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
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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。
阅读目录 D3.js — Data-Driven Documents Google Charts ChartJS Chartist.js n3-charts Ember Charts Smoothie Charts Chartkick ZingChart Highcharts JS Fusioncharts Flot amCharts EJS Chart uvCharts 几乎所有的控制面板都会用到图表,它们能够快速有效的展示复杂的统计。此外,一个好的图也可以提高你的网站的整体设计。 这篇文章为大家展示一些
在这篇文章中,我向大家介绍前5名最好的开源JavaScript图表库。每个站点的仪表板都是不完整的,因为他们缺少图表,所以为我们的站点找到正确的图表库是非常重要的。以下库可以帮助你在站点创建可自定义和美观的图表。 D3.js - 数据驱动的文档 📷 D3.js是一个开源的JavaScript库,用于根据用户数据处理文档。这是一个强大的工具,通过HTML,SVG和CSS的帮助,赋予数据生命。 D3允许开发人员将任意数据绑定到DOM,然后将数据驱动的转换应用到DOM。例如:考虑一个数组数组,您可以使用它来生成一
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
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。
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。
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。
vue-chartjs 是 Vue 对于 Chart.js 的封装. 你可以很简单的创建可复用的图表组件.
sChart.js 作为一个小型简单的图表库,没有过多的图表类型,只包含了柱状图、折线图、饼状图和环形图四种基本的图表。麻雀虽小,五脏俱全。sChart.js 基本可以满足这四种图表的需求。而它的小,体现在它的体积上,代码只有 8kb,如果经过服务器的Gzip压缩,那就更小了,因此不用担心造成项目代码冗余。
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。Tableau的客户包括巴克莱银行,Pandora和Citrix等企业
本文介绍了一个小型简单的图表库\n - sChart.js,适用于各种图表类型,如柱状图、折线图、饼状图和环形图\n - 大小仅8KB,通过canvas实现,兼容IE9以上浏览器\n - 提供简单易用的 API,方便开发者快速生成图表\n
从数据获得信息的最佳方式之一是,通过视觉化方式,快速抓住要点信息。另外,通过视觉化呈现数据,也揭示了令人惊奇的模式和观察结果,是不可能通过简单统计就能显而易见看到的模式和结论。
英文: Anton Shaleynikov 译文:葡萄城控件 www.cnblogs.com/powertoolsteam/p/top-9-javascript-charting-libraries.html 当前,数据可视化已经成为数据科学领域非常重要的一部分。不同网络系统中产生的数据,都需要经过适当的可视化处理,以便更好的呈现给用户读取和分析。 对任何一个组织来说,如果能够充分的获取数据、可视化数据和分析数据,那么就能很大程度上帮助了解数据产生的深层次原因,以便据此做出正确的决定。 对于前端开发人员
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
当前,数据可视化已经成为数据科学领域非常重要的一部分。不同网络系统中产生的数据,都需要经过适当的可视化处理,以便更好的呈现给用户读取和分析。 对任何一个组织来说,如果能够充分的获取数据、可视化数据和分析数据,那么就能很大程度上帮助了解数据产生的深层次原因,以便据此做出正确的决定。 对于前端开发人员来说,如果能够掌握交互式网页中的数据可视化技术,则是一项很棒的技能。当然,通过一些 JavaScript 的图表库也会使前端的数据可视化变得更加容易。使用这些库,开发者可以在无需考虑不同的语法所带来的编程难题的情况
摘要: 如今同质化的应用越来越多,应用开发者也开始在用户体验上下功夫,比如数据可视化,将一大堆密密麻麻的数字转成图表形式,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数据可视化工具,这里只选择了30个有特色好用的推荐给大家 如今同质化的应用越来越多,应用开发者也开始在用户体验上下功夫,比如数据可视化,将一大堆密密麻麻的数字转成图表形式,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
Vue.js是一种流行的JavaScript框架,它为前端开发人员提供了一种创建优雅、高效和可扩展Web应用程序的方式。而ECharts则是一个基于JavaScript的可视化库,它可以帮助开发人员轻松地创建各种各样的图表和数据可视化。在这篇文章中,我们将介绍如何在Vue.js应用程序中使用ECharts,并为您提供一些使用示例。
随着数据收集和使用持续呈指数级增长,对这些数据进行可视化的需求变得越来越重要。开发人员寻求将数百万个数据库记录整合到美丽的图表和仪表板中,人类可以快速直观地解释这些记录。
以下是一个示例,展示了如何使用 Chart.js 在 Vue 中创建一个简单的折线图:
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。
最近做的项目需要用到数据分析,图表显示,之前做项目的时候用到过highcharts,不过也只是简单的会用而已,然后再网上查了查highcharts的优点:
Ajax MGraph 基于 Prototype.js 的 Ajax 图表库,纯 XHTML 和 CSS 实现。
当然,还有很多其它基于.NET Core开发的开源数据可视化项目,这里再列出一些:
在很多项目中都会有在前端展现数据图表的需求,而在开发过程中,开发者往往会使用一些JavaScript库,从而更有效地达到想要的目标。最近,TechSlide上的一篇文章总结了50种用于展现图表的JavaScript库,并对每种库做了简要的说明。这对于想要选择合适JavaScript库的开发者很有参考意义。
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)。
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。
引入文件文件源码:下载https://img.hcharts.cn/highcharts/highcharts-more.js
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!
