- 上一篇博客简述了如何使用华为云DLV做大屏数据可视化，现在出现2个问题导致数据大屏无法显示：（1）因为左图2和右图1使用的平均股价涨跌幅，负数为跌幅，WT双轴线状图不支持负数。导致线状图无法显示。经查看，基础版的图形只有地图支持负数，其他图形都不支持，只能把平均涨跌幅变更为平均成交额。（2）之前购买华为云MRS套餐是不带弹性IP，所以之前安装的mysql的端口不对外开放，但是我现在购... 上一篇博客简述了如何使用华为云DLV做大屏数据可视化，现在出现2个问题导致数据大屏无法显示：（1）因为左图2和右图1使用的平均股价涨跌幅，负数为跌幅，WT双轴线状图不支持负数。导致线状图无法显示。经查看，基础版的图形只有地图支持负数，其他图形都不支持，只能把平均涨跌幅变更为平均成交额。（2）之前购买华为云MRS套餐是不带弹性IP，所以之前安装的mysql的端口不对外开放，但是我现在购...
- 在大数据全栈成长计划第三阶段的考核里，选择了基于流计算的双十一大屏开发案例微认证考试，通过学习和考试，获得了微认证。同时对华为云数据可视化DLV有了一定的了解。刚好正好来测试做大屏的数据可视化。 华为云数据可视化（Data Lake Visualization，简称DLV）是一站式数据可视化开发平台，适配云上云下多种数据源，提供丰富多样的2D、 3D可视化组件，采用拖拽式自由布局，旨... 在大数据全栈成长计划第三阶段的考核里，选择了基于流计算的双十一大屏开发案例微认证考试，通过学习和考试，获得了微认证。同时对华为云数据可视化DLV有了一定的了解。刚好正好来测试做大屏的数据可视化。 华为云数据可视化（Data Lake Visualization，简称DLV）是一站式数据可视化开发平台，适配云上云下多种数据源，提供丰富多样的2D、 3D可视化组件，采用拖拽式自由布局，旨...
- 示例Demo2_1用PyQt5的一些类创建了一个简单的GUI应用程序，窗体及窗体上的标签对象的创建和属性设置都完全由代码完成。显然这种纯代码方式构造UI的方式是比较麻烦的，特别是在窗体上组件比较多、层次比较复杂的时候，纯代码方式构造界面的工作量和难度可想而知。Qt提供了可视化界面设计工具Qt Designer，以及Qt Creator中内置的UI Designer。可视化地设计UI窗体可以大... 示例Demo2_1用PyQt5的一些类创建了一个简单的GUI应用程序，窗体及窗体上的标签对象的创建和属性设置都完全由代码完成。显然这种纯代码方式构造UI的方式是比较麻烦的，特别是在窗体上组件比较多、层次比较复杂的时候，纯代码方式构造界面的工作量和难度可想而知。Qt提供了可视化界面设计工具Qt Designer，以及Qt Creator中内置的UI Designer。可视化地设计UI窗体可以大...
- 数据可视化是数据分析和数据科学中不可或缺的一部分。在处理大数据时，能够有效地将数据可视化不仅可以帮助我们更好地理解数据的结构，还能揭示潜在的趋势和模式。Matplotlib 和 Seaborn 是 Python 中非常强大的可视化库，它们在处理大数据时，提供了丰富的功能和灵活的配置。虽然大数据集可能会增加计算和渲染的负担，但通过合理的优化和技巧，依然可以进行高效的可视化。在本篇文章中，我们将... 数据可视化是数据分析和数据科学中不可或缺的一部分。在处理大数据时，能够有效地将数据可视化不仅可以帮助我们更好地理解数据的结构，还能揭示潜在的趋势和模式。Matplotlib 和 Seaborn 是 Python 中非常强大的可视化库，它们在处理大数据时，提供了丰富的功能和灵活的配置。虽然大数据集可能会增加计算和渲染的负担，但通过合理的优化和技巧，依然可以进行高效的可视化。在本篇文章中，我们将...
