今天正式开始跟大家分享之前介绍过的图表插件——think-cell chart 。 要讲的第一个图表类型是其自带图表库中的第一个图表——堆积柱形图。 在正式开始之前，请确保你的电脑上已经成功安装了th
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。
要在 Chart.js 的折线图上添加动画效果，可以使用 Chart.js 提供的配置选项来实现。以下是一个示例，展示了如何在折线图上添加简单的动画效果：
vue-chartjs 是 Vue 对于 Chart.js 的封装. 你可以很简单的创建可复用的图表组件.
以下是一个示例，展示了如何使用 Chart.js 在 Vue 中创建一个简单的折线图：
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
上一篇文章「安利一些不错的D3.js资源 - 牛衣古柳 2021.06.29」的反响还不错，记得有新群友说是主管推给她文章才加过来的，也是很神奇。
今天跟大家分享的是think-cell chart系列17——图表异常值的切割表达。 经常做图表的小伙伴儿恐怕都遇到过这种情况——一些数据中可能会存在异常值，导致做出来的图表除了异常值之外，其他的数据
Chart.js是一个很酷的开源JavaScript库，可帮助您呈现精美的HTML5图表。它可以自动适应屏幕大小，并且可以统计8种不同的图表类型。在本教程中，我们将探讨如何使Django与Chart.js对话以及如何基于从我们的模型中提取的数据来呈现一些简单的图表。
Excel在缩放图表轴方面做得相当好，但有时你希望它能做得更好。下图1所示的XY散点图显示了一种情况，所有点的X和Y值都在0和7之间，但由于图表本身是矩形的，因此网格线沿X和Y轴的间距不同。如果沿两个轴的间距相同，并提供正方形网格线，不是更好吗？
D3和Kendo UI只是在web应用程序中创建图表的两种方式，选项范围从简单地在屏幕上绘制图形到使用复杂的图表组件。D3和Kendo UI都很受欢迎，两者都能完成工作。然而，相似之处到此为止，这两种方法代表了非常不同的方法，具有非常不同的特性。
今天跟大家分享think-cell chart系列的第16篇——树状分布图。 大家不要困惑于该图表的名称——树状分布图，其实它用的技巧非常简单（就是基本图表的组合表达），但是达到的效果却无比惊艳。 初
在之前的Python办公自动化系列文章中，我们已经介绍了两个Python操作Excel的库openpyxl与xlwings，并且相信大家已经了解这两者之间的异同。
你的程序有多么依赖数据？即使应用程序不完全面向业务，你也可能需要管理面板、仪表板、性能跟踪以及用户非常喜欢的类似分析功能的数据。
本教程旨在告诉大家如何使用cytoscape根据Node信息表格制作带有barplot信息节点的网络图。以安装文件夹下的样例数据为例。
BlazorChartjs是一个在Blazor中使用Chart.js的库（支持Blazor WebAssembly和Blazor Server两种模式），它提供了简单易用的组件来帮助开发者快速集成数据可视化图表到他们的 Blazor 应用程序中。本文我们将一起来学习一下在Blazor中使用Chart.js快速创建图表。
github：https://github.com/jtblin/angular-chart.js 官方网站：http://jtblin.github.io/angular-chart.js/
今天继续跟大家分享一组交叉柱形图的制作技巧！ 该图表是从一本图表书中看到的，可以在同一幅图表中以两种视角展示同一组年度数据指标，步骤相对比较复杂，甚至有点炫技之嫌，不过还是有实用价值的，特别是对于练习
曾经写了一个web app，后端没有用数据库，而是文件系统，体验还不错，文件系统的索引也很快，有时候一个网站不需要什么SQL。
为什么别人写代码又快又简洁？为什么别人任务完成的那么快，还有时间摸鱼，而我一个需求写一天，改改bug又两天？
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
在这篇文章中，我向大家介绍前5名最好的开源JavaScript图表库。每个站点的仪表板都是不完整的，因为他们缺少图表，所以为我们的站点找到正确的图表库是非常重要的。以下库可以帮助你在站点创建可自定义和美观的图表。 D3.js - 数据驱动的文档 📷 D3.js是一个开源的JavaScript库，用于根据用户数据处理文档。这是一个强大的工具，通过HTML，SVG和CSS的帮助，赋予数据生命。 D3允许开发人员将任意数据绑定到DOM，然后将数据驱动的转换应用到DOM。例如：考虑一个数组数组，您可以使用它来生成一
随着数据收集和使用持续呈指数级增长，对这些数据进行可视化的需求变得越来越重要。开发人员寻求将数百万个数据库记录整合到美丽的图表和仪表板中，人类可以快速直观地解释这些记录。
Chart.js 是一个简单而灵活的 JavaScript 图表库，适用于设计师和开发者。
专家与普通人的重要区别在于他们善于使用工具，留出更多的时间用于计划和思考。编写代码也是如此。有了合适的工具，你就有更多的时间来规划架构和攻克难关，更多的把精力放在业务实现上。今天，我将与大家分享最流行的几个常用且流行的 JavaScript 库。
几个月前开源的H5页面制作平台H5-Dooring 收到了很多热心的反馈和交流, 顺着笔者之前的规划, 我们又做了一款可视化大屏编辑器V6.Dooring. 接下来笔者就来带大家一起看看我们的方案设计和技术实现.
