ECharts

我们都明白，相对于枯燥的文字，一些有视觉冲击的事物印象更深。在工作过程中，如在日常的工作汇报中，将采集到的数据信息进行统计、分析，再将数据用图形的方式表达。会方便我们对数据的把控，更直观了解到数据情况。这就是今天要给大家介绍的可视化。 在网上一搜，数据可视化，各种各样的如下图这样的可视化图表。 相信很多人都看过这些大屏的图表，是不是感觉效果很酷炫，做起来会很复杂，按照传统的方式去做，使用数据分析工具结合ps美化可能耗时要数月才能做出来。但这个时候用Smartbi自助仪表盘功能，全方位的满足各种数据可视化场景。不需要你掌握编程或sql技能，业务人员也能轻松快速掌握数据可视化自助仪表盘的操作。 下面，我们来探讨下如何用Smartbi来制作一个可视化的大屏吧。 现在我们仔细来看下这些可视化图表，他们是由一个个简单的表格、环形饼图、地图、横条柱图、词云图等组成。 我们将整体目标划分一个个小计划进行的话，只要我们会制作这些单独的图表，然后放到同一个界面进行展示，然后再进行各个组件排版与整体可视化仪表盘的风格调整就可以形成一个炫酷的可视化数据仪表盘了。 那可能这时候大家会有所顾虑，像图表所展示的折线图和柱状图这么好看，我们平常再excel等工具做很单一且不好看，如何处理。这个时候smartbi可以帮到你，Smartbi 支持完整ECharts 图形库，支持各种各样的图形，包含瀑布图、关系图

https://blog.csdn.net/royal1235/article/details/80746278?utm_source=blogxgwz1 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4262172/blog/4462572

主机实时监控系统（可在局域网访问） 一、思路： 前端： 　　1、管理员登录（编写一个管理员登录界面） 　　　　技术：html+css 　　2、资源数据显示（用于显示主机资源数据情况） 　　　　插件：echarts+jquery 　　　　技术：html，css，javascript，ajax异步获取、轮询 接口： 　　1、CPU状态接口 　　2、网络状态接口 　　3、磁盘状态接口 　　4、内存状态接口 　　　　框架：flask 　　　　扩展模块：render_template，jsonify，request，flask_cors 后端： 　　1、获取CPU资源 　　2、获取网络资源 　　3、获取磁盘资源 　　4、获取内存资源 　　　　使用模块：psutil,os web服务器：apache， 二、界面展示： 1、登录界面： 2、资源显示界面： 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4357668/blog/4304795

经常看到很多好的前端框架，今天起凡是遇到就整理到这里，此文会不断更新。 1，avalon 组件--作者司徒正美，国产MVVM JS组件 https://segmentfault.com/u/situzhengmei/articles 文章列表 2，Vue.js-- Mobile web UI Components based on Vue and WeUI. Be Cool with Vue & WeUI. https://github.com/airyland/vux 3,微信平台开源SDK包 Senparc.Weixin SDK http://weixin.senparc.com/ 4， 我为NET狂官方群福利贴：一些常用的工具（上） 有很多前端工具链接 5，图表工具， http://echarts.baidu.com/examples.html Echarts不错， 不过跟Highcharts 比较，Echarts 就像是 Office 和 WPS 的关系， 具体比较看这里 6，比较好的介绍火热的VUE框架的文章： 基于Webpack、Vue、Vue-Router 的 SPA 初体验 7,Vue中文文档资源： http://vuefe.cn/ 8,Ant Desgin https://ant.design/components/form/ PC端 https://mobile

关于 ReadME 项目 Coding 通常被视为一项单独的活动，但实际上，这是由一小群开源维护者、贡献者和团队领导的 全球最大的社区活动 。这些“无名英雄”常常需要花费大量的时间来构建软件、修复 issues、解答问题和管理社区，而往往没有得到资金资金或认可。开源项目的使用者与维护者的比例可以达到 2,000: 1 的极度不平衡。 ReadME [1] 项目其实是 GitHub 不断努力扩大开源项目声音的一部分， GitHub 官方希望全世界认识到这些鼓舞人心的人，听听他们的故事，并了解推动他们前进的因素。 在 ReadME 官方首页，我们可以看到目前页面上展示了来自世界各地的开发者。 软件开发者 Samson [2] ，他正致力于打造非洲最大的开源社区，也是一名开源倡议者，主要负责维护 Sugar Labs [3] ！ I've made it my job to empower the people around me—starting with creating one of the largest open source conferences in Africa. --- Samson 区块链开发者 Sonia [4] ，她对去中心化网络以及其中所有无穷的可能性充满热情！ If we can get more people to contribute to open

