        elif score in range(310, 320):
            num_score_310_320 = num_score_310_320 + 1
        elif score in range(320, 330):
            num_score_320_330 = num_score_320_330 + 1
        elif score in range(330, 340):
            num_score_330_340 = num_score_330_340 + 1
        elif score in range(340, 350):
            num_score_340_350 = num_score_340_350 + 1
        elif score in range(350, 360):
            num_score_350_360 = num_score_350_360 + 1
        elif score in range(360, 370):
            num_score_360_370 = num_score_360_370 + 1
        elif score in range(370, 380):
            num_score_370_380 = num_score_370_380 + 1
        elif score in range(380, 390):
            num_score_380_390 = num_score_380_390 + 1
        elif score in range(390, 400):
            num_score_390_400 = num_score_390_400 + 1
        elif score in range(400, 410):
            num_score_400_410 = num_score_400_410 + 1
    
    # 构建两个元组用以后期建表方便
    bar_x_axis_data = ("300-310", "310-320", "320-330", "330-340", "340-350", "350-360", "360-370", "370-380", "380-390", "390-400", "400-410")
    bar_y_axis_data = (num_score_300_310, num_score_310_320, num_score_320_330,\
                       num_score_330_340, num_score_340_350, num_score_350_360,\
                       num_score_360_370, num_score_370_380, num_score_380_390,\
                       num_score_390_400, num_score_400_410)
    

    绘制可视化图形

    1、柱状图:

    #===================== 柱状图 =====================
    # 构建柱状图
    c = (
        Bar()
        .add_xaxis(bar_x_axis_data)
        .add_yaxis("录取考生", bar_y_axis_data, color="#af00ff")
        .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="数量"))
        .render("C:/录取数据图.html")
    )
    

    2、饼图:

    #====================== 饼图 ======================
    c = (
        Pie(init_opts=opts.InitOpts(height="800px", width="1200px"))
        .add("录取分数概览",
                  [list(z) for z in zip(bar_x_axis_data, bar_y_axis_data)],
                  center=["35%", "38%"],
                  radius="40%",
                  label_opts=opts.LabelOpts(
                      formatter="{b|{b}: }{c}  {per|{d}%}  ",
                      rich={
                    "b": {"fontSize": 16, "lineHeight": 33},
                    "per": {
                        "color": "#eee",
                        "backgroundColor": "#334455",
                        "padding": [2, 4],
                        "borderRadius": 2,
                    },
                }
            ))
            .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="录取", subtitle='Made by 王昊'),
                              legend_opts=opts.LegendOpts(pos_left="0%", pos_top="65%"))                     
            .render("C:/录取饼图.html")
    )
    
    

    大功告成!!是不是超级直观哈哈!

    下载1:OpenCV-Contrib扩展模块中文版教程

    在「小白学视觉」公众号后台回复:扩展模块中文教程即可下载全网第一份OpenCV扩展模块教程中文版,涵盖扩展模块安装、SFM算法、立体视觉、目标跟踪、生物视觉、超分辨率处理等二十多章内容。

    下载2:Python视觉实战项目52讲

    在「小白学视觉」公众号后台回复:Python视觉实战项目即可下载包括图像分割、口罩检测、车道线检测、车辆计数、添加眼线、车牌识别、字符识别、情绪检测、文本内容提取、面部识别等31个视觉实战项目,助力快速学校计算机视觉。

    下载3:OpenCV实战项目20讲

    在「小白学视觉」公众号后台回复:OpenCV实战项目20讲即可下载含有20个基于OpenCV实现20个实战项目,实现OpenCV学习进阶。

    交流群

    欢迎加入公众号读者群一起和同行交流,目前有SLAM、三维视觉、传感器、自动驾驶、计算摄影、检测、分割、识别、医学影像、GAN、算法竞赛等微信群(以后会逐渐细分),请扫描下面微信号加群,备注:”昵称+学校/公司+研究方向“,例如:”张三 + 上海交大 + 视觉SLAM“。请按照格式备注,否则不予通过。添加成功后会根据研究方向邀请进入相关微信群。请勿在群内发送广告,否则会请出群,谢谢理解~

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    丰富的帮助提示与向导指引

    在web报表设计器中,提供了丰富的帮助提示和向导指引来帮助用户快速掌握报表制作的基础知识和报表功能的使用,让用户可以快速上手,即用即学,无需预先经过大量学习。

    提供便捷的快捷公式设置以及可视化的公式向导对话框,用户不必记忆众多公式,直接通过拖拽数据集字段到单元格,向导就可完成报表制作时绝大多数公式的点选输入。

    轻松的制表助手方便报表制作

    Smartbi报表的web报表设计器,提供制表助手功能。用户通过图形化的操作,最后将所需要的表达式准确的显示在报表单元格中,从而帮助用户快速的制作出想要的报表类型。

    方便的快捷菜单

    web报表设计器精心设计优化的多栏式快捷菜单,方便报表制作过程中各种常用设置的使用,例如设置预警、设置数据显示风格、插入统计图、打印设置等等,显著提高用户报表制作的效率。

    Smartbi在线报表设计的制作步骤:1、新建数据连接;2、新建模板与数据集;3、模板样式设计及数据绑定;4、模板预览效果查看。数据集:将数据库中数据取出来,显示在Smartbi设计器界面上,可直接使用的数据显示方式。模板数据集:使用范围仅限于当前模板的数据集。服务器数据集:使用范围包括工程下面的所有模板。模板预览方式:分页预览:普通预览模式,用来查看数据展示模板;填报预览:不仅可以用来查看报表,还可进行数据录用操作;数据分析:可以对报表结果进行不分页预览及在线分析,排序,二次过滤等。其中很多可以通过简单的拖拽操作实现。

    Smartbi分析报告的功能和亮点

    针对类似模板固定的Word/PPT分析报告,Smartbi利用Office分析报告插件,将报告模板中的数据元素数据(单数字、表格、图形)从“静态”变成“动态”,每当需要使用时,数据分析师可以像刷新报表一样刷新这些分析报告,按照所输入的参数对报告数据进行解读、讨论、建议,从而将更多时间用在“分析”上。

    8b1395449829ff2dbce08c4f298105f7.png

    在Office插件模式下可以刷新

    d55dabdcf16c3598ec6c25357029a71d.png

    从浏览器打开也可以刷新

    a9d8bda72201a052c200ac3902824eeb.png

    报表中的ECharts图形也可植入分析报告

    基于Smartbi平台,数据分析师制作和使用分析报告的过程非常简单:

    1、安装Smartbi Office插件,按管理员分配的账号从Word/PPT登录插件

    2、从右侧资源面板的报表中,通过拖拽或双击导入图形、表格、参数等数据元素制作报告模板

    3、在刷新数据弹出框输入需要的报告参数

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  • 5款优秀的在线表格生成工具

    千次阅读 2021-06-23 15:42:10
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  • 然后我接到这需求看了眼后台代码,后台代码写的是echarts来表示的图表,我就想着原生的echarts来切换用表格展示,但是原生的表格看着不怎么美观,就重写了原生的方法,拼接html添加进了表格 toolbox: { feature...
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空空如也

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