pyechart进行数据可视化

python中用作数据可视化的工具有多种,其中matplotlib最为基础.故在工具选择上,图形美观之外,操作方便即上乘. 本文着重说明常见图表用基础版matplotlib和改良版pyecharts作图间的差异 一.maplotlib 基本用法如下: import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series, DataFrame import matplotlib.pyplot as plt import matplotli

如果要给2015年的地理信息行业打一个标签,地理大数据一定是其中之一.在信息技术飞速发展的今天,“大数据”作为一种潮流铺天盖地的席卷了各行各业,从央视的春运迁徙图到旅游热点预测,从大数据工程师奇货可居到马云布道“DT”时代,“大数据”被推到了一个前所未有的高度,连国家领导人出访演讲都言必称大数据.地理信息数据天生具有大数据属性,作为整天和地理信息数据打交道的地信人自然不甘落后,地理大数据概念脱颖而出. 地理大数据是什么?大体来说就是把社会经济.自然资源.商业信息等但凡具有一点空间维度的数据一股脑

随着云计算时代的到来,由于Web技术的快速革新以及为了提供高质量的用户体验,数据可视化成为了前端技术发展的一大方向.为了解决这个问题,现如今涌现了很多优秀的第三方的javascript图形库,比如highcharts.js,echarts.js,d3.js,go.js- 数据可视化javascript插件对比 在HTML5标准支持下,web实现图形标准主要分为canvas和svg,上述的javascript图形库都是依赖2者之一作为底层库.Canvas基于像素,提供2D绘制函数,是一种HTML标

所谓数据可视化是指把数据以图形动画以及地图等形式呈现出来,这样即直观又美观,易于理解从而看出数据背后的问题. 要做好数据可视化,需要两方面的能力.一是"艺术"能力,即知道什么样的数据用什么形式去表现最合适,该用柱图时不能用饼图,颜色搭配也要合理,另一个是"技术"能力,设计好的呈现方案还要能真地做出来,并且要把成本控制在可接受范围内.这里我们不深入讨论"艺术"问题,来看看考察和选择可视化技术中的一些常见误区. 误区|考察报表,挑可视化技术最好? 报

随着大数据的崛起,数据分析变得越来越重要,数据可视化工具能更直观地展示数据之间的联系和变化,是数据分析中不可或缺的工具. 1. iCharts iCharts是一个在线的数据可视化工具,被广泛应用于商业.经济.体育等领域的报告中.iCharts免费版本提供了一些基本的交互式图表样式,如果更使用高级的样式,则需要购买高级版本. 2. Fusion Charts Suit XT Fusion Charts Suit XT是一个专业的JavaScript图表库,可以用来创建90多种类型的图表,包括2D

ECharts 下载js代码 工作原理浅析 在项目中引入ECharts 后台处理 数据库端MySQL PHP端 JQuery Ajax处理 ECharts 端处理 前端全部代码 演示结果 总结 最近要将后台数据库上的一些数据以可视化的方法显示到前端,找来找去,发现百度开发的这套图表工具库还不错,网上搜索了一下相关的教程,也算是实现了较为简单的demo.于是写下来,记录一下. ECharts ECharts是国人开发的一套前端的图表工具库,使用起来超方便,也很简单(当然了,前提是理解了其工作原理之

有关数据,我们知道,不加以处理运用就会沉淀在系统中,很难成为信息.信息如果得不到利用,就不能成为资源. 在市场竞争激烈.变数不定的大环境下,越来越多的企业意识到信息资源的重要性.信息,无论是来自企业内部还是市场外部,都能帮助企业在现有资源上提高运营效率,分析挖掘辅助决策的策略,做出符合行情的战略规划. 关于企业的数据可视化建设,这里分享一个大连华锐重工的案例,原文是大连华锐重工企业管理部副部长毕建林在帆软大数据可视化分析案例巡展上的演讲. 系统独立,数据利用率低 华锐重工从2001年进行信息化建

这些年做项目的时候,碰到等值面基本都是arcgis server来支撑的,通过构建GP服务,一般的都能满足做等值线和等值面的需求.可是突然有一天,我发现如果没有arcgis server 的话,我既然没法生成等值面等值线了.况且,还有许多别的要求: 没有arcgis server支持,arcgis server毕竟是很大一笔开销,个人基本无法负担: 跨平台,有的服务器是linux,有的是windows,看来,只能是java的类库了: 免费,生成等值线和等值面的程序不能有费用: 输出多种格式,既能

所谓数据可视化是对大型数据库或数据仓库中的数据的组态可视化,它是可视化技术在非空间数据领域的应用,使人们不再局限于通过关系数据表来观察和分析数据信息,还能以更直观的方式看到数据及其结构关系.数据可视化技术的基本思想是将数据库中每一个数据项作为单个图元元素表示,大量的数据集构成数据图像,同时将数据的各个属性值以多维数据的形式表示,可以从不同的维度观察数据,从而对数据进行更深入的观察和分析. 对同一类图形(例如柱状.圆环和蜘蛛图等)的长度.高度或面积加以区别,来清晰的表达不同指标对应的指标值之间的对