1.JAVA制软件中:10款免费而优秀的源码表JS插件
2.利用Python爬虫爬取淘宝商品做数据挖掘分析实战篇,超详细教程
3.arcgis 实现散点api 4.x for js 结合 Echarts4 实现散点图效果(附源码下载)
4.Matplotlib-plt.scatter( )绘制散点图
5.R可视化——一文带你打通ggplot2个性化绘制箱线图!!源码!实现散点
6.Seurat 4 源码解析 8: step4 QC可视化 VlnPlot()
JAVA制软件中:10款免费而优秀的源码表JS插件
本文介绍了款免费且优秀的图表JS插件,以满足开发者在制作图表时的实现散点直播源码开发大全需求。这些插件使用HTML5技术,源码包括canvas、实现散点svg等,源码提供了一套规范且成熟的实现散点图表制作方案。
首先介绍的源码是国产插件ichartjs。它基于HTML5的实现散点canvas标签绘制图形,提供饼图、源码环形图、实现散点折线图、源码面积图、柱形图和条形图等多种图表类型。ichartjs设计简洁、直观,适合HTML5应用开发。
接着是百度前端团队开发的Echarts。它具备拖拽重计算、大规模数据模式、值域漫游等特性,支持折线图、柱状图、散点图、K线图等图表类型。Echarts能够高效处理大量数据,实现直角系图表秒级出图,提供直观的数据展示和用户交互功能。
Loongchart是另一款国产插件,兼容IE7和IE8,支持多种绘图类型,包括折线图、柱状图、散点图、K线图等。它提供动画、皮肤设定等功能,家政网站源码下载并支持导出,具有良好的跨平台兼容性。
Chart.js是一款小巧轻便的插件,支持多种图表类型,如饼图、折线图、柱状图等。虽然数据交互功能有限,但作者计划逐步完善。
Jqplot是支持现代浏览器和IE7、IE8的插件,提供多种图表类型,适用于需要兼容旧版本IE的项目。
gRaphaël插件支持现代浏览器以及IE6.0以上版本,具有良好的兼容性。
RGraph提供现代浏览器兼容性,支持IE7和IE8。
CanvasXpress支持多种图表类型,API齐全,适合制作专业级图表。
AwesomeChartJS插件支持的图表类型相对较少。
Dygraphs是一款快速、灵活的开放源代码JavaScript图表库,具备处理大量数据、交互功能、支持错误条和置信区间以及高度自定义等特性。Dygraphs兼容所有主流浏览器,甚至支持移动设备上的缩放功能,具有活跃的社区支持。
利用Python爬虫爬取淘宝商品做数据挖掘分析实战篇,超详细教程
项目内容
案例选择商品类目:沙发;数量:共页个商品;筛选条件:天猫、销量从高到低、价格元以上。
以下是分析,源码点击文末链接
项目目的
1. 对商品标题进行文本分析,词云可视化。
2. 不同关键词word对应的sales统计分析。
3. 商品的价格分布情况分析。
4. 商品的java mongo源码分析销量分布情况分析。
5. 不同价格区间的商品的平均销量分布。
6. 商品价格对销量的影响分析。
7. 商品价格对销售额的影响分析。
8. 不同省份或城市的商品数量分布。
9. 不同省份的商品平均销量分布。
注:本项目仅以以上几项分析为例。
项目步骤
1. 数据采集:Python爬取淘宝网商品数据。
2. 数据清洗和处理。
3. 文本分析:jieba分词、wordcloud可视化。
4. 数据柱形图可视化barh。
5. 数据直方图可视化hist。
6. 数据散点图可视化scatter。
7. 数据回归分析可视化regplot。
工具&模块:
工具:本案例代码编辑工具Anaconda的Spyder。
模块:requests、retrying、missingno、jieba、matplotlib、wordcloud、imread、seaborn等。
原代码和相关文档后台回复“淘宝”下载。
一、爬取数据
因淘宝网是反爬虫的,虽然使用多线程、修改headers参数,但仍然不能保证每次%爬取,所以,我增加了循环爬取,直至所有页爬取成功停止。
