大家好,我是腾讯云开发者社区的 Front_Yue,本篇文章将介绍如何利用Canvas实现柱状图以及定制化开发特殊功能。
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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);
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
使用原生canvasAPI绘制柱状图。(柱状图截图来自于百度Echarts官方示例库【查看示例链接】)
先看一下动态柱状图效果。 主要功能是可以自定义指定的字体,柱状图颜色,动态效果。 在自定义view public class Histogram extends View { int MAX
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。
社区里有一群canvas爱好者,比jsh5css,安静的小智,jeffer等同学他们在canvas方面都有着自己的学习心得和见解。 但是极乐叔发现在小程序开发学习过程中还是有很多小伙伴折戟在canvas上,为此我们在社区首页教程内专门开了一个canvas学习栏目,但是觉得仍然不够,canvas在全网的知识还是太少,所以今天集中一下全网的资料,方便以后遇到问题的同学,能够从中找到可能的参考。 假如本文中有错误或者需要补充的部分,欢迎给同学提出或补充!你也可以在后台投稿发表自己canvas方面的心得或demo
首先 , 导入 柱状图 Bar 类 , 该类定义在 pyecharts.charts 模块中 ;
drawBaseCanvas:用来绘制底部灰色圆环。由于灰色圆环没有动画效果,所以一开始就绘制一个完整的灰色圆环即可。
目前常用到的在微信小程序中画柱状图、折线图、饼状图等图表的库主要有以下几种,首选百度echarts小程序版、微信小程序图表插件(wx-charts)
matplotlib 是绘图界最通用的库,功能强大,与其他系统集成友好,比如Python内置的绘图模块tkinter,这篇文章的主要目标:实现一个使用tkinter集成matplotlib交互绘图案例。
canvas绘制柱状图 1、HTML 1 <!DOCTYPE html> 2 <html lang="en"> 3 <head> 4 <meta charset="UTF-8"> 5 <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0, user-scalable=no"> 6 <title>06柱状图面向对象版本</title> 7 <style> 8 bo
最近,项目中遇到一个地方,要用到柱状图。所以这篇文章主要讲怎么搞一个柱子。100行代码,搞定柱状图!
大家好,今天分享的主题是图表统计。图表统计是使用图表和图形来可视化和呈现数据的方法。它通过将数据转化为柱状图、折线图、饼图等形式来展示各种统计指标和趋势。
之前有写过一个图表lib,但是开发的速度,大多很难跟上产品需求变化的脚步,所以修改了下原先的图表库,支持图表下面能整合table显示对应的类目,用曲线替换了折线,支持多曲线的显示,增加了显示的动画,,增加了一些可定制的属性,支持水平柱状图和叠加柱状图,以及多曲线图和饼状图的显示
之前有写过一个图表lib,但是开发的速度,大多很难跟上产品需求变化的脚步,所以修改了下原先的图表库,支持图表下面能整合table显示对应的类目,用曲线替换了折线,支持多曲线的显示,增加了显示的动画,增加了一些可定制的属性,支持水平柱状图和叠加柱状图,以及多曲线图和饼状图的显示,下面话不多说了,来一起看看详细的介绍吧。
众多周知,图形和图表要比文本更具表现力和说服力。图表是数据图形化的表示,通过形象的图表来展示数据,比如条形图,折线图,饼图等等。可视化图表可以帮助开发者更容易理解复杂的数据,提高生产的效率和 Web 应用和项目的可靠性。
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。
作为前端工程师,很多人的主要工作就是和网页打交道。那扪心自问一下,写了这么多网页之后,你是不是也想要做些尝试或者突破呢?如果是的话,我建议大家试试可视化。
设计思路: 1.画柱状图 2.画竖线 3.画顶部横线 4.画文字 1.画柱状图 画柱状图的方法很简单,就是使用canvas.drawRect(float left, float top, float right, float bottom, Paint paint),其实这里我遇到了一个问题,一开始我想只画一条柱状图,然后需要几个柱状图就在xml文件中声明几个,后来我发现,这样实现起来的动画非常之卡顿(上面gif录出来看上去很卡,其实很流畅)。后来我就换了一种思路,就是声明一个数组,
Highcharts 是一个用纯 JavaScript 编写的一个图表库, 能够很简单便捷的在 Web 网站或是 Web 应用程序添加有交互性的图表,并且免费提供给个人学习、个人网站和非商业用途使用。
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。
