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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DrugOne
基于3D几何的预训练分子图表示
编译| 沈祥振 审稿| 郭梦月 本文介绍了唐建课题组的Shengchao Liu等人基于3d几何研究的成果：鉴于现实世界场景中 3D 信息的缺乏极大地阻碍了对分子几何图表示的学习，本文提出了一种图预训练框架 如图1，它本质上是从采样的 2D 分子图表示 () 中重建 3D 构象异构体 (y)。 上述过程称为变分分子重建，在具体实现上，实际采用了一种类似于 VAE 的轻量级生成 SSL。 3D GNN：选择 SchNet进行几何建模。 分子性质预测的主要结果 作者对 10 个 SSL baseline和随机初始化方法进行了全面的比较。 掩模比和构象异构体数量的影响 这里作者进一步分析了 GraphMVP 中掩模比 M 和构象数 C 对结果产生的影响，具体探索了 M ∈ {0,0.15,0.3} 和 C ∈ {1,5,10,20} 的范围 4总结 从领域的角度来看，GraphMVP是结合 3D 信息来增强 2D 图表示学习的首次尝试，并且能够通过考虑建模中的随机性来利用 3D 构象。
1.2K50编辑于 2022-04-19 - 来自专栏HT
基于HTML5 Canvas的3D动态Chart图表
发现现在工业SCADA上或者电信网管方面用图表的特别多，虽然绝大部分人在图表制作方面用的是echarts，他确实好用，但是有些时候我们不能调用别的插件，这个时候就得自己写这些美丽的图表了，然而图表轻易做不成美丽的 看到有一个网站上在卖的图表，感觉挺好看的，就用 HT for Web 3D 做了一个小例子，挺简单的，也挺好看的，哈哈~ Demo 地址： http://www.hightopo.com/demo/WireframeAnim 这个例子用 HT 实现真的很容易，首先创建一个 HT 中最基础的 dm 数据模型，然后将数据模型添加进 g3d 3d 组件中，再设置 3d 中的视角并把 3d 组件添加进 body 元素中： 1 dm shape3d.color': color, 5 '3d.movable': false 6 }); 7 node.a({ 8 'myHeight': s3[1], 9 }); 10 最后，要动态的变化 chart 图表中的柱形图，我们得设置动画，并且将 3d 字体也同步更新数值： 1 setInterval(function(){ 2 if(node.a('myHeight
2.2K70发布于 2018-01-03 - 来自专栏前端重点笔记
三种图表技术SVG、Canvas、WebGL 3D比较
3.什么是WebGL 3D？ 说白了就是基于Canvas的3D框架 主要用来做 3D 展示、动画、游戏。 因为前两项都是描述2D图形的，而WebGL是描述3d的，所以以下针对SVG和Canvas做比较。 position: absolute; left: 260px; top: 10px; bottom: 10px; right: 10px; box-shadow: 2px 2px 10px rgba(0,0,0,.4); border-radius: 5px; ,cy:200,rx:80,ry:30', line: 'x1:10,y1:10,x2:100,y2:100' }; // 默认公共属性 var defaultAttrs
4.2K30发布于 2019-09-16 - 来自专栏架构之家
项目管理高手常用的10张图表推荐
如果说什么技能是简单学习下就能帮助工作有明显进步的话，项目管理图表的制作绝对可以排进前三位，工欲善其事，必先利其器，如何将一个项目按时、保质、保量的完成，也许你只差几张让项目更可控的图表而已。 甘特图 这可能是最知名的项目管理图表了，以提出者亨利·L·甘特（Henrry L. 该图表是一个向下的曲线，随着剩余工作的完成，“烧尽”至零。 RACI图 这个图表最大的作用就是在项目进行的过程中，用于记录不同角色之间的责任，其中R代表负责执行的人，A代表批准的人、C代表可以完成项目的人员、I代表应该被通知的人，通常使用Excel、Visio/ 决策树分析图 我始终认为这个图的最大作用就是针对像我这种脑子比较笨的人，在有多个解决方案时又不知道如何选出最优解时用的一种图表，而且和老板们撕逼的时候也用得到，通常可以用Visio/亿图来制作。
