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  • 对于数据可视化,我们会想到Plotly、Matplotlib、Pyecharts等可视化库,或者Tableau、FineBI等商业软件。今天我来给大家分享一款非常更有意思的工具——big_screen。 特点 便利性工具, 结构简单, 直接传数据就可以...

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    对于从事数据领域的小伙伴来说,当需要阐述自己观点、展示项目成果时,我们需要在最短时间内让别人知道你的想法。我相信单调乏味的语言很难让别人快速理解。最直接有效的方式就是将数据如上图所示这样,进行可视化展现。

    提到数据可视化,我们会想到 Plotly、Matplotlib、Pyecharts等可视化库,或者一些商用软件Tableau、FineBI等等。如果你希望操作更简单、展现效果更强大,那么这款工具 big_screen 更适合你了,具体如下:

    • big_screen 特点
    • 安装环境
    • 输入数据
    • 结果展示
    • 在线部署
    • 代码领取

    big_screen 特点

    便利性工具, 结构简单, 你只需传数据就可以实现数据大屏展示。

    安装环境

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

    输入数据

    在文件夹 data.py 中更新你需要展示的数据即可,如下为部分数据展示:

    self.echart1_data = {
                'title': '行业分布',
                'data': [
                    {"name": "商超门店", "value": 47},
                    {"name": "教育培训", "value": 52},
                    {"name": "房地产", "value": 90},
                    {"name": "生活服务", "value": 84},
                    {"name": "汽车销售", "value": 99},
                    {"name": "旅游酒店", "value": 37},
                    {"name": "五金建材", "value": 2},
                ]
            }
            self.echart2_data = {
                'title': '省份分布',
                'data': [
                    {"name": "浙江", "value": 47},
                    {"name": "上海", "value": 52},
                    {"name": "江苏", "value": 90},
                    {"name": "广东", "value": 84},
                    {"name": "北京", "value": 99},
                    {"name": "深圳", "value": 37},
                    {"name": "安徽", "value": 150},
                ]
            }
            self.echarts3_1_data = {
                'title': '年龄分布',
                'data': [
                    {"name": "0岁以下", "value": 47},
                    {"name": "20-29岁", "value": 52},
                    {"name": "30-39岁", "value": 90},
                    {"name": "40-49岁", "value": 84},
                    {"name": "50岁以上", "value": 99},
                ]
            }
            self.echarts3_2_data = {
                'title': '职业分布',
                'data': [
                    {"name": "电子商务", "value": 10},
                    {"name": "教育", "value": 20},
                    {"name": "IT/互联网", "value": 20},
                    {"name": "金融", "value": 30},
                    {"name": "学生", "value": 40},
                    {"name": "其他", "value": 50},
                ]
            }
    

    本地运行

    cd big_screen-master;
    python app.py;
    

    结果展示

    展示链接

    在线部署

    你可以直接像在本地一样运行脚本,这样可以运行成功,如果我们想让它一直运行,我们可以在线部署。使用命令如下:

    nohup python app.py
    

    这时你可以查看进程

    ps -ef | grep python
    

    就会看到我们刚才 app.py 代码已经运行起来了,这个就是在后台运行,关闭连接之后一样会运行,这下就放心了。

    但是,如果发生错误的话,我们是无法知道哪里出错的,这时我们指定日志输出文件

    nohup python -u app.py > robot.log 2>&1 &
    

    还有一个问题,我想停止在线运行怎么办?可以使用这个命令

    kill PID
    

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  • 现在制作可视化大屏的方法我遇见的主要有两种:一是使用Python flask+ajax+ECharts绘图库,二就是使用tableau。当然使用power bi和fine bi的话应该也是可以绘制的,感兴趣的小伙伴可以尝试一下。 第一种方法的话:在...
  • 对于从事数据领域的小伙伴来说,当...提到数据可视化,我们会想到 Plotly、Matplotlib、Pyecharts等可视化库,或者一些商用软件Tableau、FineBI等等。如果你希望操作更简单、展现效果更强大,那么这款工具 big_scr...

    对于从事数据领域的小伙伴来说,当需要阐述自己观点、展示项目成果时,我们需要在最短时间内让别人知道你的想法。我相信单调乏味的语言很难让别人快速理解。最直接有效的方式就是将数据进行可视化展现。

    提到数据可视化,我们会想到 Plotly、Matplotlib、Pyecharts等可视化库,或者一些商用软件Tableau、FineBI等等。如果你希望操作更简单、展现效果更强大,那么这款工具 big_screen 更适合你了,具体如下:big_screen 特点

    安装环境

    输入数据

    结果展示

    在线部署

    代码领取

    big_screen 特点

    便利性工具, 结构简单, 你只需传数据就可以实现数据大屏展示。

    安装环境

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

    输入数据

    在文件夹 data.py 中更新你需要展示的数据即可,如下为部分数据展示:

    self.echart1_data = {

    'title': '行业分布',

    'data': [

    {"name": "商超门店", "value": 47},

    {"name": "教育培训", "value": 52},

    {"name": "房地产", "value": 90},

    {"name": "生活服务", "value": 84},

    {"name": "汽车销售", "value": 99},

    {"name": "旅游酒店", "value": 37},

    {"name": "五金建材", "value": 2},

    ]

