pyecharts是一款将python与echarts结合的强大的数据可视化工具，本系列文章将为你阐述pyecharts的使用细则，让你对数据进行可视化处理时更加得心应手。这一系列中全部代码在Windows 10系统下基于Python3.7和pyecharts1.9.0实际运行通过。

python下有很多漂亮的数据可视化库，例如 Matplotlib、Seaborn、Bokeh、Plotly、Pyecharts等等，我们直接使用这些第三方库来进行漂亮的数据可视化操作。虽然这些库都可以很好的展示数据，但是在实现动态可交互上，很多库并不支持动态交互。

四十三、OpenHeatMap

OpenHeatMap简单易用，用户可以用它上传数据、创建地图、交流信息。它可以把数据（如Google Spreadsheet的表单）转化为交互式的地图应用，并在网上分享。

四十四、Circos

Circos最初主要用于基因组序列相关数据的可视化，目前已应用于多个领域，例如：影视作品中的人物关系分析，物流公司的订单来源和流向分析等，大多数关系型数据都可以尝试用Circos来可视化。

四十五、Impure

在现代通信领域，无线网络已成为不可或缺的基础设施。了解常见的无线网络术语，不仅能帮助我们更好地理解无线技术，还能增强技术实践能力。以下是 100 个无线网络术语的详细介绍，涵盖基础概念、技术协议、硬件设备及常见问题等方面。

一、基础术语

Panel 作为 Python 生态系统中最强大的交互式仪表盘工具之一，其学习曲线既平缓又深远。这里我将为您构建一个系统化的进阶学习框架，包含实战项目和关键学习节点。

1. 现代化 Web 集成开发

1.1 下一代响应式模板

本文由ScriptEcho平台提供技术支持

热力图：可视化数据分布

应用场景介绍

热力图是一种数据可视化技术，它使用颜色来表示数据点的值。热力图常用于可视化分布数据，例如人口密度、温度变化或网站流量。

机器之心编译

当你的页面出现卡顿时，当你的动画掉帧时，当用户抱怨你的应用响应迟缓时——还在用 setTimeout 假装异步？是时候直面浏览器渲染的真相了！ 本文将通过 3 个真实场景，带你彻底掌握现代Web性能优化的核武器：WebWorker