图表是企业级Web开发必不可少的一个功能点。也是“数据可视化的一个具体呈现”。今天看到阮一峰翻译的“数据可视化：基本图表”一文，同时梳理一下公司现在项目使用的EChart2.0类库。阮一峰的文章同时也适合产品经理和设计师看，因为很多产品经理和设计师其实不能完全区分哪些地方需要哪些图表去呈现具体的数据。 1.柱状图-Bar Chart 适合场景：二维数据集（每个数据点包括两个值x和y），但只有一个维度需要比较。一般是Y轴。柱状图利用柱子的高度，反映数据的差异。 特点：肉眼对高度差异特别敏感，辨别效果非常好。
导语：今天我们带来一篇来自 Adobe 工程师 Rohit Boggarapu 的文章。他在文章中介绍了一些适合网页开发者的数据可视化和绘图工具，让你不必再花大力气与枯燥的数据抗争。部分工具不要求写代码也可以使用！
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。
开篇主要是介绍了一些常用的数据可视化工具和图表，让各位看官对数据可视化有一个较为全面的认识。后续篇章会深入介绍如何运用工具绘制精美图表的技术细节。 随着DT时代的到来，传统的统计图表很难对复杂数据进行直观地展示。这几年数据可视化作为一个新研究领域也变得越来越火。成功的可视化，如果做得漂亮，虽表面简单却富含深意，可以让观测者一眼就能洞察事实并产生新的理解。可视化(visualization)和可视效果(visual)两个词是等价的，表示所有结构化的信息表现方式，包括图形、图表、示意图、地图、故事情节图以及
来源：中国统计网 作者：daniel.xie（谢佳标） 原文链接：http://dwz.cn/5Pz3BX 本文长度为2900字，建议阅读5分钟 本文主要为大家介绍一些比较流行的数据展现方式和常用的数据可视化工具和图表。 随着DT时代的到来，传统的统计图表很难对复杂数据进行直观地展示。这几年数据可视化作为一个新研究领域也变得越来越火。成功的可视化，如果做得漂亮，虽表面简单却富含深意，可以让观测者一眼就能洞察事实并产生新的理解。可视化(visualization)和可视效果(visual)两个词是等价的，
随着DT时代的到来，传统的统计图表很难对复杂数据进行直观地展示。这几年数据可视化作为一个新研究领域也变得越来越火。成功的可视化，如果做得漂亮，虽表面简单却富含深意，可以让观测者一眼就能洞察事实并产生新的理解。可视化(visualization)和可视效果(visual)两个词是等价的，表示所有结构化的信息表现方式，包括图形、图表、示意图、地图、故事情节图以及不是很正式的结构化插图。 基本的可视化展现方式，如条形图、折线图、饼图、雷达图可以很容易通过各种软件（如Excel）容易生成，这些方法是常见可视化问题的
本文来自作者在GitChat（ID：GitChat_Club）上的精彩分享，CSDN独家合作发布。 随着DT时代的到来，传统的统计图表很难对复杂数据进行直观地展示。这几年数据可视化作为一个新研究领域也变得越来越火。成功的可视化，如果做得漂亮，虽表面简单却富含深意，可以让观测者一眼就能洞察事实并产生新的理解。可视化(visualization)和可视效果(visual)两个词是等价的，表示所有结构化的信息表现方式，包括图形、图表、示意图、地图、故事情节图以及不是很正式的结构化插图。 基本的可视化展现方式，
https://echarts.apache.org/zh/download.html
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』。
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。
随着我们进入大数据时代的步伐越来越快，海量数据深度分析的重要性与日俱增，许多应用程序积累了大量消费者的行为数据，急需将这一大堆密密麻麻的数字转化为有价值的图表形式，可以更直观地向用户展示数据之间的联系和变化情况，减少用户的阅读和思考时间，以便很好地做出决策。目前 互联网中有很多成熟的商用数据可视化工具，但是由于价格昂贵，让众多中小型企业和个人用户望而却步。今天小编为大家整理了码云上开源的数据可视化软件，希望能够帮助到大家。 如果大家有与数据可视化相关的开源项目，也可以托管到码云上，我们会及时给予推荐。最后，
在大数据的时代背景下数据可视化的价值显得尤为突出，国内外出现了很多数据可视化产品，其中又以在Web上呈现数据统计图表的组件库最为多样，国外比较著名的如Highcharts，amCharts，flot，jqPlot，D3等等，国内则相对比较冷清，知名度较高仅有iChartjs，dataV。 在这种背景下，Echarts的出现无疑会引起大家的高度关注。那么，Echarts到底是什么？它的未来向何处发展？ 11月29日广州日报数字新闻实验室在广州TiT创意园举办了一场“数据可视化的应用实践”沙龙，EChart
