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3个超好用的数据可视化图表
CDA数据分析师 出品 编译：Mika 今天我想跟大家分享三个关于可视化故事，这些简单易懂的可视化图表大大改变了我的生活和工作状态，让我能更好的用数据表达出自己的观点。 下面这个可视化图表是直接从Tableau中提取的，向你展示了Apple Pay用户与其他用户的区别。 03 策略图 上图是我们团队在下一季度的策略。你可以直接看到策略中的4个重要组成部分。 结语 本文中我列举的这三个可视化，它们最大的优点在于能迅速帮我理清思路，让我提炼出自己的想法，而且能时时回顾从全局进行把控。 有时候我会花大量时间思考，到底应该选择用哪种可视化图表。 不过选择合适的可视化是很重要的，好的图表能在沟通时起到事半功倍的效果。这适用于所有的可视化任务，我总是到处玩，看看我想讲的故事是什么样的。 当然，这一切的前提是有足够的数据支撑、架构、以及工具。 参考链接： https://towardsdatascience.com/3-visualizations-that-changed-my-life-554b7f83e473
90700编辑于 2022-01-19 - 来自专栏不仅仅是python
数据可视化-Matplotlib中的3D图表
背景介绍 今天我们演示绘制在极坐标中定义的曲面3D图。并使用matplotlib中内置的color map做展示。 ? 入门实例 先看视频演示效果： 代码块 ''' ================================= 3D表面与极坐标 ================================= 示例由Armin Moser提供. ''' #导入Axes3D注册3D投影 from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np #定义子图表，添加3D投影 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d'
1.3K40发布于 2019-08-23 - 来自专栏Python数据科学
数据可视化图表
本文将分为以下两部分： 两个优秀的数据可视化案例 基础图形及特点 如何选用图标 常见的问题 作为视觉动物的我们，不妨先来看看惊艳全球的一些数据可视化的例子（原文链接）。 基础图形及特点 接下来给大家介绍下数据可视化图表的基本类型和选用原则，选用正确的数据可视化的图表。 ① 柱形图（Bar Chart） ? 基于这个大致的应用场景，可以初步选出可用的可视化图，但对于细微的选择差异，在下面会进一步的阐述；对于单一的可视化图无法满足需要时，就需要考虑组合展示，这里暂且不过多谈。 ② 按数据关系选择 根据可视化专家 Andrew Abela 对该数据关系分类方式的提炼，他提出将图表展示的数据关系分为四类：比较、分布、构成和联系。 下面对这四种关系以及应用举例和对应的可视化解决方案做了简要的分析。 ?
2.7K40发布于 2019-06-03 - 来自专栏网络收集
图表3 散点图
3、图表3 散点图1.散点图的实现步骤步骤1 ECharts 最基本的代码结构<! }, { "gender": "female", "height": 147.2, "weight": 49.8 },...此处省略...]1假设这个数据是从服务器获取到的, 数组中的每一个元素都包含3个维度的数据 height, weight] axisData.push(itemArr)}axisData 就是一个二维数组, 数组中的每一个元素还是一个数组, 最内层数组中有两个元素, 一个代表身高, 一个代表体重步骤3 rippleEffectrippleEffect 可以配置涟漪动画的大小var option = { series: [{ type: 'effectScatter', rippleEffect: { scale: 3 { series: [{ type: 'effectScatter', showEffectOn: 'emphasis', rippleEffect: { scale: 3
