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代码所需包进入前程无忧官网我这里以搜索大数据职位信息打开开发者模式RequestHeaders里面是我们用浏览器访问网站的信息，有了信息后就能模拟浏览器访问这也是为了防止网站封禁IP，不过前程无忧一般是不会封IP的。模拟浏览器这些基本数据都可以爬取：为了实现交互型爬取，我写了一个能够实现输入想了解的职位就能爬取相关内容的函数这里我除了爬取图上信息外，还把职位超链接后的网址，以及公司超链接的网址爬取下来了。这里先不讲，后面后面会说到，接下来就需要储存信息，这里使用Excel，虽然比较麻烦，不过胜在清晰直观爬取代码如下，这里就能利用双层循环来实现换页爬取与换行输出我这里为了获得大量数据所以爬取了1

前面的部分中，我们已经看到了RapidMiner Studio图形用户界面是如何建立起来的，以及如何用它来定义和执行分析流程。在流程的最后，流程结果会显示在结果视图中。现在在工具栏上点击一下就能跳转到结果视图了。这一章会详细阐述结果视图。依据您是否已经生成了可被描述的结果，在默认设置前提下，您现在应该至少能大致看到这些显示内容 或者，您可以在“View（视图）”菜单中=“Restore Default Perspective（恢复默认透视图）”这一选项重新建立这个预设透视图。在介绍过的设计透视图之后，结果透视图是RapidMiner Studio的第二个主要工作环境。我们已经讨论了右侧的资源库视图，因此这一章节我们会关注视图的其他组成部分。 4.1结果可视化 我们已经看到了在流程执行完成后，流程中右侧结果端口的结果会自动显示在结果视图中。结果视图中左上角的大部分会被用到，那里显示了分析结果概述，在这一章节的结尾我们会讨论这些分析结果。 目前每一个打开的和显示的结果都会在这一区域以一个附加标签显示，如图4.2所示。严格来说，每个结果都是一个视图，像以往一样，您可以随心所欲的移动这些视图。这样的

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nivo 提供了一组丰富的 dataviz 组件，构建在令人敬畏的 d3 和 Reactjs 库之上。 已经存在几个用于 React d3 集成的库，但只有少数提供了服务器端渲染能力和完全声明性的图表。 为了使用 nivo，您必须安装 @nivo/core 包，然后根据您希望使用的图表选择一些范围内的 @nivo 包。 给定一个具有 id 的数据系列数组和一个嵌套的点数组（具有 x、y 属性），它将计算每个数据系列的线。 所有具有空 x 或 y 的数据都将被视为空洞，因此将跳过相应行的部分。 您可以使用 circleComponent 属性完全自定义它来定义您自己的属性，如果您希望这样做，您应该查看默认的 SVG 组件以开始使用。 条形图可以显示多个数据系列，堆叠或并排。 还支持垂直和水平布局，负值低于 x 轴。

Seaborn 是一个基于 matplotlib 的 Python 数据可视化库。 它提供了一个用于绘制有吸引力和信息丰富的统计图形的高级界面。 Seaborn 可帮助您探索和理解您的数据。 它的绘图功能对包含整个数据集的数据框和数组进行操作，并在内部执行必要的语义映射和统计聚合以生成信息图。 其面向数据集的声明式 API 让您可以专注于绘图的不同元素的含义，而不是如何绘制它们的细节。 在幕后，seaborn 使用 matplotlib 绘制绘图。 对于交互式工作，建议在 matplotlib 模式下使用 Jupyter/IPython 接口，否则您必须在想要查看绘图时调用 matplotlib.pyplot.show()。

10款精美的数据可视化大屏页面模板，拿来即用。 1. 数据可视化大屏一般有这样四个应用场景：监控预警、实时指挥、信息公示、公开汇报 2. 监控预警类大屏，比如生产车间监控大屏，需要实时监控各项关键指标数据，当指标出现异常可以实时预警。 3. 实时指挥类大屏，比如交通指挥大屏，需要同时监控多现场视频，实时展示多个指标数据，下发交通管理任务 4. 信息公示、公开汇报类大屏，比如公司的销售管理大屏，多角度展示、汇报业绩或者业务运作情况 5. 可以根据自己的需要修改数据显示，以及与后端整合。节约时间，提高开发效率！

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