锐客网

  1. 首页 > 睿知 > it技术 > >

go语言数据可视化 go语言图形化

可视化IT技术

[R语言] GO富集分析可视化 GOplot::GOCircle 查看GOplot内示例数据的格式，对自己的数据做处理
观察结论：
观察自己的两个数据表：
table.legend 设置为T时会显示表格
本图中表格和图例是出图后剪切拼合而成，没有用R中的拼图包
第5章 数据与可视化 可视化是监控的目标之一，没有一个好的展示，再多的数据我们也很难分析 。这里主要对Grafana进行介绍，前面我们虽然也展示过Grafana数据可视化的界面，但是并没有深入介绍 。
书本介绍了Prometheus自带的控制台界面 ， 开启这个功能只需要在启动命令中添加相关的参数 。但是，用这个方法作图的效率实在是太低了 。实际使用中 ， 都是通过配合Grafana一起使用的 。关于console template的原文链接点我
下面介绍Grafana 。
Console Teamplet虽然能满足一定的可视化需求 ， 但是也仅仅是对Prometheus的基本能力的补充 。同时使用也会有许多问题，首先用户需要学习和了解Go Template模板语言，其它其支持的可视化图表类型也非常有限 ， 最后其管理也有一定的成本 。在第1章的“初识Prometheus”中我们已经尝试通过Grafana快速搭建过一个主机监控的Dashboard，在本章中将会带来读者学习如何使用Grafana创建更加精美的可视化报表 。
首先Grafana是一个通用的可视化工具 。‘通用’意味着Grafana不仅仅适用于展示Prometheus下的监控数据，也同样适用于一些其他的数据可视化需求 。在开始使用Grafana之前 ， 我们首先需要明确一些Grafana下的基本概念，以帮助用户能够快速理解Grafana 。
对于Grafana而言，Prometheus这类为其提供数据的对象均称为数据源（Data Source） 。目前，Grafana官方提供了对：Graphite, InfluxDB, OpenTSDB, Prometheus, Elasticsearch, CloudWatch的支持 。对于Grafana管理员而言 ， 只需要将这些对象以数据源的形式添加到Grafana中，Grafana便可以轻松的实现对这些数据的可视化工作 。
通过数据源定义好可视化的数据来源之后，对于用户而言最重要的事情就是实现数据的可视化 。在Grafana中，我们通过Dashboard来组织和管理我们的数据可视化图表：
如上所示 ， 在一个Dashboard中一个最基本的可视化单元为一个 Panel（面板），Panel通过如趋势图，热力图的形式展示可视化数据 。并且在Dashboard中每一个Panel是一个完全独立的部分 ， 通过Panel的 Query Editor（查询编辑器） 我们可以为每一个Panel自己查询的数据源以及数据查询方式，例如，如果以Prometheus作为数据源，那在Query Editor中，我们实际上使用的是PromQL ， 而Panel则会负责从特定的Prometheus中查询出相应的数据，并且将其可视化 。由于每个Panel是完全独立的，因此在一个Dashboard中，往往可能会包含来自多个Data Source的数据 。
Grafana通过插件的形式提供了多种Panel的实现，常用的如：Graph Panel ， Heatmap Panel，SingleStat Panel以及Table Panel等 。用户还可通过插件安装更多类型的Panel面板 。
除了Panel以外，在Dashboard页面中 ， 我们还可以定义一个 Row（行），来组织和管理一组相关的Panel 。
除了Panel, Row这些对象以外，Grafana还允许用户为Dashboard定义 Templating variables（模板参数） ，从而实现可以与用户动态交互的Dashboard页面 。同时Grafana通过JSON数据结构管理了整个Dasboard的定义，因此这些Dashboard也是非常方便进行共享的 。Grafana还专门为Dashboard提供了一个共享服务：，通过该服务用户可以轻松实现Dashboard的共享 ， 同时我们也能快速的从中找到我们希望的Dashboard实现，并导入到自己的Grafana中 。