1.4K20编辑于 2022-06-15 - 来自专栏腾讯IMWeb前端团队
可视化图表实现揭秘
数据可视化并不是简单的将数据变成图表，而是以数据为视角，看待世界。数据可视化就是将抽象概念形象化表达，将抽象语言具体化的过程。 1.3 常见的前端开发中有什么可视化工具 对于在 Data 部门或者做跟数据相关工作的同学，一定对可视化不陌生，常见的场景有大屏、3D 展示等等。 、交互丰富、可高度个性化定制的数据图表。 其包括 G（可视化引擎）、G2（可视化图表）、G6（图可视化引擎）、F2（移动可视化方案）、L7（地理空间数据可视化）。 1.4 前端可视化图表是怎么绘制出来的 这里我们只简单介绍 2D 的绘制方案。 Canvas。其基于位图的图像。
1.9K10编辑于 2022-06-29 - 来自专栏前端开发
Echarts可视化图表的使用
前言 这是暑假跟着做的第一个 VUE 的项目，里面涉及到了 Echarts 的可视化展示，现在不断巩固前端中，当时没有做使用记录，这个月边学算法，边巩固前端了，java也在学习中。 官网传送门 绘制一个简单的图表 <! ', data: [5, 20, 36, 10, 10, 20] } ] }; // 使用刚指定的配置项和数据显示图表 $refs.echarts1) 指定图表的配置项和数据 如下是当前这个要制作的折线图所需要的数据，选用 data 中的 key 作为 xAxis 的数据 var echarts1Option = { } 根据配置项和数据显示图表 echarts1.setOption(echarts1Option) 基于如上步骤，完成的三个图表如下： 结语 梅花香自苦寒来
30910编辑于 2024-03-20 - 来自专栏互联网数据官iCDO
可视化图表入门教程
本文转载自永洪科技 iCDO通讯员 | 张雨新 数据可视化，即通过图表形式展现数据，帮助我们快速、准确理解信息。好的可视化会“讲故事”，能向我们揭示数据背后的规律。 图2：图表的基本元素 可视化图表的两个概念 1. 维度(Dimension) 如地区、性别、职业等，常常是观察数据的角度，往往是横坐标。特征为类别型字段、一般是离散的、不可进行四则运算。 2. 特征为数值型字段、一般是连续的、可进行四则运算 可视化图表类型详解 1. 折线图“家族” 折线图作为信息最明了的图表，是各种图表中最容易解读的图表，以下是它的几种变种： 基础折线图 例如图3所表示的是：某公司4.01-5.20日期间新增用户数的变化趋势，其中标记了两个运营的重要事件 图9：背离式条形图 柱形图结合折线图 柱形图结合折线图，通过对比多个指标，使得一个图表可以表现两个层次的信息。 ? 图10：柱形图结合折线图 3.
3.2K20发布于 2018-07-27 - 来自专栏相约机器人
可视化图表样式使用大全
Severino Ribecca 是一位平面设计师，也是数据可视化的爱好者，他在自己的网站上收录了 60 种可视化图表样式以及它们分别适用于什么样的场景，并且推荐了相应的制作工具。 如果你刚刚入门数据可视化，那这些你千万不能错过！ 点阵图 ? 点阵图表 (Dot Matrix Chart) 以点为单位显示离散数据，每种颜色的点表示一个特定类别，并以矩阵形式组合在一起。 但缺点是：不能如其他双轴图表般清楚显示节点之间的结构和连接，而且过多连接也会使图表难于阅读。 推荐的制作工具有：Protovis (编程语言)、D3 (编程语言)。 折线图 ? 地区分布图通常用来显示不同区域与数据变量之间的关系，并把所显示位置的数值变化或模式进行可视化处理。 我们也把日历当作可视化工具，适用于显示不同时间段的活动事件的组织情况。 今天我们最常用的日历形式是公历，每个月份的月历由七个垂直列组成（代表每周七天），另有约五至六行以水平方式代表星期。
12.7K11发布于 2020-02-20 - 来自专栏算法工程师的学习日志
Python可视化图表生成-Matplotlib
