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。
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!
之前项目中都是使用FusionChart和HighChart,基本都是没有购买商业许可。然后现在开发的系统需要交付给客户使用。所以现在图表控件不能直接使用FusionChart和HighChart,通过对比EChart和D3.js,EChart由百度开发,相关的中文文档和问题应该会更好。而且D3.js代码配置和选项相对于EChart也要复杂,所以团队最后决定在图表类库采用EChart。
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)。
在对一些需要存放液体的工厂进行开发基于物联网传感器的监控平台时,经常需要监控 该蓄水池当前所处的容量占比为多少。 以达到随时调整其蓄水量的目的。接下来我们看 一下一些常见的水球项目。
注:本文有点长,可以点赞?收藏后慢慢看。另外有本文未涉及的、大家觉得不错的D3.js资源教程也欢迎评论进行分享。 前言 从「年更博主冒个泡,或将开启可视化之旅 - 牛衣古柳 - 2020.08.27」
现代社会早已进入读图时代,图像在一定上程度上取代了文字,占据了主导地位。对于数据分析来说,一张清晰的可视化图表确实比纷繁复杂的数字更清晰美观。随着科技的发展以及可视化需求的急剧增大,涌现了大批的数据可视化工具,通过对比分析市面上众多的数据可视化工具之后,我们挑选了几款给大家进行参考。
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。
作为一个前端,说到可视化除了听过 D3.js 的大名,常见的可视化库还有 ECharts、Chart.js,这两个库功能也很强大,但是有一个共同特点是封装层次高,留给开发者可设计和控制的部分太少。和 EChart、Chart.js 等相比,D3.js** 的相对来说自由度会高很多,得益于 D3.js 中的 SVG 画图对事件处理器的支持**,D3.js 可将任意数据绑定到文档对象模型(DOM)上,也可以直接操作对象模型(DOM)完成 W3C DOM API 相关操作,对于想要展示自己设计图形的开发者,D3.js 绝对是一个不错的选择。
1. D3 Stars: 46561, Forks: 12465 D3 是一个JavaScript数据可视化库用于HTML和SVG。它旨在将数据带入生活,强调Web标准,将强大的可视化技术与数据驱动的
一、Excel Excel作为一个入门级工具,是快速分析数据的理想工具,也能创建供内部使用的数据图,但是Excel在颜色、线条和样式上课选择的范围有限,这也意味着用Excel很难制作出能符合专业出版物和网站需要的数据图。 二、Google Chart API Google Chart提供了一种非常完美的方式来可视化数据,提供了大量现成的图标类型,从简单的线图表到复杂的分层树地图等。它还内置了动画和用户交互控制。 三、D3 D3(Data Driven Documents)是支持SVG渲染的另一种Jav
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。
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。
一、Excel Excel作为一个入门级工具,是快速分析数据的理想工具,也能创建供内部使用的数据图,但是Excel在颜色、线条和样式上课选择的范围有限,这也意味着用Excel很难制作出能符合专业出版物和网站需要的数据图。
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
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
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,
细看上面的动态效果图,可以发现: 一个值变换到一个新的值时,是一个渐变的过程; 圆弧末尾有一个竖线,作为仪表盘的指针,在仪表盘数值变化时,有一个弹性的动画效果。 一开始,我是用Echarts来实现仪表
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,
RAWGraphs是一个在线的开源工具和数据可视化框架,用来处理Excel表中的数据。你只需将数据导入到RAWGraphs中,设计你想要的图表,然后将其导出为SVG格式或PNG格式的图片。此外,上传至RAWGraphs的数据只会在web端在线进行处理,保证了数据的安全性。
知识图谱项目是一个强视觉交互性的关系图可视化分析系统,很多模块都会涉及到对节点和关系的增删改查操作,常规的列表展示类数据通过表格展示,表单新增或编辑,而图谱类项目通常需要关系图(力导向图:又叫力学图、力导向布局图,是绘图的一种算法,关系图一般采用这种布局方式)去展示,节点和关系的新增编辑也需要前端去做一些复杂的交互设计。除此之外还有节点和关系的各种布局算法,大量数据展示的性能优化,节点动态展开时的局部布局渲染,画布的可扩展性,样式的自定义等等诸多技术难点。目前国内使用最多的两个已开源的前端可视化框架:阿里的AntV、百度的Echarts对于关系图的支持都比较弱,不能完全满足项目中的需求。
说实话一直想做一个可以生成图表的文件,但是一直研究不明白,曾经也看过很多的类似技术的文件,D3.js,Hcharts,Echarts都看过,但是看不下去,一个是api写的很死板,一个是自己事情比较多,今天不是很忙,简单的看了一下,写一个简单的生成图表,很简单,没有什么技术含量, 只是为了抛砖引玉,我写的只是稍微改了一点官方的例子,谁用的比较厉害的,是echarts的高阶玩家的,可以教我一下,一定虚心学习!谢谢了!