    }

    self.echart2_data = {

    'title': '省份分布',

    'data': [

    {"name": "浙江", "value": 47},

    {"name": "上海", "value": 52},

    {"name": "江苏", "value": 90},

    {"name": "广东", "value": 84},

    {"name": "北京", "value": 99},

    {"name": "深圳", "value": 37},

    {"name": "安徽", "value": 150},

    ]

    }

    self.echarts3_1_data = {

    'title': '年龄分布',

    'data': [

    {"name": "0岁以下", "value": 47},

    {"name": "20-29岁", "value": 52},

    {"name": "30-39岁", "value": 90},

    {"name": "40-49岁", "value": 84},

    {"name": "50岁以上", "value": 99},

    ]

    }

    self.echarts3_2_data = {

    'title': '职业分布',

    'data': [

    {"name": "电子商务", "value": 10},

    {"name": "教育", "value": 20},

    {"name": "IT/互联网", "value": 20},

    {"name": "金融", "value": 30},

    {"name": "学生", "value": 40},

    {"name": "其他", "value": 50},

    ]

    }

    本地运行

    cd big_screen-master;

    python app.py;

    结果展示知乎视频​www.zhihu.com

    在线部署

    你可以直接像在本地一样运行脚本,这样可以运行成功,如果我们想让它一直运行,我们可以在线部署。使用命令如下:

    nohup python app.py

    这时你可以查看进程

    ps -ef | grep python

    就会看到我们刚才 app.py 代码已经运行起来了,这个就是在后台运行,关闭连接之后一样会运行,这下就放心了。

    但是,如果发生错误的话,我们是无法知道哪里出错的,这时我们指定日志输出文件

    nohup python -u app.py > robot.log 2>&1 &

    还有一个问题,我想停止在线运行怎么办?可以使用这个命令

    kill PID

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  • 经常有朋友问我,想做可视化大屏,但是又嫌代码太长该怎么办? 今天我就来给大家介绍一款非常便利的可视化工具:big_screen,直接传入数据即可,有了它,小白也能做数据大屏。文末将完整代码附上,需要的小伙伴速取...

    经常有朋友问我,想做可视化大屏,但是又嫌代码太长该怎么办?

    今天我就来给大家介绍一款非常便利的可视化工具:big_screen,直接传入数据即可,有了它,小白也能做数据大屏。文末将完整代码附上,需要的小伙伴速取!技术畅聊加技术交流群。
    图片
    相比与Plotly、Matplotlib、Pyecharts等可视化库,或者一些商用软件Tableau、FineBI等等,这款工具的优点在于操作更加简单、展现效果也很强大

    下面给大家详细介绍一下使用方法

    1.安装

    该工具是基于flask实现的,所以需要安装flask,直接在命令行输入以下命令即可:

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

    一般都能正常安装

    2.运行代码

    这里所说的代码是工具自带的(文末获取),后面会详细介绍
    图片
    在命令行用cd切换至代码所在的目录
    图片

    输入以下命令运行代码:

    python app.py
    

    3.打开可视化屏

    大数据可视化展板通用模板 http://127.0.0.1:5000/
    4600 万企业数据大屏可视化 http://127.0.0.1:5000/corp
    (2020-09) 厦门 10 万招聘数据大屏可视化 http://127.0.0.1:5000/job
    

    上面的模板都是工具自带的模板,直接用浏览器打开地址就可显示

    以通用模板为例,在浏览器网址栏输入:http://127.0.0.1:5000/
    图片
    是不是超级简单

    但仅仅是这样肯定是不够的,我们想要的是制作自己所需的可视化大屏,要导入自己的数据

    不用怕,下面我来教大家如何修改数据

    app.py是工具的主程序,内容如下:

    from flask import Flask, render_template
    from data import SourceData
    from data_corp import CorpData
    from data_job import JobData
    app = Flask(__name__)
    @app.route('/')
    def index():
        data = SourceData()
        return render_template('index.html', form=data, title=data.title)
    @app.route('/corp')
    def corp():
        data = CorpData()
        return render_template('index.html', form=data, title=data.title)
    @app.route('/job')
    def job():
        data = JobData()
        return render_template('index.html', form=data, title=data.title)
    if __name__ == "__main__":
        app.run(host='127.0.0.1', debug=False)
    
    

    app.run表示监听’127.0.0.1’地址

    接着,index、corp、job三个函数都是相同的套路,用render_template模块对’index.html’可视化模板进行渲染,这个模板也是工具自带的,在templates文件夹下:
    图片

