data-visualization

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    我有一个数据帧作为 df = pd.DataFrame(data = {'Country':'Spain','Japan','Brazil'],'Number':[10,20,30]}) 我想绘制带标签的条形图(即“编号”的值)注释在顶部为每个条,并相应地进行。 from bokeh.charts import Bar, output_file,output_notebook, show

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    说我有这样的事情: |------|------|------|------|------|------|------|------| 0 10 20 30 40 50 60 70 80 我怎样才能改变的最后一个值 80 到 > 80 我试过, .tickValues(); ED iting .domain() 等

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    这是我的图表的外观目前: 我的函数来创建Y轴为以下几点: function generateYAxises(){ var result = []; for (var i = 0; i < af.currentDataDetails.length; i++) { var yAxis = { showEmpty: false, title:

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    目前我有这样的视觉之外的数据,当我的规模限制,它工作正常: library(ggplot2) library(scales) scale_x_datetime(breaks = date_breaks("1 month"), labels=date_format("%b%y"), limits = c(as.POSIXct("2016-01-01"), as.POSIXct("2018-0

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    我有一个数据集(有点)所示: f1 f2 f3 value 4 2 3 0.927252 1 3 0 0.153415 0 1 1 0.928820 1 0 4 0.933250 0 4 3 0.397307 ... 欲产生Seaborn PairGrid与stripplot s的抖动或swarmplot S表示每对特征f1,f2和f3 ,并使用value作为hue。

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    绘制正确使用matplotlib库分类数据这里是我的3项分配的数据分析任务: 显示投诉类型和城市一起。 绘制计数与投诉类型的条形图。 显示主要投诉类型及其数量。 这里是我的代码: import pandas as pd import numpy as np work_on = data[['Complaint Type','City']] import matplotlib.pyplot

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    我试图在Jupyter笔记本中重新创建这个例子。 https://plot.ly/python/gapminder-example/ 但收到这个错误: PlotlyDictKeyError: 'slider' is not allowed in 'layout' Path To Error: ['layout']['slider'] Valid attributes for 'layout

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    我试图以逗号分隔值格式显示数据集(x,y,z,标量)。我想重新创建的风格就像透明的3D热图。坐标(x,y,z)处的标量值将决定“雾密度”。不知道风格的名字是什么。下面的链接,给我的意思的例子: https://www.paraview.org/wp-content/uploads/2014/04/densityoverlay.png 或 http://www.scidac.gov/Conferen

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    我正在寻找基本上良好的欺骗和报告生成的BI工具。 我需要下面的功能是我的需求的基本需求。 开源 需要访问使用他们的证书和主机的任何数据库。 能够在任何服务器承载 我可以API来获取数据 请建议我哪一个将是很好的一个去与

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    我想创建一个环境,在该环境中我使用PyCharm开发Python代码,同时使用全景和散景创建交互式图表。 我遵循Holoview Introduction中的步骤,它在Jupyter笔记本中工作 - 图表确实很好地交互。但是,当我在PyCharm的Python控制台中运行相同的代码时,不会显示任何图表或浏览器。 相比之下,当我直接调用散景的方法,如this example,浏览器启动,我可以交互操