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。
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：
一：柱状图改变颜色 图片.png 代码： <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <titl
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。
参考链接：echarts官网：http://echarts.baidu.com/ 原型图（效果图）： 图片.png 代码： <!DOCTYPE html> <html> <head>
柱状图(bar chart)，是一种以长方形的长度为变量的表达图形的统计报告图，由一系列高度不等的纵向条纹表示数据分布的情况，用来比较两个或以上的价值(不同时间或者不同条件)，只有一个变量，通常利用于较小的数据集分析。柱状图亦可横向排列，或用多维方式表达。
(2).Jfreechart打造专业图表-原来Jfreechart也可以这么玩，可不是Highcharts 哦
很多做web的都知道，在很多web系统中会涉及到一些统计图，例如饼状图，柱状图、趋势图、以及叠加图等。提到这儿，做web的都很熟悉的，jquery的highcharts就能搞定所有的涉及到统计图的功能，highcharts我自己也在经常用，但是呢，用过arcgis for javascript的同志们深深地知道，arcgis的那一套选择的是dojo，并不能很好的与jquery结合使用，所以，还得回归到dojo上面去。dojo的统计图功能，也很强大的，前两篇博文对dojo的统计图做了一定的说明，就算入个门，在本节，重点讲述在地图中常见的统计图的实现方式。
随着科技的不断发展，数据分析和图形展示已经成为了多个行业必不可少的工作。Prism软件是一款专业的数据分析和绘图软件，具有丰富的功能和工具，包括统计分析、信号处理、曲线拟合、绘图等。本论文将探讨Prism软件的特色功能和使用方法，并通过一个详细的操作指南演示如何使用Prism软件进行科研数据处理和绘制统计图表。
好不容易出来实验数据，该怎样去呈现数据呢？在SCI文章中展示科研数据有一个不成文的规则：一表毁所有，一图胜千言。能用统计图呈现，就尽量不用表格。
在项目中遇到数据展示需求时，往往会通过，以列表的形式展示出数据或者以表格的形式展示。但是并不能直观的观察数据的变化，如果通过图表的形式来展示，就可以更快捷的获取到数据变化情况。
使用matplotlib可以绘制各种各样的统计图，Pandas对matplotlib中的绘图方法进行了更高层的封装，使用起来更简单方便。
原图： 图片.png 原代码： <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <title></t
图片.png <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="utf-8"> <title>五分钟上手之柱状图</title> <script src="js/echarts.min.js"></script> <script src="js/jquery-1.11.3.js"></script> </
大多数科研文章都离不开图表，尤其是图，熟悉一些绘图软件，并将图在文章和PPT中展示出来，是科研训练的重要内容。漂亮的文章配图能给自己的工作加不少分，生信宝典推出R的系列教程ggplot2高效实用指南 (可视化脚本、工具、套路、配色)讲解通过R语言绘制高颜值图。后来为了更加方便使用，生信宝典团队开发了在线绘图工具www.ehbio.com/ImageGP，支持14中常见图形和部分扩增子分析，深受欢迎，日均访问400次，累计访问数十万次，遍及世界各大洲，功能也在一直增加完善中。
集成产品开发（Integrated Product Development, 简称IPD）是一套产品开发的模式、理念与方法。在企业中，IBM成为实践IPD的早期成功典范， 1992年，IBM面临经营困境，发现效率低下的问题后，IBM希望实践集成产品开发（IPD）的方法，实现产品上市时间压缩一半、研发费用减少一半的目标，当然，最后结果也是IBM“如愿以偿”地实现目标。
接下来就以SovitChart平台为例，对数据可视化过程中的常用图表类型进行总结，以便将繁杂的、大量的数据变得轻松易懂。
漫长的演化史上，人类的感官只要能有效发现食物（包含猎物），快速捕获危险信号（例如捕食者逼近），和同类高效交流（使用声音、表情或肢体语言）就大概率可以在残酷的自然淘汰赛里幸存下来。
Charts是做什么的： 在我们平时的开发中，当使用到一些统计图表的时候，我们该怎样去做那些柱形的统计图、那些折线统计图、扇形统计图，亦或是你在做金融相关的项目那些股票走势等等的UI我们改怎样做？上面说的这么多全都可以用今天我们说的主角——Charts来解决，这次我们说这个就从它的集成开始，再到对它一些简单的说明，最后用几个Demo来认识一下这个三方，在最后我也会相应的给出下面几个Demo的源码供大家参考。 Charts在git的地址先给大家 来看看它的一个集成： Charts是
Echarts是一款由百度公司开发的开源数据可视化JS库，pyecharts是一款使用python调用echarts生成数据可视化的类库，可实现柱状图，折线图，饼状图，地图等统计图表。
