当前,数据可视化已经成为数据科学领域非常重要的一部分。不同网络系统中产生的数据,都需要经过适当的可视化处理,以便更好的呈现给用户读取和分析。 对任何一个组织来说,如果能够充分的获取数据、可视化数据和分析数据,那么就能很大程度上帮助了解数据产生的深层次原因,以便据此做出正确的决定。 对于前端开发人员来说,如果能够掌握交互式网页中的数据可视化技术,则是一项很棒的技能。当然,通过一些 JavaScript 的图表库也会使前端的数据可视化变得更加容易。使用这些库,开发者可以在无需考虑不同的语法所带来的编程难题的情况
英文: Anton Shaleynikov 译文:葡萄城控件 www.cnblogs.com/powertoolsteam/p/top-9-javascript-charting-libraries.html 当前,数据可视化已经成为数据科学领域非常重要的一部分。不同网络系统中产生的数据,都需要经过适当的可视化处理,以便更好的呈现给用户读取和分析。 对任何一个组织来说,如果能够充分的获取数据、可视化数据和分析数据,那么就能很大程度上帮助了解数据产生的深层次原因,以便据此做出正确的决定。 对于前端开发人员
自从 React 16.8 发布之后,它带来的 React Hooks 在前端圈引起了一场无法逆转的风暴。React Hooks 为函数式组件提供了无限的功能,解决了类组件很多的固有缺陷。这篇教程将带你快速熟悉并掌握最常用的两个 Hook:useState 和 useEffect。在了解如何使用的同时,还能管窥背后的原理,顺便实现一个 COVID-19(新冠肺炎)可视化应用。
随着应用状态越来越复杂,我们迫切需要状态与数据流管理的解决方案。熟悉 React 开发的同学一定听说过 Redux,而在这篇文章中,我们将通过 useReducer + useContext 的组合实现一个简易版的 Redux。首先,我们将带你重新认识“老朋友”useState,并借此引出这篇文章的主角:Reducer 函数与 useReducer 钩子,并通过实战一步步带你理清数据流和状态管理的基本思想。
Recharts 是一款图表处理的类库,利用 React 的特性,重新定义了图表的配置和组合方式,大大地提高了图表自定义样式的灵活度。本文记录了使用 Recharts 结合 SVG 开发自定义样式图表的踩坑历程。 背景 ABCmouse 学校版 为老师们提供了孩子学习情况反馈的模块,其中有一部分数据需要以图表的方式直观展示。 视觉稿 这也涉足到了数据可视化的领域。这个领域细节繁多,靠个人力量难以考虑周全,便需要依赖第三方组件库。结合这一个需求,在数据可视化组件库的选择上,主要考虑两点: 支持 Reac
腾讯企鹅辅导在学生上课结束后推送“学习报告”,是课程所提供的一项重要服务。家长在“学习报告”中能查看孩子上课时间及互动情况,答题及掌握知识点,作业考试分数,班级排名等诸多数据,继而让学生家长及时掌握孩子的学习情况。
ECharts是一个基于JavaScript实现的开源可视化库,可以流畅的运行在PC和移动设备上,兼容当前绝大部分浏览器。recharts是开发者根据ECharts2开发的一个R语言接口,它使我们可以用R语言实现ECharts作图。
本文由CDA数据分析研究院曾珂提供,刘春娇整理,版权私有,侵权必究,转载请注明出处。 总结一下2016年5月29日数据科学家训练营R语言课程中Echart学习成果,也把上课用Echart做的图表及脚
本文由 IMWeb 首发于 IMWeb 社区网站 imweb.io。点击阅读原文查看 IMWeb 社区更多精彩文章。 需求简介 腾讯企鹅辅导在学生上课结束后推送“学习报告”,是课程所提供的一项重要服务。家长在“学习报告”中能查看孩子上课时间及互动情况,答题及掌握知识点,作业考试分数,班级排名等诸多数据,继而让学生家长及时掌握孩子的学习情况。 此次改版升级是针对旧学习报告的的数据和展示进行的一次优化:增加考试模块、知识点采用更简单的表达形式、在视觉交互上更加年轻活泼、并运用了更多数据图表可视化在其数据展示中。
文章首发:《如何在 Vue 中加入图表 - Vue echarts 使用教程 - 卡拉云》
操作系统:CentOS 7.4 Python版本 :3.6 Django版本: 1.10.5 操作系统用户:oms 数据处理:pandas 前端展示:highcharts
