go語言數(shù)據(jù)可視化 go語言圖像處理

Grafana的介紹與使用

Grafana是一款用Go語言開發(fā)的開源數(shù)據(jù)可視化工具，可以做數(shù)據(jù)監(jiān)控和數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，帶有告警功能。目前使用grafana的公司有很多，如paypal、ebay、intel等。

10年的江城網(wǎng)站建設(shè)經(jīng)驗(yàn)，針對設(shè)計(jì)、前端、開發(fā)、售后、文案、推廣等六對一服務(wù)，響應(yīng)快，48小時(shí)及時(shí)工作處理。成都全網(wǎng)營銷的優(yōu)勢是能夠根據(jù)用戶設(shè)備顯示端的尺寸不同，自動調(diào)整江城建站的顯示方式，使網(wǎng)站能夠適用不同顯示終端，在瀏覽器中調(diào)整網(wǎng)站的寬度，無論在任何一種瀏覽器上瀏覽網(wǎng)站，都能展現(xiàn)優(yōu)雅布局與設(shè)計(jì)，從而大程度地提升瀏覽體驗(yàn)。成都創(chuàng)新互聯(lián)從事“江城網(wǎng)站設(shè)計(jì)”,“江城網(wǎng)站推廣”以來，每個(gè)客戶項(xiàng)目都認(rèn)真落實(shí)執(zhí)行。

①可視化：快速和靈活的客戶端圖形具有多種選項(xiàng)。面板插件為許多不同的方式可視化指標(biāo)和日志。

②報(bào)警：可視化地為最重要的指標(biāo)定義警報(bào)規(guī)則。Grafana將持續(xù)評估它們，并發(fā)送通知。

③通知：警報(bào)更改狀態(tài)時(shí)，它會發(fā)出通知。接收電子郵件通知。

④動態(tài)儀表盤：使用模板變量創(chuàng)建動態(tài)和可重用的儀表板，這些模板變量作為下拉菜單出現(xiàn)在儀表板頂部。

⑤混合數(shù)據(jù)源：在同一個(gè)圖中混合不同的數(shù)據(jù)源!可以根據(jù)每個(gè)查詢指定數(shù)據(jù)源。這甚至適用于自定義數(shù)據(jù)源。

⑥注釋：注釋來自不同數(shù)據(jù)源圖表。將鼠標(biāo)懸停在事件上可以顯示完整的事件元數(shù)據(jù)和標(biāo)記。

⑦過濾器：過濾器允許您動態(tài)創(chuàng)建新的鍵/值過濾器，這些過濾器將自動應(yīng)用于使用該數(shù)據(jù)源的所有查詢。

Dashboard的建立都是基于某一個(gè)數(shù)據(jù)源的，所以要先加一個(gè)數(shù)據(jù)源。

可視化方式有很多種，不過Graph、Table、Pie chart 這三種基本就已經(jīng)滿足數(shù)據(jù)展現(xiàn)要求了。

把這個(gè)Graph折線圖Copy一份，改一下展現(xiàn)方式即可。

注意：默認(rèn)添加完table后，如果有數(shù)字，會以K為單位，比如將300000展示位30k。

數(shù)字展示方式修改，Add column style：

當(dāng)表格中出現(xiàn)數(shù)據(jù)后，需要通過篩選條件進(jìn)行篩選，grafana提供了模板變量用于自定義篩選字段。

Type:定義變量類型

Query:這個(gè)變量類型允許您編寫一個(gè)數(shù)據(jù)源查詢，該查詢通常返回一個(gè) metric names, tag values or keys。例如，返回erver names, sensor ids or data centers列表的查詢。

interval:interval值。這個(gè)變量可以代表時(shí)間跨度。不要按時(shí)間或日期直方圖間隔硬編碼一個(gè)組，使用這種類型的變量。

Datasource:此類型允許您快速更改整個(gè)儀表板的數(shù)據(jù)源。如果在不同環(huán)境中有多個(gè)數(shù)據(jù)源實(shí)例，則非常有用。

Custom:使用逗號分隔列表手動定義變量選項(xiàng)。

Constant:定義一個(gè)隱藏常數(shù)。有用的metric路徑前綴的dashboards，你想分享。在dashboard export,期間，常量變量將作為一個(gè)重要的選項(xiàng)。

Ad hoc filters:非常特殊類型的變量，只對某些數(shù)據(jù)源，InfluxDB及Elasticsearch目前。它允許您添加將自動添加到使用指定數(shù)據(jù)源的所有metric查詢的key/value 過濾器。

