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  • web数据可视化方法
    千次阅读
    2022-01-12 09:09:22

    谁能帮你不用懂得复杂的HTML、JavaScript、CSS等前端技术就能快速做出来一个炫酷的Web APP,把数据分析结果可视化呈现出来?本文推荐Python界新秀,高速发展的开源Web框架Streamlit,以及Python界较优秀交互式可视化工具Plotly。

    1. Streamlit入门

    1.1. 什么是Streamlit?

    让python代码快速生成web app是很多AI算法工程师们的需求,2019年新兴的这个streamlit项目能帮你解决类似的问题。Python应用程序框架Streamlit,是一个开源的Python库,在github(https://github.com/streamlit/streamlit)上超过17.2千颗stars(截止2022.1.11),利用Streamlit可以快速构建机器学习应用和高级数据分析可视化的用户界面。

    Streamlit官方帮助文档为https://docs.streamlit.io/

    使用简单的pip安装:

    pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple Streamlit
    

    在命令行窗口,输入命令启动Demo服务:

    streamlit hello
    

    在这里插入图片描述
    本地默认端口为8501。
    在这里插入图片描述

    1.2. 画个图

    写段Python代码,文件名为quickstart.py:

    import streamlit as st
    import pandas as pd
    import numpy  as np
    
    chart_data = pd.DataFrame(
        np.random.randn(20, 3),
        columns=['线条1', '线条2', '线条3'])
    
    st.markdown('#### 画图')
    st.line_chart(chart_data)
    
    st.markdown('''
        #### 代码
        
            chart_data = pd.DataFrame(
                np.random.randn(20, 3),
                columns=['线条1', '线条2', '线条3'])
            
            st.line_chart(chart_data)
    ''')
    

    在命令行下,并且在代码的目录下,输入命令streamlit run 代码文件名。

    streamlit run quickstart.py
    

    注:必须在命令行下运行streamlit run命令,在集成开发工具上不行。

    在这里插入图片描述
    简而言之,Streamlit的工作方式如下:

    • 对于用户的每一次交互,整个脚本从头到尾执行一遍;
    • Streamlit基于UI组件的状态给变量赋值;
    • 缓存让Streamlit可以避免重复请求数据或重复计算;

    2. 关于plotly

    Plotly 是一个非常强大的开源数据可视化框架,它通过构建基于 HTML 的交互式图表来显示信息,可创建各种形式的精美图表。本文所说的 Plotly 指的是 Plotly.js 的 Python 封装,plotly本身是个生态非常复杂的绘图工具,它对很多编程语言提供接口。

    安装通过 pip 进行即可。

    pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple plotly
    

    Plotly Python 其对应的官网为https://plotly.com/python/,上面有一些教程和官方API接口的查询。Plotly 是绘图基础库,它可以深度定制调整绘图,但是 API 复杂学习成本较高。一般plotly开发,使用 Jupyter 本地绘图。

    Plotly_exprress 则是对 Plotly 的高级封装,上手容易,它对 Plotly 的常用绘图函数进行了封装。缺点是没有 plotly 那样自由度高。

    3. 在Streamlit上绘制一个Plotly图

    Streamlit支持多种可视化工具,包括:Matplotlib、bokeh、Seaborn、Plotly、PyDeck等,对于Plotly可视化库,使用st.plotly_chart()接口实现。

    import streamlit as st
    import plotly.express as px
    import pandas as pd
    
    df = px.data.gapminder()
    st.write('欢迎使用Plotly express可视化库!')
    
    fig = px.scatter(df.query("year==2007"), x="gdpPercap", y="lifeExp",
              size="pop", color="continent",
                     hover_name="country", log_x=True, size_max=60)
    # Plot the data
    st.markdown("#### Bubble Charts 图例")
    st.plotly_chart(fig)
    st.markdown("#### 参考代码")
    code = '''
            采用高度集成的plotly.express,代码比较简单:
        
                st.write('欢迎使用Plotly express可视化库!')
    
                fig = px.scatter(df.query("year==2007"), x="gdpPercap", y="lifeExp",
                          size="pop", color="continent",
                                 hover_name="country", log_x=True, size_max=60)
                                 
                st.plotly_chart(fig)                 
    '''
    st.markdown(code)
    

