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1.【Python可视化系列】一文教会你绘制美观的可视热力（理论+源码）
2.可视化HTML编辑器
3.ROS博客基于ROS的自动驾驶数据集可视化项目(附源代码)
4.源码编译和安装 DataEase 开源数据可视化分析工具
5.复杂流量关系怎么展示？四步搞定桑基图（附Python源码）
6.Python可视化系列一文教你绘制带误差线的折线图（案例+源码）

【Python可视化系列】一文教会你绘制美观的热力（理论+源码）

       Python可视化系列：热力图绘制指南

       在Python可视化系列的系列文章中，我们已经深入探讨了折线图、化源柱状图和直方图的码设绘制。本文作为系列的视化设置延续，将专注于介绍如何绘制美观且具有洞察力的源码热力图，这是可视mdaemon源码一种用于揭示矩阵数据模式和关联性的强大工具。热力图通过颜色渐变展示数据的化源大小，直观地呈现数据间的码设相关性。

       基本热力图

       seaborn库的视化设置heatmap()函数是绘制热力图的常用工具。其关键参数包括：

data: 要展示的源码数据矩阵

annot: 是否在每个单元格显示数值，默认为False

fmt: 格式化数值显示的可视字符串

xticklabels, yticklabels: 设置x轴和y轴的标签

       实例演示

       让我们通过一个矩阵数据集来创建一个基础热力图：

       矩阵数据：

       （在这里插入矩阵数据示例）

       对应的热力图：

       （在这里插入热力图或代码片段）

       相关性热力图

       对于数据集中的变量相关性分析，首先准备df数据：

       数据集df：

       （在这里插入数据框数据示例）

       相关性热力图如下：

       （在这里插入相关性热力图或代码片段）

       作者是化源一位拥有科研背景的数据算法专家，致力于分享Python、码设数据分析等领域知识，视化设置通过简洁易懂的源码方式帮助读者学习和成长。如果你对这些内容感兴趣，欢迎关注我的频道，一起探索更多知识。

       原文链接：Python可视化系列一文教会你绘制美观的热力图（理论+源码）

可视化HTML编辑器

       常用的+html+编辑软件有那两个?

       VSCode和WebStorm(内部扰历可余颂以自定义配置自己所缓毁搜需的插件)

       单单有基本提示的:HBuilder和SublimeText3

       做设计的可以使用DW(AdobeDreamWeaver)

       怎么关闭MyEclipse的.html.jsp的可视化编辑器

       1、打开mye的jsp文件，默认是有可亩亏视化编辑器的

       2、找到mye的window--preferences

       3、在搜索迅侍神框搜索file，找到如图画圈处，双击ta；

       4、要修改jsp文件，就在下图中找到.jsp，点击ta

       5、将谈氏非可视化那个设置为default（默认），点击ok

       6、关闭已经启动的jsp文件，重启ta

常见的网页编辑器有哪些？制作网页的

       在页面布局时，一款好用的代码编辑器会大大提升工作效率，作为一个前端开发人员，你知道HTML编辑器都有哪些吗？具体哪个HTML编辑器比较好用？本篇文章为php中文网网友们推荐了前端开发人员常用的4款html编辑器，以下是具体介绍，感兴趣的小伙伴可以参考借鉴一下。

       一、HTML编辑器有哪些？

       1、HBuilder

       下载地址：

       HBuilder是DCloud推出的一款支持HTML5的Web开发IDE。HBuilder的编写用到了Java、C、Web和Ruby。HBuilder本身主体是由Java编写的。速度快，是HBuilder的最大优势，通过完整的语法提示和代码输入法、代码块等，大幅提升HTML、js、css的开发效率。Hbuilder是由有物脊我国的前端开发人员编写的一款前端开发IDE，所以在使用上比较符合我们中国人的开发习惯，用HBuilder写HTML代码还是素材展示站源码很方便的。

