Echarts是一个基于JavaScript的开源可视化图表库,由百度开发和维护。它提供了多种类型的图表,包括折线图、柱状图、散点图、饼图、地图等,可以用于展示各种类型的数据。Echarts具有良好的交互性和可扩展性,可以通过自定义主题和图表样式来满足不同的需求。同时,Echarts还支持移动端和桌面端的多种平台,可以在不同的设备上进行数据可视化展示。
Echarts相信很多小伙伴都了解过,甚至很多都已经用到过。没有了解过的小伙伴,可以先来和我一起了解一下它的作用和历史吧。ECharts,缩写来自Enterprise Charts,商业级数据图表,是由百度公司研发的(并且是开源的),它最初是为了满足公司商业体系里各种业务系统(如凤巢、广告管家等等)的报表需求,在2012年之前这些图表需求都是使用flash去实现的, 后来由于flash退出舞台,凤巢前端技术负责人的Kener-林峰在凤巢数据平台项目中尝试使用Canvas去做图表,他写了一个全新的轻量级Canvas类库ZRender,ZRender可以说是ECharts的前世。
一个网页中可以创建多个 echarts 实例。每个 echarts 实例 中可以创建多个图表和坐标系等等(用 option 来描述)。准备一个 DOM 节点(作为 echarts 的渲染容器),就可以在上面创建一个 echarts 实例。每个 echarts 实例独占一个 DOM 节点。
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。
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。
数据可视化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;主要是借助于图形化手段,清晰有效地传达与沟通信息。
excerpt: 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,本文介绍如何在 Hexo 博客中使用 ECharts 插件。
ECharts,一个使用 JavaScript 实现的开源可视化库,可以流畅的运行在 PC 和移动设备上,兼容当前绝大部分浏览器(IE8/9/10/11,Chrome,Firefox,Safari等),底层依赖矢量图形库 ZRender,提供直观,交互丰富,可高度个性化定制的数据可视化图表。
在大数据时代,离不开数据的处理和分析,这次来介绍一下数据可视化,在之后的文章中使用的工具都是Apache ECharts,它是一个基于 JavaScript 的开源可视化图表库。
图例组件展现了不同系列的标记(symbol),颜色和名字。可以通过点击图例控制哪些系列不显示。
在这之前,提起数据可视化,我都是能用echarts尽量用echarts,特效很棒而且用起来简单,粘贴一个option改个data就能生成很酷炫的报表,但是真正走向数据可视化领域之后,还是会发现echarts有些不足,而且做大数据分析的企业全都依靠使用echarts的话,那么你们的系统在表现上就已经输了。 现在来看的话,大数据分析是互联网发展必然的产物,所以掌握数据可视化工具的前端工程师在未来会是最基本的要求,然而在那个时候你还仅仅会使用某chart,那么你自身的竞争力在哪。 最终实现效果:https://yzbaoo.github.io/cyto...
大家好,今天分享的主题是图表统计。图表统计是使用图表和图形来可视化和呈现数据的方法。它通过将数据转化为柱状图、折线图、饼图等形式来展示各种统计指标和趋势。
pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库。Echarts 是百度开源的一个数据可视化 JS 库。用 Echarts 生成的图可视化效果非常棒,为了与 Python 进行对接,方便在 Python 中直接使用数据生成图,我写了这个项目。以下是最新版echart的靓图。当然,pyecharts貌似没有这么齐全。
APROL 是运行在Linux(Opensuse)平台的系统, APROL 主要由开发系统、运行系统和操作系统联合构成的。开发系统负责控制系统的配置和控制等级,控制编写系统任务的分配(下载到控制器、下载操作员、运行系统),开发设计用户级程序把输入、按钮及其他控件组合完成数据输入和触发动作。运行系统是基于开发系统的数据,它是系统的“心脏”。在运行系统中配置了系统所要监视、收集、和分配的数据。
关系图,从字面上可以看出,为关系的图形,既然为关系,那么就需要有点以及关系,用来表示点与点之间的联系。所以我们可以得出:关系图需要两个必要的元素,节点,关系,其中关系需要包含有联系的节点以及节点联系说明。
Hello小伙伴们,好久好久不见,兔妞兔君不是故意放大家鸽子的,着实是因为最近的事情太多了。不过没关系,我们肥来啦~今天开始给大家带来可视化相关的吧,我们首先从入门版的ECharts开始吧~
上次提到了【数据可视化】Echarts最常用图表,其中还有一些图需要了解,这次来分享一下。
在上一篇博客中提到了【数据可视化】数据可视化入门前的了解,这次来看看Echarts最常用图表有哪些,和作用是什么?
