数据可视化技术的基本思想是将数据库中每一个数据项作为单个图元元素表示,大量的数据集构成数据图像, 同时将数据的各个属性值以多维数据的形式表示,可以从不同的维度观察数据,从而对数据进行更深入的观察和分析。 图表库 C3 – 以 d3 为基础构建的可重用图表库 Chart.js – 带有 canvas 标签的图表 Chartist.js – 具有强大浏览器兼容能力的响应式图表 Dimple – 适用于业务分析的面向对象的 API Dygraphs – 适用于大型数据集的交互式线性图表库 Echarts – 针对
Video.js 是一个基于 HTML5 的视频播放器库。它支持大多数流行的视频格式,并且可以在多个平台和浏览器上使用。
1. D3 Stars: 46561, Forks: 12465 D3 是一个JavaScript数据可视化库用于HTML和SVG。它旨在将数据带入生活,强调Web标准,将强大的可视化技术与数据驱动的
在很多项目中都会有在前端展现数据图表的需求,而在开发过程中,开发者往往会使用一些JavaScript库,从而更有效地达到想要的目标。最近,TechSlide上的一篇文章总结了50种用于展现图表的JavaScript库,并对每种库做了简要的说明。这对于想要选择合适JavaScript库的开发者很有参考意义。
导语:今天我们带来一篇来自 Adobe 工程师 Rohit Boggarapu 的文章。他在文章中介绍了一些适合网页开发者的数据可视化和绘图工具,让你不必再花大力气与枯燥的数据抗争。部分工具不要求写代码也可以使用!
JsChart是什么? JSChart能够在网页上生成图标,常用于统计信息,十分好用的一个JS组件。 使用JsChart 一。导入jscharts.js 二。编写jscharts.jsp测试页面 1.下载JScharts库 从官网下载JScharts库,我们使用的是压缩包里面的jscharts.js文件。它大约150KB。 使用JScharts库 在网页文件(如.html或.jsp)包含JScharts库。 <script type="text/javascript" src="js/jscharts.js
服务编程 Akka Toolkit:JVM中分布性、容错事件驱动应用程序的运行时间; Apache Avro:数据序列化系统; Apache Curator:Apache ZooKeeper的Java库; Apache Karaf:在任何OSGi框架之上运行的OSGi运行时间; Apache Thrift:构建二进制协议的框架; Apache Zookeeper:流程管理集中式服务; Google Chubby:一种松耦合分布式系统锁服务; Linkedin Norbert:集
今天为大家推荐一些翻译整理的大数据相关的非常棒的学习资源,希望能给大家一些帮助。 服务编程Akka Toolkit:JVM中分布性、容错事件驱动应用程序的运行时间; Apache Avro:数据序列化
D3和Kendo UI只是在web应用程序中创建图表的两种方式,选项范围从简单地在屏幕上绘制图形到使用复杂的图表组件。D3和Kendo UI都很受欢迎,两者都能完成工作。然而,相似之处到此为止,这两种方法代表了非常不同的方法,具有非常不同的特性。
在大数据时代,很多时候我们需要在网页中显示数据统计报表,从而能很直观地了解数据的走向,开发人员很多时候需要使用图表来表现一些数据。随着Web技术的发展,从传统只能依靠于flash、IE的vml,各个浏览器尚不统一的svg,到如今规范统一的canvas、svg为代表的html5技术,表现点、线、面要素的技术已经越来越规范成熟。我把前端数据可视化分为了五种: 1.图表 2.图谱 3.地图 4.关系图 5.立体图 我将按照顺序介绍62款前端可视化插件,下面就分享下其中34款图表插件: 1.amcharts url
Python有很多优秀的可视化库,其中有名的像matplotlib、seaborn、plotly,可以绘制出各式绚丽的图表。
github地址:https://github.com/626626cdllp/echarts
前面介绍了柱状图、折线图、饼图3种最为常见图表的绘制和使用:【数据可视化】Echarts最常用图表,但是没有介绍在遇到问题时如何寻求帮助,也没有详细介绍图表中组件的使用。这次来介绍ECharts中官方文档、常用组件的使用方法,可以更加快捷地创建清晰明了、实用的图表。 以下代码均在VScode中使用。