       2、AdobeDreamweaverCS

       下载地址：

       dreamweavercs6是世界顶级软件厂让仔商adobe推出的一套拥有可视化编辑界面，可用于编辑网站和移动应用程序的代码编辑器。由于它支持代码、拆分、设计、实时视图等多种方式来创作、编写和修改网页，对于初级人员，你可以无需编写任何代码就能快速创建web页面。其成熟的代码编辑工具更适用于web开发高级人员的创作！cs6新版本使用了自适应网格版面创建页面，在发布前使用多屏幕预览审阅设计,可大大提高工作效率。所以AdobeDreamweaverCS也是一个比较好的HTML代码编辑器。

       3、SublimeText3汉化版

       下载地址：

       SublimeText是一款具有代码高亮、语法提示、自动完成且反应快速的编辑器软件，不仅具有华丽的界面，还支持插件扩展机制，用她来写代码，绝对是一种享受。相比于难于上手的Vim，浮肿沉重的Eclipse，VS，即便体积轻巧迅速启动的Editplus、Notepad++，在SublimeText面前大略显失色，无疑这款性感无比的编辑器是coding的不错的选择。

       4、Notepad

       下载地址：

       Notepad++是旨在替代Windows默认的notepad而生，比notepad的功能强大很多很多。notepad++支持插件，添加对应不同的插件，以支持不同的功能。里面除了一些常见的插件之外，还有一些好玩的插件，比如将文字读出来的speech插件。Notepad++属于轻量级的文本编辑类软件，比其他一些专业的文本编辑类工具，启动更快，占用资源更少，但是从功能使用等方面来说，不亚于那些专业工具。

       二、HTML编辑器哪个好用？专业的前端开发程序员都用哪个呢？

       代码编辑器有很多种，至于那个是最好用的HTML代码编辑器，每个人的观点不一样，个人认罩滑渗为HBuilder是最好用的HTML编辑器。因为Hbuilder是由有我国的开发人员开发的一款软件，在使用上比较符合我们中国人的开发习惯，而且它有很强大的代码提示功能，能大大提升工作效率，索尼+蓝光+源码输出有很多的插件，包括最全面的语法库和浏览器兼容性数据等等，所以我觉得Hbuilder是最好的HTML代码编辑器。其次用的最多的是SublimeText和notepad++，大家可以根据自己喜好选择！

       总结：

       以上给大家分享了HTML编辑器有哪些，以及结合自身经验，分享最好用的HTML编辑器，大家可以多下载几款编辑器，看看自己喜欢哪个，希望你尽快找到自己喜欢的HTML代码编辑器。

       还有vscodewebstorm

编辑HTML文件的工具有哪些？

       有以尘芦下的工具：

       1、Notepad

       notepad（记事本耐慧）是代码编辑器或WINDOWS中的小程序，用于文本编辑，在文字编辑方面与Windows写字板功能相当。是一款开源、小巧、免费的纯文本编辑器。

       2、SublimeText

       是一个代码编辑器，也是HTML和散文先进的文本编辑器。SublimeText是由程序员JonSkinner于年1月份所开发出来，它最初被设计为一个具有丰富扩展功能的Vim。

       3、HBuilder

       是DCloud（数字天堂）推出的一款支持HTML5的Web开发IDE。?[1]?派亩带?HBuilder的编写用到了Java、C、Web和Ruby。HBuilder本身主体是由Java编写。

       4、Adobe?Dreamweaver

       DW是集网页制作和管理网站于一身的所见即所得网页代码编辑器。利用对?HTML、CSS、JavaScript等内容的支持，设计师和程序员可以在几乎任何地方快速制作和进行网站建设。

