可视化

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工控：传感器负责采集数据，可视化大屏负责展示数据二者珠联璧合在工业控制领域，高效的数据采集与直观的数据展示是实现精准控制和优化生产的关键。传感器与可视化大屏，如同两颗璀璨的明珠，在工控领域中相互配合，发挥着至关重要的作用，二者珠联璧合，为工业生产带来了全新的变革与发展。

pyecharts地图类型在pyecharts中地图时，提示地图类型，具体参考 pyecharts.datasets.map_filenames.json 文件；先将文件内容罗列如下：

掌控物体运动艺术：图扑 Easing 函数实践应用现如今，前端开发除了构建功能性的网站和应用程序外，还需要创建具有吸引力且尤为流畅交互的用户界面，其中动画技术在其中发挥着至关重要的作用。在数字孪生领域，动画的应用显得尤为重要。数字孪生技术通过精确模拟现实世界中的对象、过程和系统，对动画的需求远远超过传统前端开发。

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千汇数据的老司机

数据可视化技术综述（5）数据的存储上文咱们分享了数据的十大性能指标，那么获取到可靠地数据后，该如何进行存储呢，是存储到云平台，还是存储的到本地，或者进行边缘存储，如果设备无法联网，数据该如何上传呢，本文就来解开这些谜底。

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报表工具怎么选？山海鲸VS帆软，哪个更适合你？在国产报表软件市场中，山海鲸报表和帆软这两款工具都占有一席之地，许多企业在选择报表工具时常常在它们之间徘徊。然而，随着企业对数据分析需求的不断增长和复杂化，如何选取一款高效、易用且性价比高的报表工具，成为了每个企业数据决策者面临的重要课题。今天我们来对比一下山海鲸报表和帆软，看看究竟哪款性价比更高。

LLM - 使用 Neo4j 可视化 GraphRAG 构建的知识图谱(KG) 教程欢迎关注我的CSDN：https://spike.blog.csdn.net/ 本文地址：https://spike.blog.csdn.net/article/details/142938982

招风的黑耳

Axure科技感元件：打造可视化大屏设计的得力助手Axure，作为一款专业的原型设计工具，凭借其强大的设计功能、丰富的组件库和灵活的交互能力，成为了许多设计师打造科技感设计的首选工具。其中，Axure科技感元件更是以其独特的魅力和实用性，在数据可视化大屏、登录界面、系统入口页面等多种场景中发挥着重要作用。

DORA 机器人中间件学习教程（5）——3D激光雷达数据可视化截止目前 DORA还没有类似于ROS2中RVIZ这样的可视化工具，而在调试算法时我们又需要将数据进行可视化以验证代码的正确性。目前的解决方法是将DORA中的数据发送到ROS2中，利用RVIZ工具进行可视化。

智慧城市垃圾分类可视化图扑智慧城市垃圾分类可视化融合数据分析与物联网等先进技术，实现垃圾处理的全流程监控和优化。通过数据驱动的策略调配，提高资源利用效率，助力城市可持续发展和智能化管理水平的提升。

千汇数据的老司机

能源监控大数据界面，洞察一切生产态势能源监控大数据界面犹如一扇洞察一切生产态势的神奇之窗。在这个界面上，丰富的数据以直观的图表、动态的图形和醒目的数字呈现出来。

阿昆的科研日常

Matlab进阶绘图第69期—同步坐标图同步坐标是指将同一figure上的两个或两个以上的子图，用相同的X轴、Y轴或XY轴表示，以方便同步分析。

千汇数据的老司机

五星级可视化页面（25）：非蓝色系，金色系可视化界面。深蓝色系的可视化界面是最常见的，本文专门分享一些金色系的可视化界面。

招风的黑耳

Axure科技感大屏系统设计：智慧农场管理平台在数字化转型的浪潮中，数据可视化作为连接现实世界与数字世界的桥梁，正以前所未有的速度改变着各行各业的面貌。智慧农业作为现代农业的重要发展方向，其管理平台的数据大屏设计尤为重要，它不仅是农场运营状况的直接展示窗口，更是决策支持与分析的强有力工具。Axure RP，作为一款强大的原型设计工具，凭借其高度的自定义能力和丰富的交互设计功能，成为了设计科技感十足的智慧农场管理平台大屏的理想选择。

阿昆的科研日常

R语言论文插图模板第9期—滑珠散点图在之前的文章中，分享了R语言分组散点图的绘制模板：特征渲染的散点图的绘制方法:进一步，再来分享一下滑珠散点图的绘制方法。

分类算法可视化方法可视化方法可以用于帮助理解分类算法的决策边界、性能和在不同数据集上的行为。下面列举几个常见的可视化方法。

阿昆的科研日常

R语言论文插图模板第10期—正负柱状图在之前的文章中，分享了R语言各式柱状图的绘制模板：进一步，再来分享一种特殊的柱状图：正负柱状图。先来看一下成品效果：

卷积公式的几何学理解用于描述连续型随机变量在不同取值上的概率密度，记作 f ( x ) f(x) f(x)。如随机变量 X X X的分布为正态分布，则其概率密度函数为： f ( x ) = 1 σ 2 π e − ( x − μ ) 2 2 σ 2 f(x)=\frac{1}{\sigma\sqrt{2\pi}}e^{-\frac{(x-\mu)^2}{2\sigma^2}} f(x)=σ2π 1e−2σ2(x−μ)2 记作： X ∼ N ( μ , σ 2 ) X \sim \mathcal{N}(\mu, \sigma

阿昆的科研日常

Matlab进阶绘图第67期—分区柱状图之前有分享过多组柱状图（如下图所示）的绘制方法：分区柱状图本质上是将多组柱状图相同类别（颜色）的部分放在一起。

【Python】数据可视化之分类图目录条形图箱形图散点图分簇散点图小提琴分簇小提琴条形图是一种直观的图表形式，它通过不同长度的矩形条（即“条形”）来展示数值变量的中心趋势估计值，其中每个矩形的高度直接对应于该组数据的某个中心量度（如均值、中位数等）。此外，为了向观众传达关于这些中心趋势估计值可靠性的额外信息，条形图上常附有误差线。这些误差线提供了关于估计值周围不确定性的视觉指示，帮助理解数据的变异性或抽样误差可能如何影响这些中心趋势的估计。