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  • web程序中数据可视化的方法
    千次阅读
    2019-10-12 15:50:41

    web数据可视化主要是借助于图形化手段,清晰有效地传达与沟通信息,它与信息图形、信息可视化、科学可视化以及统计图形密切相关。虽然web数据可视化会让人联想到商业智能,但它通常比大家所想象的更具创意并且丰富多彩。想要清晰且美观地在web上展示大量数据,就得掌握几大要点。下面就介绍其中最重要的3个要点,一起来看看吧~~

    一、web数据可视化工具选用


    现如今的web数据可视化工具已经不需要大家学习复杂的代码公式,也有了更多可选择的图表样式,更重要的是,操作越来越简捷方便了。很多工作人员都会有对处理数据的恐惧,害怕学不会这类可视化工具,但是科技在发展,尤其是商业智能领域。选用怎么样的web数据可视化工具就成为需要关注的问题。
    比较推荐的还是市场上占有率最高的FineBI,它主打的就是让业务用户以简单的方式观察数据,发现问题。它所提供的功能如智能图表推荐,能根据用户当前分析的字段种类和个数,自动推荐合适的图表类型。对于初级用户来说,更进一步降低实现数据可视化门槛。

    二、web数据可视化的用户群体


    可视化能用来揭示模式,提供上下文,并描述数据内的关系。虽然设计者对给定数据集中的模式和关系没有影响,但是他可以根据受众的需要选择显示多少数据,以及提供什么样的上下文。毕竟,就像任何其他产品一样,如果观看者无法使用它,可视化是没有意义的。
    FineBI为不同层次的企业人员都提供了有效可行的web数据可视化通道,并且企业人员能通过这些数据图形来辅助决策、提升业务。


    三、用视觉突显关键信息


    视觉显著性是web数据可视化的有力工具。它可以引导用户的注意力停在一个重要信息上,以防止信息过度接收。这要求在设计时应该增强和突出数据元素,减少和弱化非数据元素。可以用温暖、高饱和色彩来突出关键数据点,用冷、低饱和的颜色把不重要的信息设为背景。
    FineBI在仪表板配色美化方面,内置提供了多种预制主题的经典主题,并且可以一键美化。

     

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    AntV系列

    D3

    D3.js - Data-Driven Documentsicon-default.png?t=L9C2https://d3js.org/

    wx-f2

    my-f2

    ECharts

    Apache EChartsicon-default.png?t=L9C2https://echarts.apache.org/zh/index.html

    Bizcharts

    Bizcharts - 基于商业场景下的数据可视化解决方案https://www.bizcharts.net/

    Viser

    Visericon-default.png?t=L9C2https://viserjs.github.io/

    InMap

    inMap 更懂大数据的地理可视化框架inMap 是一款基于百度地图的大数据可视化库,专注于大数据方向的散点、热力图、网格、聚合等方式展示,致力于让大数据可视化变得简单易用。http://inmap.talkingdata.com/#/index

    AMap \Loca

    高德开放平台 | 高德地图API高德开放平台官网https://lbs.amap.com/

    DataV

    https://datav.alibaba-inc.com/23578/projecticon-default.png?t=L9C2https://datav.alibaba-inc.com/23578/project

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  • r语言进行数据可视化R programming was developed in 1993 for making graphs and producing statistical results. There are many libraries in R language that can be used for making graphs and producing ...

    r语言中进行数据可视化

    R programming was developed in 1993 for making graphs and producing statistical results. There are many libraries in R language that can be used for making graphs and producing statistical data.

    R编程于1993年开发,用于制作图形和产生统计结果。 R语言中有许多库可用于制作图形和生成统计数据。

    There are many steps that have to be taken into consideration for doing data analysis through this language. These steps are:

    通过这种语言进行数据分析时,必须考虑许多步骤。 这些步骤是:

    • Programming

      程式设计
    • Transforming

      转型
    • Discovering

      发现
    • Modeling

      造型
    • Communicating

      沟通交流

    R programming is being used in many industries like academics, healthcare, government, insurance, retail, media, manufacturing, etc.