上面的Table和Graph分別使用了interval和query來定義變量進(jìn)行篩選，不再重復(fù)。

grafana只有g(shù)raph支持告警通知。

grafana的告警通知渠道有很多種，像Email、Teams、釘釘?shù)榷加兄С帧?/p>

在grafana.ini中開啟告警：

要能發(fā)送郵件通知，首先需要在配置文件grafana.ini中配置郵件服務(wù)器等信息：

Grafana是個(gè)功能強(qiáng)大、展現(xiàn)層很漂亮的數(shù)據(jù)可視化監(jiān)控工具，本篇主要介紹了Grafana基于MySQL數(shù)據(jù)源的安裝及常用姿勢，也支持其他數(shù)據(jù)源如ElasticSearch、InfluxDB等。更多內(nèi)容可看 官網(wǎng)

GO富集結(jié)果整體可視化

??GO (Gene Ontology )是一個(gè)基因功能的國際標(biāo)準(zhǔn)分類體系。意在從分子功能 (Molecular Function)、生物過程 (Biological Process)、和細(xì)胞組成 (Cellular Component) 三個(gè)層面對基因和蛋白質(zhì)功能進(jìn)行限定和描述，建立一個(gè)適用于各種物種并能隨著研究不斷深入而更新的語言詞匯標(biāo)準(zhǔn)。

??GO富集分析已經(jīng)算是很常規(guī)的分析內(nèi)容，可以很方便地將分析得到的基因集歸類到不同的GO條目，從而讓研究者可以輕松地得知這些基因都參與哪些生物過程。GO分析的操作這里就不再贅述了，網(wǎng)上有很多相關(guān)的帖子，基本上常規(guī)的物種用clusterProfiler包就可以解決了。今天我想來談?wù)勅绾慰梢暬疓O分析的結(jié)果。對于GO富集結(jié)果的可視化，最常見的就是用條形圖和氣泡圖來展示部分關(guān)注的條目。

??上面兩種展現(xiàn)形式最為常見，可以很好地展示關(guān)注的條目。我們都知道有時(shí)候GO富集的條目會很多，如果想整體預(yù)覽一下，有沒有什么方法可以展示所有條目都涉及哪些功能呢？答案是肯定的。下面就來介紹一下simplifyEnrichment包是如何展示GO富集結(jié)果的。這里用該包中數(shù)據(jù)做一個(gè)演示。

結(jié)果如下圖：

??結(jié)果看起來還是有點(diǎn)高大上的感覺，從圖中可以看出496個(gè)GO條目根據(jù)條目名稱的語意相似性被分成9個(gè)大類，每個(gè)大類右邊有注釋條，標(biāo)明了每個(gè)類中涉及的條目關(guān)鍵字，有點(diǎn)類似詞云的感覺。

??該包使用起來很簡單，雖然不能準(zhǔn)確的展示每個(gè)GO條目，但可以從整體上概覽GO條目都涉及哪些方面，對于后續(xù)篩選還是很有幫助的。該包還有更為細(xì)節(jié)的用法，這里就不再贅述了，感興趣的可以自己去摸索。按照慣例最后附上官方說明鏈接： Simplify Functional Enrichment Results 和 Word Cloud Annotation 。

PHP在最近一年在編程語言排行榜上下滑的原因是什么

主要從兩個(gè)方面發(fā)表一下個(gè)人看法：

行業(yè)變遷

最近兩年，我們耳熟能詳?shù)募夹g(shù)熱詞比如：云計(jì)算、machine learning、TensorFlow、AI……，基本與PHP都沒太大的關(guān)系，再比如：（自然語言處理）NLP、（物聯(lián)網(wǎng)）IoT、big data、區(qū)塊鏈（blockchain）……，也基本和PHP沒太大的關(guān)系；難道說PHP技術(shù)不行了？那倒也不是，其根本原因在于技術(shù)發(fā)展日新月異，開發(fā)語言也愈加細(xì)分，golang主要用于云計(jì)算、Python主要用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)可視化分析有R語言，反觀PHP，似乎除了web、及部分APP后端開發(fā)，其他專業(yè)技術(shù)領(lǐng)域有點(diǎn)力不從心，盡管它也在一直尋求新的爆發(fā)點(diǎn)。