FushionCharts是把抽象数据图示化的套件,使用方便,配置简单。其相关參数中文说明例如以下。
水平条形图?也就是倒起来的柱状图,简单理解可以为,将正常的图表顺时针旋转90度,其x轴,y轴对应关系如下。
图表库千万个今天 HelloGitHub 给大家推荐个很有“特色”的图表库:一个手绘风格的 JS 图表库 —— Chart.xkcd,快收起你紧绷、严肃的面容让我们一起看看用手绘风格展示数据的效果。
小程序组件化开发框架 https://tencent.github.io/wepy/
ECharts 是一个使用 JavaScript 实现的开源可视化库,涵盖各行业图表,满足各种需求。
自己想着自己以后添加的每一项功能都做详细的介绍,前期都忘了....前期的所有功能也会抽时间做详细的介绍,就是看自己一步一步怎么实现的 记得自己前一个项目用图表,,费了好大的劲,,你看现在网上介绍的,,千篇一律...最后是自己找到了一篇很乱的代码,然后自己一点一点的还原,然后再一点一点的理解,摸索,测试,,,,,, 其实我最想知道的是导入了jar包了,如何显示一条曲线,然后如何显示两条曲线,直接告诉就完了呗,很多人都是介绍这功能那功能,最后来个显示,来个代码,然后稍微对代码一些地方做些解释,就完了,,,,我还
图1的效果不是用这个实现的,如果感兴趣可以参考我这篇文章 Android渐变圆环
ECharts是我们常用的图表控件,功能特别强大,每次使用都要查API比较繁琐,这里就记录开发中常用的配置。
功能特性 animation 是否动画显示数据,默认为1(True) showNames 是否显示横向坐标轴(x轴)标签名称 rotateNames 是否旋转显示标签,默认为0(False):横向显示 showValues 是否在图表显示对应的数据值,默认为1(True) yAxisMinValue 指定纵轴(y轴)最小值,数字 yAxisMaxValue 指定纵轴(y轴)最小值,数字 showLimits 是否显示图表限值(y轴最大、最小值),默认为1(True)
除了通过独立配置每一图表数据, echart 提供 dataset 集中管理实例内的数据集合。
今天,我们非常高兴地宣布,MapD Core数据库及其可视化库开源了。 项目的代码托管在Github上,基于Apache 2.0协议。它能够构建全功能版的MapD Core数据库,该数据库能够在多G
需要了解的主要配置:series xAxis yAxis grid tooltip title legend colo
【背景】:项目中需要使用到图表,于是找了目前非常热门的开源图表,折线图/柱状图/饼图等应有尽有,各种效果实现都很给力,附上github链接,有原DEMO,github是最好的老师,看DEMO例程源码,相比在网上泛泛的查资料要高效的多。https://github.com/PhilJay/MPAndroidChart
看效果还挺不错吧,但是我们实际开发时,往往需求没这么简单,下面,我们来对折线图各种方法进行一个总结。
ECharts 配置语法
有小伙伴说,使用 matplotlib 做出来的图表比不上其他的基于 js 包装的库(pyechart、bokeh、plotly等)漂亮,他们可以还可以交互。同时,基于 matplotlib 包装的 seaborn 似乎也比较省代码。
MPAndroidChart攻略——BarChart的点点滴滴。 MPAndroidChart_折线图的那些事 MPAndroidChart_饼图的那些事 MPAndroidChart_动态柱状图 MPAndroidChart_水平条形图的那些事 MPAndroidChart_并列柱状图,及如何实现点击隐藏掉不需要的条目。 MPAndroidChart_雷达图的那些事 需求:显示最近20条的数据,而且500毫秒秒刷新一次,每次都要求数据最新。 解决办法: 使用List储存,每次存储
