一、思路分析本文采用比特币网站作为爬取目标（https://www.ibtctrade.com/），从中获取prices、CNY、市值等，然后导出所得到的数据到excel、sqlite数据中。使用pyarm中的flask框架搭建可视化平台，使用sqlite数据库的数据制作简单的网页，并制作折线图、柱状图、散点图等等。二、数据爬取1.引入库代码如下：from bs4 import Beautiful
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2024-01-02 23:46:34
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阅读文本大概需要 6 分钟。之前也写过画可视化的方法的文章，用的是 pyecharts 库：Python让你的数据生成可视化图形。但是总觉得还不够，很多可视化图没用上，今天我们换一个库来绘制可视化图。我们这次主要用到两个库来画图，Matplotlib 库和 seaborn 库。我们先要安装这两个库，分别用 pip 命令安装即可。pip install matplotl
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2024-05-29 07:19:15
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1 简介（思维导图） 2 重要概念 3 数据转换 4 可视化如何帮助决策 5 可视化图像
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2020-04-29 17:13:00
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在数据分析领域需要用到图表来展示分析结果。一 图表的构成1 图表的元素及类型由于用户的阅读习惯通常是“之”字形，即左上角开始按“之”字型扫视屏幕或整个页面，所以设计图表时需要将最重要的内容放在最左边的顶端位置以便用户能够阅读。1.1 图表中的6种元素图表的标题横轴及纵轴的标题类别名称图例网格线数据来源通常为了精简，图表中不需要全部体现以上六种元素。1.2 图表的类型1）4种常见类型i）散点图使用场
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2023-06-14 20:38:45
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咖啡PowerBI可视化实例
原创
2022-08-03 17:21:13
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# 实例分割数据可视化
在计算机视觉领域，实例分割是一项重要的任务，它不仅需要识别图像中的物体类别，还需要将同一类别的不同实例分开。在许多应用中，例如自动驾驶、智能监控等，实例分割提供了更为精确的物体定位和识别能力。因此，如何对实例分割的数据进行有效可视化至关重要。在这篇文章中，我们将介绍实例分割数据可视化的基本概念，并通过代码示例进行展示。
## 实例分割的基本概念
实例分割任务需要解决两
１．结果可视化： 安装的docker 版本的mmdetection3d在可视化的时候存在一些问题,open3d总是难以打开窗口，但源码安装的版本是可以实现可视化的。所以采用源码安装方法。源码安装也比较简便，环境没什么问题的话，过程很顺滑。 （１）源码安装步骤 安装过程方法：https://github.com/open-mmlab/mmdetection3d/blob/master/docs/ge
流体数据的标量可视化、矢量可视化实例流体数据的标量可视化、矢量可视化实例流体数据的标量可视化、矢量可视化实例
原创
2021-08-02 14:03:56
943阅读
Task01 本次学习参照Datawhale开源学习：https://github.com/datawhalechina/fantastic-matplotlib 内容大体源自原文，结合自己学习思路有所调整。个人总结：一、matplotlib是python数据可视化最重要且常见的工具之一，理解matplotlib的设计框架有助于提高绘图效率。二、一个完整的matplotlib图像由下至上通常会包括
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2024-01-02 10:15:20
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. 配置python 安装的python需要是 Anaconda2，启动命令行执行如下安装。 1.1.安装 jupyter 1.2.安装ipython ipython-notebook 安装完成后执行 1.3 重新编译 pycaffe 库，把编译好的 build\x64\Release\pycaff
原创
2021-05-27 11:12:16
784阅读
# Python数据分析可视化实例
数据分析和可视化是现代数据科学中非常重要的一环。Python作为一种强大的编程语言，有着丰富的数据分析和可视化工具。本文将介绍一些常用的Python数据分析和可视化库，并给出相关实例代码。
## 数据分析库
Python有许多优秀的数据分析库，其中最受欢迎的是Pandas和NumPy。
### Pandas
Pandas是一个强大的数据分析库，它提供了
