这章节来收拾一下一些小BUG,顺便把各个小提示信息也补上,分时图也就完成了. 上章节末尾提到的一个bug,就是第一个grid跟第三个grid之间是断开的,折线并没有连在一起,所以先来收拾这个问题.没有连着一起的原因主要是第一个grid的最后一条数据的值,跟第三个grid的第一条数据不一样,而且grid之间是不会帮你把这两个点连接起来的,所以会出现一上一下的断崖.知道了是什么原因,那就知道该怎么办了.在遍历数据的时候,我们先往grid3Data数据里加一条数据,这条数据的值是grid1Data的最

1.最大值最小值异常 //如果数组中的数字是字符串的形式的话,echarts计算最大最小值不正确,故将String的数字转化成Number类型 //将包含字符串的数组转化为浮点数数组 function convert2NumberArr(arr){ for(i=0;i<arr.length;i++){ if(arr[i] != "-"){ arr[i] = parseFloat(arr[i]); } } return arr; } 2.自定义tooltip

硕士毕业之前曾经对基于LSTM循环神经网络的股价预测方法进行过小小的研究,趁着最近工作不忙,把其中的一部分内容写下来做以记录. 此次股票价格预测模型仅根据股票的历史数据来建立,不考虑消息面对个股的影响.曾有日本学者使用深度学习的方法来对当天的新闻内容进行分析,以判断其对股价正面性/负面性影响,并将其与股票的历史数据相结合,各自赋予一定的权重来对近日的股价进行预测[1].该预测方法取得了一定的效果. 而这里我没有引入消息面的影响,主要出于以下几点考虑: 1.消息的及时性难以保证:很多时候,在一只股

股票案例 我们要做的是股票的案例,它能够无刷新地更新股票的数据.当鼠标移动到具体的股票中,它会显示具体的信息. 我们首先来看一下要做出来的效果: 服务器端分析 首先,从效果图我们可以看见很多股票基本信息:昨天收盘价.今天开盘价.最高价.最低价.当前价格.涨幅.这些信息我们用一个类来描述出来. 我们发现数据是定时刷新的,于是我们需要一个定时器. 服务器端的数据和客户端交互,我们使用JSON吧 服务器端代码 Stock股票类的代码 股票基本信息: private String id; private

一.股票案例 我们要做的是股票的案例,它能够无刷新地更新股票的数据.当鼠标移动到具体的股票中,它会显示具体的信息. 我们首先来看一下要做出来的效果: 1.1服务器端分析 首先,从效果图我们可以看见很多股票基本信息:昨天收盘价.今天开盘价.最高价.最低价.当前价格.涨幅.这些信息我们用一个类来描述出来. 我们发现数据是定时刷新的,于是我们需要一个定时器. 服务器端的数据和客户端交互,我们使用JSON吧 1.2服务器端代码 1.2.1Stock股票类的代码 股票基本信息: private Strin

先说下本次案例业务需求,输入2个节点,获取数据后绘制出2个节点间的路径,之前使用的是网状图,但是网状图的效果不佳,需要转换成流程图的模式: 那么如何在不修改数据的情况下,实现类似效果尼? 看了下echarts的graph类型,可以实现类似的,下面是官方的实例 从实例中可以看出,难点在于节点的显示位置x,y和曲线的设置.业务数据中: 1.节点的数量不定,关系的数量不定, 2.后台返回的数据只有单独的节点信息和关系信息 实现思路: 1.分析数据,获取前后节点关系,获得行数位置(节点的xIndex信息

测试数据 [19550, 7.1 ],[22498, 8.44 ],[25675, 9.56 ],[27701, 10.77],[29747, 11.5 ],[32800, 12.27],[34822, 12.87],[40369, 13.32],[47029, 14.9 ],[54236, 16 ],[60801, 16.77],[68441, 17.32],[76273, 18.01],[83431, 18.47],[85060, 17.96],[96184, 18.98],[110520,

本文链接:https://blog.csdn.net/qq_26909801/article/details/96966372数值型坐标轴刻度计算算法前言算法描述上代码代码运行效果结语前言因实习的公司是做大数据的,而我的工作刚好又是需要绘制一些数据图表的.绘制图表有许多现成的组件可以使用,但是要想达到产品所需要的效果,只靠组件内部的一些功能是不太够的.一些细腻的要求必须在掌握组件原理方法的情况下,自己去写算法来完成.例如,本文要说的这个刻度计算算法,开始正文之前,我先描述遇到的问题.echart

app.title = '堆叠条形图'; option = { tooltip : { trigger: 'axis', axisPointer : { // 坐标轴指示器,坐标轴触发有效 type : 'shadow' // 默认为直线,可选为:'line' | 'shadow' } }, legend: { data: ['直接访问', '邮件营销','联盟广告','视频广告','搜索引擎'] }, toolbox: { show: true, feature: { dataZoom: {

一.箱线图 Box-plot 箱线图一般被用作显示数据分散情况.具体是计算一组数据的中位数.25%分位数.75%分位数.上边界.下边界,来将数据从大到小排列,直观展示数据整体的分布情况. 大部分正常数据在箱体中,上下边界之外的就是异常数据了. 上下边界的计算公式是: UpperLimit=Q3+1.5IQR=75%分位数+(75%分位数-25%分位数)1.5 LowerLimit=Q1-1.5IQR=25%分位数-(75%分位数-25%分位数)1.5 参数说明: 1.Q1表示下四分位数,即25%