作为一个通用可视化工具，Grafana除了提供灵活的可视化定制能力以外 ， 还提供了面向企业的组织级管理能力 。在Grafana中Dashboard是属于一个 Organization（组织），通过Organization，可以在更大规模上使用Grafana ， 例如对于一个企业而言，我们可以创建多个Organization ， 其中 User（用户） 可以属于一个或多个不同的Organization 。并且在不同的Organization下，可以为User赋予不同的权限 。从而可以有效的根据企业的组织架构定义整个管理模型 。
对于Grafana而言，Prometheus就是一个用于存储监控样本数据的数据源（Data Source）通过使用PromQL查询特定Prometheus实例中的数据并且在Panel中实现可视化 。
接下来 ， 我们将带领读者了解如何通过Panel创建精美的可视化图表 。
Panel是Grafana中最基本的可视化单元 。每一种类型的面板都提供了相应的查询编辑器(Query Editor)，让用户可以从不同的数据源（如Prometheus）中查询出相应的监控数据，并且以可视化的方式展现 。
Grafana中所有的面板均以插件的形式进行使用 ， 当前内置了11种类型的面板，常用的包括：Graph ， Singlestat，Heatmap, Dashlist ， Table以及Text等 。
其中像Graph这样的面板允许用户可视化任意多个监控指标以及多条时间序列 。而Siglestat则必须要求查询结果为单个样本 。Dashlist和Text相对比较特殊，它们与特定的数据源无关 。
通过Grafana UI用户可以在左边的菜单栏增加一个Dashboard ， 然后里面选择 Choose Visualization 即可看到下面这些的面板：
选择想要创建的面板类型即可 。这里以Graph面板为例，选择Graph后我们看到有4个菜单的内容需要进行设置的 。
最上面的那个是Queries，在这里要定义数据源以及查询的PromQL语句；第二个也就是上图看到的，这里可以定义图表显示的内容，比如x轴和y轴的设置；第三个是General，可以定义面板的名称以及注释等；最后一个是alert，配置告警信息（Grafana也可以做告警的） 。
在通用设置中，除了一些Panel的基本信息以外，最主要的能力就是定义动态Panel的能力，这部分内容会在本章的“模板化Dashboard”小结中详细介绍 。
这4个设置菜单里面，最重要是第一个菜单，也就是PromQL查询语言的编写，示例为我要显示CPU的使用率的情况，我这么设置：
公式为：avg(irate(node_cpu_seconds_total{mode!='idle'}[2m])) without (cpu)
在数据源的选择那里，有好几个选项 。其中default是我们前面设定的默认数据源；Prometheus是我们添加的数据源；Grafana则用于需要查询Grafana自身状态时使用； Mixed用于需要从多个数据源中查询和渲染数据的场景；另外一个Dashboard不清楚了 。这里我们选择Prometheus作为数据源 。
选择好数据源之后，我们要配置查询的语句 。Grafana提供了对PromQL的完整支持，在Query Editor中，可以添加任意个Query，并且使用PromQL表达式从Prometheus中查询相应的样本数据 。
每个PromQL表达式都可能返回多条时间序列 。**Legend **用于控制如何格式化每条时间序列的图例信息 。Grafana支持通过模板的方式 ， 根据时间序列的标签动态生成图例名称，例如：使用表示使用当前时间序列中的instance标签的值作为图例名称：
当查询到的样本数据量非常大时可以导致Grafana渲染图标时出现一些性能问题 ， 通过 Min Step 可以控制Prometheus查询数据时的最小步长（Step），从而减少从Prometheus返回的数据量 。
Resolution 选项，则可以控制Grafana自身渲染的数据量 。例如，如果 Resolution 的值为 1/10，Grafana会将Prometeus返回的10个样本数据合并成一个点 。因此 Resolution 越?。?小于10，也就是默认已经最小了）可视化的精确性越高，反之 ， 可视化的精度越低 。
