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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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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文章目录python数据可视化饼图 python数据可视化饼图import pandas as pd
import numpy as np
from pandas import Series, DataFrame
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.font_manager import _rebuild
import matplotl
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2024-04-23 11:56:29
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echats关系图之les-miserables的图表解析（和弦图）（一） echarts官网所给和弦图代码，经过解析JSON数据后发现，其中nodes节点包含xy坐标，如果是正常前端开发，恐有难度去控制护着计算，如只需解析官网案例请看本文，如想用实际可控数据实现请移步Echats关系图les-miserables的图表详细解析（和弦图）（二）一、图表展示分析当前遇到的图表为关系图官网连接les-
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2023-12-26 20:39:41
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作者：屈希峰导读：什么是时间序列？用来展示什么样的数据关系？怎样用Python实现？本文将为你解答。01 概述时间序列（Time series）是指将某种现象某一个统计指标在不同时间上的各个数值，按时间先后顺序排列而形成的序列。时间序列法是一种定量预测方法，也称简单外延法，在统计学中作为一种常用的预测手段被广泛应用。时间序列分析在第二次世界大战前应用于经济预测。“二战”中和“二战”后，在军事科学、
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2024-08-23 14:27:50
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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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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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关于和弦图和弦图（Chord diagram）常用来表示数据之间的相互关系。数据点沿着圆圈分布，通过点和点之间相互连接的弧线来呈现相互之间的关系。和弦图从视觉上来说比较美观，数据呈现又很直观，所以深受数据粉喜爱。之前，我们分享过 ?：轻松搞定 关系网 图表，如果数据粉希望换一种方式呈现数据关系，可以考虑和弦图哦~ 关系和弦图的实现方法会相对复杂一些，因此我们用一份容易理解的电影角色关系数据（如下示
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2024-08-26 07:58:20
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# Python数据可视化之饼图实现
## 介绍
在数据分析和数据可视化中，饼图是一种常用的可视化方式，能够直观地展示数据的比例关系。本文将介绍如何使用Python实现饼图的数据可视化。
## 实现步骤
下面是实现饼图的整个过程的步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 准备数据 |
| 3 | 创建饼图 |
| 4 | 设
原创
2023-09-21 23:36:44
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数据分析业内有句经典语录：“字不如表，表不如图”但可视化图表种类如此之多，什么场景下应该用什么图表展示，是一个让人头秃的难题。废话不多说，想解决这个难题，就先来跟老李看下日常工作中会常用到哪些可视化图表？随后我们再针对这些图表做具体的适用场景讲解，内容很干，记得收藏备用1、常见的数据可视化图表 基于老李多年在互联网和国企的数据分析从业经历，基本上工作中常用到的就是：柱状图、折线图、饼图、散点图、雷
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2024-01-11 14:23:54
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Matplotlib 库使用入门5——饼图pie() 函数绘制饼图示例 在前面关于 matploblib 的文章中，笔者分别介绍了：
matplotlib 库的安装与配置，常用套路和绘图组件。画布和绘图域的创建、图素的设置、用 plot 函数绘制线图并设置图例、网格绘制多种柱状图绘制直方图本篇介绍 matplotlib 绘制饼图的方法。饼图（Pie）用来显示一个数据系列，具体来说，饼状图显示一个
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2023-10-16 10:05:44
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Axure RP大数据可视化大屏原型模板大数据BI分析上大屏，在很多大企业和政府单位客户都需要，高新区市场监控等，那使用Axure RP做交互原型是必不可少的，有了大屏原型模板可做出不同风格和行业的大屏交互，事半功倍。对于做大数据交互原型设计时，需要做到很多背景很科技背景，数据统计汇总组件。Axure RP大数据可视化大屏原型模板及通用组件库主要结构由大屏模板、登录界面、入口界面、初始框架、图表组
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2023-07-24 21:52:15
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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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作为一名在数据行业打拼了两年多的数据分析师，虽然目前收入还算ok，但每每想起房价，男儿三十还未立，内心就不免彷徨不已~两年时间里曾经换过一份工作，一直都是从事大数据相关的行业。目前是一家企业的BI工程师，主要工作就是给业务部门出报表和业务分析报告。回想自己过去的工作成绩也还算是不错的，多次通过自己分析告，解决了业务的疑难杂症，领导们各种离不开。但安逸久了总会有点莫名的慌张，所以我所在的这个岗位未来
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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先揭开谜底，用开源数据可视化工具 datart不光呈现可视化的图和动画效果，关键可以实现实时的需求，实时报表、实时大屏，动态交互效果开源的，拿来即用不废话了，这款工具在github上的地址Github：Release 1.0.0-beta.3 release · running-elephant/datartGitee：https://gitee.com/running-elephant/data
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2023-09-14 16:24:16
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对于数据分析师来说，可视化永远是一门不过时的学问，不仅因为上到企业领导、下到业务分析都要用到可视化，更因为它是分析师手中的优秀工具，它向我们揭示了数据背后的规律。但很多人又会问，自己做的数据可视化丑出天际，领导不喜欢怎么办？其实想要做出漂亮的可视化非常简单，很多人只是了解其中基本的图表类型，比如柱状图、条形图、饼图等，但想要实现可视化进阶，还必须掌握一些高级的图表效果。本文介绍的25个图表效果都是
1. 可视化单张图片from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
import torch
if __name__ == '__main__':
summary_writer = SummaryWriter(log_dir='log_image', comment='test tensorboard image', filename
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2024-04-11 10:17:02
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数据可视化的基础语法可视化主要是以图像来展示数据间的关系，常见的图形种类有折线图,散点图,条形图，直方图，饼图。此外在接下来课程中还会用到 箱线图，热力图，蜘蛛图 ，表示二元变量分布和成对关系的视图。学好可视化，不仅要会画图，更要梳理数据见的关系，以合适的方式将数据通过图形表达出来。今天我们要来了解折线图，散点图，条形图，直方图，饼图和器特点。认识Matplotlib的图像结构，并以Matplot
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2023-08-10 20:57:06
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