最近做的项目需要用到数据分析,图表显示,之前做项目的时候用到过highcharts,不过也只是简单的会用而已,然后再网上查了查highcharts的优点:
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!
Ajax MGraph 基于 Prototype.js 的 Ajax 图表库,纯 XHTML 和 CSS 实现。
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。
每天上班必须做的一件事情,就是打开我们全球最大的程序员交友社区GitHub,因为这上面有太多开源的宝贝了,每天都乐此不疲,深耕于此,当然也收获了很多有用的东西,写出来分享一下。
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。
最近做的工作中,涉及到制图需求,看了同事用echarts制作的图,基本能满足需求,而且用起来,比较简单,值得研究。
echarts图表库是由百度出品的操作图表的js库,以其优秀的性能,扁平化的api得到了大众的一致认可,这篇博客是我系统学习echarts的过程,不间断更新,记录其中遇到的问题,及其解决方法.
这个题目有点小,本篇博客真正谈论的应该是服务端生成图表的简单方案,这里面有两个关键字:服务端 & 简单,我们知道基于js有很多的图表库,知名的如D3、echarts 、highcharts等等,对于做数据可视化方向的同学可能自己都做过此类chart的研发,无论从零构建还是使用已有的轮子,基本上都是基于js在做,因为大部分数据可视化产品都是to B的产品。
ECharts是什么 当你学会了ECharts,你就可以做这个⬇⬇⬇ http://mpvideo.qpic.cn/0bf2kuhnmaaorqaf6fe7rbpv4vod2zkq5vqa.f1000
vue-chartjs 是 Vue 对于 Chart.js 的封装. 你可以很简单的创建可复用的图表组件.
作为一个asp.net 程序员,当发现Vue.js的存在时就爱上它,但是在asp.net应用中使用Vue一时让我无从上手。直到最近有了点心得。就计划把之前做的一个记账应用前端改为Vue2实现。
俗话说的好:工欲善其事,必先利其器!一款好的工具可以让你事半功倍,尤其是在大数据时代,更需要强有力的工具通过使数据有意义的方式实现数据可视化,还有数据的可交互性;我们还需要跨学科的团队,而不是单个数据
文 | Piotr Kuzniewicz 译 | 高雨滴 校 | 郭瑽 辛辛苦苦分析一堆大数据,竟然没人看!如果你正着手于从数据中洞察出有用信息,那你所需要的正是——数据可视化。俗话说,有图有真相,
Python 转存 js 文件(数据处理过程略~ 也可能是 pandas 读取 excel 处理后转存)
新媒体管家 大数据时代,你还在拿Excel做的图表提交给Boss看吗?有没有想过用其他更炫酷的工具让Boss眼前一亮呢?为了让大家了解如何选择适合的数据可视化产品,小编整理了50款可以用来做数据可视化
摘要: 如今同质化的应用越来越多,应用开发者也开始在用户体验上下功夫,比如数据可视化,将一大堆密密麻麻的数字转成图表形式,可以更直观地向用户展示数据之间的联系和变化情况,减少用户的阅读和思考时间,以便很好地做出决策;目前互联网中有很多数据可视化工具,这里只选择了30个有特色好用的推荐给大家 如今同质化的应用越来越多,应用开发者也开始在用户体验上下功夫,比如数据可视化,将一大堆密密麻麻的数字转成图表形式,可以更直观地向用户展示数据之间的联系和变化情况,减少用户的阅读和思考时间,以便很好地做出决策;目前互联网中
一、Excel Excel作为一个入门级工具,是快速分析数据的理想工具,也能创建供内部使用的数据图,但是Excel在颜色、线条和样式上课选择的范围有限,这也意味着用Excel很难制作出能符合专业出版物和网站需要的数据图。 二、Google Chart API Google Chart提供了一种非常完美的方式来可视化数据,提供了大量现成的图标类型,从简单的线图表到复杂的分层树地图等。它还内置了动画和用户交互控制。 三、D3 D3(Data Driven Documents)是支持SVG渲染的另一种Jav
数据可视化的工具和程序库已经极大丰盛,当你习惯其中一种或数种时,你会干得很出色,但是如果你因此而沾沾自喜,就会错失从青铜到王者的新工具和程序库。如果你仍然坚持使用Matplotlib(这太神奇了),Seaborn(这也很神奇),Pandas(基本,简单的可视化)和Bokeh,那么你真的需要停下来了解一下新事物了。例如,python中有许多令人惊叹的可视化库,而且通用化程度已经很高,例如下面这五个:
echarts是一款不错的商业级数据图表,目前已更新到echarts3版本,但是由于历史原因,echarts2仍然有比较大的使用占比,之所以讲echarts2的引入方式是因为项目在混合使用echarts2与echarts3的时候遇到了一个问题,这个与我之前写过的一篇文章有关:http://blog.csdn.net/john1337/article/details/54947787,下面入主题。
如果您了解并使用上面提到的库,那么您就处于进化的正确轨道上。它们可以帮助生成一些令人拍案的可视化效果,语法也不难。一般来说,我更喜欢Plotly+Cufflinks和 D3.js. 以下详细道来:
下面是来自官网(https://echarts.apache.org/zh/index.html)的介绍:ECharts,一个使用 JavaScript 实现的开源可视化库,提供直观,交互丰富,可高度个性化定制的数据可视化图表。
