全局 echarts 对象,在 script 标签引入 echarts.js 文件后获得,或者在 AMD 环境中通过 require('echarts') 获得。
最近接到许多大屏项目,其中有一个智慧大楼的项目,大致是由3d场景+数据图表组成,需要能监控实时数据、安防
矩形树图将层次结构的数据显示为一组嵌套矩形。树的每个分支都有一个矩形,然后用代表子分支的较小矩形平铺。
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。
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。
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。
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。
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。
最近正式开源的BizCharts图表库基于React技术栈,各个图表项皆采用了组件的形式,贴近React的使用特点。同时BizCharts基于G2进行封装,Bizcharts也继承了G2相关特性。公司目前统一使用的是ECharts图表库,下文将对3种图表库进行分析比对。
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...
ECharts是一个使用 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。
使用原生canvasAPI绘制柱状图。(柱状图截图来自于百度Echarts官方示例库【查看示例链接】)
现在是数据的时代,但是一堆数据是不直观的。我们需要可观测性,用图表展现出来,各种大屏可视化,看起来高大上的样子。截图的话,不够灵活,如果在PPT里能用动图展示,会让你的PPT增色不少。 可视化的工具很多,现在python各种库都能可视化,比如matplotlib,pycharts.
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。
Echarts是百度开源的比较强大的绘图工具,但其是用Js来操控的,使用案例大全: https://echarts.apache.org/examples/zh/index.html#chart-type-custom 有人在此基础上进行二次开发,衍生出pycharts,本篇将记录一些pyecharts中的一些个人认为比较精彩的图表。 pyecharts中文文档:https://pyecharts.org/#/zh-cn/intro pyecharts案例大全:https://gallery.pyecharts.org/#/Bar/stack_bar_percent 下面的图表截取了左侧目录项,查阅时只需修改案例大全最后一段url。
在生活中"可视化"对我们来说其实并不陌生,网站上各大图表频频而出,给我们的视觉也带来很直观的感受。下面我们就"可视化"而言,讨论一下,echarts和highcharts在vue里怎么灵活使用,如何解决出现的问题和难点。
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。
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。
AI 科技评论消息,1 月 16 日,百度 ECharts 团队发布旗下知名开源产品 ECharts 的最新 4.0 版本,并宣布品牌升级为「百度数据可视化实验室」(http://vis.baidu.com/)。除了这两大消息外,团队还正式发布深度学习可视化平台 Visual DL,以及其他一系列重量级产品,包括 ECharts GL 1.0 正式版,ZRender 4.0 全新版本,WebGL 框架 ClayGL 等。 百度数据可视化实验室的产品矩阵如下图所示,内容涵盖基础库、各种可视化产品以及应用产品。
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:
上一篇文章提到了疫情之下的产业转型,产业转型的一个大的方向就是线下转线上,即有能力的企业发展自己的电商平台,小企业借助别的电商平台。当这种转型进入一定的阶段后,接下来的必然要走的一步就是进行一些大数据的分析,开发相关的大数据平台。对应的这种情况,其实也是有能力的企业开发自己相应的数据平台,或者提供通用的数据分析平台,对外提供服务,小企业则借助这种服务进行数据分析。
又是一月结束,打工人准时准点的汇报工作如期和大家见面啦。提到汇报,必不可少的一部分就是数据的汇总、分析。
效果如下: 📷 <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="utf-8" /> <title>模拟3D柱状图+渐变色柱子</title> <script type="text/javascript" src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/echarts@5/dist/echarts.min.js" ></script> <script src="https://a
周末在家没事,做了两个数据可视化的echarts图表,学到了很多有关echarts的知识点。现在总结一下,供各位同学一起学习,成长。
