以上这篇使用laravel和ECharts实现折线图效果的例子就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
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。
1.在实际项目开展中，往往会牵扯到需要绘制图表的情况。而Visifire是一个比较美观大方的第三方图表控件，本文会讲 述如何初步使用Visifire控件。 首先我们需要从Visifire的官方网站下载：http://www.visifire.com/，新建一个项目，引入SLVisifire.Charts.dll。在 MainPage.xaml.cs代码中添加代码：using Visifire.Charts; 准备工作做好了，此时我在这里直接编写了一个函数如下： /// /// 创建一个图表 /// /// 表名字 /// 时间段的集合 /// 对应时间段集合的值 /// 本表在主Grid里面的ROW值 /// 本表在主Grid里面的column值 /// Y轴的后缀 /// 时间段间隔 /// 图表两点之间的间隔 /// 图表的X轴坐标按什么来分类，如时分秒 public void CreateChart(string tableName, List updateTime, List value, int row, int column, string rihgtStr, TimeSpan tspan, int chartInterval, IntervalTypes intervaltype) { // 创建一个图标 Chart chart = new Chart(); // 设置图标的宽度和高度 chart.Width = 500; chart.Height = 400; chart.ToolBarEnabled = true; // 设置图标的属性 chart.ScrollingEnabled = false; chart.View3D = true; // 创建一个标题的对象 Title title = new Title(); // 设置标题的名称 title.Text = tableName; title.Padding = new Thickness(0, 10, 5, 0); // 向图标添加标题 chart.Titles.Add(title); // 初始化一个新的Axis Axis xAxis = new Axis(); // 设置axis的属性 //图表的X轴坐标按什么来分类，如时分秒 xAxis.IntervalType = intervaltype; //图表中的X轴坐标间隔如2，3，20等，单位为xAxis.IntervalType设置的时分 秒。 xAxis.Interval = chartInterval; //设置X轴的时间显示格式为7-10 11：20 xAxis.ValueFormatString = “hh:mm:ss”; //给图标添加Axis chart.AxesX.Add(xAxis); Axis yAxis = new Axis(); //设置图标中Y轴的最小值永远为0 yAxis.AxisMinimum = 0; //设置图表中Y轴的后缀 yAxis.Suffix = rihgtStr; chart.AxesY.Add(yAxis); for (Int32 j = 0; j < 1; j++) { // 创建一个新的数据线。 DataSeries dataSeries = new DataSeries(); // 设置数据线的格式。 dataSeries.RenderAs = RenderAs.Line; dataSeries.XValueType = ChartValueTypes.DateTime; // 设置数据点 DataPoint dataPoint; for (int i = 0; i < updateTime.Count; i++) { // 创建一个数据点的实例。 dataPoint = new DataPoint(); // 设置X轴点 dataPoint.XValue = updateTime[i]; //设置Y轴点 dataPoint.YValue = double.Parse(value[i]); 通过此函数我们可以很方便的创建了一个Visifire图表，其创建的步骤那些我在这里不细说，大家直接看源码上的注释 就可以了。因为我使用的Visifire是免费的版本，所有会有水印，在使用的过程中可以创建一个白色背景的StackPanel 来遮盖住水印的位置。在这个函数执行的时候，还为每个DataPoint点加载了一个点击事件，处理当这些点被点击之后 触发的事件（在事件里面获取DataPoint的X轴，Y轴等，以便进行相关操作）,其源码如下： dataPoint.MarkerSize = 8
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。
这次的案例是通过绘制一条直线，确定沿着这条直线的海拔和随着海拔的温度变化情况，用到的Landsat8数据和DEM数据。时间线主要是2013-2014年的夏天和冬天
【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