label="line3") plt.xlabel("x label") # x轴名字 plt.ylabel("y label") # y轴名字 plt.title("折线图") # 图标名字 plt.legend() # 显示图例 plt.show() # 生成图表 散点图 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import # x轴名字 plt.ylabel("y label") # y轴名字 plt.title("折线图") # 图标名字 plt.legend() # 显示图例 plt.show() # 生成图表 # y轴名字 ax.set_zlabel("Z") # z轴名字 plt.title("三维散点图") # 图标名字 plt.legend() # 显示图例 plt.show() # 生成图表 2) Z = np.sin(R) ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, cmap="rainbow") # plt.show() # 生成图表
1.1K10编辑于 2022-07-27 - 来自专栏程序你好
JavaScript图表的数据可视化:比较D3和Kendo UI
D3和Kendo UI只是在web应用程序中创建图表的两种方式，选项范围从简单地在屏幕上绘制图形到使用复杂的图表组件。D3和Kendo UI都很受欢迎，两者都能完成工作。 D3 D3代表数据驱动文档，是一个用于创建动态和交互式数据可视化的JavaScript库。它于2011年首次发布，包含一组非常灵活和强大的特性，可以帮助您构建各种图形数据可视化。 这是D3的基本概念的一部分。使用图表可以做三件事:进入、更新和退出。输入获取新的数据并将其添加到现有的图表中—它向图表中添加新的条形图。更新更改现有条的值。退出从图表中删除元素(条)。 同样，Kendo UI做它认为我们需要在图表中，D3只做我们告诉它的。在这个过程中，我们在两个图表上都加一个X轴。 D3允许您对可视化的每个方面进行详细控制。Kendo UI还允许您控制许多参数，但对您想要看到的内容做了许多假设。你可以让D3做Kendo UI自动做的所有事情，但是你需要明确地告诉它去做每一件事情。
14.8K30发布于 2018-09-29 - 来自专栏商业智能方案
如何用ppt做出惊艳的可视化图表？教你3个妙招
在做年底的总结报告里，总少不了数据的展示，怎么在ppt中做出让人眼前一亮的可视化图表呢，今天我教大家几个方法 初级：使用ppt自带图表 如果涉及的可视化图表不是特别多，分析的维度也比较简单，可以直接使用 所以大部分人都是直接套用现成的可视化图表模板 1、islide插件 islide是一个ppt插件，功能非常强大，下载安装后，点击开图表库和图示库，里面有非常丰富ppt模板，还有很多非常漂亮的可视化图表模板 还有一种方法就是用专业图表制作工具制作可视化图表，然后导出插入到ppt中，或者直接生成可视化报告进行汇报。对于需要对多个数据进行多个维度分析和展现的人来说，这种方法是最优选择。 图表类型很丰富，除了单个可视化图表的制作，也可以在画布上布局多个图表，添加文字等等，和ppt用法类似。 官网也提供了很多精美的可视化报告模板，但是基本都要收费。 使用方法：将数据导入FineBI——创建自主数据集进行数据加工——进行可视化分析——制作可视化报告 数据加工处理的过程非常方便，软件自带过滤、求和等加工功能，需要写复杂的公式，鼠标点击就能完成： 数据可视化图表的制作过程非常简单
8.6K10发布于 2020-12-28 - 来自专栏程序员泥瓦匠
50 个数据可视化图表
本文总结了在数据分析和可视化中最有用的 50 个 Matplotlib 图表。这些图表列表允许您使用 python 的 matplotlib 和 seaborn 库选择要显示的可视化对象。 这些图表根据可视化目标的 7 个不同情景进行分组。例如，如果要想象两个变量之间的关系，请查看“关联”部分下的图表。或者，如果您想要显示值如何随时间变化，请查看“变化”部分，依此类推。 01 关联（Correlation） 关联图表用于可视化 2 个或更多变量之间的关系。也就是说，一个变量如何相对于另一个变化。 1. 散点图（Scatter plot） 散点图是用于研究两个变量之间关系的经典的和基本的图表。如果数据中有多个组，则可能需要以不同颜色可视化每个组。 3.