最近正式开源的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。
echarts 是什么，不用多说了，国内最知名的可视化图表库之一。而今天要和大家分享的 echarts-for-react ，就是echarts的一个极简的 React 封装。
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。
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。
var xDataArr = ['张三', '李四', '王五', '闰土', '小明', '茅台', '二妞', '大强']
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 。
除了通过独立配置每一图表数据， echart 提供 dataset 集中管理实例内的数据集合。
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。
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。
按照上面的分析，接下来我们只需要对扇形的点击事件做阻止冒泡就好了。 我的测试代码如下： 分别使用了常识里的event.stopPropagation()、return false;，甚至看到params有个cancelBubble也尝试设置成true，都无法生效
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 JS 程序中，为了实现漂亮的图形、图表和数据可视化，我们选择使用开源库。生活在数据爆炸的时代，我们开发的每一个应用程序几乎都使用或者借助数据来提升用户体验。为了帮助你轻松地为你最喜欢的应用程序添加漂亮的数据可视化，这里列出了 2019 年最好的 JavaScript 数据可视化库（排名不分先后）。
在当前工业4.0和智能制造的产业升级浪潮当中，智慧大屏无疑是展示企业IT成果的最有效方式之一。然而其背后怎么能缺少ECharts的身影呢？对于React应用而言，直接使用ECharts并不是最高效且优雅的方式，而echarts-for-react则是针对React应用对ECharts进行轻量封装和增强的工具库。
上次提到了【数据可视化】Echarts最常用图表，其中还有一些图需要了解，这次来分享一下。
目前已解锁以下功能： 初始化echarts（initChart） 获取echarts参数配置（getOption） 生成echarts图表（setOption） 监听resize事件触发echarts图表更新 加载中loading // charts.js import echarts from 'echarts' export default { computed: { // 初始化echarts getChart () { return this.$echarts.in
废话：好久没有写博客了，每每看着自己的'战绩'都有点愧疚，但是这段时间确实学习了不少东西，待我慢慢地一 一梳理，将之消化并分享。 ---------------------------$O_O$--------------------------- echarts下钻：就是点击echarts图表，让图表展开更详细的下一级数据。比如：点击2018年的数据，展开2018年12个月的数据，再次点击某一个月，展开选中月的整月按天数的数据... 而这最根本的就是——点击事件（呼呼）。 1 let myChart =
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。
前言 公司的项目中需要对数据做可视化处理，高级点的D3.js目前还没接触到，因此选用了大众化的Echarts, 在vue的生态系统中已经有实现好的vue-echarts，但是使用现成的就意味着必须使用
前言 图表可形象展示统计数据的特征（如分类、趋势等），以“可视化”方式直观传达信息，帮助用户抓住重点。在管理端后台系统中，往往使用图表来呈现监控数据，便于运维人员快速获取数据特征，理解业务状况。但是，如果对图表或图表基础元素的使用理解有偏差，那所设计的图表将会对用户产生误导。 本文基于控制台图表设计所整理的材料基础上，浅析图表选择、基础元素、使用场景等注意细则，以在业务中更好了解和运用图表。文章结构如下： 图表价值 恰当使用图表呈现数据 图表使用场景 图表基础元素 图表状态 其他注意点 总结 图表价值 通常