在这篇文章中，我们将建立一个条形图，比较基督城地区自然散步的持续时间。我们将使用今年推出的新的Swift Charts框架，并将看到如何绘制默认不符合Plottable协议的类型的数据，如Measurement<UnitDuration>。
小程序组件化开发框架 https://tencent.github.io/wepy/
Matplotlib默认主题下绘制的可视化图形如一位高贵冷艳、不沾烟火的冰山女神，而cutecharts的图就像不拘常规、潇洒无羁的活力少年。
使用 HT for Web (以下简称 HT)开发HTML5网络拓扑图的开发有 Chart 需求的项目的时候，感觉很痛苦，HT 集成的 Chart 组件中，并不包含有坐标，在展现方面不是很直观，但是也
使用 HT for Web (以下简称 HT)开发HTML5网络拓扑图的开发者有 Chart 需求的项目的时候，感觉很痛苦，HT 集成的 Chart 组件中，并不包含有坐标，在展现方面不是很直观，但是
【导语】如何将我们的数据以更好的形势呈现出来？擅长不同编程语言的程序员会选择各自技术范畴内成熟、好用的工具包，比如 R 语言的开发者最常使用的是 ggplot2，但它不支持 Python；以前 Python 语言的开发者使用最多的是 matplotlib，一个很强大的可视化库，不过它的局限也非常严重，制作交互式图表也是一件难事。今天要给大家推荐一个新的工具——Altair，一个 Vega-Lite 的包装器，也许这些概念你都还不没了解过，接下来我们就在下面的文章为大家作介绍。
在使用过jschart之后，觉得对俺们中国人不是很友善，短时间内是不会支持中文，没法用，也就这样就认识了visifire图表，第一次浏览他的网站就被他的华丽迷上了。 从他的网站上download下来，压缩包里面已经包含了samples。 首先必须在自己的机器上面安装微软的siverlight控件，否则你是不能浏览图表的，这个好办，到微软的网站上下载就可以了。 安装好siverlight,再打开samples中的firstchart.htm,你就可以看见那个漂亮的柱状图了。可是一旦你把他发布到你的网站上去，呵呵！！打开这个网页居然是一片空白。 费了老大的劲，才搞定，原来是IIS设置导致visifire的图表显示一片空白。visifire图表要工作，必须要他bin目录下的文件支持，其中有一个visifire2.js比较好理解，因为你的网页文件必须要引用他，其中还有一个SL.Visifire.Charts.xap文件，导致visifire显示空白的原因就在这，因为被IIS咔嚓掉了，我们需要在iis的mime类型中注册 .xap为application。 设置后，再打开网站，效果出来了。 现在可以定定心研究一下他的结构了。 1.首先要引入这个js文件：<script type=”text/javascript” src=”Visifire2.js”></script> 2.声明一个div层作为容器： 3.生成图表 var vChart = new Visifire2(“SL.Visifire.Charts.xap ” , 500 , 300 ); vChart.setDataXml(chartXmlString); vChart.render(“VisifireChart”); 基本上和我前面提到的jschart差不多。其中最重要的就是 chartxmlstring,这个就是我们要表现的数据，下面是这个图表例子中的数据,采用xml语言规范,抽象出结构为： <vc:chart> <vc:chart.titles> <vc:title text=”图表的标题”/> </vc:chart.titles> <vc:chart.axesx> <vc:axis title=”x轴标签”/> <vc:chart.axesy> <vc:axis title=”y轴标签”/> </vc:chart.axesy> <vc:dataseries renderas=”pie” axisytype=”primary”> <vc:DataSeries.DataPoints> <vc:DataPoint AxisXLabel=”xlabel标记” YValue=”Y轴值” /> <vc:DataPoint AxisXLabel=”xlabel标记” YValue=”Y轴值” /> </vc:dataseries.datapoints> </vc:dataseries> </vc:chart> 了解了他的数据结构,我们做一个图表就简单了,需要修改的就是 <vc:DataPoint AxisXLabel=”xlabel标记” YValue=”Y轴值” />这里.我们大多数情况的时候都是从数据库中调取数据,那如何处理呢! visifire chart的帮助文档里面有一个实例文件,不过感觉不是很很好. 我希望的结果应该是 varchar.setdataxml(xml.xml),里面是一个xml文件,或者是一个动态程序文件.前几天使用jschart,可以这样使用的,也不知道visifire可不可行. 图表样式很多，其实好多参数我们根本不用去记,只需要到他的网站上进入设计界面,即可以来个所见即所得的图表,然后将代码拷贝过来就可以了,绝对傻瓜式. 以前用过dundas的图表控件，觉得效果不错，但是现在一用visifire，觉得好像更好些。
本文，我们来探讨下，如何在 Dygraphs 中的 X 轴上等间距的展示每一条竖线，间隔是 1s，如上图。
本文仅做数据可视化部分的简单介绍，数据采集部分后续我们拿别的网站进行分享主要是关于js反爬，数据处理部分并不难后续我们再单独进行讲解。
