数据可视化

本文主要记录了时空数据可视分析与可视化读书笔记，请看正文。

鸿蒙已经提供了chart组件来实现数据可视化的需求，那么，我们该如何自定义一个chart组件来实现数据可视化呢?本文将运用canvas来自定义一个简单的柱状图组件。

我们的项目是一个在线教育平台，平台上有数百门课程，数千名学生在线学习。我们的目标是从数据中挖掘出有价值的信息，帮助平台做出更加科学和有效的运营决策。

TransBigData是一个为交通时空大数据处理、分析和可视化而开发的Python包。

热力图、二维密度图、蜘蛛网图和树状图，这些可视化方法你都用过吗？

我最近一直在做数据可视化和lowcode/nocode​相关的项目，针对我自己的工作经验和对lowcode/nocode的探索，也写了一系列低代码可视化搭建系列文章，今天我们继续来分享可视化相关的内容——可视化图片编辑器。

为了提供敏捷高效的数据分析模式，助力广大开发者（研发人员、数据分析师、数据科学家等）体验高效数据处理服务，炎凰数据推出了一站式异构数据分析平台——鸿鹄。鸿鹄提供了从数据的接入、存储查询到上层应用的整体解决方案，本文将分享如何利用鸿鹄来实现数据价值的可视化呈现。

可视化最早应用于计算机科学中，后形成了计算科学的一个重要分支——科学计算可视化。科学计算可视化将测量或计算产生的数字信息以图形图像的形式呈现给研究者，使他们能够更加直观地观察和提取数据表示的信息。

数据可视化是数据分析的一个重要方面，它提供了一种理解数据并从中得出有意义见解的方法。Pandas 是最常见的于数据分析的 Python 库，它基于Matplotlib扩展了一些常用的可视化图表，可以方便的调用，本篇文章就让我们看看有哪些图表可以直接使用。

在深入分析的情况下，我们应该用数据图形表示技术的思想。我们经常使用bar charts, histograms, pie charts, boxplots, heatmaps, scatter plots, line plots等等这些典型的图，这些图对于数据可视化是必不可少的。

可视化是一种方便的观察数据的方式，可以一目了然地了解数据块。我们经常使用柱状图、直方图、饼图、箱图、热图、散点图、线状图等。这些

本文将通过敏捷BI平台的通用大屏搭建能力的实现方案，来讲解一下通用可视化搭建平台整体的设计思路。

我们经常听到高级分析的成功案例。人们对人工智能的期望很高——据预测人工智能和人工智能的年经济价值将在9.5万亿到15.4万亿美元之间——因此，只要有可能，许多人都想把目光聚焦在数据分析技术的发展上。

每当我对数据进行可视化时，不管是静态图、动态图，还是报告、博客中的一部分，甚至是 Twitter的配图，我都会遵循以下五个原则。

Matplotlib是Python的数据可视化库的基础。它是其他可视化工具(如Seaborn)的基础。