说明:淘宝商品页为JSON格式,这里使用正则表达式进行解析。
代码如下:
二、数据清洗、处理:
(此步骤也可以在Excel中完成,再读入数据)
代码如下:
说明:根据需求,本案例中只取了item_loc、源码上传阿里云raw_title、view_price、view_sales这4列数据,主要对标题、区域、价格、销量进行分析。
代码如下:
三、数据挖掘与分析:
1. 对raw_title列标题进行文本分析:
使用结巴分词器,安装模块pip install jieba。
对title_s(list of list格式)中的每个list的元素(str)进行过滤,剔除不需要的词语,即把停用词表stopwords中有的词语都剔除掉:
为了准确性,这里对过滤后的数据title_clean中的每个list的元素进行去重,即每个标题被分割后的词语唯一。
观察word_count表中的词语,发现jieba默认的词典无法满足需求。
有的词语(如可拆洗、不可拆洗等)却被cut,这里根据需求对词典加入新词(也可以直接在词典dict.txt里面增删,然后载入修改过的dict.txt)。
词云可视化:
安装模块wordcloud。
方法1:pip install wordcloud。
方法2:下载Packages安装:pip install 软件包名称。
软件包下载地址:lfd.uci.edu/~gohlke/pyt...
注意:要把下载的软件包放在Python安装路径下。
代码如下:
分析
1. 组合、整装商品占比很高;
2. 从沙发材质看:布艺沙发占比很高,比皮艺沙发多;
3. 从沙发风格看:简约风格最多,北欧风次之,其他风格排名依次是美式、中式、日式、法式等;
4. 从户型看:小户型占比最高、大小户型次之,大户型最少。
2. 不同关键词word对应的sales之和的统计分析:
(说明:例如词语‘简约’,则统计商品标题中含有‘简约’一词的商品的销量之和,即求出具有‘简约’风格的商品销量之和)
代码如下:
对表df_word_sum中的word和w_s_sum两列数据进行可视化。
(本例中取销量排名前的网址导航源码调用词语进行绘图)
由图表可知:
1. 组合商品销量最高;
2. 从品类看:布艺沙发销量很高,远超过皮艺沙发;
3. 从户型看:小户型沙发销量最高,大小户型次之,大户型销量最少;
4. 从风格看:简约风销量最高,北欧风次之,其他依次是中式、美式、日式等;
5. 可拆洗、转角类沙发销量可观,也是颇受消费者青睐的。
3. 商品的价格分布情况分析:
分析发现,有一些值太大,为了使可视化效果更加直观,这里我们选择价格小于的商品。
代码如下:
由图表可知:
1. 商品数量随着价格总体呈现下降阶梯形势,价格越高,在售的商品越少;
2. 低价位商品居多,价格在-之间的商品最多,-之间的次之,价格1万以上的商品较少;
3. 价格1万元以上的商品,在售商品数量差异不大。
4. 商品的销量分布情况分析:
同样,为了使可视化效果更加直观,这里我们选择销量大于的商品。
代码如下:
由图表及数据可知:
1. 销量以上的商品仅占3.4%,其中销量-之间的商品最多,-之间的次之;
2. 销量-之间,商品的数量随着销量呈现下降趋势,且趋势陡峭,低销量商品居多;
3. 销量以上的商品很少。
5. 不同价格区间的商品的平均销量分布:
代码如下:
由图表可知:
1. 价格在-之间的商品平均销量最高,-之间的次之,元以上的最低;
2. 总体呈现先增后减的趋势,但最高峰处于相对低价位阶段;
3. 说明广大消费者对购买沙发的需求更多处于低价位阶段,在元以上价位越高平均销量基本是越少。
6. 商品价格对销量的影响分析:
同上,为了使可视化效果更加直观,这里我们选择价格小于的商品。
代码如下:
由图表可知:
1. 总体趋势:随着商品价格增多其销量减少,商品价格对其销量影响很大;
2. 价格-之间的少数商品销量冲的很高,价格-之间的商品多数销量偏低,少数相对较高,但价格以上的商品销量均很低,没有销量突出的商品。
7. 商品价格对销售额的影响分析:
代码如下:
由图表可知:
