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
博客使用Word发博，发布后，排版会出现很多问题，一一修正工作量极大，敬请谅解。可加群获取原始文档。
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。
echart的安装就细不讲了，直接去官网下，实在不会的直接用cdn,省的一番口舌。
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。
echart，一个由百度前端发起的canvas国产类库（官网：http://echarts.baidu.com/index.html）。echart其实是在canvas类库zrender的基础上做的主题图库，优点有数据驱动，图例丰富，功能强大，支持数据拖拽重计算，数据区域漫游等功能，不论是从使用便捷程度、美观程度等方面都是不错的选择，在本文讲述如何在Openlayers中结合echart实现地图统计图的展示。
Vue ECharts 饼状图中的每个扇形颜色其实都可以自定义或者随机显示颜色。比如 X 轴是各销售渠道名，那么你可以需要使用全局统一的识别色彩，那么就需要指定每个扇面的颜色。本文讲解 4 种配置修改 ECharts 饼图颜色的方法。
多div现实echarts饼图实现： json接口返回: { code: 0, result: true, message: "successs", data: { series: [ { name:
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。
一种最快捷的方式就是直接引入下载的chartist编辑的js/css文件，它允许开发人员使用默认的命名方式或者可配置的方式来应用chartist到项目中，也可以通过修改chartist sass源代码文件定制需要的功能
图表是企业级Web开发必不可少的一个功能点。也是“数据可视化的一个具体呈现”。今天看到阮一峰翻译的“数据可视化：基本图表”一文，同时梳理一下公司现在项目使用的EChart2.0类库。阮一峰的文章同时也适合产品经理和设计师看，因为很多产品经理和设计师其实不能完全区分哪些地方需要哪些图表去呈现具体的数据。 1.柱状图-Bar Chart 适合场景：二维数据集（每个数据点包括两个值x和y），但只有一个维度需要比较。一般是Y轴。柱状图利用柱子的高度，反映数据的差异。 特点：肉眼对高度差异特别敏感，辨别效果非常好。
除了通过独立配置每一图表数据， echart 提供 dataset 集中管理实例内的数据集合。
饼图在实际的工作还是会经常使用，能够很清晰的显示各类数据和占比情况，曾经在工作中绘制了环饼图和多饼图的结合。本文中介绍的是如何利用Pyecharts绘制饼图和进阶的环状饼图和玫瑰图
这里我们利用ndvi进行荒漠化处理，我们这里将ndvi小于0.1的地方进行淹没掉，将剩余部分作为作为荒漠化的区域。这里选择时间的筛选我们将4月到10月的的时间作为研究时间。这里我们有几个函数需要需要先了解一下，首先是我们了解画polygon的函数，另外就是image的掩膜，另外一个就是像素统计函数
作为数据分析师，我们需要经常制作统计分析图表。但是报表太多的时候往往需要花费我们大部分时间去制作报表。这耽误了我们利用大量的时间去进行数据分析。但是作为数据分析师我们应该尽可能去挖掘表格图表数据背后隐藏关联信息，而不是简单的统计表格制作图表再发送报表。既然报表的工作不可免除，那我们应该如何利用我们所学的技术去更好的处理工作呢？这就需要我们制作一个Python小程序让它自己去实现，这样我们就有更多的时间去做数据分析。我们把让程序自己运行的这个过程称为自动化。
这样的饼图并没有任何实用价值，为了有效的展示信息，至少我们还需要显示数据的标签和百分比的数值。此时就需要调整参数，pie方法常用的参数有以下几个
本文中介绍的是如何在jupyter notebook中通过python-highcharts绘制常见的饼图：
chart 包是一个简单的本地图表库，支持时间序列和连续折线。是数据可视化第三方库。
pyecharts提供了一系列图表功能，如Calendar：日历图，Funnel：漏斗图，Gauge：仪表盘，Graph：关系图，Liquid：水球图，Parallel：平行坐标系，Pie：饼图，Polar：极坐标系，Radar：雷达图，Sankey：桑基图，Sunburst：旭日图，ThemeRiver：主题河流图，WordCloud：词云图。
很长一段时间没有更新了，但我不是在偷懒。这段时间一直学习前端的知识，之前也有一些小工具的输出：
来吧，今天写一个关于vue+echarts绘制图表的教程，写的原因很简单， 最近有不少人问，这是其一，其二是我的博客里面没有一片关于echarts的相对比较能看的教程，所以今天就写一篇，我们以折线图和饼图作为例子实现，原因是他们的数据格式相对柱状图来讲比较简单，这个学会了，可以应付绝大多数的图表，当然不包括3D图，虽然echarts支持3D图的绘制，但是这里不涉及，本文主要从几个注意的点说，因为毕竟怎么使用它已经被广大的博友写烂了，这里也就不耽误时间。 引入：
我把Echarts中常用的标题、图例、提示框、工具栏等配置项归类到Echarts 图表的基本配置项。各个配置项主要的配置参数如下：
