二者都可以响应TCP/IP请求,给R安上Server的翅膀,实现Browser to Server的需求。
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◆ 一、开源项目简介 Geeker Admin,基于 Vue3.2、TypeScript、Vite2、Pinia、Element-Plus 开源的一套后台管理框架。 ◆ 二、开源协议 使用0BSD开源协议 ◆ 三、界面展示 项目截图 1、登录页: 2、首页: 3、表格页: 4、数据大屏: ◆ 四、功能概述 项目功能 使用 Vue3.2 开发,单文件组件 <script setup> 采用 Vite2 作为项目开发、打包工具(配置了 Gzip 打包、TSX 语法、跨域代理、打包预览工具……)
然而这些图表库无不例外的采用的JS库进行二次分装,基本实现方式雷同,我以ant-design-charts-blazor举例
Apache ECharts 5.5.0 版本已于 2024.2.18 正式发布。
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
本教程是 为少 基于 Superset 0.37, Superset 0.37, Superset 0.37 版本的实操记录。
NFine 是基于 C# 语言的极速 WEB + ORM 框架,其核心设计目标是开发迅速、代码量少、学习简单、功能强大、轻量级、易扩展,让Web开发更迅速、简单。能解决60%重复工作。 NFine项目简介 使用时请务必保留来源,请勿用于违反我国法律的web平台、如诈骗等非法平台网站。版权最终解释权归《NFine团队》所有。 NFine是一套基于ASP.NET MVC+EF6+Bootstrap开发出来的框架,源代码完全开源,可以帮助你解决C#.NET项目68%的重复工作,让开发人员远离加班! 使用 Apac
每天都在写代码,虽然手底下马不停蹄的敲,但是该来的加班还是会来的,如何能更快的完成手头的工作,提高自己的开发效率,今天小编给大家带来了这几个Vue小技巧,终于可以在六点像小鹿一样奔跑着下班了。
点击蓝字 关注我们 // 从DataTalk的名字就可以看出,用数据(data)去对话(talk)。数据驱动决策的理念已经在不断地深入人心,目前商业领域由数据驱动的程度与日俱增。小型和大型企业都利用数据来做出与销售、招聘、目标以及他们拥有数据的所有领域相关的决策。尽管大多数企业都能访问某种类型的数据,但在没有数据分析或统计学背景知识的情况下,尝试理解这些数据非常困难。 即便你确实了解数据,但以易于理解的方式展示数据并将其传达给其他相关人员可能是一项巨大的挑战。DataTalk 消除了数据分析和可视
JavaScript基础+进阶 ➾ Ajxa ➾ JavaScript应用项目实践 ➾ Node.js ➾ MongoDB项目实践
我们在开发web应用的时候经常美工会设计一些样式比较特殊的图表,这对于前端开发人员来说会增加开发量,如下图就是笔者开发过程中要求制作的带渐变色效果的柱状图:
数据可视化,数据是本质。 其产生与兴起,一方面是由于人们有着对数据的各种对比、趋势、关联等等的诉求;另外一方面,人是视觉动物,对于大量的原始数据不敏感,需要有工具将数据图形化,直观地呈现出来。前端,最贴近用户的程序员,自然而然地肩负着此使命,我们都渴望着准确高效友好地把数据可视化地呈现给用户。 可视化也是一名艺术家,与前端偶遇于web动画中。我们动画常见的是基于CSS和JS的,但我们不应该只局限于此,我们需要对动画了解更多。 即将于10月14日在深圳举办的 IMWeb Conf 2018 中, 《可
相信大家开发、写文档过程中,一定都用到Markdown编辑器吧,今天给大家推荐腾讯开源的一款 Javascript Markdown 编辑器。
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。
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。
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...
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.
