deamweaver怎么做网站/爱战网关键词
写在开头
在数字化的时代,数据如同一把锁住的宝剑,等待我们挥舞。然而,唯有通过巧妙运用数据可视化的原则和技术,我们才能真正解锁数据的力量,创造出令人信服的数据故事。本文将深入研究数据可视化设计的奥秘,揭示其中的魔法,让你在数据的海洋中游刃有余,用数据的语言说服世界。
1.数据画布
在数据可视化的舞台上,色彩扮演着指挥家的角色,用挥动的“指挥棒”引导观众进入数据的音律。精准而巧妙的色彩运用能够不仅夺人眼球,更突显关键信息。然而,这并非无原则的创作,过度的色彩使用反而可能使视觉体验陷入混乱。因此,我们在设计数据可视化时,必须学会选择搭配和谐的色彩,以在画布上打造一场视觉的交响曲。
2.数据故事
2.1 逻辑线索
在数据可视化设计中,逻辑的线索是构建令人信服数据故事的基础。它涉及着深入理解数据、找出数据之间关联的能力。为了描绘出数据的内在故事,我们需要掌握一些关键概念和技术。
-
首先,了解统计学的基本原理是至关重要的。这包括均值、中位数、标准差等。通过对数据的基本统计量进行分析,我们能够迅速捕捉到数据的整体趋势和分布特征。
-
其次,深入研究相关性和因果关系。在数据中,不同变量之间的相关性可以通过相关系数来衡量。而为了更深入地理解这些关系,我们需要了解因果推断的基本原理,以防止陷入相关性不等于因果关系的误区。
-
此外,时间序列分析也是在揭示数据故事中不可或缺的一环。通过时间趋势的分析,我们可以发现数据中的季节性、周期性等规律,从而更好地理解数据的变化过程。
深入理解数据的逻辑关系需要我们掌握更多的统计学和数据分析的技能。考虑一个实际案例,比如一家电商公司希望通过数据可视化了解其销售趋势。
2.1.1 基础指标
- 基本统计指标: 对于销售数据,我们可以计算每月的总销售额、平均销售额和销售额的波动情况(标准差)。这些指标能够为我们提供数据的整体趋势,是否存在季节性或特殊事件导致的波动。
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt# 虚构的销售数据集
np.random.seed(12)
sales_data = pd.DataFrame({'Date': pd.date_range(start='2023-01-01', end='2023-12-31', freq='D'),'Sales': np.random.normal(loc=1000, scale=200, size=365)
})
sales_data.set_index('Date', inplace=True)# 基本统计指标
mean_sales = sales_data['Sales'].mean()
median_sales = sales_data['Sales'].median()
std_dev_sales = sales_data['Sales'].std()
sum_sales = sales_data.resample("M").agg({'Sales':'sum'})# 可视化销售额分布
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.hist(sales_data['Sales'], bins=20, color='skyblue', edgecolor='black')
plt.title('Distribution of Sales Amount')
plt.xlabel('Sales Amount')
plt.ylabel('Frequency')
plt.axvline(mean_sales
相关文章:

数据可视化设计:让数据故事更有说服力
写在开头 在数字化的时代,数据如同一把锁住的宝剑,等待我们挥舞。然而,唯有通过巧妙运用数据可视化的原则和技术,我们才能真正解锁数据的力量,创造出令人信服的数据故事。本文将深入研究数据可视化设计的奥秘,揭示其中的魔法,让你在数据的海洋中游刃有余,用数据的语言…...

java面试题-Spring事务以及@Transactional注解详解
远离八股文,面试大白话,通俗且易懂 看完后试着用自己的话复述出来。有问题请指出,有需要帮助理解的或者遇到的真实面试题不知道怎么总结的也请评论中写出来,大家一起解决。 java面试题汇总-目录-持续更新中 对于这个面试中高频问到…...

ARM流水灯
.text .global _start _start: LED1 1.RCC时钟使能GPIOE RCC_MP_AHB4ENSETR[4]->1 LDR R0,0x50000a28 LDR R1,[R0] ORR R1,R1,#(0x1<<4) STR R1,[R0] 2.设置PE10为输出模式 GPIOE_MODER[21:20]->01 先清0 LDR R0,0x50006000 LDR R1,[R0] BIC R1,R1,#(0x3<&…...

docker-compose单机容器编排
Dockerfile:先配置好文件,然后build,镜像-------->容器。 docker-conpose 既可以基于dockerfile,也可以基于镜像,一键式拉起镜像和容器。 docker-compose核心就是yml文件,可以定义容器的一切。通过yml配置,直接运行…...

matlab信号分选系统算法-完整算法结构
matlab信号分选系统算法 针对得到的脉冲流PDW进行信号分选,包括重频恒定、重频抖动、重频参差和重频滑变四种脉间调制类型。 这里我们先进行数据的仿真,后续边仿真边分享思路:首先根据信号类型,分别产生重频恒定、重频抖动、重…...