Format 选项定义如何格式化Prometheus返回的样本数据 。这里提供了3个选项：Table,Time Series和Heatmap，分别用于Tabel面板，Graph面板和Heatmap面板的数据可视化 。
除此以外，Query Editor还提供了调试相关的功能，点击 Query Inspector 可以展开相关的调试面板：
在这里我们可以配置显示的样式，这里我只自定义了左边Y轴的数字格式，选择为百分比 。
在这里我定义了面板的名称已经注释
这里我没有做定义 ， 最后的图表如下：
Graph面板是最常用的一种可视化面板，其通过折线图或者柱状图的形式显示监控样本随时间而变化的趋势 。我们继续用CPU的例子来做讲解：
查询公式为
上面的箭头指向 ， Add series override菜单，可以让我们自定义某一条折线的样式
继续往下，这里可以定义X、Y轴的情况，比如我把左边Y轴的单位改为百分数 。
继续往下，这里可以定义图例的样式 ， 也就是我们前面定义的 {{ instance }} 的样式，这里我选择用表格来显示，显示min、max和current的值 。
继续往下 ， 这里可以定义一个阈值，图表是告警的阈值 。比如说我的CPU使用率超过50%，那就会显示不同的颜色，有一条阈值线 。
这里和之前一样 ， 只定义这个面板的名称和注释 。
最后的图表是：
热力图这里不做介绍，这个用得稍微少点 。可以看原文点我
Singlem Panel侧重于展示系统的当前状态而非变化趋势 。如下所示，在以下场景中特别适用于使用SingleStat：
如下所示 ， 是使用SingleStat进行数据可视化的显示效果：
我们继续用CPU来说事，比如我这里定义CPU使用率低于50%就定义主机状态为健康，否则就是不健康 。
对于SingleStat Panel而言 ， 其只能处理一条时间序列 ， 否则页面中会提示“Multiple Series Error”错误信息 。这里使用上例一样的语句去查询：
首先我们新建一个singlestat面板，然后输入公式，这时候毫无疑问出现了错误提示：
为了能够正常显示，这里我们手动指定下单个实例 ， 修改语句为：
这时候就有数据了，接下来我们要修改图表的样式 。
默认情况下 ， 当前面板显示的是平均值，我们实际要看的是当前的值.我们还要修改显示的颜色，这里我定义了两个值 ， 小于0.5的时候显示绿色 ， 大于0.8显示红色，中间显示橙色；然后设置显示折线图，并设置为绿色 。
为了提高数字的可读性，我们把数字替换为文字 。CPU使用率低于50%的时候显示为healthy ， 大于50%的时候显示为unhealthy 。
配置面板名称及注释
最后的成品如下：
前面我们介绍的例子中，Grafana能够方便的将Prometheus返回的数据进行可视化展示 。例如，在展示主机CPU使用率时，我们使用了如下表达式：
该表达式会返回当前Promthues中存储的所有时间序列 ， 每一台主机都会有一条单独的曲线用于体现其CPU使用率的变化情况：
而当用户只想关注其中某些主机时，基于当前我们已经学习到的知识只有两种方式，要么每次手动修改Panel中的PromQL表达式，要么直接为这些主机创建单独的Panel 。但是无论如何，这些硬编码方式都会直接导致Dashboard配置的频繁修改 。在这一小节中我们将学习使用Dashboard变量的方式解决以上问题 。
在Grafana中用户可以为Dashboard定义一组变量（Variables），变量一般包含一个到多个可选值 。如下所示，Grafana通过将变量渲染为一个下拉框选项，从而使用户可以动态的改变变量的值：
例如，这里定义了一个名为node的变量，用户可以通过在PromQL表达式或者Panel的标题中通过以下形式使用该变量：
变量的值可以支持单选或者多选 ， 当对接Prometheus时，Grafana会自动将$node的值格式化为如“ host1|host2|host3 ”的形式 。配合使用PromQL的标签正则匹配“ =~ ”，通过动态改变PromQL从而实现基于标签快速对时间序列进行过滤 。
通过Dashboard页面的Settings选项 ， 可以进入Dashboard的配置页面并且选择Variables子菜单:
用户需要指定变量的名称 ， 后续用户就可以通过$variable_name的形式引用该变量 。Grafana目前支持7种不同的变量类型，而能和Prometheus一起工作的主要包含以下5种类型：
Label属性用于指定界面中变量的显示名称 ， Hide属性则用于指定在渲染界面时是否隐藏该变量的下拉框 。
当Prometheus同时采集了多个主机节点的监控样本数据时，用户希望能够手动选择并查看其中特定主机的监控数据 。这时我们需要使用Query类型的变量 。
如上所示，这里我们为Dashboard创建了一个名为node的变量，并且指定其类型为Query 。Query类型的变量，允许用户指定数据源以及查询表达式 ， 并通过正则匹配（Regex）的方式对查询结果进行处理 ， 从而动态生成变量的可选值 。在这里指定了数据源为Prometheus，通过使用node_load1我们得到了两条时间序列：
通过指定正则匹配表达式为 /.*instance="([^"]*).*/ 从而匹配出标签instance的值作为node变量的所有可选项，即：
Selection Options 选项中可以指定该变量的下拉框是否支持多选，以及是否包含全?。ˋll）选项 。
保存变量后，用户可以在Panel的Queries中通过$node的方式使用该变量 ， 如下所示：
这里需要注意的是 ， 如果允许用户多选在PromQL表达式中应该使用标签的正则匹配模式，因为Grafana会自动将多个选项格式化为如“192.168.113.52:9100|192.168.113.70:9100”的形式 。
使用Query类型的变量能够根据允许用户能够根据时间序列的特征维度对数据进行过滤 。在定义Query类型变量时，除了使用PromQL查询时间序列以过滤标签的方式以外，Grafana还提供了几个有用的函数：
例如，当需要监控Prometheus所有采集任务的状态时，可以使用如下方式，获取当前所有采集任务的名称：
label_values(up, job)
例如 ， 有时候我们想要动态修改变量查询结果 。比如某一个节点绑定了多个ip ， 一个用于内网访问，一个用于外网访问，此时prometheus采集到的指标是内网的ip，但我们需要的是外网ip 。这里我们想要能在Grafana中动态改变标签值，进行ip段的替换，而避免从prometheus或exporter中修改采集指标 。
这时需要使用grafana的query_result函数
当在一个Panel中展示多条时间序列数据时 ， 通过使用变量可以轻松实现对时间序列的过滤，提高用户交互性 。除此以外，我们还可以使用变量自动生成Panel或者Row 。如下所示，当需要可视化当前系统中所有采集任务的监控任务运行状态时，由于Prometheus的采集任务配置可能随时发生变更，通过硬编码的形式实现 ， 会导致Dashboard配置的频繁变更：
如下所示，这里为Dashboard定义了一遍名为job的变量：
通过使用label_values函数，获取到当前Promthues监控指标up中所有可选的job标签的值：
如果变量启用了Multi-value或者Include All Option选项的变量，那么在Panel的General选项的Repeat中可以选择自动迭代的变量，这里使用了Singlestat展示所有监控采集任务的状态：
Repeat选项设置完成后 ， Grafana会根据当前用户的选择 ， 自动创建一个到多个Panel实例 。为了能够使Singlestat Panel能够展示正确的数据 ， 如下所示 ， 在Prometheus中 ， 我们依然使用了 job 变量，不过此时的$job反应的是当前迭代的值：
最后的结果图如下，当我选择全部的时候，自动生成了6个Panel 。
每个开发人员都应该知道的16个顶级新计算机编程语言函数式语言
Elixir
Elixir 比 Erlang 更容易编写 ， 具有 Haskell 等语言的函数式编程概念 。Elixir是基于Erlang 虚拟机的，其广为人知的特点是运行低延时、分布式、可容错的系统，并成功用于Web开发与嵌入式软件领域 。
Elm
Elm是一种用于构建 Web 应用程序的函数式语言 。业内一般认为，它适用于创建高可交互应用，例如复杂的用户界面，开发人员可以通过 Elm 快速编写富有表现力的系统 。Elm 也以没有运行时异常而闻名 。
PureScript
