优秀的数据可视化图表只是罗列、总结数据吗？当然不是！数据可视化其真正的价值是设计出可以被读者轻松理解的数据展示，因此在设计过程中，每一个选择，最终都应落脚于读者的体验，而非图表制作者个人。今天就给大家总结了数据可视化的制作的30个小技巧，通过列举一些容易被忽略的常见错误，最终能够快速提升和巩固你的可视化制作水平。一、你不得不注意的图表制作小技巧1.条形图的基线必须从零开始条形图的原理就是通过比较条
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2024-11-01 14:26:05
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作者（美）Ashutosh Nandeshwar2.4 创建饼图饼图和其变形是最受争议的图表类型之一。许多信息图表化和信息可视化领域的专家对饼图持警惕态度，但是他们仍然与报告者们一样在商业报告中频繁使用。在创建这类图表时要考虑一些关键问题：Step01 将饼图的分块限制在3～4块。另外，为了更容易区分，每一分块必须足够大。Step02 限制颜色的使用（如果只有3～4块，使用同一种颜色的不同色调就可
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2024-02-27 11:05:12
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利用可视化探索图表一、数据可视化与探索图 数据可视化是指用图形或表格的方式来呈现数据。图表能够清楚地呈现数据性质， 以及数据间或属性间的关系，可以轻易地让人看图释义。用户通过探索图（Exploratory Graph）可以了解数据的特性、寻找数据的趋势、降低数据的理解门槛。二、常见的图表实例 本章主要采用 Pandas
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2023-11-17 20:03:20
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Introduction数据是美丽的，当然，如果你能真正理解它想告诉你的内容，还需要借助可视化的工具。通过借助数据可视化的作品，将数据以视觉的形式来呈现，如图表或地图，以帮助人们了解数据的意义。通过观察数字、统计数据的转换以获得清晰的结论并不是一件容易的事。而人类大脑对视觉信息的处理优于对文本的处理，因此使用图表、图形和设计元素，数据可视化可以帮你更容易的解释数据模式、趋势、统计数据和数据相关性。
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2024-01-30 06:48:22
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# Axure 数据可视化项目方案
## 1. 项目背景
在现代数字产品设计中，数据可视化逐渐成为用户体验的重要组成部分。用户希望通过直观且易于理解的方式获取信息。Axure RP作为一种流行的原型设计工具，虽然关注于交互体验，但也支持基本的数据可视化功能。因此，本方案旨在通过Axure进行全面的数据可视化设计。
## 2. 目标
本项目的主要目标是：
- 实现基本的数据图表展示（如柱状
原创
2024-10-29 04:45:46
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通过ArcGIS可以制作水环境专题图，以可视化的方式表达，揭示不同区域的水环境状况，反映水体环境质量在空间上的变化趋势，对水环境的科学管理具有非常重要的意义，下面就来介绍河流水质动态分段精细化制图的方法和流程。 河流水质的动态分段主要应用桌面的线性参考工具，处理的是线状河流数据，核心是通过自动化的GP工具动态计算通过线状河流构建的路径事件表中存储事件的地图位置的属性值，通过“创建路径事件
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2023-11-27 10:54:35
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常用的图表:频数分布表、条形图、帕累托图、饼图、环形图、 直方图、茎叶图、箱图、垂线图、误差图、散点图、雷达图、轮廓图频数分布表：分定性和定量数据两种情况定性数据：EXCEL数据透视表、SPSS定量数据：要先分组，一般情况下一组数据分组应在5-15组之间 &nbs
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2024-06-25 21:06:18
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前面介绍了如何将爬取到的数据存储到excel表格中，现在这篇博客主要记录一下如何基于excel表格的数据生成图表，实现数据的可视化。实现数据可视化在这里需要导入包pyecharts，这里我们在terminal下利用命令行导入这一个包就可以。pip install pyecharts实现数据可视化，我的目的是找到哪一种大衣的销量最好，现在excel表格中存储的数据内容如下：很显然绿色大衣销量最好，此
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2023-11-27 21:42:03
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from pyecharts import options as optsfrom pyecharts.charts import Bar, Grid, Line, Pagebar = ( Bar() .add_xaxis(["{}月".format(i) for i in range(1, 13)]) .add_yaxis( "蒸发量", [2.0, 4.9, 7.0, 23.2, 25.6, 76.7, 135.6, 162....
原创
2021-07-06 14:52:32
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from pyecharts import options as optsfrom pyecharts.charts import Bar, Grid, Line, Pagebar = ( Bar() .add_xaxis(["{}月".format(i) for i in range(1, 13)]) .add_yaxis( "蒸发量", [2.0, 4.9, 7.0, 23.2, 25.6, 76.7, 135.6, 162....