现代社会早已进入读图时代,图像在一定上程度上取代了文字,占据了主导地位。对于数据分析来说,一张清晰的可视化图表确实比纷繁复杂的数字更清晰美观。随着科技的发展以及可视化需求的急剧增大,涌现了大批的数据可视化工具,通过对比分析市面上众多的数据可视化工具之后,我们挑选了几款给大家进行参考。
一、Excel Excel作为一个入门级工具,是快速分析数据的理想工具,也能创建供内部使用的数据图,但是Excel在颜色、线条和样式上课选择的范围有限,这也意味着用Excel很难制作出能符合专业出版物和网站需要的数据图。
很多人提到Tableau、Power BI等老牌可视化工具,这些工具确实引领了可视化的风潮,有开疆拓土之功。
主动性,大意是“个体按照自己规定或设置的目标行动,而不依赖外力推动的行为品质”。 可以看出就是自己主动的去做些什么,而不是被动的等待。但我有一个不太好的习惯,就是我每到一个新团队中的时候,我一般会观望一阵,上面安排什么我就做什么,不会主动的去推动什么。 这在一般情况甚至于绝大多数的情况下,都是相对正确的选择。没有错。但在某些条件下,它不是一个正确的选择。 因为我现在在北京出差嘛,临时的加入一些新团队。因为是半途加入,所以给我安排什么,我就做什么,做不了就向领导反映,然后等待下一步指示。 但问题是,给我安排的
本周工作中遇到类似颜色主题的问题,在查资料的时候,看到这个视频,觉得讲得很清楚,而且趣味性丰富,所以想拿出来讲讲这个很有意思的主题。
相信大家都用过echart和各种地图引擎做结合, echart 还有个开发包是echart-gl 是用来做三维图表开发的,但是echart-gl 很难在三维地图上做相机视角同步,这样就会很别扭,不能成为地图的一部分,echart-gl 开发的引擎正是 claygl 引擎,其中arcgis官方文档有指出和threejs 结合, 经过我研究一波可以用来做claygl 来做可视化,这样可以把echart-gl代码移植到地图引擎做到相机同步的效果让 三维图表‘留在地图上’!
上一篇介绍了,前端为什么要有监控系统?前端监控系统的意义何在?有小伙伴看完后留言想听些详细的实现。那么本篇我们就开始介绍前端监控如何实现。
Mermaid 作为图表绘制工具越来越多的受到开发人员的欢迎。它基于 Javascript ,通过解析类 Markdown 的文本语法来实现图表的创建和动态修改,可以使用这个工具来进行包括流程图,时序图等图表的绘制。可以将其看做是 Markdown 的一个插件。
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。
除了少数例外,所有带有 Google Charts 的网页都应该在网页的 中包含以下几行<head>:
首先需要在我们的React Native项目中安装native-echarts组件,该组件是兼容IOS和安卓双平台的。
ECharts是一个兼容绝大部分浏览器,可流畅运行在PC和移动设备上的纯 Javascript 的图表库。ECharts 提供了折线图,柱状图,散点图,饼图,K线图,盒形图等常规图,还有可视化的地图、热力图、线图,、可视化的关系图等。多样的图表、丰富绚丽的视觉效果、流畅的交互,用来做数据统计分析是再好不过了。 1、引入echarts.js
前端这块可用的图表库真的是非常多的,各种库都有,可以满足各种需求。比如这个20 个最棒的 JavaScript 图表库中就介绍了很多不同的图表库,其中它有提到的就是 chartjs。基于这篇文章上面提到的,以及自己和项目负责人知道的,我们试验了以下3个图表库。
在众多的前端开发框架中,我最终选择了 Qwik[1],而不是 Next.js[2]。我的选择基于几个原因:开发者体验、信号机制、控制层面、能够使用更广泛的 React 生态系统,以及 Qwik 框架的前瞻性特性。Next.js 无疑是一个杰出的框架,我对此毫无保留。然而,Qwik 提供了如此吸引人的开发者体验和新颖的设计,每次使用它编码时,我都感到无比兴奋!
Qwik 是我进行 Web 项目开发的首选框架,而不是 Next.js。在本文中,我将探讨 Qwik 和 Next.js 的区别、优缺点。不过,我相信,由 Builder.io 创建的 Qwik 有潜力成为 Web 开发的未来。
RAWGraphs是一个在线的开源工具和数据可视化框架,用来处理Excel表中的数据。你只需将数据导入到RAWGraphs中,设计你想要的图表,然后将其导出为SVG格式或PNG格式的图片。此外,上传至RAWGraphs的数据只会在web端在线进行处理,保证了数据的安全性。
作为一名全栈开发者,我经常喜欢用各类流程图、思维导图软件来梳理与总结当前的技术堆栈。善用图表的好处,在于能帮我快速地进行跳跃式阅读思考与知识整理。
在数字经济时代,人们需要对大量的数字进行分析,帮助用户更直观的察觉差异,做出判断,减少时间成本。当然,你可能想象不到这种数据可视化的技术可以追溯到2500年前世界上的第一张地图,但是,如今利用各种形态
对于首次写 React Hooks 的我,只能基于上面罗列的几个点,一步步完成改造。
本文将介绍如何在 web 框架 Flask 中使用可视化工具 pyecharts, 看完本教程你将掌握几种动态展示可视化数据的方法。
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是一个专门针对Web浏览器的呈现功能的交互式可视化Python库。这是Bokeh与其它可视化库最核心的区别。正如下图所示,它说明了B
如下是当前这个要制作的折线图所需要的数据,选用 data 中的 key 作为 xAxis 的数据
本文主要介绍使用ArcGIS JS API 4.14和eCharts 4.7.0来实现在地图上绘制二维图表中的柱状图的实现步骤。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云