       5、CoffeeCupHTMLEditor

       是CoffeeCupSoftware公司推出的一款体积较小的易用的html代码编辑器。

       百度百科-notepad

       百度百科-SublimeText

       百度百科-HBuilder

html编辑器是用可视化的好还是自己敲代码？

       做开发你用可视化编辑器试试？瞎毁肯定使用源码编辑模式。源码不意味着你得从头敲到尾，有种东西叫框架，有种东西叫模块化。。。另外，你要是能用可视化做出一个网站来才叫天才，闹做dw的可视化编辑只有手工写完框架后才能提高效率，选中某个块然后点击样式，在层层选项中修改某个地方比直接手写更慢。另外，手写代码是基本功，面试时给你台电脑让你写，只用记事本，你能写出来？楼下液神衡说成对的qq滑动验证 源码代码容易出错是因为他没养成好习惯，成对的标签都是先打完开头结尾在修改里面的属性。同时，在代码编辑模式，打完开头就自动出结尾，按一下回车就行了。

ROS博客基于ROS的自动驾驶数据集可视化项目(附源代码)

       项目简介

       基于加州大学伯克利分校 MSC Lab的自动驾驶数据集，本项目旨在进行数据集的可视化。项目源代码已上传至 GitHub，英文版文章与演示视频也已准备就绪。

       数据集展示

       左侧展示了GPS信号的可视化，通过 Mapviz 工具，将行驶过程中走过的路径显示出来，左上角则呈现了车前摄像头的视角。右侧是自定义的可视化，利用绿色代表 y 轴正方向，蓝色表示 x 轴正方向。紫色圆点表示汽车行驶过程中各个方向的加速度信息，天蓝色箭头指示汽车前进方向，绿色则代表不同强度的加速度。

       问题与解决方案

       在使用 Mapviz 可视化 GPS 信号时，遇到了数据格式不匹配的问题。通过在自定义的 package 中编写 `trans_GPS.cpp` 文件，成功实现了数据格式转换，解决了数据可视化的问题。同时，还撰写了关于 Mapviz 的基础使用教程。

       加速度信息的可视化涉及确定坐标轴方向、避免信息跳动以及直观显示加速度大小。通过在 RVIZ 中绘制 x 和 y 轴，并使用平滑器处理频繁读取的 IMU 数据，成功解决了这些问题。极坐标系的引入使得加速度大小的显示更为直观。

       汽车前进方向的可视化涉及到姿态信息的获取与 RVIZ 显示角度的调整。通过分析 IMU 的 orientation 数据，并设置 marker 的 orientation 值，实现了方向的正确显示。

       相机信息的可视化面临格式转换问题。通过使用 `image_transport` 包装解决了传感器数据格式不兼容的问题。

       总结

       在本项目中，通过学习与实践 ROS 相关知识，成功实现了自动驾驶数据集的可视化。接下来，将集中精力深入学习 OSM 的使用，并着手进行 GPS 定位与搜索的小项目开发。

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。源码加qf qm

       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/...

复杂流量关系怎么展示？四步搞定桑基图（附Python源码）

       当面临复杂流量关系的可视化展示，桑基图无疑是一个高效的选择，尤其在Python编程中，只需简单四步即可实现。即使对代码不熟悉，借助Python库也能轻松操作。

       桑基图是一种强大的工具，常用于展示诸如人口流动（如跨国城市）、互联网用户行为（如产品页面浏览）或企业资金流动等复杂关系。其基本构造由节点、边和流量组成，边代表数据流，节点代表分类，线条宽度则表示流量大小，直观呈现数据分布与结构对比。

       以下是制作桑基图的四个步骤：

       第一步，整理数据。将所有流量关系转化为“起点-终点-值”的二维表，无论关系层次多深，都应包含其中。

       第二步，创建节点字典。收集所有独特的节点（包括出发点和目标点），以字典形式存储，确保键值对为"{ 'name': '节点名'}"，否则可能导致绘制空白图。

       第三步，构建关系字典。将二维表中的每一行转换为字典，如{ 'source': 'A', 'target': 'B', 'value': .0}，表示从节点A流向节点B的流量为。

       最后，利用Python库，如pyecharts的Sankey方法绘制图。默认情况下，桑基图为横向，通过orient参数调整为竖向。比如，设置orient='vertical'，并可能需要调整LabelOpts参数以优化标签显示，确保垂直方向的美观性。