- Superset 作为一款强大的开源数据可视化与探索工具，在数据分析领域拥有广泛的应用。而 Gauss 数据库则以其高性能、高可靠性和丰富的功能在企业级数据处理场景中占据重要地位。为了使 Superset 能够充分利用 Gauss 数据库的特性，实现无缝对接与高效数据交互，我们开启了此次适配开发项目。目标是确保 Superset 在连接 Gauss 数据库后，能够稳定地执行各类数据查询、可视化操作 Superset 作为一款强大的开源数据可视化与探索工具，在数据分析领域拥有广泛的应用。而 Gauss 数据库则以其高性能、高可靠性和丰富的功能在企业级数据处理场景中占据重要地位。为了使 Superset 能够充分利用 Gauss 数据库的特性，实现无缝对接与高效数据交互，我们开启了此次适配开发项目。目标是确保 Superset 在连接 Gauss 数据库后，能够稳定地执行各类数据查询、可视化操作
- 本文介绍数据可视化包Matplotlib，通过pyplot模块实现常见图像绘制，如散点图、线性图、柱状图、直方图、饼图、箱线图及子图。 本文介绍数据可视化包Matplotlib，通过pyplot模块实现常见图像绘制，如散点图、线性图、柱状图、直方图、饼图、箱线图及子图。
- ATom: Actinic Flux and Photolysis Frequencies from CAFS Instrument, 2016-2018, V2ATom：2016-2018 年来自 CAFS 仪器的放热通量和光解频率，V2简介该数据集包含四次 ATom 活动期间各种化学物质的光通量和光解反应的光解频率。 光谱分辨的光通量由下行和上行电荷耦合器件光通量分光辐射计（CAFS... ATom: Actinic Flux and Photolysis Frequencies from CAFS Instrument, 2016-2018, V2ATom：2016-2018 年来自 CAFS 仪器的放热通量和光解频率，V2简介该数据集包含四次 ATom 活动期间各种化学物质的光通量和光解反应的光解频率。 光谱分辨的光通量由下行和上行电荷耦合器件光通量分光辐射计（CAFS...
- 介绍成绩分析代码是用来处理和分析学生成绩数据的工具。通过编写 Python 脚本，可以轻松地对大量成绩数据进行统计、分类和可视化。常见的操作包括计算平均分、最高分、最低分、成绩分布等。应用使用场景教育机构：学校和培训机构可以使用成绩分析代码来评估学生的学习表现。自我评估：学生可以使用成绩分析工具来监测自己的学习进度。研究分析：教育研究人员可以通过大规模成绩数据分析来发现教学规律和问题。企业培... 介绍成绩分析代码是用来处理和分析学生成绩数据的工具。通过编写 Python 脚本，可以轻松地对大量成绩数据进行统计、分类和可视化。常见的操作包括计算平均分、最高分、最低分、成绩分布等。应用使用场景教育机构：学校和培训机构可以使用成绩分析代码来评估学生的学习表现。自我评估：学生可以使用成绩分析工具来监测自己的学习进度。研究分析：教育研究人员可以通过大规模成绩数据分析来发现教学规律和问题。企业培...
- 随着网络科学的快速发展和数据规模的不断扩大，如何有效地可视化和分析网络数据变得越来越重要。本文将介绍如何使用Python中的NetworkX和Plotly库来进行网络数据的可视化。 一、引言网络数据是指由节点和边组成的结构化数据，广泛应用于社交网络、生物网络、信息网络等领域。有效地可视化这些数据可以帮助我们更直观地理解和分析复杂的网络结构。 二、NetworkX简介NetworkX是一个用于... 随着网络科学的快速发展和数据规模的不断扩大，如何有效地可视化和分析网络数据变得越来越重要。本文将介绍如何使用Python中的NetworkX和Plotly库来进行网络数据的可视化。 一、引言网络数据是指由节点和边组成的结构化数据，广泛应用于社交网络、生物网络、信息网络等领域。有效地可视化这些数据可以帮助我们更直观地理解和分析复杂的网络结构。 二、NetworkX简介NetworkX是一个用于...
