表格展示神器之一:layui表格 前言:在写后台管理系统中使用最多的就是表格数据展示了,使用表格组件能提高大量的开发效率,目前主流的数据表格组件有bootstrap table.layui table.easyUI table等.... 博主个人比较倾向于layui,layui极简,却又不失饱满的内在,体积轻盈,组件丰盈.使用简单引用模块便捷,有丰富的扩展功能. layui官网:https://www.layui.com/ bootstrap datatable中文文档:http://boots

前言 我们先跟随百度百科了解一下什么是"数据可视化 [1]". 数据可视化,是关于数据视觉表现形式的科学技术研究. 其中,这种数据的视觉表现形式被定义为,一种以某种概要形式抽提出来的信息,包括相应信息单位的各种属性和变量. 它是一个处于不断演变之中的概念,其边界在不断地扩大. 主要指的是技术上较为高级的技术方法,而这些技术方法允许利用图形.图像处理.计算机视觉以及用户界面,通过表达.建模以及对立体.表面.属性以及动画的显示,对数据加以可视化解释. 与立体建模之类的特殊技术方法相比,数据

先用纯Python代码写一个简单的小案例: from PyQt5.QtCore import QUrl from PyQt5.QtWidgets import QApplication,QWidget,QHBoxLayout,QFrame from PyQt5.QtWebEngineWidgets import QWebEngineView import sys class Stacked(QWidget): def __init__(self): super(Stacked, self).__

采集流程 一..明确需求 采集/确诊人数/新增人数 二.代码流程 四大步骤 发送请求 获取数据 网页源代码 解析数据 筛选一些我想用的数据 保存数据 保存成表格 做数据可视化分析 开始代码 1. 发送请求 import requests # 额外安装: 第三方模块 url = 'https://voice.baidu.com/act/newpneumonia/newpneumonia/?from=osari_aladin_banner' response = requests.get(url)

# 导入相关模块from pyecharts.charts import Barfrom pyecharts import options as optsfrom pyecharts.charts import Lineimport os# excel处理模块 读:xlrd(read),写:xlrd(write)import xlrd# 读取excel文件data = xlrd.open_workbook(r'D:\xlsx\db\xxx统计分析.xlsx')# 通过索引读取sheet表# ta

一创建一个 options.js 代码为: export const option1 = { bar: { title: { text: '珠海猪场' // 指定图表标题 }, credits: { enabled: false }, chart: { backgroundColor: 'black', type: 'bar' }, plotOptions: { column: { colorByPoint: true }, line: { dataLabels: { // 开启数据标签 ena

此系列博文链接 C#爬虫基本知识 Html Agility Pack解析html TODO: EF6中基本认识. EF6操作mysql MySQL乱码问题 C#爬虫 在开头贴一下github仓库地址,代码都放在上面.有需要可以参考. 仓库地址 分析网站,抓包 这部分还算简单,用谷歌自带的开发者工具查看请求头参数等信息 搜索商品基本的url是:https://search.jd.com/Search.补上一些参数即可,用谷歌浏览器的代理,否则拿不到数据.京东对爬虫还是比较友好的,除了一个浏览器代理

随着云计算,5G技术,人工智能等底层技术的发展,万物互联时代已经到来,同时带来了海量数据,如何效果好.低成本.短时间的表现据,成为物联网行业从业者和公司的当务之急. OneNET View传统的数据展示方案都有着开发周期长.成本高,物联网行业开源组建不足,展示设计效果差,缺乏数据分析工具,大屏分辨率适配困难等问题,面对以上难题,中国移动能力开放商店OneNET View能快速.灵活搭建专业水准的物联网可视化大屏应用,无缝对接海量数据,完美适配多分辨率大屏,提供丰富的物联网行业定制模版和行业组件.

爬取拉勾网关于python职位相关的数据信息,并将爬取的数据已csv各式存入文件,然后对csv文件相关字段的数据进行清洗,并对数据可视化展示,包括柱状图展示.直方图展示.词云展示等并根据可视化的数据做进一步的分析,其余分析和展示读者可自行发挥和扩展包括各种分析和不同的存储方式等..... 一.爬取和分析相关依赖包 Python版本: Python3.6 requests: 下载网页 math: 向上取整 time: 暂停进程 pandas:数据分析并保存为csv文件 matplotlib:绘图

又是一月结束,打工人准时准点的汇报工作如期和大家见面啦.提到汇报,必不可少的一部分就是数据的汇总.分析. 作为一名合格的社会人,我们每天都在工作.生活.学习中和数字打交道.小到量化的工作内容,大到具体的工作指标,车间生产.批发零售各行各业都充斥着大量数据.在互联网诞生之后,网络把我们紧紧相连,也让数据更为密集地汇聚. 扯远了--当前,正在写月报的葡萄面对的是,后端发来铺天盖地的两万条数据. 这个数据能用吗? 能用,但不是完全能用. 毕竟做报告的时候,我们不能把两万条数据直接甩到领导的脸上,让他自

灯果数据可视化BI软件是新一代人工智能数据可视化大屏软件,内置丰富的大屏模板,可视化编辑操作,无需任何经验就可以创建属于你自己的大屏.大家可以在他们的官网下载软件.   本文以医院数据实时展示大屏为例为大家演示如何在软件提供的模板基础上修改大屏. 首先我们点击我的项目页面上的新建大屏.   然后在模板中心里面选择医院数据实时展示大屏.   选中这个大屏之后,将鼠标移动到大屏上回出现一个提示按钮,提示大家是否立即使用此大屏,点击“立即使用”按钮就可以操作此大屏.   然后我们可以在这个界面上进行操

用Python进行数据爬取并存储到数据库,3.15学习总结(Python爬取网站数据并存入数据库) - 天岁 - 博客园 (cnblogs.com) 通过echarts+flask实现数据的可视化展示,效果图: 代码: 大家有需要的话评论区评论我直接发到邮箱里面去(呲牙笑).

