本人在学习使用 Python 和 plotly 工具的征途中,学习到了饼状图的制作,经过尝试终于得到了一张饼状图。总的来说饼状图比较前两种稍微简单一些,也比较容易理解,数据量并不大,很容易上手。下面分享一些自己的实例和效果图,供大家参考。
翻译:陈妍君 吴怡雯 校对:田晋阳 图表是一种美观而强大的工具,可以帮助我们探索和诠释这个世界。数百年来,人们一直在使用图表来解释跟数据相关的种种。为了向数据可视化的历史和图表的力量致敬,我们重新制作了史上最具代表性的7张图表。 这其中一部分是用现代的方法呈现出原稿,而另一些则致力于对原图的重新制作。这项工程由Edward Tufte发起。他是一位数据可视化的专家,已经对这些以及更多的图表写过相关文章。 ◆ ◆ ◆ 1. 俄法战争 1969年,Charles Minard做了一张图表,是1812年拿破仑
Django 已经算是入门,所以自己把学习目标转到爬虫。自己接下来会利用三个月的时间来专攻 Python 爬虫。这几天,我使用“主题阅读方法”阅读 Python 爬虫入门的文档。制定 Python 爬虫的学习路线。
Vue ECharts 饼状图中的每个扇形颜色其实都可以自定义或者随机显示颜色。比如 X 轴是各销售渠道名,那么你可以需要使用全局统一的识别色彩,那么就需要指定每个扇面的颜色。本文讲解 4 种配置修改 ECharts 饼图颜色的方法。
canvas绘制饼状图动画 1、HTML 1 <!DOCTYPE html> 2 <html lang="en"> 3 <head> 4 <meta charset="UTF-8"> 5 <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0, user-scalable=no"> 6 <title>饼状图面向对象版本</title> 7 <style> 8 bo
当饼状图数据比较多的时候 这个引导线显得比较杂乱无章了 这个时候需要去掉Echarts饼状图的引导线
Echarts是国内优秀工程师开发优秀可视化 平台的代表,可以通过Java、R等软件调用。可是初学者如果不会编程肿么办? 今天给大家推荐的这个可视化平台——「哦了」(http://www.olchar
在默认的饼状图里面,图例legend颜色是黑色的,有时候根据ui需要,根据不同的背景色,需要将图例文字调成白色或者其他颜色,那么,修改这些的还是一句话,修改某个属性即可。
本文通过介绍自定义图表的基本介绍,展示如何利用Salesforce实现自定义图表。通过一个简单的数据模型和视图,讲解了如何定义图表数据,并通过XML和JSON格式,实现图表的渲染。同时,介绍了图表的样式定制,以及如何在页面上显示图表。
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:
来源 | http://www.fly63.com/article/detial/712
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
Update、Enter、Exit 是 D3 中三个非常重要的概念,它处理的是当选择集和数据的数量关系不确定的情况。
技术群里一位读者微信私聊我,问我能不能统计下微信好友信息并以文件形式保存。其实,以前也写过类似的文章,一篇是微信好友性别统计,一篇是制作好友签名的词云图。比较分散,今天就索性把他们整合一下,一次性完成制作好友信息 csv 表格、性别统计饼图、昵称词云图、个性签名词云图、好友城市地区分布柱形图。
如果你想要用较少的代码实现比较酷炫的数据统计表,echarts是值得你考虑的一种实现方式。官网提供了很多实例供参考:http://echarts.baidu.com/examples.html。感兴趣可以先一睹为快!!!
https://www.d3js.org.cn/document/d3-shape/#pies
迪士尼电影公司是知名好莱坞电影巨头公司。它先后收购了独立电影界巨头米拉麦克斯、3D动画霸主皮克斯 、动漫巨头漫威和卢卡斯影业,是目前世界上最成功的电影公司之一。本案例使用迪士尼历年的电影票房销量来探究使迪士尼电影成功的因素。
pyecharts是一个用于生成Echarts图表的类库。Echarts是百度开源的一个数据可视化JS库,主要用于数据可视化。实际是Echarts与Python的对接,使用pyecharts可以生成独立的网页。
前面写到一个关于Echarts饼状图交互数据的例子,但是当时name是写死的,现在的value和name都是需要从后端获取,然后渲染在界面,大致的json数据是这样的: 模拟一个json格式的数据:
经常跟数据打交道的人,应该都体会过做数据报告、汇报PPT、数据报表的痛苦,痛苦的来源大部分都来自于领导和老板,不管是大公司还是小公司,几乎所有的数据和工作都要体现在ppt报告里。
老板去子公司考察,看到了一份数据汇报,回来天天夸,就差把这报告打印下来,贴在每个人的工位上了!
