当我们获取完数据之后,一般来说数据可视化呈现的最基础图形就是:柱状图.水平条形图.折线图等等,在python的matplotlib库中分别可用bar.barh.plot函数来构建它们,再使用xticks与yticks(设置坐标轴刻度).xlabel与ylabel(设置坐标轴标签).title(标题).legend(图例).xlim与ylim(设置坐标轴数据范围).grid(设置网格线)等命令来装饰图形,让它更明晰与美观,但是对于数据标签(即在图形中的每一个点或条形位置上标注出相应数值),却没有直

本项目取材自<Python基础教程(第三版)>人民邮电出版社 目标: 本项目给纯文本文件添加格式,使文档转换成其他类型的文档(以HTML为例) 思路: 从原文件提取有用信息: 文档结构---成为目标文档添加HTML标签的依据 文档内容---成为目标文档的内容 制定原结构与HTML对应的规则 一种是直接添加标签 一种是用新标签替换旧标记 编写实际执行添加.置换操作的处理程序 编写主逻辑程序,创建实际的规则对象,并应用到原文档上,控制输入输出 具体实现: #util.py #这个模块的功能是为了将

项目全部代码 & 数据集都可以访问我的KLab --[Pyecharts]奥运会数据集可视化分析-获取,点击Fork即可- 受疫情影响,2020东京奥运会将延期至2021年举行: 虽然延期,但此次奥运会依旧会沿用「2020东京奥运会」这个名称: 这也将是奥运会历史上首次延期(1916年.1940年.1944年曾因一战,二战停办): 既然奥运会延期了,那我们就来回顾下整个奥运会的历史吧

最近用 Discuz 搭建了个网站--儿童安全座椅网(www.bbseat.com.cn),用到了门户功能,不得不说Discuz 的功能还是非常强大的,但在使用过程中发现在发表文章时添加了图片却不能像 WordPress 这样自动添加 alt 标签,经过一番研究,初步解决了这个问题,目前还没有 Bug,等待长时间验证,方法如下:在实施本方法之前请先备份网站数据,以防不测:这次修改需要修改两个文件,分别是: static/image/editor/editor_function.js templa

网站想要更好的适应搜索引擎的话,就要把最基础的一些小优化标签做好, 虽然说现在搜索都很厉害能够识别图片,但是除非的你的图片每一张都是周杰伦.范冰冰等知名图片... 不然你还是要给你自己的图添加alt标签能搜索引擎去识别的. 整个网站那么多帖子图片,我不可能一个个去添加吧,要死人的. 没有叫你一个个去加,现在就是教你全站帖子图片自动添加alt标签. 首先找到:/template/你的模板/forum/discuzcode.htm文件,如果你使用的模板没有这个文件,不要嚷嚷,没有是正常的.只是有些特

首先依托于一个场景来进行可视化分析 直接选了天池大数据竞赛的新人赛的一个活跃题目 用的方式也是最常用的数据预处理方式 [新人赛]快来一起挖掘幸福感!https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/231702/introduction 既然是data cleaning的总结 就稍微写详细点 (其实感觉在写废话 我一共就想总结一下matplotlib的pyplot和seaborn的画图) 用pandas读进来之后是dataframe格式的,所以可以用

https://www.jianshu.com/p/b7274afff14f?from=timeline #先加载包 library(ggpubr) #加载数据集ToothGrowth data("ToothGrowth") head(ToothGrowth) ## len supp dose ## 1 4.2 VC 0.5 ## 2 11.5 VC 0.5 ## 3 7.3 VC 0.5 ## 4 5.8 VC 0.5 ## 5 6.4 VC 0.5 ## 6 10.0 VC 0.5

文章系国内领先的 ITOM 管理平台供应商 OneAPM 编译呈现. 概览 Grafana 是一个开源的监控数据分析和可视化套件.最常用于对基础设施和应用数据分析的时间序列数据进行可视化分析,也可以用于其他需要数据可视化分析的领域.Grafana 可以帮助你查询.可视化.告警.分析你所在意的指标和数据.可以与整个团队共享,有助于培养团队的数据驱动文化. Grafana 有强大的社区支持,有丰富的模板插件,足够满足需要的功能特性.几乎可以集成任何数据源.监控工具和告警平台.可谓是不可多得的神器.也

R语言可视化学习笔记之添加p-value和显著性标记 http://www.jianshu.com/p/b7274afff14f?from=timeline   上篇文章中提了一下如何通过ggpubr包为ggplot图添加p-value以及显著性标记,本文将详细介绍.利用数据集ToothGrowth进行演示 #先加载包 library(ggpubr) #加载数据集ToothGrowth data("ToothGrowth") head(ToothGrowth) ## len supp

随着各行各业大数据的渗透,BI 类数据分析需求与日俱增,如何让可视化更好的展现数据的价值,是 BI 类产品一直努力的方向.对此国内外的BI产品都有自己的方法,如国外大牌的 PowerBI.Tableau,还有国内的 FineBI.BDP.Quick BI 他们都提供了丰富度可视化能力,但对于新手而言,有了数据之后如何选择合适的图表?如何配置酷炫夺目的图表?多个图表如何组织有故事的报表?亦或是你想了解可视化背后的技术原理,本文将一一为你解答. 图表开发 要使用 Quick BI 做可视化分析,只需

