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，这是可视药店收银系统源码购买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subline怎么查询源码很方便的。

       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，网站源码 视频预览有很多的插件，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畅言 html css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。钓鱼源码怎么写

       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。