Ⅰ 大數據量繪圖，如何提高速度

第一步：數據過濾
方法1：做個MAP映射，把相同的點過濾掉。
方法2：制定自己的規則，數據過濾（諸如，小數點後面第5位後面，不再列為新的點）

第二步：顯示演算法精簡
一般會使用雙緩存的概念，但是真正理解雙緩存，就是把不要重繪的步驟全在初始化DC後保存

我曾經精簡過300萬行數據，最後化簡為11萬個點，呈現只有7-8K的量，除第一次過濾數據和呈現外比較慢，之後瀏覽，放大，縮小，移動，拖拽都非常流暢

Ⅱ 幾百組或者上千組數據進行繪圖，excel畫圖太慢了，而且滾動時響應也慢，求推薦更好的軟體。

繪圖不應該慢啊，是不是你的工作表中有大量的函數運算而導致的慢？
如果是這樣，那麼建議優化運算過程。

Ⅲ 大數據可視化，怎麼做：根據WiFi數據，把這個人的走動路線畫出來

可以使用大數據可視化分析工具，推薦大數據魔鏡，操作簡單好用且免費，魔鏡擁有最內大可視容化效果庫，500多種可視化效果，上卷下鑽，數據預測，聚類分析，相關性分析，數據聯想，地圖，組合圖等很多功能。更高需求：高級版、定製版！

下面是案例：

Ⅳ c語言基礎，大數據的輸入和輸出

#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>
#include<string.h>
#defineMAX101
intcheck(char*a){
	inti,n,k=1;
	n=strlen(a);
	for(i=0;i<n;i++)
		if(a[i]>'9'||a[i]<'0'){
			k=0;
			break;
		}
	returnk;
}
intplus(char*a,char*b,int*s){
	inti,j,n,m,t,k=0;
	//printf("%s
%s
",a,b);
	i=strlen(a)-1;
	j=strlen(b)-1;
	t=0;		
	while(i>=0&&j>=0){
		t=t+a[i--]-'0'+b[j--]-'0';
		s[k++]=t%10;
		t=t/10;				
	}
	if(t&&(i!=j))
		s[k]=t;
	if(t&&(i==j))
		s[k++]=t;
	while(i>=0){
		s[k]+=a[i--]-'0';
		k++;
		}		
	while(j>=0){			
		s[k]+=b[j--]-'0';	
		k++;	
		}		
	for(i=k-1;i>=0;i--){
		printf("%d",s[i]);
		}
	printf("
");
	returnk;
}
intmain(intargc,char*argv[]){
chara[MAX],b[MAX];
intc[MAX+2]={0};
scanf("%s%s",&a,&b);
//printf("%s
%s
",a,b);
if(check(a)&&check(b))
	plus(a,b,c);
else
	printf("error
");
return0;
}

Ⅳ 怎麼用c語言處理大數據

只要內存夠大，可以讀取2萬行數據的，我上次寫了個程序讀取了240萬條數據到內存之中。
你只要用getline函數，和strtok函數配合使用就行了，只能讀取6000行數據可能是你程序寫的有問題。

Ⅵ 如何解決highcharts畫大數據時畫圖效率問題

intscore;chargrade;printf("pleaseinputascore\n");scanf("%d",&score);grade=score>=90?'a':(score>=60?'b':'c');printf("%dbelongsto%c",score,grade);}