W3C 制定了无障碍富互联网应用规范集(WAI-ARIA,the Accessible Rich Internet Applications Suite),致力于使得网页内容和网页应用能够被更多残障人士访问。Apache ECharts 4 遵从这一规范,支持自动根据图表配置项智能生成描述,使得盲人可以在朗读设备的帮助下了解图表内容,让图表可以被更多人群访问。除此之外,Apache ECharts 5 新增支持贴花纹理,作为颜色的辅助表达,进一步用以区分数据。
真依然很拉风,简书《数据可视化》专栏维护者,里面有很多优秀的文章,本文便是其中一篇。
实际项目开发中,往往是让设计人员把相关的图标做成矢量图或者位图,交给开发人员,开发人员直接使用到实际的项目中去。
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。
最近阿里正式开源的BizCharts图表库基于React技术栈,各个图表项皆采用了组件的形式,贴近React的使用特点。同时BizCharts基于G2进行封装,Bizcharts也继承了G2相关特性。公司目前统一使用的是ECharts图表库,下文将对3种图表库进行分析比对。
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<canvas width="300" height="300"></canvas>
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。
陆陆续续写了一个系列的flask入门教程了,最后以一个半成品大屏做个了结,也算是一段时间的成果吧,毕竟不是专业码农,只是爱好而已,还有很多其他的事情等待探索。
作者:常敏,腾讯云监控高级工程师 前言 Tcharts 来自于腾讯云监控产品中心,基于 Canvas (HTML5 的新标签)自研的可视化组件,是类似于 Apache Echarts(一个基于 JavaScript 的开源可视化图表库)和 AntV (蚂蚁金服全新一代数据可视化解决方案)可视化图表库。Tcharts 致力于提供高性能,易定制的企业级可视化解决方案。目前支持“统计图表”、“地图”和“图可视化”等组件。本文主要介绍“图可视化”组件部分。图可视化组件目前已应用到全链路监控“腾讯云应用性能观测
使用原生canvasAPI绘制K线图。(截图以及数据来自于百度Echarts官方示例库【查看示例链接】)。
示例位于 https://gallery.pyecharts.org/#/README
最近查阅了一些帖子,发现了一个极其强大的方法,其兼容性有待提高~~(但已有相关的的Polyfill方式)
使用原生canvasAPI绘制水球图,这将是一个非常有意思的挑战任务。水球图是一种常见的加载动画,属于扩展图形,在echarts中使用时需要下载扩展库(同为扩展库的还包括文字云插件和地图插件,项目地址为https://github.com/ecomfe/echarts-liquidfill)。
大家好,我是腾讯云开发者社区的 Front_Yue,本篇文章将介绍如何利用Canvas实现柱状图以及定制化开发特殊功能。
前言 后台产品常常使用图表为用户直观呈现用户访问、机器性能等数据,辅助用户对数据进行分析,判断业务运行状况。在图表中必然少不了通过颜色来更加直观、有效地传递信息。但图表实际应用中,却存在颜色任意或者无意义地使用,造成噪音干扰。 那么,在图表中添加颜色时,如何正确地运用颜色来传递信息,帮助用户更好理解数据?本文将从以下几点进行陈述: 颜色传递特定信息 信息可视化原理 图表颜色应用 图表颜色使用建议 总结 颜色传递特定信息 在了解图表颜色该如何正确使用之前,先思考一个问题:在看图表中的颜色时,我们究竟能从中获取
首先一起学习利用百度的开源项目绘制contour,百度搜索“echarts heatmap”,找到热力图的一个案例(http://echarts.baidu.com/examples/#chart-type-heatmap),点击这个案例:
大数据技术,就是从各种类型的数据中快速获得有价值信息的技术。大数据领域已经涌现出了大量新的技术,它们成为大数据采集、存储、处理和展现的有力武器。 一、大数据接入 1、大数据接入 已有数据接入、实时数据接入、文件数据接入、消息记录数据接入、文字数据接入、图片数据接入、视屏数据接入 2、大数据接入技术 Kafka、ActiveMQ、ZeroMQ、Flume、Sqoop、Socket(Mina、Netty)、ftp/sftp 二、大数据存储 1、大数据存储 结构化数据存储、半结构化数据存储、非结构化数据存储 2、
所有网页图表均可在个人版WPS上使用,地图可视化、高级桑基图、和弦图、关系图等酷炫图表能够更多被WPS用户使用。
MarkPoint是什么效果?如上图,一闪一闪亮晶晶的效果,这是在Echarts中对应的效果。我最早看到的是腾讯的一个Flash的版本,显示当前QQ在线人数的全国分布效果,感觉效果很炫,当时也在想,怎么用JS,HTML5来做出类似的效果,但说实话,没什么思路,甚至怀疑JS是否做不出来这种逼真的效果来。终于看到Echarts中提供了这个功能。下面就扒开她绚丽的衣着,一起走进MarkPoint的世界。 数据 首先还是先看看数据上的逻辑。上图是一个数据格式,placeList包括每一个关键点的名称和坐标位置,而
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
欢迎大家来到“Python从零到壹”,在这里我将分享约200篇Python系列文章,带大家一起去学习和玩耍,看看Python这个有趣的世界。所有文章都将结合案例、代码和作者的经验讲解,真心想把自己近十年的编程经验分享给大家,希望对您有所帮助,文章中不足之处也请海涵。
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