echarts是百度推出的一款开源的基于JavaScript的可视化图表库,该开发库目前发展非常不错,且支持各类图形的绘制可定制程度高,Echarts绘图库同样可以与Flask结合,前台使用echart绘图库进行图形的生成与展示,后台则是Flask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,实现动态展示Web服务日志状态功能。
可视化信息以易于阅读的视觉化内容正在被越来越多的人所青睐。可视化形式呈现信息的需求也随之增加,因此近年来涌现出了许多数据可视化工具。对于不熟悉数据可视化领域的人来说,最好的方法是尝试一些现成的解决方案来快速制作标准化的图表。对于拥有更多技术专长、经验丰富的用户,最好的办法是使用更灵活的库。 下面与大家分享九大数据可视化库,希望你可以找到最适合的一款。
SVG绘制饼状图 昨天学习了基本的SVG,下面是使用SVG绘制饼状图 创建SVG空间 创建SVG 需要一个document.createElementNS()方法 一个一个setAttribute()方法 编写如下js,将会创建一个svg空间 // 创建一个XML命名空间 var svgns = "http://www.w3.org/2000/svg"; // 创建一个SVG元素指定大小和坐标 var chart = document.createElementNS(svgns, "svg:sv
近年来,可视化越来越流行,许多报刊杂志、门户网站、新闻媒体都大量使用可视化技术,使得复杂的数据和文字变得十分容易理解,有一句谚语“一张图片价值于一千个字”。D3 正是数据可视化工具中的佼佼者,基于 JavaScript 开发,项目托管于 GitHub。从 D3诞生以来,不断受到好评,在 GitHub 上的项目仓库排行榜也不断上升。可视化越来越流行,许多报刊杂志、门户网站、新闻、媒体都大量使用可视化技术,使得复杂的数据和文字变得十分容易理解,有一句谚语“一张图片价值于一千个字”,的确是名副其实。各种数据可视化工具也如井喷式地发展,D3 正是其中的佼佼者。D3 的全称是(Data-Driven Documents),顾名思义可以知道是一个被数据驱动的文档。听名字有点抽象,说简单一点,其实就是一个 JavaScript 的函数库,主要是用来做数据可视化。
近年来随着我国计算机水平的发展,如今的天气网站信息多,想要获取有效的信息需要的时间太长。为了解决社会人员和专业气象人员获取符合自己的并符合自己意向的天气信息,利用Hive对这些天气信息进行收集和分析势在必行。所以需要一种能够具有分析天气系统,可供用户利用自身优势,分析天气信息,从而尽快找到心仪的天气。
(2).Jfreechart打造专业图表-原来Jfreechart也可以这么玩,可不是Highcharts 哦
文 | Piotr Kuzniewicz 译 | 高雨滴 校 | 郭瑽 辛辛苦苦分析一堆大数据,竟然没人看!如果你正着手于从数据中洞察出有用信息,那你所需要的正是——数据可视化。俗话说,有图有真相,
首先实现一个饼状图 <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <title></title> <script src="https://cdn.staticfile.org/jquery/2.1.1/jquery.min.js"></script> <script src="https://cdn.bootcss.com/echarts/4.2.1-rc1/ec
最近项目中需要制作柱形图以及折线图,所以便在网上搜索了一下这方面的开源框架,最后找到了这个酷炫的框架,不仅支持各种各样的图形制作,包括折线图、柱形图、饼状图等,而且提供了丰富的 API 接口,等着你去自定义,只要花点心思便能 DIY 出你心仪的图表类型,使用起来也是相当的简单
在当今以数据驱动为主导的世界里,清晰且具有洞察力的数据可视化至关重要。然而,在创建数据可视化时很容易犯错误,这可能导致对数据的错误解读。本文将探讨一些常见的糟糕数据可视化示例,并提供如何避免这些错误的建议。
Amcharts是一组js图表,你可以免费使用在你的网站和基于网络的产品(非开源)。 Amcharts可以从简单的json提取数据,也可以从动态数据读取生成,比如PHP, .NET, Ruby on Rails和Perl,以及其他许多编程语言。 官网 http://www.amcharts.com/ 文档 http://docs.amcharts.com/3/javascriptcharts/ JavaScript CHARTS (柱状图、饼状图等)有3D动画效果哦! JavaScript STOCK CH