十八)Stable Diffusion使用教程:艺术二维码案例
今天说说怎么样使用SD生成艺术二维码。 我们直接上图。 方式有三种,分别如下: 1)方式一:直接 contronet 的tile模型进行控制 使用QRBTF Classic生成你的二维码。 首先输入网址,选择喜欢的二维码样式(推荐第一种就行): 然后选择相应参数,这里推荐最大的容错率,定…...

【LeetCode每日一题】53. 最大子数组和
https://leetcode.cn/problems/maximum-subarray/description/ 给你一个整数数组 nums ,请你找出一个具有最大和的连续子数组(子数组最少包含一个元素),返回其最大和。 子数组 是数组中的一个连续部分。 方式一:暴力…...

机器学习笔记 什么是协方差矩阵?
一、协方差矩阵 协方差矩阵是一种矩阵,用于表示随机向量中给定的元素对之间的协方差值。协方差矩阵也可以称为色散矩阵或方差-协方差矩阵。这是因为每个元素的方差是沿着矩阵的主对角线表示的。 协方差矩阵始终是方阵。此外,它是半正定且对称的。该矩阵在随机建模和主成分分析…...

使用Python监控服务器在线状态
前言 在公司内网有一台服务器,有动态的公网IP,使用DDNS对外提供服务,但是会因为停电、服务器卡死等原因导致服务器离线。服务器离线后无法及时获知,因此需要实现在服务器离线的时候能够发送消息到手机上。 思路梳理 公司办理的…...

【JAVA】黑马MybatisPlus 学习笔记【二】【核心功能】
2.核心功能 刚才的案例中都是以id为条件的简单CRUD,一些复杂条件的SQL语句就要用到一些更高级的功能了。 2.1.条件构造器 除了新增以外,修改、删除、查询的SQL语句都需要指定where条件。因此BaseMapper中提供的相关方法除了以id作为where条件以外&…...

区块链实验室(30) - 区块链期刊:Distributed Ledger Technologies: Research and Practice
区块链涉及多学科及技术,众多期刊接收区块链文章。Distributed Ledger Technologies: Research and Practice是ACM出版集团的一本期刊。 Distributed Ledger Technologies: Research and Practice创刊历史很短,始于2022年,出版期数也不多。 载…...

Nginx【通俗易懂】《中篇》
目录 1.Url重写rewrite 2.防盗链 3.静态资源压缩 4.跨域问题 1.Url重写rewrite 🤩🤩🤩 1.1.rewrite书写格式 rewrite是实现URL重写的关键指令,根据regex(正则表达式)部分内容,重定向到rep…...

组件的二次封装
在React中,使用扩展运算符(...)来传递props的作用是将一个对象的所有可枚举属性(包括自身的和继承的)复制到新创建的对象中。当我们在二次封装组件时使用它,可以方便地将所有传递给我们的props传递给基础组…...

curl+postman 在java开发中的使用(提高效率)
概念 curl 是一个常用的命令行工具,用于发送各种类型的 HTTP 请求,包括 GET、POST、PUT、DELETE 等。它也可以用来下载文件、上传文件、设置 cookie、发送 multipart/form-data 等等。 使用 调用post接口 实际中的接口: curl --location…...

【电子取证:FTK IMAGER 篇】DD、E01系统镜像动态仿真
文章目录 【电子取证:FTK Imager 篇】DD、E01系统镜像动态仿真一、DD、E01系统镜像动态仿真 (一)使用到的软件 1、FTK Imager (v4.5.0.3)2、VMware Workstation 15 Pro (v15.5.2)(二)FTK Imager 挂载镜像 1、选择 …...

netcat瑞士军刀
netcat瑞士军刀 1、nc简介3、从示例中学习2、命令格式及常用参数 1、nc简介 nc(netcat)是一个短小精悍、功能实用、简单可靠的网络工具,主要有如下作用: (1)端口侦听,nc 可以作为 server 以 TC…...

【征稿倒计时十天】第三届高性能计算与通信工程国际学术会议(HPCCE 2023)
【有ISSN、ISBN号!!往届均已完成EI检索】 第三届高性能计算与通信工程国际学术会议(HPCCE 2023) 2023 3rd International Conference on High Performance Computing and Communication Engineering (HPCCE 2023) 2023年12月22-24日 | 中国哈尔滨 第三…...

编程应用实际场景:台球厅怎么样用电脑给客人计时,台球计时收费系统操作教程
一、前言 准确控制顾客在店内游玩的时间,从而控制店内的各项成本,并提升店内的客流量。在顾客享受计时项目的时候,可以同时添加其他食物消费,并将单据合并统一结账。软件中的会员功能可以为客户办理会员可以使用灯控器控灯&#…...

