Chart.js是一个很酷的开源JavaScript库，可帮助您呈现精美的HTML5图表。它可以自动适应屏幕大小，并且可以统计8种不同的图表类型。在本教程中，我们将探讨如何使Django与Chart.js对话以及如何基于从我们的模型中提取的数据来呈现一些简单的图表。
assets 项目资源目录，dev 开发目录，dist 编译输出目录，gulpfile.js 自动化工具 API
Python有很多优秀的可视化库，其中有名的像matplotlib、seaborn、plotly，可以绘制出各式绚丽的图表。
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。
pygal比较小众，专注于SVG图，擅长交互，最主要的是它能用非常少的代码就可画出非常漂亮的图形
本文将介绍如何在 web 框架 Django 中使用可视化工具 Pyecharts, 看完本教程你将掌握几种动态展示可视化数据的方法!
制作扇形其实也是使用 svg的 path 这个属性， 重要的是计算各个扇形区域的点，与弧度 效果图
写了一个函数，就是通过传递参数，生成图表，代码如下： /** * created by LZUGIS * @param container * @param type * @param data * @constructor */ function AddChart(container, type, data){ require([ "dojox/charting/Chart2D", "dojox/charting/themes/PlotKit/bl
Matplotlib默认主题下绘制的可视化图形如一位高贵冷艳、不沾烟火的冰山女神，而cutecharts的图就像不拘常规、潇洒无羁的活力少年。
echarts方案：通过jQuery自带ajax向服务端发送请求获取折线图、柱状图、饼图数据。
Ajax MGraph 基于 Prototype.js 的 Ajax 图表库，纯 XHTML 和 CSS 实现。
在前文中讲到了在Arcgis for js中统计图的实现，在本文，讲述在Openlayers3中结合highcharts实现统计图。
今天，给大家介绍一个很酷的 Python 手绘风格可视化神包：cutecharts。
还记得那是一个月黑风高的晚上，一位女同事让我给他讲解数据分析结果的时候，我默默的用python画了下面这张图。
数据可视化是一种方法，可以通过图表、图形和图像的形式，将数据直观地呈现给人们。这样，人们就可以很容易地理解和分析数据，并从中获得有价值的信息。数据可视化的目的是让人们对数据有更直观的理解，并能更容易地发现数据之间的联系和模式。在商业、科学研究、教育和其他领域，数据可视化都是一种非常有用的工具。
陆陆续续写了一个系列的flask入门教程了，最后以一个半成品大屏做个了结，也算是一段时间的成果吧，毕竟不是专业码农，只是爱好而已，还有很多其他的事情等待探索。
来源：https://github.com/chenjiandongx/cutecharts
前言： "宁肯像种子一样等待 也不愿像疲惫的陀螺 旋转得那样勉强" 这是前几天在查资料无意间看到的一位园友的签名，看完后又读了两遍，觉得很有味道。后来一寻根究底才知这是出资大诗人汪国真之口，出处《她》。且抛开上下文，单从这短短几句，正恰如其分的折射出有一群人，他们穿着不那么fashion，言辞不那么犀利，但是内心某一块地方像是躁动的火山，拥有无尽的动力和激情，矢志不渝种子般投身到技术研究和心得分享当中。 或许每一次的生长都是那么悄无声息，但是无数次的坚持只是为了破土那日让别人看到坚持
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。
1.由于HighCharts运行于JQuery，所以需要引入jQuery。 jquery-1.8.3.min HighCharts核心js文件 highcharts.js 导出功能需要引入的js exporting.js 完整文件 Highcharts-4.2.5 2.在jsp页面引入如上文件
最近要用到图表展示，想了想，还是首选Echarts，HighCharts和D3.js备用吧，
图表库千万个今天 HelloGitHub 给大家推荐个很有“特色”的图表库：一个手绘风格的 JS 图表库 —— Chart.xkcd，快收起你紧绷、严肃的面容让我们一起看看用手绘风格展示数据的效果。
今天在做一个关于商城后台金额报表统计的功能，为了让数据直观明了并且这个报表还需要在手机端自适应所以我决定采用HIghCharts插件下的的报表，大家也可以去了解一下免费开源主要是好看。
今天小编继续给大家推荐一些优秀可视化工具-Python-dataoutsider 库，该库主要用于绘制多和弦图(Multi-Chord Diagram) 和饼树图(Pie-Tree Chart) 。话不多说，我们直接介绍这个优秀的可视化工具。
1、对图表的div进行隐藏操作，使用hide()或display:none,重新展示时，会造成图表无法获取高度,导致图表的高宽不符合预期：
一种最快捷的方式就是直接引入下载的chartist编辑的js/css文件，它允许开发人员使用默认的命名方式或者可配置的方式来应用chartist到项目中，也可以通过修改chartist sass源代码文件定制需要的功能
今天给大家带来绘制“手绘风格”可视化作品的小技巧，主要涉及Python编码绘制，内容如下：
原生的Echarts需要定义id，有时候不方便，对于习惯了数据驱动可以使用vue-echarts