1. 总体趋势:由线性回归拟合线可以看出,商品销售额随着价格增长呈现上升趋势;
2. 多数商品的价格偏低,销售额也偏低;
3. 价格在0-的商品只有少数销售额较高,价格2万-6万的商品只有3个销售额较高,价格6-万的商品有1个销售额很高,而且是最大值。
8. 不同省份的商品数量分布:
代码如下:
由图表可知:
1. 广东的最多,上海次之,江苏第三,尤其是广东的数量远超过江苏、浙江、上海等地,说明在沙发这个子类目,广东的店铺占主导地位;
2. 江浙沪等地的数量差异不大,基本相当。
9. 不同省份的商品平均销量分布:
代码如下:
热力型地图
源码:Python爬取淘宝商品数据挖掘分析实战
arcgis api 4.x for js 结合 Echarts4 实现散点图效果(附源码下载)
本文将演示如何利用Esri的ArcGIS API 4.x for JavaScript结合Echarts 4实现散点图功能。如果你对API中的类感到困惑,强烈建议参考Esri官网的官方文档esri官网 api,那里详尽地列出了各类的详细介绍。此外,官网的在线例子也是学习该API的宝贵资源。 如果你想要获取实际的源码示例,可以直接私信我,费用为8.8元。这个示例将展示如何将ArcGIS的数据与Echarts的散点图图表功能结合起来,让你对两者结合使用有更深入的理解。Matplotlib-plt.scatter( )绘制散点图
英文源码详解
参考链接颜色
参考函数使用链接
1)基本参数讲解
其中使用plt.colorbar显示颜色的数值映射
参数详解:
使用参数c为不同的点赋予不同的颜色值,我们将与数据长度一致的颜色列表传入c中。
参数cmap
我们还要问这种渐变颜色选择色系,即cmap参数
‘Perceptually Uniform Sequential’
‘Sequential’
‘Sequential2’
Diverging
Qualitative
Miscellaneous
R可视化——一文带你打通ggplot2个性化绘制箱线图!!!
此段内容来自「科研后花园」微信公众号,关于ggplot2在R中进行个性化箱线图绘制的全面教程(更新版)!基础与基础应用
首先,我们以随机数据为例,介绍基础箱线图的ggplot2实现,使用geom_boxplot()函数绘制。颜色定制
你可以轻松调整箱线图的填充色和边框颜色,以满足个性化需求。异常值处理
对于异常值,ggplot2提供了灵活的处理方法,确保图形的准确性和可读性。扩展功能
添加散点图标记:有两种方法实现,增强数据可视化效果。
横线和均值点的添加:为图形添加更多细节。
误差棒线样式调整:个性化误差范围的显示。
高级定制
包括有缺口箱线图、水平箱线图、并列箱线图,以及分面箱线图等,满足不同场景的需求。显著性比较与标记
对于组间比较,可以添加显著性标识和字母标记,便于数据分析解读。特殊格式
半箱线图:展示数据分布的另一角度。
组合图形:半箱线图与散点图,以及箱线图与小提琴图和散点图的结合,展示多重维度的数据。
绘图模板集锦
分组箱线图模板
箱线图+点线图+显著性+分组模板
散点图+拟合曲线+辅助线+显著性模板
更多复杂图形模板,如小提琴图和边际组合图形
以上内容仅为个人学习笔记,仅供参考,如需获取详细注释源码和数据,可关注公众号「科研后花园」并查看功能栏获取方式。Seurat 4 源码解析 8: step4 QC可视化 VlnPlot()
本文旨在深入解析Seurat 4.1.0版本中用于质量控制和可视化的VlnPlot()函数,为不同层次的用户提供全面理解。VlnPlot()函数是Seurat分析流程中的关键组成部分,帮助用户以可视化形式评估数据质量,从而为后续分析提供可靠依据。下面,我们将逐步解析该函数的实现原理及用途。
VlnPlot()函数的实现基于R语言,位于seurat-4.1.0/R/visualization.R:文件中。其核心逻辑简洁而高效,通过一个if语句判断新版本的split.by功能是否发生变化,根据实际情况返回ExIPlot()函数。这个函数不仅揭示了Seurat包在设计时注重用户友好性和错误提示的特性,也展现了其内部结构的复杂性。
