可视化

一、numpy库 numpy：科学计算包，支持N维数组运算、处理大型矩阵、成熟的广播函数库、矢量运算、线性代数、傅里叶变换、随机数生成，并可与C++/Fortran语言无缝结合。树莓派Python v3默认安装已经包含了numpy。 另： scipy：scipy依赖于numpy，提供了更多的数学工具，包括矩阵运算、线性方程组求解、积分、优化、插值、信号处理、图像处理、统计等等。 1.扩展库numpy简介 导入模板：(交换式) >>>import numpy as np 2.numpy库应用于数组 (1)简单数组的生成 >>>import numpy as np #把列表转化为数组 >>> np.array([0,1,2,3,4]) array([0, 1, 2, 3, 4])>>>np.array((0,1,2,3,4)) # 元组转化为数组array([0, 1, 2, 3, 4]) >>>np.array(range(5)) # 把range对象转换成数组 array([0, 1, 2, 3, 4]) >>>np.array([[1,2,3,4,],[5,6,7,8]]) #二维数组 array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]]) >>>np.arange(8) # 类似于内置函数range() array([0,1,2,3,4,5,6,7]) >>

鸢尾花数据集简介 Iris数据集作为入门经典数据集。Iris数据集是常用的分类实验数据集，早在1936年，模式识别的先驱Fisher就在论文The use of multiple measurements in taxonomic problems中使用了它 (直至今日该论文仍然被频繁引用)。 Iris也称鸢尾花卉数据集，是一类多重变量分析的数据集。数据集包含150个数据集，分为3类，每类50个数据，每个数据包含4个属性：花萼长度(sepal length)，花萼宽度(sepal width)，花瓣长度(petal length)，花瓣宽度(petal width)，可通过4个属性预测鸢尾花卉属于（Setosa，Versicolour，Virginica）三个种类中的哪一类。在三个类别中，其中有一个类别和其他两个类别是线性可分的。 在sklearn中已内置了此数据集。 代码 import pandas as pd import pydotplus import numpy as np from IPython.display import Image, display from sklearn import preprocessing from sklearn import tree from sklearn.datasets import load_iris import

来源：https://www.programmer-books.com/wp-content/uploads/2019/04/Python-for-Data-Analysis-2nd-Edition.pdf Json 数据转换 os.chdir() 方法用于改变当前工作目录到指定的路径。 用法 ：os.chdir(path)，path – 要切换到的新路径。如果允许访问返回 True , 否则返回False。 可见读取出来的json是乱码的，应该用以下方式读取： records=[json.loads(line) for line in open(path)] records[0] 将文件的每一行以json文件格式读取，并存在列表里面。output显示：第一行数据是一个大的字典。字典的键是列名，值是读取的数据。 所用数据以表形式如下： 对timezone数据进行统计分析 抓取包含timezone的数据，加个if是防止有些行timezone数据不存在报错。 对timezone中数据进行分析 #way 1 to count the time zone def get_counts(sequence): counts={} for x in sequence: if x in counts: counts[x]+=1 else: counts[x]=1 return counts # *

项目总结——基于WebGL的点云全景可视化 https://blog.csdn.net/qq_27550989/article/details/78825295 http://zouxianghong.github.io/Lasdb-Viewer/ https://github.com/zouxianghong/Lasdb-Viewer Potree(在Web浏览器中呈现大量点云)[译文] http://www.pianshen.com/article/523821154/ 使用Potree进行点云可视化 https://www.jianshu.com/p/f8dd84651526 WebGL three.js学习笔记 加载外部模型以及Tween.js动画 https://www.cnblogs.com/nsytsqdtn/p/10850548.html 来源： CSDN 作者： 知识在于分享 链接： https://blog.csdn.net/baidu_40840693/article/details/104043383

插播一则广告（长期有效） MONO哥需要在武汉招JavaScript工程师若干 要求：对前端技术(JavasScript、HTML、CSS)，对可视化技术(Canvas、WebGL)有浓厚的兴趣 基础不好的可培养，基础好的可共谋大事 感兴趣的给我发邮件： hr@servasoft.com ------------------------------------------------------------正文的分割线-------------------------------------------------------------- 前两天说到了3D编辑器是大势所趋，今天就接着这个话题继续说。 Legolas，特别帅气的一个名字，是TWaver继Mono-Design发布的一款产品，其最大的特点就是通过框架式设计和模块化的呈现，突破了中间件的限制，可以直接将通过可视化拖拽生成的场景，经过简单的机制，即转换为可运行的程序。 如果觉得这段话比较生涩，可以直接理解为：Legolas是一个不写代码就能生成组态化监控小程序的平台，像精灵王子一样帅气。 Legolas具备了一个优秀编辑器应该有的样子： 丰富的图元库，2D和3D的各类常见对象 拖拽式交互（设置界面布局，数据关联绑定，图元联动动作设定…） 多种页面容器，支持界面布局和交互 脚本式动态逻辑注入 Event总线满足跨界面