很多人感觉jquery 比 Angularjs 火太多啦，Angularjs怎么会是排名第一 首先说明一下，Angularjs 是JS的一个框架，而jquery 是一个JS库 jquery 就像一个工具箱，为我们提供了非常丰富好用的工具，我们想怎么用就怎么用，jquery只负责让我们更便利，不关心我们的工作方式和流程 Angularjs 则定义了一套工作规范，只能按照他的规则来工作，Angularjs是依靠高效的工作规范来提高我们的开发效率的 Angularjs的显著优势 数据双向绑定 举一个angular
Wijmo的CompositeChart控件允许您使用一个Chart来分析和展现复杂的数据。相同的数据可以使用不同的可视化效果，不同的图表类型展现在一个图表内，使得用户可以从不同的角度，了解分析这组数
可以使用这个开源项目：https://github.com/Ziv-Barber/officegen
image.png 前端页面dashboard.html的代码如下： {% extends "base.html" %} {% block body %} 03这个JavaScript图标库有点强大！随着发展，现代 Web 设计在改善体验和功能的同时，对于美观的追求也越来越高，可视化、交互式、动态等元素和效果似乎已成为标配。01敲可爱画风Python可视化库cutecharts全攻略，你值得拥有昨天，手机突然叮咚一响，微信群跳出一条消息，“@老表 新图表库 敲可爱的画风”，还有仓库链接：02Google Earth Engine（GEE）——图表概述1Google Charts 提供了一种完美的方式来可视化您网站上的数据。从简单的折线图到复杂的分层树图， 图表库 提供了大量即用型图表类型。01MPchart 使用详解及详细属性（ 二）----pieChart(饼状图)项目源代码：https://github.com/libin7278/MpChart03echarts2 的引入方式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。023D 饼图在 VUE 中的实现最近有多位读者反应，3D 饼图在 VUE 环境里跑不通。可我其实是一个先学 ECharts 后学 Javascript 的前端外行，再加上读者往往也没有告诉我具体的报错信息是什么，所以一时也没能帮读者找出问题原因。03一个小众但很好用的数据可视化利器：Pygal矢量库当使用Python可视化数据时，大多数数据科学家会选择使用著名的Matplotlib、Seaborn或Bokeh。Matplotlib 以其强大的功能而闻名，Seaborn 以其易用性而闻名，Bokeh 以其交互性而闻名，Plotly 以其协作而闻名，其实Pygal也很惊艳，Pygal允许用户创建漂亮的交互式图，这些图可以以最佳的分辨率转换成svg，以便使用Flask或Django打印或显示在网页上。03【5】数据可视化pygal，画出美观的图表去官网https://github.com/tschoonj/GTK-for-Windows-Runtime-Environment-Installer下载01Bootstrap响应式图表设计在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02Arcgis for Js之Graphiclayer扩展详解在前两节，讲到了两种不同方式的聚类，一种是基于距离的，一种是基于区域范围的，两种不同的聚类都是通过扩展esri/layers/GraphicsLayer方法来实现的。在本节，就详细的讲讲esri/layers/GraphicsLayer方法的扩展。03Highcharts-7-下钻图制作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。01
随着发展，现代 Web 设计在改善体验和功能的同时，对于美观的追求也越来越高，可视化、交互式、动态等元素和效果似乎已成为标配。
昨天，手机突然叮咚一响，微信群跳出一条消息，“@老表 新图表库 敲可爱的画风”，还有仓库链接：
Google Charts 提供了一种完美的方式来可视化您网站上的数据。从简单的折线图到复杂的分层树图， 图表库 提供了大量即用型图表类型。
项目源代码：https://github.com/libin7278/MpChart
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。
最近有多位读者反应，3D 饼图在 VUE 环境里跑不通。可我其实是一个先学 ECharts 后学 Javascript 的前端外行，再加上读者往往也没有告诉我具体的报错信息是什么，所以一时也没能帮读者找出问题原因。
当使用Python可视化数据时，大多数数据科学家会选择使用著名的Matplotlib、Seaborn或Bokeh。Matplotlib 以其强大的功能而闻名，Seaborn 以其易用性而闻名，Bokeh 以其交互性而闻名，Plotly 以其协作而闻名，其实Pygal也很惊艳，Pygal允许用户创建漂亮的交互式图，这些图可以以最佳的分辨率转换成svg，以便使用Flask或Django打印或显示在网页上。
去官网https://github.com/tschoonj/GTK-for-Windows-Runtime-Environment-Installer下载
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
在前两节，讲到了两种不同方式的聚类，一种是基于距离的，一种是基于区域范围的，两种不同的聚类都是通过扩展esri/layers/GraphicsLayer方法来实现的。在本节，就详细的讲讲esri/layers/GraphicsLayer方法的扩展。
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。
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