1.Seurat 4 源码解析 8: step4 QC可视化 VlnPlot()
2.用Python和OpenGL探索数据可视化（实践篇）- Mesh网格模型查看器（中）
3.源码编译和安装 DataEase 开源数据可视化分析工具
4.DataV - 免费开源的数据视化 Vue / React 大屏数据展示组件库，使用简单、可视开源效果酷炫的化源前端数据可视化开发插件
5.用Python和OpenGL探索数据可视化（三维篇）- 创建三维坐标轴类和立方体类
6.什么是vega

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，为不同层次的码数用户提供全面理解。VlnPlot()函数是源码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，数据视化仪表指针识别源码从而为后续分析提供可靠依据。可视开源下面，化源我们将逐步解析该函数的码数实现原理及用途。

       VlnPlot()函数的源码实现基于R语言，位于seurat-4.1.0/R/visualization.R:文件中。数据视化其核心逻辑简洁而高效，可视开源通过一个if语句判断新版本的化源split.by功能是否发生变化，根据实际情况返回ExIPlot()函数。码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源码特性，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，kubeedge源码学习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。

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net源码混淆旅程中，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。

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。chia 源码编译

       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/...

DataV - 免费开源的 Vue / React 大屏数据展示组件库，使用简单、效果酷炫的前端数据可视化开发插件

       最近公众号有粉丝留言想找一款数据大屏组件，这篇文章推荐的这款还不错，Vue/React 都可以用。

       关于 DataV

       DataV 是一款基于 Vue 开发的数据可视化组件库，主要用于开发大屏数据展示页面，即数据可视化，内置了多种类型组件，让开发者可以轻松构建出专业酷炫、视觉丰富的数据大屏界面。

       需要注意的是，阿里云也有一款叫 DataV 的用于大屏数据展示的付费数据化产品，输入表格数据可以得到大屏数据面板。但今天介绍的 DataV 是一个前端开发组件，两者虽然效果类似，快手支付源码但性质不一样。

       DataV 的技术特性

       数据大屏是干什么用的？所谓数据大屏，就像名称一样，就是一块很大的屏幕，上面全是图表和数据，把一些关键数据集中展示在一块巨大的 LED 屏幕上，其实就是巨大化的 Dashboard，科技感（逼格）十足，深受甲方爸爸和老板们的喜爱，一般在交易大厅，展览中心，管控中心，老板办公室等地方可以看到。

       作为前端开发者，要手动撸这样的大屏，工作量大不说，没有 UI 的协助，很难做到富有科技感的视觉效果，DataV 就是一款让我们轻松实现数据大屏的 Vue 组件。

       开发上手体验和建议

       使用 DadaV 很简单，根据官网的开发文档，在 Vue 项目中通过 npm 命令安装：

       然后注册为全局组件：

       当然也可以按需引入，减少项目打包的体积。

       酷炫的边框元素和加载动画

       除了数据图表，DadaV 还提供了基于 SVG 的科技感元素，动效优雅，体验极佳，分别是：

       有了这些元素，相信可以让我们开发的数据大屏更加专业，科技感爆棚。

       支持的图表类型

       DadaV 的图表组件基于 Charts 封装，使用也很简单，只需要将对应图表 option 数据传入组件即可。目前支持下面 种图表：

       有了这些内置组件，加上官网提供的详细的代码例子和实时效果，几乎不需要学习什么就可以搭建一个数据大屏了。看看下面几个用 DadaV 构建的几个数据大屏效果吧：

       免费开源说明

       DataV 是一个免费开源的数据大屏组件，项目源码基于 MIT 开源协议托管在 Github 上，我们可以免费下载来使用，也可以用在个人或者商业项目上。

       原文

       thosefree.com/datav

       持续分享高质量的免费开源、免费商用的资源，欢迎关注。

用Python和OpenGL探索数据可视化（三维篇）- 创建三维坐标轴类和立方体类

       本系列文章讲解使用Python与OpenGL 4.5进行数据可视化开发，确保您的计算机支持OpenGL 4.5版本，建议阅读《准备工作（一）Windows下检测显卡和OpenGL信息》以确认兼容性。继续参阅《准备工作（二）配置Windows下VS Code + Python + OpenGL开发环境》以完成所需开发环境的设置。