PureScript是一种可编译为 JavaScript 的纯函数式编程语言 。与 Haskell 最相似的是，PureScript 最适合用于开发 Web 应用程序和服务器端应用程序 。
PureScript 支持类型推断，与其他语言相比，需要明显类型注释要少得多 。
Swift
Swift是一种由苹果公司开发的通用编译编程语言，最早的设想是替代上一代编程语言Objective-C ，过程中结合了Objective-C、Rust、Ruby 和 Python等语言的编程思想 。目前Swift用于开发苹果自己的手机、服务器、台式机上的应用软件 。
程序语言
Go
Go语言是由谷歌公司创造的类似C风格的语言 。Go 比 C或 Java 更简洁，比 Ruby 或 Python 更安全 。
一些缺点： 编码要求严格 。比如，不能混用符号和无符号整数 。还有一个明显的遗漏，Go语言没有泛型和继承 。
但Go语言的优势同样明显，简单且易于使用 。Go语言擅长于网络和多线程方面的编程 。
面向对象语言
DART
Dart同样来自谷歌公司具有C语言风格 。Dart可以轻松编写JavaScript、Java for Android、本地机器代码或独立的 Dart 虚拟机 。它还可以运行后端代码 。
Dart 非常适合使用事件驱动代码构建用户界面 。根据Dart 团队成员的说法，Dart的优势：可选的静态类型、最小的编译时错误和强大的内置编辑器 。
Pony
Pony是一种基于无数据竞争类型和垃圾收集的语言 ， 并使用 actor 模型以及称为引用功能的东西 。
你可以把 Pony 想象成某种“Rust 遇上 Erlang”的复合体 ， 没有锁 ， 高并发是其主要优点 。
Pony 的缺点是 API 稳定性低、很少有高质量的第三方库和有限的本地工具 。
TypeScript
TypeScript是一个基于 JavaScript 静态类型定义构建，并由微软维护且开源编程语言 。Visual Studio Code 或Visual Studio 是推荐的IDE编辑器 ， 微软大厂的用户体验和错误检查也不用怀疑 。
复合编程语言
Hack
Hack是一种作为 PHP 方言的 HipHop 虚拟机的编程语言 。于 2014 年由Facebook创建，允许程序员同时使用静态和动态类型（也称为渐进类型），这为编码提供了灵活性 。
Julia
Julia是一种高级通用编程语言，用于计算科学和数值分析 。Julia 以动态类型和可重现的高性能特性而闻名 。
Julia 在数据可视化和机器学习等方面都有大量用途 。事实上，它被英国保险公司 Aviva 用于风险计算，纽约联邦储备银行用于金融建模 ， 甚至气候建模联盟用于气候变化建模 。它拥有Fortran、C、R、Java、C 、Python等的接口，这使其成为最受追捧的新语言之一 。
Kotlin
Kotlin是运行在 Java 虚拟机中的更快、更流畅的 Java 版本 。它现在是Android 开发的首选语言 。根据 Android 开发者网站显示，程序员正转而采用 Kotlin，因为该语言的样板代码更少，空指针异常更少，并且与 Java 有互操作性 。
Kotlin 可用于在 iOS 和 Android 上运行的应用程序、不使用额外运行时或虚拟机 。
Nim
Nim是一种优先考虑可读性的静态类型语言 。通过结合多种语言的特性，Nim 为程序员提供了速度和易用性 。
它带有 JavaScript 后端、分散的包管理、自动内存管理、C 和 C库的绑定以及用于调试的回溯 。作为一种语言，Nim 是有限的，但它包含一组元编程功能，如泛型、模板和宏，因此开发人员可以在避免冗长代码的同时以不同的风格工作 。
OCaml作为此列表中较旧的语言，OCaml是一种多范式语言——既有函数式、命令式和类型安全，也具有面向对象功能 。
OCaml 的一些优势：定义数据类型很容易 。默认情况下，所有变量都是不可变的 。API 稳定 ， 具有良好的库向后兼容性 。该语言还为独立应用程序提供自动内存管理和单独编译 。
Reason
如果比JavaScript 更快、更简单且类型安全会怎样？
这就是创建Reason的 Facebook 开发者想要回答的问题 。不过，他并没有从头开始构建一种新语言，而是采用了 OCaml，并将其调整为类似于 JavaScript 。