【背景】:项目中需要使用到图表,于是找了目前非常热门的开源图表,折线图/柱状图/饼图等应有尽有,各种效果实现都很给力,附上github链接,有原DEMO,github是最好的老师,看DEMO例程源码,相比在网上泛泛的查资料要高效的多。https://github.com/PhilJay/MPAndroidChart
本文将简要盘点R中常用的可视化包,并通过简要介绍包的特点来帮助读者深入理解可视化包。
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。
利用R语言也可以制作出漂亮的交互数据可视化,下面和大家分享一些常用的交互可视化的R包。
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。
调用setupFullAxesBox,如果某一边没有轴会生成一个,并且四边的轴显示都设置true
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大满贯网球比赛的统计数据使得弹药数据故事无止境。从一个国家的成功看一段时间; 男女比赛之间的差异; 比较四个不同的比赛。
需要了解的主要配置:series xAxis yAxis grid tooltip title legend colo
自己一直在做一个周基金定投模拟,每周需要添加一行数据,并生成图表。以前一直是用Excel实现的。但数据行多后,图表大小调整总是不太方便,一般只能通过缩放比例解决。
pyecharts主要基于Web浏览器进行显示,绘制的图形比较多,包括折线图、柱状图、饼图、漏斗图 地图和极坐标图等。使用pyecharts绘图代码量很少,但绘制的图形比较美观。
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。
JsCode只是一段字符串,包含着JS代码,在知乎的这篇文章中介绍了如何使用JsCode,使用小结:
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。
QCPGrar QCPCurve QCPBars QCPStatisticalBox QCPColorMap QCPFinancial QCPErrorBars
用Unity做虚拟仿真项目,总会遇到要画图表的需求,如果从头开发,那么工作量是很大的。
series[].type xAxis yAxis markPoint markLine label barWidth
highstocks 是一个功能强大且丰富的股票资讯类图表的库,其具有代表意义的项目还有 highcharts 和 highmaps。我最近在做一个股票资讯类的项目,所以需要用到这个图表库,由此篇文章开张记录下使用该库的各种问题和小技巧。方便以后他人遇到问题及时解决。首先我们就来谈一谈如何在 react 项目中使用它。
pyecharts是基于前端可视化框架echarts的Python可视化库。该库让我们在Python里也可以充分体验到快速出图和丰富交互的数据可视化体验。
在本文中,我们将探讨如何在 Python 中使用 Plotly 创建人口金字塔。Plotly是一个强大的可视化库,允许我们在Python中创建交互式和动态绘图。
FigureCanvas 和 Renderer 解决和用户界面(如 wxPython)或绘图语言(如 PostScript)间通信的所有细节。而Artists 解决figure,text,lines这些元素的呈现和布局相关的所有细节。通常95%的时间都会花在 Artists 上。
Qt之QCustomPlot概述 QCustomPlot使用手册(一) QCustomPlot使用手册(二) QCustomPlot使用手册(三) QCustomPlot使用手册(四)
自定义沿坐标轴的刻度值和标签有助于突出显示数据的特定方面。以下示例说明一些常见的自定义,例如修改刻度值的放置位置、更改刻度标签的文本和格式,以及旋转刻度标签。
所谓的横向柱状图, 只需要让x轴的角色和y轴的角色互换一下即可. 既 xAxis 的 type 设置为value , yAxis 的 type 设置为 category , 并且设置 data 即可
作为一个看了多年篮球的 NBA球迷,一直在想用 python 和篮球一起来写点什么
打开Power BI Desktop,在右侧可视化区域会看到一个“Py”的图标,打开该图标,并选择启用脚本视觉对象,拖动字段到“值”的位置:
Echarts 是一个由百度开源的数据可视化,凭借着良好的交互性,精巧的图表设计,得到了众多开发者的认可。而 Python 是一门富有表达力的语言,很适合用于数据处理。当数据分析遇上数据可视化时,pyecharts 诞生了。
