Echarts相信很多小伙伴都了解过，甚至很多都已经用到过。没有了解过的小伙伴，可以先来和我一起了解一下它的作用和历史吧。ECharts，缩写来自Enterprise Charts，商业级数据图表，是由百度公司研发的(并且是开源的)，它最初是为了满足公司商业体系里各种业务系统（如凤巢、广告管家等等）的报表需求，在2012年之前这些图表需求都是使用flash去实现的， 后来由于flash退出舞台，凤巢前端技术负责人的Kener-林峰在凤巢数据平台项目中尝试使用Canvas去做图表，他写了一个全新的轻量级Canvas类库ZRender，ZRender可以说是ECharts的前世。
在项目中遇到数据展示需求时，往往会通过，以列表的形式展示出数据或者以表格的形式展示。但是并不能直观的观察数据的变化，如果通过图表的形式来展示，就可以更快捷的获取到数据变化情况。
之前的文章一图入门Matplotlib绘图中我们学习了matplotlib中常见图表元素的绘制方法，所有操作都通过可以调用plt的函数实现。本节继续来学习使用matplotlib中生成各种常见的统计图表。后台回复“统计图一”可以获取本文全部代码。
“GIS讲堂”第九课的内容为“地图统计图的实现”，下面就课程内容做一个详细的说明。
如上图所示，一般的涉及到的地图的统计涉及到上述所展示的三个状态：1、初始化状态；2、缩放后的状态；3、点击选中显示详情状态。第一种状态下，加载统计图，一般来说，在地图上显示的统计图只是一个趋势或者示意，详细的还得去点击显示；第二种状态，随着地图的缩放，地图统计图随着地图的大小变化；第三种状态，点击选中，在信息框显示详细的统计图的信息。
不可否认的是里面的优秀资源确实不少，比如；https://rpubs.com/Mentors_Ubiqum/geom_col_1 一步步带你绘制各种各样条形图：
到这里，有的小伙伴会觉得 这个布局高度似乎并没有充满整个浏览器，所以很难看。那么原因是什么呢？
最近几节我们要结束掉首页，虽然首页是我们的草稿，承担了我们学习的第一步，但是确实已经占用了过多篇幅。
这里我们先要去想，数据的来源，数据来源在哪？当然是以后的各个工具的使用次数了。那么这个使用次数我们记载到哪里呢？
注意我们当前做的平台是数据构造平台，既然是数据，那么首页我们要弄成什么样呢？ 最好就是 各种统计图 那种吧，看着还高大上~
前天有网友提到了这样的需求：1、地图的统计图展示；2、统计图的聚类。统计图的展示非常好理解，但是什么是统计图的聚类的？所谓统计图的聚类是按照地图等级与数据等级，实现统计图的分级展示。鉴于此，趁着这个霾天，早起来给这位网友解下惑，并在此marker一下，有相同需求的筒子可以看过来^_^
在新的HTML5标准中，新增了一个非常重要的元素—canvas元素。使用该元素，可以在页面中直接进行各种复杂图形的制作。因此，如果使用该元素绘制统计图，比之前使用服务器端控件来生成统计图的方法更加具有优越性，因为使用了该元素之后，绘制统计图的工作是直接在客户端进行的，而不再是在服务器端所完成的了。这不仅意味着不再占用服务器端的资源，而且意味着可以直接利用客户端计算机的强大资源，绘制统计图的速度也就可以大大地得到提高了。而且，因为用来控制canvas图形绘制的脚本代码是可以被压缩的，可以被缓存的，所以也就可以
在前文中，介绍了Arcgis for js和Openlayers3中统计图的实现，在本文，书接上文，介绍在Openlayers2中，统计图的实现。
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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。
图表设计是数据可视化的一个分支领域，是对数据进行二次加工，用统计图表的方式进行呈现。数据是事实或观察的结果，是对客观事物的逻辑归纳，通常一个具体的数字比一个模糊的说法更加具有可信度和说服力。但单纯的数字本身并不能提供足够的影响力，假设一个淘宝女装卖家3月份的成交金额是50万，这个数据本身并不能说明什么问题，但是当你加上4月份60万，5月份的成交金额70万等多个月的数据，通过折线图的方式呈现，可以判断出成交金额是上升趋势，再结合去年同时段的销售曲线进行对比和其他维度信息的补充（图1-1），可能推断出是因为换季所带来得销量增长，店铺可以考虑加大夏季款的上新。所以我们说图表是解读数字的一种强有力的手段。
柱状图是描述统计中使用频率非常高的一种统计图形。它有垂直样式和水平样式两种可视化效果。这里我们主要介绍柱状图的应用场景和绘制原理。
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。
所有网页图表均可在个人版WPS上使用，地图可视化、高级桑基图、和弦图、关系图等酷炫图表能够更多被WPS用户使用。
一：柱状图改变颜色 图片.png 代码： <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <titl
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：
教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/84
