web前端数据可视化

web前端数据可视化相关知识

• Python数据可视化：可视化数据分析插件D-Tale

  D-Tale数据可视化插件是后端框架Flask与前端框架React组合产生的一款开源的数据可视化分析插件。目前支持DataFrame、Series、MultiIndex、DatetimeIndex 和RangeIndex 等 Pandas的数据结构对象，并且还提供了常规数据结构的函数分析等可视化功能实现。 安装可视化分析插件 pip install dtale 首先准备好需要分析的数据源，这里以excel的数据格式为例。 打开CMD窗口进入python脚本编辑 c:\software\python>python Python 3.8.6 (tags/v3.8.6:db45529, Sep 23 2020, 15:37:30) [
• 基于Spark的机器学习实践 (四) - 数据可视化

  0 相关源码 1 数据可视化的作用及常用方法 1.1 为什么要数据可视化 1.1.1 何为数据可视化? 将数据以图形图像的形式展现出来 人类可以对三维及以下的数据产生直观的感受 1.1.2 数据可视化的好处 便于人们发现与理解数据蕴含的信息 便于人们进行讨论 1.2 数据可视化的常用方法 对于web应用,一般使用echarts,hightcharts,d3.js等 对于数据分析利器python , 使用matplotlib等可视化库 对于非码农的数据分析员, 一般使用excel等 2 初识Echarts echarts是由百度开源的JS数据可
• WijmoJS 前端开发工具包发布更新，加入可视化地图组件

  WijmoJS 是葡萄城推出的一款前端开发工具包，由 80 多款基于 HTML5、支持跨平台的高性能 UI 组件（如表格组件、图表组件、数据分析组件、导航组件和金融图表组件等）构成，完美兼容原生 JavaScript，支持 Angular、React、Vue 等前端框架，用于企业级 Web 应用程序的快速开发和构建。 近日，WijmoJS V2021.0 Update1正式发布，本次更新加入了一款同时兼容Angular、React和Vue的可视化地图组件，以及用于绑定REST API 的数据管理组件RestCollectionView。 前端开发工具包 Wijmo
• WEB 可视化的几种技术

  可视化（Visualization）是利用计算机图形学和图像处理技术，将数据转换成图形或图像在屏幕上显示出来，并进行交互处理的理论、方法和技术。 我们在进行 web 可视化开发的时候，我们会综合使用 HTML+CSS、SVG、Canvas（2D、WebGL）等技术去完成我们的作品，其中有很多 API 都是类似的，但这几个其中都有什么样的区别呢？ HTML+CSS html 和 css 是我们最常用的图文布局，采用声明式的写法，直接描述结果，相关实现是交给浏览器去完成，提供了文字、图片、视频、表格等处理方式，有不同

web前端数据可视化相关课程

• 数据可视化入门到精通-打造前端差异化竞争力 打着灯笼也不容易找到这么精炼、系统、实用的数据可视化课程，通过课程，不管是数据报表、数据大屏、移动报表需求，你都将游刃有余，掌握课程所授，你基本可以应对企业90%以上的数据可视化开发需求，升职加薪几乎是一定的！

  讲师：Sam 中级 1295人正在学习

• 移动端Python爬虫实战 数据抓取+数据可视化 本课程主要为同学讲解如何用Python实现App数据抓取，课程从开发环境搭建，App爬虫必备利器详解，项目实战，到最后的多App端数据抓取项目集成，到实现数据实时展示，带你向更优秀的Python爬虫工程师迈进！

  讲师：大壮老师 中级 1647人正在学习

• R语言之数据可视化 数据可视化是指用图形直观地呈现数据特征。其图形化的特性能够帮助决策者掌握复杂的概念和发现新的数据模式，因而已成为大数据分析中必不可少的一环。本课程旨在让同学们（1）了解数据的特征，（2）掌握R语言三大绘图系统的使用，（3）能够把分析过程制作成报告并发布交流。

