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，主要用于数据可视化。实际是Echarts与Python的对接，使用pyecharts可以生成独立的网页。
上一篇说过使用arc属性绘制一个完整的圆,这是绘制扇形是不是可以刷一下小聪明吧弧度修改一下,你会发现绘制的扇形想西瓜皮一样,只有初始弧度到结束弧度的一个简单连接,就行下面这个样子,这肯定不是我们想要扇形的样子哇
当饼状图数据比较多的时候 这个引导线显得比较杂乱无章了 这个时候需要去掉Echarts饼状图的引导线
canvas绘制饼状图动画 1、HTML 1 <!DOCTYPE html> 2 <html lang="en"> 3 <head> 4 <meta charset="UTF-8"> 5 <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0, user-scalable=no"> 6 <title>饼状图面向对象版本</title> 7 <style> 8 bo
本人在学习使用 Python 和 plotly 工具的征途中，学习到了饼状图的制作，经过尝试终于得到了一张饼状图。总的来说饼状图比较前两种稍微简单一些，也比较容易理解，数据量并不大，很容易上手。下面分享一些自己的实例和效果图，供大家参考。
在默认的饼状图里面，图例legend颜色是黑色的，有时候根据ui需要，根据不同的背景色，需要将图例文字调成白色或者其他颜色，那么，修改这些的还是一句话，修改某个属性即可。
echarts是百度推出的一款开源的基于JavaScript的可视化图表库，该开发库目前发展非常不错，且支持各类图形的绘制可定制程度高，Echarts绘图库同样可以与Flask结合，前台使用echart绘图库进行图形的生成与展示，后台则是Flask通过render_template方法返回一串JSON数据集，前台收到后将其应用到绘图库上，实现动态展示Web服务日志状态功能。
我们需要处理、分析和探索的大量数据;随着技术的进步，这个数字只会越来越大。现在，想象一下必须盯着电子表格中的数千行数据，试图找到隐藏的模式并追踪数字的变化。这就是数据可视化的切入点。拥有可视化的信息摘要比浏览电子表格更容易识别模式和趋势。由于数据分析的目的是获得见解和发现模式，将数据可视化将使其更有价值，更容易探索。不同类型的图表和图表使交流数据发现更快和更有效。
如果你想要用较少的代码实现比较酷炫的数据统计表，echarts是值得你考虑的一种实现方式。官网提供了很多实例供参考：http://echarts.baidu.com/examples.html。感兴趣可以先一睹为快！！！
这一系列文章感觉写的不好，思维跨度很大，原本是由于与《Angularjs in action》有种相见恨晚而激发要写点读后感之类的文章，但是在翻译或是阐述的时候还是会心有余而力不足，零零总总的写了《Angularjs in action》读书笔记的前三篇。渐渐明白，将新知识搞懂是一门本事，而将自己明白的share出去并让别人也明白更是一门学问。几篇翻译下来，感觉有些苍白，有网友给建议说是真枪实战的做点东西，结合代码更有说服力。想想也是，纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行。于是乎就有了《Angularjs i
1、饼状图：在想对基本比例进行比较的时候，饼状图比较有用；当扇形快的大小相似时，饼图用处不大。
SVG绘制饼状图 昨天学习了基本的SVG，下面是使用SVG绘制饼状图 创建SVG空间 创建SVG 需要一个document.createElementNS()方法 一个一个setAttribute()方法 编写如下js，将会创建一个svg空间 // 创建一个XML命名空间 var svgns = "http://www.w3.org/2000/svg"; // 创建一个SVG元素指定大小和坐标 var chart = document.createElementNS(svgns, "svg:sv
前面写到一个关于Echarts饼状图交互数据的例子，但是当时name是写死的，现在的value和name都是需要从后端获取，然后渲染在界面，大致的json数据是这样的： 模拟一个json格式的数据：
本文实现一个如图所示的控件，包括两部分，左边的饼状图和中间的两个小方块，及右边的两行文字
首先实现一个饼状图 <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <title></title> <script src="https://cdn.staticfile.org/jquery/2.1.1/jquery.min.js"></script> <script src="https://cdn.bootcss.com/echarts/4.2.1-rc1/ec
饼状图大小 radius: '45%', center: ['50%', '35%'], 图例的位置 legend: { orient: 'vertical', /* x: 'left', y: 'top', */ textStyle: { //图例文字的样式 c
实现一个Echarts图表中饼状图的指示线条，更加直观明确地看到统计效果。 写一个完整的demo：
当下，新型冠状病毒感染的肺炎疫情无时无刻不牵动着人们的心。面对来势汹汹的疫情，除了奋战在前线的医护人员以及防疫建设工作者们，小媛们也想尽一份绵薄之力。
本文使用的是简写的变量，在生产环境中，为了达到可读性，我们应该使用--p -> --percentage， --b -> --border-thickness， --c -> --main-color 来表示。
Qt 是一个跨平台C++图形界面开发库，利用Qt可以快速开发跨平台窗体应用程序，在Qt中我们可以通过拖拽的方式将不同组件放到指定的位置，实现图形化开发极大的方便了开发效率，本章将重点介绍TreeWidget与QCharts的常用方法及灵活运用。