数据发现，大部分数据可视化爱好者做不出具有良好逻辑的信息可视化图，主要问题是在于不知道如何整理数据。 整理数据是让大多数人非常头疼又不得不面对的事，家都不想收拾，何况是很多组长的都差不多的数据。完整的数据信息表达能够体现你对问题的调研程度和严谨程度，且体现了一名优秀的设计师该有的逻辑性。 数据是基础 数据是可视化的基础，一旦数据有了良好的逻辑顺序安排，那么选择适合的信息可视化图表加以配合，就很容易达到清晰明了的效果。 虽然之前我们提过可视化图表不要过度依赖EXCLE，但在前期数据整理阶段EXCLE还是一个离不了手的工具(大型真香现场） 你在调研后得到了一手资料、二手资料，有数据，有文字信息，那么整理数据就是一个复杂的过程。 该如何把数据串联成纵横都能联系的上的图表，这就是问题的关键，这也是信息可视化的第二个步骤。 许多同学跳过这个步骤或者说在这一步没有好好推敲，就急着进行下一步——图表的选择，但这是十分错误的。 数据整理流程 关于具体的数据整理流程同学们可参考下图： 信息可视化的数据分为以下几类，这里大家要注意的是：先制作统计图表，再选择图表类型。 一维数据：X轴一个维度如果1、2、3、4 ··· 二维数据：X，Y两个二维度（1、2），（3、4），（5、6），（7、8）··· 三维数据：X，Y，Z三个维度（1、2、3），（4、5、6），（7、8、9）··· 多维数据：X，Y，Z，·

前言 现如今市场上的人事系统五花八门，可做了大数据分析的人事系统少之又少，最近本人花了一个星期好好研究了大数据展示方面的内容，图表主要用的是echarts来实现的，官网地址：https://echarts.apache.org/zh/index.html 下面两张图片展示出我实现的员工和工资的大数据分析界面： 员工大数据分析中心 工资大数据分析中心 如何实现漂亮的图表 地图实现 首先引入js文件，去官网可以下载到这几个文件，引入到项目中就好了。 < script type ="text/javascript" src ="~/showdata/js/jquery.js" ></ script > < script type ="text/javascript" src ="~/showdata/js/echarts.min.js" ></ script > < script type ="text/javascript" src ="~/showdata/js/china.js" ></ script > < script type ="text/javascript" src ="~/showdata/js/area_echarts_hr.js" > 图层引入 < div class ="map4" id ="map_1" ></ div > 地图实现的js $(function

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Echarts 解决饼图文字过长重叠的问题 参考文章： （1）Echarts 解决饼图文字过长重叠的问题 （2）https://www.cnblogs.com/minjh/p/9081893.html 备忘一下。 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/stackoom/blog/4547640

概述 使用ECharts显示双Y轴时，因两轴对应数据最大、最小值不可能一直一样，故需要手动处理一下。按情景需要，大致分为3种情况。 情景一 若最大最小值固定，直接初始化设置option的yAxis的min和max属性值即可； 假设已知固定最大最小值为0和1。 var option = { ... yAxis:[ { name: "", min: 0, max: 1, }, { name: "", min: 0, max: 1, }], ... }; 情景二 若最大最小值不固定，而数据类型一致，即：双Y轴对应数据的数量级一致。添加一个JS处理函数即可。 function set_data( arr_data ) { var y_min = option.yAxis[0].min; var y_max = option.yAxis[0].max; for( var n = 0; n < arr_data.length; n++ ) { if( arr_data[ n ] > y_max ) y_max = arr_data[ n ]; else if( arr_data[ n ] < y_min ) y_min = arr_data[ n ]; } y_max = Math.ceil( y_max / 10 ) * 10; y_min = Math.floor( y_min / 10