    在这里插入图片描述
    通过上述过程,数据分析工程师可以在不掌握前段可视化技术的情况下,就像使用Matplotlib、Seaborn一样可视化分享研究成果。

    参考:

    [1]. 周先森爱吃素. Plotly基础教程. CSDN博客. 2020.10
    [2]. 地学小哥. 03_Streamlit试用体会.简书. 2020.02

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    Python数据分析师工作拓展助手,在不用掌握复杂的HTML、JavaScript、CSS等前端技术的情况下,也能快速做出来一个炫酷的Web APP,把数据分析结果可视化呈现出来!本文推荐Python界新秀,高速发展的开源Web框架Streamlit,与Python界较优秀交互式可视化工具Plotly,组合搭建的“Web数据可视化低代码纯python技术解决方案”。

    1. 方案概述

    Web数据可视化低代码纯python技术解决方案,是采用Streamlit Web框架,其可视化工具默认使用Bokeh,可以同时兼容使用Plotly、Matplotlib等,前端底层为React.js框架,Web服务端底层为Tornado。

    • 计算架构层采用Pandas、SKlearn、Tensorflow、Python等。其中,数据可视化主要是通过Pandas与Plotly、Streamlit无缝结合;
    • 可视化层以plotly为主,辅以默认的bokeh和matplotlib,以及Streamlit table与MarkDown等。

    在这里插入图片描述

    注:图中灰色背景的终端层,Python数据分析师可以不必关心,已经由Web框架Streamlit封装成低代码python开发接口实现。

    1. Web 布局与导航

    1.1. 简易快速布局

    Streamlit框架提供几种界面布局模板,在这里使用常用的左右单页面结构,如下图所示左侧为Sidebar,对应的API表示为:

    st.sidebar.[element_name]
    

    其中,element_name是指交互组件名称,包括:
    在这里插入图片描述
    如上图所示,接下来将以此页面布局开始开发。

    1.2. 开始“菜单/导航”

    使用单页面结构中的Sidebar为导航控制栏,

    import streamlit as st
    import pandas as pd
    import numpy as np
    import plotly.express as px
    import plotly.graph_objects as go
    
    def Layouts_plotly():
        st.sidebar.write('导航栏')
        add_selectbox = st.sidebar.radio(
            "plotly基本图",
            ("Bubble", "Scatter", "Line","aggregate_bar","bar_charts","pie","pulled_out")
        )
        if add_selectbox=="Bubble":
            Bubble()
        elif add_selectbox=="Scatter": 
            Scatter() 
        elif add_selectbox == "Line":
            Line()
        elif add_selectbox == "aggregate_bar":    
            aggregate_bar()
        elif add_selectbox == "bar_charts":    
            bar_charts()
        elif add_selectbox == "pie":     
            pie()
        elif add_selectbox == "pulled_out":
            pulled_out()
        # 补充表单
        st.sidebar.button('基本数据表',on_click=Double_coordinates)
    
    def main():
        Layouts_plotly()
        
    if __name__ == "__main__":
        main()  
    

    运行程序:streamlit run Demo_plotly_Basic_Charts.py
    输入效果如下图所示:
    在这里插入图片描述

    注:框架默认执行第一选项: Bubble(),将在后面补充代码

    2. Plotly基本图

    在这里插入图片描述

    def Bubble():       
        df = px.data.gapminder()
        
        fig = px.scatter(df.query("year==2007"), x="gdpPercap", y="lifeExp",
                  size="pop", color="continent",
                         hover_name="country", log_x=True, size_max=60)
        # Plot the data
        st.plotly_chart(fig)
         
    def Scatter():
        fig = px.scatter(x=[0, 1, 2, 3, 4], y=[0, 1, 4, 9, 16])
        
        # Plot the data
        st.plotly_chart(fig)
           
    def Line():
        df = px.data.stocks()
        fig = px.line(df, x='date', y="GOOG")
        st.plotly_chart(fig)
       
    def aggregate_bar():
        df = px.data.tips()
        fig = px.histogram(df, x="sex", y="total_bill",
                     color='smoker', barmode='group',
                     histfunc='avg',
                     height=400)
        
        st.plotly_chart(fig)
       
    def bar_charts():
        data_canada = px.data.gapminder().query("country == 'Canada'")
        fig = px.bar(data_canada, x='year', y='pop')
    
        st.plotly_chart(fig)
       
    def pie():
        df = px.data.tips()
        fig = px.pie(df, values='tip', names='day', color='day',
                     color_discrete_map={'Thur':'lightcyan',
                                         'Fri':'cyan',
                                         'Sat':'royalblue',
                                         'Sun':'darkblue'})
        st.plotly_chart(fig)
       
    def pulled_out():    
        labels = ['Oxygen','Hydrogen','Carbon_Dioxide','Nitrogen']
        values = [4500, 2500, 1053, 500]
        
