1、数据关系型图表数据关系型图表：散点图适用于判断两个变量之间的相关关系；气泡图则为不同的值由相应的点在图表中的位置以及符号的大小表示，类似于散点图，有三列数据，前两列数据确定气泡的位置，第三列数据确定气泡的大小；Q-Q图用于检验数据分布，是用变量数据分布的分位数与所指定分布的分位数之间的关系曲线来进行校验。①气泡图from plotnine.data import mtcars
import m
转载
2024-01-03 11:07:22
575阅读
Echarts数据可视化 文章目录Echarts数据可视化第4章 Echarts可视化图4.5 气泡图 Echarts数据可视化：入门、实战与进阶第4章 Echarts可视化图4.5 气泡图二维气泡图对比散点图，其实就多了一个展示气泡大小的维度信息。可以直接修改散点图的配置option = {
xAxis: {},
yAxis: {},
legend: {
data: ['类别
转载
2023-06-07 20:00:30
173阅读
在一些商务PPT，经常能够看见以中国或世界地图作为背景的图表，并且使用气泡图反映数据的大小，如下图所示。该怎使用excel制作气泡图效果呢？下面我们就来看看详细的教程。软件名称：Microsoft Office 2019 正式版 中文个人版/学生版(附批量授权) 64位软件大小：4.67MB更新时间：2018-09-26立即下载1、如图1所示，假设数据是各省市某产品的销售额，需要在一张中国地图上以
## Python画可视化地图气泡图实现教程
作为一名经验丰富的开发者，我会向你介绍如何使用Python画可视化地图气泡图。在本教程中，我们将使用`matplotlib`库来绘制地图和气泡图，并使用`pandas`库来处理数据。以下是整个过程的详细步骤：
### 步骤1：准备数据
在开始绘制地图气泡图之前，我们需要准备好包含地理位置和相关数值的数据。假设我们有一个包含城市名称、经度、纬度和气
原创
2023-09-13 17:44:36
278阅读
https://datawhalechina.github.io/pms50/#/chapter2/chapter2 关联 （Correlation） 关联图表用于可视化2个或更多变量之间的关系。 也就是说，一个变量如何相对于另一个变化。 带边界的气泡图 有时，您希望在边界内显示一组点以强调其重要性
转载
2020-05-03 13:06:00
2276阅读
2评论
在一些商务文件中，经常能够看见以中国或世界地图作为背景的图表，并且使用气泡图反映数据的大小。以下是学习啦小编为您带来的关于Excel表格中制作中国地图背景数据气泡图，希望对您有所帮助。Excel表格中制作中国地图背景数据气泡图1、如图1所示，假设数据是各省市某产品的销售额，需要在一张中国地图上以气泡图的方式展示出来。2、因为气泡图展示的是三个维度数据，如果需要在地图背景上展示这些数据，则这三个维度
转载
2024-01-08 17:39:34
360阅读
疫情数据地理可视化1. 示例图2. 前期准备2.1 python第三方库2.2 准备文件3. 数据整理3.1 数据文件导
原创
2022-07-11 11:23:21
1233阅读
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,
转载
2023-12-31 15:07:38
292阅读
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
转载
2024-04-23 11:56:29
104阅读
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
转载
2023-11-27 10:54:35
396阅读
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、
转载
2024-08-23 14:27:50
102阅读
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
转载
2024-08-19 20:40:42
115阅读
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
转载
2023-09-22 13:14:03
284阅读
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
转载
2023-10-18 17:56:09
147阅读
# 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
235阅读
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
转载
2023-10-16 10:05:44
205阅读
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
转载
2024-01-11 14:23:54
38阅读
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
转载
2023-07-24 21:52:15
355阅读
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
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
转载
2023-11-17 20:03:20
119阅读