是不是很像呢,那具体是实现是怎样的呢,即使概括的来说就是 1.计算各个变量的值(记得是会随整个View的大小变化而变化)。 2其次利用好canvas.translate()这个方法,计算好大小移动canvas的原点。 3最后就是调用api提供的各种方法画图就是了。这么说是不是太过于简略了呢,好,现在就来
数据可视化的道路上充满了不可见的陷阱和迷宫,最近ClearStory Data的两位数据可视化开发人员分享了他们总结出来的数据可视化开发的7个不宣之秘,普通开发者了解这些方法能提升视野,少走弯路。 数据可视化, 特别是基于Web的数据可视化的时代已经到来了。 类似JavaScript的可视化库如D3.js,Raphaël,以及Paper.js,以及最新浏览器所支持的如Canvas和SVG,以及使得那些过去只能由计算机专家和专业设计人员开发的复杂的可视化变得越来越简单了。 数据可视化如今成为了很多网站项目
作为一名前端攻城狮,Canvas 和 SVG 对于我们并不陌生,canvas 是 HTML5 提供的新元素,而 svg 存在的时间要比 canvas 长很多,svg 并不属于 html,最初的 svg 是由 XML 定义的,在 html 5 中 canvas 与 svg 看着相似,其实不同。
pyecharts 时间线柱状图 中的 时间线 , 就是与 x 轴平行的一个 时间轴 ;
Ajax MGraph 基于 Prototype.js 的 Ajax 图表库,纯 XHTML 和 CSS 实现。
【导读】 数据可视化, 特别是基于Web的数据可视化的时代已经到来了。类似JavaScript的可视化库如D3.js, Raphaël, 以及Paper.js, 以及最新浏览器所支持的如Canvas和SVG, 以及使得那些过去只能由计算机专家和专业设计人员开发的复杂的可视化变得越来越简单了。然而, 对于数据可视化的开发者来说, 依然有很多挑战要去面对。 这些迎接这些挑战的方法, 则是很多专业的数据可视化开发者不愿意让别人知道的秘密。 ClearStory Data的两位数据可视化开发人员Nate Argri
数据可视化是将数据库中每一个数据项作为单个图元元素表示,大量的数据集构成数据图像,同时将数据的各个属性值以多维数据的形式表示,可以从不同的维度观察数据,从而对数据进行更深入的观察和分析;主要是借助于图形化手段,清晰有效地传达与沟通信息。
sChart.js 作为一个小型简单的图表库,没有过多的图表类型,只包含了柱状图、折线图、饼状图和环形图四种基本的图表。麻雀虽小,五脏俱全。sChart.js 基本可以满足这四种图表的需求。而它的小,体现在它的体积上,代码只有 8kb,如果经过服务器的Gzip压缩,那就更小了,因此不用担心造成项目代码冗余。
本文介绍了一个小型简单的图表库\n - sChart.js,适用于各种图表类型,如柱状图、折线图、饼状图和环形图\n - 大小仅8KB,通过canvas实现,兼容IE9以上浏览器\n - 提供简单易用的 API,方便开发者快速生成图表\n
数据可视化, 特别是基于Web的数据可视化的时代已经到来了。类似JavaScript的可视化库如D3.js, Raphaël, 以及Paper.js, 以及最新浏览器所支持的如Canvas和SVG, 以及使得那些过去只能由计算机专家和专业设计人员开发的复杂的可视化变得越来越简单了。
数据可视化的道路上充满了不可见的陷阱和迷宫,最近ClearStory Data的两位数据可视化开发人员分享了他们总结出来的数据可视化开发的7个不宣之秘,普通开发者了解这些方法能提升视野,少走弯路。 数据可视化, 特别是基于Web的数据可视化的时代已经到来了。 类似Ja vaScript的可视化库如D3.js, Raphaël, 以及Paper.js, 以及最新浏览器所支持的如Canvas和SVG, 以及使得那些过去只能由计算机专家和专业设计人员开发的复杂的可视化变得越来越简单了。 数据可视化如今成为了很
可接受一个函数作为第二参数, 函数接收的参数为第一参数的配置, 函数返回值将作为配置值
Charts是一个纯Javascript的图表库,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,底层依赖轻量级的Canvas类库ZRender,提供直观、生动、可交互、可高度个性化定制的数据可视化图表。ECharts提供了常规的折线图、柱状图、散点图、饼图、K线图,用于统计的盒形图,用于地理数据可视化的地图、热力图、线图,用于关系数据可视化的关系图、treemap,多维数据可视化的平行坐标,还有用于BI的漏斗图、仪表盘,并且支持图与图之间的混搭。
ECharts,一个使用 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(IE8/9/10/11,Chrome,Firefox,Safari等),底层依赖矢量图形库 ZRender,提供直观,交互丰富,可高度个性化定制的数据可视化图表。
npm install axios --save npm install echarts --save 下载完成即可
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。
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