原创
2023-08-30 11:05:35
208阅读
餐饮数据可视化实例
原创
2022-08-03 18:00:56
588阅读
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作者：英特尔创新大使 颜国进YOLOv9模型是YOLO系列实时目标检测算法中的最新版本，代表着该系列在准确性、速度和效率方面的又一次重大飞跃。它通过引入先进的深度学习技术和创新的架构设计，如通用ELAN（GELAN）和可编程梯度信息（PGI），显著提升了物体检测的性能。在本文中，我们将结合OpenVINO™ C# API 使用最新发布的OpenVINO™ 2024.0部署YOLOv9 目标检测和实
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2024-09-07 22:39:03
107阅读
前言统计信息的图形显示被称为数据可视化。编程数据可视化工具提供了一种直接的方法，通过利用图表、图形和地图等视觉组件来检查和理解数据中的趋势、异常值和模式。[Python]提供的[数据可视化工具]及其相关技术对于在大数据时代评估大量的数据和做出数据驱动的选择至关重要。本文将重点介绍什么是数据可视化，它的优势，以及为什么Python最适合上述应用。数据可视化编程的重要性是什么？企业需要数据可视化来帮助
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2024-04-22 08:03:27
92阅读
简介: 在数据挖掘项目初期，需要对数据进行探索性分析，这样方便对数据有一个大致的了解，其中最直观的方式就是对数据进行可视化。 可视化视图有哪些？ 可视化图可以分为4个类别，分别是比较，联系，构成和分布。 1、比较：比较数据间的类别关系，或者是它们随着时间的变化趋势，比如折线图。 2、联系：查看两个变量及两个以上变
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2024-01-12 22:52:04
151阅读
如果你是Python可视化的新手，一些流行的可视化库包括Matplotlib、Seaborn、Plotly、Bokeh、Altair和Folium，以及大量的库和例子可能会让你感到不知所措。当可视化一个DataFrame时，选择使用哪个可视化库确实是一个头疼的事情。这篇文章云朵君将和大家一起学习每个库的优点和缺点。到最后，对它们的不同特点有更好的了解，在合适的时候更容易选择合适的库。将通过专注于几
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2024-08-28 15:21:45
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常用的python可视化工具包是matplotlib，seaborn是在matplotlib基础上做的进一步封装。入坑python可视化，对有些人来说如同望山跑死马，心气上早输了一节。其实学习一门新知识，首先要掌握的是这门知识的最少最核心知识，剩下的就让它在实践中拓展吧。视图分类可视化视图的分类常常从两个维度：变量个数和变量之间的关系。按变量个数分可分为单变量分析和多变量分析。变量之间的关系常有下
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2024-08-13 10:52:51
47阅读
# 评论长度可视化：Python可视化
在今天的数字时代，人们对数据的处理和分析变得越来越重要。数据可视化是一种通过图表、图形和地图等可视元素来传达信息和故事的方式。Python是一种功能强大的编程语言，它提供了许多库和工具来帮助我们进行数据可视化。本文将介绍如何使用Python进行评论长度的可视化。
## 评论数据收集与处理
首先，我们需要收集一些评论数据。这可以通过爬取网站或从已有的数据
原创
2023-08-01 14:34:03
257阅读
一、数据分析库在数据分析中，有许多常用的数据分析库可以帮助我们进行数据处理、探索和可视化。以下是几个常见的数据分析库和它们的功能：1.NumPyNumPy是一个功能强大的科学计算库，提供了多维数组对象和各种计算功能，用于高效地处理大规模数据集。它还提供了许多数学函数和线性代数操作。2.pandaspandas是基于NumPy的数据处理和分析库，提供了高效的数据结构和数据分析工具，如Series和D
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2024-08-22 10:21:45
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大家好，我是小F～在数据时代，我们每个人既是数据的生产者，也是数据的使用者，然而初次获取和存储的原始数据杂乱无章、信息冗余、价值较低。要想数据达到生动有趣、让人一目了然、豁然开朗的效果，就需要借助数据可视化。以前给大家介绍过使用Streamlit库制作大屏，今天给大家带来一个新方法。通过Python的Dash库，来制作一个酷炫的可视化大屏！先来看一下整体效果，好像还不错哦。主要使用Python的D
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2024-03-13 22:53:00
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