如果分析的数据与地域相关,那么,把分析结果结合地图一起展示的话,会让可视化的效果得到极大的提升。 比如,分析各省GDP数据,人口数据,用柱状图,饼图之类的虽然都可以展示分析结果,不过,如果能在全国的地图上展示各省的分析结果的话,会让人留下更加深刻的印象。 将数据的分析结果展示在地图上,难点在于: 如何绘制地图,地图是展示数据的基础,如何绘制出需要的地图区域是第一步 数据和地图关联,数据最终要显示在地图上,数据如何与地理坐标关联也是重要的一步 地图上展示数据,也就是要在地图上绘制不同的颜色或者几何形状来表达不同的数据 解决了上面3个难题,就能够结合地图做一些基本的数据展示了。本篇通过一个基于...

  6m3lfiEqOqHp   2023年11月02日   75   0   0 Python

Matplotlib库是一个用于数据可视化和绘图的Python库。它提供了大量的函数和类,可以帮助用户轻松地创建各种类型的图表,包括直方图、箱形图、散点图、饼图、条形图和密度图等。 本系列具体内容包括: 画布画布是其他所有的元素的载体,可以说是最重要,也是最容易被忽视的元素。绘制图形之前,第一件事就是创建画布。 子图通过子图可以将多个分析结果绘制在一张图上,可以帮助用户方便地组合和分析多个数据集,提高数据可视化的效率和准确性。 坐标轴坐标轴的作用是帮助观察者了解图像中数据的位置和大小,通常标有数字或标签,以指示特定的值在图像中的位置。 刻度刻度是坐标轴上的数字或标签,用于指...

  6m3lfiEqOqHp   2023年11月02日   22   0   0 Python

折线图是一种用于可视化数据变化趋势的图表,它可以用于表示任何数值随着时间或类别的变化。 折线图由折线段和折线交点组成,折线段表示数值随时间或类别的变化趋势,折线交点表示数据的转折点。 折线图的方向表示数据的变化方向,即正变化还是负变化,折线的斜率表示数据的变化程度。 1.主要元素 折线图主要由以下四个元素组成: 数据点:折线图中的每个数据点都代表着一个时间点或一个数值。 折线:折线图中的线条代表着数据的变化趋势。 X轴:一般是有序变量,表示数据点的变化区间。 Y轴:数据点在不同时刻的值。 2.适用的场景 折线图适用于以下分析场景: 趋势分析:折线图可以用于展示数据的增长、下降、波动等趋...

  6m3lfiEqOqHp   2023年11月02日   51   0   0 Python

面积图,或称区域图,是一种随有序变量的变化,反映数值变化的统计图表。 面积图也可用于多个系列数据的比较。这时,面积图的外观看上去类似层叠的山脉,在错落有致的外形下表达数据的总量和趋势。面积图不仅可以清晰地反映出数据的趋势变化,也能够强调不同类别的数据间的差距对比。 面积图的特点在于,折线与自变量坐标轴之间的区域,会由颜色或者纹理填充。但它的劣势在于,填充会让形状互相遮盖,反而看不清变化。一种解决方法,是使用有透明度的颜色,来“让”出覆盖区域。 1.主要元素 面积图是一种用于展示数据分布或密度的图表类型,主要由数据点、面积、以及X轴和Y轴组成。面积图可以直观地反映数据的分布情况。 面积图的主要构...

  6m3lfiEqOqHp   2023年11月02日   53   0   0 Python

堆叠面积图和面积图都是用于展示数据随时间变化趋势的统计图表,但它们的特点有所不同。面积图的特点在于它能够直观地展示数量之间的关系,而且不需要标注数据点,可以轻松地观察数据的变化趋势。而堆叠面积图则更适合展示多个数据系列之间的变化趋势,它们一层层的堆叠起来,每个数据系列的起始点是上一个数据系列的结束点,多数据列的展示更加直观和易于理解。 堆叠面积图观察几个数据系列随时间的变化情况时,既能看到各数据系列的走势,又能看到整体的规模,但是,过多的系列,也会导致难以分辨。此外,堆叠面积图展示的数据一般会有时间上的关联,当数据没有时间上的关联时,建议适用堆叠柱状图。 1.主要元素 堆叠面积图是一种用于展示...

  6m3lfiEqOqHp   2023年11月02日   48   0   0 Python

平行坐标系是一种统计图表,它包含多个垂直平行的坐标轴,每个轴表示一个字段,并用刻度标明范围。通过在每个轴上找到数据点的落点,并将它们连接起来形成折线,可以很容易地展示多维数据。随着数据增多,折线会堆叠,分析者可以从中发现数据的特性和规律,比如发现数据之间的聚类关系。 尽管平行坐标系与折线图表面上看起来相似,但它并不表示趋势,各个坐标轴之间也没有因果关系。因此,在使用平行坐标系时,轴的顺序是可以人为决定的,这会影响阅读的感知和判断。较近的两根坐标轴会使对比感知更强烈。因此,为了得出最合适和美观的排序方式,通常需要进行多次试验和比较。 同时,尝试不同的排序方式也可能有助于得出更多的结论。 此外,平...

  6m3lfiEqOqHp   2023年11月02日   51   0   0 Python

最近用antdpro开发了一些web小工具。 antdpro不仅仅是升级版的antd组件,更重要的是提供了全套的前端解决方案,包括前端工程的编译打包,路由配置,数据管理,样式和资源的引用,和后端的交互方式。甚至对于网站的国际化也有支持。 本篇是近期使用antdpro时,用到的一些功能的整理,整理这些内容是因为比较常用,省得每次在antdpro的官方文档中去搜索。 菜单部分 antdpro一般用在后台的管理系统,所以菜单部分是重中之重,antdpro的菜单是集中在一个文件中(config/routes.ts)配置的,非常方便。 子菜单配置 管理系统中,随着管理粒度的细分,子菜单是必不可少的,an...

  6m3lfiEqOqHp   2023年11月01日   25   0   0 React

概要 在前端下载文件是个很通用的需求,一般后端会提供下载的方式有两种: 直接返回文件的网络地址(一般用在静态文件上,比如图片以及各种音视频资源等) 返回文件流(一般用在动态文件上,比如根据前端选择,导出不同的统计结果excel等) 第一种方式比较简单,但是使用场景有限。第二种方式通用性更好,最近再使用antd开发的过程中,下载文件部分折腾了一下午,于是将关键的部分和遇到的一些问题整理如下。 前端核心代码 我的前端是基于antdpro开发的,这里不在详细介绍antdpro相关的内容,只说明下封装的下载函数: import{request}from"umi"; //这是我在项目中封装的下载函...

  6m3lfiEqOqHp   2023年11月01日   37   0   0 React

ChatGPT是近期最火的概念了,和之前的AlphaGo不同,GPT让AI和普通大众如此接近,让大家可以亲自接触到AI带来的全新体验。 不过,AI并不是魔法,ChatGPT也不是革命性的新技术。目前我个人来看,ChatGPT要取代人类的工作还言之过早,不过,辅助人类提高工作效率却已经绰绰有余。 ChatGPT如此热门,相信很多人都对它能力的来源充满好奇,本文是我个人查阅一些资料后对其原理的粗浅理解。不足之处,还望不吝指正。 1.核心概念 ChatGPT的背后肯定会涉及很多AI相关技术和概念。其中,理解ChatGPT技术最核心的几个概念是: 1.1.GPT GPT是GenerativePre-t...

  6m3lfiEqOqHp   2023年11月01日   82   0   0 AI综合
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