一.引言 最近做一个智慧城市项目,项目中需要图表和报表进行数据分析,从网上找了很多,最后找到了百度开放的echarts,一个很强大的插件. 二.介绍 ECharts,缩写来自Enterprise Charts,商业级数据图表,一个纯Javascript的图表库,可以流畅的运行在PC和移动设备上,兼容当前绝大部分浏览器(IE6/7/8/9/10/11,chrome,firefox,Safari等),底层依赖轻量级的Canvas类库ZRender,提供直观,生动,可交互,可高度个性化定制的数据可视化

目录: 前言 简介 方法一:模块化单文件引入(推荐) 方法二:标签式单文件引入 [前言] 最近在捣鼓各种插件各种框架,发现这个ECharts还是比较不错的,文档也挺全的,还是中文的,给大家推荐一下. 这篇文章是零基础入门ECharts图表的教程,先简单介绍一下吧,可能有人还不知道这个东西. [简介] ECharts,缩写来自Enterprise Charts,商业级数据图表,一个纯Javascript的图表库,可以流畅的运行在PC和移动设备上,兼容当前绝大部分浏览器(IE6/7/8/9/10/1

简介 ECharts,缩写来自Enterprise Charts,商业级数据图表,一个纯Javascript的图表库,可以流畅的运行在PC和移动设备上,兼容当前绝大部分浏览器(IE6/7/8/9/10/11,chrome,firefox,Safari等),底层依赖轻量级的Canvas类库ZRender,提供直观,生动,可交互,可高度个性化定制的数据可视化图表.创新的拖拽重计算.数据视图.值域漫游等特性大大增强了用户体验,赋予了用户对数据进行挖掘.整合的能力. 支持折线图(区域图).柱状图(条状图

GitHub地址:https://github.com/ptddqr/wpf-echarts-map/tree/master 关于大名鼎鼎的百度Echarts我就不多说了 不了解的朋友直接看官方的例子吧 http://echarts.baidu.com/examples.html 效果图: 关于可行性:以前常听人说wpf动画开多了会很卡,而我也没有写过含有大量动画的项目,不知道实际怎样,这个地图显然全是动画,所以我写了个测试动画性能的小程序,生成100个点和线跑动画,发现完全没有什么问题. 所以

前言 从昨天开始给项目里添加一些图表对比功能,上一个项目里使用的是Highcharts,本打算继续用Highcharts做的,昨天试了下做出来的效果不太好,主要也是因为看的多了没什么新鲜感了,于是便尝试下百度做的ECharts, 总体效果还是不错的. 先来几张效果图体验下 其中第6张.第七张的效果可以说是在HTML环境下将Canvas发挥到极致,虽然我目前还没接触到HTML5和CSS3,深深感到和社会脱节啊,一直做信息化系统开发,整天跟随业务而变化,有时甚感无聊[随意吐槽下]. 优势 1.颜色对

一.简介 大数据时代,重新定义图表的时候到了,所以随之ECharts就随之出现了. ECharts(Enterprise Charts 商业产品图表库) 是基于Canvas的,纯Javascript 的图表库,提供直观,生动,可交互,可个性化定制的 数据可视化图表.创新的拖拽重计算.数据视图.值域漫游等特性大大增强了用户体验,赋予了用户对数据进行挖掘.整合的能力.      ECharts 是指 Enterprise Charts(商业产品图表库),提供商业产品常用图表库,底层基于 ZRende

缘起 ECharts,缩写来自Enterprise Charts,商业级数据图表,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.以前这些系统的图表需求我们都是使用flash去实现的,百度分工很细,有专门的flash组同学去做这个事情,这就不可避免多了一个沟通环节,作为前端工程师无法独立掌控,不管是数据接口的设计,个性化的需求都得沟通商定.而且一个系统内会有很多个flash在不同场景下出现,他们并没有实现通用.加上乔帮主不让i系列上运行flash以及html5的火热

通过上一篇文章可以知道和echarts参考手册可知,series字段就是用来存储我们显示的数据,所以我们只需要用ajax来获取series的值就可以. option 名称 描述 {color}backgroundColor 全图默认背景,(详见backgroundColor),支持rgba,默认为无,透明 {Array} color 数值系列的颜色列表,(详见color),可配数组,eg:['#87cefa', 'rgba(123,123,123,0.5)','...'],当系列数量个数比颜色列

在项目中遇到了一个echarts图表标签过长需折行的需求,so引出这篇总结,啦啦啦有帮助就多多支持啦,撒花撒花撒花~~~~ 在此不对echarts其他用法做解释,详细见echarts文档(点击前往)  附:此文章效果图 标注: yAxis.axisLabel.formatter 回调函数 实现标签过长的换行处理 通过设置provideNumber,控制每行显示的字数 格式如下:yAxis: { //其余属性在此省略 axisLabel:{ interval: 0,//标签设置为全部显示 form

背景 在mysql主备环境下,主备同步过程如下,主库更新产生binlog, 备库io线程拉取主库binlog生成relay log.备库sql线程执行relay log从而保持和主库同步. 理论上主库有更新时,备库都存在延迟,且延迟时间为备库执行时间+网络传输时间即t4-t2. 那么mysql是怎么来计算备库延迟的? 先来看show slave status中的一些信息 io线程拉取主库binlog的位置 Master_Log_File: mysql-bin.000001 Read_Master

ECharts 基于 Canvas 的纯 Javascript 图表库,提供直观,生动,可交互,可个性化定制的数据可视化图表.创新的拖拽重计算.数据视图.值域漫游等特性大大增强了用户体验,赋予了用户对数据进行挖掘.整合的能力.兼容大多数浏览器,包括IE6/7/8/9+, Chrome, Firefox, Safari 以及 Opera. 在线演示      源码下载 特色功能 混搭 混搭的图表会更具表现力也更有趣味,ECharts提供的图表(共9类14种)支持任意混搭: 折线图(区域图).柱状图