       上一节我们通过立方体学习了OpenGL的变换矩阵与模型矩阵。紧接着在《用Python和OpenGL探索数据可视化（三维篇）- 你好，坐标轴》一节中我们绘制了三维坐标轴。立方体与坐标轴是三维图形绘制中常见的元素，因此我们将在本节中通过代码重构将它们转化为专门类，以便后续的重复使用。

       开始VS Code，使用File菜单下的“Open Folder”功能，打开D:\pydev\pygl并进入common文件夹，新建一个名为shaders的子文件夹。将basic文件夹下的shaders子文件夹中的axes.vs、axes.fs、cube.vs、cube.fs文件复制至common文件夹的shaders文件夹。

       在common文件夹中新建axeshelper.py文件，并在其中输入相应代码。同样地，创建cube.py文件并输入对应代码。接着，在common文件夹中建立__init__.py文件，并在其中输入必要的代码。

       在basic文件夹中新建一个名为cube_app_v1.py的文件，并在其中输入相应的代码。点击VS Code右上角的三角形图标以运行代码，此时会呈现预期的结果。

       借助坐标轴的辅助，图形变换变得清晰且有趣。通过本系列文章中的源代码资源，您可以进一步探索和实践Python与OpenGL的数据可视化开发。

       参考系列文章：1.《用Python和OpenGL探索数据可视化（基础篇）- 你好，窗口！》；2.《用Python和OpenGL探索数据可视化（基础篇）- 你好，OpenGL！》；3.《用Python和OpenGL探索数据可视化（基础篇）- 你好，ImGui！》；4.《用Python和OpenGL探索数据可视化（基础篇）- 你好，小不点！》；5.《用Python和OpenGL探索数据可视化（基础篇）- 重构代码“你好，小不点！”》；6.《用Python和OpenGL探索数据可视化（基础篇）- “你好，线段！”》；7.《用Python和OpenGL探索数据可视化（基础篇）- 重构代码组织OpenGL核心对象包pygl》；8.《用Python和OpenGL探索数据可视化（基础篇）- 你好，三角形！》；9.《用Python和OpenGL探索数据可视化（基础篇）- 改进OpenGL程序Program类》；.《用Python和OpenGL探索数据可视化（基础篇）- 你好，矩形！》；.《用Python和OpenGL探索数据可视化（基础篇）- 完善pygl增加索引缓存对象EBO》；.《用Python和OpenGL探索数据可视化（基础篇）- 你好，纹理！》；.《用Python和OpenGL探索数据可视化（基础篇）- 完善pygl增加OpenGL二维纹理对象》；.《用Python和OpenGL探索数据可视化（基础篇）- 细说纹理环绕》；.《用Python和OpenGL探索数据可视化（基础篇）- 细说纹理过滤》；.《用Python和OpenGL探索数据可视化（基础篇）- 处理键盘和鼠标事件》；.《用Python和OpenGL探索数据可视化（三维篇）- 你好，坐标轴》；.《用Python和OpenGL探索数据可视化（三维篇）- 用立方体体验模型矩阵》。

什么是vega

       Vega是一种可视化语法规范。

       Vega是一个用于构建交互式可视化图形的开放源代码规范。它提供了一种描述图形的高级语法，允许开发者使用简洁的语法结构来定义复杂的可视化设计。Vega的核心思想是将数据与图形分离，使得开发者可以专注于数据可视化的逻辑，而不需要过多关注底层图形实现的细节。这使得Vega具有很高的灵活性和可扩展性，能够支持多种类型的可视化图形和数据集。以下是关于Vega的详细解释：

       Vega的主要特点：

       1. 抽象化的语法结构：Vega提供了一种声明式的语法结构，允许开发者通过简单的配置来描述复杂的可视化设计。这种抽象化的语法使得开发者能够更容易地构建交互式可视化图形，而无需具备深厚的图形编程知识。

