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
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!!!
你想充分了解人类的感知世界吗?你对可视化是如何定义的呢?它是一门科学还是一门语言,那就请跟我们的作者一同走进这个世界,用短短的30分钟,看看39项关于人类感知的研究.
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
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
本篇我们基于上一篇文章爬取下来的数据进行分析,我们绘制学员城市柱状图,体重分布饼状图,身高分布饼状图。
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。
https://www.d3js.org.cn/document/d3-shape/#pies
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
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。
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。
在正式的开始编码之前,我们先来熟悉一下 SwiftUI 提供的一些绘制图形和图形特效的 API 吧!
教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/84
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:
&关于计划: Matplotlib库的学习(基本学习完毕) (本文内容参考于简书教程) &时间:第13周 &内容摘要: 1.关于axes(): 图片发自简书App 2.浅析普通图: 图片发
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。
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。
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
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
Cancer3D 2.0: interactive analysis of 3D patterns of cancer mutations in cancer subsets
来源 | http://www.fly63.com/article/detial/712
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
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
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:
随着文本生成图像的语言模型兴起,SolidUI想帮人们快速构建可视化工具,可视化内容包括2D,3D,3D场景,从而快速构三维数据演示场景。SolidUI 是一个创新的项目,旨在将自然语言处理(NLP)与计算机图形学相结合,实现文生图功能。通过构建自研的文生图语言模型,SolidUI 利用 RLHF (Reinforcement Learning Human Feedback) 流程实现从文本描述到图形生成的过程。
三维数据可视化 1.三维图形 plot3(x,y,z):其中参数x,y和z都是具有相同的维数的向量或者矩阵 mesh()绘制三维网格图 surf()绘制彩色的三维曲面图 2.特殊三维绘图 cylind
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
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:
对于任何一款数据统计,或者是数据管理软件来说有一个直观的图形显示各个区域数据的分布无疑是让系统更好的为人服务的一个特色。比如说:进销存软件,CMS,DRP。一个直观的数据分布、统计显示是相当的重要,这里我就是简单的使用JFreeChart演示一下。 关于使用JFreeChart乱码的问题,我所知道的有两种不同的解决方案,一种是在生成图片的时候要设置编码格式,这个试了一下,本地生成图片没问题,不过web的没有测试成功;第二种是使用老版本的JfreeChart,目前最新的是1.0.13,使用1.0.10就可以解决乱码问题。不知道是不是这个组件开发的问题。JFreeChart1.0.10下载地址: http://u.115.com/file/f4571d9153
如今,商业领域的决策越来越重视数据驱动,数据可视化已经是当今的潮流。高质量的数据可视化能帮助人们更好地解读数据的意义,发掘数据背后的价值。但是我们发现,实践中很多图表并不容易让人理解,甚至会产生误导。因此本文列出如下20条优化建议,希望能够帮助你实现更好的数据可视化。 01 选择正确的图表类型 如果选择了错误的图表类型,或只是默认使用最常见的图表类型,可能会使用户感到困惑,或对数据的意义产生误解。 一个数据集可以用很多种方式来表述,具体采用哪种方式要取决于用户的需求。 所以一定要从检查数据集和调研用户需求着
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。
如果选择了错误的图表类型,或只是默认使用最常见的图表类型,可能会使用户感到困惑,或对数据的意义产生误解。
如今,商业领域的决策越来越重视数据驱动,数据可视化已经是当今的潮流。高质量的数据可视化能帮助人们更好地解读数据的意义,发掘数据背后的价值。但是我们发现,实践中很多图表并不容易让人理解,甚至会产生误导。
配套视频请戳:https://www.bilibili.com/video/av26151775/
其他连线:需要将graph关键字改为flowchart,除了新增加的连线形式外,上面三种线的渲染效果也会不同
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
如果将文本数据与图表数据相比较,人类的思维模式更适合于理解后者,原因在于图表数据更加直观且形象化,它对于人类视觉的冲击更强,这种使用图表来表示数据的方法被叫做数据可视化。
最近花时间学习了一下使用Java获取网站数据的方法,自己也亲自动手实践一下;共获取3000+数据,去除重复的数据剩余2000+,使用JFreeChart根据电影评分做出几张简单的统计图。
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。
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。
在日常工作中,为了更直观的发现数据中隐藏的规律,察觉到变量之间的互动关系,人们常常借助可视化帮助我们更好的给他人解释现象,做到一图胜千文的说明效果。
上一篇文章结束了时间序列型图表的绘制,我们掌握了以下的绘制方法(滑动以浏览),对以往的工作做个总结。目的就是简化大家代码的书写过程,拓宽绘图方法,为科研和商业绘图提供帮助。:
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。
近日,由 TiDB 社区主办,专属于全球开发者与技术爱好者的顶级挑战赛事——TiDB Hackathon 2020 比赛圆满落幕。今年是 TiDB Hackathon 第四次举办,参赛队伍规模创历届之最,共有 45 支来自全球各地的队伍报名,首次实现全球联动。经过 2 天时间的极限挑战, 大赛涌现出不少令人激动的项目。为了让更多朋友了解这些参赛团队背后的故事, 我们将开启 TiDB Hackathon 2020 优秀项目分享系列,本篇文章将介绍 HundunDM 团队赛前幕后的精彩故事。
项目介绍 JeecgBoot是一款企业级的低代码平台!前后端分离架构 SpringBoot2.x,SpringCloud,Ant Design&Vue,Mybatis-plus,Shiro,JWT 支持微服务。强大的代码生成器让前后端代码一键生成! JeecgBoot引领低代码开发模式(OnlineCoding-> 代码生成-> 手工MERGE), 帮助解决Java项目70%的重复工作,让开发更多关注业务。既能快速提高效率,节省成本,同时又不失灵活性! 当前版本:v3.2.0 | 2022-04-25
Matplotlib 是一个Python的 2D绘图库。通过 Matplotlib,开发者可以仅需要几行代码,便可以生成绘图,直方图,功率谱,条形图,错误图,散点图等。 通过学习Matplotlib,可让数据可视化,更直观的真实给用户。使数据更加客观、更具有说服力。 Matplotlib是Python的库,又是开发中常用的库。
总第501篇 2022年 第018篇 知识图谱可视化可以更直观地查看和分析知识图谱的数据。本文主要介绍了美团平台在布局策略、视觉降噪、交互功能、可视化叙事、3D图谱可视化等方面的一些实践和探索,同时沉淀出了uni-graph图可视化解决方案,并支持了美团的很多业务场景,包括美团大脑、图数据库、智能IT运维、组件依赖分析、行业领域图谱等。希望能对从事知识图谱可视化方向的同学有所帮助或启发。 1 知识图谱可视化基本概念 1.1 知识图谱技术的简介 1.2 知识图谱可视化的简介 2 场景分析与架构设计 2.1
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