压缩包内含——jupyter代码、保存的HTML图片、答辩PPT 、Word文档 作品介绍 （源文件），基本期末作业所需的知识点全覆盖。

一、摘要 主要内容：python数据可视化大屏； 适用人群：Python初学者，数据分析师，或有志从事数据分析工作的人员； 准备软件：Anaconda（Spyder：代码编译）或Pycharm、Navicat Premium 12（数据库）。 二、内容 1、Pyecharts图表； 2、连接数据库（bartest.py含数据库连接代码）； 3、大屏看板-监控中心。 三、使用库 1、pyecharts 2、pymysql 3、BeautifulSoup 4、operator

OpenTransit指标MVP 欢迎使用OpenTransit！ 我们是一个由志愿者组成的团队，他们使用开放数据来改善世界各地的公交系统。 成立于2017年，我们是一个由数十名工程师，运输迷，数据爱好者，产品经理，营销人员以及其他人员组成的团队，分布在世界各地，但主要基地位于旧金山和俄勒冈州的波特兰。 或了解我们的上级组织 。 如果您想与我们合作，请联系我们的Slack频道！ 并找到#opentransit频道。 我们很高兴与世界各地的运输机构，记者和其他数据迷合作。 有关加入我们的贡献者团队的说明，请参见下文。 关于这个仓库 此回购用于，该使用历史公交数据来帮助骑手，公交拥护者和公

这用Jupyter完成Iris数据集的 Fisher线性分类，并学习数据可视化技术 。里写目录标题用Jupyter完成Iris数据集的 Fisher线性分类，并学习数据可视化技术 。一、完成Iris数据集的 Fisher线性分类判断准确率二、学习数据可视化1、数据概览1.1、读取文件1.2、前五行数据1.3、后五行数据1.4、查看数据整体信息1.5、描述性统计1.6、对每种特征计数2、特征工程2.1、引入可视化所需要的库2.2、去掉Species下的字符2.2、绘制花萼的长度与宽度的散点图2.3、绘制花瓣的长度与宽度的散点图2.4、Id编号与花萼长度, 花萼宽度, 花瓣长度, 花瓣宽度之间的关

Springboot+mybatis+echarts实现数据可视化 可实现折线图饼图柱状图

信息可视化第三版，英文版，含目录。作者Colin Ware。

数据可视化 :bar_chart: 可拖拽配置的可视化监控视图，易与扩展 目前只完成了拖拽组件的配置及组件的合并与放大缩小，视图的预览功能。后面会增加单独的组件的属性修改配置并添加 依赖组件及插件 用于构造基本框架及部分拖拽组件的引用的元素（图片，走马灯拖拽组件） v-charts图形拖拽组件使用，因简化了echarts的配置，非常好使 vue-charts图形拖拽组件，当v-charts满足不了需求时使用，相当于原生的echarts echarts原生echarts，上面的两个图形组件都有依赖到，也可以使用echarts自定义组件 InteractJs适用于现代浏览器的js规模，调整大小的库 效果展示 配置

使用python的requests配合re对微博评论进行获取存储在mysql数据库中 使用pandas库对数据进行分析处理 使用snownlp对文本进行分析 使用echarts.js将分析的数据进行可视化呈现 总体框架使用python 的Django框架

利用i2 软件工具基于个案相关的各类信息进行图形化展现和分析，以通用工具来辅助支持人工分析过程，利用工具获取案件相关数据并进行展现，通过关联分析来将所有信息贯穿起来，形成完整证据链和分析图表

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)