点击阅读原文,了解更多关于《IMWeb Conf 2018 可视化与动画分会场》的信息 背景 数据可视化,数据是本质。其产生与兴起,一方面是由于人们有着对数据的各种对比、趋势、关联等等的诉求;另外一方面,人是视觉动物,对于大量的原始数据不敏感,需要有工具将数据图形化,直观地呈现出来。前端,最贴近用户的程序员,自然而然地肩负着此使命,我们都渴望着准确高效友好地把数据可视化地呈现给用户。 可视化也是一名艺术家,与前端偶遇于web动画中。我们动画常见的是基于CSS和JS的,但我们不应该只局限于此,我们需要对动画了
踩坑:由于route.path是异步获取当前path,导致页面刷新并不能保持menus正确的active。 解决方案:使用watch监听当前path,可拿到最新的path
專 欄 ❈陈键冬,Python中文社区专栏作者 GitHub: https://github.com/chenjiandongx ❈ pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库。
1、确定现场led拼接屏的宽高比,按照1920px*1080px的分辨率,F11全屏后刚好占满整屏且无滚动条;
AIroot UISYS 工具的模块封装能力很强,可以方便的融合第三方插件的能力。可以按照开发者的思想对已有插件升级改造,
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。
本文完整版:《React Echarts 使用教程 - 如何在 React 中加入图表(内附数据看板实战搭建案例)》
对于刚刚进入软件开发行业的同学,肯定想学习一些实战项目,通过实战项目更好地将理论知识与实际应用结合,提升自身的技能水平。
修改 CRA 项目的配置使用 create-react-app 创建的项目默认是无法修改其内部的 webpack 配置的,不像 vue-cli 那样可以通过一个配置文件修改。 虽然有一个 eject 命令可以是将配置完全暴露出来,但这是一个不可逆的操作,同时也会失去 CRA 带来的便利和后续升级。
ECharts是一款基于JavaScript的数据可视化图表库,提供直观,生动,可交互,可个性化定制的数据可视化图表。
npm install axios --save npm install echarts --save 下载完成即可
需求背景:dashboard作为目前企业中后台产品的“门面”,如何更加实时、高效、炫酷的对统计数据进行展示,是值得前端开发工程师和UI设计师共同思考的一个问题。今天就从0开始,封装一个动态渲染数据的Echarts折线图组件,抛砖引玉,一起来思考更多有意思的组件。 准备工作 项目结构搭建 因为生产需要(其实是懒),所以本教程使用了 vue-cli 进行了项目的基础结构搭建。 npm install -g vue-cli vue init webpack vue-charts cd vue-charts
测试平台的数据展示与分析,我们主要使用开源工具ECharts来进行数据的展示与分析。
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。
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。
文章首发:《如何在 Vue 中加入图表 - Vue echarts 使用教程 - 卡拉云》
Echarts是百度开源的比较强大的绘图工具,但其是用Js来操控的,使用案例大全: https://echarts.apache.org/examples/zh/index.html#chart-type-custom 有人在此基础上进行二次开发,衍生出pycharts,本篇将记录一些pyecharts中的一些个人认为比较精彩的图表。 pyecharts中文文档:https://pyecharts.org/#/zh-cn/intro pyecharts案例大全:https://gallery.pyecharts.org/#/Bar/stack_bar_percent 下面的图表截取了左侧目录项,查阅时只需修改案例大全最后一段url。
博客使用Word发博,发布后,排版会出现很多问题,一一修正工作量极大,敬请谅解。可加群获取原始文档。
在 ApacheCon Asia 2021 大会的“数据可视化论坛”上,特斯拉 BI 团队全栈开发工程师孟繁超(Makefile 君)发表了题为“ECharts 的乐趣:我们在特斯拉使用它的经验”的演讲。本文是这次演讲的内容总结。
一次偶然的机会,我将项目(基于 tdesign-vue-next-starter )由 Vite 2.7 升级成 Vite 3.x 后,发现首次运行 Vite dev 构建,页面首屏时间非常长,且一定会整个页面刷新一次。而第二次进入则不再刷新页面。
Echarts官网的demo都采用的数据都是静态数据,本demo是在Echarts官网入门demo的基础上改的,从后台 获取数据并展示,供入门参考
双变量联合分布于单变量分布图 joinplot 画布 双变量分布图 pairplot
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。
近期公司又一个新的需求,要做一个订单和销售额统计的项目,需要用到可视化图表来更直观的展示数据。首先我想到的是Echarts,众所周知Echarts是一个应用很广的可视化图表库,用来展示统计数据更合适不过,但是偶然间发现了一个更为方便的图表库,就是我们今天要介绍的v-charts,它是基于Echarts图表库进行了一次封装,让我们可以更好更方便更简单的来展示我们的数据,首先附上他的官方介绍:点击这里
Qt作为一个超大型的一站式GUI超市开发集成环境,不仅集成了大量的可视化UI组件,还提供了网络库、数据库操作、文件操作等类库,封装的还是相当精彩一步到位,根据个人身边的一些程序员朋友了解,自从用了Qt以来发现越来越喜欢用Qt本身的类来处理,除非一些要求很高的应用场景比如并发网络才需要去使用第三方库,不然就是直接使用Qt封装好的类,用起来非常爽,尤其是类的名称和方法的名称,几乎很自然的就能打出来。
下面是来自官网(https://echarts.apache.org/zh/index.html)的介绍:ECharts,一个使用 JavaScript 实现的开源可视化库,提供直观,交互丰富,可高度个性化定制的数据可视化图表。
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。
现在的组件库以及很成熟,我们可以跟据现有的组件库,例如antd、echarts二次封装成工作中用到的业务组件
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。
本文介绍的通讯录管理系统分为两个版本,分别是 ExtJS 版本和 Vue.js 版本。
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