1.1K40编辑于 2022-09-01 - 来自专栏智药邦
ICLR｜基于3D几何信息的分子图表示学习
分子图表示学习是现代药物和材料发现中的一个基本问题。分子图通常由其2D拓扑结构进行建模，但最近研究发现，3D几何信息在预测分子功能中起着更为重要的作用。 然而，真实场景中3D信息的缺乏严重阻碍了分子图对其几何图表示的学习。 这两个SSL任务所获得的知识是相辅相成的，因此本文的GraphMVP框架将它们整合在一起，形成了一个更具有鉴别力的2D分子图表示。 在 GraphMVP中，本文更倾向于 VAE 类方法，原因如下：(1)两个分子视图之间的映射是随机的：多个3D构象对应于相同的2D拓扑; (2)下游任务需要一个显式的2D图表示(即特征编码器); (3) 对于分子性质预测的主要结果 本文对10个最公认的SSL baseline和随机初始化进行了综合的比较。在预训练阶段，本文基于GEOM将所有SSL方法应用于同一个数据集上。
1.3K10编辑于 2022-11-16 - 来自专栏Excel催化剂
全面爆发，EasyShu网页图表精讲，已完成十五集，只剩下10个图表
全面爆发，离终点越来越近，来到每一个独立网页图表的精讲篇，每个图表一节视频，讲透每个细节，让EasyShu成为你的数据可视化终极武器。 二、网页图表绘制中遇到的问题 常见问题视频版 https://www.yuque.com/easyshu/helpdocument/lwnfe1喜欢在B站观看的，也可以一口气看完整个集合。 四、网页图表共性设置（十一集） https://www.yuque.com/easyshu/helpdocument/bopnp0 喜欢在B站观看的，也可以一口气看完整个集合。
37420发布于 2021-08-18 - 来自专栏张俊红
数据科学中的10个重要概念和图表
4、ROC曲线 ROC 曲线是显示分类模型在所有分类阈值下的性能的图表。 这条曲线绘制了两个参数： 真阳性率 误报率 此曲线下的面积（称为 AUC），也可用作性能指标。 10、学生 T 分布 T 分布（也称为学生 T 分布）是一系列分布，看起来几乎与正态分布曲线相同，只是更短和更宽/更胖。 当我们有较小的样本时，我们使用 t 分布而不是正态分布。 本文中提到的重要概念都可以通过相关的图表进行表示，这些概念是非常重要的，需要我们在看到其第一眼时就知道他的含义，如果你已经对上面的概念都掌握了，那么可以试试说明下图代表了什么： 作者：Anushka
68920编辑于 2022-08-26 - 来自专栏单细胞天地
CNS图表复现10—表达矩阵是如何得到的
前言 CNS图表复现之旅前面我们已经进行了9讲，你可以点击图表复现话题回顾。如果你感兴趣也想加入交流群，自己去：你要的rmarkdown文献图表复现全套代码来了（单细胞）找到我们的拉群小助手哈。 前面的教程里面：CNS图表复现07—原来这篇文章有两个单细胞表达矩阵，我们提到过，是自己读取作者上传到谷歌云里面的2个csv表达矩阵，这个时候有读者就提出来了疑问，作者是如何拿到表达矩阵的呢？ :59 clean/SRR10777216_1_val_1.fq.gz 92M Oct 13 10:59 clean/SRR10777216_2_val_2.fq.gz 39M Oct 13 10: 57 clean/SRR10777217_1_val_1.fq.gz 40M Oct 13 10:57 clean/SRR10777217_2_val_2.fq.gz 51M Oct 13 10:58 clean/SRR10777218_1_val_1.fq.gz 53M Oct 13 10:58 clean/SRR10777218_2_val_2.fq.gz 82M Oct 13 10:59
1.4K31发布于 2020-11-02 - 来自专栏Python大数据分析
seaborn常用的10种数据分析图表
as sns sns.set() import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline uniform_data = np.random.rand(10 inline titanic = sns.load_dataset("titanic") ax = sns.countplot(x="class", data=titanic) plt.show() 10
