ECharts的JSON地图文件占了很大一部分,大概有1.96MB gzip以后900KB,这一部分是没有办法做处理的。然后ECharts也应该使用按需加载
使用CDN链接可以大大减小自己项目包的大小,把大部分的公共代码资源已经放在了云服务器上,只需要链接请求就可以。比如要引用jquery,可以自己下载jQuery.js文件导入,也可以直接导入一个链接,请求jQuery源代码。
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。
先看效果: 📷 配置: option = { xAxis: { type: 'category', data: ['Mon', 'Tue', 'Wed', 'Thu', 'Fri', 'Sat', 'Sun'] }, yAxis: { type: 'value' }, tooltip: { trigger: 'axis' }, legend: { data: ['default','Step End', 'Step Midd
采用Ajax,通过php,从mysql取出数据,然后将数据使用ECharts展示。如果想要动态刷新图标,那么设置一个定时器,定时取数,就可以达到目的。
Charts,商业级数据图表,是百度的一个开源的数据可视化工具。目前,非常美观,非常好用,非常受欢迎的数据可视化工具。
各个省份地图json下载地址: https://github.com/apache/incubator-echarts/tree/master/map 或者点击这里 链接:https://pan.baidu.com/s/11d-vKVEip7InOOlu8si8RA 提取码:b397
网站访问状态统计(饼状图): 统计Web容器的日志数据,并通过饼状图将访问状态统计出来,例如404状态.
从图中我们可以发现,静态资源 echarts.min.js 竟然读取了2.0s+的时间,这就非常不能忍了。
pyqt5的数据可视化工具很多。有pyqt5自带的QtChart可以做,有PyQtGraph可以做,有Plotly可以做,当然还有Pyecharts和Echarts可以做,等等等等。
json数据 https://echarts.baidu.com/examples/data/asset/data/aqi-beijing.json
社会犹如一条船,每个人都要有掌舵的准备——易卜生 根据官方文档入门echarts: 首先我们先引入cdn <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/echarts@5.2.0/dist/echarts.min.js"></script> 然后为 ECharts 准备一个具备大小(宽高)的 DOM <div id="main" style="width: 600px;height:400
如下是当前这个要制作的折线图所需要的数据,选用 data 中的 key 作为 xAxis 的数据
最近博客上线,但是在首次加载的时候,需要消耗很多时间,大概在50秒左右,就是说第一页登录页面,就需要用户等待50秒(服务器是最低配置也是一个原因),看了一下network,发现有两个文件加载的时间特别长,一个是vendor.js,一个是app.js,打包的时候,这两个文件也提示文件过大
cdn引入 <script src="http://cdn.suoluomei.com/common/js2.0/echarts/4.2.1/dist/echarts.min.js"></scrip
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。
首先fasadmin已经引入了echarts核心js echarts.min.js
统计用户某段时间的发帖量,展示图片如图: 📷 📷 可以排除某些用户ID 📷 可以调整选择页的选项个数,我的是12个月 📷 当然,你也可以自己
首先实现一个饼状图 <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <title></title> <script src="https://cdn.staticfile.org/jquery/2.1.1/jquery.min.js"></script> <script src="https://cdn.bootcss.com/echarts/4.2.1-rc1/ec
真的,大家相信我,领导也要相信我,昨天下午我下班前运行之后报告还是很完美的,非常好的。
ECharts 是一个开源的来自百度前端数据可视化团队,使用 JavaScript 实现的开源可视化库,是一个纯Javascript图表库,提供直观,生动,可交互,可个性化定制的数据可视化图表,涵盖各行业图表,满足各种需求。
我首先找了一个官方示例做例子。 圆角环形饼图:https://echarts.apache.org/examples/zh/editor.html?c=pie-borderRadius&lang=js
当饼状图数据比较多的时候 这个引导线显得比较杂乱无章了 这个时候需要去掉Echarts饼状图的引导线
在业务需求中,有时候会遇到ECharts散点图,现在记录一下,今天解决了一个小问题,ECharts散点图大小调整。
基于Vuecli搭建的vue项目简单快捷,易于开发。在node.js的加持下你可以更快的引入万千JavaScript开发库,仅仅依靠前端就可以实现以前使用后端才能实现的功能,如通过axios便可以快捷的与后端进行数据交互等。
记住,依赖一定要安装在 devDependencies 下,否则会增大你的打包体积
本文效果均使用JS,没有任何TS 我首先找了一个官方示例做例子。 圆角环形饼图:https://echarts.apache.org/examples/zh/editor.html?c=pie-bor
在前面我总结了关于DjangoAdmin的使用技巧,利用DjangoAdmin这个后台管理功能,自己定制页面可以完成非常多的功能,下面我们将重点研究主机图形的绘制,展示和报表等功能的具体实现步骤,这里也算是个人的一点点经验。
Ajax轮询多个图形: 我们来实现一次性绘制多个图形的方法,代码只是在上方改进一下即可.
