若依生成echarts

若依项目整合eCharts实现图表统计功能

eCharts是一款强大的图表统计工具,具体介绍可查看其官网 http://echarts.baidu.com/echarts2/index.html 下面记录一下如何在若依项目中使用eCharts. 1.下载eCharts,地址为:http://echarts.baidu.com/download.html 此处需要选择[完整]版的,另外如果需要调试的话,可以选择[源代码]版. 2.在若依项目ruoyi-admin的resources/static/js/plugins下新建echarts文件

hadoop下生成echarts关系图

数据 O700 O2833 O700 O331 O700 O3425 O700 O350 O700 O3516 O700 O3826 读取文件类 public class FileReadFromHdfs { public static List<Data> getStringByTXT() { Configuration conf=new Configuration(); String txtFilePath = "hdfs://地址:9000/文件"; StringBu

node后台生成echarts图表

1 //2,生成图片数据 2 var option = { 3 tooltip: { 4 trigger: 'item', 5 formatter: "{a} <br/>{b} : {c} ({d}%)" 6 }, 7 8 series: [{ 9 name: '访问来源', 10 type: 'pie', 11 radius: '55%', 12 center: ['50%', '60%'], 13 data: [ 14 { value: 335, name: '直接访问

Echarts显示全球dns server物理位置

今天YY给了我一大串dns server的ip,然后提出将这些ip物理位置显示在世界地图上(仅仅显示每个地区有几个dns server就好),苦逼了一下午,总算告一段落.把里面关键的点贴上来以后看... 1.地图插件用的Echarts(http://echarts.baidu.com/) 2.解析ip的物理地址用的nodejs 先上张效果图: dns ip文件长这个样子: 180.222.176.221 122.231.179.214 69.140.168.9 124.217.245.110 1

关于echarts、layer.js和jqGrid的知识点

使用echarts和layer.js直接去官方文档,能解决大部分问题. 但是有些问题,解释不够清楚,在这里记录一下. 1.echarts的使用第一点:关于echarts的labelline在数据为零的时候,不显示的问题. 调整option里面的data的内容为: { name : 'xxx', value:" + xxx + ", itemStyle:{ normal:{ label:{ show: true }, labelLine: { show: true } } } }此处为

vue-webpack 引入echarts 注意事项

0.执行教程 https://www.cnblogs.com/goloving/p/8654176.html1.在index 中创建 div <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="utf-8"> <meta name="viewport" content="width=device-width,initial-scale=1.0"> &

Echarts学习总结（一）-----柱状图

简介 ECharts,缩写来自Enterprise Charts,商业级数据图表,基于[HTML5]Canvas (ZRender),纯Javascript图表库,是百度的一个开源的数据可视化工具,业界给予了很多赞誉,这里不多说,需要了解详情的同学参见官网.我简略看了下,最贴切的地方在于本地化支持,比如对于中国地图的支持. 名词解释基本名词名词描述 chart 是指一个完整的图表,如折线图,饼图等“基本”图表类型或由基本图表组合而成的“混搭”图表,可能包括坐标轴.图例等 axis

echarts 实战 : 想让图例颜色和元素颜色对应，怎么办？

首先,在 series 里设置颜色. (我是用js生成 echarts 需要的option对象,所以可能很难看懂) normalData.sData.forEach((item, index) => { const object = {...baseSeriesObject} object.data = item.data this.setLegend(object, option, item.name, showLegendFlag) this.setStock(object, showSta

echarts常用功能封装|抽象为mixin

目前已解锁以下功能: [x] 初始化echarts(initChart) [x] 获取echarts参数配置(getOption) [x] 生成echarts图表(setOption) [x] 监听resize事件触发echarts图表更新 [x] 加载中loading // charts.js import echarts from 'echarts' export default { computed: { // 初始化echarts getChart () { return this.$e

ECharts的下载和安装（图文详解）

首先搜索找到ECharts官网,点击进入. 找到下载进入就看到第三步,就点击在线制作点击进入之后就自己可以选择里面的形状图,就在线制作.最后生成echarts.min.js 点击下载后就会生成js,OK之后就会帮你下载好. 建议 : 选择需要的版本注:开发环境建议选择源代码版本,该版本包含了常见的警告和错误提示.

