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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 - 来自专栏大数据文摘
【可视化】图表展示中的10个经典问题
感谢作者沈浩教授授权转载 摘自：http://shenhaolaoshi.blog.sohu.com/ 大数据文摘愿意为读者打造高质量【可视化讨论群】，措施如下 （1）群内定期组织分享 （2）确保群内分享者和学习者数量适合 点击文末“阅读原文”填表入群 一直想写这样一本介绍数据可视化的书。 点评：地理信息是可视化的重要表现形式，在数据呈现中不断增加地理信息元素是非常重要的，从事分析的人要有采用地理信息呈现的思维方式，不断提炼，日积月累就会有好的模板了！ 7、又遇3D和2D的问题，上面的3D图表相对于下面的四个2D表分列节省了空间，但是所传达的信息呢？ ? 10、哪张表里面能够一目了然的发现问题所在？ ?
1.7K70发布于 2018-05-22 - 来自专栏DeepHub IMBA
10个实用的数据可视化的图表总结
用于深入了解数据的一些独特的数据可视化技术 可视化是一种方便的观察数据的方式，可以一目了然地了解数据块。我们经常使用柱状图、直方图、饼图、箱图、热图、散点图、线状图等。 这些典型的图对于数据可视化是必不可少的。除了这些被广泛使用的图表外，还有许多很好的却很少被使用的可视化方法，这些图有助于完成我们的工作，下面我们看看有那些图可以进行。 ，我这里使用了plotly库，因为它可以方便地绘制交互式的图表。 例如，第10个quantile/percentile表示在该范围下，找到了10%的数据，90% 超出范围）。这是一种直观地检查数值变量是否服从正态分布的方法。让我解释一下它是如何工作的。 对于样本分布，数据范围从 10 到 100（100% 数据在 10 到 100 之间）。但对于标准正态分布，100% 的数据在 -3 到 3（z 分数）的范围内。
3.4K50编辑于 2023-02-01 - 来自专栏PPV课数据科学社区
【必看工具】可视化图表表达的10个错误。
数据可视化是一个沟通复杂信息的强大武器。通过可视化信息，我们的大脑能够更好地抓取和保存有效信息，增加信息的印象。但如果数据可视化做的较弱，反而会带来负面效果。 错误的表达会损害数据的传播，完全曲解他们 所以优秀的数据可视化依赖优异的设计，并非仅仅选择正确的图表模板那么简单。全在于以一种更加有助于理解和引导的方式去表达信息，尽可能减轻用户获取信息的成本。 当然并非所有的图表制作者都精于此道。所以我们看到的图表表达中，各种让人啼笑皆非的错误都有，下面就是这些错误当容易纠正的例子： 1、饼图顺序不当 饼图是一种非常简单的可视化工具，但他们却常常过于复杂。 确保数据的呈现方式一致，可以让你的读者对比 10、使用三维图 尽管这些图看来让人振奋，但3D图也容易分散预期和扰乱数据，坚持2D是王道 ?
89360发布于 2018-04-19 - 来自专栏大数据文摘
2015年10佳用Plotly制作的可视化图表
翻译：吴怡雯 校对：姚佳灵 2015刚刚过去，我们决定把2015年最出色的10张Plotly图表放在一起展示，让大家了解Plotly能做些什么。 这些图表都是利用Plotly网络应用程序和API制作的。原图都是交互式图片，在这里展示的只是截图。点击文末“阅读原文”，登录网站。 10.“2001-2014，同性婚姻支持倾向” 这些Tufte波形图是由Pew Research制作的。 ? 9.“Facebook网络社区” 这张网状图是由一位匿名的数学教授制作的。 ? 8. blog.plot.ly/post/137284349272/plotlys-top-ten-graphs-charts-and-visualizations 相关文章推荐，点击图片可阅读 如何用Python在10
1.1K80发布于 2018-05-22 - 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 - 来自专栏用户6291251的专栏
不会做图表？10个Python数据可视化库来帮你！
作者：Lty美丽人生 链接：https://blog.csdn.net/weixin_44208569 大家好，我是小F～ 今天我们会介绍一下10个适用于多个学科的Python数据可视化库，其中有名气很大的也有鲜为人知的 由于 matplotlib 是第一个 Python 可视化程序库，有许多别的程序库都是建立在它的基础上或者直接调用它。 不过因为大部分Python的可视化工具不提供地图，有一个专职画地图的工具也是挺方便的。 Gleam 可以使用任何一种 Python 的可视化库。 当你创建一个图表的时候，你可以在上面加上一个域，这样用户可以用它来对数据排序和过滤了。 开发者: Aleksey Bilogur 更多资料： https://github.com/ResidentMario/missingno / 10 / Leather Chart grid with
1.1K20发布于 2020-12-02 - 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） ? 一般而言，不要超过10个。 通常来说，柱形图的横轴是时间维度，用户习惯性认为存在时间趋势。如果遇到横轴不是时间维度的情况，建议用颜色区分每根柱子。 衍生 - 堆叠柱状图： ? 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。