5.4K20编辑于 2021-12-17 - 来自专栏阮一峰的网络日志
数据可视化：基本图表
"数据可视化"可以帮助用户理解数据，一直是热门方向。 图表是"数据可视化"的常用手段，其中又以基本图表----柱状图、折线图、饼图等等----最为常用。 用户非常熟悉这些图表，但如果被问道，它们的特点是什么，最适用怎样的场合（数据集）？恐怕答得上来的人就不多了。 本文是电子书《Data Visualization with JavaScript》第一章的笔记，总结了六种基本图表的特点和适用场合，非常好地回答了上面的问题。 有人觉得，基本图表太简单、太原始，不高端，不大气，因此追求更复杂的图表。但是，越简单的图表，越容易理解，而快速易懂地理解数据，不正是"数据可视化"的最重要目的和最高追求吗？ 所以，请不要小看这些基本图表。因为用户最熟悉它们，所以只要是适用的场合，就应该考虑优先使用。 一、柱状图（Bar Chart） 柱状图是最常见的图表，也最容易解读。
1.3K40发布于 2018-04-13 - 来自专栏蛰虫始航
D3库实践笔记之图表交互 |可视化系列36
对于前端可视化库来说，交互效果是其基本功能，需要有优雅的效果和简洁的API才能出彩，而如果一个前端可视化工具只能生成静态图表，绝对会显得格格不入，因为在前端拥有交互功能并不复杂。 与图表的交互，是指图表元素能根据用户的键盘鼠标操作做出相应的反应，例如悬停高亮、缩放、漫游、拖动节点、点击涟漪效果等等。 d3交互之悬停高亮 为图表赋予交互能力只要两步: •给选择集绑定事件监听器；•定义响应行为。 键鼠事件 在交互中最常见的行为当然要属鼠标触发的，经典的鼠标行为有单机、双击、选中拖动等。 状态条是很实用的元素，通过状态条调节d3图表的参数，例如下面通过状态条调节绘制矩形的填充颜色，给状态条添加了onchange的事件监听器，有变化时更新矩形的颜色。 d3状态条改颜色 可视化结果输出 d3绘制的图像是svg或canvas对象，要将生成的可视化结果导出可以选择直接复制svg节点数据，从DOM里直接复制 SVG 代码，然后粘贴到文本文件里，命名为chart.svg
6.8K00发布于 2020-11-25 - 来自专栏张俊红
如何正确使用数据可视化图表
然而，如果数据累加起来为一个整体，例如分类总收益，用条形图表现就不是很显著。对于这种类型的信息，应该改用饼图。我接下来很快会说到。 一张没人看得懂的漂亮图表就只是抽象艺术。 事实上，你应该在折线图只有几个时间点的数据时小心一点。当你不知道精确的数据来填充两个已知数据点之间的时间段，只能画出一条预测的直线。 不过，分类数据有许多有用的图表运用形式。下面是另一种极佳的选择展示对于一个整体的比例。 03 饼图和圈图 圆图是被最广泛使用的数据可视化形态之一。 这种类型的图表非常流行，糟糕的是，它也是最常被错误使用的数据可视化类型之一。 只有当你展示的各部分加起来是一个整体时，才能使用圆图。 所以，一定要确保形式和功能被同等考虑——因为一张没人看得懂的漂亮图表就只是抽象艺术。 - END -
1.9K10编辑于 2022-03-03 - 来自专栏四火的唠叨
JavaScript 3D 图表
在说 3D 图表以前，首先要明确两个概念，一个是数据的维度，一个是呈现数据载体的维度。对于数据的维度，一维的数据呈现，但是呈现的载体是二维的平面图，比如饼图： 已经能够很清晰地观察到数据的分布情况。 一种，在当前二维图表的基础上，通过颜色、图形、数值的不同等等，来表示第三个维度的数据。 另一种，就是绘制 3D 的图形，把第三个维度展示出来。需要注意的是，绘制 3D 的图形仅仅是技术上的一种呈现形式，并不意味着它的易懂性要好于上面一种方式。实际上，我们还是需要看看具体的问题是什么。 明确了这些概念以后，我再来介绍两则 JavaScript 的 3D 图表，它们都是为了呈现三维的数据，而不仅仅是看起来 3D 而已，大部分 JavaScript 的 3D 图表库都是基于 Canvas WebGL 是一种 3D 的绘图标准，有了它，JavaScript 就可以实现 OpenGL 标准能做的事情了，在 HTML5 Canvas 基础上，WebGL 允许硬件 3D 加速。
1.2K10编辑于 2022-07-15 - 来自专栏数据 学术 商业 新闻
超赞的3D可视化图表绘制工具大汇总~~