年初最常要做的事情就是各种报告、总结、计划等，所谓一图胜千言，可视化图表如果能用得好，绝对可以做到事半功倍的效果，但是往往领导总是会嫌弃图表做的太丑。
上节之后，有不少小伙伴问，如果已经跟了8-12章的 首页数据统计图 的，要删除么？
接着来做这个首页的收尾部分。按照上节课的结尾,我们需要进行新导入组件的三个本地化配置。
因为在 github 上提交也比较多，所以想生成一下自己的 github 提交次数统计图，profile 页自带的还是不能满足我的哈哈
停电区域是指供电公司在某一天的某些区域的台区进行停电，台区的下属表箱均受到影响。这是一个地域性问题，所以通过在地图上进行标识这些区域，将数据可视化地展示到分析人员面前，可以很直观看到当天停电影响区域，极大地方便了后续工作的展开。
参考链接：echarts官网：http://echarts.baidu.com/ 原型图（效果图）： 图片.png 代码： <!DOCTYPE html> <html> <head>
而在我们第一个可视化学习社群里，也有同学问了类似的问题。正对动态图形，我在公众号中也有介绍过专门绘制的工具，今天这篇推文，我就汇总一下Python语言中绘制动态图的可视化工具~~
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。
示例代码 <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <title></title> </head> <body> 02
今天要跟大家分享的专题是水晶易表选择器的高级用法——向下钻取与动态可见性。 本案例紧接系列6——熟练统计图中的钻取功能一篇，不同的是这里通过开启标签菜单的动态可见性控制四个图表的可见性，每个图表又通过
众所周知，数据统计图是论文或学术PPT的重要组成部分，而GraphPad Prism制作统计图是很便捷的。我强烈推荐大家使用。
这里记录一段时间我在互联网上看到的有意思的内容与信息，防止它们在我的脑袋里走丢了。
BI是Business Intelligence的英文缩写，译作商业智能，又称商业智慧或商务智能，指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。
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。
(2).Jfreechart打造专业图表-原来Jfreechart也可以这么玩，可不是Highcharts 哦
今天是读《pyhton数据分析基础》的第14天，今天读书笔记的内容为使用matplotlib模块绘制常用的统计图。 模块概括 matplotlib 是最基础的绘图模块，pandas和seaborn的绘图功能的使用依赖于matplotlib。 条形图 #绘制柱形图 from matplotlib import pyplot as plt #绘图数据 x=["a","c","d","e","b"] y=[11.5,18.6,17.5,14.3,10.8] #创建基础图 fig=plt.figure() #
EMF全称“Enhanced MetaFile”，这种格式是微软为了弥补WMF (Windows Metafile Format)格式的不足而开发的一种扩展图元文件格式，属于矢量文件格式。
那么，这个统计图的开始时间是如何计算的呢？下面我就简单的讲解下，我的JavaScript知识目前学的比较浅，献丑了。
今天我参考github，总结出一个极简但却包括了几乎所有Python的绘图包。 一共22个Python绘图包： Python 绘图包 altair - 基于Vega Lite的声明性统计可视化 bokeh - 用于Python的交互式Web绘图 Chartify - Bokeh包装，使数据科学家更容易创建图表 diagram - 使用UTF-8字符的文本模式图 ggplot - 基于R的绘图系统ggplot2 glumpy - OpenGL科学可视化库 holoviews - 来自注释数据的复杂和声明性
投诉受理管理模块 接下来，就是来开发我们的投诉受理管理模块了…..我们来看看原型图与需求吧： 查询用户提交的投诉信息，可以根据投诉部门（部门A/B）、投诉时间段、状态进行查询。在列表信息中展示投诉标题、被投诉部门、被投诉人、投诉时间、状态（待受理、已受理、已失效）、操作；其中操作栏内内容为“处理”，点击“处理”则在打开的查询页面中查看具体的投诉信息并且可以多次回复投诉信息；一旦回复则说明已受理该投诉。 投诉详细信息：在本页面中首先要明显地展示出当前投诉是否已经受理；然后再显示投诉人信息、被投诉信息、受理信息
EasyShu，是使用C#语言编写的一款Microsoft Excel图表专业插件，是原Excel图表插件EasyCharts1.0的升级版，由微信公众号【Excel催化剂】和【EasyShu】历时365天联合打造，主要用于数据可视化与数据分析，
网上统计图插件非常多，比如Echarts、Chart.js等，但是如果你要的是功能简单，单一的统计图，应用这些就会很浪费，也增加自身体积，如果你想要简单的扇形统计图，请看过来！
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