近年来，随着移动端对数据可视化的要求越来越高，类似 MPAndroidChart 这样的传统图表库已经不能满足产品经理日益变态的需求。前端领域数据可视化的发展相对繁荣一些，通过 WebView 在移动端使用 Echarts 这样功能强大的前端数据可视化库，是解决问题的好办法。
ECharts 是一个基于 JavaScript 的开源可视化图表库，涵盖各行业图表，多达20多种图表和十几种组件，支持各种图表和组件的任意组合，满足各种需求，也是前端项目中大屏应用最多的。
最近两年炒的比较火的就是数据分析，数据分析的直观呈现就需要进行数据可视化。大到产品的设计，小到细微功能的删减，慢慢都通过数据来说明它是否有存在的价值。未来的一切都将以数据来说明问题。而且也有数据表明，一线城市对数据分析岗位的需求也越来越大。所以掌握一两门的数据可视化框架以备不时之需！
之前写过《懒加载优化：JavaScript IntersectionObserver API监听元素是否可见》，基于上一篇文章，做个滚动懒加载完全不是问题。
在先前的学习中，我们已经建立了对「ECharts」工具箱组件的基础理解。随着我们对其应用日益熟练，现在正是深入研究 ECharts 提示框组件和数据标注功能的绝佳时机，这将使我们能够更加高效地展现和分析数据。
使用过Vue React框架我们就知道，我们不再更改某个DOM的innertext和innerhtml属性就能完成视图的改变，两者都是通过对状态的改变，唤起 virtualDOM 的diff方法，最终生成patch反应到真实DOM上。区别是Vue通过依赖收集观测数据的变化，而React是通过调用setState方法，不要小看这个区别。在结合ECharts的过程中，有着极大的不同。
背景 DataTalk是一款面向不同用户角色的、支持多种数据源、多端、开放式的数据可视化平台。 通过DataTalk创作的页面，都是由大大小小不同的组件构成，所以【组件】是整个平台下非常重要的一个模块。 下面就带大家一起了解一下，DataTalk可视化平台的各种组件设计。 1 组件类别 ” 按照大的类别可划分为下面五大类： 01 多媒体组件 如富文本编辑、图片、web嵌入等。 02 图表组件 如折线图、柱状图、表格等各类图表类组件。这里你只需要从左侧拖入到画布中即可，在配置你想要的数据，图形就可以显示
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。
前言 后台产品常常使用图表为用户直观呈现用户访问、机器性能等数据，辅助用户对数据进行分析，判断业务运行状况。在图表中必然少不了通过颜色来更加直观、有效地传递信息。但图表实际应用中，却存在颜色任意或者无意义地使用，造成噪音干扰。 那么，在图表中添加颜色时，如何正确地运用颜色来传递信息，帮助用户更好理解数据？本文将从以下几点进行陈述： 颜色传递特定信息 信息可视化原理 图表颜色应用 图表颜色使用建议 总结 颜色传递特定信息 在了解图表颜色该如何正确使用之前，先思考一个问题：在看图表中的颜色时，我们究竟能从中获取
最近发现一奇怪问题，正常本机测试情况下，echarts图表显示的没问题。但是只要打包后部署到nginx里，第一次首页加载没问题，但进入其他tab页面再返回首页时，echarts图表就是显示不出来了。监测控制台也没有任何的错误输出。
一般是根据计算数据量的大小来进行分析： 1）对于客户的需求要求的图表拥有大量的用户交互场景，用d3比较方便，因为d3中的svg画图支持事件处理器，是基于dom进行操作的。想要实现某个操作，直接调用相关的方法实现效果即可。 2）对于大量的数据展示并且对于用户交互场景没什么要求，就只是展示数据，建议使用echarts，如果使用d3展示的每一个数据都是一个标签，当数据发生改变时图表会重新渲染，会不停的操作dom。 3）兼容性方面：echarts兼容到IE6及以上的所有主流浏览器，d3兼容IE9及以上所有的主流浏览器。
前一篇谈及到了ECharts整合HT for Web的网络拓扑图应用，后来在ECharts的Demo中看到了有关空气质量的相关报表应用，就想将百度地图、ECharts和HT for Web三者结合起来
前面介绍了柱状图、折线图、饼图3种最为常见图表的绘制和使用：【数据可视化】Echarts最常用图表，但是没有介绍在遇到问题时如何寻求帮助，也没有详细介绍图表中组件的使用。这次来介绍ECharts中官方文档、常用组件的使用方法，可以更加快捷地创建清晰明了、实用的图表。 以下代码均在VScode中使用。
上基友社区看了下,发现对echarts的封装都是打包进去的...想想就还是算了.. 图表这货.说实在的,若不是整个系统大量用到,打包进去没必要...
首先需要在我们的React Native项目中安装native-echarts组件，该组件是兼容IOS和安卓双平台的。
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