    通过导入不同的数据,可以对模板进行不同的渲染,big_screen提供3种数据模板,分别是SourceData、CorpData和Jobdata

    ①通用数据模板–SourceData

    数据存放在data.py文件中,如下图,通过修改相应的名称和数据,可以对应修改大屏展示的内容:
    图片
    图片

    ②全国企业大数据模板–CorpData

    数据存放在data.py文件中,这个数据模板是在SourceData的基础上修改完成的,主要是数据覆盖,原理相同:
    图片
    图片

    ③厦门招聘大数据–Jobdata

    原理同二:
    图片
    图片

    总的来说,big_screen使用很方便。

    代码领取方式

    代码已打包放置后台了,获取方式如下:

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  • 龙源期刊网http://www.qikan.com.cn基于Python的数据可视化大屏的设计与实现作者:胡明星来源:《科学与财富》2020年第17期摘要:数据可视化是指将数据以视觉形式来呈现,如图表或地图,以帮助人们了解这些数据的...

    龙源期刊网

    http://www.qikan.com.cn

    基于

    Python

    的数据可视化大屏的设计与实

    作者:胡明星

    来源:《科学与财富》

    2020

    年第

    17

    要:数据可视化是指将数据以视觉形式来呈现,如图表或地图,以帮助人们了解这些

    数据的意义。传统可视化技术在应对大规模数据有响应时间过长、缺少灵活性等弊端,而现如

    今,这项技术已发展到一定程度,很多互联网公司都推出了各自的产品,种类繁多,能满足目

    前大多数需求。本文将使用把

    Python

    echarts

    结合的数据可视化工具

    pycharts

    ,对个人计算

    机装配与调试中产生的数据进行处理,最后进行可视化大屏的展示,作为

    Python

    可视化技术

    的基础实现,希望可以对学习可视化技术的相关人员起到借鉴作用。

    关键词:

    Python;

    数据

    ;

    可视化

    ;

    大屏

    ;

    设计

    1

    数据可视化多样化的意义

    数据信息可视化是当今时代发展的产物,人们审美能力的提高一方面对可视化设计提出了

    更多的挑战,另一方面设计师也需要考虑功能与设计的平衡。数据可视化能够帮助人们快速分

    析海量的数据,同时数据可视化可以展示巨量的数据,帮助人们理解数据之间的内在联系。数

    据可视化的图表表现形式方面,我们可以采用传统的饼状图、折线图、饼状图等,同时还可以

    运用瀑布图、面积图、漏斗图、

    GIS

    等图形来实现图标类型的多样化,满足更多目标群体的需

    求。数据可视化的多样性是符合时代发展要求与背景的,可以更好地满足人们视觉上的需求。

    设计师需要在设计之初就要考虑到元素的多样性,实现数据多样性的协调发展。

    2

    基于

    Python

    的数据可视化大屏设计原理

    本次设计是以个人计算机装配以及调试的相关信息为源数据,利用

    Python

    可视化工具处

    理后,实现可视化大屏展示。可视化大屏顾名思义就是将需要进行展示的数据集中体现在一块

    屏幕上,既要注重美观,简洁,也不能顾此失彼,造成信息显示不完整或者强行杂糅,适得其

    反,造成理解困难。本次设计基于

    Python

    语言通过

    pyecharts

    工具实现,最终进行

    html

    网页的

    输出展示。系统设计要求六大模块,分别为一段时间内核心温度变化关系可视化,硬件成本占

    用可视化,计算机组配流程可视化,

    12

    小时内存占用和同时间段的核心温度变化可视化以及

    文本词云美化。经过考虑本次可视化大屏设计在源数据的选定上希望可以发挥出

    pyecherts

    一工具的能力,尽量贴近日常生活,为

    Python

    快速与美观的处理日常数据提供一种参考方

    案,为略懂编程的爱好者甚至其它非专业人士提供参考借鉴。首先从可视化工具出发,

    pyecharts

    作为一种将第三方库与

    python

    结合的工具并不适用于服务器级别的大规模的数据计

    展开全文
  • 展示中国新冠疫情数据,建立时间序列模型分析预测未来30天新增,通过flask,echarts进行大屏展示
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  • from pyecharts.charts import Pie,Bar,Map,WordCloud,Page #玫瑰图,柱状图,地图,词云,组合图 import pandas as pd df_taobao = pd.read_excel("D:/可视化项目/数据可视化演示/taobao_goods.xlsx") #读取数据 df...
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    千次阅读 2021-01-28 20:42:27
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  • 一:数据准备阶段 此次数据所有来源均从这两个地方得到 ...5.pyecahrts 主要功能:数据可视化制作地图等 版本1.7.0 环境 python3.7 浏览器:Chrome浏览器 三:具体功能实现 1.数据获取 def get_data(self):
  • web服务采用Flask,app.py为程序入口,共有三个展示大屏(/,/crop,/job)访问地址:http://127.0.0.1:5000/
  • echarts-python数据可视化大屏展示

    千次阅读 多人点赞 2021-06-25 18:51:29
    持续完善中。。。。。 关注公众号: 我是TIME0101 回复:浙江省农产品数据可视化获取源代码

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