Reason使用项目 BucketScript编译为 JavaScript，并且可以访问 80% 的 JavaScript 工具和生态系统 。它还可以编译为准系统、iOS、Android 和微控制器 。
Red
Red是一种最初旨在克服 Rebol 语言限制的编程语言 。Red 于 2011 年推出，受 Rebol、Lua 和 Scala 等语言的影响 ， 对高级和低级编程都很有用 。
该语言可用于开发从高级 GUI 到低级操作系统的所有方面 。Red 拥有人性化的语法、低内存占用和垃圾收集等优点 。
Rust
Rust解决了一些与 Go 相同的问题，如系统级别的线程和进程安全，，但Rust 更像 C 风格的语法
但Rust语言的缺点：静态类型和缺乏垃圾收集
Rust可直接访问内存意味着程序员可以编写低级代码，如操作系统内核 。Rust 也非常适合嵌入式设备、网络服务和命令行编写 。
Grafana的介绍与使用Grafana是一款用Go语言开发go语言数据可视化的开源数据可视化工具，可以做数据监控和数据统计 ， 带有告警功能 。目前使用grafana的公司有很多，如paypal、ebay、intel等 。
①可视化：快速和灵活的客户端图形具有多种选项 。面板插件为许多不同的方式可视化指标和日志 。
②报警：可视化地为最重要的指标定义警报规则 。Grafana将持续评估它们，并发送通知 。
③通知：警报更改状态时，它会发出通知 。接收电子邮件通知 。
④动态仪表盘：使用模板变量创建动态和可重用的仪表板，这些模板变量作为下拉菜单出现在仪表板顶部 。
⑤混合数据源：在同一个图中混合不同的数据源!可以根据每个查询指定数据源 。这甚至适用于自定义数据源 。
⑥注释：注释来自不同数据源图表 。将鼠标悬停在事件上可以显示完整的事件元数据和标记 。
⑦过滤器：过滤器允许您动态创建新的键/值过滤器 ， 这些过滤器将自动应用于使用该数据源的所有查询 。
Dashboard的建立都是基于某一个数据源的，所以要先加一个数据源 。
可视化方式有很多种，不过Graph、Table、Pie chart 这三种基本就已经满足数据展现要求go语言数据可视化了 。
把这个Graph折线图Copy一份，改一下展现方式即可 。
注意：默认添加完table后，如果有数字，会以K为单位，比如将300000展示位30k 。
数字展示方式修改，Add column style：
当表格中出现数据后，需要通过筛选条件进行筛?。?grafana提供了模板变量用于自定义筛选字段 。
Type:定义变量类型
Query:这个变量类型允许您编写一个数据源查询，该查询通常返回一个 metric names, tag values or keys 。例如，返回erver names, sensor ids or data centers列表的查询 。
interval:interval值 。这个变量可以代表时间跨度 。不要按时间或日期直方图间隔硬编码一个组，使用这种类型的变量 。
Datasource:此类型允许您快速更改整个仪表板的数据源 。如果在不同环境中有多个数据源实例 ， 则非常有用 。
Custom:使用逗号分隔列表手动定义变量选项 。
Constant:定义一个隐藏常数 。有用的metric路径前缀的dashboards，你想分享 。在dashboard export,期间，常量变量将作为一个重要的选项 。
Ad hoc filters:非常特殊类型的变量，只对某些数据源，InfluxDB及Elasticsearch目前 。它允许您添加将自动添加到使用指定数据源的所有metric查询的key/value 过滤器 。
上面的Table和Graph分别使用了interval和query来定义变量进行筛选 ， 不再重复 。
grafana只有graph支持告警通知 。
grafana的告警通知渠道有很多种，像Email、Teams、钉钉等都有支持 。
在grafana.ini中开启告警：
要能发送邮件通知，首先需要在配置文件grafana.ini中配置邮件服务器等信息：
Grafana是个功能强大、展现层很漂亮的数据可视化监控工具 ， 本篇主要介绍了Grafana基于MySQL数据源的安装及常用姿势，也支持其他数据源如ElasticSearch、InfluxDB等 。更多内容可看 官网