ECharts使用指南

第一步,引入ECharts: echars的引入十分简单,只需要在html中嵌入即可: <!DOCTYPE html> <html> <head> <script src="echarts.min.js"></script> </head> </html> echarts.min.js从官网下载此时echarts.min.js保存在html文件同目录下如果不想在本地保存echart.js文件,可以采

nodejs+phantomjs+七牛实现截屏操作并上传七牛存储

近来研究了下phantomjs,只是初涉,还谈不上深入研究,首先介绍下什么是phantomjs. 官网上的介绍是:”PhantomJS is a headless WebKit scriptable with a JavaScript API. It has fast and native support for various web standards: DOM handling, CSS selector, JSON, Canvas, and SVG.”翻译过来就是:”PhantomJS

【分享】2017 开源中国新增开源项目排行榜 TOP 100

2017 年开源中国社区新增开源项目排行榜 TOP 100 新鲜出炉! 这份榜单根据 2017 年开源中国社区新收录的开源项目的关注度和活跃度整理而来,这份最受关注的 100 款开源项目榜单在一定程度上预示着业界的最新流行趋势. 可以看到,前十名中有九个是国内开发者开发的开源项目,这个比例相比于去年已大大提高. 此外,榜单中的项目已经过筛选,均符合国际 OSI 批准的开源协议. 值得注意的是,今年关于人工智能的项目明显增加了不少,无论是 PHP.JavaScript 还是其他语言都诞生了相关的人

Python：数据可视化pyecharts的使用

什么是pyecharts? 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.pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库.实际上就是 Echarts 与 Python 的对接. 使用 pyecharts 可以生成独立的网页,也可以在 flask , Django 中集成使用. pyecharts包含的图表 Bar(柱状图/条形图) Bar3D(3D 柱状图) Boxplot(箱形图) E

数据可视化之pyecharts

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.pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库.实际上就是 Echarts 与 Python 的对接. 安装 pip install pyecharts 一.柱形图(条形图) 柱形图简明.醒目,是一种常用的统计图形.以下生成的图都可以点击 html 文件打开,点击图形右边下载按钮可以下载到本地. from pyecharts import Bar bar = Bar("成绩柱形图", "

python可视化pyecharts

python可视化pyecharts 简单介绍 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.用 Echarts 生成的图可视化效果非常棒,为了与 Python 进行对接,方便在 Python 中直接使用数据生成图.echartsjs首页:https://www.echartsjs.com/index.htmlpyecharts首页:http://pyecharts.herokuapp.com/pyecharts 开发文档:

v-charts简介

一, v-charts简介在使用 echarts 生成图表时,经常需要做繁琐的数据类型转化.修改复杂的配置项,v-charts 的出现正是为了解决这个痛点.基于 Vue2.0 和 echarts 封装的 V-Charts 图表组件,只需要统一提供一种对前后端都友好的数据格式设置简单的配置项,便可轻松生成常见的图表. v-charts 已经处理了关于echarts依赖引入的问题,保证所使用的图表,都是最小的文件. 二, 安装 npm安装 npm i v-charts -S 三,使用引入v-ch

Python数据可视化系列-02-pyecharts可视化非常cool

pyecharts介绍 pyecharts网站 Pyecharts生成的图像,动态效果非常cool.在HTML上展示很是perfect.matplotlib用于科研,但是pyecharts用于展示和讲座确实很好. 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. 用 Echarts 生成的图可视化效果非常棒. 画图举例 Bar图 from pyecharts import Pie, Bar, Gauge, EffectSca

使用Python抓取猫眼近10万条评论并分析

<一出好戏>讲述人性,使用Python抓取猫眼近10万条评论并分析,一起揭秘“这出好戏”到底如何? 黄渤首次导演的电影<一出好戏>自8月10日在全国上映,至今已有10天,其主演阵容强大,相信许多观众也都是冲着明星们去的.目前<一出好戏>在猫眼上已经获得近60万个评价,评分为8.2分,票房已破10亿. 我们将使用Python抓取猫眼近10万条评论数据,并对获取到的数据进行分析,看看观众对这部电影的评价究竟如何? 整个数据分析的过程分为四步: 获取数据处理数据存储数据

如何使用Python快速制作可视化报表----pyecharts

如何使用Python快速制作可视化报表数据可视化能力已经越来越成为各岗位的基础技能.领英的数据报告显示,数据可视化技能在2017年中国最热门技能中排名第一. 就数据分析而言,可视化探索几乎是你正式进行数据分析的第一步,通过SQL拿到数据之后,我们需要使用可视化方法探索和发现数据中的模式规律. 数据分析界有一句经典名言,字不如表,表不如图.实际上除掉数据挖掘这类高级分析,不少数据分析就是监控数据和观察数据. 除此此外,数据分析的大多时候都是要兜售自己的观点和结论的,而兜售的最好方式就是做出观

django 使用可视化包-Pyechart

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.pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库.实际上就是 Echarts 与 Python 的对接. 本次使用django2.0 和 pyecharts0.3.3 1. setttins.py 添加自己创建的app名称,和静态文件的路径 INSTALLED_APPS = [ 'django.contrib.admin', 'django.contrib.auth', 'django.contrib.con

巴特西