数据可视化

##1 项目描述## 以 豆瓣电影 上提供的电影数据为例，完整地展示网络数据从获取、处理到分析、可视化这一过程，纯当练手，也为感兴趣的小伙伴提供相关的技术介绍。项目代码托管在 Github 上，可视化网站请访问 这里 。 ##2 数据获取## 用python写爬虫， Scrapy 和 urllib2 都是比较好的选择，由于我对功能的要求比较简单，故选择后者即可。 在豆瓣电影上通过Chrome开发工具找到数据请求API，接下来就可以写代码爬一些电影数据了，我使用的是这两个API： http://movie.douban.com/j/search_tags?type=movie http://movie.douban.com/j/search_subjects?type=movie&tag=爱情&page_limit=20&page_start=0 第一个API是获取所有电影的分类即tag，第二个是请求某个tag下偏移为page_start的page_limit条电影数据，包括电影的标题、url、评分等信息。 有了电影的url，再次爬取该页面对应的html内容， 然后用 Beautiful Soup 解析出想要的字段就好了。最终一共获取了4587条电影记录，每条记录包含以下15个字段：电影ID、标题、链接、缩略图、评分、导演、编剧、演员、分类、上映国家、语言、上映时间、时长、别名和简介

数据可视化不是简单的视觉映射，而是一个以数据流向为主线的一个完整流程，主要包括数据采集、数据处理和变换、可视化映射、用户交互和用户感知。一个完整的可视化过程，可以看成数据流经过一系列处理模块并得到转化的过程，用户通过可视化交互从可视化映射后的结果中获取知识和灵感。 一个完整的数据可视化过程，主要包括以下4个步骤： 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； 根据数据关系确定图表(以下内容来自网络) 确定可视化主题、提炼数据、确定所使用的图表之后，就是布局了 附上以前做的一个demo 来源： https://www.cnblogs.com/tester-hehehe/p/11897815.html

常用模块导入 import numpy as np import matplotlib import matplotlib.mlab as mlab import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.font_manager as fm from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D 解决显示异常问题 中文乱码 myfont = fm.FontProperties(fname="字体文件路径") 负号显示为方块 matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus']=False 折线图 生成数据 x = np.linspace(-np.pi, np.pi, 256, endpoint=True) # 从-π到π 等间隔取256个点 y_cos, y_sin = np.cos(x), np.sin(x) # 对应x的cos与sin值 初始化画布 plt.figure(figsize=(8, 6), dpi=80) # figsize定义画布大小，dpi定义画布分辨率 plt.title("简单折线图", fontproperties=myfont) # 设定标题，中文需要指定字体 plt.grid(True) # 是否显示网格 设置坐标轴 # 设置X轴 plt.xlabel(

Nagios 是一款强大的开源监控软件，但他本身不能绘图，只能查看当前数据，不能看历史数据以及趋势，也正因此，想要更舒适的使用就要搭配绘图软件，现在可搭配的绘图软件有很多，例如 pnp4nagios，rrdtools，grafana，cacti，以及 Cloud Insight ，这些软件和 Nagios 有的还要搭配使用。 本文就介绍以下几种快速实现 Nagio 数据可视化的软件，以及它们的安装配置方式和展示效果图。 ##Pnp4nagios，Rrdtools Pnp4nagios 利用 rrdtool 工具将 Nagios 采集的数据绘制成相关的图表，而 rrdtool 的安装需要一系列繁杂的依赖关系。 先 yum 安装各种依赖关系 再安装 rrdtools，期间若有对应的错误要一一安装相应的依赖库 最后安装 PNP4nagios 安装完成后配置文件，配置需要对 nagios 进行四个方面的配置，修改 nagios.cfg，command.cfg，templates.cfg，以及服务器配置文件 localhost.cfg 最后出来的图是这样的： 操作难度：3星 界面直观指数：2星 ##Nagiosgraph Nagiosgraph 是 Nagios 监控系统的一个插件，用 RRD 格式收集服务性能数据，通过 CGI 显示出数据的图表，nagiosgraph

作者 个推开发工程师甄鑫 当我们需要用更直观有效的形式来展现各类大数据信息时，热力图无疑是一种很好的方式。作为一种密度图，热力图 一般使用具备显著颜色差异的方式来呈现数据效果， 热力图中亮色一般代表事件发生频率较高或事物分布密度较大，暗色 则 反之。 值得一提的是， 热力图最终效果常常优于离散点的直接显示，可以在二维平面或者地图上直观地展现空间数据的疏密程度或频率高低。 那么制作一张完整的热力图，需要前端做哪些工作呢？接下来，我将基于自己在工作过程中的实践，为大家详细解析热力图在前端的实现过程。 首先给大家看一张完整的热力图实现效果图： 关于热力图的实现原理： 一般可大致归纳为以下几个步骤： 1.为每个数据点设置一个从中心向外灰度渐变的圆； 2.利用灰度可以叠加的原理，计算每个像素点数据交叉叠加得到的灰度值； 3.根据每个像素计算得到的灰度值，在一条彩色色带中进行颜色映射，最后对图像进行着色，得到热力图。 当热力图基于前端技术的具体实现时，又可分为以下四个步骤，接下来为大家详细解析： 1.准备热力图数据格式 由于热力图使用场景一般为地图，所以，数据源需要提供经纬度作为位置信息，以及count作为数据点的权重值。具体数据格式示例如下： 2.在地图上填充数据 基于canvas绘制热力图时，热力图中每个数据点的半径大小会直接影响到热力图的展现效果