ECharts 特性介绍 ECharts,一个纯 Javascript 的图表库,可以流畅的运行在 PC 和移动设备上,兼容当前绝大部分浏览器(IE8/9/10/11,Chrome,Firefox,Safari等),底层依赖轻量级的 Canvas 类库 ZRender,提供直观,生动,可交互,可高度个性化定制的数据可视化图表。 ECharts 3 中更是加入了更多丰富的交互功能以及更多的可视化效果,并且对移动端做了深度的优化。 丰富的图表类型 ECharts 提供了常规的折线图,柱状图,散点图,饼图,K线图
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
在金融行业,我们经常会有审计审查的需求,对某个计算结果进行审查,但是这个计算结果可能依赖多个单元格,而且会有会有多级依赖的情况,如果让我们的从业人员靠眼睛找,工作量巨大,而且准确性存疑,基本上死路一条,因此让整个审查过程可视化,迫在眉睫,现在我们利用纯前端表格和Echarts将审计审查过程可视化
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。
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-YjDZT727-1660292374008)(https://img-blog.csdn.net/20170515162312438?watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvcXFfMjg1ODQ2ODU=/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/SouthEast)]
Chart.js 是一个功能强大且易于使用的图表库。 支持多种类型的图表,包括折线图、柱状图、饼图、雷达图等。 Chart.js 具有简单的 API 和丰富的配置选项, 使得在 Vue 中使用它非常方便。
旭日图(Sunburst)由多层的环形图组成,在数据结构上,内圈是外圈的父节点。因此,它既能像饼图一样表现局部和整体的占比,又能像矩形树图一样表现层级关系。
参考:https://blog.csdn.net/qq_20777797/article/details/77297325 可视化什么:数据抽象 数据可视化中,可视化的元素是数据,这里所指的数据是广义上的数据,包括文本、图片、声音等超媒体数据。 可视化过程中所涉及的四种基本数据集类型分别是:
| 导语 基于实际业务场景使用ECharts的经验,总结一些通用的解决方案。 应用场景 用流动关系图来映射品牌之间的有效换机数量,从而帮助运营对手机品牌的行情做分析和预测。 图形说明 一期:图形中间为分析主品牌;左侧为流入品牌,曲线粗细=换机数大小(流入量);右侧为流向品牌信息,曲线粗细=换机数大小(流出量); 二期:为降低信息复杂度,中间品牌支持切换为单个品牌(观察品牌)。 最终实现效果如下图所示: 一期 [展示品牌过多,线条过密,信息复杂度较高] 二期 [ 中间品牌支持切换为单个品牌
版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。
python可视化神器——pyecharts库导读: 根据与大佬的询问,故而开启《python pyecharts》这个系列 📷 pyecharts是什么? pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库。Echarts 是百度开源的一个数据可视化 JS 库。用 Echarts 生成的图可视化效果非常棒,pyecharts 是为了与 Python 进行对接,方便在 Python 中直接使用数据生成图。使用pyecharts可以生成独立的网页,也可以在flask、django中集成使用。
为了使图表更具表现力,可以使用混搭图表对数据进行展现。 当多个系列的数据存在极强的不可分离的关联意义时,为了避免在同一个直角系内同时展现时产生混乱,需要使用联动的多图表对其进行展现。
pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库。Echarts 是百度开源的一个数据可视化 JS 库。用 Echarts 生成的图可视化效果非常棒,为了与 Python 进行对接,方便在 Python 中直接使用数据生成图。以下是最新版echart的靓图。当然,pyecharts貌似没有这么齐全。
引言 ECharts,缩写来自Enterprise Charts,商业级数据图表,开源来自百度商业前端数据可视化团队。虽然业界已经有很多同类的软件,但ECharts带着颠覆性的功能设计和技术特征出
Charts是一个纯Javascript的图表库,可以流畅的运行在PC和移动设备上,兼容当前绝大部分浏览器,底层依赖轻量级的Canvas类库ZRender,提供直观、生动、可交互、可高度个性化定制的数据可视化图表。ECharts提供了常规的折线图、柱状图、散点图、饼图、K线图,用于统计的盒形图,用于地理数据可视化的地图、热力图、线图,用于关系数据可视化的关系图、treemap,多维数据可视化的平行坐标,还有用于BI的漏斗图、仪表盘,并且支持图与图之间的混搭。
