chart

单折线 const baseLineData = [ { year: '1991', value: 3 }, { year: '1992', value: 4 }, { year: '1993', value: 3.5 }, { year: '1994', value: 5 }, { year: '1995', value: 4.9 }, { year: '1996', value: 6 }, { year: '1997', value: 7 }, { year: '1998', value: 9 }, { year: '1999', value: 13 } ]; <BaseLineChart data={baseLineData}></BaseLineChart> import G2 from '@antv/g2'; import React from 'react'; class MyChart extends React.Component { constructor(props) { super(props); } componentDidMount() { const chart = new G2.Chart({ container: 'g2-container', forceFit: true, height: 500, padding: [30, 'auto',

众所周知，Python有很对第三方模块，只要熟练应用这些模块即可完成各种任务，在开始采集数据之前需要存在一个目标站点，然后使用Python脚本进行质量数据采集。探测web质量需要用到Python的pycurl模块，它可以获取HTTP请求的状态码，DNS解析时间、建立连接时间、传输结束总时间，下载数据包大小，HTTP头部大小、平均下载速度等参数。从这些参数中可以了解web的服务质量如何，然后进行优化等操作。将获取的数据写到Excel表格中，这里使用的是Python的xlsxwrite模块，实现的思路是将获取的数据保存到一个文件里面，然后再去创建一个Excel表，将数据写入到表格中然后绘制图表，以此类推，文件里的数据会追加，之后创建的Excel表会被完全覆盖，当然创建Excel表格的模块会很多，这里不再细说。 Python脚本编写前的准备： 下载pycurl模块，直接双击安装即可。 xlsxwriter使用pip命令安装，此处需要注意环境变量是否配置。 1、由于pycurl是下载下来直接安装的，这里就不写了，比较简单。 2、安装xlsxwriter模块（需可连接Internet） 3、采集数据的脚本如下： # _._ coding:utf-8 _._ import os,sys import pycurl import xlsxwriter URL = "www.baidu.com"

这是一份openpyxl的使用指南。 大体内容翻译自官网 https://openpyxl.readthedocs.io/ ... -stacked-bar-charts 本文在官网基础上会有一些改动。代码请参考 https://github.com/RustFisher/python-playground 本文链接 https://rustfisher.com/2019/11/1 ... rts_Bar_and_Column/ 柱形图 数据会被绘制成垂直，水平或者是层叠效果的柱形图。 注意： 接下来的设置会影响到不同类型的图表。 设置类别可以控制柱形图是垂直或是水平。 使用层叠图形时，需要设置overlap成100。 如果柱形是水平的，x和y坐标会对调过来。 2D图表 2D图表参考效果图 - 原文图片 示例代码如下，根据给定的数据绘制了4张图表。 from openpyxl import Workbook from openpyxl.chart import BarChart, Series, Reference def bar_chart_demo(): wb = Workbook(write_only=True) ws = wb.create_sheet() rows = [ ('Number', 'Batch 1', 'Batch 2'), (2, 10, 30), (3,

< chart style = "width:100%; height:320px;" ref = "chart1" : options = "orgOptions" : auto - resize = "true" @click = 'onClick' > < / chart > methods : { onClick ( params ) { console . log ( params . name ) } } 来源： CSDN 作者： yuyu_2019 链接： https://blog.csdn.net/yuyu_2019/article/details/103458771

