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.
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：
曾经写了一个web app，后端没有用数据库，而是文件系统，体验还不错，文件系统的索引也很快，有时候一个网站不需要什么SQL。
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。
github：https://github.com/jtblin/angular-chart.js 官方网站：http://jtblin.github.io/angular-chart.js/
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
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。
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
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
Chart.js 是一个简单而灵活的 JavaScript 图表库，适用于设计师和开发者。
完全前端基本功能之后，接下来，我们来构建这个 PHP 博客项目后台管理系统，主要包含登录认证，仪表盘页面，专辑、文章的创建、修改和删除，以及消息后台查看等功能。最终后台界面效果图如下（依次是专辑列表页、发布文章页、消息列表页）：
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。
要在 Chart.js 的折线图上添加动画效果，可以使用 Chart.js 提供的配置选项来实现。以下是一个示例，展示了如何在折线图上添加简单的动画效果：
首先，我们web端想要去显示一些可视化的数据，我们肯定调用别人写好的库是最好的，有哪些呢？
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。
Ionic 2 实例开发 今日更新新增章节——Ionic 2 中添加图表： Chart.js是一个在HTML5的<canvas>元素中绘制图标的JavaScript库，非常适合于HTML5的移动应用
BlazorChartjs是一个在Blazor中使用Chart.js的库（支持Blazor WebAssembly和Blazor Server两种模式），它提供了简单易用的组件来帮助开发者快速集成数据可视化图表到他们的 Blazor 应用程序中。本文我们将一起来学习一下在Blazor中使用Chart.js快速创建图表。
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：
无论您是刚开始编码之旅还是想提升技能，作为开发者学习和成长的最佳方式之一就是在GitHub等平台上探索开源代码库。
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
专家与普通人的重要区别在于他们善于使用工具，留出更多的时间用于计划和思考。编写代码也是如此。有了合适的工具，你就有更多的时间来规划架构和攻克难关，更多的把精力放在业务实现上。今天，我将与大家分享最流行的几个常用且流行的 JavaScript 库。
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。
为什么别人写代码又快又简洁？为什么别人任务完成的那么快，还有时间摸鱼，而我一个需求写一天，改改bug又两天？
star:91.5k 官网：https://d3js.org/ GitHub地址：https://github.com/mbostock/d3
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：文档全集：这里收集了Bootstrap从V1.0.0版本到现在，整个文档的历史。Bootstrap本身就是一个传奇，而这些文档就是传奇的见证！ 官方网址：http://docs.bootcss.c
近段时间本人一直在思考如何基于vue搭建一个中后端管理系统的通用基础前端解决方案。思考的主要问题点如下： 如何使各个子业务模块的按需加载 css预处理方案的选择 如何引入现代的前端工程思想，也就是工程
在当今数字化世界中，数据是至关重要的资产，而网页则是一个巨大的数据源。JavaScript作为一种强大的前端编程语言，不仅能够为网页增添交互性，还可以用于网页爬取和数据处理。本文将带你深入探索JavaScript爬虫技术的进阶应用，从网页数据采集到数据可视化，揭示其中的奥秘与技巧。
由于自己现在无业游民，所以没有什么现成的环境，环境就随便找个公网的。再者当下的完成度应该算不上一个完整的 APP，但是作为参考，依瓢画葫芦绝对足够了，如果等完整产品，可能得等一段时间了，下面的是该项目
web前端开发人员经常会用到一些现成的js库（框架）。框架的使用增加了代码的模块化和可复用性，目前主流的js框架有很多，各有侧重，我们通常只会用到其中一小部分子功能，这里总结了2020年11个热门JavaScript 库。
http://www.bootcss.com/p/chart.js/docs/
1.plotly： 2.R ggplot2： 3.无需编程语言的工具： 01. Tableau 03. Visual.ly 04. iCharts 4.基于JavaScript实现的
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。
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。
Vue Tables 2旨在为开发者提供一个功能齐全的工具集，以便用 Vue 创建漂亮而实用的数据表格。数百个商业软件应用正在使用它。此外，Vue Tables 2正在不断成长、改进，同时也在获得新的功能。
地址：https://github.com/matfish2/vue-tables-2
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。
https://segmentfault.com/a/1190000019151460
不久之前，我开始为自己的新项目构建一套仪表板。这套仪表板中包含一个 Node.js API 网关（仍处于起步阶段），外加用于记录的 Clickhouse：
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。
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
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
2017-10-30更新 Blueimp jquery相册插件 http://blueimp.github.io/Gallery/ bootstrap-markdown bootstrap的markdown插件 http://www.codingdrama.com/bootstrap-markdown/ bootstrap-tagsinput bootstrap的标签添加与删除插件 http://bootstrap-tagsinput.github.io/bootstrap-tagsinput/exa
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