本期推文内容如下： R语言3D图表绘制工具介绍 R语言3D图表包样例 R语言3D图表绘制工具介绍 和Python、MATLAB以及Julia相比，R语言中绘制3D图表的工具较少，且其绘制结果较前几者而言 但也有其独特的优点所在，下面，小编就列举几个R语言中用于绘制3D图表的第三方包，如下所示： R-plot3D包 R语言中绘制3D图表最常见的一个绘图工具，其可绘制3D散点图、3D线图、3D回归平面、3D 网址：R-wzRfun[2] R-rayshader包 R-rayshader包作为R语言中为数不多的可将ggplot2对象转变成3D可视化对象的第三方工具，其绘制的可视化图表效果拉满，该库通常是将高程数据进行 3D可视化展示，更多展示的是3D立体效果。 网址：R-plotly包[5] R语言3D图表包样例 这一小节，小编主要列举出各个包的3D可视化示例，大家可根据自己喜好进行学习哈~ R-plot3D包 样例一：3D散点图 data(iris) x <
2.4K20编辑于 2022-05-24 - 来自专栏datartisan
图表可视化之折线图
上周参加了马世权老师的图表可视化挑战活动，收获很多，在此记录一下，以便掌握和回顾。 马老师创造性的总结了一套可视化原则：即 GLAD 原则 ? G: 数据本身包含商业价值及比较有深度的洞察 L: 可视化力求简洁，弱化噪声 A: 可视化组件应能准确的表达洞察 D: 可视化界面力求突出想要洞察的主题 下面引用两个案例阐述折线图在体现对比关系中的使用 点评： 1）人体视觉对面积大小不敏感，对比度小； 2）图表包含时间走势，却使用的竖状走势，不符合多数人的习惯，可能跟手机终端呈现需求有关，但我们应该避免这种冲突。 来看下马老师给出的图 ? 怎么样？ 点评： 1）用柱状图体现对比没问题； 2）该图存在时间走势，最好用折线图 3）数字标签太过于繁杂，感觉乱糟糟的。 来看看冠军挑战作品 ? 那就一个字：赞！！
68020发布于 2019-12-26 - 来自专栏Banber可视化云平台
进阶图表 | 盘点可视化地图实现
然而，想要做地图可视化也并非易事，一般来说，实现可视化地图有以下几种方式： 1. 在Excel的2013以上版本，下一个Power map组件 2. 要么就是JS+Echarts，能玩很多花样 3. 点击界面左侧【图表】按钮，选择填色地图 2. 选择地区（部分地区未开放填色地图的使用），点击“插入”按钮 ? 3. 选中填色地图，点击地图右上角【编辑数据】按钮。 ? 点击界面左侧【图表】按钮，选择涟漪地图 2. 选择地区（部分地区未开放涟漪地图的使用），点击“插入”按钮 ? 3. 选中填色地图，点击地图右上角【编辑数据】按钮。 ? 点击界面左侧【图表】按钮，选择涟漪线路地图 2. 选择地区（部分地区未开放涟漪线路地图的使用），点击“插入”按钮 ? 3. 选中涟漪线路地图，点击地图右上角【编辑数据】按钮。 ? 04 散点图 散点地图作为一种数据可视化图表经常出现在数据分析报告之中，它能够准确的反映出不同地理位置的数据差异。 1. 点击界面左侧【图表】按钮，选择散点图 2.
2.3K30发布于 2021-03-15 - 来自专栏Banber可视化云平台
高级可视化 | Banber图表联动交互
在利用数据简报/大屏进行图表演示时，操作者有可能要与图表进行交互联动，如下图所示，通过单击左边条形图区域，就可以交互联动右侧图表，查看事业部下属的部门具体销售情况，无须代码，只需要在Banber数据可视化云平台拖拽操作 实现筛选联动，首先要从数据中摘出我们所需要的图表数据，如何摘出所需要的图表数据，就需要设置条件参数，按条件参数筛选数据，而筛选组件用来控制筛选的切换展现，最终生成所需要的图表。 ，则图表显示的是华南地区的数据，若默认值为空，则图表显示的是所有地区的数据 3 设置图表数据 我们先设置事业部图表，拖拽一个条形图到编辑区域，选中图表，点击编辑数据。 4 设置图表联动 选中事业部图表，点击右侧-->动作-->添加事件。 ? 依次选择单击-->链接跳转(本简报)-->当前标签页。 ? 点击添加参数，绑定设置的参数。 ? 5 优化细节 选中图表，可点击右侧样式，一键优化图表样式。 ? 也可点击右侧格式，手动美化图表格式。 ?
2.4K20发布于 2021-05-27
腾讯云开发者
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