       一个垂直方向的桑基图示例将直观展示调整后的效果。

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。

用Python和OpenGL探索数据可视化（实践篇）- Mesh网格模型查看器（中）

       在本系列文章中，我们探讨了如何使用Python和OpenGL 4.5进行数据可视化开发。首先，请确保您的电脑支持OpenGL 4.5版本（大多数年之后销售的电脑均支持）。接下来，请配置您的开发环境，包括Windows下的VS Code、Python和OpenGL。

       上一节中，我们学习了如何以三维点云的方式查看不同的Mesh网格模型。本节，我们将继续深入，利用之前所学的知识，以实体线框方式展示数据。在common子文件夹中，创建一个名为solid_wireframe.py的文件，用于以实体线框方式显示数据。

       在solid_wireframe.py中，输入以下代码：

       在common子文件夹下的__init__.py文件中进行相应的修改。

       在mesh_viewer.py文件的基础上，继续完善usecase子文件夹下的代码。默认情况下，打开文件后以实体线框方式查看Mesh网格模型。点击VS Code右上角的三角形图标，运行代码，选择文件菜单下的打开命令，打开bun_zipper.ply文件。默认为实体线框显示，通过鼠标操作调整模型视角，修改曲面和线框颜色等。点击“查看方式”菜单，可以选择以点云方式显示。再次开dragon_vrip.ply文件，选择实体线框方式，可调整缩放比例。再次选择Utah_VW_Bug.stl文件，调整缩放比例和线框粗细。最后，打开teapot.obj文件，实体线框模式提供了更多模型细节。

       下一节，我们将尝试添加光照功能，以实现更丰富的可视化效果。

       本系列文章的源代码已上传至gitee.com/eagletang/pyg...。

       在探索数据可视化的旅程中，请参考以下系列文章：

       1. 用Python和OpenGL探索数据可视化（基础篇）- OpenGL简介及演化

       2. 计算机图形显示的基础知识

       3. OpenGL 渲染管线简介

       4. OpenGL 4.5核心对象简介

       在基础篇中，我们从“你好，窗口！”开始，逐渐深入到“你好，三角形！”、“处理键盘和鼠标事件”等主题，构建了Python和OpenGL的可视化基础。

       在三维篇中，我们探讨了如何创建坐标轴、使用立方体体验模型矩阵、创建三维坐标轴类和立方体类、与照相机“共舞”、创建照相机类、使用帧缓存对象FBO、CT扫描体数据可视化等高级主题。

       实践篇中，我们尝试了三维点云数据可视化、数学之美之三维曲面、使用几何着色器绘制实体线框、使用细分着色器、绘制二维贝塞尔曲线（含动画）等实际应用。

       在本节中，我们专注于以实体线框方式查看Mesh网格模型，通过实践加深对OpenGL和数据可视化技术的理解。

Python可视化系列一文教你绘制雷达图（源码）

       Python可视化系列：快速掌握雷达图绘制

       本文是第篇关于Python可视化的原创内容，主要讲解如何利用Python绘制雷达图，这是一种直观展示多变量数据的图形工具，也被称作蜘蛛图或星形图。雷达图通过等角度轴展示三个或更多定量变量，每个轴代表一个指标，数据值通过轴的距离来体现。在机器学习中，它常用于模型性能的多维度对比。

       要实现雷达图，首先需要了解基本的代码结构。我们将一步步带你完成这个过程，从代码的编写到生成最终的可视化结果。通过实践，你将更好地理解如何运用Python进行数据可视化。

       如果你对数据算法研究感兴趣，我推荐关注我的个人资料。作为一名研究生期间发表了6篇SCI论文的科研工作者，目前在研究院从事相关研究，我将持续分享Python、数据分析、机器学习等领域的知识，以最简洁的方式帮助大家理解和学习。我的个人公众号是“数据杂坛”，在那里，你可以获取更多关于源码和案例的内容。

