1.Echarts-ZRender源码分析(一)
2.科学可视化软件介绍 – Polyscope
3.遇见神器!可视cufflinks:一款美不胜收的化模 Python 可视化工具包!
4.Python可视化系列一文教你绘制带误差线的板源折线图(案例+源码)
5.Seurat 4 源码解析 8: step4 QC可视化 VlnPlot()
6.源码编译和安装 DataEase 开源数据可视化分析工具
Echarts-ZRender源码分析(一)
Echarts的底层图形绘制引擎ZRender,是码可模板一个独立的2D图形绘制引擎,支持Canvas/SVG(5.0后不再支持VML)。视化它具备图形绘制、源码用nativetrainer源码管理(包括CRUD操作和组管理)、可视图形动画和事件管理(在Canvas中实现DOM事件)、化模响应式帧渲染以及可选渲染器功能。板源
ZRender的码可模板架构遵循MVC模式,分为视图层、视化控制层和数据层。源码用视图层负责图形渲染,可视控制层处理用户交互,化模数据层负责数据模型的板源管理和存储。此外,还包含辅助功能模块,如图形和Group的管理,其中图形特指2D矢量图形。
源码文件结构清晰,入口文件zrender.ts中定义了全局方法,如初始化、删除等操作,ZRender类则负责核心功能的实现。通过实例化代码展示,可以看到如何绘制一个px的圆形并绑定动画,ZRender会处理绘制流程,并将动画添加到管理器中生成帧,开始动画绘制。c#文档源码
后续章节将深入解析元素对象、事件管理器、动画管理器和渲染器的源码。作者雷庭,北京优锘科技前端架构师,有年前端开发和架构经验,专注于可视化前端开发,有兴趣交流的朋友可通过微信ltlt联系他。
科学可视化软件介绍 – Polyscope
Polyscope
Polyscope是一个轻量级通用三维可视化库、数据查看器和用户交互界面。它适用于三维数据,如网格和点云等。通过编程方式首先注册数据,然后即可通过编程或动态图形用户界面快速生成信息丰富、美观的可视化图形。
Polyscope官网地址:polyscope.run
GitHub源代码地址:github.com/nmwsharp/pol...
Polyscope于年3月首次发布到开源社区,最新的版本是年1月发布的v2.1.0。
使用Python语言时,可通过pip命令安装Polyscope:pip install Polyscope
以下是一些Polyscope提供的可视化截图和案例,供参考:polyscope.run
观看两小段体绘制切面的视频:此处省略链接
了解更多科学可视化软件,可参考以下系列文章:《科学可视化软件介绍 – VisIt》、《科学可视化软件介绍 – Inviwo》等。
Polyscope官网提供详细的文档和教程,可帮助用户快速上手。更多关于Polyscope的信息和案例,请访问官网:polyscope.run
遇见神器!cufflinks:一款美不胜收的 Python 可视化工具包!
遇见神器!游戏引擎源码交易cufflinks:一款美不胜收的 Python 可视化工具包!
近几年以来,Python 可视化库丰富多样,应用广泛。cufflinks 库作为新秀,以其简单易用、图形美观、代码量小的特色脱颖而出。只需一两行代码,就能生成精美的图表。以下是使用方法和示例。
1.用法简单
cufflinks 主要与 dataFrame 数据结合使用,绘图函数是 dataFrame.iplot。记住这个函数即可。iplot 函数参数丰富,如 kind、title、xTitle、yTitle等。
2.少量代码画出漂亮图形
cufflinks 提供多种主题样式,包括 polar、pearl、henanigans、solar、ggplot、space 和 white。折线图、散点图、钱龙vty源码气泡图、子图、箱形图、直方图和 3D 图等均可轻松生成。
3.丰富的绘图功能
cufflinks 库功能丰富,更多细节和学习资源请访问 Github 链接:github.com/santosjorge/...
以下是部分图表示例代码:
折线图代码:df.iplot(kind='lines')
散点图代码:df.iplot(kind='scatter')
气泡图代码:df.iplot(kind='bubble')
子图代码:df.iplot(kind='subplots')
箱形图代码:df.iplot(kind='box')
直方图代码:df.iplot(kind='hist')
3D图代码:df.iplot(kind='3d')
交流群
加入 Python 学习交流群,微信:dkl。加群时请备注:方向+学校/公司+知乎。
文章推荐
1.妙不可言!Mito:一款超级棒的 JupyterLab 扩展程序!
2.微软出品!FLAML:一款可以自动化机器学习过程的神器!
3.机器学习模型应该如何调优?这里有三大改进策略
4.又在放大招!这个 Github 项目针对 Python 初学者!
5.刷分神器,使用 Hyperopt 实现 Lightgbm 自动化调参!
6.这张 Python 数据科学速查表真棒!
7.PySnooper:永远不要使用 print 进行调试
8.超越 Facebook 的 Prophet,NeuralProphet 这个时序工具包也太强了!
