今天小编给大家推荐一个超强交互式可视化绘制工具-python-highcharts,熟悉HightCharts绘图软件的小伙伴对这个不会陌生,python-highcharts就是使用Python进行Highcharts项目绘制,简单的说就是实现Python和Javascript之间的简单转换层,话不多说,我们直接进行介绍,具体包括以下几个方面:
本文介绍了如何使用Highcharts实现图形报表,主要包括了如何引入Highcharts的JS文件,初始化图表以及自定义图表类型和样式。同时,还介绍了一种基于jQuery的插件——jquery.highchartTable.js,可以简化Highcharts在Table中的使用。
现在制作报表一般有以下4个工具可以用:jFreeChart、FusionChart、HighChart、EChart。
本文重点介绍的是可视化库Highcharts的相关基础知识,以及如何利用Highcharts来绘制不同场景和需求下的精美柱状图,主要内容包含:
引入 highcharts import HighCharts from "highcharts";
通常在使用highchart导出图片pdf等文件时,我们一般直接引入exporting.js即可
本文中介绍的是如何在jupyter notebook中通过python-highcharts绘制常见的饼图:
实现上面的效果主要是通过'color': 'Highcharts.getOptions().colors[0]方法。当colors[i]中的i取相同的值,则颜色会相同。
Highcharts-3-绘制柱状图 本文介绍的是如何利用python-highcharts绘制柱状图 水平/垂直柱状图 蝴蝶柱状图 堆叠柱状图 带有负值柱状图 水平/垂直柱状图 图形 首先我们直接看
Highcharts-4-柱状图2 本文继续介绍Highcharts中柱状图的制作,主要讲解了3种柱状图的制作: 堆叠柱状图 分组堆叠柱状图 带有百分比堆叠柱状图 垂直堆叠柱状图 效果图 先看下整体的
Highcharts-12-绘制基础折线图 本文中介绍的是如何利用python-highcharts绘制折线图 指定x轴数据标签 显示点值的数据 显示最值和均值的折线图 可缩放的X轴 指定x轴数据标签
Highcharts-5-柱状图3 本文中介绍的是3种柱状图相关设置: x轴属性倾斜设置 区间变化柱状图(温度为例) 多轴图形 highcharts保存文件 H.save_file('highchar
初期想了蛮久也搜了蛮多,没搜到,找到的结论是图表使用的是svg实现,必然无法选择文字,似乎是个死问题,已经濒临放弃
最近在弄毕业设计,总有个现象,就是一个段落,自己吐墨水的话,吐不超过两句就吐完了。回头看看博客,发现这一年来,才3篇文章,原来是这样才缺乏墨水啊。
highcharts有自动导出的模块,以vue中使用为例,只要在main.js中引入导出模块并注册
如果把highcharts的主题放到自己的文件夹中方便修改,该怎么做呢? 新建一个主题的js文件 主题js的内容 import Highcharts from "highcharts/highchar
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。
Highcharts-9-双饼图制作 本文中只介绍一种和饼图相关的图形:双饼图 双饼图 效果 代码 # -*- coding: utf-8 -*- """ 说明:制作双饼图 作者:Peter """
HTML5 作为当前“最火”的跨平台、跨终端(硬件)开发语言,越来越受到前端开发者 的重视,无论是 PC 端还是当前“火热”的移动端,其前端开发人员的占比均越来越高。此 消彼长,HTML5 开发者的增加自然导致 WPF / Flex / QT 等前端技术开发人员的缩减。为了 解决前端“跨平台”的问题,并应对开发人员稀缺的窘境,我们迫切的需要选择或更换新的 技术路线,而 HTML5 当为首选。本次测试目的是为了验证使用 HTML5 作为前端技术路线,能 否满足大屏(高分辨率,超过 8K)可视化的展示需求。
Highcharts是一个制作图表的纯Javascript类库,主要特性如下: 兼容性:兼容当今所有的浏览器,包括iPhone、IE和火狐等等; 对个人用户完全免费; 纯JS,无BS; 支持大部分的图表类型:直线图,曲线图、区域图、区域曲线图、柱状图、饼装图、散布图; 跨语言:不管是PHP、Asp.net还是Java都可以使用,它只需要三个文件:一个是Highcharts的核心文件highcharts.js,还有a canvas emulator for IE和Jquery类库或者MooTools类库; 提
github:https://github.com/jtblin/angular-chart.js 官方网站:http://jtblin.github.io/angular-chart.js/
前不久我们介绍了使用Python进行日常的运维,包括监控Oracle,Linux等系统,并把获得的结果存入MySQL数据库,如果大家都有掌握这部分内容,就可以进阶一步,打造属于自己的一个监控系统
接下来的这个专题为将Linux/unix的CPU内存信息保存起来然后进行分析最后展现在网页中
该包绘制的地图精度较低,如果你需要学习绘制高精度的中国地图,欢迎加入我的线上培训班获取:欢迎加入 RStata 线上培训班学习使用 R 语言和 Stata 进行数据处理和可视化
下钻表示的是通过层级的方式来展示数据,比如我们想查看国内人口数的占比情况,我们可以先看各个省份的情况,接着我们想看具体某个省中各个地级市的占比,这就是通过下钻方式实现。
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,
根据业务需求,找到了这个很少使用的图形,话不多说,看看该如何使用。首先要引入支持文件:可根据链接下载。 exporting.js:https://img.hcharts.cn/highcharts/modules/exporting.js xrange.js:https://img.hcharts.cn/highcharts/modules/xrange.js