随着科技的不断发展，数据分析和图形展示已经成为了多个行业必不可少的工作。Origin软件是一个专业的数据分析和绘图软件，具有丰富的功能和工具，包括统计分析、信号处理、曲线拟合、绘图等。本文将探讨Origin软件的特色功能和使用方法，并通过一个详细的操作指南演示如何使用Origin软件进行科研数据处理和绘制统计图表。
前端时常会遇到这样的问题，有一个单独的模块用作统计图，将多个折线或者柱状图，混合使用，下面的例子是用ajax+json模拟了调用接口实现echarts多个统计图显示。 样式布局暂时就不放在上面了，以下是从项目里面复制过来的一个小的demo，代码仅供参考。
Prism是一款非常实用的软件，它主要是用来进行数据分析和建模的。如果你是一名数据分析师或者是科研工作者，那么Prism绝对是你必备的工具之一。
在前两节，讲到了两种不同方式的聚类，一种是基于距离的，一种是基于区域范围的，两种不同的聚类都是通过扩展esri/layers/GraphicsLayer方法来实现的。在本节，就详细的讲讲esri/layers/GraphicsLayer方法的扩展。
在数据科学和数据可视化领域，生成清晰、漂亮的统计图表对于展示数据和传达见解至关重要。Python中有许多强大的库可以帮助我们实现这一目标，其中Altair库是一个非常流行的选择。Altair是一个基于Vega和Vega-Lite的声明式统计可视化库，它使得生成交互式、漂亮的图表变得非常简单。
前天我们在公众号『早起python』与『可乐的数据分析之路』开启了『怎样绘制漂亮的统计图表』系列专题，在两天的时间内我们收到一些粉丝提供的可视化结果，虽然参与的人并不多，但是已经足够我们说明问题了。下面开始点评时间。
柱状图是描述统计中使用频率非常高的一种统计图形。它有垂直样式和水平样式两种可视化效果。这里我们主要介绍柱状图的应用场景和绘制原理。
导读： 每天跟数据打交道，或许你已经习惯了用数据说话。怎样能让人更懂你的数据？图表是展现数据的有效方式，几种最常见的图表你都会用了吗？基于图表和数据的常见分析方法你都掌握了吗？本文以热映中的《复仇者联盟3》的豆瓣评分数据为例教会你玩转图表和分析方法。
本文介绍在Anaconda的环境中，安装Python语言中，常用的一个绘图库seaborn模块的方法。
本文实例为大家分享了Android实现横向柱状统计图的具体代码，供大家参考，具体内容如下
BI是Business Intelligence的英文缩写，译作商业智能，又称商业智慧或商务智能，指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。
“过度参与”的科研报告中，最抓眼球的是下面这张统计图。能想到用“堆积柱状图”的方式呈现数据，是很难得的。
如果不能将数据可视化， 那么拥有的数据除了占用存储将毫无用处。所以将数据分析起来才能大放光彩， 也是海量数据存在的意义。python中有很多将数据可视化的模块， matplotlib是最基本的一个， 也是功能非常强大的绘图库，支持绘制各种类型的统计图表。以下是几种常见的统计图表，以及绘制方法及用例
这里我们首先画一个自己选择的研究区，用于方便计算NDWI，这里我们将青海湖区域作为我们的研究区，第二步我们就是要设定一个函数，用于在函数中执行循环遍历，这里包括去云和影像筛选过程，最后按照最大值合成，最后我们分别加载影像，计算影像水域的面积分别用到的就是我们提到的pixelArea()和reduceregion(),在这个过程中我们可以设定一个水域变化面积的函数，用来展示每一面水体的面积变化情况，期间我们还可以构建动态展示效果，加载影像的三年湖水的动画效果。
GraphPad Prism是一款功能强大的医学绘图软件。它的基础生物统计学、曲线拟合和科学制图软件的功能，为管理和组织在不同实验中收集的科学数据提供了一个强大的解决方案。
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。
描述统计学：是阐述如何对客观现象的数量表现进行计量、搜集、整理、表示、一般分析与解释的一系列统计方法。其内容包括统计指标、统计调查、统计整理、统计图表、集中趋势测度、离散程度测度、统计指数、时间数列常规分析等理论和方法。
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
从上表可以看出，A组、B组的数据明显比C组、D组、E组要大，这种差异较大的数据做出的柱状图效果如下：
说起「数据可视化」，大家第一反应可能是在计算机上绘制图表。但实际上，数据可视化的历史要比计算机还长很多。
pygal[1] 是一个基于SVG的动态可视化Python库，该库枚举了各种常用不常用的图表类型，满足基本的可视化需求，可以画简单的地图。其特点是接口易用，有很多简化的写法，方便地绘制出统计图表，可以生成迷你图，有基本交互，不需要额外的语句，鼠标移动到图表上有文本标签强化效果。但图表不能直接渲染到notebook里，不能合并多个图，例如柱+折线形成复合图，因此使用范围还是比较有限。
可以帮助你实现：将自己的API接入到果创云，然后创建子应用给到你的客户或你的开发者进行接口调用，并统计调用次数。平台暂时不支持线上结算，需要自己进行线下接口调用次数的内部结算。
教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/84
在uni-app里面会使用到统计图，和echarts类似，也有自己的官方文档可以作参考，开发考勤的app项目的时候遇到了一个叠堆柱状图，统计每天正常，迟到，缺勤，早退，补卡五种状态的人数，做一下记录。
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