在使用过jschart之后,觉得对俺们中国人不是很友善,短时间内是不会支持中文,没法用,也就这样就认识了visifire图表,第一次浏览他的网站就被他的华丽迷上了。 从他的网站上download下来,压缩包里面已经包含了samples。 首先必须在自己的机器上面安装微软的siverlight控件,否则你是不能浏览图表的,这个好办,到微软的网站上下载就可以了。 安装好siverlight,再打开samples中的firstchart.htm,你就可以看见那个漂亮的柱状图了。可是一旦你把他发布到你的网站上去,呵呵!!打开这个网页居然是一片空白。 费了老大的劲,才搞定,原来是IIS设置导致visifire的图表显示一片空白。visifire图表要工作,必须要他bin目录下的文件支持,其中有一个visifire2.js比较好理解,因为你的网页文件必须要引用他,其中还有一个SL.Visifire.Charts.xap文件,导致visifire显示空白的原因就在这,因为被IIS咔嚓掉了,我们需要在iis的mime类型中注册 .xap为application。 设置后,再打开网站,效果出来了。 现在可以定定心研究一下他的结构了。 1.首先要引入这个js文件:<script type=”text/javascript” src=”Visifire2.js”></script> 2.声明一个div层作为容器: 3.生成图表 var vChart = new Visifire2(“SL.Visifire.Charts.xap ” , 500 , 300 ); vChart.setDataXml(chartXmlString); vChart.render(“VisifireChart”); 基本上和我前面提到的jschart差不多。其中最重要的就是 chartxmlstring,这个就是我们要表现的数据,下面是这个图表例子中的数据,采用xml语言规范,抽象出结构为: <vc:chart> <vc:chart.titles> <vc:title text=”图表的标题”/> </vc:chart.titles> <vc:chart.axesx> <vc:axis title=”x轴标签”/> <vc:chart.axesy> <vc:axis title=”y轴标签”/> </vc:chart.axesy> <vc:dataseries renderas=”pie” axisytype=”primary”> <vc:DataSeries.DataPoints> <vc:DataPoint AxisXLabel=”xlabel标记” YValue=”Y轴值” /> <vc:DataPoint AxisXLabel=”xlabel标记” YValue=”Y轴值” /> </vc:dataseries.datapoints> </vc:dataseries> </vc:chart> 了解了他的数据结构,我们做一个图表就简单了,需要修改的就是 <vc:DataPoint AxisXLabel=”xlabel标记” YValue=”Y轴值” />这里.我们大多数情况的时候都是从数据库中调取数据,那如何处理呢! visifire chart的帮助文档里面有一个实例文件,不过感觉不是很很好. 我希望的结果应该是 varchar.setdataxml(xml.xml),里面是一个xml文件,或者是一个动态程序文件.前几天使用jschart,可以这样使用的,也不知道visifire可不可行. 图表样式很多,其实好多参数我们根本不用去记,只需要到他的网站上进入设计界面,即可以来个所见即所得的图表,然后将代码拷贝过来就可以了,绝对傻瓜式. 以前用过dundas的图表控件,觉得效果不错,但是现在一用visifire,觉得好像更好些。
MPAndroidChart攻略——PieChartt的点点滴滴。 MPAndroidChart_折线图的那些事 MPAndroidChart_饼图的那些事 MPAndroidChart_动态柱状图 MPAndroidChart_水平条形图的那些事 MPAndroidChart_并列柱状图,及如何实现点击隐藏掉不需要的条目。 MPAndroidChart_雷达图的那些事及自定义标签颜色 目录 从简易Demo开始 1. 百分比的设置 2. 标签的设置(标签就是扇形图里的文字) 3. 饼心的设
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关于这个问题搜索一下,有很多解决方案。无非就是 省略(间隔显示)、旋转文字方向、竖排展示