随着信息化时代的到来,图表制作成为了人们不可或缺的工具。Visio作为Windows中最流行的设计软件之一,其操作简单、易于使用,而且功能强大,深受广大用户的喜爱。本文将介绍Visio软件的主要功能,并提供实际案例来说明软件的具体使用方法。
实现一个Echarts图表中饼状图的指示线条,更加直观明确地看到统计效果。 写一个完整的demo:
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。
在JAVA EE课程设计“图书馆推荐系统”中,需要制作柱状图和饼状图等将数据库的信息进行统计。从而发现了一些bug,特写此篇。 1、gnujaxp.jar包与struts冲突,gnujaxp.jar早JRE1.3以前的版本才需要,因此直接删掉即可。 2、因为JFreeChart是用servlet写的,因此需要配置文件。在web.xml中同时配置了核心过滤器,结果struts将servlet拦截,使JFreeChart的servl配置失去作用,因此需要在struts.xml做进行配置。 **web.xml**
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
我们需要处理、分析和探索的大量数据;随着技术的进步,这个数字只会越来越大。现在,想象一下必须盯着电子表格中的数千行数据,试图找到隐藏的模式并追踪数字的变化。这就是数据可视化的切入点。拥有可视化的信息摘要比浏览电子表格更容易识别模式和趋势。由于数据分析的目的是获得见解和发现模式,将数据可视化将使其更有价值,更容易探索。不同类型的图表和图表使交流数据发现更快和更有效。
在日常工作中,报表打印和导出为PDF是经常要处理的任务之一。除了方便我们将信息传达给同事和客户外,还可以让工作看起来更加专业、漂亮和规范,从而赢得领导和客户的信任和支持。作为一名工作者,掌握高效的报表处理技巧对提高工作效率至关重要。其中,原生JS打印和导出报表为PDF技巧是一种非常实用、高效且普遍使用的方式。使用原生JS技巧,可以轻松完成报表处理的任务,避免使用繁琐的第三方库和软件,从而节省时间和金钱。掌握原生JS打印和导出报表为PDF技巧并不需要很高的前端开发技能,只需一些JS基础和DOM操作基础。本文将向您介绍如何使用原生JS技巧打印和导出报表为PDF,并帮助解决在处理报表时可能遇到的问题和困难。
相比于浩如烟海的数据表格,大部分人还是更喜欢视觉资料,这一点已不足为奇。也是出于这个原因,人们通常才会在学术论文的前几页加上一张图表,并且清楚地标记上各种注释。
饼图,或称饼状图,是一个划分为几个扇形的圆形统计图表,用于描述量、频率或百分比之间的相对关系。在饼图中,每个扇区的弧长(以及圆心角和面积)大小为其所表示的数量的比例。这些扇区合在一起刚好是一个完全的圆形。顾名思义,这些扇区拼成了一个切开的饼形图案。——维基百科
饼状图大小 radius: '45%', center: ['50%', '35%'], 图例的位置 legend: { orient: 'vertical', /* x: 'left', y: 'top', */ textStyle: { //图例文字的样式 c
Echarts饼状图标题位置一开始默认是在左上方,根据需要,echarts饼图标题如何显示在饼图右下方 ?只需要修改legend里面的xy属性即可:
利用R语言也可以制作出漂亮的交互数据可视化,下面和大家分享一些常用的交互可视化的R包。
一般电影公司制作一部新电影推向市场时,要想获得成功,通常要了解电影市场趋势,观众喜好的电影类型,电影的发行情况,改编电影和原创电影的收益情况,以及观众喜欢什么样的内容。
很多读者,学习python的就是希望通过数据分析、AI进行求职、转行或者是科研。所以行哥这里罗列了数据科学最受欢迎的十大Python数据科学库,看看有几个是你没掌握的:
Echarts 是一款强大的 JavaScript 数据可视化库,广泛用于创建各种交互式图表。其中,饼状图是展示数据占比关系的常用图表类型之一。在使用 Echarts 创建饼状图时,我们可以通过设置 Grid 来优化图表的显示效果。本文将深入探讨 Echarts 饼状图中 Grid 的设置,通过适当的代码示例和详细解释,帮助读者更好地理解和使用。
人们常说,数据是新世界的货币,而 Web 则是新世界交易的外汇局。作为消费者,我们正在在数据中漫游;处处都是数据,从食品标签,到世界卫生组织组织的报告。其结果是,信息设计师在从数据流中呈现数据时愈发凸现窘境。 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。 2015年可视化比赛 The Kantar Information is Beautiful Awards金奖 《数据为镜,二战之
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