Ⅶ 大數據可視化工具哪個做出來最漂亮

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，善於處理快速少量的數據。結合數據透視表，VBA語言，可製作高大上的可視化分析和dashboard儀表盤。
單表或單圖用Excel製作是不二法則，它能快速地展現結果。但是越到復雜的報表，excel無論在模板製作還是數據計算性能上都稍顯不足，任何大型的企業也不會用Excel作為數據分析的主要工具。
2. 可視化 BI（Power BI \Tableau \ 帆軟FineBI等等）
也許是Excel也意識到自己在數據分析領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，操作上都是以點擊和拖拽來實現，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、鑽取的儀錶板，利用Power Pivot可直接生產數據透視報告，省去了數據透視表。
Tableau
可視化圖表較為豐富，堪稱一等， 操作更為簡單。
帆軟FineBI
企業級的BI應用，實用性較強，因2B市場的大熱受到關注。千萬億級的數據性能可以得到保證，業務屬性較重，能與各類業務掛鉤。
對於個人，上手簡單，可以騰出更多的時間去學習業務邏輯的分析。
編程篇
對於尋求更高境界數據分析師或數據科學家，如果掌握可視化的編程技巧，就可以利用數據做更多的事情。熟練掌握一些編程技巧，賦予數據分析工作更加靈活的能力，各種類型的數據都能適應。大多數設計新穎、令人驚艷的數據圖幾乎都可以通過代碼或繪圖軟體來實現。
與任何語言一樣，你不可能立刻就開始進行對話。要從基礎開始，然後逐步建立自己的學習方式。很可能在你意識到之前，你就已經開始寫代碼了。關於編程最酷的事情在於，一旦你掌握了一門語言，學習其他語言就會更加容易，因為它們的邏輯思路是共通的。
1. Python語言
Python 語言最大的優點在於善於處理大批量的數據，性能良好不會造成宕機。尤其適合繁雜的計算和分析工作，而且，Python的語法干凈易讀，可以利用很多模塊來創建數據圖形比較受IT人員的歡迎。
2. php語言
PHP這個語言鬆散卻很有調理，用好了功能很強大。在數據分析領域可以用php做爬蟲，爬取和分析百萬級別的網頁數據，也可與Hadoop結合做大數據量的統計分析。
因為大部分 Web 伺服器都事先安裝了 PHP 的開源軟體，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型大小的微型圖表，或者在數字表格中添加視覺元素。
一般 PHP會和 MySQL 資料庫結合使用，這使它能物盡其用，處理大型的數據集。
3. HTML、JavaScript 和 CSS語言
很多可視化軟體都是基於web端的，可視化的開發，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，藉助 HTML、JavaScript 和 CSS，可直接運行可視化展現的程序。
不過還是有幾點需要注意。由於相關的軟體和技術還比較新，在不同瀏覽器中你的設計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的時候都要考慮這樣的問題。
4. R語言
R語言是絕大多數統計學家最中意的分析軟體，開源免費，圖形功能很強大。
談到R語言的歷史，它是專為數據分析而設計的，面向的也是統計學家，數據科學家。但是由於數據分析越來越熱門，R語言的使用也不瘦那麼多限制了。
R的使用流程很簡潔，支持 R 的工具包也有很多，只需把數據載入到 R 裡面，寫一兩行代碼就可以創建出數據圖形。
當然還有很多傳統的統計圖表。

Ⅷ C語言如何畫圖

framebuffer(幀緩沖)。
幀的最低數量為24（人肉眼可見）（低於24則感覺到畫面不流暢）。
顯卡與幀的關系：由cpu調節其數據傳輸速率來輸出其三基色的配比。
三基色：RGB（紅綠藍）。

在沒有桌面和圖形文件的系統界面，可以通過C語言的編程來實現在黑色背景上畫圖！

用下面的代碼，在需要的地方（有注釋）適當修改，就能畫出自己喜歡的圖形！

PS：同樣要編譯運行後才能出效果。

  • #include <stdio.h>

  • #include <sys/mman.h>

  • #include <fcntl.h>

  • #include <linux/fb.h>

  • #include <stdlib.h>

  • #define RGB888(r,g,b) ((r & 0xff) <<16 | (g & 0xff) << 8 | (b & 0xff))

  • #define RGB565(r,g,b) ((r & 0x1f) <<11 | (g & 0x3f) << 5 | (b & 0x1f))

  • int main()

  • {

  • int fd = open("/dev/fb0", O_RDWR);

  • if(fd < 0){

  • perror("open err. ");

  • exit(EXIT_FAILURE);

printf("xres: %d ", info.xres);

printf("yres: %d ", info.yres);

printf("bits_per_pixel: %d ", info.bits_per_pixel);

size_t len = info.xres*info.yres*info.bits_per_pixel >> 3;

unsigned long* addr = NULL;

addr = mmap(NULL, len, PROT_WRITE|PROT_READ, MAP_SHARED, fd, 0);

if(addr == (void*)-1){

perror("mmap err. ");

