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Qt 学习之路 2(57):可视化显示数据库数据(skip) 豆子 2013年6月26日 Qt 学习之路 2 26条评论 前面我们用了两个章节介绍了 Qt 提供的两种操作数据库的方法.显然,使用QSqlQuery的方式更灵活,功能更强大,而使用QSqlTableModel则更简单,更方便与 model/view 结合使用(数据库应用很大一部分就是以表格形式显示出来,这正是 model/view 的强项).本章我们简单介绍使用QSqlTableModel显示数据的方法.当然,我们也可以选择使用QS

前言:如题.直接上手撸,附带各种截图,就不做介绍了. 1.influxDB的官网下载地址  https://portal.influxdata.com/downloads/ 打开以后,如下图所示,可以选择版本号,以及平台.此处咱们选择windows平台.不过此处没有实际的可以下载的地方,着实比较过分,不过咱们可以另辟蹊径. 2.直接下载.具体地址如下,2.3.0是版本号: https://dl.influxdata.com/influxdb/releases/influxdb2-2.3.0-wi

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

Nagios 是一款强大的开源监控软件,但他本身不能绘图,只能查看当前数据,不能看历史数据以及趋势,也正因此,想要更舒适的使用就要搭配绘图软件,现在可搭配的绘图软件有很多,例如 pnp4nagios,rrdtools,grafana,cacti,以及 Cloud Insight,这些软件和 Nagios 有的还要搭配使用. 本文就介绍以下几种快速实现 Nagio 数据可视化的软件,以及它们的安装配置方式和展示效果图. Pnp4nagios,Rrdtools Pnp4nagios 利用 rrdto

前言 "可视化之工具,可爱者甚蕃.统计学家独爱R,自Python来,世人盛爱matplotlib.余独爱Power BI之出微软而不染(免费),濯Office而不妖(够精简).......".先开个玩笑,哈哈^_^. 本文向大家介绍微软公司最近发布的可视化神器 - PowerBI.将重点讲解它的主要功能.和同类可视化工具的对比.以及基本使用方法. 本系列后面文章则将针对该工具的具体使用进行详细深入的讲解. Power BI的主要功能 顾名思义,PowerBI是一款BI(商务智能)工具,

Caravel 是 Airbnb (知名在线房屋短租公司)开源的数据探查与可视化平台(曾用名Panoramix),该工具在可视化.易用性和交互性上非常有特色,用户可以轻松对数据进行可视化分析. 核心功能: 快速创建数据可视化互动仪表盘 丰富的可视化图表模板,灵活可扩展 细粒度高可扩展性的安全访问模型,支持主要的认证供应商(数据库.OpenID.LDAP.OAuth 等) 简洁的语义层,可以控制数据资源在 UI 的展现方式 与 Druid 深度集成,可以快速解析大规模数据集 git 地址:http

Python数据可视化——使用Matplotlib创建散点图 2017-12-27 作者:淡水化合物 Matplotlib简述: Matplotlib是一个用于创建出高质量图表的桌面绘图包(主要是2D方面).该项目是由John Hunter于2002年启动的,其目的是为Python构建一个MATLAB式的绘图接口.如果结合Python IDE使用比如PyCharm,matplotlib还具有诸如缩放和平移等交互功能.它不仅支持各种操作系统上许多不同的GUI后端,而且还能将图片导出为各种常见的矢量

前言 数据可视化是数据挖掘非常重要的一个环节,它不单在查阅了解数据环节使用到,在整个数据挖掘的流程中都会使用到. 因为数据可视化不单可以形象地展示数据,让你对数据有更好的总体上的了解,而且还可以让你清晰的将自己的观点表述出来.因此不仅仅是在项目实施环节,在与客户谈需求或者写论文时,数据可视化也能帮到你. 但在介绍统计图的具体绘制之前,先来看看两个基本的图像绘制函数plot和legend. 绘图基础函数 - Plot 在R语言中,plot是基本的用来绘制点和线段的函数. 最基本的调用方式为:plo

ECharts 下载js代码 工作原理浅析 在项目中引入ECharts 后台处理 数据库端MySQL PHP端 JQuery Ajax处理 ECharts 端处理 前端全部代码 演示结果 总结 最近要将后台数据库上的一些数据以可视化的方法显示到前端,找来找去,发现百度开发的这套图表工具库还不错,网上搜索了一下相关的教程,也算是实现了较为简单的demo.于是写下来,记录一下. ECharts ECharts是国人开发的一套前端的图表工具库,使用起来超方便,也很简单(当然了,前提是理解了其工作原理之

引入   在文章Cayley图数据库的简介及使用中,我们已经了解了Cayley图数据库的安装.数据导入以及进行查询等.   Cayley图数据库是Google开发的开源图数据库,虽然功能还没有Neo4J来得那么强大,但也有很多新的功能等待着我们去探索.本文将继续上篇文章的旅程,给读者介绍如何在Cayley图数据库中实现查询结果的可视化.   下面,让我们一起来探究Cayley的奥秘吧~ 查询结果可视化   Cayley图数据库的查询语句的参考网址为:https://github.com/cayl

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.