Python的用处太多,前端、后端、数据、ML\AI、自动化等等等等。很多小白不知道学习方向导致学的东西太杂,技能范围很广但是没有高度,自己玩可以工作就完蛋。这就是跳进坑里出不来。 Python尽管无所不能,但从大方向上看也是有几大分支存在——比如我们之前提到的几个方向。 在不同方向上,有不同的技能需求。选择自己最爱的方向学,才能早日跳坑。所以我整理了各个方向的需求,给各位一个参考。 今天会主要着眼于:Python前端。 第一阶段:Python入门 Python是我们的技能基础。 数据类型 流程控制 常
俗话说“巧妇难为无米之炊”。数据时代,没有一款好的数据可视化分析工具,光有团队怎么行? 商场如战场,数据是把枪。亚马逊运用大数据为客户推荐商品信息,阿里用大数据成立了小微金融服务集团,而谷歌更是计划用大数据接管世界……不知不觉,数据已经成为我们生活中必不可少的利器。本文收集了各个平台各种行业的数据可视化分析工具,让你不仅大饱眼福,而且还可以让你事半功倍。 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
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
导读:大数据时代,得数据者得天下。巧妇难为无米炊,拥有数据却不知道如何利用,就不能体现数据的价值。而数据可视化作为处理数据的重要步骤,一直被广泛应用。冷冰冰的数据,经过可视化技术的加工,便酒曲入瓮般幻
我对一些当下较为热门的概念做了一些梳理,其实想要了解区别,我觉得得先知道它们各自的定义。
V 站曾经有个热帖说为何我的开源项目只有 Fork 没有 Star,楼下有个热评说开源项目关注的不应该是 Commit 数据吗?先不论 Star、Fork 和 Commit,issue 、pr 也应是一个开源项目社区关注的数据。
欢迎访问我的网站http://www.wenzhihuai.com/ 。感谢,如果可以,希望能在GitHub上给个star,GitHub地址https://github.com/Zephery/newblog 。 建站的一开始,我也想自己全部实现,各种布局,各种炫丽的效果,想做点能让大家佩服的UI出来,但是,事实上,自己作为专注Java的程序员,前端的东西一碰脑子就有“我又不是前端,浪费时间在这合适么?”这种想法,捣鼓来捣鼓去,做出的东西实在是没法看,我就觉得,如果自己的“产品”连自己都看不下去了,那还好意
在前几次的分享中,设计了好的评测体系、具备了数据挖掘分析能力、选择高效稳定的评测执行工具后,我们会拿到第一手的评测数据。在我们之前的实践过程中,拿到原始评测数据后会通过观察数据给出一个评测结论。长此以往发现这样并不利于保存数据记录,并且没法反映出一段时间内评测指标的变化趋势。为了解决这个问题,同时为了清晰、美观地展示出评测报告,我们设计了评测结果展示平台。
这是第一篇实例的步骤与代码。还有整个项目的结构图。 http://my.oschina.net/xshuai/blog/345117 原创的博文。转载注明出处。大家赶紧收藏吧。 本人highch
作为一个数据控+一个有追求的技术博主,总是希望自己能知道自己博客历史每日粉丝数量、阅读量、积分、评论……的数据,然而官方博客管理后台给展示的数据太少了,只有每日访问量、评论数、粉丝数、收藏数这几个数据,而且目前最多只能看最近一个月的数据。
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
俗话说的好:工欲善其事,必先利其器!一款好的工具可以让你事半功倍,尤其是在大数据时代,更需要强有力的工具通过使数据有意义的方式实现数据可视化,还有数据的可交互性;我们还需要跨学科的团队,而不是单个数据
前段时间的主要工作是开发统计系统, 统计公司产品的安装量和回访量,统计数据则由客户端调用C接口写入mysql数据库,即我们只需要分析客户端写入的原始数据即可。下面是对这个项目的一个总结:
热图是生信分析中最常见的可视化数据的方法,它具有丰富的色彩变化,并且能生动饱满的进行信息表达。比如可视化基因表达、显著性P值等数据。R 在可视化方面也提供了一系列功能强大、覆盖全面的函数和工具包,今天小编就总结了一些易操作且美观的热图绘图方法,一起来学习一下吧
这也从侧面说明了工具的易用性、成熟度、用户体验、性能都是ok的,实话实说,一般的工具达不到用让人惊艳的标准。
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。
失效了。最近终于有时间整理下来。 如何入门数据挖掘/机器学习/数据科学? 我认为有几个大方面 1)学好python。 现在几乎所以公司的数据都可以api给你,而python的数据处理能力强大且方便。
摘要:Django的学习教程也是分门别类,形式不一。或是较为体系的官方文档,或者风格自由的博客文档,或者偏向实例的解析文档。即使官方文档,章节较多,文字阐述累赘,有时候我们只是关注某个功能用法而已,而自由博文最大的问题是互相抄袭,结构混乱,涵盖面小且错误较为明显。由此,本文结合学习期间资料梳理和项目开发经验,整理出一套较为常用实用的文章。适用于(1)新手入门,无论C#,C,java,Python,R等具有任何编程语言基础均可;(2)想快速了解Django并可以快速开发上手者。(3)适用于作为资料查询,技
在大数据时代,很多时候我们需要在网页中显示数据统计报表,从而能很直观地了解数据的走向,开发人员很多时候需要使用图表来表现一些数据。随着Web技术的发展,从传统只能依靠于flash、IE的vml,各个浏览器尚不统一的svg,到如今规范统一的canvas、svg为代表的html5技术,表现点、线、面要素的技术已经越来越规范成熟。我把前端数据可视化分为了五种: 1.图表 2.图谱 3.地图 4.关系图 5.立体图 我将按照顺序介绍62款前端可视化插件,下面就分享下其中34款图表插件: 1.amcharts url
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云