1.JAVA制软件中:10款免费而优秀的源码表JS插件
2.利用Python爬虫爬取淘宝商品做数据挖掘分析实战篇，超详细教程
3.arcgis 实现散点api 4.x for js 结合 Echarts4 实现散点图效果（附源码下载）
4.Matplotlib-plt.scatter( )绘制散点图
5.R可视化——一文带你打通ggplot2个性化绘制箱线图！！源码！实现散点
6.Seurat 4 源码解析 8: step4 QC可视化 VlnPlot()

JAVA制软件中:10款免费而优秀的源码表JS插件

       本文介绍了款免费且优秀的图表JS插件，以满足开发者在制作图表时的实现散点淮滨麻将源码需求。这些插件使用HTML5技术，源码包括canvas、实现散点svg等，源码提供了一套规范且成熟的实现散点图表制作方案。

       首先介绍的源码是国产插件ichartjs。它基于HTML5的实现散点canvas标签绘制图形，提供饼图、源码环形图、实现散点折线图、源码面积图、柱形图和条形图等多种图表类型。ichartjs设计简洁、直观，适合HTML5应用开发。

       接着是百度前端团队开发的Echarts。它具备拖拽重计算、大规模数据模式、值域漫游等特性，支持折线图、柱状图、散点图、K线图等图表类型。Echarts能够高效处理大量数据，实现直角系图表秒级出图，提供直观的数据展示和用户交互功能。

       Loongchart是另一款国产插件，兼容IE7和IE8，支持多种绘图类型，包括折线图、柱状图、散点图、K线图等。它提供动画、皮肤设定等功能，源码构建图并支持导出，具有良好的跨平台兼容性。

       Chart.js是一款小巧轻便的插件，支持多种图表类型，如饼图、折线图、柱状图等。虽然数据交互功能有限，但作者计划逐步完善。

       Jqplot是支持现代浏览器和IE7、IE8的插件，提供多种图表类型，适用于需要兼容旧版本IE的项目。

       gRaphaël插件支持现代浏览器以及IE6.0以上版本，具有良好的兼容性。

       RGraph提供现代浏览器兼容性，支持IE7和IE8。

       CanvasXpress支持多种图表类型，API齐全，适合制作专业级图表。

       AwesomeChartJS插件支持的图表类型相对较少。

       Dygraphs是一款快速、灵活的开放源代码JavaScript图表库，具备处理大量数据、交互功能、支持错误条和置信区间以及高度自定义等特性。Dygraphs兼容所有主流浏览器，甚至支持移动设备上的缩放功能，具有活跃的社区支持。

利用Python爬虫爬取淘宝商品做数据挖掘分析实战篇，超详细教程

       项目内容

       案例选择商品类目：沙发；数量：共页个商品；筛选条件：天猫、销量从高到低、价格元以上。

       以下是分析，源码点击文末链接

       项目目的

       1. 对商品标题进行文本分析，词云可视化。

       2. 不同关键词word对应的sales统计分析。

       3. 商品的价格分布情况分析。

       4. 商品的源码售卖商城销量分布情况分析。

       5. 不同价格区间的商品的平均销量分布。

       6. 商品价格对销量的影响分析。

       7. 商品价格对销售额的影响分析。

       8. 不同省份或城市的商品数量分布。

       9. 不同省份的商品平均销量分布。

       注：本项目仅以以上几项分析为例。

       项目步骤

       1. 数据采集：Python爬取淘宝网商品数据。

       2. 数据清洗和处理。

       3. 文本分析：jieba分词、wordcloud可视化。

       4. 数据柱形图可视化barh。

       5. 数据直方图可视化hist。

       6. 数据散点图可视化scatter。

       7. 数据回归分析可视化regplot。

       工具&模块：

       工具：本案例代码编辑工具Anaconda的Spyder。

       模块：requests、retrying、missingno、jieba、matplotlib、wordcloud、imread、seaborn等。

       原代码和相关文档后台回复“淘宝”下载。

       一、爬取数据

       因淘宝网是反爬虫的，虽然使用多线程、修改headers参数，但仍然不能保证每次%爬取，所以，我增加了循环爬取，直至所有页爬取成功停止。

       说明：淘宝商品页为JSON格式，这里使用正则表达式进行解析。

       代码如下：

       二、数据清洗、处理：

       (此步骤也可以在Excel中完成，再读入数据)

       代码如下：

       说明：根据需求，本案例中只取了item_loc、mycat源码开发raw_title、view_price、view_sales这4列数据，主要对标题、区域、价格、销量进行分析。

       代码如下:

       三、数据挖掘与分析：

       1. 对raw_title列标题进行文本分析：

       使用结巴分词器，安装模块pip install jieba。

       对title_s（list of list格式）中的每个list的元素（str）进行过滤，剔除不需要的词语，即把停用词表stopwords中有的词语都剔除掉：

       为了准确性，这里对过滤后的数据title_clean中的每个list的元素进行去重，即每个标题被分割后的词语唯一。

       观察word_count表中的词语，发现jieba默认的词典无法满足需求。

       有的词语（如可拆洗、不可拆洗等）却被cut，这里根据需求对词典加入新词（也可以直接在词典dict.txt里面增删，然后载入修改过的dict.txt）。

       词云可视化：

       安装模块wordcloud。

       方法1：pip install wordcloud。

       方法2：下载Packages安装：pip install 软件包名称。

       软件包下载地址：lfd.uci.edu/~gohlke/pyt...