第一步： 引入echarts import echarts from "echarts"; Vue.prototype.$echarts = echarts //引入组件（全局引入） 第二步： id绑定 /// pie 用于存放所要绘制的图形 第三步： 配置options，创建echarts实例 option1: { title: { text: "双坐标轴事例", //标题 show: f01
本次我们的教程主要市通过加载全国的矢量边界和遇上传的栅格数据，并通过上传的DEM数据进行相应的山阴、坡度、坡向数据，这里我们首先需要看几个函数：
const chart = echarts.init(canvas, null, { width: width, height: height, devicePixelRatio: dpr // 像素 }); canvas.setChart(chart); /* 定制每个角的label */ const label = { /* 格式化 c: value, b: name */ formatter: [
好像不够直观，有兴趣的朋友可以加上可视化的展示，我这里用基于python的Echarts 先安装了
本教程我们将分析植被覆盖度动态分布，再计算FVC的时候，我们首先要计算NDVI，然后通归一化处理，这个过程主要是计算最大值最小值的获取，植被覆盖度根据像元二分模型计算FVC=(NDVI-NDVImin）/(NDVImax-NDVImin）
https://echarts.apache.org/en/cheat-sheet.html
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。
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。
提到用python进行数据可视化，那么大多数人选择都是matplotlib，但是生成的图表不能进行交互操作，比如时间轴拖动、交互式图例等，那么本文将对pyecharts进行详细讲解。
今天，给大家介绍一个很酷的 Python 手绘风格可视化神包：cutecharts。
常常为Python的数据可视化而痴迷，将数据进行可视化只需要掌握相关库的方法使用即可。流水线式的库式调用实现正是显示python强大的库的功能。我们可以绘制各种各样的数据图样式，对于数据的反应更加直观而准确。
本次我们使用的数据同样是中国区域地面气象要素驱动数据年度合成产品，包括近地面气温、近地面气压、近地面空气比湿、近地面全速、地面向下短波辐射、地面向下长波辐射、地面降水率共7个要素。数据为NETCDF格式，时间分辨率为年，水平空间分辨率为0.1°。可为中国区陆面过程模拟提供驱动数据。
来源：https://github.com/chenjiandongx/cutecharts
图表库千万个今天 HelloGitHub 给大家推荐个很有“特色”的图表库：一个手绘风格的 JS 图表库 —— Chart.xkcd，快收起你紧绷、严肃的面容让我们一起看看用手绘风格展示数据的效果。
安装 pip install pyecharts 直接使用该命令安装的版本为最新版本为1.5。语法与之前版本大不一样，因此本文仅针对1.5及之后版本说明。若想使用之前版本请使用命令pip install pyecharts == 0.1.5.19 注：建议在jupyter notebook中coding，方便debug。
在matplotlib中，默认的颜色盘通过参数rcParams["axes.prop_cycle"]参数来指定, 初始的调色盘就是T10调色盘。
本次举一个简答的案例，通过对一个县级市进行监督分类采样，然后进行耕地、林地、园地和其它的划分，除此之外，我们还需要掌握随机样本点的采集，混淆矩阵以及精度计算等问题。首先我们看一下随机样本点的选取函数：
1.简介 Matplotlib 是一个 Python 的 2D绘图库，它以各种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版质量级别的图形。 ---- 2.绘图基础 2.1 图表基本元素 图例和标题 x轴和y轴、刻度、刻度标签 绘图区域及边框 网格线 2.2 图表基本属性 多重绘图属性: 是否在同一个图上绘制多个系列的线 多重子图属性: 是否生成多个子图，并在每个子图上绘制多个系列的线 ---- 3.绘图方式 3.1 Pyplot API[1] 3.1.1 属性设置函数 绘制图边框: box 为图表添加图例: fi
还记得那是一个月黑风高的晚上，一位女同事让我给他讲解数据分析结果的时候，我默默的用python画了下面这张图。
将国家或地区的数值信息映射到地图上，通过颜色变化来表示数值的大小或范围。颜色地图适合带有地理位置信息的数据的展现，将颜色和地图相结合，直观显示数据的地理分布，通过颜色深浅容易判断数值的大小。下图显示的是截止到4月6日，中国各省市现有确诊人数地图，每个省市区域被赋予一种颜色，通过查看左下角的图例可以明确每种颜色对应的数值范围。我们可以看到图例中的颜色由下至上依次从浅到深，数值范围也相应地由小到大。通过地图可以非常直观地看到各省市现存确诊人数的多少，比如湖北的现存确诊还有几百人，北京、上海、广东等地由于境外输入病例的增加，还存在不少的现有确诊病例，安徽、广西、青海等地现有确诊病例已经清零。
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