語言特性

在web開發(fā)不甚成熟的時(shí)代，PHP以其“開發(fā)周期短”、“技術(shù)門檻低”的優(yōu)勢吸引了一大批開發(fā)人員加入，雖然項(xiàng)目可以很快推上線，但由于“弱類型解釋語言”的基因缺陷，在性能優(yōu)化大行其道的今天，PHP需要補(bǔ)足這一先天缺陷（從PHP5~PHP7就可以看出），這也給很多其他開發(fā)語言趁勢而上的機(jī)會，比如go語言。業(yè)務(wù)量暴增需要程序能適應(yīng)更高的并發(fā)訪問以及更低的延遲，go語言天生的并發(fā)編程語言特性就恰好解決這一痛點(diǎn)，我所參與的大部分項(xiàng)目都選擇go語言進(jìn)行數(shù)據(jù)的云同步。再來說說Python，同樣是動態(tài)解釋型語言，Python的技術(shù)應(yīng)用場景相比PHP而言則多出不少，比如GUI程序開發(fā)、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)抓取與分析……，一旦項(xiàng)目有大量數(shù)據(jù)抓取的需求，我的第一選擇肯定會是Python，因?yàn)樵谕乳_發(fā)周期內(nèi)，Python的效率與執(zhí)行效果是最優(yōu)的；所以總的來看，性能不及golang純粹，應(yīng)用場景不如Python豐富，卻也不能否定“PHP是最好的開發(fā)語言”。我一般的技術(shù)選型如下：web后端與輕量級APP后臺任務(wù)用PHP，大數(shù)據(jù)量吞吐與并發(fā)數(shù)據(jù)傳輸用golang，大數(shù)據(jù)抓取與分析用Python，我一直認(rèn)為“術(shù)業(yè)有專攻”，沒有最好的語言，只有最合適的語言，如果能一槍放倒敵人就沒必要與其拼刺刀。

[R語言] GO富集分析可視化 GOplot::GOCircle

查看GOplot內(nèi)示例數(shù)據(jù)的格式，對自己的數(shù)據(jù)做處理

觀察結(jié)論：

觀察自己的兩個(gè)數(shù)據(jù)表：

table.legend 設(shè)置為T時(shí)會顯示表格

本圖中表格和圖例是出圖后剪切拼合而成，沒有用R中的拼圖包

如果要開發(fā)pc程序，開發(fā)的是一款可視化的開發(fā)工具，學(xué)什么編程語言比較好？

非編程篇/可直接上手的工具

1. Excel

Excel是最容易上手的圖表工具，善于處理快速少量的數(shù)據(jù)。結(jié)合數(shù)據(jù)透視表，VBA語言，可制作高大上的可視化分析和dashboard儀表盤。

單表或單圖用Excel制作是不二法則，它能快速地展現(xiàn)結(jié)果。但是越到復(fù)雜的報(bào)表，excel無論在模板制作還是數(shù)據(jù)計(jì)算性能上都稍顯不足，任何大型的企業(yè)也不會用Excel作為數(shù)據(jù)分析的主要工具。

2. 可視化 BI（Power BI \Tableau \ 帆軟FineBI等等）

也許是Excel也意識到自己在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的限制和眼下自助分析的趨勢，微軟在近幾年推出了BI工具Power BI。同可視化工具Tableau和國內(nèi)帆軟的BI工具一樣，封裝了所有可能分析操作的編程代碼，操作上都是以點(diǎn)擊和拖拽來實(shí)現(xiàn)，幾款工具的定位稍有不同。

Power BI

最大的明顯是提供了可交互、鉆取的儀表板，利用Power Pivot可直接生產(chǎn)數(shù)據(jù)透視報(bào)告，省去了數(shù)據(jù)透視表。

Tableau

可視化圖表較為豐富，堪稱一等， 操作更為簡單。

帆軟FineBI

企業(yè)級的BI應(yīng)用，實(shí)用性較強(qiáng)，因2B市場的大熱受到關(guān)注。千萬億級的數(shù)據(jù)性能可以得到保證，業(yè)務(wù)屬性較重，能與各類業(yè)務(wù)掛鉤。

對于個(gè)人，上手簡單，可以騰出更多的時(shí)間去學(xué)習(xí)業(yè)務(wù)邏輯的分析。

編程篇

對于尋求更高境界數(shù)據(jù)分析師或數(shù)據(jù)科學(xué)家，如果掌握可視化的編程技巧，就可以利用數(shù)據(jù)做更多的事情。熟練掌握一些編程技巧，賦予數(shù)據(jù)分析工作更加靈活的能力，各種類型的數(shù)據(jù)都能適應(yīng)。大多數(shù)設(shè)計(jì)新穎、令人驚艷的數(shù)據(jù)圖幾乎都可以通過代碼或繪圖軟件來實(shí)現(xiàn)。

與任何語言一樣，你不可能立刻就開始進(jìn)行對話。要從基礎(chǔ)開始，然后逐步建立自己的學(xué)習(xí)方式。很可能在你意識到之前，你就已經(jīng)開始寫代碼了。關(guān)于編程最酷的事情在于，一旦你掌握了一門語言，學(xué)習(xí)其他語言就會更加容易，因?yàn)樗鼈兊倪壿嬎悸肥枪餐ǖ摹?/p>

1. Python語言

Python 語言最大的優(yōu)點(diǎn)在于善于處理大批量的數(shù)據(jù)，性能良好不會造成宕機(jī)。尤其適合繁雜的計(jì)算和分析工作，而且，Python的語法干凈易讀，可以利用很多模塊來創(chuàng)建數(shù)據(jù)圖形比較受IT人員的歡迎。