云计算大屏,可视化云计算分析平台(云实时数据大屏PSD源文件)
大屏组件可以让UI设计师的工作更加便捷,使其更高效快速的完成设计任务。现分享可视化云分析系统、可视化云计算分析平台、云实时数据大屏的大屏Photoshop源文件,开箱即用! 若需 更多行业 相关的大屏,请移步小7的另一篇文章&#…...

高频js-----js执行机制 Event Loop
修改代码,让代码每隔1秒输出1-5 for (var i 0; i < 5;i) {setTimeout(() > {console.log(i)}, 1000)} 首先我们需要了解js的执行机制 (Event Loop) js是单线层,如果现在执行上面代码的话 会输出 5个5 这里不明白的同学可以去看一下我以前发布的关于EventLoop的文章 …...

恢复出厂设置后在 Android 上恢复照片的 6 种常用方法
恢复出厂设置可帮助您删除电子设备的所有信息并将其恢复到原始系统状态。但是,如果您不小心按下了恢复出厂设置按钮并从 Android 设备中删除了所有难忘的照片,该怎么办?好吧,您无需担心,因为可以通过以下一些方法来恢复…...

人工智能_机器学习065_SVM支持向量机KKT条件_深度理解KKT条件下的损失函数求解过程_公式详细推导_---人工智能工作笔记0105
之前我们已经说了KKT条件,其实就是用来解决 如何实现对,不等式条件下的,目标函数的求解问题,之前我们说的拉格朗日乘数法,是用来对 等式条件下的目标函数进行求解. KKT条件是这样做的,添加了一个阿尔法平方对吧,这个阿尔法平方肯定是大于0的,那么 可以结合下面的文章去看,也…...

网线市场现状与发展趋势预测
随着物联网、5G、云计算等技术的迅速发展,全球对于高速、稳定的网络需求急剧增长,这进一步推动了网线市场的发展。各种网络应用场景,从家庭到企业、数据中心到智能城市,都需要大量的高质量网线来支持数据传输和通信需求。本文将对…...

力扣二叉树--第四十一天
前言 写完这三道题,二叉树部分就先告一段落了。其实还有很多模糊的地方。 内容 一、修剪二叉搜索树 669. 修剪二叉搜索树 给你二叉搜索树的根节点 root ,同时给定最小边界low 和最大边界 high。通过修剪二叉搜索树,使得所有节点的值在[l…...

计算机视觉(P2)-计算机视觉任务和应用
一、说明 在本文中,我们将探讨主要的计算机视觉任务以及每个任务最流行的应用程序。 二、图像内容分类 2.1. 图像分类 图像分类是计算机视觉领域的主要任务之一[1]。在该任务中,经过训练的模型根据预定义的类集为图像分配特定的类。下图是著名的CIFAR…...

redis-学习笔记(Jedis zset 简单命令)
zadd & zrange zadd , 插入的第一个参数是 zset , 第二个参数是 score, 第三个参数是 member 成员 内部依据 score 排序 zrange 返回 key 对应的 对应区间内的值 zrangeWithScore 返回 key 对应的 对应区间内的值和分数 示例代码 zcard 返回 key 对应的 zset 的长度 示例代…...

uniapp实战 —— 弹出层 uni-popup (含vue3子组件调父组件的方法)
效果预览 弹出的内容 src\pages\goods\components\ServicePanel.vue <script setup lang"ts"> // 子组件调父组件的方法 const emit defineEmits<{(event: close): void }>() </script><template><view class"service-panel"…...

智能优化算法应用:基于平衡优化器算法3D无线传感器网络(WSN)覆盖优化 - 附代码
智能优化算法应用:基于平衡优化器算法3D无线传感器网络(WSN)覆盖优化 - 附代码 文章目录 智能优化算法应用:基于平衡优化器算法3D无线传感器网络(WSN)覆盖优化 - 附代码1.无线传感网络节点模型2.覆盖数学模型及分析3.平衡优化器算法4.实验参数设定5.算法…...

Netty详细文档
Netty教程 文章目录 Netty教程 Netty简介Netty 的介绍Netty 的应用场景互联网行业游戏行业大数据领域其它开源项目使用到 Netty Netty 的学习资料参考 Java BIO编程I/O 模型BIO、NIO、AIO 使用场景分析Java BIO 基本介绍Java BIO 工作机制Java BIO 应用实例问题分析 Java NIO编…...

C语言结构体和位段
自定义类型:结构体及联合和枚举 一.结构体类型的声明1.1 结构体的概念1.2结构的声明1.3特殊的声明1.4结构体的自引用1.5可以使用typedef重命名 二.结构体变量的创建和初始化2.1结构体变量的初始化使用{}2.2初始化:定义变量的同时赋初值。2.3结构体嵌套及…...