在 echarts 新发布的 3.5 版本中,新增了日历坐标系,增强了坐标轴指示器。同时,echarts 统计扩展 1.0 版本发布了。日历坐标系用于在日历中绘制图表,坐标轴指示器方便用户观察数据内容,统计扩展是一个专门用来进行数据分析的工具。 统计扩展 统计扩展是一个专门用来进行数据分析的工具,目前主要包含了二维的回归、多维的聚类以及一些常用的统计功能。 扩展中的回归算法不仅包含了常用的线性回归,还包含了指数回归、对数回归、以及多项式回归。 线性回归的示例: 对数回归的示例: 秉承了可视分析的
本文来自作者在GitChat(ID:GitChat_Club)上的精彩分享,CSDN独家合作发布。 随着DT时代的到来,传统的统计图表很难对复杂数据进行直观地展示。这几年数据可视化作为一个新研究领域也变得越来越火。成功的可视化,如果做得漂亮,虽表面简单却富含深意,可以让观测者一眼就能洞察事实并产生新的理解。可视化(visualization)和可视效果(visual)两个词是等价的,表示所有结构化的信息表现方式,包括图形、图表、示意图、地图、故事情节图以及不是很正式的结构化插图。 基本的可视化展现方式,
Echarts 是一款强大的 JavaScript 数据可视化库,广泛用于创建各种交互式图表。其中,饼状图是展示数据占比关系的常用图表类型之一。在使用 Echarts 创建饼状图时,我们可以通过设置 Grid 来优化图表的显示效果。本文将深入探讨 Echarts 饼状图中 Grid 的设置,通过适当的代码示例和详细解释,帮助读者更好地理解和使用。
开篇主要是介绍了一些常用的数据可视化工具和图表,让各位看官对数据可视化有一个较为全面的认识。后续篇章会深入介绍如何运用工具绘制精美图表的技术细节。 随着DT时代的到来,传统的统计图表很难对复杂数据进行直观地展示。这几年数据可视化作为一个新研究领域也变得越来越火。成功的可视化,如果做得漂亮,虽表面简单却富含深意,可以让观测者一眼就能洞察事实并产生新的理解。可视化(visualization)和可视效果(visual)两个词是等价的,表示所有结构化的信息表现方式,包括图形、图表、示意图、地图、故事情节图以及
随着DT时代的到来,传统的统计图表很难对复杂数据进行直观地展示。这几年数据可视化作为一个新研究领域也变得越来越火。成功的可视化,如果做得漂亮,虽表面简单却富含深意,可以让观测者一眼就能洞察事实并产生新的理解。可视化(visualization)和可视效果(visual)两个词是等价的,表示所有结构化的信息表现方式,包括图形、图表、示意图、地图、故事情节图以及不是很正式的结构化插图。 基本的可视化展现方式,如条形图、折线图、饼图、雷达图可以很容易通过各种软件(如Excel)容易生成,这些方法是常见可视化问题的
来源:中国统计网 作者:daniel.xie(谢佳标) 原文链接:http://dwz.cn/5Pz3BX 本文长度为2900字,建议阅读5分钟 本文主要为大家介绍一些比较流行的数据展现方式和常用的数据可视化工具和图表。 随着DT时代的到来,传统的统计图表很难对复杂数据进行直观地展示。这几年数据可视化作为一个新研究领域也变得越来越火。成功的可视化,如果做得漂亮,虽表面简单却富含深意,可以让观测者一眼就能洞察事实并产生新的理解。可视化(visualization)和可视效果(visual)两个词是等价的,
提起图表,你一定会想到 Excel 和 PPT 中的条形图、饼状图、柱状图,除此之外,还有很多其他种类的图表,比如折线图、热力图等等。但是,不管你通过哪一种图表,它们都是为了让你能够更直观、更简洁地表达自己的想法,也能让我们更好地从一堆杂乱无章的数字中找出规律。
ECharts是一个纯Javascript的图表库,可以流畅的运行在PC和移动设备上,兼容当前绝大部分浏览器,底层依赖轻量级的Canvas类库ZRender,提供直观、生动、可交互、可高度个性化定制的数据可视化图表。ECharts提供了常规的折线图、柱状图、散点图、饼图、K线图,用于统计的盒形图,用于地理数据可视化的地图、热力图、线图,用于关系数据可视化的关系图、treemap,多维数据可视化的平行坐标,还有用于BI的漏斗图、仪表盘,并且支持图与图之间的混搭。
大家好,我是yma16,本文分享关于 vue3+echarts应用——深度遍历 html 的 dom结构并使用树图进行可视化。
pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库。Echarts 是百度开源的一个数据可视化 JS 库。用 Echarts 生成的图可视化效果非常棒,pyecharts 是为了与 Python 进行对接,方便在 Python 中直接使用数据生成图。
專 欄 ❈陈键冬,Python中文社区专栏作者 GitHub: https://github.com/chenjiandongx ❈ 恭喜本社区专栏作者陈键冬开源项目pyecharts上榜Githu
注:本系列教程需要对应 JavaScript 、html、css 基础,否则将会导致阅读时困难,本教程将会从 ECharts 的官方示例出发,详解每一个示例实现,从中学习 ECharts 。
数据可视化能力已经越来越成为各岗位的基础技能。领英的数据报告显示,数据可视化技能在2018年中国最热门技能中排名第一。
数据可视化:把相对复杂的、抽象的数据通过可视的、交互的方式进行展示,从而形象直观地表达数据蕴含的信息和规律。 数据可视化是数据空间到图形空间的映射,是抽象数据的具象表达。 数据可视化交互的基本原则:总览为先,缩放过滤按需查看细节。
示例位于 https://gallery.pyecharts.org/#/README
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云