一.数据源 之前,我分享过一期爬虫,用python爬取Top100排行榜: 最终数据结果,是这样的: 在此数据基础上,做python可视化分析. 二.数据读取 首先,读取数据源: # 读取csv数据 df = pd.read_csv(csv) 三.数据概览 用shape查看数据形状: # 查看数据形状 df.shape 用head查看前n行: # 查看前5行 df.head(5) 用info查看列信息: # 查看列信息 df.info() 用describe查看统计性分析: # 描述性统计分析

写在前面的一些P话:(https://jq.qq.com/?_wv=1027&k=RFkfeU8j) 天气预报我们每天都会关注,我们可以根据未来的天气增减衣物.安排出行,每天的气温.风速风向.相对湿度.空气质量等成为关注的焦点.本次使用python中requests和BeautifulSoup库对中国天气网当天和未来14天的数据进行爬取,保存为csv文件,之后用matplotlib.numpy.pandas对数据进行可视化处理和分析,得到温湿度度变化曲线.空气质量图.风向雷达图等结果,为获得未来

首先提供资源链接 http://pan.baidu.com/s/1kVLOrIn#list/path=%2F

作业要求来自于https://edu.cnblogs.com/campus/gzcc/GZCC-16SE2/homework/3075 爬虫综合大作业 选择一个热点或者你感兴趣的主题. 选择爬取的对象与范围. 了解爬取对象的限制与约束. 爬取相应内容. 做数据分析与文本分析. 形成一篇文章,有说明.技术要点.有数据.有数据分析图形化展示与说明.文本分析图形化展示与说明. 文章公开发布. 1. 数据爬取 爬虫部分主要是调用官方API,本次用到的API主要有两个: ①获取评论:http://musi

代码地址如下:http://www.demodashi.com/demo/13677.html 需求 之前做过一个无人车需要自主寻找最佳路径,所以研究了相关的寻路算法,最终选择A算法,因为其简单易懂,是入门级的寻路算法. 但是在验证的算法的时候,没有直观的感受,总是觉得会有什么问题,所以我就写了一个可视化的A算法验证,界面基于Qt开发. 项目说明 本项目主要分为2个部分,Qt绘制网格和A算法实现.下面可以看到,界面的实现和A算法的实现基本上是分离的.也就是说可以单独使用,比如Qt网格绘制,可以用

扩展博客 以下,是我在手动的CDH版本,安装Hue. CDH版本大数据集群下搭建Hue(hadoop-2.6.0-cdh5.5.4.gz + hue-3.9.0-cdh5.5.4.tar.gz)(博主推荐) 以下,是我在Ambari集群平台下,安装Hue. 给Ambari集群里安装可视化分析利器工具Hue步骤(图文详解) 本博文呢,是在Clouderamanager集群集群里 这个很简单,不多说,直接在Add services里,添加就是了 藏经阁技术资料分享群二维码

项目介绍 使用pyecharts对星巴克门店分布进行可视化分析: 全球门店分布/拥有星巴克门店最多的10个国家或地区: 拥有星巴克门店最多的10个城市: 门店所有权占比: 中国地区门店分布热点图. 数据背景 该数据集来源Kaggle,囊括了截至2017/2月份全球星巴克门店的基础信息,其中包括品牌名称.门牌地址.所在国家.经纬度等一系列详细的信息. 数据说明 字段名称 类型 解释说明 Brand Object 品牌名称,数据字典中包含了星巴克旗下的子品牌 Store Number Object

​入门Excel容易,想要精通就很难了,大部分人通过学习能掌握60%的基础操作,但是一些复杂数据可视化分析就需要用到各种技巧,操作理解难度加深 Excel作为一直是使用最广泛的数据表格工具,在数据量日渐庞大的今天,开始出现它的短板.Excel数据清洗和计算效率低下,需要进行大量重复性.低附加值的人工操作,数据分析周期长:Excel几万条数据就会把一般性能的电脑弄卡:Excel入门容易,精通困难,尤其是做专业的数据分析,还能自动筛选,联动可视化势必要写大量的VBA.那么有没有一款可以在业务上代替E

​那么在如今"颜值为王"的现在,如何将数据展现得更好看,让别人更愿意看,这也是一个技术活.好比公司领导让你对某一个项目得研究成果做汇报,那么你不可能给他看单纯的数据一样,你需要让数据更直观,甚至更美观.像我们以前上学的时候学过的柱状图,饼状图,也是数据可视化的一种.     肯定会有人觉得不需用什么可视化分析工具,excel就可以做柱状图饼状图啊.是的,Excel作为一个入门级工具,是快速分析数据的理想工具,也能创建供内部使用的数据图,但是现在简单的柱状图已经不能满足工作所需.Exce

之前,我介绍了学习安装并配置前端自动化工具Gulp,觉得gulp确实比grunt的配置简单很多,于是我决定再深入学习一下gulp,就去网上查了资料,发现gulp还可以自动添加版本号,这个功能就为我平时在更新css或js时老是在客户端存在缓存导致更新后的效果无法实时展现的苦恼.所以就赶紧去试了一下,果真可以,很高兴啊,真是为项目开发,为效果的快速展现提供了很多的便利. 实现原理: 1.修改js和css文件: 2.通过对js,css文件内容进行hash运算,生成一个文件的唯一hash字符串(如果文件

创建异步树形菜单 创建树形菜单的ul标签 <ul class="easyui-tree" id="treeMenu"> </ul> 写js代码,对菜单的ul标签元素使用tree函数 $(function(){ $('#treeMenu').tree({ url:'tree_data.json' //url的值是异步获取数据的页面地址 }); }); 写用来异步获取数据的php页面(tree_data.json页面).返回的需是Json值(此处