    R编程已在许多行业中使用,例如学术界,医疗保健,政府,保险,零售,媒体,制造业等。

    This data analysis can be done through programming in R language which comes with a number of packages having many inbuilt functions and this is the reason that developers do not have to program much. They just need to use those functions and carry out the analysis.

    可以通过R语言编程来完成此数据分析,R语言带有许多具有许多内置功能的程序包,这是开发人员不必进行太多编程的原因。 他们只需要使用这些功能并进行分析即可。

    为什么要使用R编程? (Why R Programming?)

    R Programming can be used to create statistics and graphs. The language has become very popular and people who want to make their career in this language can undergo R certification online through various institute who provide in-depth knowledge of R.

    R编程可用于创建统计数据和图形。 该语言已变得非常流行,并且想要使用该语言进行职业的人们可以通过提供R深入知识的各种机构在线获得R认证

    R certification when seen today can prove to be very useful for students and they can plan a good career after the certification which certainly gives an individual an upper edge over others.

    今天看到的R认证可能对学生非常有用,并且他们可以在认证之后计划一个良好的职业,这肯定会使个人在其他方面拥有上风。

    R中的数据可视化 (Data Visualization in R)

    Many types of data visualizations can be created through the language and these are:

    通过该语言可以创建多种类型的数据可视化,它们是:

    • Histogram

      直方图
    • Bar / Line Chart

      条形图/折线图
    • Box plot

      箱形图
    • Scatter plot

      散点图
    • Heat Map

      热图
    • Mosaic Map

      镶嵌图
    • Map Visualization

      地图可视化
    • 3D Graphs

      3D图形
    • Correlogram

      相关图

    These will be discussed one by one.

    这些将一一讨论。

    直方图 (Histogram)

    A histogram can be created by using histdata package that has many small data sets to create the histogram. A histogram can be used to break data into bins and show their frequency. Here is the code in which histogram is created. Here is the code of creating a simple histogram.

    直方图可以通过使用具有许多小的数据集来创建直方图的histdata包来创建。 直方图可用于将数据分解为bin,并显示其频率。 这是创建直方图的代码。 这是创建简单直方图的代码。

    hist(Temperature,
    main="Maximum daily temperature ",
    xlab="Temperature in degrees Fahrenheit",
    xlim=c(50,100),
    col="darkmagenta",
    freq=FALSE
    )
    Histogram with R

    Image Source

    图片来源

    While creating a histogram a developer can see that number of colors specified is more than the number of breaks. The colors are repeated if the number of colors is more.

    在创建直方图时,开发人员可以看到指定的颜色数量大于中断的数量。 如果颜色数量更多,则重复颜色。

    折线图 (Line Chart)

    A line chart shows an increase in the data for a given time period. Line charts are created to compare the changes between two organizations or between weather of two places or other comparisons. Line charts are also created to analyze the trends over a particular period.

    折线图显示给定时间段内数据的增加。 创建折线图是为了比较两个组织之间或两个地方的天气之间的变化或进行其他比较。 还创建折线图以分析特定时期内的趋势。

    x <- c(1:5); y <- x
    par(pch=22, col="red")
    par(mfrow=c(2,4))
    opts = c("p","l","o","b","c","s","S","h")
    for(i in 1:length(opts)){
      heading = paste("type=",opts[i])
      plot(x, y, type="n", main=heading)
      lines(x, y, type=opts[i])
    }
    Line Chart in R

    Image Source

    图片来源

    条形图 (Bar Chart)

    Bar chart is also created for comparing profits or weather report or other comparisons. The chart is displayed in the form of bars. Here is the code of creating a vertical bar chart.

    还创建了条形图,用于比较利润或天气预报或其他比较。 图表以条形形式显示。 这是创建垂直条形图的代码。

    counts <- table(mtbikes$gear)
    barplot(counts, main="Bike Distribution",
       xlab="Number of Gears")
    Bar Chart in R

    Image Source

    图片来源

    Here is an example of creating a horizontal bar chart.

