Python数据可视化-seaborn Seaborn属于Matplotlib的一个高级接口，为我们进行数据的可视化分析提供了极大的方便。 依赖程序及库一览 - Python 2.7+ or Python 3 - Pandas - Matplotlib - Seaborn - Jupyter Notebook(可选)

C#代码，不规则图形分割成多个矩形，可视化工具, 核心是一个找最大内切矩形的算法 牵涉到的知识点： 1. 图片的加载和像素解析，绘制到pictureBox上 2.控制pitctureBox缩放（ctrl+滚轮）和移动 3.动态生成bitmap，绘制点和矩形，显示到pictureBox上 4.找出属于不同区域的相连的不规则图形对应的数据块 5.不规则图形数据查找最大内嵌矩形算法 6.拆分剩余上下左右4个区域，递归找到更小的矩形。 关联博文： https://blog.csdn.net/zhenmu/article/details/125852065

##基于Springboot的新冠疫情可视化管理系统 ##技术路线 本项目有基于Springboot实现,前台基于百度echarts实现大屏可视化，后台管理系统由bootstrap框架实现，数据爬虫由python实现。 ##基础环境： JDK1.8、Maven、MySQL、IntelliJ IDEA ##功能介绍 可视化展示：包括新冠疫情大数据可视化分析大屏和全国疫情风险地区监测平台大屏 后台管理：对数据爬取的各类数据进行管理，包括国内疫情数据管理、省份疫情数据管理、省份各类数据管理、疫情新闻管理、风险地区管理、用户管理和大屏管理。 数据爬虫：通过python脚本实现对网上疫情数据实时爬取，并结合高德开放API获取地理坐标数据进行展示。

可自由拖拽的BI可视化系统源码.zip

Picking is the process of finding objects in your scene based on user input. Most commonly, you want to determine what object a user has clicked with his mouse. The 2D mouse coordinates serve as a reference on the view port to identify the projected objected that has been clicked. A similar scenario is a first person shooter, where the gun is basically the picking pointer. If you shoot the gun, the trajectory of the bullet is traced through the scene and collisions are detected, similar to a laser pointer shooting a ray through a scene until it hits an object and marks it with a small red dot.

GitLens supercharges内置到Visual Studio代码Git的能力。 它可以帮助您通过Git责任注释和代码镜头一目了然地看到代码作者的身份，无缝地导航和浏览Git存储库，通过强大的比较命令获得有价值的见解，等等。 赞助商GitLens 由...赞助 如果您发现GitLens有用，请考虑它。 而且，如果您使用GitLens工作，请鼓励您的雇主。 还请，，并 吉特伦斯 是扩展，由创建，开发和维护。 GitLens可以帮助您更好地理解代码。 快速查看更改行或代码块的对象，原因和时间。 回顾历史，以进一步了解代码的演变方式和原因。 毫不费力地探索代码库的历史和演进。 Gi

本教程展示了如何使用从LoRa节点收集的数据来绘制精美的图形，以及如何使用Node-red和Grafana进行可视化。

python爬虫 豆瓣电影Top250数据分析与可视化（应用Flask框架、Echarts、WordCloud等技术）爬虫简单的来说就是用程序获取网络上数据这个过程的一种名称。 爬虫的原理 如果要获取网络上数据，我们要给爬虫一个网址（程序中通常叫URL），爬虫发送一个HTTP请求给目标网页的服务器，服务器返回数据给客户端（也就是我们的爬虫），爬虫再进行数据解析、保存等一系列操作。 流程 爬虫可以节省我们的时间，比如我要获取豆瓣电影 Top250 榜单，如果不用爬虫，我们要先在浏览器上输入豆瓣电影的 URL ，客户端（浏览器）通过解析查到豆瓣电影网页的服务器的 IP 地址，然后与它建立连接，浏览器再创造一个 HTTP 请求发送给豆瓣电影的服务器，服务器收到请求之后，把 Top250 榜单从数据库中提出，封装成一个 HTTP 响应，然后将响应结果返回给浏览器，浏览器显示响应内容，我们看到数据。我们的爬虫也是根据这个流程，只不过改成了代码形式。

小程序海报生成工具,可视化编辑直接生成代码 体验地址 请点击这个链接体验 生成painter代码,充分利用painter的优势 小程序生成图片库，轻松通过 json 方式绘制一张可以发到朋友圈的图片 使用 git clone https://github.com/lingxiaoyi/painter-custom-poster.git npm i 启动本地服务器 npm run start How To Use 目前工具一共分成4部分 例子展示 用来将一些用户设计的精美海报显示出来，通过点击对应的例子并将代码导入画布中 画布区 显示真实的海报效果，画布里添加的元素，都可以直接用鼠标进行拖动，旋转，缩放操作 操作区 第一排四个按钮 复制代码 将画布的展示效果转化成小程序海报插件库所需要的json配置代码，目前我使用的是Painter库，默认会转化成这个插件的配置代码，将代码直接复制到card