数据可视化

SandDance 是微软研究院（ Microsoft Research ）微软车库（ Microsoft Garage ）推出的免费数据可视化应用。SandDance 是一款以 Web 为基础的数据视觉化应用，并且提供了触控式的界面，实现使用者和3D信息图表进行互动，更加特别的是可以以不同的角度不同的方式呈现分析结果，使用户可以通过可视化的方式更加直观的接受数据信息。 SandDance 使用 只要打开浏览器，将数据（TXT、CSV、JSON 格式都支持）上传至 SandDance，随后就能用多样的方式呈现分析结果，对于将数据、研究项目的整理和深入了解很有帮助。 不管你是需要数据模型还是找出异常值，都会变得很简单，只需要选择你需要的数据呈现方式，那么数据遍能够以图形方面呈现。SandDance 提供 2D 和 3D 可视化、条形图、散点图、堆叠图、密度图，以及交互过滤和数据面化。 SandDance 是由几个 JavaScript 组件提供的： sanddance ：core SandDance 可视化画布 sanddance-react ：在基于 React 的应用程序中使用的 core SandDance 可视化画布 sanddance-explorer ：core SandDance 可视化画布与 UI，以支持数据探索，用于基于 React 的应用程序 来源： https:

G2 是蚂蚁金服数据可视化解决方案 AntV 的一个子产品，是一套数据驱动的、高交互的可视化图形语法。 经过两个多月密锣紧鼓的开发，400+次提交，G2 3.3版本今天终于和大家见面了。自上次 3.2版本 发布以来，我们收到不少图表组件相关的需求和吐槽，团队的工程师们和设计师们倾力合作，为大家带来更丰富、体验更好的图表组件。同时，3.3版本为 G2 带来新的图表成员：小提琴图，并为大家带来官方精选的图表案例等。 图表组件整体升级 G2 3.3版本里，我们重构了所有图表组件，包括图例（legend）、提示信息（tooltip）、文本标签（label）、坐标轴（axis）和辅助信息（guide），梳理并简化了组件的生命流程，以此为基础为组件带来更优化的样式和交互，并扩充了更多功能。以下提到的组件升级都可以在 官网 demo 里看到。 1.标签（label）的痛点改进和增强 针对性地对地图、散点图和 treemap 做了 label placement 相关防覆盖的处理。 2.提示信息（tooltip）增强 tooltip 此前都是 HTML 版本，本次补充了 G（Canvas 和 SVG） 版本，也就是支持导出的版本。另外，HTML 版本也做了进一步加强，可以更轻松地定制出更多效果。 3.图例（legend）的扩展 legend 做了大量的功能扩展和样式调整，比较值得一提的是

关于数据可视化： 帮助人们更快地理解数据（它可以突出显示一个大的数据量，并且业务人员可以快速地发现关键点） 非常强大的展示巨量数据的能力（海量的数据只需要使用图表展示就可以做到） 提高了解释信息的能力（从海量的数据和信息中寻找联系并不容易，图形和图表即可一目了然，使得它简单而有效地概括数据） 来自链接：https://www.jianshu.com/p/3591880ca283 一方面，数据赋予可视化以价值;另一方面，可视化增加数据的灵性，两者相辅相成。 传递信息速度快 多维展示数据 更直观的展示数据背后的信息 来自链接：https://www.douban.com/note/648591404/ 数据可视化提高了数据沟通的效率。（数据面向的受众大都不具备专业的数据知识，可视化的形式有助于降低读懂数据的门槛） 数字太抽象，图表更直观，而且图表可以突出数据中的关注点 什么是好的可视化？ 展示了一个完整的故事（观点或结论）（因为要说明一个问题，所以才会统计出数据）； 适量地展示有效信息，展示的内容并不是越多越好，抓住问题的主干信息即可； 展示信息的形式能清晰直观地表达数据的内涵， 原文链接：https://www.jianshu.com/p/d50d119b21c9 实际上数据可视化的作用就是将数据与艺术相结合，将其图形化，把数据进行分析、总结，最后展示出来。 如果不使用数据可视化

学习Tensorflow或深度学习，难免用到各种数据集， 最近用到cifar10数据集，简单研究了下，然后把cifar-10数据集保存为jpg图片，分别利用python和c++做了实现。 CIFAR-10下载 关于cifar-10，网上介绍很多，这里主要用了python和binary版本： python版 每个batch包含一个字典，该字典有data和labels两个key。其中，data是1000*3072（ 3 *32 *32）的图像数据。1000即图片数量，前1024个数据是red通道像素值，然后1024是个green通道像素值，最后啥blue通道。labels是1000个0~9表示数据类别的数据。 代码如下： import numpy as np from PIL import Image import pickle import os CHANNEL = 3 WIDTH = 32 HEIGHT = 32 data = [] labels=[] classification = ['airplane','automobile','bird','cat','deer','dog','frog','horse','ship','truck'] for i in range(5): with open("data/cifar-10-batches-py/data_batch_"+

推荐学习地址： https://www.imooc.com/learn/1178 以下是自己学习的主要内容 1.数据分析及可视化概念 数据分析指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程 　　 收集数据---提取信息 ---形成结论 数据可视化：使用图形化展示数据，直观的观测数据之间的关系即为数据可视化过程 2.数据分析可视化流程 　　定义分析目标---数据采集及预处理---数据分析挖掘---数据可视化 　　数据清洗 ：是指发现并纠正数据文件中可识别的错误的最后一道程序，包括检验数据一致性、处理无效值和缺省值等 3.常见的数据可视化形式及工具 常见的可视化形式： 　　基础：统计图（直方图、折线图、饼图） 　　　　　分布图（热力图、散点图、气泡图） 常用工具： 　　分析工具： pandas 、Scipy、numpy、sklearn 　　绘图工具： matplotlib 、Pychart、reportlab 　　平台工具： Jupyter Notebook 、Pycharm 基础图： 　　直方图：可直观的传递数据的分布情况。函数：plt.hist(data, bins) 　　条形图：展现同类数据的大小以及数据之间的差别。函数：plt.bar(data,datatype) 　　折线图：通常显示随时间变化的连续数据