    这是创建水平条形图的示例。

    counts <- table(mtbikes$gear)
    barplot(counts, main="Bike Distribution", horiz=TRUE,
      names.arg=c("3 Gears", "4 Gears", "5 Gears"))

    箱形图 (Box Plot)

    It is created either for a single variable or a group of variables. The syntax of creating a box plot is as follows

    它是为单个变量或一组变量创建的。 创建箱形图的语法如下

    boxplot(x,data=)

    Here x is the formula and data= is the frame which provides the data. Here is an example of creating a box plot.

    这里x是公式,data =是提供数据的框架。 这是创建箱形图的示例。

    boxplot(mpg~cyl,data=mtbikes, Bike Milage Data",
       xlab="Number of Cylinders", ylab="Miles Per Gallon")
    Box Plot in R

    Image Source

    图片来源

    散点图 (Scatter Plot)

    Scatter plot can be created in many ways. The basic formula for creating the scatter plot is

    散点图可以通过多种方式创建。 创建散点图的基本公式是

    plot(x, y)

    Here is an example of creating a scatter plot.

    这是创建散点图的示例。

    attach(mtbikes)
    plot(wt, mpg, main="Scatterplot Example",
       xlab="Bike Weight ", ylab="Miles Per Gallon ", pch=19)

    热图 (Heat Map)

    A heat map is displayed in the form of a table in which colors are displayed in place of numbers. All the columns can have either same or different colors. The dark color denotes highs while the light colors denote lows. Here is an example of creating a heat map.

    热图以表格的形式显示,其中以颜色代替数字来显示颜色。 所有列可以具有相同或不同的颜色。 深色表示高,而浅色表示低。 这是创建热图的示例。

    > heatmap(as.matrix(mtcars))

    镶嵌图 (Mosaic Map)

    Mosaic Map can be created by using VCD library which has an ample amount of functions to create the map. The syntax for creating a mosaic map is as follows:

    可以使用VCD库创建马赛克地图,该库具有创建地图的大量功能。 创建镶嵌图的语法如下:

    mosaic(x, condvar=, data=)

    Here x is the formula and codevar is an optional variable in which conditions can be defined. The example below shows the making of a mosaic map

    这里x是公式,而codevar是可以在其中定义条件的可选变量。 以下示例显示了镶嵌图的制作

    library(vcd)
    mosaic(HairEyeColor, shade=TRUE, legend=TRUE)

    3D图形 (3D Graphs)

    R programming can be used to create 3D graphs which are very impressive. The R commander package is used to create these graphs. In order to create the 3D graph R commander package has to be installed and then 3D plot option should be used in the graph.

    R编程可用于创建令人印象深刻的3D图形。 R命令程序包用于创建这些图。 为了创建3D图形,必须安装R命令程序包,然后在图形中使用3D绘图选项。

    Here is the code for creating the graph:

    这是用于创建图形的代码:

    >data(iris, package="datasets")
    >scatter3d(Petal.Width~Petal.Length+Sepal.Length|Species, data=iris, fit="linear"
    >residuals=TRUE, parallel=FALSE, bg="black", axis.scales=TRUE, grid=TRUE, ellipsoid=FALSE)

    Lattice package can also be used to create 3D graphs.

    莱迪思软件包还可用于创建3D图形。

    Here is an example

    这是一个例子

    >attach(iris)
    >cloud(Sepal.Length~Sepal.Width*Petal.Length|Species, main="3D Scatterplot by Species")
    >xyplot(Sepal.Width ~ Sepal.Length, iris, groups = iris$Species, pch= 20)

    相关图 (Correlogram)

    Correlogram helps the users to view the data in the form of matrices. The syntax for creating a correlogram is given below.

    关联图可帮助用户以矩阵形式查看数据。 下面给出了创建相关图的语法。

    corrgram(x, order = , panel=, lower.panel=, upper.panel=, text.panel=, diag.panel=)

    Here

    这里

    Order=TRUE will set the variables in proper order in relation to the correlation matrix.