Vue Tables 2旨在为开发者提供一个功能齐全的工具集，以便用 Vue 创建漂亮而实用的数据表格。数百个商业软件应用正在使用它。此外，Vue Tables 2正在不断成长、改进，同时也在获得新的功能。
地址：https://github.com/matfish2/vue-tables-2
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，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 Excel宏教程 (宏的介绍与基本使用) Microsoft excel是一款功能非常强大的电子表格软件。它可以轻松地完成数据的各类数学运算，并用各种二维或三维图形形象地表示出来，从而大大简化了数据的处理工作。但若仅利用excel的常用功能来处理较复杂的数据，可能仍需进行大量的人工操作。但excel的强大远远超过人们的想象–宏的引入使其具有了无限的扩展性，因而可以很好地解决复杂数据的处理问题。 随着支持Windows的应用程序的不断增多和功能的不断增强，越来
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。
https://segmentfault.com/a/1190000019151460
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。
后端接口提供月度和年度数据，同时因为是柱状图，所以每组数据又分为横轴数据(横坐标)、纵轴数据(纵坐标)；
图表对于数据的可视化和网站的吸引力非常重要。可视化演示使得分析大块数据和传达信息变得更加容易。 图表库使您能够以一种令人惊叹的、易于理解的和交互式的方式可视化数据，并改进您的网站设计。
1.在 “帮助->learning center ”选项卡中可以查找教程及下载APP 2.如果不小心将工具栏拖到了屏幕中间或者不小心删除了某个工具栏，可以在“查看->工具栏->重新初始化”里边进行重置工具栏。 3.图像数字化（Digitize 从图上扣点）：工具栏上的位置在“查看（V）”的V字右下边，点击之后选择需要扣点的图片位置，即可打开图片进行扣点或者扣线。需要旋转的可以点击“旋转图像”再点下边出现的微旋按钮将图片旋转，然后移动刚刚打开的图片上的四条线使其对齐坐标轴上下边界，输入坐标轴起始值和终止值，再手动选点（注意选点要双击）或者自动选点，然后点击 得到坐标值。 4.数据处理（Data Manipulation）：比如剔除噪声或者筛选数据。菜单栏下边第一行的工具栏中，中间部分有个红加号，旁边一个梯子，这是添加列，后边有像漏斗一样的为筛选工具，漏斗前边像直方图的工具能为列添加随机数。先选中某列数据，点漏斗会加上筛选器到列标签上，再到列标签上点漏斗可以设置筛选规则。 5.做出散点图之后，在“快捷分析”里边可以对散点图进行快速拟合也可以计算积分面积，选择需要的分布方式（线性、高斯分布）对其拟合，会出现黄色矩形框，同时出现对散点的拟合曲线。点击右上角的三角展开对话，可以将矩形扩展到整条曲线。若图中有多个y值的散点图，也可以切换对另一条曲线进行拟合。 6.在已经画好的图形旁边的空白可以对线颜色和粗细进行调整，双击点可以对数据点进行相关修改。 7.在左侧竖向的工具栏中可以添加文字、箭头、直线，进行缩放、读取线中某个点的坐标，对点进行标注（按enter）等操作。 8.右侧的工具栏，可以添加上下左右的坐标轴，可以调换坐标轴，以及调整刻度。 9.批量绘图:如果你有同样类型的几组数据，并且要通过他们绘制同样xy轴的图形，则可以先用一组数据绘出一幅图，再点击 可以选择以同样的格式对其他book或者其他列进行批量绘图。 10.模板：将绘制好的一张图右键点击图表上方的对话框头再点存为模板后即可以在“绘图”里边的模板中找到并使用。 11.复制格式： 一张图做的很美观，另一张图可以复制它的格式。首先在第一张图上右击空白处，点“复制格式”然后再到第二张图上右击空白再点复制格式下边那个。将格式存为主题可以后调用。 12.origin怎么把柱状图变宽 也就是把整个图片拉长缩短，Origin作图的最基本原则是 “想要修改什么，就直接双击什么（或者在相应位置点击右键）”
完全前端基本功能之后，接下来，我们来构建这个 PHP 博客项目后台管理系统，主要包含登录认证，仪表盘页面，专辑、文章的创建、修改和删除，以及消息后台查看等功能。最终后台界面效果图如下（依次是专辑列表页、发布文章页、消息列表页）：
css选择器语法: http://www.w3school.com.cn/c***ef/css_selectors.asp
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:
①Origin支持多种格式数据导入，包括Excel、ASCII、NetCDF、SPC、DIADem等。
每天上班必须做的一件事情，就是打开我们全球最大的程序员交友社区GitHub，因为这上面有太多开源的宝贝了，每天都乐此不疲，深耕于此，当然也收获了很多有用的东西，写出来分享一下。
Dojo提供了一套很完善的统计图（Chart）接口，在dojox/charting下面，可以支持很多种类型的。
接下来，正文开始： 1，如图1，数据包含两个分组列（X轴），A列表示小分组，B列表示大分组，C/D/E三列表示三个因子列，作为Y轴。同样的方式，可以在E轴后侧依次添加数据增加四，五，六等多个因子。
Winform控件是Windows Forms中的用户界面元素，它们可以用于创建Windows应用程序的各种视觉和交互组件，例如按钮、标签、文本框、下拉列表框、复选框、单选框、进度条等。开发人员可以使用Winform控件来构建用户界面并响应用户的操作行为，从而创建功能强大的桌面应用程序。
## 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
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。
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
