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:
本文经授权转自: 澎湃美数课 今天,就为大家奉上制作径向柱状图的N种方法,任君挑选。在这当中,还有专门为大家炮制的超实用小功能哦可以看到实现的方法很多,他们之间各有千秋。有需要动脑筋去写代码的D3.js、Processing,也有基于软件来做的,更有直接在Excel里面生成的傻瓜式操作。 接下来会为大家稍微讲解编程和工具的操作思路,然后重点为大家介绍如何用Excel做出径向柱状图的效果。 ✦✧✧ 方法1 敲敲敲代码:D3、Processing 烟花、癌症等图,是我们之前做过的一些径向柱状图。他们主要是通
背景 DataTalk是一款面向不同用户角色的、支持多种数据源、多端、开放式的数据可视化平台。 通过DataTalk创作的页面,都是由大大小小不同的组件构成,所以【组件】是整个平台下非常重要的一个模块。 下面就带大家一起了解一下,DataTalk可视化平台的各种组件设计。 1 组件类别 ” 按照大的类别可划分为下面五大类: 01 多媒体组件 如富文本编辑、图片、web嵌入等。 02 图表组件 如折线图、柱状图、表格等各类图表类组件。这里你只需要从左侧拖入到画布中即可,在配置你想要的数据,图形就可以显示
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。
各类图表功能,小程序自带API并没有提供,所以很多人就用了其他方法来实现,极乐大叔将这些实现方法和教程聚合一下,以便大家能够迅速而方便的使用。 — 相关文章 — 在微信小程序中绘制图表(part
众多周知,图形和图表要比文本更具表现力和说服力。图表是数据图形化的表示,通过形象的图表来展示数据,比如条形图,折线图,饼图等等。可视化图表可以帮助开发者更容易理解复杂的数据,提高生产的效率和 Web 应用和项目的可靠性。
Ajax MGraph 基于 Prototype.js 的 Ajax 图表库,纯 XHTML 和 CSS 实现。
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。
近期的一个项目中,对数据的统计分析有非常大的要求,这就要求有一款非常强大的报表、图表插件。因此,组长给分了任务。让我们各自去研究不同的图表插件。用了一两天的时间,对java这块的图表插件做了一个简单的研究。java方向的图报表还是有非常多非常多的。比如。在业界颇具口碑的商业插件—— ChartDirector、 JavaScript图表 JScharts 等。以及开源插件—— JFreeChart(源代码免费,文档付费)、 JasperReports 等。
“大面积、炫酷动效、丰富色彩”,大屏易在观感上给人留下震撼印象,便于营造某些独特氛围、打造仪式感。
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!
点个关注👆跟腾讯工程师学技术 背景 QQ直播前端团队接入腾讯云前端性能监控(RUM)后,对目前的监控能力以及上报数据进行了梳理, 并着手进行了前端性能监控的专项建设,其中监控数据大盘建设是不可或缺的一环。 可视化的监控大盘可以清晰明了的观察到各项目运行情况,宏观上能快速进行项目间的横向对比,也可以非常便捷的进行项目各数据维度的详细展示,纵向的分析各指标数据的统计。 通过对数据大盘支持能力的调研,我们采用Grafana进行了数据大盘的建设。通过搭建Grafana服务,然后添加监控上报数据,最终使得【
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
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
Python有许多可视化工具,但是我主要讲解matplotlib(http://matplotlib.sourceforge.net)。此外,还可以利用诸如d3.js(http://d3js.org/)之类的工具为Web应用构建交互式图像。 matplotlib是一个用于创建出版质量图表的桌面绘图包(主要是2D方面)。该项目是由John Hunter于2002年启动的,其目的是为Python构建一个MATLAB式的绘图接口。如果结合使用一种GUI工具包(如IPython),matplotlib还具有诸如缩放
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,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。
fastjson 是一个性能很好的 Java 语言实现的 JSON 解析器和生成器,来自阿里巴巴的工程师开发。
在Bootstrap框架中并没有提供完整的响应式图表功能,不过可以引入强大的、基于JavaScript的、完全开源的第三方图表插件,并基于Bootstrap框架良好的兼容性来整合这些第三方插件,最终设计出性能优越的响应式图表 为了实现基于Bootstrap框架的响应式图表的设计,引用了Bootstrap框架、jQuery框架和ECharts插件所需要的脚本文件、样式文件和资源文件,并自定义了相关样式文件和资源文件
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。
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。
关于echarts使用的问题总结 1.legend图例不显示的问题: 在legend中的data为一个数组项,数组项通常为一个字符串,每一项需要对应一个系列的 name,如果数组项的值与name不相符则图例不会显示; 2.图表位置无法紧贴画布边缘的问题: 在grid绘图网格里,containLabel(grid 区域是否包含坐标轴的刻度标签,默认不包含)为true的情况下,无法使图表紧贴着画布显示,但可以防止标签标签长度动态变化时溢出容器或者覆盖其他组件,将containLabel设置为false即
人们常说,数据是新世界的货币,而 Web 则是新世界交易的外汇局。作为消费者,我们正在在数据中漫游;处处都是数据,从食品标签,到世界卫生组织组织的报告。其结果是,信息设计师在从数据流中呈现数据时愈发凸现窘境。 获得信息的最佳方式之一是,通过视觉化方式,快速抓住要点信息。另外,通过视觉化呈现数据,也揭示了令人惊奇的模式和观察结果,是不可能通过简单统计就能显而易见看到的模式和结论。 2015年可视化比赛 The Kantar Information is Beautiful Awards金奖 《数据为镜,二战之
静电说:之前推荐了一个抠图网站,今天再来给大家安利一个擦图插件。图片里的多余元素,旅游照背景中误入的路人甲,都可以轻松一键去除了!