92461编辑于 2022-04-03 - 来自专栏大数据文摘
【可视化】图表展示中的10个经典问题
几乎所有的报告都离不开数据图表的应用，但是在图表应用的过程中似乎往往会遇到各种各样的问题。比如词不达意、数据与图形步匹配、图表配色不协调等等。 点评：一般来讲表述市场份额是100%，所以大家习惯用饼图表述，研究表明人们更习惯从条形图来比较大小，更醒目的看到差异！ 2、立体的图表是否比平面的图形更容易解读？ ? 我们习惯采用中国式图表，一般都是封闭边框线的，但是我们如果经常看英文的论文，你会发现很多论文都是下面的图表！ 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
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。 10、词云（Word Cloud） 词云图的想法非常简单。假设我们有一组文本文档。单词有很多，有些是经常出现的，有些是很少出现的。
3.4K50编辑于 2023-02-01 - 来自专栏数据小魔方
动态图表10|可选折线图（复选框）
今天要跟大家分享的是动态图表10——可选折线图（复选框）。 本篇推送主要向大家介绍如何使用复选框控制多维图表。涉及到的核心技巧主要有：复选框；if+or函数；图表制作等。 插入图表： 使用A10：E16数据源插入折线图。 ? 图表插入并完善之后，你就可以随心所欲的使用复选框的选择功能来控制需要在图表中展示的年度数据了！ ?
2.7K40发布于 2018-04-10 - 来自专栏3d图表
有趣的3D图表水球：从 ECharts 到 RayChart 的升维打击
有趣的3D图表水球：从 ECharts 到 RayChart 的升维打击在数据可视化大屏中，“水球图”（Liquid Fill Chart）绝对是展示百分比数据（如CPU使用率、完成度、剩余电量）的颜值担当 今天我们来聊聊一个有趣的话题：如何用 RayChart 手搓一个真实的 3D 水球，并对比它与 ECharts 水球的区别。 进阶的 3D 做法：RayChart 硬核实现为了追求“透亮”、“像真水一样”的效果，我们必须引入 WebGL 和 PBR（基于物理的渲染）。 如果你在做酷炫的数据大屏，想要那种“看起来很贵”的效果，RayChart 的 3D 水球绝对值得一试。 RayChart 项目正在探索更多这样的 3D 图表组件，希望能把 WebGL 的门槛降下来，让大家都能轻松用上“电影级”的图表。***觉得有趣的话，欢迎点赞收藏！
36300编辑于 2026-01-13 - 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~~
点击上方“DataCharm”，选择“星标”公众号 前几期的给大家推荐了关于3D图表的绘制，好多读者私信私信小编推荐一些R语言相关的3D绘图工具？ 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-plot3D[1] R-wzRfun包 R-wzRfun包中panel.3d.contour()函数，用于绘制3D拟合曲线，也是较为常用的一种3D图表类型。 Surface 更多3D图表样例，可参考：R-plotly包更多样例[8] 总结 今天小编给大家汇总了R语言中所有绘制3D图表优秀包，希望小伙伴们可根据自己实际需求选择合理的工具进行图表绘制。
2.4K20编辑于 2022-05-24 - 来自专栏python3
Unity 3D 实用的10个小技巧
10）Editor编程 – 如果Unity Editor缺少你所需的功能，你可以自己写。通过脚本扩展Editor非常容易，效果也非常显着。
1.1K30发布于 2020-01-08 - 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。
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
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