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

Python数据可视化编程实战(高清版)PDF 百度网盘 链接:https://pan.baidu.com/s/1vAvKwCry4P4QeofW-RqZ_A 提取码:9pcd 复制这段内容后打开百度网盘手机App,操作更方便哦 内容简介  · · · · · · <Python数据可视化编程实战>是一本使用Python实现数据可视化编程的实战指南,介绍了如何使用Python最流行的库,通过60余种方法创建美观的数据可视化效果. 全书共8章,分别介绍了准备工作环境.了解数据.绘制并定制化图表.

什么是pyecharts? pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库. echarts 是百度开源的一个数据可视化 JS 库,主要用于数据可视化.pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库.实际上就是 Echarts 与 Python 的对接. 使用 pyecharts 可以生成独立的网页,也可以在 flask , Django 中集成使用. pyecharts包含的图表 Bar(柱状图/条形图) Bar3D(3D 柱状图) Boxplot(箱形图) E

在上篇结尾处我提到“如果现在让我重新选择,我会使用哪个可视化工具?”我的答案是 Redash,原因主要不是功能层面,而是技术层面.本篇就从项目关注度与活跃度,项目的技术架构,源代码的规模与质量,这三个方面来比较一下 Superset,Redash 与 Metabase. 关注度与活跃度 看一个项目在 Github 上的星数,是评判一个项目成熟度最快速的方法.那除了星数以外,项目的 Github 页面上还有什么重要信息呢?这里我建议大家去看一看项目的 Insights.首先我们来看 Superse

人是视觉动物,要用数据把一个故事讲活,图表是必不可少的.如果你经常看到做数据分析同事,在SQL客户端里执行完查询,把结果复制/粘贴到Excel里再做成图表,那说明你的公司缺少一个可靠的数据可视化平台.数据可视化是Business Intelligence(简称BI)中的核心功能,有许多成熟的商用解决方案,如老牌的Tableau, Qilk,新生代的Looker,国内的FineBI等等.不过对于许多小公司来说,这些服务的License费用是一笔不小的开销,且有一种“杀鸡用牛刀”的感觉.那在开源软件

摘要:偶然机会接触到python语音,感觉语法简单.功能强大,刚好朋友分享了一个网课<python 爬虫与数据可视化>,于是在工作与闲暇时间学习起来,并做如下课程笔记整理,整体大概分为4个部分(1.python基础知识 2.爬虫基础知识 3.数据提取与存储 4.数据分析与可视化),入门级课程. 一.python的背景介绍.安装与配置.pycharm的安装与配置.ipython的安装.pip install的使用 二.python的变量与数据类型 数据类型:字符串.数字(整数.浮点数).布尔类型

阅读本文约“1分钟” 最近将Python作为第二编程语言,进行了了解与学习,可以说它的包是很强大的.这次的demo仅仅不到10行代码就可以实现三个数据可视化的小实例. 我们将要使用到matplotlib包,我用的工具是Pycharm import matplotlib.pyplot as plt year = [1950, 1970, 1990, 2010] pop = [2.519, 3.692, 5.263, 6.972] plt.plot(year, pop) plt.show() 对以上

前言 数据可视化,是指将相对晦涩的的数据通过可视的.交互的方式进行展示,从而形象.直观地表达数据蕴含的信息和规律. 早期的数据可视化作为咨询机构.金融企业的专业工具,其应用领域较为单一,应用形态较为保守.步入大数据时代,各行各业对数据的重视程度与日俱增,随之而来的是对数据进行一站式整合.挖掘.分析.可视化的需求日益迫切,数据可视化呈现出愈加旺盛的生命力,表现之一就是视觉元素越来越多样,从朴素的柱状图/饼状图/折线图,扩展到地图.气泡图.树图.仪表盘等各式图形.表现之二是可用的开发工具越来越丰富,

1.phpmyadmin导出 ) AS `a` LEFT JOIN ( SELECT * FROM `newerp_jifen_order_log` WHERE `content` = '客户确认收货' GROUP BY `order_id` ) `b` ON ( `a`.`order_id` = `b`.`order_id` ) JOIN `newerp_member` AS `c` ON (`a`.`member_id` = `c`.`id`) WHERE `b`.`order_id` IS