数据可视化

Kibana 是用于在Elasticsearch中可视化数据的强大工具。 这是开始探索您的Elasticsearch数据的方法。Kibana是一种开源分析和可视化工具，可通过基于浏览器的界面轻松搜索，可视化和探索大量数据。 除了Elasticsearch，Logstash和Beats之外，Kibana是Elastic Stack（以前称为ELK Stack）的核心部分。 Elasticsearch是Elastic Stack的核心搜索引擎，是用于搜索和分析的最受欢迎的开源项目之一。 Elasticsearch是搜索，存储和分析您在Kibana中探索的数据的工具，它实际上是一个搜索引擎，数据存储区和分析引擎，它们是一体的。 Elasticsearch允许用户对其数据执行Google风格的搜索，或询问诸如“我的网站的访问者来自哪个国家？”之类的问题，它的速度也非常快且分布广泛，可以使用户扩展到更大的数据集。 现在，利用此功能并将其与Kibana提供的丰富的用户界面相结合，您将拥有一个实时解决方案来浏览数据。 借助Elasticsearch和Kibana，您几乎可以浏览任何类型的数据，从文本文档到机器日志，应用程序指标，电子商务流量，传感器遥测或公司的业务KPI。 一旦数据进入Elasticsearch，您就可以在Kibana中进行探索并与之交互。 您可以使用Kibana搜索栏搜索数据

所有软件的本质都是增删改查和数据可视化。 要解决的问题：数据可视化，UI显示数据，数据与UI一致，数据变化，对应的UI更新。举例来说，使用Label显示Person的Name，Label的Content与Person的Name一致，Person的Name发生变化，Label的Content也随之变化。最笨的方法是，每次修改Person的Name的时候，同时去修改Label的Content。那么问题就来了，有没有简单的办法，把Label的Content与Person的Name绑定起来，每次修改Person的Name，通过一种机制自动更新Label的Content，这既是要解决的问题。 如何解决问题：UI与数据绑定后，修改数据会自动更新UI，Windows 提供了两种策略来解决这个问题。 1、继承DependencyObject：数据对象继承DependencyObject，DependencyObject有DependencyProperty，使用CLR属性对依赖属性包装，通过“实例方式”向外暴露依赖属性，让包装依赖属性的CLR属性作为数据源的Path。 2、实现INotifyPropertyChanged接口：数据对象实现INotifyPropertyChanged接口，声明事件PropertyChangedEventHandler

处理csv文件： import csv #csv模块包含在python标准库中 a.打开被处理文件 （sitka_weather_07-2014.csv） 用一次reader类中next()处理文件的第一行也就是每一列的列名字 ------------------------------------------------ import csv filename='sitka_weather_07-2014.csv' with open(filename) as f: reader=csv.reader(f) header_row=next(reader) print(header_row) ------------------------------------------------ 可以用以下方法打印出文件头和其所在的位置： ------------------------------------------------ import csv filename='sitka_weather_07-2014.csv' with open(filename) as f: reader=csv.reader(f) header_row=next(reader) for index,column_header in enumerate(header_row): print(index

今天编写程序时，发现了一个有趣的现象。当执行import语句时，运行以后，将会脚本目录下生成一个 __pycache__文件。 于是做了如下总结解释： 一. python基本运行机制 Python程序运行时不需要编译成二进制代码，而直接从源码运行程序，简单来说是，Python解释器将源码转换为字节码，然后再由解释器来执行这些字节码。 解释器的具体工作： 1 完成模块的加载和链接； 2 将源代码编译为PyCodeObject对象(即字节码)，写入内存中，供CPU读取； 3 从内存中读取并执行，结束后将PyCodeObject写回硬盘当中，也就是复制到.pyc或.pyo文件中，以保存当前目录下所有脚本的字节码文件； * 之后若再次执行该脚本，它先检查【本地是否有上述字节码文件】和【该字节码文件的修改时间是否与其脚本一致】。是就直接执行，否则重复上述步骤。 二. 为何会出现该文件 python解释器会将 *.py 脚本文件进行编译，并将编译结果保存到 __pycache__ 目录中。 下次再执行工程时，若解释器发现这个 *.py 脚本没有修改过，就会跳过编译这一步，直接运行以前生成的保存在 __pycache__ 文件夹里的 *.pyc 文件。 这样工程较大时就可以大大缩短项目运行前的准备时间；如果你只需执行一个小工程，没关系 忽略这个文件夹就行。 三. 如何使该文件不出现 1.

