【pyecharts疫情动态地图】1分钟浏览2022世界疫情数据变化趋势

【Python数据可视化】我用Python开发了一个疫情数据动态地图

本内容涉及到使用数据可视化技术构建疫情动态地图的技术要点。解决的是如何实时反映疫情数据在地图上的分布问题，并为用户提供直观的疫情动态监控。主要内容包括了如何通过数据爬取获取最新的疫情信息，使用API集成和JavaScript技术来构建Web应用程序，以及应用图表库和地理信息系统（GIS）技术实现数据的地图可视化展示。这样的内容适合对数据可视化、前端开发和GIS感兴趣的技术人员学习和参考。

4分钟讲解纯python开发可视化大屏，揭秘实现大屏的背后原理

视频讲述了如何用Python结合Echarts框架开发一个可视化数据大屏。大屏包括省份地图、动态数据轴、折线图、柱形图、数据表格以及时间轮播图。通过鼠标悬停和点击等交互，实现数据的动态展示和细节查看。除了Echarts，提到了其他商业和免费工具如DataV、Sugar、腾讯云图、Power BI。强调了将CSS和JavaScript加持，可以进一步增强用户体验。整个过程体现出数据可视化的简洁与深度，并推崇“大道至简”的设计哲学。

【可视化图表】4分钟讲解pyecharts中常用的14类可视化图表，效果酷炫！

Python爬虫：Requests库的基本用法

本次内容聚焦于使用Python的requests库进行网页数据爬取。介绍了requests库作为一个无需转基因的HTTP库，在人类获取网页数据过程的适用性与便捷性。视频解释了如何安装库，以及如何使用GET方法来获取网页对象。其中，还包含了HTTP状态码的讲解，状态码帮助开发者识别HTTP请求的响应状态。强调了文本编码的重要性，在处理爬取到的文本数据时需设置合适的编码以避免乱码问题。此外，视频提供了通过requests库对网页文本信息提取的具体代码实例演示，旨在帮助开发者理解如何使用这一工具进行数据抓取。

Python数据分析进阶+案例实战

本视频指南针对Matplotlib这一数据可视化库的基础知识做了讲解，不仅为初学者提供了快速上手的方法，也提供了更进阶的图表绘制技巧。内容包括基本图形绘制、数学运算如何应用到图表，以及如何使用散点图、直方图、箱体图等表示数据。演示了如何通过Matplotlib和配套的数学库NumPy创建和绘制简单及复杂的图表。视频还简单介绍了如何在pandas中使用图表，并对不同图表类型及其绘制方式进行了说明，适合需要在图形界面展示数据的开发者以及进行数据分析的专业人士。

《速学Threejs》让物体与相机沿着曲线轨迹运动

本视频主要介绍了如何通过技术手段实现沿曲线运动的轨迹控制。首先，通过曲线函数中的get point方法获取曲线上的点，然后根据当前时间获取对应点的位置，实现对象沿曲线的运动。此外，还介绍了如何获取曲线的长度、分解曲线为小节并获取每小节的长度等方法。视频中还提到了如何通过时间转换、三维向量复制等技术手段，实现对象位置的动态调整和速度控制。最后，还涉及到了如何将摄像机绑定到轨迹上，实现3D视图的动态变化。这些技术内容适合有一定编程基础，对3D动画制作感兴趣的技术人群学习。

大数据架构与生态圈01

视频内容聚焦于大数据技术的发展三个阶段，其中大数据1.0时代遍及2006-2009年，以Apache基金会建立的Hadoop开源项目和相关技术（如HDFS、MapReduce、HBase）为标志，主要解决大规模结构化数据批处理问题。2.0时代自2009年至2015年，以Spark为主流计算引擎，着重于结构化数据处理与多种流计算引擎的出现。而3.0时代则自2015年开始，注重非结构化数据处理、数据共享及解决数据孤岛问题，推进大数据与人工智能、云计算技术的融合。内容指出大数据技术依据不同行业需求有不同架构，并且强调技术的持续更新与业务适配性。

我国大数据水平处于什么阶段？

中国大数据发展正面临硬件、软件与意识层面的挑战，尚在初级阶段。发展过程包含数据准备、存储、计算、分析及价值展现五大环节。现阶段，对大数据价值认识不足，相关领域数据未充分利用。存储环节依赖于进口核心芯片；计算管理中虚拟化产品国产化程度低；分析工具及数据库主要采用外国技术。国产化进步可加强数据安全，增强价值展现。本段内容适合关注本土技术发展、数据安全及大数据应用实践的专业人士。