Ⅰ 大数据量绘图，如何提高速度

第一步：数据过滤
方法1：做个MAP映射，把相同的点过滤掉。
方法2：制定自己的规则，数据过滤（诸如，小数点后面第5位后面，不再列为新的点）

第二步：显示算法精简
一般会使用双缓存的概念，但是真正理解双缓存，就是把不要重绘的步骤全在初始化DC后保存

我曾经精简过300万行数据，最后化简为11万个点，呈现只有7-8K的量，除第一次过滤数据和呈现外比较慢，之后浏览，放大，缩小，移动，拖拽都非常流畅

Ⅱ 几百组或者上千组数据进行绘图，excel画图太慢了，而且滚动时响应也慢，求推荐更好的软件。

绘图不应该慢啊，是不是你的工作表中有大量的函数运算而导致的慢？
如果是这样，那么建议优化运算过程。

Ⅲ 大数据可视化，怎么做：根据WiFi数据，把这个人的走动路线画出来

可以使用大数据可视化分析工具，推荐大数据魔镜，操作简单好用且免费，魔镜拥有最内大可视容化效果库，500多种可视化效果，上卷下钻，数据预测，聚类分析，相关性分析，数据联想，地图，组合图等很多功能。更高需求：高级版、定制版！

下面是案例：

Ⅳ c语言基础，大数据的输入和输出

#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 怎么用c语言处理大数据

只要内存够大，可以读取2万行数据的，我上次写了个程序读取了240万条数据到内存之中。
你只要用getline函数，和strtok函数配合使用就行了，只能读取6000行数据可能是你程序写的有问题。

Ⅵ 如何解决highcharts画大数据时画图效率问题

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

Ⅶ 大数据可视化工具哪个做出来最漂亮

非编程篇/可直接上手的工具
1. Excel
Excel是最容易上手的图表工具，善于处理快速少量的数据。结合数据透视表，VBA语言，可制作高大上的可视化分析和dashboard仪表盘。
单表或单图用Excel制作是不二法则，它能快速地展现结果。但是越到复杂的报表，excel无论在模板制作还是数据计算性能上都稍显不足，任何大型的企业也不会用Excel作为数据分析的主要工具。
2. 可视化 BI（Power BI \Tableau \ 帆软FineBI等等）
也许是Excel也意识到自己在数据分析领域的限制和眼下自助分析的趋势，微软在近几年推出了BI工具Power BI。同可视化工具Tableau和国内帆软的BI工具一样，封装了所有可能分析操作的编程代码，操作上都是以点击和拖拽来实现，几款工具的定位稍有不同。
Power BI
最大的明显是提供了可交互、钻取的仪表板，利用Power Pivot可直接生产数据透视报告，省去了数据透视表。
Tableau
可视化图表较为丰富，堪称一等， 操作更为简单。
帆软FineBI
企业级的BI应用，实用性较强，因2B市场的大热受到关注。千万亿级的数据性能可以得到保证，业务属性较重，能与各类业务挂钩。
对于个人，上手简单，可以腾出更多的时间去学习业务逻辑的分析。
编程篇
对于寻求更高境界数据分析师或数据科学家，如果掌握可视化的编程技巧，就可以利用数据做更多的事情。熟练掌握一些编程技巧，赋予数据分析工作更加灵活的能力，各种类型的数据都能适应。大多数设计新颖、令人惊艳的数据图几乎都可以通过代码或绘图软件来实现。
与任何语言一样，你不可能立刻就开始进行对话。要从基础开始，然后逐步建立自己的学习方式。很可能在你意识到之前，你就已经开始写代码了。关于编程最酷的事情在于，一旦你掌握了一门语言，学习其他语言就会更加容易，因为它们的逻辑思路是共通的。
1. Python语言
Python 语言最大的优点在于善于处理大批量的数据，性能良好不会造成宕机。尤其适合繁杂的计算和分析工作，而且，Python的语法干净易读，可以利用很多模块来创建数据图形比较受IT人员的欢迎。
2. php语言
PHP这个语言松散却很有调理，用好了功能很强大。在数据分析领域可以用php做爬虫，爬取和分析百万级别的网页数据，也可与Hadoop结合做大数据量的统计分析。
因为大部分 Web 服务器都事先安装了 PHP 的开源软件，省去了部署之类的工作，可直接上手写。
比如 Sparkline（微线表）库，它能让你在文本中嵌入小字号的微型图表，或者在数字表格中添加视觉元素。
一般 PHP会和 MySQL 数据库结合使用，这使它能物尽其用，处理大型的数据集。
3. HTML、JavaScript 和 CSS语言
很多可视化软件都是基于web端的，可视化的开发，这几类语言功不可没。而且随着人们对浏览器工作越来越多的依赖，Web 浏览器的功能也越来越完善，借助 HTML、JavaScript 和 CSS，可直接运行可视化展现的程序。
不过还是有几点需要注意。由于相关的软件和技术还比较新，在不同浏览器中你的设计可能在显示上会有所差别。在 Internet Explorer 6 这类老旧的浏览器中，有些工具可能无法正常运行。比如一些银行单位仍旧使用着IE，无论是自己使用还是开发的时候都要考虑这样的问题。
4. R语言
R语言是绝大多数统计学家最中意的分析软件，开源免费，图形功能很强大。
谈到R语言的历史，它是专为数据分析而设计的，面向的也是统计学家，数据科学家。但是由于数据分析越来越热门，R语言的使用也不瘦那么多限制了。
R的使用流程很简洁，支持 R 的工具包也有很多，只需把数据载入到 R 里面，写一两行代码就可以创建出数据图形。
当然还有很多传统的统计图表。