继上篇第一阶段清洗数据并导入hive 本篇是剩下的两阶段 2 、数据处理： ·统计最受欢迎的视频/文章的Top10访问次数 （video/article） ·按照地市统计最受欢迎的Top10课程 （ip） ·按照流量统计最受欢迎的Top10课程 （traffic） 3、数据可视化：将统计结果倒入MySql数据库中，通过图形化展示的方式展现出来。 2、 ·统计最受欢迎的视频/文章的Top10访问次数 （video/article） package mapreduce; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.IntWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.io.WritableComparable; import org.apache.hadoop.mapreduce.Job; import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper; import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer; import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer.Context;

原文链接：https://www.cnblogs.com/kaka123/p/11673435.html 第1章 实验环境的搭建 第2章 Numpy入门 第3章 Pandas入门 第4章 Pandas玩转数据 第5章 绘图和可视化之Matplotlib 第6章 绘图和可视化之Seaborn 第7章 数据分析项目实战 第8章 课程总结 因为限制，需要的请进群找管理自取，下载免费871458817 注：如有侵权带来不便，请联系博主删文！ 来源： https://www.cnblogs.com/pypypy/p/11862848.html

数据分析和可视化分析不是一回事。一句话来说，数据分析仅仅负责对数据进行分析，而可视化分析则包括了数据分析、数据可视化呈现。可视化分析是一种通过系统智能分析系统后，以直观易懂图表呈现数据的新一代管理决策系统。 数据 可视化分析 —— 新一代管理决策系统 使用数据可视化分析，主要优点是：更快更及时完成深入细致的数据分析挖掘工作，同时将分析挖掘的数据信息通过形象直观的图像图表呈现出来。即便是非数据出身的管理决策层也能在看到数据可视化分析报表的瞬间获取关键数据信息，甚至直观形象掌握数据情况，就如下图，展示通过几个看似简单的分析图表，浏览者就能瞬间掌握不同数据的整体情况。 但如果仅仅是表面上的数据情况，那么数据可视化分析也就没什么稀奇的了。数据可视化分析更高一筹的是：当浏览者想就其中某个数据或某种数据现象进行深入分析挖掘时，可通过智能钻取，根据自己的思路去进行追根溯源的深入分析挖掘。如这个数据从哪里来，经过哪些环节部门，最终流向哪里。再者其中，浏览者可自行研判数据是否存在问题，如通过同比环比快速判断该数据是否过高或过低。 通过数据可视化分析报表的智能分析、直观呈现。数据是否处于正常范围，管理经营是否出现问题，问题出现在哪里，是什么原因造成的，该用怎样的方法去解决，解决效果如何。关于这些，浏览者都能通过数据可视化分析报表直观了当地看到。 数据可视化分析报表好用，能直观了当发现问题、辅助解决问题

一、引言 　　大数据在结构化数据存储方面的应用需求越来越明确，但是大数据环境下辅助开发工具的不完善，给数据库管理人员和开发人员带来的不变难以言表，基 于此创建了开源项目VisualHBase，同时创建了VisualHBase的开发群：263505724，希望能够借助社区的力量，解决大数据企业实 施的瓶颈。 二、应用场景 　　基于Hadoop+HBase构建的实时查询数据库系统。 三、产品目标 　　HBase企业级可视化管理工具（数据定义和数据操作）和可视化定制开发管理工具。 四、角色分析 　　1.数据库设计人员 　　2.数据库管理人员 　　3.业务应用开发人员 五、需求框架 　　 需求说明： 数据定义可视化：主要涉及表结构的定义和管理，服务于与系统设计人员。 数据管理可视化：主要涉及表数据的可视化操作，服务于系统管理人员。 接口定制可视化：主要涉及应用接入的通用性接口设计，服务于开发人员。 六、遗留问题 　　关于接口定制可视化部分尚未考虑成熟，后续完善吧。希望有助于社区发展的兄弟能够参与进来，共同做完成这件事情。 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/74867/blog/201427

接上文： https://www.cnblogs.com/yjh1995/p/11836864.html 需要第三方库： 　　pyecharts 先贴上代码 import requests from bs4 import BeautifulSoup from pyecharts.charts import Bar from pyecharts import options #1.发送请求，获取即将上映电影 response=requests.get('https://movie.douban.com/cinema/later/hangzhou/') html_content=response.content.decode('utf-8') response.close() #2.解析html格式的响应内容 soup=BeautifulSoup(html_content,'lxml') all_movies=soup.find('div',id='showing-soon') #新建一个列表接收所有电影信息 all_movies_list=[] for each_movie in all_movies.find_all('div',class_='item'): tag_a=each_movie.find_all('a') tag_li=each_movie.find_all('li