        # pull is given as a fraction of the pie radius
        fig = go.Figure(data=[go.Pie(labels=labels, values=values, pull=[0, 0.2, 0, 0])])   
        st.plotly_chart(fig)
    
    

    3. 实现双坐标图表实践

    数据表通过Pandas直接读取(csv)数据为DataFrame,使用Streamlit的st.table直接显示数据表,使用plotly.graph_objects绘图。

    @st.cache
    def load_data():
        df = pd.read_csv('STAT202112.csv', encoding='gbk')
        df['年月'] = df['年月'].astype("str")    
        
        return df
    
    def Double_coordinates():  
        df = load_data()
    
        st.markdown('#### 数据表展示')
        st.table(df)    
    
        st.markdown('#### 双坐标图')
        x = df["年月"]
        y1_1 = df['流失客户']
        y1_2=df['新客户']
        
        y2 = df["余额"]
        
        trace0_1 = go.Bar(x=x,y=y1_1,
                        marker=dict(color="red"),
                        opacity=0.5,
                       name="流失客户")
    
        trace0_2 = go.Bar(x=x,y=y1_2,
                        marker=dict(color="blue"),
                        opacity=0.5,
                       name="新客户")
        
        trace1 = go.Scatter(x=x,y=y2,
                            mode="lines",
                            name="余额",
                            # 【步骤一】:使用这个参数yaxis="y2",就是绘制双y轴图
                            yaxis="y2")
        
        data = [trace0_1,trace0_2,trace1]
        
        layout = go.Layout(title="客户发展趋势",
                           xaxis=dict(title="年月"),
                           yaxis=dict(title="客户数量"),
                           # 【步骤二】:给第二个y轴,添加标题,指定第二个y轴,在右侧。
                           yaxis2=dict(title="金额",overlaying="y",side="right"),
                           legend=dict(x=0.78,y=0.98,font=dict(size=12,color="black")))
        
        fig = go.Figure(data=data,layout=layout)
        
        st.plotly_chart(fig)
    

    注:@st.cache 用于把数据加载到缓存,避免下次重复查询加载。

    在这里插入图片描述

    4. 总结

    通过低代码Streamlit+Plotly的试用,感觉代码挺优雅,不用懂得任何前端技术,可以开发一个看起来还很美观的Web App。

    Python数据分析师可以用更多时间专注数据表现上,通过图表为用户讲述数据的故事。

    参考:

    [1]. 肖永威. 高级数据分析可视化低代码技术框架选型初步分析. CSDN博客. 2022.01
    [2]. 肖永威. Python数据分析师使用低代码Streamlit实现Web数据可视化方法——入门篇. CSDN博客. 2022.01
    [3]. 周先森爱吃素. Plotly基础教程. CSDN博客. 2020.10
    [4]. 地学小哥. 03_Streamlit试用体会. 简书. 2020.02
    [5]. 郑立赛. 【Python】神器:Streamlit,仅使用Python开发一个运维管理后台(不需要编写html,js,css) . 博客园. 2021.06

    展开全文
  • web数字可视化有哪些实现的方法

    千次阅读 多人点赞 2022-07-11 12:01:37
    我们在前面的最火前端Web组态软件(可视化)也提到过,工业 4.0 时代也是数字智能化时代,我国工业领域正快速从“制造”迈向“智造”的新跨越。想必大家已经阅读过前面我们提到的Topology可视化绘图引擎的基础.

