1.Echarts-ZRender源码分析（一）
2.ROS博客基于ROS的可视自动驾驶数据集可视化项目(附源代码)
3.Python可视化系列一文教你绘制雷达图（源码）
4.源码编译和安装 DataEase 开源数据可视化分析工具
5.重磅！MyBatis-Plus 可视化代码生成器来啦，化源开发效率提升2倍 ！视化
6.Seurat 4 源码解析 8: step4 QC可视化 VlnPlot()

Echarts-ZRender源码分析（一）

       Echarts的源码用底层图形绘制引擎ZRender，是可视一个独立的2D图形绘制引擎，支持Canvas/SVG（5.0后不再支持VML）。化源cf磁性自瞄源码它具备图形绘制、视化管理（包括CRUD操作和组管理）、源码用图形动画和事件管理（在Canvas中实现DOM事件）、可视响应式帧渲染以及可选渲染器功能。化源

       ZRender的视化架构遵循MVC模式，分为视图层、源码用控制层和数据层。可视视图层负责图形渲染，化源控制层处理用户交互，视化数据层负责数据模型的管理和存储。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。

       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，骷髅锁机源码有兴趣交流的朋友可通过微信ltlt联系他。

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，vin码查询源码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。

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。

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，devexpressvcl18源码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。idea复制源码报错编译移动端。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/...

重磅！MyBatis-Plus 可视化代码生成器来啦，开发效率提升2倍 ！

       基于Mybatis-Plus的代码自助生成器

       在使用Mybatis-Plus进行开发时，可以提高开发效率。然而，常规的代码生成工具可能无法满足所有需求，尤其是对于多数据库的支持，以及高度定制化的要求。因此，一款支持图形用户界面的代码生成框架变得尤为重要。本文介绍了一款名为mybatis-plus-generator-ui的代码生成器，旨在为开发者提供更加高效、灵活的代码生成解决方案。

       mybatis-plus-generator-ui是基于Mybatis-Plus生成器进行封装，通过Web界面快速生成兼容Spring Boot和Mybatis-Plus框架的业务代码。它提供了交互式的Web界面，让开发者能够生成符合Mybatis-Plus框架的实体类（Entity）、映射类（Mapper）、Mapper.xml、服务类（Service）、控制器类（Controller）等。此外，该工具支持自定义模板和各类输出参数，甚至可以通过SQL查询语句直接生成代码。

       要使用mybatis-plus-generator-ui，首先可以通过Maven引入jar包，并创建一个程序入口，使用main函数运行。从1.4.0版本开始，mybatis-plus-generator-ui支持独立部署为Spring Boot项目，通过页面指定目标项目的根目录，为多个项目提供源码生成服务。配置示例包括数据库连接信息、运行端口以及默认的模板目录地址。

       使用mybatis-plus-generator-ui进行代码生成时，可以浏览和查询配置的数据源的数据表信息，选择生成模板代码。工具内置了多种代码模板配置，包括Entity、Mapper、Service、Controller等，并提供了模板替换和参数修改功能。此外，支持策略配置，如是否覆盖原有文件、生成文件的种类等。SQL配置生成功能允许用户通过输入SQL查询语句，自动生成对应的查询方法、DTO对象和ResultMap。

       为了满足不同团队的需求，mybatis-plus-generator-ui提供了代码模板调整和自定义扩展功能。开发者可以通过修改btl模板文件来自定义代码生成的各个方面，包括代码层级配置、服务层、控制器层、实体类命名等。mybatis-plus-generator-ui的前端界面也支持自定义修改，只需将代码clone下来，进入frontend目录进行扩展开发即可。

       总结来说，mybatis-plus-generator-ui为基于Mybatis-Plus的开发提供了高效、灵活的代码生成工具，简化了代码开发流程，提高了开发效率。通过实例集成和详细的扩展开发介绍，本文旨在为有需要的开发者提供实用的指导和帮助。

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。

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。

Python可视化系列一文教会你绘制美观的热力图（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、柱状图和直方图的绘制。本文作为系列的延续，将专注于介绍如何绘制美观且具有洞察力的热力图，这是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大小，直观地呈现数据间的相关性。

       基本热力图

       seaborn库的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）

       作者是一位拥有科研背景的数据算法专家，致力于分享Python、数据分析等领域知识，通过简洁易懂的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）

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。