       2. 强大的交互功能：Vega支持丰富的交互功能，如数据筛选、动态颜色变化、动态数据更新等。这些交互功能使得用户能够更深入地探索数据，从而更好地理解数据的特征和趋势。

       3. 灵活的扩展性：Vega提供了丰富的插件系统，允许开发者根据自己的需求定制和扩展可视化功能。这使得Vega能够适应各种不同的应用场景和需求。同时，Vega还可以与其他数据处理和分析工具进行集成，如D3.js、Tableau等，从而提高数据可视化的效率和效果。

       应用领域：

       Vega广泛应用于数据分析、数据可视化、数据探索等领域。无论是科研人员、数据分析师还是普通用户，都可以通过Vega来创建个性化的可视化图形，从而更好地理解和分析数据。同时，由于Vega的开源特性，它还广泛应用于各种开源的可视化工具中，如Altair、Voyager等。这些工具基于Vega提供了更加便捷的可视化体验，使得数据可视化变得更加简单和高效。

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。

一个基于.NetCore开发的可视化大屏幕报表系统

       介绍一款基于.NET Core开发的数据可视化报表系统。数据可视化在日常应用中极为常见，如电商平台销售数据、疫情监控、全球销量分析等，其优势在于直观、易懂，便于用户快速理解和记忆。

       该系统是一款集数据库、Excel文档、API接口等数据源于一体的可视化报表制作工具。系统内置丰富的集合函数，便于数据处理与展示，预定义了常用的报表组件，UI设计大气美观，能满足日常公司的报表需求。

       系统采用.NET Core跨平台技术构建，支持多数据库连接，包括Microsoft SQL Server、PostgreSQL、MySQL、SQLite等，以及Excel文档和API接口。内置函数涵盖数据集、集合运算、单元格、日期、字符串等多个方面，方便用户操作。系统内置报表包括预定义报表、echart报表、数据展示组件，用户可通过可视化拖拽功能自由组合大屏幕报表。

       前端技术采用Vue、luckysheet和echarts，确保了系统的高效性能和良好的用户界面。系统结构清晰，后台管理系统包括首页、报表目录、报表组管理、组件管理等模块，覆盖数据展示、管理、组件选择等各个方面。部分界面展示了大屏、数据组件、echart组件、表格和透视表等特色功能。

       Gitee平台提供项目源代码下载，欢迎访问gitee.com/NoneDay/CellR...了解更多详情。关注公众号「编程乐趣」，专注于分享编程知识、干货、开源项目。关注后，您可以通过微信的“搜一搜”功能搜索「编程乐趣」进行关注。

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

echarts是什么

       ECharts是一种开源的数据可视化工具库。

       ECharts是一款基于JavaScript的数据可视化库，它拥有丰富的图表类型和友好的交互性，支持多种数据格式和动态数据更新。ECharts能够在网页上生成高质量的图形和数据可视化效果，广泛应用于数据分析、报告、监控等多个领域。

       以下是关于ECharts的详细解释：

一、ECharts的基本特点

       ECharts具有高度的自定义性和灵活性，提供了丰富的图表类型，如折线图、柱状图、散点图、饼图、地图等，可以满足各种数据展示需求。同时，ECharts还支持数据驱动视图，可以通过简单配置实现数据的动态更新和实时展示。

二、ECharts的应用范围

       ECharts广泛应用于数据分析、报告制作、实时监控等多个领域。在数据分析领域，它可以帮助分析师快速生成直观的数据可视化报告；在报告制作领域，它可以为报告增添丰富的图表元素，使报告更加生动直观；在实时监控领域，它可以实现数据的实时更新和展示，帮助监控人员及时掌握数据变化。

三、ECharts的开源性质

       作为一款开源库，ECharts的源代码是开放的，任何人都可以使用和修改。这使得ECharts可以根据个人或团队的需求进行定制开发，满足不同场景下的数据可视化需求。同时，开源的性质也促进了ECharts的快速发展和完善，吸引了大量开发者和数据可视化爱好者的参与。

       总之，ECharts是一种功能强大、易于使用、高度可定制化的数据可视化工具库，能够帮助用户快速生成高质量的数据可视化效果，广泛应用于各个领域的数据分析和展示。