    目录

    前言:

    一、乐吾乐的Topology

    二、图扑的Hightopo 

    三、感悟总结

    参考


    前言:

            十四五规划和2035年远景目标纲要中明确指出要加快数字化发展建设数字中国,其中包括打造数字经济新优势、加快数字社会建设步伐、提高数字政府建设水平、营造良好数字生态。由此可见,数字化进程只会不断深入研究和发展,企业转型也是迫在眉睫。要结合自身来制定不同的数字化转型发展方向和寻找更适宜的解决方案。我们在前面的最火前端Web组态软件(可视化)也提到过,工业 4.0 时代也是数字智能化时代,我国工业领域正快速从“制造”迈向“智造”的新跨越。想必大家已经阅读过前面我们提到的Topology可视化绘图引擎的基础内容,工业4.0时代下的数字可视化的“弄潮儿”不断涌现,那我们将继续了解和学习数字可视化领域,目前究竟有哪些优秀的解决方案呢?

    一、乐吾乐的Topology

    1、介绍:

    乐吾乐Topology是乐吾乐公司自主设计、研发的web组态可视化软件,具有跨平台、高效、可扩展、实时监控、动态交互、支持自动算法等特点,最大程度减少研发和运维的成本,并致力于普通业务人员0代码开发实现web组态、SCADA等场景。是拥有为电力能源、水利、物联网、工业互联网、智慧城市、智慧医疗、智慧农业、IT运维等提供解决方案的可视化平台。

    2、组成:

    乐吾乐不仅有云端物联平台,还拥有Topology-2DTopology-3D

    非常适合零代码、测点数较多、业务复杂、可视化程度高的虚拟现实场景。其中物联云平台方便对设备、数据、告警、组态进行后台管理。其中Topology的2D、3D更加能够将虚拟与现实相结合的数字孪生技术,提供二维、三维场景体系的构建和实时交互效果的联动,能够快速展示项目和实施,助力企业数字化转型升级。当然,这些我们都是可以通过API学习和了解。

     3.优点:

     

    新引擎

    • 数据+ 算法 + 风格 = 栩栩如生;
    • 数据为核心、数据驱动显示;
    • 多状态呈现,进度、动效多角度动态展示
    • 支持自动算法、业务算法等中间件扩展

    追求卓越性能

    • 支持 1 万+以上节点。全部采用引擎原生节点更可达到 2 万节点
    • 支持 1000+动画播放,大数据、高要求场景无压力

    实时动态数据监听

    • 支持 mqtt 动态数据监听
    • 支持 websocket 动态数据监听
    • 支持 http 自主请求动态更新数据

    丰富的交互事件

    • 画笔全生命周期事件(创建、更新、销毁)
    • 鼠标进入、移出、单击、选中等事件
    • 移动、缩放、旋转等事件
    • 网络消息事件
    • 动画、视频播放事件
    • 文本输入事件

    自由可扩展

    • 可定制化开发图形库
    • 可直接在线绘画图形
    • 支持 SVG PATH

    4、适用场景:

    Topology适用的场景丰富,仍在不断拓展新的业务市场,从未停止脚步,也更加易于后期维护和使用。目前以在很多行业均有涉猎:

    • 架构图、拓扑图、UML 图、脑图等
    • 电力能源、水利等
    • 物联网、工业互联网等
    • 智慧城市、智慧医疗、智慧农业等
    • 大屏展示、IT 运维等

    5、成品效果:

    (1)3D智慧城市

     

    (2)智慧水务管理

     (3) 数字孪生

    二、图扑的Hightopo 

    1、介绍:

    基于 HTML5 图形界面组件库。使用 HT for Web 您可以轻松构建现代化的,跨桌面和移动终端的企业应用。HT for Web 适用于实时监控系统的界面呈现,广泛应用于电信网络拓扑和设备管理,以及电力、燃气等工业自动化 (HMI/SCADA) 领域。

    2、组成:

    Hightopo 有着基于HTML5为基础的2D和3D可视化图形组件,金融、电力、能源、电信和交通等行业均有涉足。

     3.优点:

    Hightopo 提供了一套独特的 WebGL 层抽象,将 Model–View–Presenter (MVP) 的设计模型延伸应用到了 3D 图形领域。使用 HT for Web 您可更关注于业务逻辑功能,不必将精力投入复杂 3D 渲染和数学等非业务核心的技术细节。

    4、适用场景:

    • 工业组态
    • 电力能源
    • 轨道交通
    • 园区楼宇
    • 电信机房
    • 智慧水务
    • 其它领域

    5、成品效果:

    (1)热换站

    (2)智慧水务

    (3)智慧风电

    三、感悟总结

            伟人牛顿曾经说过:“如果我看得更远,那是因为我站在巨人的肩膀上”。我们不得不感谢在工业4.0时代默默无闻的蜜蜂们,正式大家的共同努力才能不断推进数字化经济时代的进程。 尽管世界政治经济形势错综复杂,和平与发展仍是时代的主题,我们不仅要有克服一切困难的勇气,更要有“前人栽树,后人乘凉”决心。推进数字化中国的建设,将数字可视化赋能工业生产方式、社会生活方式以及治理方式,不断寻求和最优解决方案,并用以应对生态文明、工业生产、农业资源、气候环境、水源循环、城市建设等方面机遇和挑战。最后,祝愿祖国繁荣昌盛!

    参考

    【1】乐吾乐解决方案

    【2】图扑软件解决方案

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    2021-02-22 11:43:02
    Flask作为Web框架,它的作用主要是为了开发Web应用程序。那么我们首先来了解下Web应用程序。
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    作者:Alark Joshi 翻译:陈雨琳 校对:吴金笛

    本文2200字,建议阅读8分钟。

    本文将介绍实现数据可视化的软件包。

    这学期(2018学年春季学期)我教授了一门关于数据可视化的数据科学硕士课程。我们的数据科学硕士项目是一个为期15个月的强化项目,这个项目已经成功地培养了许多优秀的数据科学家。

    该项目的学生背景多元,并且他们在上这门课前都对R和Python有了很深入的理解。通过各种课程的学习,他们已经能够熟练使用ggplot2和matplotlib,为学习大型多变量数据可视化打下了基础。

    作为一个数据可视化的研究者,我想要介绍所有那些在数据可视化领域涌现的绝妙技术。因此,我的课程的其中一部分将会是基于研究论文,在线可视化和d3示例的讲座。

    Python中的数据可视化

    现在大部分的数据可视化研究都是通过D3进行的。遗憾的是,我只有短短8周跟学生相处的时间,所以我只能专注于讲授理论和实践相结合的内容来帮助他们成为数据科学家。虽然学生乐于使用可视化技术探索并解释问题,但他们中的大多数对于使用D3创建美丽的自定义可视化不太感兴趣。根据之前教授这门课的教授反馈来看,在这么短的时间内教授D3是不可能的。

    鉴于我自己对Python的热爱和Python给学生带来的舒适体验,我决定向他们介绍Python中神奇的(我希望是的!)软件包,它们可以实现所有我向学生展示的内容。

    Seaborn的静态可视化

    鉴于我过去使用seaborn的经验,我很高兴能够向学生介绍seaborn产生的美丽的可视化图案。 他们已经有了使用matplotlib的经验,所以学习seaborn时很容易,且优势巨大。 学生能够制作散点图(双变量和多变量),swarmplots,小提琴图,条形图,箱形图和带有刻面的直方图。他们了解到,使用大型数据集生成swarmplots非常耗时,而基于摘要的图(如小提琴图)是更好的选择。

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    Seaborn中的可视化技术示例

    用Bokeh或Plot.ly实现交互式可视化

    虽然seaborn能够产生美丽的可视化图形,但它们都是静态的。我希望学生体验使用交互技术(如梳理,过滤,缩放和悬停)的好处。为此,我介绍了可视化库Bokeh和Plot.ly,利用它们可以轻松实现交互式数据可视化。对于时间序列可视化分配,学生可以选择使用Bokeh或 plot.ly来实现多线图(multi line charts),热图(heatmaps),动画气泡图(animated bubble charts)等。

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    使用plot.ly创建的可视化示例

    图片来源:PolicyViz

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    Bokeh中的交互式可视化

    图片来源:Christine Doig

    可视化树,图和网络

    在讨论分层数据可视化的技术时,我很高兴地展示树状图可视化技术,并将其与节点链接图进行了比较。遗憾的是,当我深入挖掘时,却没有找到实现多级树状图的方法L 即使在导入了squarify库之后,你也只能在Python中生成一个一级树状图!

