数据可视化是让用户直观了解数据潜藏的重要信息，有助于帮助用户理解分析数据。那么数据可视化应该怎么做才能达到一个好的效果，制作数据可视化是一个设计的过程，我们可以通过尺寸可视化、颜色可视化、图形可视化、空间可视化以及概念可视化来让用户了解并分析数据。 如何做数据可视化分析? 1、明确目的和思路 首先明白数据分析的目的，梳理分析思路，并搭建整体分析框架，把分析目的分解，化为若干的点，清晰明了
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2023-09-11 13:44:35
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干货！
python中最基本的作图库就是matplotlib，是一个最基础的Python可视化库，一般都是从matplotlib上手Python数据可视化，然后开始做纵向与横向拓展。
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2021-07-13 16:30:35
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Python实现可视化的三个步骤：
确定问题，选择图形
转换数据，应用函数
参数设置，一目了然
1
首先，要知道我们用哪些库来画图?
matplotlib
python中最基本的作图库就是matplotlib，是一个最基础的Python可视化库，一般都是从matplotlib上手Python数据可视化，然后开始做纵向与横向拓展。
Seaborn
是一个基于matplotlib
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2021-07-16 17:52:44
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目录? 工厂模式? 23种设计模式? 简单工厂模式1️⃣ 抽象产品：Config2️⃣ 具体产品：IPhone3️⃣ 具体产品：XiaoMi4️⃣ 工厂类：ConcreteProduct? 工厂方法模式1️⃣ 工厂接口：IFactory2️⃣ 具象工厂：IPhoneFactory3️⃣ 具象工厂：XiaoMiFactory? 迭代器模式1️⃣ 基础类1：Iterator2️⃣ 基础类2：IEnum
大屏数据可视化的第一个步骤和第二个步骤我们给大家介绍过了。不过关于大屏数据可视化中的内容还不止这些。今天在这篇文章中我们会继续为大家介绍大屏数据可视化的相关知识，希望这篇文章能够帮助大家理解数据可视化的知识以及学会做大屏数据可视化。大屏数据可视化的第三个步骤就是选定可视化图表类型。通常来说，当确定好分析维度后，事实上我们所能选用的图表类型也就基本确定了。接下来我们只需要从少数几个图表里筛选出最能
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2023-10-04 00:05:43
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数据可视化，是指将大量的数据资料集中在一起，以图像的形式表现出来，并运用数据分析技术及专业工具来发现隐藏在其中的规律。简而言之，即把抽象、难懂的数据通过数据可视化的方式以大家更易理解的图形形式展示出来的一种表达形式。数据可视化以生动直观、超强的视觉冲击力的形式向人们揭示隐藏在数据背后的规律，实现数据价值。 数据可视化的基本流程 数据可视化的基本流程包括数据采集、数据处理和变换、可视化映射和
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2023-07-26 12:42:56
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在日常的git版本控制工具上，比较常用的分别是命令行和可视化工具，使用命令行进行操作对命令的掌握度会要求高一点，命令行的操作没有可视化工具带来的反馈直观，在出错的概率上，可视化工具比命令行的操作出错会低一点，并且操作起来更加简单，目前比较常用的可视化工具为GitHubDesktop和SourceTree，下面着重介绍SourceTree工具的使用。Git在使用sourceTree之前需要安装git
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2024-07-31 16:25:37
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一、创建Matplotlib第一个图表设置图表名称 plt.title() 轴 plt.xlable()、plt.ylable()import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 坐标轴正常显示中文，负号
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
plt.rc
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2024-07-03 16:54:09
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数据科学三分天下，Python占其一。Python数据科学 NumPy是基础，不管pandas还是tensorflow， NumPy都是基础库，学习NumPy基础类型和操作必不可少。本文我们就介绍NumPy基础，并以图形方式展现，以方便初学者理解。
原创
2021-04-22 21:38:08
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数据科学三分天下，Python占其一。Python数据科
原创
2022-02-19 11:53:21
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开源初衷Matplotlib可以说是python数据可视化最重要且常见的工具之一，几乎每个和数据打交道的人都不可避免，还有大量可视化工具是基于...
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2022-06-06 00:10:59
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一.认识和创建图表创建图表示范视频链接：
Excel绘制图表示范（绘制柱形图） 第一步：框选所要绘图的区域第二步：插入选项卡，点击全部图表（或者有的是图表） 第三步： 选择一个表插入 第四步： 点击文本工具，然后修改标题第五步：图表工具，选择样式也可以绘制其他图在联网的情况下，可以使用在线图表或者右侧常用图表 在线图表一般需要会员在图表工具，点击设置样式，可以对图表进行美化二.图表的基本编辑
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2023-09-12 19:21:50
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现如今，一方面是工业互联网和 5G 齐头并进的时代，另一方面是国家新基建如火如荼的建设实施，可视化系统的搭建可以承载更多数据的监管，设施的完善就会伴随着设施的监管和维护，监控平台就能实现更多的事情。对于地，在当今大数据、移动互联网、物联网、云计算的高速发展背景下，智慧物流越来越受到政府与企业的重视。从宏观的角度来看，物流作为社会最底层的基础设施，既连接生产与消费，又是城市支柱产
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2024-05-01 11:35:42
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数据可视化可以帮助我们更好地去传递信息。本篇要点：数据可视化是什么数据可视化的一般流程常见的数据种类通过可视化你想表达什么信息选择具体的可视化形式图表设计原则常用的可视化工具01|数据可视化是什么数据可视化主要旨在借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息(于百度百科)。也就是说可视化的存在是为了帮助我们更好地去传递信息。02|数据可视化的一般流程首先我们需要对我们现有的数据进行分
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2023-08-16 17:04:34
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引言游戏中很多地方用得到传送门，就跟哆啦A梦的任意门一样，从这边走进去，从那边走出来，用Unity实现一下它吧。 先来个效果图，请原谅没有给门添加漂亮的门框、或者特效，因为手头没有合适的素材，但这不影响任意门的功能，也不影响介绍它的原理。另外，机器上也没有按装gif截屏，所以不带动态，但图中的“能量波动花纹”是带动态的哦，请自行脑补。 这里是另一个，传送门嘛，至少得两个。 从一端走进去，就会从另一
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2024-02-20 20:08:53
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一、理解数据含义&明确目标做可视化，最容易进入的误区就是，拿到一堆数据，还没有理解数据有什么含义，直接就开始套用图形进行展示，把大部分时间用在美化图表上，而完全忽略数据本身传达的意义。上面这张图信息量很大，可以帮助大家评估一个可视化作品是否成功。比如，把数据按照一个故事线组织起来，那多半是一个研究文档或者提纲，再加上特定的目标和功能介绍，才可以画出线框图，最后加上视觉形式，才有可能变成一个
1. plotly 介绍Plotly是一个非常著名且强大的开源数据可视化框架，它通过构建基于浏览器显示的web形式的可交互图表来展示信息，可创建多达数十种精美的图表和地图，下面我们以jupyter notebook为开发工具数据分析。Matplotlib存在不够美观、静态性、不易分享等缺点，限制了Python在数据可视化中的发展。为了解决这个问题，新型的动态可视化开源模块Plotly应运而生...
原创
2023-03-17 20:23:56
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基于Plotly的动态可视化绘图
原创
2022-06-25 21:53:59
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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
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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
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