2.7K40发布于 2019-06-03 - 来自专栏完美Excel
Excel图表技巧10：快速调整图表数据
我们今天介绍的技巧是通过鼠标可以快速调整图表数据，而图表自身也会作出相应的调整。 如下图1所示，根据示例数据，创建了一个柱状图。 ? 图1 此时，如果我们要将数据换成B部门，很简单！ 首先，选择图表，此时相应的图表数据也会自动选择，如上图1所示。 接着，将鼠标移至A部门所在的数据列，当光标变成十字方向箭头时，拖动使得红色和蓝色选择区域至B部门，图表也相应更新，如下图2所示。 ? 图3 你可以使用这种技巧快速制作4个部门的图表。 首先，将当前图表复制3份并排列整齐，如下图4所示。 ? 图4 然后，选择右上角的图表，按照上文所述的方法将数据拖到B部门，结果如下图5所示。 ? 图5 同理，更改下面两个图表的数据，结果如下图6所示。 ? 图6 小结：在绘制图表时，拖动鼠标对数据或图表元素进行调整是一种常用操作。
3.3K30发布于 2021-07-12 - 来自专栏生信修炼手册
使用matplotlib绘制3D图表
除了绘制经典的二维图表外，matplotlib还支持绘制三维图表，通过mplot3d工具可以实现，只需要在axes对象中指定projection参数为3d即可，常见的折线图，散点图，柱状图，等高线图等都可以进行三维图表的绘制 10, 20], ['^', 5, 30]): ... yticks: ... x = np.arange(10) ... y = np.random.rand(10) ... ax.bar(x, y, zs=i, zdir='y') ... <BarContainer object of 10 artists> <BarContainer object of 10 artists> <BarContainer object of 10 artists 除了以上基本类型外，matplotlib还支持更多的3D图表类型，具体用法请查看官方文档。 ·end·
1.4K10发布于 2020-09-23 - 来自专栏IT派
可视化图表10个错误的表达方式，你犯了几个
这里有10个数据可视化的案例，包括你可能犯的错误和快速修复补救的方法。 1 混乱的饼图分割 饼图，是最简单的图表之一。不过偏偏有人喜欢把它搞得很复杂。 5 让读者自己解读 设计师应该使图表尽可能轻松地帮助读者理解数据。例如,在散点图中添加趋势线来强调的趋势。 ? 6 扭曲数据 错误确保所有可视化方式是准确的。 8 条状图太胖或太瘦 或许你的报告很有创意，非常精彩，但是记得图表设计水平也要跟上。条形图之间的间隔应该是1/2栏宽度. ? 10 用3D图表 虽然他们看起来很酷，但是3d形状可以扭曲感知,因此扭曲数据。坚持2 次元，确保数据准确。 ?
75520发布于 2018-08-10 - 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。 同样，现阶段前端层面涌现出多种可视化方案，这里简单罗列几种： Echarts，可以流畅的运行在 PC 和移动设备，且兼容绝大部分浏览器（IE 8/9/10），底层使用 ZRender 作为渲染引擎，提供直观 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 <! series: [ { name: '销量', type: 'bar', data: [5, 20, 36, 10 , 10, 20] } ] }; // 使用刚指定的配置项和数据显示图表。 } 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. 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. 图20：词云图 树形图 树形图主要用于可视化层次和整体与部分的关系。以区块表示部分与层级,不同区块用颜色区分，用矩形面积表示大小关系。
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。 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。 点示地图共有两种：一对一（每点代表单一计数或一件物件）和一对多（每点表示一个特定单位，例如 1 点 = 10棵树）。 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
# 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 # 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 size=[40, 40, 40]) # 产生随机数 x, y, z = data[0], data[1], data[2] # ax = plt.subplot(111, projection="3d ") # 创建三维绘图 ax.scatter(x[:10], y[:10], z[:10], c="y") # 绘制散点 ax.scatter(x[10:20], y[10:20], z[10:20 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。 02 偏差（Deviation） 10.
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
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