修改左侧的tooltip的内容,添加formatter函数,循环将各个值拼接成一个字符串返回
最近在开发关于乡镇地图相关的业务。通过本文记录开发的过程和遇到的问题。希望通过本文对有同样需求的小伙伴有所帮助。
用Echarts写了一个折线图之后,现在不太喜欢背景网格线的实线 需要改成虚线 Echarts设置背景的网格线为虚线的关键属性 yAxis: { splitLine: {
echarts是百度推出的一款开源的基于JavaScript的可视化图表库,该开发库目前发展非常不错,且支持各类图形的绘制可定制程度高,Echarts绘图库同样可以与Flask结合,前台使用echart绘图库进行图形的生成与展示,后台则是Flask通过render_template方法返回一串JSON数据集,前台收到后将其应用到绘图库上,实现动态展示Web服务日志状态功能。
echart的安装就细不讲了,直接去官网下,实在不会的直接用cdn,省的一番口舌。
Ajax是异步JavaScript和XML可用于前后端交互,在之前《Flask 框架:运用Ajax实现数据交互》简单实现了前后端交互,本章将通过Ajax轮询获取后端的数据,前台使用echart绘图库进行图形的生成与展示,后台通过render_template方法返回一串JSON数据集,前台收到后将其应用到绘图库上,实现动态监控内存利用率的这个功能。
title: { text: '健康人数统计', // subtext:'', x: 'center', y: '7px', textStyle: { color: '#3A7BD5',
这一步之后,打包后会发现很大的chunk-vendors.xxxxxxx.js不见了,其实是分成了不同的js文件
normal : { color : function(params) { //自定义颜色 var colorList = [ '#2059be', '#198577', '#a8674e' ]; return colorList[params.dataIndex] } } 示例: <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <title></title> <script src="http
ECharts折线图渲染json格式数据(json格式,为数组) 需要对数组进行循环取值,将取到的值分别赋值给x轴和y轴
主要代码: normal: { color: function(params) { var colorList = [ { c1: ' #fce5ca', //管理
之前做折线图的时候,y轴数据都是写成固定了的,如果是统计步数的话,y轴坐标就要根据走了多少步来自适应了,如果没写的话,就会出现以下的这种情况,折线超出了整个坐标抽,就是一个bug了,只要修改一下属性即可,今天写一下Echarts统计图自适应。
网格线未处理之前,默认是这样的,这个背景的网格线,我们现在如果不需要,就去掉吧。 Echarts隐藏背景的网格线属性 yAxis: { splitLine: {show: false}, }, 示例代
以上就是直播视频网站源码,使用Echarts实现饼图相关的代码, 更多内容欢迎关注之后的文章
随着大数据时代的到来,数据可视化成为一种重要的工具。它将庞大复杂的数据转化成直观、易懂的图形,便于用户快速理解和分析数据。而Echarts是一种优秀的数据可视化工具,能够帮助我们实现各种各样的数据可视化。
行之苟有恒,久久自芬芳。——崔瑗 中国主要城市空气质量: 代码出处:https://echarts.apache.org/examples/zh/editor.html?c=effectScatt
先上图,写了一个echart折线图ajax请求json数据的小demo,帮助自己更好的理解图表知识。
那就只能从源头查起来,先看了看BeautifulReport的源码,就是常规的给模板文件赋值
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