前些日子公司引进了帆软商业智能FineBI,在接受了简单的培训后,发现这款商业智能软件用作可视分析只用一个词形容的话,那就是“轻盈灵动”!界面简洁.操作流畅,几个步骤就可以创建分析,获得想要的效果.此番学习也算让我入了数据可视化的门,今天就在这里和你们分享我做数据可视化的心得. 先来说说Dashboard,商业智能仪表盘,是可视化分析的重点.它可以组合多个不同的表格,图表控件,所有指标和维度一键生成.很多BI工具在建立全局分析时,组件都是单独设立然后拼接而成,这里FineBI创造性地将分析容器和

意识到数据探索带来的无尽信息,越来越多的企业开始建立自有的数据分析平台,打造数据化产品,实现数据可视化. 在零售商超行业,沃尔玛"啤酒与尿布"的故事已不再是传奇.无论是大数据还是小数据,众多智者都意识到,与其逐波随流,不如就地落实,深化管理,打造数据于战略的联盟. 永辉也深知这样的道理.作为首批将生鲜农产品引进现代超市的流通企业,十几年来,永辉一路经历了家门口永辉.百姓永辉.绿色永辉.科技永辉.生态永辉的发展.在企业管理上,注重员工文化,注入了很多理想,推行合伙人机制.员工.供应商和企

最近我一直在做数据可视化的前端工作,我用的最多的绘图工具是d3.d3有点像photoshop,功能很强大,例子也很多,但是学习成本也不低,做项目是需要较大人力投入的.3月底由在亚马逊工作的同学介绍下使用了一下echart,一个由百度前端发起的canvas国产类库(官网:http://echarts.baidu.com/index.html).这个echart其实是在canvas类库zrender的基础上做的主题图库,优点有数据驱动,图例丰富,功能强大,支持数据拖拽重计算,数据区域漫游,全中文文档

一.开篇 首先这里要感谢一下我的公司,因为公司需求上面的新颖(奇葩)的需求,让我有幸可以学习到一些好玩有趣的前端技术,前端技术中好玩而且比较实用的我想应该要数前端的数据可视化这一方面,目前市面上的数据可视化的框架琳琅满目,例如:D3.js.hightcharts.js.echarts.js………….由于公司对这个项目的需求是1.开发时间短,所以也就限制了D3.js的使用.2.要尽量的减少开发的成本,所以也就不能使用hightcharts.js(hightcharts是一款个人免费,商业付费的框架

ECharts http://ecomfe.github.com/echarts 基于Canvas,纯Javascript图表库,提供直观,生动,可交互,可个性化定制的数据可视化图表.创新的拖拽重计算.数据视图.值域漫游等特性大大增强了用户体验,赋予了用户对数据进行挖掘.整合的能力. ———— 大数据时代,重新定义数据图表的时候到了 Architecture ECharts (Enterprise Charts 商业产品图表库) 提供商业产品常用图表库,底层基于ZRender,创建了坐标系,图例

第四章:交互式绘图接口 本章我们将展示Python的绘图功能以及如何在IPython中交互式地使用它们. NumPy为处理大量的多维数组结构的数据提供了高效的方法.但是看行行列列的数字总不如直接看曲线图.散点图.折线图.图片等图像来的直观.Matplotlib是一个使用NumPy数据生成高质量图像的Python包,其包含的内容非常丰富.它提供了和世界上工程与科学领域非常流行的商业软件atlab非常相似的简单而高级的绘图接口.Matplotlib和IPython结合的相当好. 我们也会介绍一些图形

第二章 在本章中,我们将详细学习IPython相对以Python控制台带来的多种改进.特别的,我们将会进行下面的几个任务: 从IPython中使用系统shell以在shell和Python之间进行强大的交互式操作: 在甚至不看一个新的Python包的文档的情况下,使用动态自省功能探索Python对象: 在IPython中轻松调试.测度你的代码: 学习如何使用Notebook来提升你交互使用Python的能力. 扩展的shell IPython不仅是一个扩展的Python控制台,它还提供了多种方式

--学习IPython进行交互式Python编程.高性能数字计算和数据可视化 作者:Cyrille Rossant 译者:Tacey Wong 注:仅为个人翻译及学习,多有谬处,E文尚可的推荐阅读英文原版 目录 前言 第一章 开始使用IPython 第二章 使用IPython进行交互式作业 第三章 使用IPython进行数字计算 第四章 交互式连线绘图接口 第五章 高性能和并行化计算 第六章 定制IPython 前言 你也许是一个使用Python作为一种脚本语言进行软件开发的程序员.学习IPyt

如果要给2015年的地理信息行业打一个标签,地理大数据一定是其中之一.在信息技术飞速发展的今天,“大数据”作为一种潮流铺天盖地的席卷了各行各业,从央视的春运迁徙图到旅游热点预测,从大数据工程师奇货可居到马云布道“DT”时代,“大数据”被推到了一个前所未有的高度,连国家领导人出访演讲都言必称大数据.地理信息数据天生具有大数据属性,作为整天和地理信息数据打交道的地信人自然不甘落后,地理大数据概念脱颖而出. 地理大数据是什么?大体来说就是把社会经济.自然资源.商业信息等但凡具有一点空间维度的数据一股脑