数据可视化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;主要是借助于图形化手段,清晰有效地传达与沟通信息。 二、echarts简介 ECharts,缩写来自Enterprise Charts,商业级数据图表,...
ECharts可以实现在线数据可视化,核心方法包括:集成到网页中、利用API接口动态更新、结合后端数据库进行数据交互。其中,集成到网页中是最常见的方式,只需在HTML文件中引入ECharts库,并编写相应的JavaScript代码,即可创建各种图表。ECharts支持多种图表类型,如折线图、柱状图、饼图、散点图等,且能够通过配置项实现丰富的图...
Pyecharts是当数据分析遇上 Python 语言时诞生的一个数据可视化库。Echarts 是一个由百度开源的数据可视化库，而 Pyecharts 以 Python 为基础，对 Echarts 进行了封装和扩展。特点：以其高度灵活的配置项，使用户可以轻松搭配出精美的图表。它结合了 Python 的强大数据处理能力和 Echarts 的优秀可视化效果，为 Pyt...
找到对应的节点元素后,我们通过echarts.init()初始化这个节点,这一步是必要的,初始化完毕后就得到一个 echarts 数据可视化的对象,这个对象,最后创建一个配置项var option;。 以上所述的这一部分是一个 echarts 可视化的基础 JavaScript 代码,这一部分代码是通用的。在使用 echarts 进行可视化数据开发时,重要的是...
本次实验主要基于Echarts的Python库实现高维数据、网络和层次化数据、时空数据和文本数据的可视化,掌握可视化的操作流程和相关库的使用。 一、绘制平行坐标系 平行坐标是信息可视化的一种重要技术。为了克服传统的笛卡尔直角坐标系 难以表达三维以上数据的问题, 平行坐标将高维数据的各个变量用一系列相互平行的坐标轴表示,...
// 基于准备好的dom,初始化echarts实例 var myChart = echarts.init(document.getElementById('main')); // 指定图表的配置项和数据 var option = { title: { text: 'ECharts 入门示例'#定义柱形图的名称 }, tooltip: {}, legend: { data: ['销量']#定义柱形图的图例 ...
Echarts 特性 ① 丰富的配置选项和可视化图表类型 Echarts 提供的图表类型非常丰富,稍后会详细介绍。常规的有折线图、柱状图、散点图、饼图、K 线图等。还有用于统计的图,用于数据可视化的地图、热力图,关系数据库用到的关系图,以及用于 BI 的漏斗图等。
Echarts 中的 normal 与 emphasis,以及 tooltip 的加入，通过 hover 与 unhover 状态的切换，让图表多了一些交互。特别是上面提到的 tooltip 的自定义样式，让展示效果提升了一个档次。但作为前端可视化，很多时候显示在一个大屏幕上，用于参观展示用，所以参观展示的人是不大可能用鼠标一个一个 hover 来查看具体的...
本次实验主要基于Echarts的Python库实现高维数据、网络和层次化数据、时空数据和文本数据的可视化,掌握可视化的操作流程和相关库的使用。 一、绘制平行坐标系 平行坐标是信息可视化的一种重要技术。为了克服传统的笛卡尔直角坐标系 难以表达三维以上数据的问题, 平行坐标将高维数据的各个变量用一系列相互平行的坐标轴表示,...
需要提供数据序列的横纵坐标值,并通过连接数据点的线段表达数据的变化。 折线图 - Python示例代码 from pyecharts.charts import Line # 导入 Line 类来创建折线图 from pyecharts import options as opts # 导入 options 模块以使用图表的配置选项 x_data = ["Mon", "Tue", "Wed", "Thu", "Fri", "...