app.title = '环形图'; option = { tooltip: { trigger: 'item', formatter: "{a} <br/>{b}: {c} ({d}%)" }, legend: { orient: 'vertical', x: 'left', data:['直接访问','邮件营销','联盟广告','视频广告','搜索引擎'] }, series: [ { name:'访问来源', type:'pie', radius: ['50%', '70%'], avoidLabelOverlap: false, label: { normal: { show: false, position: 'center' }, emphasis: { show: true, textStyle: { fontSize: '30', fontWeight: 'bold' } } }, labelLine: { normal: { show: false } }, data:[ {value:335, name:'直接访问'}, {value:310, name:'邮件营销'}, {value:234, name:'联盟广告'}, {value:135, name:'视频广告'}, {value:1548, name:'搜索引擎'} ] } ] }; 1、本地安装：

可视化图例位置的调整 可视化百度云资料链接为： 链接： https://pan.baidu.com/s/1w-mjJfZZFAK0R0ELdT9Ihg 提取码：zx9e 数据读取 library(ggplot2) library(RColorBrewer) library(reshape2) df<-read.csv("Data.csv", header = TRUE) 数据描述 数据及代码的参考资料为： 绘图 ggplot(data=df, aes(x=Time,y=value,fill=variable,shape=variable)) + geom_line()+ geom_point(size=4,colour="black") + scale_fill_manual(values=c("#FF9641","#FF5B4E","#B887C3","#38C25D"))+ scale_shape_manual(values=c(21,22,23,24))+ scale_x_continuous(name="Time(d)",breaks=seq(0,20,2))+ scale_y_continuous(breaks=seq(0,90,10),limits=c(0,90),expand =c(0, 1))+ theme_classic()+ theme( text

原文: Vue.js大屏可视化数据数字滚动翻转跳转效果（通俗易懂附完整代码） 大屏数字滚动翻转效果来源于最近工作中element后台管理页面一张大屏的UI图，该UI图上有一个模块需要有数字往上翻动的效果，以下是最终实现的效果： 整体思路： 在实现此效果之前，我们先来捋一下思路，用思维导图来设计一下我们的实现步骤，如下： 你可以审查元素，下载数字背景图片，复制图片地址，或者使用其他背景图片、背景颜色 有了以上的设计流程，我们先来简单实现一下： // CSS代码 <style> .box-item { position: relative; display: inline-block; width: 54px; height: 82px; /* 背景图片 */ background: url(./number-bg.png) no-repeat center center; background-size: 100% 100%; font-size: 62px; line-height: 82px; text-align: center; } </style> // htm代码 <div class="box"> <p class="box-item"> <span>1</span> </p> </div> 实现以上代码后，它的效果将是下面这样的： 思考：背景框中有了数字以后

一、概述 应用场景：毕业之初，刚进入职场，接触到的第一个任务是使用Echart对系统的多个公司每个月份收入进行统计，以及每个公司每个月份收入的走势进行统计，展示。这个过程涉及到简单的柱状图和折线图。 Echart简介：一个使用 JavaScript 实现的开源可视化库，作为国内的IT三巨头之一的百度的推出一款相对较为成功的开源项目。 优势：1、使用简单，2、echarts.js支持按需求打包，3、开源 ..... 二、Echart的简单使用 基本的柱状图、折线图、饼状图，关键在后台构造对应图形需要的数据格式、类型 1、引入 ECharts <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="utf-8"> <!-- 引入 ECharts 文件 --> <script src="echarts.min.js"></script> </head> </html> 2、在绘图前我们需要为 ECharts 准备一个具备高宽的 DOM 容器。 <body> <!-- 为 ECharts 准备一个具备大小（宽高）的 DOM --> <div id="main" style="width: 600px;height:400px;"></div> </body> 3、一个完整的实例代码 前端 <!DOCTYPE html> <html lang="en"

git环境搭建 下载地址：https://git-scm.com/downloads 此处，安装环境为windows操作系统，所以选择windows版本下载 一直下一步，直至安装完成 找到安装git的目录下的git-bash.exe,打开，进行如下配置： $ git config --global user.name "Your Name" $ git config --global user.email "email@example.com" 1 2 配置环境变量：在path环境变量中新增git安装路径下的bin文件夹路径 因为Git是分布式版本控制系统，所以，每个机器都必须自报家门：你的名字和Email地址。 注意git config命令的--global参数，用了这个参数，表示你这台机器上所有的Git仓库都会使用这个配置，当然也可以对某个仓库指定不同的用户名和Email地址。 node.js环境搭建 下载地址：https://nodejs.org/en/download/ 此处，安装环境为windows操作系统，所以选择下载windows installer安装器进行安装 一直下一步，其中只需设置一下安装路径，直至安装完成(自带npm) 环境变量设置：在安装过程中设置的安装路径会自动注册为nodejs的环境变量