知识领域： 数据可视化、疫情数据分析、Web开发、Python编程 技术关键词： Python Flask、数据可视化、疫情数据、前端开发、后端开发 内容关键词： 疫情数据展示、图表可视化、地理信息、实时数据更新 用途： 提供一个基于Python Flask框架的疫情大数据可视化网站，用于展示和分析全球疫情数据，帮助用户更好地理解疫情趋势和数据。 资源描述： 这个资源是一个使用Python Flask框架开发的疫情大数据可视化网站，旨在以图表和地理信息的形式展示全球疫情数据，为用户提供实时更新的数据分析工具。 内容概要： 该网站通过数据可视化技术将全球疫情数据转化为各种图表、地图等形式，包括感染人数、死亡人数、康复人数、疫苗接种情况等信息，以便用户更直观地了解疫情趋势和分布。 适用人群： 适用于对疫情数据感兴趣的公众，数据分析师、学生、政府部门、媒体等人群。 使用场景及目标： 用户可以在该网站上查看全球、国家和地区的疫情数据，进行趋势分析、地理分布观察等。目标是通过直观的数据展示，帮助用户了解疫情的动态变化，从而做出科学决策。 其他说明： 网站可能需要实时获取数据源，用户需要确保数据

PyQT数据可视化的程序，有两套源码。一套可以直接运行，一套用QTDesign编辑。

☆ 资源说明：☆ [Apress] 数据可视化 高级程序设计 (R 及 JavaScript 实现) (英文版) [Apress] Pro Data Visualization using R and JavaScript (E-Book) ☆ 出版信息：☆ [作者信息] Tom Barker [出版机构] Apress [出版日期] 2013年06月19日 [图书页数] 216页 [图书语言] 英语 [图书格式] PDF 格式

房地产是促进我国经济持续增长的基础性、主导性产业，二手房市场是我国房地产市场不可或缺的组成部分。由于二手房的特殊性，目前市场上实时监测二手房市场房价涨幅的情况较少，影响二手房价的因素错综复杂，价格并非呈传统的线性变化。         本项目利用Python实现某一城市二手房相关信息的爬取，并对爬取的原始数据进行数据清洗，存储到数据库中，通过 flask 搭建后台，分析影响二手房房价的各类因素，并构建递归决策树模型，实现房价预测建模。

一、题目 从网络上下载一组数据（自行获取），选择一种可视化工具（Excel、Tableau、Matlab，Echarts等），设计一种可视化方案实现该数据的可视化，并做适当的数据分析（或挖掘）。 二、数据来源 ①、TMDB 5000 Movie Dataset：该数据来源于kaggle上的TMDB 5000 Movie Dataset数据集，收录了美国地区1916-2017年近5000部电影的数据，包含预算、导演、票房，电影评分等信息。 下载地址：https://www.kaggle.com/tmdb/tmdb-movie-metadata ②、豆瓣电影数据：该数据是我自己整理的，收录了豆瓣电影1922-2022年近550部电影的数据，包含评分人数、电影评分、票房，产地等信息。 三、说明 资源包含数据可视化技术大作业报告，相关的电影数据集：TMDB 5000 Movie Dataset和豆瓣电影数据。使用的可视化工具是：Tableau。

HTML/CSS的大屏数据可视化集合案例源码（99套）数据可视化集合。 基于HTML/CSS/Echarts的会议展览、业务监控、风险预警、数据分析展示等多种展示需求可视化集合，76套数据可视化源码，25套数据可视化源码。数据都是前端数据，可以自由发挥。 可以弄成前端html动态数据，也可以弄成后台ajax请求数据，看你发挥想象怎么弄。HTML/CSS的大屏数据可视化集合案例源码（99套）数据可视化集合。 基于HTML/CSS/Echarts的会议展览、业务监控、风险预警、数据分析展示等多种展示需求可视化集合，76套数据可视化源码，25套数据可视化源码。数据都是前端数据，可以自由发挥。 可以弄成前端html动态数据，也可以弄成后台ajax请求数据，看你发挥想象怎么弄。HTML/CSS的大屏数据可视化集合案例源码（99套）数据可视化集合。 基于HTML/CSS/Echarts的会议展览、业务监控、风险预警、数据分析展示等多种展示需求可视化集合，99套数据可视化源码，数据都是前端数据，可以自由发挥。 可以弄成前端html动态数据。

基于Qt creater的串口数据可视化软件源码，串口读取值，实现动态波形显示

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内容概要：Open X-Embodiment数据集是用于具身智能训练的最新数据集，包含100多万条来自22个不同机器人平台的实机轨迹数据，汇集了全球34个机器人研究实验室的60个现有数据集，对于具身智能模型训练具有重要意义。 适合人群：从事人工智能领域具身智能相关研究人员。 能学到什么：①Open X-Embodiment数据的可视化；②Open X-Embodiment数据可视化代码原理。 阅读建议：①结合原文献进行阅读；②结合数据集进行分析；③手动尝试操作、编写。