    Order = TRUE将按照相关矩阵的正确顺序设置变量。

    Panel= refers to diagonal panels in which developers can use lower= and upper=. These options can be chosen below and above the diagonal. Text.panel and diag.panel are the references to main diagonal.

    Panel =是指对角线面板,开发人员可以在其中使用lower =和upper =。 可以在对角线的下方和上方选择这些选项。 Text.panel和diag.panel是对角线的引用。

    Here is an example of creating a correlogram.

    这是创建相关图的示例。

    library(corrgram)
    corrgram(mtbikes, order=TRUE, lower.panel=panel.shade,
      upper.panel=panel.pie, text.panel=panel.txt,
      main="Bike Milage Data in PC2/PC1 Order")

    地图可视化 (Map Visualization)

    This is the latest thing that has been put into the R programming. R can provide the map visualization through JavaScript libraries. The leaflet is open source through which JavaScript libraries can be used for creating interactive maps. In order to use the library, it should be installed.

    这是R编程中最新的东西。 R可以通过JavaScript库提供地图可视化。 该传单是开放源代码,通过它可以将JavaScript库用于创建交互式地图。 为了使用该库,应该安装它。

    library(magrittr)
    library(leaflet)
    m <- leaflet() %>%
    addTiles() %>%
    addMarkers(lng=77.2310, lat=28.6560, popup="The delicious food of India")
    m

    己宾 (Hexbin)

    Hexbin is a package, which helps to create multiple points This package can be used to create a bivariate histogram. Here is the code for the same.

    Hexbin是一个程序包,可帮助创建多个点。此程序包可用于创建双变量直方图。 这是相同的代码。

    >library(hexbin)
    >a=hexbin(diamonds$price,diamonds$carat,xbins=40)
    >library(RColorBrewer)
    >plot(a)

    最终裁决 (Final Verdict)

    It can be said that various kinds of graphs can be made from R language by writing few lines of code and embedding packages and functions, which have already been coded.

    可以说,通过编写很少的代码行并嵌入已经编码的包和函数,可以用R语言制成各种图形。

    These charts can be used on the web as well as desktop applications and can help you for data visualization in R in a specific way.

    这些图表可以在Web以及桌面应用程序上使用,并且可以帮助您以特定方式在R中进行数据可视化。

    翻译自: https://www.thecrazyprogrammer.com/2018/12/data-visualization-in-r.html

    r语言中进行数据可视化

    展开全文
  • 使用标准Web技术的通用可视化Web浏览器应用程序
  • 最近老师在带做大数据项目,先做了个数据可视化。 简单来说就是: 利用Echarts+Springboot实现数据可视化 Echarts:调用Echarts.js的API实现图标数据展示 (echarts网址) ...Springboot:编写接口访问 (目录...

     

     

    最近在做大数据项目,先做了个数据可视化。

     

    简单来说就是:

    利用Echarts + Springboot实现数据可视化

     

    Echarts:调用Echarts.js的API实现图标数据展示  (echarts网址)

    https://echarts.apache.org/zh/index.html

    Springboot:编写接口访问  (目录结构如下)

    watermark,type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s,shadow_50,text_Q1NETiBAJ-S4gOeUn-aJgOeIsQ==,size_20,color_FFFFFF,t_70,g_se,x_16

     

    pom文件:

    <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
    <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
             xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
             xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
        <modelVersion>4.0.0</modelVersion>
    
        <groupId>com.chen.cn</groupId>
        <artifactId>springbootchartview</artifactId>
        <version>1.0-SNAPSHOT</version>
    
        <properties>
            <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
            <maven.compiler.source>1.8</maven.compiler.source>
            <maven.compiler.target>1.8</maven.compiler.target>
            <mysql-connector-java.version>5.1.38</mysql-connector-java.version>
            <druid.version>1.1.6</druid.version>
        </properties>
    
    
        <!--继承父工程的starter-->
        <parent>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
            <version>2.3.4.RELEASE</version>
        </parent>
    