上下文管理器： def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb): 若exc_tb不是空，则说明有异常 返回值只能是true或false，若是false，则会把之前发生的异常抛出来 ===================== 安装虚拟环境的工具：pipenv 安装pipenv: pip install pipenv 到一个目录下创建虚拟环境：pipenv install 进入虚拟环境：pipenv shell 查看安装包的依赖：pipenv graph 退出虚拟环境：exit 数据库可视化工具：Navicat [可以是mysql的可视化工具] =============== 来源： https://www.cnblogs.com/testzcy/p/11781362.html

本文转载于: 猿2048 网站→ https://www.mk2048.com/blog/blog.php?id=h2abia01ib 一 设计理念 界面、编辑器、播放器 界面是一棵组件树。 界面编辑器就是对这棵组件树进行编辑和持久化的工具。 编辑器维护这颗树的数据，对外开放增删改查，撤销重做等接口。 界面播放器输入组件树，可以得到界面展示 未来甚至可以做到通过不同的播放器来适配不同的平台。 组件 树上的每一个组件通过输入 属性 决定自己的 展示 交互 组件可以通过组件编辑器的接口知晓是否处于编辑状态。 编辑状态下，组件可以提供交互编辑自己的输入属性。 这么做有两点好处 编辑器关注的始终只有组件树，组件的属性，无需关注如何编辑组件属性 组件可以为自己的业务需要，量身定做最适合的交互来编辑属性 例：设计一个 Text 组件逻辑 当处在编辑状态下，显示光标，文字为可编辑状态 不处于编辑状态，则显示文本内容 Strikingly 正是实践该理念的优秀产品[www.sxl.cn] 视图组件 进一步，我们可以利用组件可以在编辑状态下，提供自己的交互逻辑编辑自身属性这一特性，我们可以设计出一个特殊组件—视图组件。 视图组件 本质就是组件。只不过视图组件的属性是组件列表。 可以在视图组件中可视化增加、删除、调整组件的顺序，通过视图组件，我们获得了编排组件的能力。

了不起的BizCharts 最近项目的管理后台都在用阿里粑粑开源的管理框架 Ant Design Pro ，说真话，还是比较好用的。该框架内部也封装了一些图标插件，但是在最近的一个项目中发现，这些图标可定制性还是差了点，不能满足客户需求。 好在它的后面也介绍了自己亲生的BizChart可视化图表组件，因为定制性比较高，但是api中的介绍又不是每个都有例子，更没有组合使用的例子，经过度娘介绍，发现这片文章备受我青睐，我怕作者哪天不高兴放弃了，所以转存了一份，顺便把自己实践到的补充到后面。 原文 作为一个前端打字员，除了绿茶婊之外，最讨厌的就是图表：一个让我伤心，一个让我难过；比这更讨厌的就是文档写得不清不楚的图表库（大概率是九年义务教育期间没有学好语文），让我又爱又恨！所以本篇博文会比较枯燥，只简单描述一下使用BizCharts的过程，当然，重要的是总结遇到的坑（遵从一个坑不踩两次，一个女生不泡两次原则）。 By the way，提到BizCharts，让我们感谢一下阿里巴巴：其开源了这个好用的（虽然偶尔不那么好用，还偶得挺经常的）的react图表库供大家使用，对使用react技术栈的前端打字员来说简直就是福音。本文不会有过多的api解释，具体的接口可以看官网文档鬼门关。 正经篇幅 刚开始，视觉设计师哄我说：“我的要求并不高，待我从前一样好”，啊呸，说错了，“我的要求是

数据可视化：把相对复杂的、抽象的数据通过可视的、交互的方式进行展示，从而形象直观地表达数据蕴含的信息和规律。 数据可视化是数据空间到图形空间的映射，是抽象数据的具象表达。 数据可视化交互的基本原则：总览为先，缩放过滤按需查看细节。 大屏数据可视化是当前可视化领域的一项热门应用，通常可以分为信息展示类、数据分析类及监控预警类。 大屏数据可视化应用的难点并不在于图表类型的多样化，而在于如何能在简单的一页之内让用户读懂数据之间的层次与关联，这就关系到布局、色彩、图表、动效的综合运用。如排版布局应服务于业务，避免为展示而展示；配色一般以深色调为主，注重整体背景和单个视觉元素背景的一致性。 制作可视化大屏，最便捷有效的方式是使用DataV、帆软等报表工具，而本示例项目则使用ECharts自行开发。 地图数据可视化 - 基于ECharts Geo 3D图表展示 - 基于ECharts GL 热力图展示 - 基于ECharts & 百度地图 ECharts扩展示例 旭日图 - 基于ECharts V4.2 地理信息数据 - ECharts & Baidu Map 项目Git地址： https://github.com/yyhsong/iDataV 演示地址： https://yyhsong.github.io/iDataV 后记： 除自行开发可视化大屏外，还可以通过第三方服务来快速实现

1.风格管理 绘图风格设置 颜色风格设置 2.绘图方法 数据集的分布可视化 分类数据可视化 *线性关系可视化 3.结构网格 *数据识别网格绘图 来源： https://www.cnblogs.com/bmxm/p/9339647.html