利用 Python 生成的圖表

2. PHP語言

PHP這個(gè)語言松散卻很有調(diào)理，用好了功能很強(qiáng)大。在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域可以用php做爬蟲，爬取和分析百萬級別的網(wǎng)頁數(shù)據(jù)，也可與Hadoop結(jié)合做大數(shù)據(jù)量的統(tǒng)計(jì)分析。

因?yàn)榇蟛糠?Web 服務(wù)器都事先安裝了 PHP 的開源軟件，省去了部署之類的工作，可直接上手寫。

比如 Sparkline（微線表）庫，它能讓你在文本中嵌入小字號的微型圖表，或者在數(shù)字表格中添加視覺元素，就像下面這張圖一樣：

利用 PHP 圖形函數(shù)庫生成的微線表

一般 PHP會和 MySQL 數(shù)據(jù)庫結(jié)合使用，這使它能物盡其用，處理大型的數(shù)據(jù)集。

3. HTML、JavaScript 和 CSS語言

很多可視化軟件都是基于web端的，可視化的開發(fā)，這幾類語言功不可沒。而且隨著人們對瀏覽器工作越來越多的依賴，Web 瀏覽器的功能也越來越完善，借助 HTML、JavaScript 和 CSS，可直接運(yùn)行可視化展現(xiàn)的程序。

可交互日歷，同時(shí)也是用戶使用 your.flowingdata 的熱度圖

不過還是有幾點(diǎn)需要注意。由于相關(guān)的軟件和技術(shù)還比較新，在不同瀏覽器中你的設(shè)計(jì)可能在顯示上會有所差別。在 Internet Explorer 6 這類老舊的瀏覽器中，有些工具可能無法正常運(yùn)行。比如一些銀行單位仍舊使用著IE，無論是自己使用還是開發(fā)的時(shí)候都要考慮這樣的問題。

4. R語言

R語言是絕大多數(shù)統(tǒng)計(jì)學(xué)家最中意的分析軟件，開源免費(fèi)，圖形功能很強(qiáng)大。

談到R語言的歷史，它是專為數(shù)據(jù)分析而設(shè)計(jì)的，面向的也是統(tǒng)計(jì)學(xué)家，數(shù)據(jù)科學(xué)家。但是由于數(shù)據(jù)分析越來越熱門，R語言的使用也不瘦那么多限制了。

R的使用流程很簡潔，支持 R 的工具包也有很多，只需把數(shù)據(jù)載入到 R 里面，寫一兩行代碼就可以創(chuàng)建出數(shù)據(jù)圖形。比如利用 Portfolio 工具包快速創(chuàng)建出如下的板塊層級圖。

比如熱度圖

go和python哪個(gè)好

有一定的事實(shí)證明，Python語言更適合初學(xué)者，Python語言并不會讓初學(xué)者感到晦澀，它突破了傳統(tǒng)程序語言入門困難的語法屏障，初學(xué)者在學(xué)習(xí)Python的同時(shí)，還能夠鍛煉自己的邏輯思維，同時(shí)Python也是入門人工智能的首選語言。

學(xué)習(xí)編程并非那么容易，有的人可能看完了Python語法覺得特別簡單，但再往后看就懵了，因?yàn)榈胶笃诎l(fā)現(xiàn)并不能學(xué)以致用，理論結(jié)合項(xiàng)目才是學(xué)好一門編程語言的關(guān)鍵。可以選擇報(bào)班入門，一般在2W左右，根據(jù)自己的實(shí)際需要實(shí)地了解，可以先在試聽之后，再選擇適合自己的。

網(wǎng)頁題目：go語言數(shù)據(jù)可視化 go語言圖像處理
URL分享：http://muchs.cn/article14/hgiege.html

成都網(wǎng)站建設(shè)公司_創(chuàng)新互聯(lián)，為您提供網(wǎng)站導(dǎo)航、網(wǎng)站排名、定制開發(fā)、商城網(wǎng)站、網(wǎng)站設(shè)計(jì)、標(biāo)簽優(yōu)化

廣告

聲明：本網(wǎng)站發(fā)布的內(nèi)容（圖片、視頻和文字）以用戶投稿、用戶轉(zhuǎn)載內(nèi)容為主，如果涉及侵權(quán)請盡快告知，我們將會在第一時(shí)間刪除。文章觀點(diǎn)不代表本網(wǎng)站立場，如需處理請聯(lián)系客服。電話：028-86922220；郵箱：631063699@qq.com。內(nèi)容未經(jīng)允許不得轉(zhuǎn)載，或轉(zhuǎn)載時(shí)需注明來源： 創(chuàng)新互聯(lián)