大数据时代的到来，给人们生活的方方面面都带来了显而易见的变化，而围绕数据所生成的数据新闻，更成为一种新生的载体，以其所拥有的描述、判断、预测等功能为广大读者带来便利与快捷。
Vue.js是一种流行的JavaScript框架，它为前端开发人员提供了一种创建优雅、高效和可扩展Web应用程序的方式。而ECharts则是一个基于JavaScript的可视化库，它可以帮助开发人员轻松地创建各种各样的图表和数据可视化。在这篇文章中，我们将介绍如何在Vue.js应用程序中使用ECharts，并为您提供一些使用示例。
ECharts 是一个功能强大的JavaScript图表库，它提供了丰富多样的可视化图表类型和交互功能。使用 ECharts 可以轻松地创建各种图表，例如折线图、柱状图、饼图等。本文将详细介绍如何安装和配置 ECharts。
ECharts 是一个由百度开发的开源数据可视化库，提供了丰富的图表类型和交互功能，广泛应用于网页和移动应用的数据展示和分析中。ECharts 的配置语法是构建图表的核心，准确的配置语法可以帮助我们轻松地创建出各种精美的图表。
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。
当今，数据可视化已经成当今，随着数据的日益增长，数据可视化变得越来越重要。ECharts 是一个强大的数据可视化工具，它提供了丰富的图表类型和交互方式，可以帮助我们更好地理解和分析数据。当今的数据可视化已成为数据分析和决策制定的重要工当今时代，数据分析和可视化已经成为了各行各业中不可或缺的一部分。而 ECharts 作为一款强大的数据可视化库，已经成为了众多开发者的首选。在本文中，我们将会介当今，数据可视化已成为数据分析和决策制定的必要当今时代，数据可视化已经成为了各行各业中不可或缺的一部分。数据可视化可以当今的数据可视化已经成为了数据分析和展示的重要手段之一，而ECharts作为一款优秀的数据可视化工具，被广泛应用于各个领域。在本篇文章中，我将向大家介绍如何在Uniapp中使用ECharts。
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。
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。
内存，作为计算机的四大件之一，当它充足的时候，我们不会察觉到它的存在，直到它悄无声息的一点点失去，才会越加珍惜。
网上下载echarts的js文件，因为我们要用人家的东西，所以要下载人家的东西，最后根据人家的规范进行写代码。
在数据分析和可视化的领域，选择合适的工具可以让我们事半功倍。今天，我们要介绍的两个工具，Streamlit 和 ECharts，各自在快速应用开发和高效数据可视化方面都有出色的表现。更为令人兴奋的是，当这两者结合时，我们能轻松地创建出互动性强、美观的数据大屏。
经过前面文章的介绍，大家都可以了解到什么是 Canvas，什么是 SVG。了解完毕了什么是 Canvas 和 SVG 之后，在本篇文章中，我将为大家介绍一个与 Canvas 和 SVG 相关的插件，即『Echarts』。
由于工作里常常要做图表，Excel没法满足复杂场景，所以Echarts和Tableau成为了我最得力的两个助手。
这个示例使用 vue-cli 脚手架搭建 安装echarts依赖 npm install echarts -S 或者使用国内的淘宝镜像： 安装 npm install -g cnpm --registry=https://registry.npm.taobao.org 使用 创建图表 全局引入 cnpm install echarts -S main.js // 引入echarts import echarts from 'echarts' Vue.prototype.$echarts =
Superset 起源于 Airbnb 在2015年发起的一次黑客马拉松比赛，起初，Superset 被命名为 Caravel 和 Panoramix，2017 年 5 月进入 Apache 孵化器。经过快四年的发展，在 2021 年 1 月，Superset 正式进入到 1 开头的版本，也就是从0.xx变成了1.xx，并且也成功晋升为 Apache 顶级项目(https://blogs.apache.org/foundation/entry/the-apache-software-foundation-announces70)。目前 Apache Superset 项目的主要负责团队来源于 Preset 公司。
图例组件展现了不同系列的标记(symbol)，颜色和名字。可以通过点击图例控制哪些系列不显示。
npm install -g cnpm --registry=https://registry.npm.taobao.org
文章首发：《如何在 Vue 中加入图表 - Vue echarts 使用教程 - 卡拉云》
ECharts和Excel作为两种广泛使用的数据处理和可视化工具，各自拥有其独特的魅力和功能。
俗话说“巧妇难为无米之炊”。数据时代，没有一款好的数据可视化分析工具，光有团队怎么行？ 商场如战场，数据是把枪。亚马逊运用大数据为客户推荐商品信息，阿里用大数据成立了小微金融服务集团，而谷歌更是计划用大数据接管世界……不知不觉，数据已经成为我们生活中必不可少的利器。本文收集了各个平台各种行业的数据可视化分析工具，让你不仅大饱眼福，而且还可以让你事半功倍。 Excel Excel作为一个入门级工具，是快速分析数据的理想工具，也能创建供内部使用的数据图，但是Excel在颜色、线条和样式上课选择的范围有限，这也
一、Excel Excel作为一个入门级工具，是快速分析数据的理想工具，也能创建供内部使用的数据图，但是Excel在颜色、线条和样式上课选择的范围有限，这也意味着用Excel很难制作出能符合专业出版物和网站需要的数据图。 二、Google Chart API Google Chart提供了一种非常完美的方式来可视化数据，提供了大量现成的图标类型，从简单的线图表到复杂的分层树地图等。它还内置了动画和用户交互控制。 三、D3 D3（Data Driven Documents）是支持SVG渲染的另一种Jav