注:本系列教程需要对应 JavaScript 、html、css 基础,否则将会导致阅读时困难,本教程将会从 ECharts 的官方示例出发,详解每一个示例实现,从中学习 ECharts 。
前言基本使用链式调用单独调用全局配置系列配置基本图表饼图折线图漏斗图热力图日历图地理图地理热点图3D散点图其他特性xy轴翻转组合图表主题设置时间轴可视化分享航线图?气泡效果散点图 前言 pyechar
Highcharts-12-绘制基础折线图 本文中介绍的是如何利用python-highcharts绘制折线图 指定x轴数据标签 显示点值的数据 显示最值和均值的折线图 可缩放的X轴 指定x轴数据标签
前几天魔方学院(其实就是我的公众号交流群啦~_~)的一位群友突然在群里提了一个问题! 看了之前推送的REmap相关内容,结果导出的图表是html格式的动态图,不知道如何将此种格式的图表放在ppt中使用。 这确实很尴尬他呀,你不能直接拿着Rstudio跟客户演示呀(而且还不保证每一台PC上都安装有R语言软件),如果是ppt展示,突然退出来,然后用浏览器打开html文件也是够突兀的。 当然这个情况在r语言中其实很普遍,很多依赖底层js语言编写的二次开发包(比如R语言中的recharts、RERmap、Rchar
上次在写大屏数据可视化电子看板系统时候,提到过改造QCustomPlot来实现柱状分组图、横向柱状图、横向分组图、鼠标悬停提示等。这次单独列出来描述,有很多人疑问为啥不用QChart,或者echart等形式,其实这两种方式我都尝试过,比如Qt5.7以后新增的QChart模块,曲线这块,支持数据量很小,而且用法极其不适应,非常别扭,尤其是10W以上数据量的支持,简直是渣渣,优点也是有很多的,比如动画效果,我看过他的完整源码,动画这块处理的非常好,连坐标轴都可以有动画效果,而且支持很多种效果,而且内置了很多套theme皮肤,省去了很多渣渣审美的程序员自己来配色,这个倒是挺方便的。而对于echart,必须依赖浏览器控件,资源占用比较高,后面决定采用改造QCustomPlot来实现用户需要的各种图表效果。
Highcharts-5-柱状图3 本文中介绍的是3种柱状图相关设置: x轴属性倾斜设置 区间变化柱状图(温度为例) 多轴图形 highcharts保存文件 H.save_file('highchar
今天是读《pyhton数据分析基础》的第14天,今天读书笔记的内容为使用matplotlib模块绘制常用的统计图。 模块概括 matplotlib 是最基础的绘图模块,pandas和seaborn的绘图功能的使用依赖于matplotlib。 条形图 #绘制柱形图 from matplotlib import pyplot as plt #绘图数据 x=["a","c","d","e","b"] y=[11.5,18.6,17.5,14.3,10.8] #创建基础图 fig=plt.figure() #
最近看到了一个需求,想要监听图例元素的鼠标事件(不限于点击),所以光靠监听「legendselectchanged」就不够用了。
作者 | 俊欣 来源 | 关于数据分析与可视化 今天小编来给大家介绍一下如何在Pyecharts当中画出炫酷的图表,通过该模块当中的一系列设置,本文我们大致会介绍pyecharts当中的 Theme图表背景 Pyecharts模块内部内置了10多种不同风格的图表绘制样式,分别是 LIGHT = "light" DARK = "dark" WHITE = "white" CHALK: str = "chalk" ESSOS: str = "essos" INFOGRAPHIC: str = "infogr
本系列文章主要针对Python语言【pyecharts】库生成折线图功能进行深入探究与二次开发而撰写的,专栏文章的作用是帮助大家在工作中【快速】、【高效】、【美观】、【大气】的展示各种适合【折线图】的数据,且只针对折线图,我相信折线图才是最美的图表,在折线图中你能找到真正的数学之美,当前只针对生成网页类型可以截图使用,也可以通过录制操作过程生成小视频的方式使用,后期我会想办法针对视频自动演示进行研究,可能前几十篇或甚至是上百篇文章都是对折线图的具体探究与深度学习,后面的文章我会写一些功能类的GUI工具,用于生成各类折线图,有望在2024年的年会PPT汇报上给予大家【唯美】的帮助。
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