Backtrader来啦：可视化篇（重构）

       量化投资与机器学习公众号为全网读者带来的Backtrader系列，深受欢迎，我们致力于提供免费、最清晰的Bt教程。QIML官方Github已上线，相关数据、代码一并同步，欢迎大家关注和星标。公众号希望为国内量化投资圈贡献一份力量，影响更多人了解和学习量化投资，找到适合自己的道路。如需分享内容，欢迎在评论区留言。

       今天的《可视化篇》将介绍Backtrader观测器模块observers与自带的绘图函数plot()。我们将通过修改图形样式，基于回测返回的收益序列TimeReturn，结合pyfolio和matplotlib工具，自定义可视化图形。获取完整代码+数据，见文末链接。

       observers模块用于统计回测信息，并在plot()的帮助下实现可视化展示。最常用的观测器包括：

       - Broker观测器：记录经纪商中各时间点的可用资金和总资产。可视化时，会同时展示cash和values曲线，若需单独展示，可分别使用Cash和Value观测器。

       - BuySell观测器：记录回测过程中的买入和卖出信号。可视化时，会在价格曲线上标注买卖点。

       - Trades观测器：记录回测过程中每次交易的盈亏。可视化时，会绘制盈亏点。

       - TimeReturn观测器：记录回测过程中的收益序列。可视化时，会绘制收益曲线。

       - DrawDown观测器：记录回测过程的回撤序列。可视化时，绘制回撤曲线。

       - Benchmark观测器：记录业绩基准的收益序列，必须事先通过数据添加函数添加至大脑cerebro中。可视化时，同时绘制策略本身的收益序列和业绩基准的收益曲线。

       如何添加观测器？observers通过addobserver()添加给大脑cerebro，参数obscls对应观测器类，args和kwargs对应观测器支持的设置参数。

       如何读取观测器数据？观测器属于lines对象，可以通过self.stats对象在Strategy中读取数据。观测器的数据在所有指标计算完后、执行Strategy的next方法后运行并统计数据，因此读取的最新数据[0]相对与next的当前时刻晚一天。

       如何自定义观测器？自定义观测器遵循继承bt.observer.Observer类，指定要统计的数据为相应的line，随着回测进行依次存入数据。作为Lines对象的Observers和Indicator类，内部都有plotinfo和plotlines属性，用于回测结束后通过cerebro.plot()方法进行可视化展示。

       plot()图形绘制支持回测的三大内容：Data Feeds、Indicators和Observers。Data Feeds在回测开始前导入大脑，Indicators有的与Data Feeds一起绘制在主图上，有的以子图形式绘制，Observers通常绘制在子图上。

       plot()中的参数用于系统性配置图形，如修改图形样式、主题颜色等。若需系统性修改图形样式，可以重新定义PlotScheme类，或直接在plot()中修改参数。关于主题颜色，Backtrader提供多种主题色，可通过复制源码中定义的颜色并结合tab_index进行修改。

       局部绘图参数设置通过类内部的plotinfo和plotlines属性控制，plotinfo主要对图形整体布局进行设置，plotlines主要对具体line的样式进行设置。

       基于收益序列进行可视化，Backtrader自带的绘图工具方便实用。此外，结合pyfolio和matplotlib，根据回测返回的分析器TimeReturn、pyfolio、matplotlib可以得到可视化图形。不同主题下绘制效果也有所不同。

       关于回测结果的可视化，需求不同对应不同的可视化内容。Backtrader回测框架提供了友好的绘图接口，对于额外数据，可结合Backtrader分析器Analyzers返回的指标，选用Python绘图工具如Matplotlib、Seaborn、Plotly等进行可视化展示。

       量化投资与机器学习微信公众号专注于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域，是业内主流自媒体，拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业W+关注者，曾荣获AMMA优秀品牌力、优秀洞察力大奖，连续4年被腾讯云+社区评选为“年度最佳作者”。公众号致力于提供专业、全面的内容，帮助读者深入学习量化投资知识和技能。