  讲师：Angelayuan 中级 38520人正在学习

web前端数据可视化相关教程

• 数据可视化 在我们开始的我们的可视化的之旅之前，需要简单的介绍一些数据分析工具，我们的数据可视化的任务也是建立在数据分析的基础之上。Python 的主要数据分析工具如下所示：Numpy：这个是数据计算的工具，主要用来进行矩阵的运算，矢量运算等等。Scipy：科学计算函数库，主要用在学术领域，主要包含线性代数模块，信号与图像处理模块，统计学模块等等。Sympy：数学符号计算库Pandas：包含了 numpy 的各种功能，并提供了更加强大的函数，以及更加丰富的数据模型。Pandas的主要数据结构为 Series 和 DataFrame。Series 可以当作是一般的数组，区别就是Series数组有索引的性质，这个和普通的数组十分不同。我们可以通过series.index来获取index的值。DataFrame 可以把它想像成数据的表格的概念，它是把一个或者多个Series按照逻辑合并后的二维数据结构。接下来让我们开始我们数据可视化之旅吧。首选，我们来画一张最基本的直方图。from matplotlib import pyplot //引入matplotlib库进行绘制图形import numpy as np //引入numpy,来生成随机数x = np.arage(12)y = np.random.rand(12)labels = ['Jan', 'Feb', 'Mar', 'Apr', 'May', 'Jun', 'Jul', 'Aug', 'Sep', 'Oct', 'Nov', 'Dec]pyplot.bar(x,y, color='red', tick_label=labels) //绘制条形图pyplot.title('first chart')plot.show()上面这幅是条形图，我们可以看到 x 轴是月份，总共分为 12 个月，纵轴则是每个月的数值在 0-1 之间的值。x = np.random.randn(800)pyplot.hist(x,150) //绘制直方图pyplot.title('second chart')pyplot.show()上面这幅是直方图，默认的为蓝色，数据在我们取随机数之后，基本上是呈现一个对称分布的情况。from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D //引入三维图形包pic = pyplot.figure()ax = Axes3D(pic)x = np.arange(-1, 3, 0.3) //x轴取值范围y = np.arange(-1, 3, 0.3 //y轴取值范围a, b = np.meshgrid(x,y) //绘制二维图形c = a**2 + b **2ax.plot_surface(a,b,c, cmap= pyplot.get_cmap('rainbow')) //绘制三维图ax.set_zlim(-1, 10)pyplot.title('last chart')pyplot.show()除了简单的二维图形，同样，matplotlib 也可以很轻松的绘制三维图形，上面的代码就是我们绘制三位图形的简单版本，效果如下所示：
• 2. 可视化监控 可以直接利用 Spring Boot Admin 实现可视化监控，此时至少需要两个项目实例，一个是监控的管理端，一个是被监控的客户端。
• 3. 可视化模式 可视化模式主要用于对文本进行选择，类似于平时使用鼠标选中操作文本。我们可以选中相应文本，然后针对选中的文本指定操作：复制，替换等。可视化模式主要有三种方式：v：字符级别可视化V: 行级别可视化Ctrl-v: 块级别可视化
• 5. 编写视图 在 Restful Web API 中，视图扮演的角色是数据处理器。例如，客户端需要获取一个学生一次期末考试后各科成绩的平均值，而数据库中仅存了各科的成绩，这时，就需要视图对数据处理，根据各科成绩求出平均值后返回给客户端。由于本案例无需对数据进行处理，视图实现较为简单。在 booktest 应用的 views.py 中创建视图 BookInfoViewSet，这是一个视图集合。# views.pyfrom rest_framework import viewsetsfrom AppDemo.models import StudentsModelfrom AppDemo.serializers import StudentsSerializerclass StudentsViewSet(viewsets.ModelViewSet): queryset = StudentsModel.objects.all() # 使用上一步创建的StudentsSerializer对模型进行序列化 serializer_class = StudentsSerializerqueryset 指明该视图集在查询数据时使用的查询集；serializer_class 指明该视图在进行序列化或反序列化时使用的序列化器。
• 1.前端与后端 在理解这两种 Web 应用模式之前，我们需要先明确前端与后端的概念。前端负责页面的渲染、数据的展示，而后端负责处理用于展示的数据。通俗地讲，前端就是用户可以看到的东西，比如在一个天气预报页面中，用户所能看到的天气信息就是前端展示的。每天的天气不同，展示的数据也不一样，那么这些数据从何而来？答案是后端。我们之所以能看到实时更新的天气数据，是因为前后端配合作业实现的。后端在数据库查询相应时间的天气情况，查到数据后，进行相应的处理、包装，交由前端，前端获取数据后，根据提前设计好的样式，在相应位置填充后端发来的数据，这样一个天气预报页面就呈现在了用户眼前。天气预报页面
• 丰富的可视化类型 ECharts 提供了常规的折线图、柱状图、散点图、饼图、K线图，用于统计的盒形图，用于地理数据可视化的地图、热力图、线图，用于关系数据可视化的关系图、treemap、旭日图，多维数据可视化的平行坐标，还有用于 BI 的漏斗图，仪表盘，并且支持图与图之间的混搭。除了已经内置的包含了丰富功能的图表，ECharts 还提供了自定义系列，只需要传入一个_renderItem_函数，就可以从数据映射到任何你想要的图形，更棒的是这些都还能和已有的交互组件结合使用而不需要操心其它事情。你可以在下载界面下载包含所有图表的构建文件，如果只是需要其中一两个图表，又嫌包含所有图表的构建文件太大，也可以在在线构建中选择需要的图表类型后自定义构建。

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