Ⅸ 怎麼用大數據量繪圖用的軟體可以使matlab mathematica cad 以及其他的各種軟體

AutoDesk Civil 3d或AutoDesk Map 3d

Ⅹ 有哪些方法可以優化leafletjs大數據繪制方法

在大數據時代，數據挖掘是最關鍵的工作。大數據的挖掘是從海量、不完全的、有雜訊的、模糊的、隨機的大型資料庫中發現隱含在其中有價值的、潛在有用的信息和知識的過程，也是一種決策支持過程。其主要基於人工智慧，機器學習，模式學習，統計學等。通過對大數據高度自動化地分析，做出歸納性的推理，從中挖掘出潛在的模式，可以幫助企業、商家、用戶調整市場政策、減少風險、理性面對市場，並做出正確的決策。目前，在很多領域尤其是在商業領域如銀行、電信、電商等，數據挖掘可以解決很多問題，包括市場營銷策略制定、背景分析、企業管理危機等。大數據的挖掘常用的方法有分類、回歸分析、聚類、關聯規則、神經網路方法、Web數據挖掘等。這些方法從不同的角度對數據進行挖掘。(1)分類。分類是找出資料庫中的一組數據對象的共同特點並按照分類模式將其劃分為不同的類，其目的是通過分類模型，將資料庫中的數據項映射到摸個給定的類別中。可以應用到涉及到應用分類、趨勢預測中，如淘寶商鋪將用戶在一段時間內的購買情況劃分成不同的類，根據情況向用戶推薦關聯類的商品，從而增加商鋪的銷售量。(2)回歸分析。回歸分析反映了資料庫中數據的屬性值的特性，通過函數表達數據映射的關系來發現屬性值之間的依賴關系。它可以應用到對數據序列的預測及相關關系的研究中去。在市場營銷中，回歸分析可以被應用到各個方面。如通過對本季度銷售的回歸分析，對下一季度的銷售趨勢作出預測並做出針對性的營銷改變。(3)聚類。聚類類似於分類，但與分類的目的不同，是針對數據的相似性和差異性將一組數據分為幾個類別。屬於同一類別的數據間的相似性很大，但不同類別之間數據的相似性很小，跨類的數據關聯性很低。(4)關聯規則。關聯規則是隱藏在數據項之間的關聯或相互關系，即可以根據一個數據項的出現推導出其他數據項的出現。關聯規則的挖掘過程主要包括兩個階段：第一階段為從海量原始數據中找出所有的高頻項目組;第二極端為從這些高頻項目組產生關聯規則。關聯規則挖掘技術已經被廣泛應用於金融行業企業中用以預測客戶的需求，各銀行在自己的ATM機上通過捆綁客戶可能感興趣的信息供用戶了解並獲取相應信息來改善自身的營銷。(5)神經網路方法。神經網路作為一種先進的人工智慧技術，因其自身自行處理、分布存儲和高度容錯等特性非常適合處理非線性的以及那些以模糊、不完整、不嚴密的知識或數據為特徵的處理問題，它的這一特點十分適合解決數據挖掘的問題。典型的神經網路模型主要分為三大類：第一類是以用於分類預測和模式識別的前饋式神經網路模型，其主要代表為函數型網路、感知機;第二類是用於聯想記憶和優化演算法的反饋式神經網路模型，以Hopfield的離散模型和連續模型為代表。第三類是用於聚類的自組織映射方法，以ART模型為代表。雖然神經網路有多種模型及演算法，但在特定領域的數據挖掘中使用何種模型及演算法並沒有統一的規則，而且人們很難理解網路的學習及決策過程。(6)Web數據挖掘。Web數據挖掘是一項綜合性技術，指Web從文檔結構和使用的集合C中發現隱含的模式P，如果將C看做是輸入，P看做是輸出，那麼Web挖掘過程就可以看做是從輸入到輸出的一個映射過程。當前越來越多的Web數據都是以數據流的形式出現的，因此對Web數據流挖掘就具有很重要的意義。目前常用的Web數據挖掘演算法有：PageRank演算法，HITS演算法以及LOGSOM演算法。這三種演算法提到的用戶都是籠統的用戶，並沒有區分用戶的個體。目前Web數據挖掘面臨著一些問題，包括：用戶的分類問題、網站內容時效性問題，用戶在頁面停留時間問題，頁面的鏈入與鏈出數問題等。在Web技術高速發展的今天，這些問題仍舊值得研究並加以解決。CPDA數據分析師為您解答