数据可视化：模块（matplotlib） 　　1.散点图：plot()函数 　　　　plot(x,y,'.',color= (r,g,b)) 　　　　plt.xlabel('x轴标签') 　　　　plt.ylabel('y轴标签') 　　　　plt.grid(True) 　　plot参数说明：'.'、'o',小点还是大点 　　color，散点的颜色 　　2.折线图：plot()函数 　　　　plot(x,y,style,color,linewidth) 　　　　title("图的标题") 　　　参数说明：style：画线的样式 　　　　　　　　color：画线的颜色 　　　　　　　　linewidth：线的宽度 　　 　　3.饼图：pie()函数 　　　　pie(x,labels,colors,explode,autopct) 　　　　参数说明：x：进行绘画的序列 　　　　　　　　　labels：饼图的各部分标签 　　　　　　　　　colors：饼图的各部分颜色，使用rgb 　　　　　　　　　explode：需要突出的块状序列 　　　　　　　　　autopct：饼图占比的显示格式，%.2f；保留两位小数 　　 　　4.柱形图：bar()函数 　　　　纵向 　　　　bar(left,height,width,color) 　　　　横向 　　　　barh(bottom,width

BDP BDP是一个商业化的可视化Web工具，提供免费的功能试用，有很多产品设计可以借鉴，主要功能有： 可以通过拖拽指标和维度来创建报表 支持维度对比 支持丰富的图表 支持层级的上卷和下钻 配置筛选项和数据过滤 定制dashboard 可以设置预警 网址：https://me.bdp.cn/login.html SAIKU SAIKU是一个开源的可视化工具，底层使用mondrian来获取数据，支持多种数据源，但是一个高级功能需要收费，比如dashboard 来源： http://www.cnblogs.com/lishichang10/p/6418862.html

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和3D版本的图表。 3. Modest Maps 这是一个小型的、免费、用于创建交互式地图的库。 4. Pizza Pie Charts 这是一个基于Adobe Snap SVG框架的响应式的饼图，主要使用HTML和CSS来生成图表，但你也可以使用JavaScript对象。 5. Raw Raw是一个开源的数据可视化工具，基于流行的D3.js，支持多种图表类型。 6. Leaflet Leaflet是一个开源的JavaScript库，用于创建对移动设备友好的交互式地图。 7. Chartkick Chartkick是一个Ruby gem，可非常方便、快速地创建漂亮的图标。Chartkick还有一个JavaScript API，不依赖于Ruby。 8. Ember Charts

一．数据可视化库类 Echarts 一个纯java的数据可视化库，百度的产品，常应用于软件产品开发或者 系统的图表模块，图表种类多，动态可视化效果，开源免费。 评价：非常好的一个可视化库，图表种类多，可选的主题。以前我们产品中就是使用echarts进行可视化需求的定制开发。Echarts中主要还是以图表为主，没有提供文本和表格方面的展现库，如果有相关需求还需要引入表格和文本方面的其他可视化库。 亿信BI 亿信BI​让数据可视化。数据分析软件​亿信BI内置数十种可视化元素和图形，通过简单的数据关系定义，就能实现丰富的可视化效果.。 评价：非常好的一个数据可视化软件，里面的图形丰富，不需要二次开发，可以直接拿过来用，操作很简单。能够将表格数据和预警部署到图上面去。 HighCharts 与echarts相似，同样是可视化库，国外的产品，商用需要付费，文档详尽。 评价：同样是非常好的一个可视化库，图表种类多。但是同样需要进行二次开发，,没有提供文本和表格方面的展现库。而且因为商用付费，所以能选择echarts肯定不会选择highcharts。 AntV Antv是蚂蚁金服出品的一套数据可视化语法，是国内第一个才用the grammar of Graphics这套理论的可视化库。在提供可视化库同时也提供简单的数据归类分析能力。 评价：是一个优秀的可视化库，需要进行二次开发

大数据时代数据可视化成为理解和表达数据的有效甚至是唯一的手段。 工欲善其事必先利其器，本文对55个流行的数据可视化工具开源协议，主页，文档，案例等资源的进行简单介绍，其中包括著名的D3.js，R，Gephi，Raphaël，Processing.js，Tableau Public，Google Chart Tools,Arbor.js等，资料来源http://selection.datavisualization.ch/ 1 Arbor.js 类型: 库 技术: JavaScript 开源协议: MIT 资源链接 主页：http://arborjs.org/ API参考：http://arborjs.org/reference 源码地址：https://github.com/samizdatco/arbor 功能简介 Arbor是一个使用web workers 和jQuery创建的图可视化库。它不是一个包络万象的框架，提供了一个高效，力导向布局算法加上抽象的图形组织和屏幕刷新处理。它支持离频编辑，这意味着你可以和canvas、SVG甚至HTML一起使用。 2 CartoDB 类型: Web应用 技术: JavaScript 开源协议: Commercial 资源链接 主页：http://cartodb.com/ 文档：http://docs.cartodb.com/ 教程：http

注意事项 ：（与之前自己使用的不太一样） 前后端数据格式问题 ： 在使用echarts过程中，前端大量需要json格式数据 因此需要在后端查询数据的时候最终转化成符合前端的json格式数据 数据排序的问题 ： 涉及到表格展示 时间的顺序直接影响最终的显示效果 在查询的时候保证返回的结果是根据某个数据排序的 mapper.setOrderByCause("`字段` asc|desc") 前端json数据解析的问题 @RequestMapping(value="/avgPvNum",produces="application/json;charset=UTF-8") @ResponseBody produces 指定返回的响应头信息内容 Content-Type: application/json;charset=UTF-8 来源： https://blog.csdn.net/longyanchen/article/details/99050079