今天在面试的时候面试官问到了有没有Echarts的开发经验，后来了解到面试官所在的部门主要就是负责数据可视化平台的搭建，以Echart和HighCharts为基础。虽然Echarts诞生的时间已经挺久了，但是随着最近数据分析等岗位越来越热门，很多公司将数据可视化平台的搭建提上日程。
原创
2021-07-19 14:09:40
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前言
G6是支付宝前端团队推出的一款功能强大、易于使用的JavaScript图形库。在这篇博客中，我将介绍如何使用G6创建一个简单的流程图。
初体验
首先，我们需要准备好流程图数据。
在这个例子中，我们使用JSON格式来表示流程图，并为每个节点定义了其id、名称、类型和位置信息。例如：
const flowData = {
//节点
nodes: [
{ id: '001', na
文 / DataGirls1.选举背后的故事2016年的美国大选激起了相当多被各方候选人惹恼的选民。自然地，随着争论愈演愈烈，媒体们认为有必要通过数据可视化为在大众传播上作点儿贡献了。纽约时报的这篇文章列出了几个不同的候选人，把他们的竞选活动与以前的竞选活动联系起来。制造了引人注目的视觉效果。每张可视化包含几个不同大小的圆点，代表特定的竞选活动、行政管理或其他与候选人当前竞选有关的政府组织，然后由
# 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
互联网的价值不仅仅在于实现万物互联，还在于它实现了人类的生产和消费行为数据化，将人类带入了大数据时代。对大数据的有效应用，可以提升全人类生产、交易、融资和流通等各个环节的效率，而大数据可视化是实现这一步的重要一环。 大数据可视化是大数据内在价值的最终呈现手段，它利用各类图表、趋势图、视觉效果将巨大的、复杂的、枯燥的、潜逻辑的数据展现出来，使用户发现内在规律，进行深度挖掘，指导经营决策。 &n
python初体验:1.python种类 CPython 代码 -> C字节码 -> 机器码 （一行一行） pypy 代码 -> C字节码 -> 机器码 全部转换完 -> 执行 其他Python 代码 -> 其他字节码 -> 机
原创
2017-05-06 10:57:14
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Python初体验 1.Python解释器版本 Python由荷兰数学和计算机科学研究学会的Guido van Rossum 于1990 年代初设计，作为一门叫做ABC语言的替代品。 Python提供了高效的高级数据结构，还能简单有效地面向对象编程。 Python语法和动态类型，以及解释型语言的本质 ...
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2021-11-01 17:14:00
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Grad-CAM: Visual Explanations from Deep Networks via Gradient-based LocalizationAbstract我们提出了一种技术，用于为基于卷积神经网络(CNN)的大型模型的决策生成“可视化解释”，使它们更加透明和可解释。我们的方法——Gradient-weighted Class Activation Mapping
说明:本程序参考刘顺祥老师的<从零开始学Python数据分析与挖掘>一书如果代码有不懂的,欢迎与我探讨!邮箱:1103540209@qq.comgithub地址:https://github.com/wstchhwp1.离散型变量的可视化饼图条形图2 .数值型变量的可视化直方图与核密度曲线箱线图小提琴图折线图3.关系型数据的可视化散点图气泡图热力...
原创
2021-06-18 14:22:56
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说明:本程序参考刘顺祥老师的<从零开始学Python数据分析与挖掘>一书如果代码有不懂的,欢迎与我探讨!邮箱:1103540209@qq.comgithub地址:https://github.com/wstchhwp1.离散型变量的可视化饼图条形图
原创
2022-02-09 16:57:50
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# Python 前端可视化
在前端开发中，可视化是一个重要的概念。它可以帮助我们将数据以更加直观、易于理解的方式展示给用户。Python作为一种流行的编程语言，也提供了很多强大的工具和库，可以用于实现各种前端可视化效果。
## Matplotlib
Matplotlib是一个广泛使用的Python绘图库，可以创建各种类型的图形，包括线图、散点图、柱状图、饼图等。以下是一个简单的使用Matp
# Python矩阵可视化
矩阵是数据科学中经常使用的数据结构，它可以用于表示二维数据集合。在数据分析和机器学习领域，矩阵的可视化是理解数据的重要步骤之一。本文将介绍如何使用Python进行矩阵的可视化，包括使用`matplotlib`和`seaborn`库进行绘图。
## 使用matplotlib绘制矩阵
`matplotlib`是Python中最常用的绘图库之一，它提供了丰富的绘图功能。
## Python可视化树: 探索数据的力量
数据可视化是现代数据分析和科学研究中不可或缺的一部分。它将复杂的数据转化为易于理解和分析的图形，帮助我们发现数据中的模式、关联和趋势。树状图是一种常用的可视化方法，可以展示数据之间的层次结构关系。在Python中，我们可以使用各种库来创建和定制树状图，包括`matplotlib`、`seaborn`和`plotly`等。本文将为你介绍几种创建树状图的
# 地理可视化Python实现流程
## 1. 安装必要的库
在开始之前，我们需要安装一些必要的库，以便实现地理可视化的功能。这些库包括：
- pandas：用于数据处理和分析
- geopandas：用于地理数据处理和分析
- matplotlib：用于绘图和可视化
- folium：用于交互式地图可视化
你可以使用以下命令来安装这些库：
```python
!pip install
# Python可视化视图实现指南
## 1. 简介
本文将指导你如何使用Python实现可视化视图。可视化是将数据以图形的形式展示出来，能够更直观地理解和分析数据。Python有很多强大的可视化库，如Matplotlib、Seaborn和Plotly等，本文将以Matplotlib为例进行讲解。
## 2. 流程概览
以下是实现Python可视化视图的基本步骤：
|步骤|说明|
|---
# Python股票可视化实现教程
## 简介
在本教程中，我将向你介绍如何使用Python进行股票可视化。我们将使用Python的一些主要库和工具来获取股票数据，并使用这些数据创建各种类型的图表和可视化。本教程适合于刚入行的开发者，但需要一些基本的Python编程知识。
## 整体流程
在开始编写代码之前，我们先来了解整个实现的流程。下面的表格显示了实现Python股票可视化的步骤：
|
安装Matplotlib 库 python -m pip install matplotlib 绘制简单折线图 importmatplotlib.pyplotasplt #导入matplotlib的pyplot squares=[1,4,9,16,25] fig,ax=plt.subplots()# ...
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2021-07-22 15:12:00
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绘制散点图import numpy as npimport matplotlib.pylab as pl%matplotlib inlinea = np.arange(0, 2.0 * np.pi, 0.1)print(a)b = np.cos(a)pl.scatter(a, b)# pl.show()[0. 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 ...