月影(十年踪迹),360前端技术委员会委员。奇舞团技术总监,JavaScript程序猿,目前重点关注前端框架和新技术应用。本文来自月影在“2018携程技术峰会”上的分享。
一直以来,许多产品平台都在尝试通过可视化搭建的手段来降低 GUI 应用的研发门槛,提高生产效率。随着我们业务的发展,数据建设的完善,用户对于数据可视化的诉求也日益增多,而数据大屏是数据可视化的其中一种展示方式,它作为大数据展示媒介的一种,被广泛运用于各种会展、公司展厅、发布会等。
数据可视化技术的基本思想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。 图表库 C3 – 以 d3 为基础构建的可重用图表库 Chart.js – 带有 canvas 标签的图表 Chartist.js – 具有强大浏览器兼容能力的响应式图表 Dimple – 适用于业务分析的面向对象的 API Dygraphs – 适用于大型数据集的交互式线性图表库 Echarts – 针对
基本答一下吧,但是不是很准确,只了解大致情况(杭州),带有某种行业自黑。 一、第一阶段(一般岗位叫数据专员) 基本学会excel(VBA最好学会;会做透视表;熟练用筛选、排序、公式),做好PPT。这样很多传统公司的数据专员已经可以做了 输入标题 二、第二阶段(数据专员~数据分析师) 这一阶段要会SQL,懂业务,加上第一阶段的那些东西。大多数传统公司和互联网小运营、产品团队够用了。 三、第三阶段(数据分析师) 统计学熟练(回归、假设检验、时间序列、简单蒙特卡罗),可视化,PPT和excel一定要溜。这些技术就
D3近年来一直是 JavaScript最重要的数据可视化库之一,在创建者 MikeBostock的维护下,前景依然无量,至少现在没有能打的:
相信每一个想要学习前端的人对于前端三剑客html+css+js都不会陌生,这些可以说是一个前端的标配,而在前端的世界里,没有什么是JavaScript实现不了的,你真的了解js吗?
数据分析统计类刚需图表,满足学术群体的作图需求,亦是普通商业用户的统计学知识累积后的数据分析晋级之选。
matplotlib算是python比较底层的可视化库,可定制性强、图表资源丰富、简单易用、并且达到出版质量级别。
超过 10k stars 和 1k fork,NativeBase 是一个广受欢迎的 UI 组件库,它为 React native 提供了几十个跨平台组件。当使用 NativeBase 时,你可以使用任何现成的本地第三方库,并且项目本身围绕着它提供了丰富的生态系统,从有用的starter-kit到可定制的主题模板。这是一个不错的入门工具包。
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。
D3指的是Data-Driven Documents,js即Javascript,是后缀名。先看看官网上对D3.js库的定义:
在前端的世界里,没有什么是JavaScript实现不了的,关于JS有一句话:凡是可以用JavaScript来写的应用,最终都会用JavaScript,JavaScript可运行在所有主要平台的所有主流浏览器上,也可运行在每一个主流操作系统的服务器端上。现如今我们在为网站写任何一个主要功能的时候都需要有懂能够用JavaScript写前端的开发人员。
ECharts是一个基于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。recharts是开发者根据ECharts2开发的一个R语言接口,它使我们可以用R语言实现ECharts作图。
◆ 虽然该项目并不能称为最优秀的可视化库,但是在国内市场占有率很高,故本教程选择echarts.
俗话说读万卷书,行万里路.不如阅人无数,阅人无数不如名师指路.可见一个好的导师是多么的重要,选择正确的路线,就能避免走许多弯路, 让自己站在巨人的肩膀上去学习,事半功倍.这里边罗列了最佳学习路线,供大
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。
在上篇文章中(D3.js 力导向图的显示优化),我们说过 D3.js 在自定义图形上相较于其他开源可视化库的优势,以及如何对文档对象模型(DOM)进行灵活操作。既然 D3.js 辣么灵活,那是不是实现很多我们想做的事情呢?在本文中,我们将借助 D3.js 的灵活性这一优势,去新增一些 D3.js 本身并不支持但我们想要的一些常见的功能。
一、大数据计算组件 Spark Flink Hive DataSphere 二、分布式存储 HDFS Hbase Doris 三、资源调度 Yarn Dolphin 四、数据仓库常用工具 Pig Hive kylin Spark SQL Impala Phoenix ElasticSearch Logstash Datax 五、消息队列 Kafka RocketMQ ZeroMQ ActiveMQ RabbitMQ 六、流式计算 Spark Streaming(准实时) Flink(实时) 七、日志收集
最近的业余时间里,一直在研究图相关的领域,顺便构建出 feakin 图形引擎。在研究了 Mermaid、Cytoscape、Drawio/MxGraph/MaxGraph、Excalidraw 等图形库之后,大概写了两个 PoC(概念验证): 数据的处理。即将文本转换为可渲染的数据模型。即结合语法解析、图算法来对数据进行处理。 图形的渲染。即基于 Konva.js 的 Canvas 方式来渲染图形。 在这个过程中,因为研究时间比较分散,一些概念相对比较模糊。所以,便想抽空重新梳理一下其中的思路,方便于后续继
在之前的文章D3.js库-2-选择元素和绑定数据中,有介绍过D3.js中的两种选择数据的方法,本部分为重复内容,温故而知新:
数据可视化之初级篇 零编程工具 1. Tableau Tableau 是一款企业级的大数据可视化工具。Tableau 可以让你轻松创建图形,表格和地图。 它不仅提供了PC桌面版,还提供了服务器解决
Tableau 是一款企业级的大数据可视化工具。Tableau 可以让你轻松创建图形,表格和地图。 它不仅提供了PC桌面版,还提供了服务器解决方案,可以让您在线生成可视化报告。服务器解决方案可以提供了云托管服务。
在升级了DeveMobile 主题的时候Jeff 也顺便将主题主页进行了更新,访问主页你会看到首屏的Low-Poly 背景(每次刷新都不同),这个效果就是利用了d3.js 与Trianglify 制作
本文是以原生JS为基础,如果使用Vue.js的话,只需把相关配置放到method函数中,或者放在computed属性中,毕竟参数配置都是固定的,换汤不换药,话不多说,先上效果图:
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 D3.js + Canvas 绘制组织结构图 使用 D3.js 默认的 svg 渲染 D3默认的树状图画图使用的是svg 使用svg有好有坏: 好处是方便操作
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云