1.JSON处理器 fastjson fastjson 是一个性能很好的 Java 语言实现的 JSON 解析器和生成器,来自阿里巴巴的工程师开发。 主要特点: 快速FAST (比其它任何基于Java的解析器和生成器更快,包括jackson) 强大(支持普通JDK类包括任意Java Bean Class、Collection、Map、Date或enum) 零依赖(没有依赖其它任何类库除了JDK) 示例代码: import com.alibaba.fastjson.JSON; Group group = n
在 ApacheCon Asia 2021 大会的“数据可视化论坛”上,特斯拉 BI 团队全栈开发工程师孟繁超(Makefile 君)发表了题为“ECharts 的乐趣:我们在特斯拉使用它的经验”的演讲。本文是这次演讲的内容总结。
在很多项目中都会有在前端展现数据图表的需求,而在开发过程中,开发者往往会使用一些JavaScript库,从而更有效地达到想要的目标。最近,TechSlide上的一篇文章总结了50种用于展现图表的JavaScript库,并对每种库做了简要的说明。这对于想要选择合适JavaScript库的开发者很有参考意义。
今天在做一个关于商城后台金额报表统计的功能,为了让数据直观明了并且这个报表还需要在手机端自适应所以我决定采用HIghCharts插件下的的报表,大家也可以去了解一下免费开源主要是好看。
我们在开发web应用的时候经常美工会设计一些样式比较特殊的图表,这对于前端开发人员来说会增加开发量,如下图就是笔者开发过程中要求制作的带渐变色效果的柱状图:
一般提及数据可视化,会Python的读者朋友可能第一时间想到的就是matplotlib模块或者是seaborn模块,而谈及绘制动态图表,大家想到的比较多的是Plotly或者是Pyecharts。
今天给大家分享一篇可视化干货,介绍的是功能强大的开源 Python 绘图库 Plotly,教你如何用超简单的(甚至只要一行!)代码,绘制出更棒的图表。
在当今数字化时代,数据的价值愈发凸显,企业和组织需要有效地利用数据来作出战略决策和优化业务流程。可视化是一种强大的工具,可以将复杂的数据以直观的方式展现出来,帮助用户更好地理解和分析数据。近年来,低代码开发平台和 Echarts 可视化库的结合,为智能可视化带来了全新的创新浪潮。
随着数字化和信息化的发展,数据大屏使用越来越广泛,我们不仅需要展示数据,更需要以一种更加美观的方式展示数据。这就必然需要使用到各种图表组件,比如柱状图、饼图、折线图等等。但是有一些效果不太适合通过这种常规图表实现,比如3D效果图表、组织结构、天气预报等这些特殊效果。那么这种特殊效果,我们就可以自己来开发实现。今天小编以葡萄城公司的嵌入式BI工具——Wyn商业智能为例为大家介绍如何实现一个天气预报插件。
一张会议记录表,里边有一个字段存放会议举行的地点,例如北京、上海、洛阳等等,需要取举行会议最多的前20个地点绘制成柱状图展示,项目为前后端分离的架构
增加了一个【EasyShu图表宝典】功能,方便大家快速浏览EasyShu所有图表,也可以结合筛选功能,缩小范围去查看特定场景、兴趣、标签的图表,双击后可打开对应的图表示例文件进一步详细了解。
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。
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。
Python 的科学栈相当成熟,各种应用场景都有相关的模块,包括机器学习和数据分析。数据可视化是发现数据和展示结果的重要一环,只不过过去以来,相对于 R 这样的工具,发展还是落后一些。 幸运的是,过去几年出现了很多新的Python数据可视化库,弥补了一些这方面的差距。matplotlib 已经成为事实上的数据可视化方面最主要的库,此外还有很多其他库,例如vispy,bokeh, seaborn, pyga, folium 和 networkx,这些库有些是构建在 matplotlib 之上,还有些有其他一
各个互联网公司通过大量的用户数据、信息进行统计分析,而这些大量繁杂的数据在经过可视化工具处理后,就能以图形化的形式展现在用户面前,清晰直观。随着各种数据的增加,这种可视化工具越来越得到开发者们的欢迎。 下面推荐30款可视化工具供大家选择和使用。 1.iCharts iCharts 提供了一个用于创建并呈现引人注目图表的托管解决方案。有许多不同种类的图表可供选择,每种类型都完全可定制,以适合网站的主题。iCharts 有交互元素,可以从Google Doc、Excel 表单和其他来源中获取
https://towarddatascience.com/the-next-level-of-data-visualization-in-python-dd6e99039d5e
使用echarts就会显得过重,而且动画达不到我想要的效果(主要是我自己愚蠢想不到好的动画办法)。
原文:https://towardsdatascience.com/the-next-level-of-data-visualization-in-python-dd6e99039d5e
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?
大数据及移动互联网时代,每一个使用移动终端的人无时无刻不在生产数据,而作为互联网服务提供的产品来说,也在持续不断的积累数据。数据如同人工智能一样,往往能表现出更为客观、理性的一面,数据可以让人更加直观、清晰的认识世界,数据也可以指导人更加理智的做出决策。
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