        <dependencies>
            <!--springboot应用支持springmvc功能-->
            <dependency>
                <groupId>org.springframework.boot</groupId>
                <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
            </dependency>
    
            <!-- mysql driver -->
            <dependency>
                <groupId>mysql</groupId>
                <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
                <version>${mysql-connector-java.version}</version>
            </dependency>
    
            <!--数据源连接池-->
            <dependency>
                <groupId>com.alibaba</groupId>
                <artifactId>druid</artifactId>
                <version>${druid.version}</version>
            </dependency>
    
            <dependency>
                <groupId>org.springframework.boot</groupId>
                <artifactId>spring-boot-configuration-processor</artifactId>
                <optional>true</optional>
            </dependency>
    
            <dependency>
                <groupId>org.projectlombok</groupId>
                <artifactId>lombok</artifactId>
                <optional>true</optional>
            </dependency>
    
            <!--视图组件:thymeleaf-->
            <dependency>
                <groupId>org.springframework.boot</groupId>
                <artifactId>spring-boot-starter-thymeleaf</artifactId>
            </dependency>
    
            <dependency>
                <groupId>com.alibaba</groupId>
                <artifactId>fastjson</artifactId>
                <version>1.2.14</version>
            </dependency>
    
    
    
        </dependencies>
    
    </project>

     

    编写控制层:

    package com.chen.cn.controller;
    
    
    import org.springframework.stereotype.Controller;
    import org.springframework.ui.ModelMap;
    import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
    
    @Controller
    public class EchartsController{
    
        @RequestMapping("/doCharts")
    //    @ResponseBody  题外话:如果加入此条注解,下面返回的内容就会被加入响应体中,页面显示:charts
        public String doCharts(ModelMap modelMap){
            return "charts";  //请求转发到charts页面
        }
    }

     

    然后是charts.html:

    <!DOCTYPE html>
    <html>
      <head>
        <meta charset="utf-8" />
        <!-- 引入刚刚下载的 ECharts 文件 -->
        <script src="/js/echarts.js"></script>
      </head>
    </html>

    绘制一个简单的图标:

    在绘图前我们需要为 ECharts 准备一个定义了高宽的 DOM 容器。在刚才的例子 </head> 之后,添加:

    <body>
      <!-- 为 ECharts 准备一个定义了宽高的 DOM -->
      <div id="main" style="width: 600px;height:400px;"></div>
    </body>

    最后:

    <!DOCTYPE html>
    <html>
    <head>
        <meta charset="utf-8" />
        <title>ECharts</title>
        <!-- 引入刚刚下载的 ECharts 文件 -->
        <script src="/js/echarts.js"></script>
    </head>
    <body>
    <!-- 为 ECharts 准备一个定义了宽高的 DOM -->
    <div id="main" style="width: 600px;height:400px;"></div>
    <script type="text/javascript">
          // 基于准备好的dom,初始化echarts实例
          var myChart = echarts.init(document.getElementById('main'));
    
          // 指定图表的配置项和数据
          var option = {
            title: {
              text: 'ECharts 入门示例'
            },
            tooltip: {},
            legend: {
              data: ['销量']
            },
            xAxis: {
              data: ['衬衫', '羊毛衫', '雪纺衫', '裤子', '高跟鞋', '袜子']
            },
            yAxis: {},
            series: [
              {
                name: '销量',
                type: 'bar',
                data: [5, 20, 36, 10, 10, 20]
              }
            ]
          };
    
          // 使用刚指定的配置项和数据显示图表。
          myChart.setOption(option);
        </script>
    </body>
    </html>

    其中:

    1、'bar' 是图标类型

    2、我们可以通过这里修改图表的大小:watermark,type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s,shadow_50,text_Q1NETiBAJ-S4gOeUn-aJgOeIsQ==,size_20,color_FFFFFF,t_70,g_se,x_16

     

     

     