GO富集结果整体可视化??GO (Gene Ontology )是一个基因功能的国际标准分类体系 。意在从分子功能 (Molecular Function)、生物过程 (Biological Process)、和细胞组成 (Cellular Component) 三个层面对基因和蛋白质功能进行限定和描述，建立一个适用于各种物种并能随着研究不断深入而更新的语言词汇标准 。
??GO富集分析已经算是很常规的分析内容 ， 可以很方便地将分析得到的基因集归类到不同的GO条目，从而让研究者可以轻松地得知这些基因都参与哪些生物过程 。GO分析的操作这里就不再赘述了，网上有很多相关的帖子 ， 基本上常规的物种用clusterProfiler包就可以解决了 。今天我想来谈谈如何可视化GO分析的结果 。对于GO富集结果的可视化，最常见的就是用条形图和气泡图来展示部分关注的条目 。
??上面两种展现形式最为常见，可以很好地展示关注的条目 。我们都知道有时候GO富集的条目会很多，如果想整体预览一下，有没有什么方法可以展示所有条目都涉及哪些功能呢？答案是肯定的 。下面就来介绍一下simplifyEnrichment包是如何展示GO富集结果的 。这里用该包中数据做一个演示 。
结果如下图：
??结果看起来还是有点高大上的感觉，从图中可以看出496个GO条目根据条目名称的语意相似性被分成9个大类 ， 每个大类右边有注释条，标明了每个类中涉及的条目关键字 ， 有点类似词云的感觉 。
??该包使用起来很简单，虽然不能准确的展示每个GO条目，但可以从整体上概览GO条目都涉及哪些方面，对于后续筛选还是很有帮助的 。该包还有更为细节的用法，这里就不再赘述了，感兴趣的可以自己去摸索 。按照惯例最后附上官方说明链接： Simplify Functional Enrichment Results和Word Cloud Annotation。
Golang数据结构与算法全能战士今天给大家推荐是由Social Explorer团队开源的gods框架，自称"上帝"，听这个名字就很霸气,正确的解释是GoDS(Go Data Structures)，是数据结构与算法相关的框架 。
全能战士，该框架覆盖了数据结构与算法里，大部分容器、集合类的实现 ， 比golang 的标准开发包提供更丰富的数据结构 。
在Go中实现各种数据结构和算法 。
吸取了其他算法库数十年的知识和经验 。
通过针对给定的一组问题使用最佳算法和数据结构来避免消耗内存，例如，在TreeMap的情况下，红黑树避免在内存中保留冗余排序的键数组 。
结构良好的库，具有简单的原子操作集，胜任复杂的数据操作 。
保持库向后兼容
可参考的例子非常多
可以方便集成到产品中.
没有额外的导入.当实现算法的时候，我们通常要在时间效率与内存消耗之间权衡，我们选择在内存首先的情况下，不断优化得到最好的时间效率;线程安全不是重点，应该在更高的应用层上处理 。
囊括了列表 ， 栈，图 ， 树等基本数据结构，集合实现了HashSet, TreeSet, LinkedHashSet ， 列表实现ArrayList, SinglyLinkedList, DoublyLinkedList,对栈实现LinkedListStack, ArrayStack,图实现了HashMap, TreeMap, HashBidiMap, TreeBidiMap, LinkedHashMap，树实现了RedBlackTree, AVLTree, BTree,BinaryHeap，都经过性能测试的考验，值得信赖 。
对于Golang开发而言，gods对底层数据结构做很好的封装，Social Explorer团队在数据处理领域 ， 数据可视化领域有极具竞争力的产品，相信在数据处理领域有很深的积淀，才创造这么优秀的框架，由于篇幅限制，相关图片展示效果不好，感兴趣的上官网去看看 。
官网：
GitHub
希望大家能从emirpasic/gods学到有价值的东西 。
愿我们在Go 语言的学习之路上从此结伴而行
【go语言数据可视化 go语言图形化】go语言数据可视化的介绍就聊到这里吧 ， 感谢你花时间阅读本站内容，更多关于go语言图形化、go语言数据可视化的信息别忘了在本站进行查找喔 。

    推荐阅读


    上一篇：飞行堡垒9显卡怎么调试，飞行堡垒9怎么调性能

    下一篇：如何在2008年搭建域服务器？ 2008怎么搭建域服务器