ExIPlot()函数则在文件中占据更多空间,定义在seurat-4.1.0/R/visualization.R:。它主要调用了SingleExIPlot()函数,通过这个函数进一步细化表达与身份的可视化。SingleExIPlot()函数在代码的最后十几行中首次调用ggplot2库,展示数据可视化的过程。
在解析过程中,我们还探讨了与VlnPlot()函数相关的其他函数,如DefaultAssay<-()、AutoPointSize()、InvertHex()、interaction()等,它们在数据处理、颜色生成、颜色反转、交互作用计算等不同环节发挥着关键作用。其中,AutoPointSize()函数用于自动调整散点图中点的大小,InvertHex()则提供了一种将颜色从进制转换为互补色的方法,进一步丰富了数据可视化的表现形式。
本文还提到了一些R语言技巧,如如何控制函数参数改变时的提示显示次数、合理设置图形列数、自动获取差异尽可能大的颜色以及如何使用Scales库中的hue_pal()函数等。这些技巧对于提升R语言编程效率和数据可视化质量具有重要意义。
总结而言,VlnPlot()函数是Seurat包中用于质量控制和可视化的强大工具,通过其内部实现逻辑和与之相关的辅助函数,为用户提供了一种高效、直观的方法来评估和理解单细胞转录组数据的质量。通过深入解析这些函数的实现细节,用户不仅可以更好地利用Seurat包进行数据分析,还能进一步提升数据可视化能力,为科学研究提供有力支持。
vue+leaflet示例:结合Echarts4实现散点图效果(附源码下载)
运行环境要求:需配置Node环境,推荐版本..1,使用VSCode或其他开发工具。启动流程如下:首先,下载demo源码并使用VSCode打开。接下来,依次执行以下操作:(1)安装所有依赖包,输入命令`npm i`;(2)运行开发环境,输入`npm run dev`;(3)完成构建,使用`npm run build:release`。
示例实现的核心思路:将Echarts4与Leaflet结合,利用Leaflet绘制地图背景,并在地图上展示Echarts4生成的散点图。具体步骤包括:地图初始化、数据准备、Echarts配置和渲染散点图。
源码下载提示:如果你对这个示例感兴趣,可以直接私聊我获取源码。为了获取资源,提供8.8元作为支付。
python-docx插入可编辑图表
本文将介绍如何利用python-docx库与额外工具在Word文档中插入可编辑图表。
首先,需要明确使用的软件库版本:python 3.,python-docx 1.1.2,以及python-pptx 0.6.。
在查阅官方文档后,发现直接插入可编辑图表的功能未被明确提及。但通过深入研究并编写代码,成功实现在Word文档中插入可编辑图表的功能。代码实现细节已封装,分享如下。
支持的图表类型包括但不限于区域图、集群条形图、气泡图、集群柱状图、环形图、爆炸环形图、折线图、饼图、雷达图、XY_散点图。具体实现代码如下所示。
图表绘制效果如下:
展示如下:
接下来,我们将探讨图表的绘制细节,包括基础代码区域、集群条形图、气泡图、折线图、饼图、雷达图、XY_散点图等。图表的全局设置、图表标题、图例、轴标签、样式等也将在本文中进行详细阐述。
使用代码设置图表样式时,通过`chart.chart_style`进行配置,该值可从1至中选择,对应pptx内置样式。具体的图表样式展示如下:
为了实现更便捷的功能,本文作者提供了封装的代码补丁,源代码来自KehaoWu - Overview,详细信息可在github.com/python-openx...查找。
封装的补丁代码将用于在项目代码中导入monkey.py模块,并在python-docx库的docx\oxml\shape.py文件中,于第行新增`cChart = ZeroOrOne('c:chart')`。
若有任何问题,欢迎随时咨询。