一个网页中可以创建多个 echarts 实例。每个 echarts 实例 中可以创建多个图表和坐标系等等（用 option 来描述）。准备一个 DOM 节点（作为 echarts 的渲染容器），就可以在上面创建一个 echarts 实例。每个 echarts 实例独占一个 DOM 节点。
Excel Excel作为一个入门级工具，是快速分析数据的理想工具，也能创建供内部使用的数据图，但是Excel在颜色、线条和样式上课选择的范围有限，这也意味着用Excel很难制作出能符合专业出版物和网
导读：大数据时代，得数据者得天下。巧妇难为无米炊，拥有数据却不知道如何利用，就不能体现数据的价值。而数据可视化作为处理数据的重要步骤，一直被广泛应用。冷冰冰的数据，经过可视化技术的加工，便酒曲入瓮般幻
数据的重要性我们大家都知道，就算再小的项目中都可能使用几个图表展示，我最近在做项目的过程中也是需要用到图表，最后选择了echarts 图表库，为什么选择 echarts，第一：简单上手容易，第二：它几乎可以满足我们所有的开发需要，第三：echarts 应该是国内做的最好的可视化库之一了。
在项目当前目录下：$ python manage.py runserver 浏览器打开127.0.0.1:8000
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。
今天偶然想查下 ECharts 配置项，结果发现了一个新东西——「ECharts 术语速查手册」，于是点开了解一下。
本文完整版：《React Echarts 使用教程 - 如何在 React 中加入图表（内附数据看板实战搭建案例）》
数据可视化大屏可以帮助人们更加直观地了解数据，让数据更容易被人们所接受，比如双十一实时展示的成交额。
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：
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?
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。
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。
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。
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。
这个题目有点小，本篇博客真正谈论的应该是服务端生成图表的简单方案，这里面有两个关键字：服务端 & 简单，我们知道基于js有很多的图表库，知名的如D3、echarts 、highcharts等等，对于做数据可视化方向的同学可能自己都做过此类chart的研发，无论从零构建还是使用已有的轮子，基本上都是基于js在做，因为大部分数据可视化产品都是to B的产品。
在resources目录下创建js目录，然后将刚才下载的echarts.js文件放到js目录下。
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。
在项目中使用 ECharts 遇到了一些问题，包括图表不会随着窗口大小变化而变化，以及父组件向子组件传值时，ECharts 中的值不会被同步渲染等，因此写本博文进行记录；
使用Echarts图表结合webgl可视化平台进行数据对接，3D物联网开发选哪个？前端人员能不能跑来搞3D可视化开发？用什么可以简单快速建模？开发中遇到问题不知道如何解决？别急，使用ThingJS物联网可视化平台就能解决这些问题！
该案例为了实现效果采用的是随机生成数据，比较适用于偏向展示效果的静态页面如门户网站的首页、登录页等等。颜色样式自调。
当我们提到数据可视化，常常会想到众多的工具和库，如 Matplotlib、Seaborn 甚至于 D3.js 等。但是，有一个特定的组合正在快速走红：Streamlit 和 ECharts。Streamlit，作为一个轻量级的 Python 工具，允许数据科学家和工程师轻而易举地创建交互式的 web 应用。而 ECharts，一款来自百度的开源 JavaScript 可视化工具，因其绚丽的效果和广泛的图表类型而广受欢迎。
本文分享的案例来自于工程机械行业。通过对有关键数据回传的核心部件开发健康状态巡检算法，对当前的设备状态接入大盘进行可视化的展示，并且数据接入报警系统进行可用性的监控，提供预测性维护可以为客户提供更准确的维修建议。本案例通过算法提取的数据提供给了运维人员做早期的预警决策，可以在大盘上展示可用性，由于算法部分下沉到了数据库，利用了数据库分布式的计算能力，数据计算延迟低，架构简单，降低了运维成本的同时提升了客户满意度。
对于首次写 React Hooks 的我，只能基于上面罗列的几个点，一步步完成改造。
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。
-多年互联网运维工作经验，曾负责过大规模集群架构自动化运维管理工作。 -擅长Web集群架构与自动化运维，曾负责国内某大型金融公司运维工作。 -devops项目经理兼DBA。 -开发过一套自动化运维平台（功能如下）： 1)整合了各个公有云API，自主创建云主机。 2)ELK自动化收集日志功能。 3)Saltstack自动化运维统一配置管理工具。 4)Git、Jenkins自动化代码上线及自动化测试平台。 5)堡垒机，连接Linux、Windows平台及日志审计。 6)SQL执行及审批流程。 7)慢查询日志分析web界面。
pyecharts 是一个用于生成图表的 Python 库，基于 Echarts.js 构建，支持多种数据可视化图表类型，如折线图、柱状图等，并且提供了丰富的样式风格和数据交互功能。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