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    使用squarify包只能生成一级树图

    图片来源:The Python Graph Gallery

    精彩的networkx软件包可以被用来分析图形和网络。 然而,网络可视化只能通过matplotlib或igraph或plotly来实现(请参阅使用plotly实现网络可视化的教程)。igraph有许多不同的选项可以帮助用户尝试配置图形,但是设置起来很不方便,因此许多学生在使用时遇到了问题。另一方面,plot.ly使用顺畅,但在自定义网络图方面几乎没有选择。

    地学可视化

    鉴于创建交互式映射图是数据可视化的重要组成部分,我对于找到能够创建等值区域图(choropleth maps),符号图(symbol maps),统计图(cartograms),交通图(transit maps)甚至流向图(flow maps)的软件包更有信心。以下是我在Python中发现的地学可视化库:

    Plot.ly允许您创建等值区域图和符号图,但几乎无法控制图的创建过程。

    geoplotlib是一个小巧好用的软件包,它建立在pyglet上,但它有点不稳定,经常崩溃。它使用OpenStreetMap图块,甚至允许基于动画的空间数据可视化。我很喜欢这个包,因为它里面有一些简洁好用的示例。

    geoplot看起来很完美,其中有一些很棒的例子,但是我和我们的学生都无法安装它。鉴于我们大多数人都不使用conda,我们应该注意这个警告 - “请谨慎使用,因为这可能不适用于Windows,并且可能无法在OSX和Linux上运行。”

    Cartopy和geopandas+matplotlib只生成静态可视化,所有我还没有尝试过。

    文本可视化

    我们学习了很多关于各种文本可视化技术的知识,例如标签云(tag clouds)(例如wordle),文档散(docubursts),平行标签云(parallel tag clouds),短语网络(phrase nets)和单词树(word trees),还介绍了主题探索和情感可视化技术。

    不幸的是,除了word_cloud软件包之外,对于想要在Python中实现单个文档或大型文本集可视化的人来说,几乎没有其他选项。

    Web的交互式数据可视化

    当前,Bokeh和Plot.ly Dash是创建允许多视图刷选和过滤的交互式仪表盘的主要选择。Bokeh的示例非常少,而Plot.ly Dash对惯于在Python中创建可视化的用户来说则非常重要。

    Plot.ly Dash是基于Flask,Plotly.js和React.js构建的,同时增加了创建同步多视点可视化的障碍。我班上的一些学生团队使用Plot.ly Dash完成期末项目,但他们学得非常快。以下链接中是一个关于Ryan Campa和Shikhar Gupta通过Dash实现TED演讲数据集可视化的简单案例。

    http://campa-gupta.herokuapp.com/

    Altar会是理想的选择吗?

    随着课程的进展,出现了一些关于Python 和 Vega组合成为Altair的消息!我欣喜地得知我所使用的Vega来自UW Interactive Data Lab。Jim Vallandingam出色的“Altair简介”教程是一个很好的起点。

    Altair的主要开发人员Jake VanderPlas最近发布了他的Python笔记本和PyCon 2018视频的链接。我从那以后一直在玩它,我非常喜欢它!数据科学家们希望探索他们的数据并创建可视化图形来从内部和外部解释它们。我希望它能满足数据科学家的需求。

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    Altair示例库中的交互式可视化示例集合

    图片来源:Altair Gallery

    总结

    数据科学家喜欢使用Python中的可视化库和包,我希望像Altair这样的工具就是最终的实现途径。诸如plotly,seaborn,bokeh,geoplotlib等软件包将继续发展,并拥有更多功能。通过Python实现的交互式数据可视化(用于Web)将有一个更光明的未来,我们期待这一天!

    致谢

    感谢Sophie Engle教授提供的讲座笔记,让我在整个学期的讲课都很顺利。感谢Shirley Wu和Robert Gove为早期的草稿提供了极有价值的反馈。

    原文标题:

    We need more Interactive Data Visualization tools (for the Web) in Python

    原文链接:

    https://medium.com/@alark/we-need-more-interactive-data-visualization-tools-for-the-web-in-python-ad80ec3f440e

    译者简介:陈雨琳,清华大学大二在读,英语专业。专业学习之外喜欢学些数学、计算机类课程,被数据和模型的魅力所吸引,希望未来能往这个方向发展。道阻且长,行则将至。

    转自:数据派THU 公众号;

    版权声明:本号内容部分来自互联网,转载请注明原文链接和作者,如有侵权或出处有误请和我们联系。

    END

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