技术群里一位读者微信私聊我，问我能不能统计下微信好友信息并以文件形式保存。其实，以前也写过类似的文章，一篇是微信好友性别统计，一篇是制作好友签名的词云图。比较分散，今天就索性把他们整合一下，一次性完成制作好友信息 csv 表格、性别统计饼图、昵称词云图、个性签名词云图、好友城市地区分布柱形图。
但是，其实我们可以使用pip一次性安装多个模块，创建一个txt文件，例如：requirements.txt，文件夹内部修改为：
配套视频请戳：https://www.bilibili.com/video/av26151775/
Echarts 是百度开源的一款数据可视化 JS 工具，数据可视化类型十分丰富，但是得通过导入 js 库在 Java Web 项目上运行。
对于任何一款数据统计，或者是数据管理软件来说有一个直观的图形显示各个区域数据的分布无疑是让系统更好的为人服务的一个特色。比如说：进销存软件，CMS，DRP。一个直观的数据分布、统计显示是相当的重要，这里我就是简单的使用JFreeChart演示一下。 关于使用JFreeChart乱码的问题，我所知道的有两种不同的解决方案，一种是在生成图片的时候要设置编码格式，这个试了一下，本地生成图片没问题，不过web的没有测试成功；第二种是使用老版本的JfreeChart，目前最新的是1.0.13，使用1.0.10就可以解决乱码问题。不知道是不是这个组件开发的问题。JFreeChart1.0.10下载地址： http://u.115.com/file/f4571d9153
Echarts饼状图标题位置一开始默认是在左上方，根据需要，echarts饼图标题如何显示在饼图右下方 ？只需要修改legend里面的xy属性即可：
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。
qiangbo.space/2018-04-06/matplotlib_l1/ 入门代码示例 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np d
在之前的一篇文章中，我讲到如何爬取必胜客官网中全国各大城市餐厅的信息。虽然餐厅数据信息被抓取下来，但是数据一直在硬盘中“躺尸”。不曾记得，自己已经第 n 次这么做了。说到这里，要追溯到自己的大学时光。
一直到2020年，我国原油产量基本处于平稳的状态，大部分原油来自国外进口；中国原油加工产量在华东、东北地区占比较大，华南地区相对较少。原油的加工企业对原油的加工有很大的影响，中国石油营业收入及净利润也十分可观。
饼图是一个划分为几个扇形的圆形统计图表，用于描述量、频率或百分比之间的相对关系的。在matplotlib中，可以通过plt.pie来实现，其中的参数如下：
饼状图（pie chart）一般用于描述分类型数据的相对频数或百分数频数分布，呈现部分与总体的关系。
之前没有接触过图表的绘制，经过实现这个功能了解并学习了AChartEngine，这是专门用于android绘制图表（饼状图、条形图）的工具库。目前最新的是achartengine-1.1.0.jar，下载地址：点击打开链接。
去年接触基金，体会到了基金的香（真香），今天也是过年后基金开始交易的第一天，今天爬取『蛋卷基金』数据，通过pyecharts动图可视化方式展示基金的涨跌情况。
Django 已经算是入门，所以自己把学习目标转到爬虫。自己接下来会利用三个月的时间来专攻 Python 爬虫。这几天，我使用“主题阅读方法”阅读 Python 爬虫入门的文档。制定 Python 爬虫的学习路线。
在日常工作中，报表打印和导出为PDF是经常要处理的任务之一。除了方便我们将信息传达给同事和客户外，还可以让工作看起来更加专业、漂亮和规范，从而赢得领导和客户的信任和支持。作为一名工作者，掌握高效的报表处理技巧对提高工作效率至关重要。其中，原生JS打印和导出报表为PDF技巧是一种非常实用、高效且普遍使用的方式。使用原生JS技巧，可以轻松完成报表处理的任务，避免使用繁琐的第三方库和软件，从而节省时间和金钱。掌握原生JS打印和导出报表为PDF技巧并不需要很高的前端开发技能，只需一些JS基础和DOM操作基础。本文将向您介绍如何使用原生JS技巧打印和导出报表为PDF，并帮助解决在处理报表时可能遇到的问题和困难。
ECharts 是一个开源的来自百度前端数据可视化团队,使用 JavaScript 实现的开源可视化库,是一个纯Javascript图表库,提供直观,生动,可交互,可个性化定制的数据可视化图表,涵盖各行业图表,满足各种需求。
做嵌入式基本上用不到报表，但是桌面应用就经常会用到报表功能，在Qt下面可用的报表工具也挺多，需要根据具体的需求来选择，报表有的格式比较规矩，有的则比较特殊，所以要结合具体需求来选择合适的方案。
大等于jdk1.8，大于mysql5.5，idea（eclipse），微信开发者工具
有几种不同类型的图表。最常见的四种图形可能是线形图、条形图和直方图、饼图和笛卡儿图。它们通常用于，而且最好用于，完全不同的东西。
sChart.js 作为一个小型简单的图表库，没有过多的图表类型，只包含了柱状图、折线图、饼状图和环形图四种基本的图表。麻雀虽小，五脏俱全。sChart.js 基本可以满足这四种图表的需求。而它的小，体现在它的体积上，代码只有 8kb，如果经过服务器的Gzip压缩，那就更小了，因此不用担心造成项目代码冗余。
本文介绍了一个小型简单的图表库\n - sChart.js，适用于各种图表类型，如柱状图、折线图、饼状图和环形图\n - 大小仅8KB，通过canvas实现，兼容IE9以上浏览器\n - 提供简单易用的 API，方便开发者快速生成图表\n
Qt 是一个跨平台C++图形界面开发库，利用Qt可以快速开发跨平台窗体应用程序，在Qt中我们可以通过拖拽的方式将不同组件放到指定的位置，实现图形化开发极大的方便了开发效率，本章将重点介绍QCharts二维绘图组件的常用方法及灵活运用。
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