Ⅷ C语言如何画图

framebuffer(帧缓冲)。
帧的最低数量为24（人肉眼可见）（低于24则感觉到画面不流畅）。
显卡与帧的关系：由cpu调节其数据传输速率来输出其三基色的配比。
三基色：RGB（红绿蓝）。

在没有桌面和图形文件的系统界面，可以通过C语言的编程来实现在黑色背景上画图！

用下面的代码，在需要的地方（有注释）适当修改，就能画出自己喜欢的图形！

PS：同样要编译运行后才能出效果。

  • #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 怎么用大数据量绘图用的软件可以使matlab mathematica cad 以及其他的各种软件

AutoDesk Civil 3d或AutoDesk Map 3d

Ⅹ 有哪些方法可以优化leafletjs大数据绘制方法

在大数据时代，数据挖掘是最关键的工作。大数据的挖掘是从海量、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的大型数据库中发现隐含在其中有价值的、潜在有用的信息和知识的过程，也是一种决策支持过程。其主要基于人工智能，机器学习，模式学习，统计学等。通过对大数据高度自动化地分析，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，可以帮助企业、商家、用户调整市场政策、减少风险、理性面对市场，并做出正确的决策。目前，在很多领域尤其是在商业领域如银行、电信、电商等，数据挖掘可以解决很多问题，包括市场营销策略制定、背景分析、企业管理危机等。大数据的挖掘常用的方法有分类、回归分析、聚类、关联规则、神经网络方法、Web数据挖掘等。这些方法从不同的角度对数据进行挖掘。(1)分类。分类是找出数据库中的一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到摸个给定的类别中。可以应用到涉及到应用分类、趋势预测中，如淘宝商铺将用户在一段时间内的购买情况划分成不同的类，根据情况向用户推荐关联类的商品，从而增加商铺的销售量。(2)回归分析。回归分析反映了数据库中数据的属性值的特性，通过函数表达数据映射的关系来发现属性值之间的依赖关系。它可以应用到对数据序列的预测及相关关系的研究中去。在市场营销中，回归分析可以被应用到各个方面。如通过对本季度销售的回归分析，对下一季度的销售趋势作出预测并做出针对性的营销改变。(3)聚类。聚类类似于分类，但与分类的目的不同，是针对数据的相似性和差异性将一组数据分为几个类别。属于同一类别的数据间的相似性很大，但不同类别之间数据的相似性很小，跨类的数据关联性很低。(4)关联规则。关联规则是隐藏在数据项之间的关联或相互关系，即可以根据一个数据项的出现推导出其他数据项的出现。关联规则的挖掘过程主要包括两个阶段：第一阶段为从海量原始数据中找出所有的高频项目组;第二极端为从这些高频项目组产生关联规则。关联规则挖掘技术已经被广泛应用于金融行业企业中用以预测客户的需求，各银行在自己的ATM机上通过捆绑客户可能感兴趣的信息供用户了解并获取相应信息来改善自身的营销。(5)神经网络方法。神经网络作为一种先进的人工智能技术，因其自身自行处理、分布存储和高度容错等特性非常适合处理非线性的以及那些以模糊、不完整、不严密的知识或数据为特征的处理问题，它的这一特点十分适合解决数据挖掘的问题。典型的神经网络模型主要分为三大类：第一类是以用于分类预测和模式识别的前馈式神经网络模型，其主要代表为函数型网络、感知机;第二类是用于联想记忆和优化算法的反馈式神经网络模型，以Hopfield的离散模型和连续模型为代表。第三类是用于聚类的自组织映射方法，以ART模型为代表。虽然神经网络有多种模型及算法，但在特定领域的数据挖掘中使用何种模型及算法并没有统一的规则，而且人们很难理解网络的学习及决策过程。(6)Web数据挖掘。Web数据挖掘是一项综合性技术，指Web从文档结构和使用的集合C中发现隐含的模式P，如果将C看做是输入，P看做是输出，那么Web挖掘过程就可以看做是从输入到输出的一个映射过程。当前越来越多的Web数据都是以数据流的形式出现的，因此对Web数据流挖掘就具有很重要的意义。目前常用的Web数据挖掘算法有：PageRank算法，HITS算法以及LOGSOM算法。这三种算法提到的用户都是笼统的用户，并没有区分用户的个体。目前Web数据挖掘面临着一些问题，包括：用户的分类问题、网站内容时效性问题，用户在页面停留时间问题，页面的链入与链出数问题等。在Web技术高速发展的今天，这些问题仍旧值得研究并加以解决。CPDA数据分析师为您解答