原创
2022-02-28 14:24:01
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风向图，直观形象，也是地图数据和现实数据在可视化上很好的结合。 这是我见的第一个风向图，记得是2012年吧，当时觉得很有意思，作为一名技术人员，自然好奇它是如何做到的，是Canvas还是SVG？但当时没深究。最近正好有人（大哥）提到了这个，不妨深入了解，一探究竟。于是乎，发现原来还有这么多玩法，大同小异，比如说这个
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2024-08-19 20:40:42
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作者：Aaron Frederick喜欢用 Python 做项目的小伙伴不免会遇到这种情况：做图表时，用哪种好看又实用的可视化工具包呢？之前文章里出现过漂亮的图表时，也总有读者在后台留言问该图表时用什么工具做的。下面，作者介绍了八种在 Python 中实现的可视化工具包，其中有些包还能用在其它语言中。快来试试你喜欢哪个？用 Python 创建图形的方法有很多，但是哪种方法是最好的呢？当我们做可视化
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2024-08-14 14:42:45
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## Python画可视化地图气泡图实现教程
作为一名经验丰富的开发者，我会向你介绍如何使用Python画可视化地图气泡图。在本教程中，我们将使用`matplotlib`库来绘制地图和气泡图，并使用`pandas`库来处理数据。以下是整个过程的详细步骤：
### 步骤1：准备数据
在开始绘制地图气泡图之前，我们需要准备好包含地理位置和相关数值的数据。假设我们有一个包含城市名称、经度、纬度和气
原创
2023-09-13 17:44:36
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数据分析（数据可视化）是近年来最热门概念之一。大数据时代的到来，让
数据分析
这个领域的风潮逐渐从专业IT人士和数据分析师，扩散到所有关注科技、互联网以及营销领域的人群中，甚至还包括政界人士。数据的无处不在让我们不得不重视与关注。但我们该怎么对数据进行分析，让数据发挥它最大的价值呢？数据分析的关键途径--可视化
数据可视化工具
，新的挑战
理解大数据，使之更贴近大多数人，
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2024-01-26 08:58:54
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1.在数据可视化产品中，一般都包括哪些视图？我们常用的可视化视图超过20种，分别包括：文本表、热力图、地图、符号地图、饼图、水平条、堆叠条、并排条、树状图、圆视图、并排圆、线、双线、面积图、双组合、散点图、直方图、盒须图、甘特图、靶心图、气泡图等。要了解使用它们背后的目的是什么，可以分为以下的9种情况：比如说，你想呈现某个变量的分布情况，就可以通过直方图的形式来呈现。如果你想要看两个变量之间的相关
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2023-09-22 13:14:03
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后端是处理数据提取用户想要的数据。简单常用的是Python，相对于java，c, c++，Python简直对初学者太友好，提供丰富多彩的API接口，比如常见的降维聚类算法：PCA, t-SNE, MDS, k-means等。如果用c实现过PCA算法有几百行代码，可在Python里只需要三行代码。那如何用Python实现对Iris数据集使用PCA算法以及展示效果？ 建议新手使用Python练手操作门
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2023-10-18 17:56:09
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1. 效果弦图鼠标悬停效果： 2. 技术分解 2.1 指定圆环和弦的数值 var matrix = [
[0, 5871, 8916, 2868],//每组是一个部分圆环，数组的每个值是其中的弦的大小
[ 1951, 10048, 2060, 6171],
[ 8010, 16145, 0, 8045],
[ 1013, 990,
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2023-12-31 15:07:38
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前言Jupyter Notebook是一个开源的Web应用程序，允许用户创建和共享包含代码、方程式、可视化和文本的文档。它的用途包括：数据清理和转换、数值模拟、统计建模、数据可视化、机器学习等等。它具有以下优势：可选择语言：支持超过40种编程语言，包括Python、R、Julia、Scala等。分享笔记本：可以使用电子邮件、Dropbox、GitHub和Jupyter Notebook Viewe
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2024-01-10 23:23:57
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一.提出背景 在基于CNN的方法提升到一个很高的准确度之后，效率又成为人们所关注的话题，目前兼备准确度和效率的方法包括 SSD、YOLO v2，其检测效率通常能到达 30-100FPS，而这里面的代价就是上万块的显卡，这个代价是相当高的。当下视频获取设备（CCTV摄像头）成本通常是几百块，而采用上述分类算法，其成本可能是几千，这就是视频获取和
# 数据可视化架构图绘制方案
## 引言
随着大数据技术的快速发展，数据可视化已成为分析和展示数据的重要手段。无论是商业智能、科研数据展示还是在线数据监控，清晰有效的数据可视化架构都是成功的关键。本文将探讨如何绘制数据可视化架构图，并提供具体的实现方案及代码示例。
## 1. 数据可视化架构图的构成要素
在了解如何绘制数据可视化架构图之前，我们首先需要明确架构图的构成要素。通常，一个数据可
