可视化迷宫，适合课堂演示（C++版）完成时间：2018-11-12 编译器：Visual Studio 2017 或 Dev-cpp v5.11 运行环境：Windows系统主要是锻炼一下自己写程序的能力，再配合老师在课堂上讲解，顺便装个13（逃） ，于是制作出了这个适合演示的程序，欢迎各位提建议 PS：我真的懒 ，就不写太多注释了…… PPS：迷宫是通过递归算法生成的，思路如下图（这张图是别人的
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2024-08-06 11:55:22
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巧用Graphviz和pvtrace等工具可视化C函数调用Oct 15, 2012 引子 在分析复杂的C/C++软件时，如果有一个工具可以便捷的生成“函数调用关系图”，不是一件很好的事吗？如果你庆幸是一个Javaer或钟爱基于IDE（如Eclipse）的软件开发，应该会经常使用类似的工具。如果，你是*Nixer（*nix用户）呢？其实,我们一样有工具可用（地球村那么多hacker，你遇见的问题
信息化的时代，我们每天通过电视、报纸、广播、邮件等传播途径接受信息，信息的来源多样性、种类多样性满足了我们对日常信息感知的需求。俗话说的好“耳听为虚、眼见为实”，在信息化的今天，我们所接受到的信息，大部分都是通过视觉来感受到的，由此可见，信息可视化的重要性。什么是信息可视化？信息可视化未来又有什么发展趋势？下面我将分别进行概括。信息可视化信息可视化是对抽象数据进行直观视觉呈现的研究，抽象数据既包含
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2024-01-26 08:51:20
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介绍各种数据可视化项目和资源
原创
2023-12-16 11:41:53
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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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【数据科学家学习小组】之数据可视化（第一期）第一周 学习总结本系列文章主要目的有两个：从数据可视化的角度出发，总结一下现在无论是数据可视化还是报表开发、BI开发的工具和思路从木东居士的学习小组学习到一些大厂的工作学习思路，让自己思考的更全面更成熟，完成的文档也更加全面、漂亮。整体流程确定主题比如，银行分析不同城市用户的储蓄率、储蓄金额，电商平台进行双十一的实时交易情况的大屏直播，物流公司分析包裹的
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2023-11-17 20:02:53
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图标在网络上用途之广，几乎每个网站上都有着各式各样的图标，在大屏中也有着多样的图标，通过这些小小的图标，可以方便实现视觉引导和功能划分，小图标也有大用处。在各个数据可视化平台中，小编就挑选以下这个平台，带大家了解这个小图标组件。 在左侧列表中就可以找到对应的组件，这里小编调整了幕布的颜色，所以这个组件在幕布中看起来不这么明显，调整下颜色就行了。点击组件右上角 ‘
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2023-09-29 10:11:37
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编辑导读：数据面板能够直观反映出业务变化，并有助于决策层发出业务调整与决策。那么搭建数据看板时，需要注意哪些问题？具体步骤是什么？本文作者对一次数据看板的搭建进行了复盘，结合具体案例分享了数据看板设计过程中需要注意的一些问题，供大家一同参考和学习。 在工作中，笔者负责了数据看板的后台配置化模块。在前期产品设计时，一开始没有对数据看板的需求、设计规范等的系统性认知，希望通过这次复盘，加深对数据看板
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2023-11-14 19:41:19
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目录matplotlib的绘图方式1、使用pylab方式2、pyplot方式3、面向对象的方式基本图形绘制1、散点图绘制2、折线图3、条形图4、直方图5、饼状图6、箱型图7、热力图8、极坐标样式设置1、子图和多图2、网格3、图例4、坐标轴范围5、设置坐标轴刻度6、横坐标为日期7、添加坐标轴8、添加注释9、添加纯文字10、Tex数学公式11、样式美化 matplotlib的绘图方式使用pyplot
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2024-01-08 16:06:04
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上一课时，我介绍了数据可视化分析的基本概念，通过对比的方式，讲述了数据可视化分析的概念定义和知识体系，相信你对数据可视化分析已经有了一个基本的了解。本课时，我将给大家分享数据可视化分析的方法论，内容包括：建设目标、工作方法和建设流程。希望你在学完这个课时之后，能够掌握数据可视化分析的建设目标、方法体系和操作流程，并且能够吸收和学会运用。 数据可视化分析方法论结构图 建设目标在讲解“建设目标”之前，
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2023-11-01 22:23:41
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众所周知，使用图表、图形和地图将数据可视化是沟通复杂数据的最有影响力的方式之一。同时数据可视化也是探索数据奥秘非常有效的方式。因此，近几年随着大数据时代的降临而兴起，数据可视化品牌也是大量涌出。那么不同的数据可视化工具究竟有何不同呢？下面我们选取国内3个品牌以数字类图表来进行比较。数字在日常生活和工作中非常常见，如时间、进度等等，那么不同的场景，所需要的数字类图表也是很多样化。亿信ABI首先进入官
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2023-11-10 16:11:30
