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1.Echarts-ZRender源码分析（一）
2.科学可视化软件介绍 – Polyscope
3.遇见神器！可视cufflinks：一款美不胜收的化模 Python 可视化工具包！
4.Python可视化系列一文教你绘制带误差线的板源折线图（案例+源码）
5.Seurat 4 源码解析 8: step4 QC可视化 VlnPlot()
6.源码编译和安装 DataEase 开源数据可视化分析工具

Echarts-ZRender源码分析（一）

       Echarts的底层图形绘制引擎ZRender，是码可模板一个独立的2D图形绘制引擎，支持Canvas/SVG（5.0后不再支持VML）。视化它具备图形绘制、源码用安卓 界面 源码管理（包括CRUD操作和组管理）、可视图形动画和事件管理（在Canvas中实现DOM事件）、化模响应式帧渲染以及可选渲染器功能。板源

       ZRender的码可模板架构遵循MVC模式，分为视图层、视化控制层和数据层。源码用视图层负责图形渲染，可视控制层处理用户交互，化模数据层负责数据模型的板源管理和存储。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。源码分析英文

       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，有兴趣交流的朋友可通过微信ltlt联系他。

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

遇见神器！cufflinks：一款美不胜收的 Python 可视化工具包！

       遇见神器！synchronized 源码解析cufflinks：一款美不胜收的 Python 可视化工具包！

       近几年以来，Python 可视化库丰富多样，应用广泛。cufflinks 库作为新秀，以其简单易用、图形美观、代码量小的特色脱颖而出。只需一两行代码，就能生成精美的图表。以下是使用方法和示例。

       1.用法简单

       cufflinks 主要与 dataFrame 数据结合使用，绘图函数是 dataFrame.iplot。记住这个函数即可。iplot 函数参数丰富，如 kind、title、xTitle、yTitle等。

       2.少量代码画出漂亮图形

       cufflinks 提供多种主题样式，包括 polar、pearl、henanigans、solar、ggplot、space 和 white。折线图、散点图、streamcount方法源码气泡图、子图、箱形图、直方图和 3D 图等均可轻松生成。

       3.丰富的绘图功能

       cufflinks 库功能丰富，更多细节和学习资源请访问 Github 链接：github.com/santosjorge/...

       以下是部分图表示例代码：

       折线图代码：df.iplot(kind='lines')

       散点图代码：df.iplot(kind='scatter')

       气泡图代码：df.iplot(kind='bubble')

       子图代码：df.iplot(kind='subplots')

       箱形图代码：df.iplot(kind='box')

       直方图代码：df.iplot(kind='hist')

       3D图代码：df.iplot(kind='3d')

       交流群

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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。

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。

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。

       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/...

php宝塔搭建实战wordpress可视化拖拽自助建站The7_V.0.0主题php源码

       欢迎来到web测评，本期分享一套php开发的WordPress可视化拖拽自助建站The7_V.0.0主题php源码，专门适用于WordPress二次开发。如果你之前有过系统项目需求，但不确定如何搭建，现在不用担心，跟着我们一同学习，部署步骤简单明了。

       对于那些对宝塔安装还感到困惑的朋友，可以回顾之前的教程，那里有详细的宝塔安装指南。

       这款主题拥有多种布局选择，无论是左右或上下布局，都能满足不同设计需求。在颜色搭配上，提供无限自定义色彩选项，确保你的网站风格独一无二。同时，支持全宽和常规风格切换，满足不同设计偏好。模板库内含有种配色方案，让你在设计时有更多的选择空间。

       在后台管理方面，这款模板提供强大的功能，无需编程即可修改网站任何区域，实现高效便捷的网站定制。可视化编辑器则让你能够轻松自定义网站布局，实现创意无限的自定义网站风格。总之，The7_V.0.0主题提供了丰富多样的设计工具，助你打造出独一无二的网站。

       如果你对这款WordPress可视化拖拽自助建站主题php源码感兴趣，可自行下载学习。请在使用过程中遵守相关法律法规，尊重原创版权，避免任何侵权行为。在获取资源时，请确保通过合法渠道进行。