       注意：要把下载的软件包放在Python安装路径下。

       代码如下：

       分析

       1. 组合、整装商品占比很高；

       2. 从沙发材质看：布艺沙发占比很高，比皮艺沙发多；

       3. 从沙发风格看：简约风格最多，北欧风次之，其他风格排名依次是美式、中式、日式、法式等；

       4. 从户型看：小户型占比最高、大小户型次之，大户型最少。

       2. 不同关键词word对应的sales之和的统计分析：

       （说明：例如词语‘简约’，则统计商品标题中含有‘简约’一词的商品的销量之和，即求出具有‘简约’风格的商品销量之和）

       代码如下：

       对表df_word_sum中的word和w_s_sum两列数据进行可视化。

       （本例中取销量排名前的火箭指标源码词语进行绘图）

       由图表可知：

       1. 组合商品销量最高；

       2. 从品类看：布艺沙发销量很高，远超过皮艺沙发；

       3. 从户型看：小户型沙发销量最高，大小户型次之，大户型销量最少；

       4. 从风格看：简约风销量最高，北欧风次之，其他依次是中式、美式、日式等；

       5. 可拆洗、转角类沙发销量可观，也是颇受消费者青睐的。

       3. 商品的价格分布情况分析：

       分析发现，有一些值太大，为了使可视化效果更加直观，这里我们选择价格小于的商品。

       代码如下：

       由图表可知：

       1. 商品数量随着价格总体呈现下降阶梯形势，价格越高，在售的商品越少；

       2. 低价位商品居多，价格在-之间的商品最多，-之间的次之，价格1万以上的商品较少；

       3. 价格1万元以上的商品，在售商品数量差异不大。

       4. 商品的销量分布情况分析：

       同样，为了使可视化效果更加直观，这里我们选择销量大于的商品。

       代码如下：

       由图表及数据可知：

       1. 销量以上的商品仅占3.4%，其中销量-之间的商品最多，-之间的次之；

       2. 销量-之间，商品的数量随着销量呈现下降趋势，且趋势陡峭，低销量商品居多；

       3. 销量以上的商品很少。

       5. 不同价格区间的商品的平均销量分布：

       代码如下：

       由图表可知：

       1. 价格在-之间的商品平均销量最高，-之间的次之，元以上的最低；

       2. 总体呈现先增后减的趋势，但最高峰处于相对低价位阶段；

       3. 说明广大消费者对购买沙发的需求更多处于低价位阶段，在元以上价位越高平均销量基本是越少。

       6. 商品价格对销量的影响分析：

       同上，为了使可视化效果更加直观，这里我们选择价格小于的商品。

       代码如下：

       由图表可知：

       1. 总体趋势：随着商品价格增多其销量减少，商品价格对其销量影响很大；

       2. 价格-之间的少数商品销量冲的很高，价格-之间的商品多数销量偏低，少数相对较高，但价格以上的商品销量均很低，没有销量突出的商品。

       7. 商品价格对销售额的影响分析：

       代码如下：

       由图表可知：

       1. 总体趋势：由线性回归拟合线可以看出，商品销售额随着价格增长呈现上升趋势；

       2. 多数商品的价格偏低，销售额也偏低；

       3. 价格在0-的商品只有少数销售额较高，价格2万-6万的商品只有3个销售额较高，价格6-万的商品有1个销售额很高，而且是最大值。

       8. 不同省份的商品数量分布：

       代码如下：

       由图表可知：

       1. 广东的最多，上海次之，江苏第三，尤其是广东的数量远超过江苏、浙江、上海等地，说明在沙发这个子类目，广东的店铺占主导地位；

       2. 江浙沪等地的数量差异不大，基本相当。

       9. 不同省份的商品平均销量分布：

       代码如下：

       热力型地图

       源码：Python爬取淘宝商品数据挖掘分析实战

arcgis api 4.x for js 结合 Echarts4 实现散点图效果（附源码下载）

       本文将演示如何利用Esri的ArcGIS API 4.x for JavaScript结合Echarts 4实现散点图功能。如果你对API中的类感到困惑，强烈建议参考Esri官网的官方文档esri官网 api，那里详尽地列出了各类的详细介绍。此外，官网的在线例子也是学习该API的宝贵资源。