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做一份涵盖内容多、涉及数据量大的数据可视化分析报表要多久？10分钟够吗？如果奥威BI系列的分析软件会说话，恐怕要吐槽10分钟太多，5分钟足够。不说别的，论做智能数据可视化分析报表的效率，奥威BI系列软件还真不赖。套用BI报表模板，5分钟做一张以OurwayBI为例，进入软件首页即可清楚看到左侧的两大板块“BI模板秀”“BI分享秀”，点击进去就会发现这里涵盖了来自各行各业、各式各样的BI智能数据可视
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2023-09-04 23:29:33
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一、行业背景随着物联网、视频监控和人工智能等技术的快速发展和应用，利用先进技术加强信息管理和服务，是现代工厂信息化发展的新趋势。目前是传统工厂向智慧工厂转型的关键阶段，各工厂急需采用融合智能化和信息化的技术，打造集智能管理、智能生产、智能服务为一体的大数据可视化管理平台。二、方案介绍SkeyeVSS视频融合平台结合AI智能分析网关，依托物联网、人工智能、大数据云计算等高新技术，提供集生产和人员管理
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2024-01-14 19:56:01
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数据可视化就是将构建模型后得出的分析结果通过图表的方式直观地展示出来，使他人更容易、更快速得到并理解数据分析结果。数据可视化工具有很多，如TABLEAU、POWER BI、PYTHON、EXCEL等等。大家根据自己的操作习惯选择即可。可视化工具提供了五花八门的图标类型，我们应如何选择它来表达分析结果呢？可视化专家Andrew Abela建议从联系、比较、分布和构成四种关系类型，选择对应的图标，他提
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2023-12-21 10:53:49
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当下随着大数据热潮的到来，数据可视化作为一个新兴的领域，受到了学术界和工业界的重视。从可视分析、数据新闻到商业报表，各个领域都在越来越多的使用它。既然是数据可视化，说明数据是主体，可视化只是将数据以可视的形式表达的手段。接下来小编就与大家一起揭开可视化中数据的面纱，一探究竟。可视化什么：数据抽象既然是数据可视化，无可非议，可视化的元素肯定是数据，这里所指的数据是广义上的数据，包括文本、图片、声音等
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2023-08-10 12:00:22
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显示面板显示面板用来将多个表格收集到一起表达一种想法。例如，这是一个关于 Salesforce 数据中销售机会的显示面板示例。可以从该显示面板中看出，点击某个视图会过滤掉其他视图中的数据。这是其中一个非常棒的交互式功能，使你能够让查看者探索你的数据。显示面板还适合根据各种视图构建报表，从而追踪每天或每周的工作。 Tableau 在他们的库中提供了大量出色的显示面板。可以查看这些显示面板并寻找灵感
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2023-09-18 07:53:43
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文不如表，表不如图。在日常工作中，我们经常会借助一些表格或者可视化图表来展示信息，当很多人都会面对一堆数据，却不知道如何更直观地展示它们，又或是不知道用什么样的图表表达展现更好的效果！在这里办公资源整理了一些工作中经常用到的数据图表，让你不再是单纯的给领导、用户展示干瘪无味的数据了。下面就一起来了看看这些可视化图表模板吧！ 除了上述柱状图、条形图、折线图和饼图等常用图表之外，还有数据地图
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2023-06-14 15:42:48
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本篇将通过一个可视化的完整设计，从数据获取到可视化实现解构数据可视化的思路和完整流程。通过前面几篇的学习，可知数据可视化的关键步骤为如下4点：获取可视化需要的数据；确定数据可视化的主题；提炼可视化主题的数据；根据数据关系确定图表；进行可视化布局及设计。1、数据获取与预处理1.1爬取数据这里我们以【链家全网上海一月内的二手房成交数据】为例，进行可视化分析。首先，编写爬虫爬取11月16号到12月15号
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2023-07-10 23:17:45
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数据可视化 不管接受或不接受、关心或不关心，我们都已经处于大数据的时代，每天都会被庞大的数据所包围，那么如何在看似纷杂的数据中找到并展现出关键而正确的信息呢，数据可视化可以效劳。 什么是数据可视化？ 数据可视化就是指将数据转换成适当的可视化图表，然后将隐藏在数据中的信息直接展现于受众（即接受信息的群众）面前。而相比传统的表格或文档展现数据的方式，数据可视化能将数据以更加直观的方式展现出来，使数据更
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2023-07-30 12:53:45
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1.摘要数据可视化是把数据用图形方法表示，让信息变的更加容易理解，对解释事实和决定行动有很大的帮助。 数据可视化在所有领域对表示更大、更复杂的数据有很大的帮助。计算机图形学的出现塑造了现代可视化，这篇文章是对数据可视化对简单介绍。2.概要一些组织每天都会生成很多的数据，现在有很多地方对简单方便地展示巨大数量的数据有需求。 数据很多，用户去探索、使用却很难，所以数据的可视化对于科学研究有很大的用处。
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2023-08-12 17:42:58
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