给大家带来的一篇关于数据可视化相关的电子书资源,介绍了关于D3、数据可视化方面的内容,本书是由电子工业出版社出版,格式为PDF,资源大小44 MB,(美)Ritchie S. King(里编写,目前豆瓣、亚马逊、当当、京东等电子书综合评分为:9.1。
这书阐释了制作可视化数据图表的基础科学方法论,及其怎样融合D3高效率、迅速地建立可视化图表。
这书以一个故事刚开始,阐释制作可视化数据图表的基础科学方法论,及其怎样融合D3高效率、迅速地建立可视化图表。这书最先表述了数据可视化的基础内涵,及其D3的适用范围,随后从一个实际的事例下手,告知人们如何去选择适合的数据集,以哪些的方式来呈现数据,另外对SVG开展了基本埋下伏笔。在D3一部分,这书详细介绍了D3的关键定义“挑选集”与“数据联接”,另外对数据联接的好多个經典情景开展了演译,还融合D3详细介绍了制图所要把握的坐标系统、比例尺精度等基本要素。在数据载入层面,这书解读了D3能够分析的多种多样数据文件格式,及其从后端开发载入数据的多种多样方式 ,另外表述了D3动漫的制作方法,为制作互动式图表确立了基本。*后,这书表明了把握D3的不二法门,并期待阅读者可以持续实践活动、坚持不懈。本书写作风格轻松愉快、內容浅显易懂,既合适D3新手新手入门,也有利于有一定工作经验的前端工程师者迅速把握D3。
python可视化篇之流式数据监控的实现
preface 流式数据的监控,以下主要是从算法的呈现出发,提供一种python的实现思路 其中: 1.python是2.X版本 2.提供两种实现思路,一是基于matplotlib的animation,一是基于matplotlib的ion 话不多说,先了解大概的效果,如下: 一、一点构思 在做此流数据输出可视化前,一直在捣鼓nupic框架,其内部HTM算法主要是一种智能的异常检测算法,是目前AI框架中垂直领域下的一股清流,但由于其实现的例子对应的流数据展示并非我想要的,故此借鉴后自己重新写了一个,主要是达到三个目的,一是展示真实数据的波动,二是展示各波动的异常得分,三是罗列异常的点。 上述的输出结构并非重点,重点是其实时更新的机……
Python实现数据可视化看如何监控你的爬虫状态【推荐】
今天主要是来说一下怎么可视化来监控你的爬虫的状态。 相信大家在跑爬虫的过程中,也会好奇自己养的爬虫一分钟可以爬多少页面,多大的数据量,当然查询的方式多种多样。今天我来讲一种可视化的方法。 关于爬虫数据在mongodb里的版本我写了一个可以热更新配置的版本,即添加了新的爬虫配置以后,不用重启程序,即可获取刚刚添加的爬虫的状态数据。 1.成品图 这个是监控服务器网速的最后成果,显示的是下载与上传的网速,单位为M。爬虫的原理都是一样的,只不过将数据存到InfluxDB的方式不一样而已, 如下图。 可以实现对爬虫数量,增量,大小,大小增量的实时监控。 2. 环境 InfluxDb ,是目……
Python数据可视化的四种方法介绍(附示例)
本篇文章给大家带来的内容是关于Python数据可视化的四种方法介绍(附示例),有一定的参考价值,有需要的朋友可以参考一下,希望对你有所帮助。 摘要:本文讲述了热图、二维密度图、蜘蛛图、树形图这四种Python数据可视化方法。 数据可视化是任何数据科学或机器学习项目的一个重要组成部分。人们常常会从探索数据分析(EDA)开始,来深入了解数据,并且创建可视化确实有助于让问题更清晰和更容易理解,尤其是对于那些较大的高维度数据集。在项目结束的时候,能够以清晰的、简洁的和令人信服的方式呈现最终结果,这是非常重要的,让你的用户能够理解和明白。 你可能已经看过了我之前的……
基于Python数据可视化利器Matplotlib,绘图入门篇,Pyplot详解
Pyplot matplotlib.pyplot是一个命令型函数集合,它可以让我们像使用MATLAB一样使用matplotlib。pyplot中的每一个函数都会对画布图像作出相应的改变,如创建画布、在画布中创建一个绘图区、在绘图区上画几条线、给图像添加文字说明等。下面我们就通过实例代码来领略一下他的魅力。 import matplotlib.pyplot as pltplt.plot([1,2,3,4])plt.ylabel('some numbers')plt.show() 上图是我们通过plt.plot([1,2,3,4])这一行代码画出的图像,这时候有的小伙伴可能会有一个疑问,“为什么X轴的坐标轴范围是0-3,而Y轴的坐标轴围是1-4呢?” 这是因为,在我们使用plot()命令函数的时候,如果只给函数传递了一个数值列表或数组作为参数,matplotlib会……
通过python的matplotlib包将Tensorflow数据进行可视化的方法
使用matplotlib中的一些函数将tensorflow中的数据可视化,更加便于分析 import tensorflow as tfimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltdef add_layer(inputs, in_size, out_size, activation_function=None): Weights = tf.Variable(tf.random_normal([in_size, out_size])) biases = tf.Variable(tf.zeros([1, out_size]) + 0.1) Wx_plus_b = tf.matmul(inputs, Weights) + biases if activation_function is None: outputs = Wx_plus_b else: outputs = activation_function(Wx_plus_b) return outputs# Make up some real datax_data = np.linspace(-1, 1, 300)[:, np.newaxis]noise = np.random.normal(0, 0.05, x_data.shape)y_data = np.square(x_data) - 0.5 + noise# define placeholder for inputs to networkxs = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1])ys = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1])# add hidden……
以上就是本次介绍的数据可视化电子书的全部相关内容,希望我们整理的资源能够帮助到大家,感谢大家对码农之家的支持。
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立即下载本书主要介绍数据可视化分析相关的知识,所使用的工具为Excel 2016、Tableau。本书使用一个模拟企业的案例数据贯穿所有内容,主要介绍了数据分析的概念,以及实现数据可视化的方法。读者通
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