第一、构建数据目的 数据分析的目的是什么,数据可视化想要展现的数据结果是什么,数据可视化不仅仅是一个简单的构造图表的方式,更重要的是从内容和数据入手,才能使得数据更加有内涵和价值体现。 第二、找到素材 一个好的数据可视化的结果,不是满屏幕都充满数据的,从数据资料库中得到想要的数据,根据数据生成图标,从互联...
1 Plotly简介 Plotly 是一个非常强大的开源数据可视化框架,它通过构建基于HTML的交互式图表来显示信息,可创建各种形式的精美图表。本文所说的Plotly指的是Plotly.js的Python封装,plotly本身是个生态非常复杂的绘图工具,它对很多编程语言提供接口。交互式和美观易用应该是Plotly最大的优势,而Matplotlib的特点则是可定制化程...
GR库，目前是python、julia和JavaScript可视化库的后端之一，同样支持C语言，绘图速度快 GR Framework (C ...
对于广大的C/C++开发人员来说,他们也非常希望能够拥有类似的功能。为此,Visual Studio团队在今年6月份发布的Visualization and Modeling Feature Pack 工具包中,实现了对C/C++代码的可视化功能。 在安装了这个工具包后,就可以通过创建依赖项关系图(Dependency Graph)来了解和分析已有的C/C++代码工程了。这里我们以VS ...
Juicebox:Hi-C数据可视化利器 欢迎关注”生信修炼手册”! Juicer软件运行之后会得到后缀为hic的结果文件,该文件可以导入到juicebox这个工具中进行可视化。该工具是一款图形界面工具,可以方便的查看和展示Hi-C图谱,从以下链接可以下载该软件 https://github.com/aidenlab/juicebox/wiki/Download...
启动jupyter notebook jupyter notebook Examples chromosome-annotate + gene-annotate + bar-plot + bed-region + 2d-heatmap 截屏2021-08-10 下午6.44.43.png 45-rotated-heatmap + bed-region + line-plot 截屏2021-08-10 下午6.43.59.png
最好用的20个数据可视化工具(二) GBin1.com 在上一篇最好用的20个可视化工具(一)中,我们介绍了5款数据可视化工具,这一篇中,我们将继续介绍另外5款可视化工具。 6、D3 D3(数据驱动文件)是另外一种支持SVG渲染的JavaScript库。不仅可以做简单的条形图和折线图,还可以完成更复杂的Voronoi图、树图、圆形集图和...
HiGlass是一个hi-C数据可视化的web应用,参考UCSC基因组浏览器和juicebox中数据的展示形式,运用D3.js等流行的可视化框架对数据进行展示,基于web技术提升了用户的交互体验,缺点就是需要搭建过程比较繁琐。网址如下 http://higlass.io/about 和其他基因组浏览器类似,将每种需要展示的信息定义为tracks, 提供了一下不同的...
HiCPlotter:Hi-C数据可视化工具 HiCPlotter是一款命令行工具,用来展示Hi-C的交互矩阵。除了基本的用热图展示交互矩阵外,还支持添加基因结构,chip_seq等二维数据的注释信息,网址如下 https://github.com/kcakdemir/HiCPlotter 对于交互矩阵,支持多种格式 1. 通用格式...
1.山海鲸可视化 山海鲸可视化是一款技术自主可控的国产自研数据可视化大屏编辑软件,通过自研 CSaaS 架构,不仅大幅降低了本地私有化部署成本,同时完美兼容了BS模式的Web属性。 它可以兼容各种操作系统(Windows、macOS、Linux和各种国产操作系统),不仅支持对导入数据的智能识别和数据处理,同时提供了强大的可视化大屏编辑功能...