Python有许多可视化工具,但是我主要讲解matplotlib(http://matplotlib.sourceforge.net)。此外,还可以利用诸如d3.js(http://d3js.org/)之类的工具为Web应用构建交互式图像。 matplotlib是一个用于创建出版质量图表的桌面绘图包(主要是2D方面)。该项目是由John Hunter于2002年启动的,其目的是为Python构建一个MATLAB式的绘图接口。如果结合使用一种GUI工具包(如IPython),matplotlib还具有诸如缩放
在Bootstrap框架中并没有提供完整的响应式图表功能,不过可以引入强大的、基于JavaScript的、完全开源的第三方图表插件,并基于Bootstrap框架良好的兼容性来整合这些第三方插件,最终设计出性能优越的响应式图表 为了实现基于Bootstrap框架的响应式图表的设计,引用了Bootstrap框架、jQuery框架和ECharts插件所需要的脚本文件、样式文件和资源文件,并自定义了相关样式文件和资源文件
AChartEngine是Android平台上的图表绘制引擎,提供了包括折线图、柱状图、饼状图等图表显示。它的官网地址是http://achartengine.org/,源码下载页面是http://code.google.com/p/achartengine/,当然谷歌失火,殃及AChartEngine,大陆访问不了这个下载页面,若要下载最新版的jar包可前往下面这个地址: http://repository-achartengine.forge.cloudbees.com/snapshot/org/achartengine/achartengine/ 使用AChartEngine要在代码中设置许多属性,无法一一说明,下面还是直接上个代码例子(成绩统计图):
首先,你需要下载ECharts所需的文件,我使用的是echarts-2.0.2版本,点击这里下载:echarts-2.0.2
图表是数据可视化的一种常用呈现方式,VBA代码可以帮助我们自动化创建图表及对图表进行相关的操作,特别是当工作表中有大量图表需要进行重复修改时,VBA十分有用。
Matplotlib默认主题下绘制的可视化图形如一位高贵冷艳、不沾烟火的冰山女神,而cutecharts的图就像不拘常规、潇洒无羁的活力少年。
编译:黄念 席雄芬 校对:王婧 图片来源:bokeh.pydata.org ◆ ◆ ◆ 引言 最近,我一直在看美国德克萨斯州奥斯汀举办的SciPy 2015会议上的一段视频——“用Blaze和Bokeh创建Python数据应用程序”,并且情不自禁地反复思考这两个库赋予世界各地使用Python的数据科学家们的强大能力。在本文中,我将带你体验使用Bokeh实现数据可视化的各种可能途径,以及Bokeh为什么是每位数据科学家的必备“神器”。 ◆ ◆ ◆ 什么是Bokeh Bokeh是一个
MPAndroidChart是一款基于Android的开源图表库,MPAndroidChart不仅可以在Android设备上绘制各种统计图表,而且可以对图表进行拖动和缩放操作,应用起来非常灵活。MPAndroidChart显得更为轻巧和简单,拥有常用的图表类型:线型图、饼图、柱状图和散点图。
在『Echarts』第 1 篇文章中,我们介绍了 Echarts 的概述及其强大的数据可视化功能。本篇将继续深入,重点带您了解 Echarts 的基本使用方法,包括如何快速安装、配置以及绘制简单的图表。
推荐一个可以绘制手绘风格图表的Python库,作者chenjiandong将JS 库 chart.xkcd与 Python/Notebook 相结合开发了cutecharts 项目。
示例可以设置图表的系统内置主题。 0x00 主题样式预览 Light主题 Blue Cerulean主题 Dark主题 Brow Sand主题 Blue NCS主题 High ontrast主题 B
Echarts 折线图是图表中最常用的显示形式之一。使用 Echarts 做出基本的折线图很简单,但要是想把多组数据放在一张图表中,展示的漂亮又直观就不容易了。本文将带领大家从最基本的折线图,一步步完善,最终做出可读性很高的可视化图表。
本文中介绍的如何在pyecharts中配置全局组件,在后续的作图中会用到这些全局配置项。
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