       如果你想要获取实际的源码示例，可以直接私信我，费用为8.8元。这个示例将展示如何将ArcGIS的数据与Echarts的散点图图表功能结合起来，让你对两者结合使用有更深入的理解。

Matplotlib-plt.scatter( )绘制散点图

       英文源码详解

       参考链接颜色

       参考函数使用链接

       1）基本参数讲解

       其中使用plt.colorbar显示颜色的数值映射

       参数详解：

       使用参数c为不同的点赋予不同的颜色值，我们将与数据长度一致的颜色列表传入c中。

       参数cmap

       我们还要问这种渐变颜色选择色系，即cmap参数

       ‘Perceptually Uniform Sequential’

       ‘Sequential’

       ‘Sequential2’

       Diverging

       Qualitative

       Miscellaneous

R可视化——一文带你打通ggplot2个性化绘制箱线图！！！

       此段内容来自「科研后花园」微信公众号，关于ggplot2在R中进行个性化箱线图绘制的全面教程（更新版）！

       基础与基础应用

       首先，我们以随机数据为例，介绍基础箱线图的ggplot2实现，使用geom_boxplot()函数绘制。

       颜色定制

       你可以轻松调整箱线图的填充色和边框颜色，以满足个性化需求。

       异常值处理

       对于异常值，ggplot2提供了灵活的处理方法，确保图形的准确性和可读性。

       扩展功能

       添加散点图标记：有两种方法实现，增强数据可视化效果。

       横线和均值点的添加：为图形添加更多细节。

       误差棒线样式调整：个性化误差范围的显示。

       高级定制

       包括有缺口箱线图、水平箱线图、并列箱线图，以及分面箱线图等，满足不同场景的需求。

       显著性比较与标记

       对于组间比较，可以添加显著性标识和字母标记，便于数据分析解读。

       特殊格式

       半箱线图：展示数据分布的另一角度。

       组合图形：半箱线图与散点图，以及箱线图与小提琴图和散点图的结合，展示多重维度的数据。

       绘图模板集锦

       分组箱线图模板

       箱线图+点线图+显著性+分组模板

       散点图+拟合曲线+辅助线+显著性模板

       更多复杂图形模板，如小提琴图和边际组合图形

       以上内容仅为个人学习笔记，仅供参考，如需获取详细注释源码和数据，可关注公众号「科研后花园」并查看功能栏获取方式。

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。

vue+leaflet示例:结合Echarts4实现散点图效果(附源码下载)

       运行环境要求：需配置Node环境，推荐版本..1，使用VSCode或其他开发工具。启动流程如下：首先，下载demo源码并使用VSCode打开。接下来，依次执行以下操作：（1）安装所有依赖包，输入命令`npm i`；（2）运行开发环境，输入`npm run dev`；（3）完成构建，使用`npm run build:release`。

       示例实现的核心思路：将Echarts4与Leaflet结合，利用Leaflet绘制地图背景，并在地图上展示Echarts4生成的散点图。具体步骤包括：地图初始化、数据准备、Echarts配置和渲染散点图。

       源码下载提示：如果你对这个示例感兴趣，可以直接私聊我获取源码。为了获取资源，提供8.8元作为支付。

python-docx插入可编辑图表

       本文将介绍如何利用python-docx库与额外工具在Word文档中插入可编辑图表。

       首先，需要明确使用的软件库版本：python 3.，python-docx 1.1.2，以及python-pptx 0.6.。

       在查阅官方文档后，发现直接插入可编辑图表的功能未被明确提及。但通过深入研究并编写代码，成功实现在Word文档中插入可编辑图表的功能。代码实现细节已封装，分享如下。

       支持的图表类型包括但不限于区域图、集群条形图、气泡图、集群柱状图、环形图、爆炸环形图、折线图、饼图、雷达图、XY_散点图。具体实现代码如下所示。

       图表绘制效果如下：

       展示如下：

       接下来，我们将探讨图表的绘制细节，包括基础代码区域、集群条形图、气泡图、折线图、饼图、雷达图、XY_散点图等。图表的全局设置、图表标题、图例、轴标签、样式等也将在本文中进行详细阐述。

       使用代码设置图表样式时，通过`chart.chart_style`进行配置，该值可从1至中选择，对应pptx内置样式。具体的图表样式展示如下：

       为了实现更便捷的功能，本文作者提供了封装的代码补丁，源代码来自KehaoWu - Overview，详细信息可在github.com/python-openx...查找。

       封装的补丁代码将用于在项目代码中导入monkey.py模块，并在python-docx库的docx\oxml\shape.py文件中，于第行新增`cChart = ZeroOrOne('c:chart')`。

       若有任何问题，欢迎随时咨询。