    编写完成,开始跑程序,点击运行,访问:

    http://localhost:8080/doCharts

    即可得到可视化图表:

    watermark,type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s,shadow_50,text_Q1NETiBAJ-S4gOeUn-aJgOeIsQ==,size_20,color_FFFFFF,t_70,g_se,x_16

    我们更可以修改图表类型,只需修改一个参数即可(type,pie为饼图):

    series: [
                {
                    name: '销量',
                    type: 'pie',
                    data: JSON.parse(data2)
                }
            ]

    运行效果:

    watermark,type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s,shadow_50,text_Q1NETiBAJ-S4gOeUn-aJgOeIsQ==,size_20,color_FFFFFF,t_70,g_se,x_16

     

     

     

     

     

    当然这里的数据是写死的,那我们肯定要写我们自己的东西呀!!所以怎样?

    请往下看:

    我们需要改写controller,charts.html这两个地方。 

    1、在controller中加入以下代码:

    package com.chen.cn.controller;
    
    
    import com.alibaba.fastjson.JSON;
    import org.springframework.stereotype.Controller;
    import org.springframework.ui.ModelMap;
    import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
    
    import java.util.ArrayList;
    import java.util.List;
    
    @Controller
    public class EchartsController{
    
        @RequestMapping("/doCharts")
        public String doCharts(ModelMap modelMap){
            //定义商品名称
            List<String> data1 = new ArrayList<>();
            data1.add("手机");
            data1.add("电脑");
            data1.add("平板");
            data1.add("耳机");
            data1.add("电视");
            data1.add("洗衣机");
            data1.add("拖孩");
    
            List<Integer> data2 = new ArrayList<>();
            data2.add(2531);
            data2.add(1231);
            data2.add(525);
            data2.add(211);
            data2.add(913);
            data2.add(821);
            data2.add(1121);
    
            //把数据转换为JSON格式
            String data1Json = JSON.toJSONString(data1);
            String data2Json = JSON.toJSONString(data2);
    
            //将数据转发为视图组件显示
            modelMap.put("data1Json",data1Json);
            modelMap.put("data2Json",data2Json);
    
            return "charts";
        }
    }

     其中我们需要:

    1、传入一个参数:ModelMap

    2、把数据转换为JSON格式,再转发为视图组件

     

     

    2、charts.html编写:

    <!DOCTYPE html>
    <html lang="en" xmlns:th="http://www.thymeleaf.org">
    <head>
        <meta charset="UTF-8">
        <title>Title</title>
        <script src="/js/echarts.js"></script>
    </head>
    <body>
    <!-- 为 ECharts 准备一个定义了宽高的 DOM -->
    <div id="main" style="width: 600px;height:400px;"></div>
    <script type="text/javascript" th:inline="javascript">
    
        //在js读取thymeleaf变量值
        var data1=[[${data1Json}]];
        var data2=[[${data2Json}]];
    
    
        // 基于准备好的dom,初始化echarts实例
        var myChart = echarts.init(document.getElementById('main'));
        // 指定图表的配置项和数据
        var option = {
            title: {
                text: 'ECharts 入门示例'
            },
            tooltip: {},
            legend: {
                data: ['销量']
            },
            xAxis: {
                data: JSON.parse(data1)
            },
            yAxis: {},
            series: [
                {
                    name: '销量',
                    type: 'bar',
                    data: JSON.parse(data2)
                }
            ]
        };
    
    
        // 使用刚指定的配置项和数据显示图表。
        myChart.setOption(option);
    </script>
    </body>
    </html>

    其中:我们使用了 JSON.parse() 方法将Json数据转换为 JavaScript 对象。

     

     

    再次访问:

    http://localhost:8080/doCharts

     

    运行结果如下:

    watermark,type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s,shadow_50,text_Q1NETiBAJ-S4gOeUn-aJgOeIsQ==,size_20,color_FFFFFF,t_70,g_se,x_16

     

    emmm就是感觉好方便,利用一个echarts就可以做出来各种可视化图表啦(撒花撒花撒花)~~~

    (写得不好,欢迎大佬指教)

     

     

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