9.干货!张最新可视化大屏模板,各行业数据直接套用(含源码)
.用 Python 写出这样的进度条,刷新了我对进度条的认知!
.Rich:Python开发者的完美终端工具!
.超级干货!史上最全数据分析学习路线(附资源下载)
整理不易,有所收获,点个赞和爱心❤️,更多精彩欢迎关注。人气投票源码
Python可视化系列一文教你绘制带误差线的折线图(案例+源码)
在Python的数据可视化系列中,本文将引领你步入折线图的精细世界,特别是在需要展示数据波动范围时,如何巧妙地添加误差线。让我们通过一个实例来一步步学习。
首先,导入必要的数据是基础。以下代码演示了数据的读取过程:
...
读取后的数据如图所示:
接下来,为了清晰地展示数据的分布情况,我们需要计算每个数据点的均值和标准差。以下是相应的计算代码:
...
执行后,得到的均值和标准差分别是:
...
现在,到了重头戏——绘制带误差线的折线图。通过结合计算结果,我们可以这样实现:
...
最终,你将看到这样的折线图,其中数据点的上下波动范围清晰可见:
作为拥有丰富科研经验的作者,我在读研期间已发表多篇SCI论文,目前专注于数据算法研究。我的目标是用最直观的方式分享Python、数据分析等领域知识。如果你对数据和源码感兴趣,欢迎关注我,一起探索更多有趣的案例和技巧。
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。
源码编译和安装 DataEase 开源数据可视化分析工具
DataEase 是一款开源的数据可视化分析工具,它助力用户高效分析数据,洞察业务趋势,进而优化业务。这款工具支持众多数据源连接,用户可以轻松拖拽制作图表,并实现便捷的资源共享。本文将介绍如何通过源码编译的方式,安装 DataEase 1..0 版本。
首先,连接安装好的 MySQL 数据库,为 DataEase 创建数据库和用户。请注意,MySQL 8 默认不允许客户端获取公钥,因此在内网环境下,您可以通过配置 allowPublicKeyRetrieval=true 来绕过此限制。
您可以使用以下命令验证数据库和用户创建成功:
接下来,克隆 DataEase 源码。DS 的源码地址为 github.com/dataease/dat...,您可以将源码 Fork 到自己的 Git repositories 中,以维护个人项目。
Fork 成功后,使用 git clone 命令克隆 DataEase 项目到您的本地,并切换到 main 分支。
使用 Intelli IDEA 打开克隆好的 DataEase 项目。DataEase 采用前后端分离的开发模式,后端服务和前端页面可独立部署。以下为三个重要的目录介绍:
修改 pom.xml 文件。在 backend/pom.xml 文件中,将 mysql-connector-java 的 runtime 删除。因为我们使用 MySQL 8 作为 DataEase 元数据库,需要使用 mysql-connector-java 这个 jar 包连接 MySQL。
编译运行。切换到 backend 目录下,使用 IDEA 执行 Maven 命令进行编译。成功后,会在 backend/target/ 目录下生成后端服务 jar 文件:backend-1..0.jar。执行相应命令运行后端服务,并使用 jps 命令验证服务启动成功。
编译前端。切换到 frontend 目录下,执行编译命令。编译移动端。切换到 mobile 目录下,执行编译命令。编译完成后,各自 target 目录下会生成编译好的 dist 目录。
使用安装好的 Nginx 进行部署。修改 Nginx 配置文件 nginx.conf,并启动 Nginx。
通过浏览器登录 DataEase,默认用户名/密码为:demo/dataease。
参考文档:dataease.io/docs/dev_ma... toutiao.com/article/...
php宝塔搭建实战wordpress可视化拖拽自助建站The7_V.0.0主题php源码
欢迎来到web测评,本期分享一套php开发的WordPress可视化拖拽自助建站The7_V.0.0主题php源码,专门适用于WordPress二次开发。如果你之前有过系统项目需求,但不确定如何搭建,现在不用担心,跟着我们一同学习,部署步骤简单明了。
对于那些对宝塔安装还感到困惑的朋友,可以回顾之前的教程,那里有详细的宝塔安装指南。
这款主题拥有多种布局选择,无论是左右或上下布局,都能满足不同设计需求。在颜色搭配上,提供无限自定义色彩选项,确保你的网站风格独一无二。同时,支持全宽和常规风格切换,满足不同设计偏好。模板库内含有种配色方案,让你在设计时有更多的选择空间。
在后台管理方面,这款模板提供强大的功能,无需编程即可修改网站任何区域,实现高效便捷的网站定制。可视化编辑器则让你能够轻松自定义网站布局,实现创意无限的自定义网站风格。总之,The7_V.0.0主题提供了丰富多样的设计工具,助你打造出独一无二的网站。
如果你对这款WordPress可视化拖拽自助建站主题php源码感兴趣,可自行下载学习。请在使用过程中遵守相关法律法规,尊重原创版权,避免任何侵权行为。在获取资源时,请确保通过合法渠道进行。