根据业务需求，找到了这个很少使用的图形，话不多说，看看该如何使用。首先要引入支持文件：可根据链接下载。 exporting.js：https://img.hcharts.cn/highcharts/modules/exporting.js xrange.js：https://img.hcharts.cn/highcharts/modules/xrange.js
在这篇文章中，我们将建立一个条形图，比较基督城地区自然散步的持续时间。我们将使用今年推出的新的Swift Charts 框架，并将看到如何绘制默认不符合 Plottable 协议的类型的数据，如 Measurement<UnitDuration>。
比如数可视的「花火hanabi」，嫡数的「镝数图表」，以及国外网站「Flourish」。
文章介绍 “数据可视化”可以帮助用户理解数据，一直是热门方向。 图表是”数据可视化”的常用手段，其中又以基本图表——柱状图、折线图、饼图等等最为常用。 用户非常熟悉这些图表，但如果被问到，它们的特点
首先针对感兴趣的时间段和位置过滤动态世界集合sentinel-2土地分类数据集。在这里，我们要绘制一年中该位置的变化图表。因此，我们应用过滤器来选择在感兴趣的时间段内在该区域收集的图像。最后，我们选择所有类别的概率波段。
图表是”数据可视化”的常用手段，其中又以基本图表——柱状图、折线图、饼图等等最为常用。
"数据可视化"可以帮助用户理解数据，一直是热门方向。 图表是"数据可视化"的常用手段，其中又以基本图表----柱状图、折线图、饼图等等----最为常用。 用户非常熟悉这些图表，但如果被问道，它们的特点
1 为什么要用数据可视化？ 2 如何做数据可视化？ "数据可视化"可以帮助用户理解数据，一直是热门方向。 图表是”数据可视化”的常用手段，其中又以基本图表—-柱状图、折线图、饼图等等—-最为常用。
这是第一篇实例的步骤与代码。还有整个项目的结构图。 http://my.oschina.net/xshuai/blog/345117 原创的博文。转载注明出处。大家赶紧收藏吧。 本人highch
Qt 是一个跨平台C++图形界面开发库，利用Qt可以快速开发跨平台窗体应用程序，在Qt中我们可以通过拖拽的方式将不同组件放到指定的位置，实现图形化开发极大的方便了开发效率，本章将重点介绍QCharts二维绘图组件的常用方法及灵活运用。
## 绘图 c = LineChart() # 设置图标类型：LineChart 连线图 AreaChart 面积图 c.title = 'CPU利用率' # 设置生成图的报告名称 c.style = 10 # 设置图例样式 c.y_axis.title = '百分比' # 设置 Y 轴名称 c.x_axis.title = '时间' # 设置 X 轴名称 c.y_axis.scaling.min = 0 # 设置y轴坐标最的小值 c.y_axis.majorUnit = 10 # 设置主y轴坐标，两个“坐标刻度”直接的间隔 c.y_axis.scaling.max = 100 # 设置主y轴坐标的最大值 # 设置 data引用数据源：第2列到第列(包括第2，10列)，第1行到第30行，包括第1, 30行 data = Reference(sheet, min_col=2, max_col=10, min_row=1, max_row=30) c.add_data(data, titles_from_data=True) # 设置x轴 坐标值,即轴标签(Label)（从第3列，第2行(包括第2行)开始取数据直到第30行(包括30行)） x_labels = Reference(sheet, min_col=1, min_row=2, max_row=30) c.set_categories(x_labels) c.width = 18 # 设置图表的宽度 单位 cm c.height = 8 # 设置图表的高度 单位 cm # 设置插入图表位置 cell = "A10" sheet.add_chart(c, cell) # 绘制双y坐标轴图表 sheet = work_book['DEV'] c1 = AreaChart() # 面积图 c1.title = '磁盘活动统计报告' c1.style = 10 # 10 13 11 c1.y_axis.title = '平均时长(毫秒)' c1.x_axis.title = '时间' c1.y_axis.majorGridlines = None first_row = [] # 存储第一行记录 # 获取第一行记录 for row in sheet.rows: for cell in row: first_row.append(cell.value) break # 拼接系列的方式 target_columns = ['await', 'svctm'] for target_column in target_columns: index = first_row.index(target_column) ref_obj = Reference(sheet, min_col=index + 1, min_row=2, max_row=300) series_obj = Series(ref_obj, title=target_column) c1.append(series_obj) x_labels = Reference(sheet, min_col=1, min_row=2, max_row=300) c1.set_categories(x_labels) c1.width = 18 c1.height = 8 c2 = LineChart() c2.y_axis.title = '磁盘利用率' c2.y_axis.scaling.min = 0 # 设置y轴坐标最的小值 #c2.y_axis.majorUnit = 5 # 设置主y轴坐标的坐标单位 c2.y_axis.scaling.max = 100 # 设置主y轴坐标的最大值 ref_obj = Reference(sheet, min_col=8, min_row=2, max_row=300) series_obj = Series(ref_obj, title='%util') c2.append(series_obj) s = c2.series[0] # 获取添加第一个系列 # 设置线条填充颜色，也是图例的颜色 s.graphicalProperties.line.solidFill = "DEB887" # 设置线形 可选值如下： # ['solid', 'dot', 'dash', 'lgDash', 'dashDo
Python有很多优秀的可视化库，其中有名的像matplotlib、seaborn、plotly，可以绘制出各式绚丽的图表。
开发环境，Visual studio 2017 Community Update5
Severino Ribecca 是一位平面设计师，也是数据可视化的爱好者，他在自己的网站上收录了 60 种可视化图表样式以及它们分别适用于什么样的场景，并且推荐了相应的制作工具。
数据可视化的爱好者Severino Ribecca，他在自己的网站上收录了 60 种可视化图表样式以及它们分别适用于什么样的场景，并且推荐了相应的制作工具。
推荐一个可以绘制手绘风格图表的Python库，作者chenjiandong将JS 库 chart.xkcd与 Python/Notebook 相结合开发了cutecharts 项目。
百度图表已经用过好几次了，但是今天准备把博客的访问情况可视化的时候发现，又得去官网看文档做。 有些还要找，所以记录一下，毕竟这玩意用的比较多。
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。
Ajax MGraph 基于 Prototype.js 的 Ajax 图表库，纯 XHTML 和 CSS 实现。
Qt 是一个跨平台C++图形界面开发库，利用Qt可以快速开发跨平台窗体应用程序，在Qt中我们可以通过拖拽的方式将不同组件放到指定的位置，实现图形化开发极大的方便了开发效率，本章将重点介绍Charts组件与QSql数据库组件的常用方法及灵活运用。
最近在项目中做了一个监控模块的功能，大致流程就是后端调用普罗米修斯的接口，获得k8s pod， container，node, workload, cluster的一些监控指标，如cpu使用率，内存使用率，网络出入，磁盘使用，API Server 延迟与请求次数. 图表如下图。
有什么疑问可以看这里：ECharts（基础模板详解） 这里直接是干货 <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>Title</title> <script src="https://cdn.staticfile.org/echarts/4.3.0/echarts.min.js"></script> </head> <body> <div id="chart" style="width:
本文重点介绍的是可视化库Highcharts的相关基础知识，以及如何利用Highcharts来绘制不同场景和需求下的精美柱状图，主要内容包含：
Highcharts是一个制作图表的纯Javascript类库，主要特性如下： 兼容性：兼容当今所有的浏览器，包括iPhone、IE和火狐等等； 对个人用户完全免费； 纯JS，无BS； 支持大部分的图表类型：直线图，曲线图、区域图、区域曲线图、柱状图、饼装图、散布图； 跨语言：不管是PHP、Asp.net还是Java都可以使用，它只需要三个文件：一个是Highcharts的核心文件highcharts.js，还有a canvas emulator for IE和Jquery类库或者MooTools类库； 提
本文总结了在数据分析和可视化中最有用的 50 个 Matplotlib 图表。这些图表列表允许您使用 python 的 matplotlib 和 seaborn 库选择要显示的可视化对象。
本文总结了在数据分析和可视化中最有用的 50 个 Matplotlib 图表。这些图表列表可以使用 python 的 matplotlib 和 seaborn 库选择要显示的可视化对象。
系统：Windows 10 语言版本：Anaconda3-4.3.0.1-Windows-x86_64 编辑器：JetBrains PyCharm Community Edition 2018.2.2 x64 Django：2.1.4 Python：3.6.0
数据分析是指用适当的统计分析对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。
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