MetricsGraphics.js —— 时间序列可视化库

看完这张图是不是有点懵? 别着急,我们一起来看看后面的阐述. python可视化库可以大致分为几类: 基于matplotlib的可视化库 基于JS的可视化库 基于上述两者或其他组合功能的库 基于matplotlib的可视化库 matplotlib是python可视化库的基础.matplotlib库的设计参考了matlab,甚至连名称也是以"mat"开头. matplotlib库的一些优势:(翻译比较别扭,英文原文也附后) 设计很像Matlab,容易进行转换(Designed like

1.2 搭建一个简易的D3开发环境 D3.js数据可视化实战手册 在开始使用D3之前,我们要做的第一件事是搭建一个开发环境.这节里,我们将告诉你如何在几分钟内搭建一个简单的D3开发环境. 1.2.1 准备阶段 在我们开始前,请确保你已经安装好一个文本编辑器. 1.2.2 搭建环境 我们先要下载D3.js. 1．我们可以在http://d3js.org/下载最新版本的D3.js,也可以在https://github. com/mbostock/d3/tags下载之前的版本.另外,如果你对开发中的最

前言 D3.js数据可视化实战手册 D3.js是一个JavaScript库,它主要用于对数据的动态图表展示.通过HTML.SVG以及CSS,D3可以让数据展现得更加鲜活.D3使得数字的图形化展示变得异常简单,可以说,它是当下最强大的基于网络的数据可视化技术. 本书理论与实践结合,力图向读者全方位地展示D3数字可视化技术,帮助读者快速利用D3创建可视化程序.学习完本书后,快速高效地创建叹为观止的数据可视化程序,对读者来说将是小菜一碟! 本书由浅入深,首先介绍了一些D3数字可视化编程中的基本概念,继

2.3 时间序列可视化plot.xts 问题 如何把时间序列可视化? 引言 r-bloggers的一篇博文:plot.xts is wonderful!,让我有动力继续发现xts的强大.xts扩展了zoo的基础数据结构,并提供了更丰富的功能函数.xtsExtra补充库从可视化的角度出发,提供了一个简单而效果非凡的作图函数plot.xts.本节将用plot.xts来演示xts对象的时间序列可视化! 2.3.1 xtsExtra介绍 xtsExtra是xts包的功能补充包,该软件包在Google S

Bokeh 0.12.7 dev1 发布了.Bokeh (Bokeh.js) 是一个 Python 交互式可视化库,支持现代化 Web 浏览器,提供非常完美的展示功能.Bokeh 的目标是使用 D3.js 样式提供优雅,简洁新颖的图形化风格,同时提供大型数据集的高性能交互功能.Boken 可以快速的创建交互式的绘图,仪表盘和数据应用. 暂未找到更多 Bokeh 0.12.7 dev1 的更新信息,请查看更新日志和发行主页保持关注. 下载地址: Source code (zip) Source c

1.3 搭建一个基于NPM的开发环境 D3.js数据可视化实战手册如果你所在的项目是一个略复杂的数据展示项目,并且使用了为数不少的JavaScript库,那我们之前讨论的那个简单的解决方案可能就显得有些褚小杯大,不能胜任了.在这一节当中,我们将展示一个使用了NPM(Node Packaged Modules,实际上就是JavaScript库的代码库管理系统)的更加强大的系统.如果你像我一样没有耐心,想更快地尝试本书最带劲儿的部分,想学点秘传招式,完全可以跳过这部分,如果想搭建一个产品开发环境,再

Bokeh 0.12.3rc2 发布了,Bokeh (Bokeh.js) 是一个 Python 交互式可视化库,支持现代化 Web 浏览器,提供非常完美的展示功能.Bokeh 的目标是使用 D3.js 样式提供优雅,简洁新颖的图形化风格,同时提供大型数据集的高性能交互功能.Boken 可以快速的创建交互式的绘图,仪表盘和数据应用. 文章转载自 开源中国社区 [http://www.oschina.net]

1.1 简介 D3.js数据可视化实战手册本章旨在帮助读者初步认识并且运行D3.js.其中包含一些基本知识,比如什么是D3.js,如何搭建一个典型的D3.js数据可视化(data visualization)环境.还有一个专门的章节,解释了一些JavaScript中鲜为人知而D3.js又甚为倚重的特性. 什么是D3?D3是指数据驱动文档(Data-Driven Documents),根据D3的官方定义: D3.js是一个JavaScript库,它可以通过数据来操作文档.D3可以通过使用HTML.

经过 7 个 开发测试版本和 5 个候选版本后,Bokeh 0.12.6 正式版终于发布了.该版本增加了一些重要功能并修复了几个 bug ,亮点包括: SVG 和 PNG 图像支持 Headless 和 programmatic 导出 用于显示错误估量的 annotations Band 和 Whisker 用于图像和其他"多"字形的 Fine-grained sub-element 悬停点击测试扩展到段和所有标记 修复 DataTables 的排序和选择 布局系统大面积清理和重构 改