- 在数据科学和分析领域，时间序列数据的可视化是至关重要的一环。时间序列图表帮助我们识别数据中的趋势、季节性模式和异常值，进而为决策提供依据。在Python中，常用的时间序列图表库包括Matplotlib、Pandas、Seaborn和Plotly等。本文将介绍如何使用这些库来绘制时间序列图表，并通过实例展示其强大功能。 MatplotlibMatplotlib是Python中最基础的绘图库之一... 在数据科学和分析领域，时间序列数据的可视化是至关重要的一环。时间序列图表帮助我们识别数据中的趋势、季节性模式和异常值，进而为决策提供依据。在Python中，常用的时间序列图表库包括Matplotlib、Pandas、Seaborn和Plotly等。本文将介绍如何使用这些库来绘制时间序列图表，并通过实例展示其强大功能。 MatplotlibMatplotlib是Python中最基础的绘图库之一...
- 在信号序列中有时出现异常值，它们与信号的一般趋势或模式明显不相符合，为了提高信号分析的准确性和可靠性，需要对信号的幅度进行修剪处理，以便剔除这些异常值。这里列举几种异常值剔除方法和幅度规整方法，以便剔除信号中的突变数据点和突显局部幅度特征，修整信号幅度等。包括中值滤波、奇异点剔除、突变点消除、离群点消除、短时积分、局部差分绝对和、Hilbert包络、限制幅度范围、小信号归零、信号截底、幅度规整等。 在信号序列中有时出现异常值，它们与信号的一般趋势或模式明显不相符合，为了提高信号分析的准确性和可靠性，需要对信号的幅度进行修剪处理，以便剔除这些异常值。这里列举几种异常值剔除方法和幅度规整方法，以便剔除信号中的突变数据点和突显局部幅度特征，修整信号幅度等。包括中值滤波、奇异点剔除、突变点消除、离群点消除、短时积分、局部差分绝对和、Hilbert包络、限制幅度范围、小信号归零、信号截底、幅度规整等。
- Seaborn 是一个基于 Matplotlib 的 Python 数据可视化库，专注于使统计图形的绘制更加简单和美观。它提供了许多高级接口，简化了复杂的统计绘图，并且与 Pandas 数据结构无缝集成，适合进行数据分析和数据科学工作。本篇文章将介绍 Seaborn 的基本用法，并通过一些高级统计数据可视化示例展示其强大的功能。 安装 Seaborn首先，需要确保安装了 Seaborn，可以... Seaborn 是一个基于 Matplotlib 的 Python 数据可视化库，专注于使统计图形的绘制更加简单和美观。它提供了许多高级接口，简化了复杂的统计绘图，并且与 Pandas 数据结构无缝集成，适合进行数据分析和数据科学工作。本篇文章将介绍 Seaborn 的基本用法，并通过一些高级统计数据可视化示例展示其强大的功能。 安装 Seaborn首先，需要确保安装了 Seaborn，可以...
- 导读：随着网易游戏品类及产品的快速发展，游戏数据分析场景面临着越来越多的挑战，为了保证系统性能和 SLA，要求引入新的组件来解决特定业务场景问题。为此，网易游戏引入 Apache Doris 构建了全新的湖仓一体架构。经过不断地扩张，目前已发展至十余集群、为内部上百个项目提供了稳定可靠的数据服务、日均查询量数百万次，整体查询性能得到 10-20 倍提升。内容共建：胡彪，网易游戏高级大数据开发... 导读：随着网易游戏品类及产品的快速发展，游戏数据分析场景面临着越来越多的挑战，为了保证系统性能和 SLA，要求引入新的组件来解决特定业务场景问题。为此，网易游戏引入 Apache Doris 构建了全新的湖仓一体架构。经过不断地扩张，目前已发展至十余集群、为内部上百个项目提供了稳定可靠的数据服务、日均查询量数百万次，整体查询性能得到 10-20 倍提升。内容共建：胡彪，网易游戏高级大数据开发...
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