Echarts使用心得总结（二） 前言： 前一段时间一直都挺忙的，各种事，也没来得及每周的总结，趁着晚上的一点时间把项目中用的Echart中常用的各种图表给抽象总结了一下，趁着周末跟大家分享一下。之前写过一篇相关的文章，当时主要是讲了如何引入、使用Echart，最新的Echart版本已经发布，之前讲的很多文件都可以删除了，下边会一一给大家细讲。 为了更好的讲解如何使用这个图形渲染插件，我会通过创建一个解决方案的形式一点点给大家讲解清楚。 1. EChart最新的文档目录。 首先创建一个解决方案，目录如下： 之前的一篇文章中讲到如果要使用Echarts还要下载相关的ZRender的渲染包，最新的版本已经将这些合并在一起了，只需要引用图中红框标注的echarts文件夹下的文件即可。各文件的作用如下： l Echarts-map.js :主要用来渲染跟地图相关 l Echarts.js :基本的常规图形相关 l Esl.js :图像引擎 Statics文件夹下的ECharts.js文件，为我自己抽象总结出来的用于Echarts的配置文件加载、数据处理、初始化各种图像类型的配置、图像渲染的一些方法。 2. 抽象之后的Echarts。 根据Echarts官网的讲解，我把Echarts的使用归结为一下的几个步骤，同时这些步骤相应的实现对应到Statics文件夹下的Echarts.js

一、图表容器 Highcharts 实例化中绑定容器的方式有两种 1、通过 dom 调用 highcharts() 函数的方式 $("#container").highcharts({ // Highcharts 配置 }); 2、通过 chart.renderTo 来指定 var charts = new Highcharts.Chart({ // Highcharts 配置 chart : { renderTo : "container" // 注意这里一定是 ID 选择器 } }); 二、图表样式 1、宽度、高度 Highcharts 图表的高度和宽度是根据 DIV 容器的宽高来设定的，即 <div id="container" style="width:400px;height:400px"></div> 如果容器没有设定宽高，默认是 宽 400px ， 高 400px ，另外设置容器的 min-width 属性可以让 highcharts 自适应宽度，实例： <div id="container" style="min-width:400px;height:400px"></div> 特别说明：饼图中可以通过设置宽高来让图形填充满整个容器 2、图表样式 图表样式属性包括 border、backgroundColor、margin、spacing、style等 边框：包括

需求: 1:获取指定岗位的招聘信息 2:对公司地区,公司待遇,学历情况,工作经验进行简单分析并可视化展示 可视化分析: 公司地区:柱状图,地图 公司待遇:云图 公司-学历情况:饼图 公司工作经验:饼图 模块: request:网络请求 re:正则匹配数据 pyecharts:可视化工具 自定义工具类:map_utils 温馨提示： 由于pyecharts中的地图被禁用了，需要安装第三方地图包： 安装方法-点这里 源码地址： https://github.com/lrq154439/crawl_web.git 爬取数据模块： def get_info (name, page_num) : '''获取数据并统计''' url = 'https://www.lagou.com/jobs/positionAjax.json?needAddtionalResult=false' # url地址 # 请求头信息 headers = { 'User-Agent' : 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/66.0.3359.139 Safari/537.36' , 'Host' : 'www.lagou.com' , 'Referer' : 'https:/

项目里用到了kendo UI DataViz的折线图、饼状图等去显示一些统计信息，这些图的显示用到了SVG。 　　现在最新的Chrome、Safari、Moz都支持了SVG标签，甚至是iPhone里的Safari都支持了SVG。 　　但是Android要到3.0版本及以上才支持SVG，如果不是3.0及更高版本，用户必须升级浏览器内核才能显示。 　　这里有个解决方案，可以将SVG转换为canvas再显示。用到了由google提供的canvg-1.2库。 　　具体解决方案实例： 　　首先探测浏览器是否支持SVG，这里借鉴了modernizr的判断方法。如果支持，这个函数返回true，反之false： 　　function testSVG(){ 　　var ns = {'svg': 'http://www.w3.org/2000/svg'}; 　　return !!document.createElementNS && !!document.createElementNS(ns.svg, 'svg').createSVGRect; 　　} 　　做出判断之后，就能动态的加载图像，如果支持SVG，直接用SVG标签就OK，反之就需要将SVG的标签转换为canvas再显示。 　　SVG转化成canvas就要用到canvg，可以到http://code.google.com/p/canvg/去下载

引入缺失报错： Error in callback for watcher "options": "Error: Component series.bar not exists. Load it first." 解决： import 'echarts/lib/chart/bar' 来源： https://www.cnblogs.com/wwj007/p/12002726.html