各个互联网公司通过大量的用户数据、信息进行统计分析,而这些大量繁杂的数据在经过可视化工具处理后,就能以图形化的形式展现在用户面前,清晰直观。随着各种数据的增加,这种可视化工具越来越得到开发者们的欢迎。 下面推荐30款可视化工具供大家选择和使用。 1.iCharts iCharts 提供了一个用于创建并呈现引人注目图表的托管解决方案。有许多不同种类的图表可供选择,每种类型都完全可定制,以适合网站的主题。iCharts 有交互元素,可以从Google Doc、Excel 表单和其他来源中获取
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。
图表对于数据的可视化和网站的吸引力非常重要。可视化演示使得分析大块数据和传达信息变得更加容易。 图表库使您能够以一种令人惊叹的、易于理解的和交互式的方式可视化数据,并改进您的网站设计。
数据可视化的工具和程序库已经极大丰盛,当你习惯其中一种或数种时,你会干得很出色,但是如果你因此而沾沾自喜,就会错失从青铜到王者的新工具和程序库。如果你仍然坚持使用Matplotlib(这太神奇了),Seaborn(这也很神奇),Pandas(基本,简单的可视化)和Bokeh,那么你真的需要停下来了解一下新事物了。例如,python中有许多令人惊叹的可视化库,而且通用化程度已经很高,例如下面这五个:
如果您了解并使用上面提到的库,那么您就处于进化的正确轨道上。它们可以帮助生成一些令人拍案的可视化效果,语法也不难。一般来说,我更喜欢Plotly+Cufflinks和 D3.js. 以下详细道来:
首先,你需要下载ECharts所需的文件,我使用的是echarts-2.0.2版本,点击这里下载:echarts-2.0.2
在Bootstrap框架中并没有提供完整的响应式图表功能,不过可以引入强大的、基于JavaScript的、完全开源的第三方图表插件,并基于Bootstrap框架良好的兼容性来整合这些第三方插件,最终设计出性能优越的响应式图表 为了实现基于Bootstrap框架的响应式图表的设计,引用了Bootstrap框架、jQuery框架和ECharts插件所需要的脚本文件、样式文件和资源文件,并自定义了相关样式文件和资源文件
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
在『Echarts』第 1 篇文章中,我们介绍了 Echarts 的概述及其强大的数据可视化功能。本篇将继续深入,重点带您了解 Echarts 的基本使用方法,包括如何快速安装、配置以及绘制简单的图表。
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
摘要 Highcharts图表控件是目前使用最为广泛的图表控件。本文将从零开始逐步为你介绍Highcharts图表控件。通过本文,你将学会如何配置Highcharts以及动态生成Highchart图表。 ---- 目录 前言(Preface) 安装(Installation) 如何设置参数(How to set up the options) 预处理参数(Preprocess the options) 活动图(Live charts) ---- 一、前言(Preface) Highcharts是一个非常
离线数据分析平台实战——190Highcharts介绍 Highcharts介绍 Highcharts 是Highsoft提供的一个用纯JavaScript编写的一个图表库, 能够很简单便捷的在web网站或是web应用程序添加有交互性的图表,并且免费提供给个人学习、个人网站和非商业用途使用。 HighCharts支持的图表类型有曲线图、区域图、柱状图、饼状图、散状点图和综合图表等。 Highcharts特点:兼容性强、图表的主题类型多、操作性强、使用简单。 除了Highcharts以外,Highsof
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
echarts是一款不错的商业级数据图表,目前已更新到echarts3版本,但是由于历史原因,echarts2仍然有比较大的使用占比,之所以讲echarts2的引入方式是因为项目在混合使用echarts2与echarts3的时候遇到了一个问题,这个与我之前写过的一篇文章有关:http://blog.csdn.net/john1337/article/details/54947787,下面入主题。
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