数据可视化—Echarts图表应用

栏目: IT技术 · 发布时间: 4年前

内容简介:ECharts是一款由百度前端技术部开发的,基于Javascript的数据可视化图表库,提供直观,生动,可交互,可个性化定制的数据可视化图表。使用 JavaScript 实现开源的可视化库,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,底层依赖轻量级的矢量图形库 ZRender,提供直观,交互丰富,可高度个性化定制的数据可视化图表。具有丰富的可视化类型,ECharts 提供了常规的折线图、柱状图、散点图、饼图、K线图,用于统计的盒形图,用于地理数据可视化的地图、热力图、线图,用于关系数据

ECharts是一款由百度前端技术部开发的,基于Javascript的数据可视化图表库,提供直观,生动,可交互,可个性化定制的数据可视化图表。

使用 JavaScript 实现开源的可视化库,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,底层依赖轻量级的矢量图形库 ZRender,提供直观,交互丰富,可高度个性化定制的数据可视化图表。

具有丰富的可视化类型,ECharts 提供了常规的折线图、柱状图、散点图、饼图、K线图,用于统计的盒形图,用于地理数据可视化的地图、热力图、线图,用于关系数据可视化的关系图、treemap、旭日图,多维数据可视化的平行坐标,还有用于 BI 的漏斗图,仪表盘,并且支持图与图之间的混搭。

ECharts提供大量常用的数据可视化图表,底层基于ZRender(一个全新的轻量级canvas类库),创建了坐标系,图例,提示,工具箱等基础组件,并在此上构建出折线图(区域图)、柱状图(条状图)、散点图(气泡图)、饼图(环形图)、K线图、地图、力导向布局图以及和弦图,同时支持任意维度的堆积和多图表混合展现。

数据可视化—Echarts图表应用

多图联动

数据可视化—Echarts图表应用

值域漫游

数据可视化—Echarts图表应用

大规模散点图

数据可视化—Echarts图表应用

子区域地图模式

数据可视化—Echarts图表应用 代码示例

目标完成率

数据可视化—Echarts图表应用
#数据分析指标完成情况from pyecharts import Gaugegauge=Gauge('目标完成 
率')gauge.add('任务指标','完成率',80.2)#gauge.render('gauge.html')#图 
表输出gauge.render()gauge 

水球图

数据可视化—Echarts图表应用
#水球图from pyecharts import Liquidliquid=Liquid("水球图"   
           )liquid.add("水球",[0.8])#liquid.render('liquid.html')#图 
表输出到路径下liquid.render()#图表直接输出liquid 

箱线图

数据可视化—Echarts图表应用
#箱线图from pyecharts import Boxplotboxplot=Boxplot("箱线图")x_axis=['销售额']y_axis= 
[[169,126,248,263,265,273,248,241,326,334,479,347]]yaxis=boxplot.prep 
are_data(y_axis)boxplot.add("boxplot",x_axis,_yaxis)boxplot.render()# 
直接导出或者导出到文件内boxplot.render(linebar.html)boxplot 

3D柱形图

数据可视化—Echarts图表应用
#3D柱形图from pyecharts import Bar3Dimport jsonbar3d=Bar3D("3D柱形 
图",width=1200,height=600)f=open("bar3ds.json")datas=json.load(f)x 
_axis=datas['x_axis']y_axis=datas['y_axis']data=datas['data']range 
_color=datas['range_color']#visualmap热力图 
bar3d.add("",x_axis,y_axis,[[d[1],d[0],d[2]]                             
for d in data],is_visualmap=True,visual_range= 
[0,20],visual_range_color=range_color)#设置3D图的自动旋转 
bar3d.add("",x_axis,y_axis,[[d[1],d[0],d[2]]                             
for d in data],is_visualmap=True,visual_range= 
[0,20],visual_range_color=range_color,         
grid3d_width=200,grid3d_depth=80,is_grid3d_rotate=True)#设置3D图的 
自动旋转的速度bar3d.add("",x_axis,y_axis,[[d[1],d[0],d[2]]                             
for d in data],is_visualmap=True,visual_range= 
[0,20],visual_range_color=range_color,         
grid3d_width=200,grid3d_depth=80,is_grid3d_rotate=True,grid3d_rota 
te_speed=180)#图表输出bar3d.render('3dbar.html') 

以上所述就是小编给大家介绍的《数据可视化—Echarts图表应用》,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对 码农网 的支持!

查看所有标签

猜你喜欢:

本站部分资源来源于网络,本站转载出于传递更多信息之目的,版权归原作者或者来源机构所有,如转载稿涉及版权问题,请联系我们

数据结构与算法分析

数据结构与算法分析

[美]Mark Allen Weiss / 张怀勇 / 人民邮电出版社 / 2007年 / 49.00元

《数据结构与算法分析:C++描述(第3版)》是数据结构和算法分析的经典教材,书中使用主流的程序设计语言C++作为具体的实现语言。书的内容包括表、栈、队列、树、散列表、优先队列、排序、不相交集算法、图论算法、算法分析、算法设计、摊还分析、查找树算法、k-d树和配对堆等。《数据结构与算法分析:C++描述(第3版)》适合作为计算机相关专业本科生的数据结构课程和研究生算法分析课程的教材。本科生的数据结构课......一起来看看 《数据结构与算法分析》 这本书的介绍吧!

JSON 在线解析
JSON 在线解析

在线 JSON 格式化工具

MD5 加密
MD5 加密

MD5 加密工具

HEX CMYK 转换工具
HEX CMYK 转换工具

HEX CMYK 互转工具