图表工具 | 易学教程

PowerDesigner 使用教程(很具体，很实用)

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原文地址为： PowerDesigner 使用教程(很具体，很实用) 1、PowerDesigner 使用教程从今日开始，每天一部分内容，在每个工作日，争取让大家天天都有的看，每天内容不会太多。有错误的地方还请大家指正。 PowerDesigner简介　　PowerDesigner是Sybase公司的CASE工具集，使用它可以方便地对管理信息系统进行分析设计，它几乎包括了数据库模型设计的全过程。利用PowerDesigner可以制作数据流程图、概念数据模型、物理数据模型，可以生成多种客户端开发工具的应用程序，还可为数据仓库制作结构模型，也能对团队设计模型进行控制。它可与许多流行的数据库设计软件，例如：PowerBuilder，Delphi，VB等相配合使用来缩短开发时间和使系统设计更优化。 PowerDesigner主要包括以下几个功能部分：　　（1） DataArchitect 这是一个强大的数据库设计工具，使用DataArchitect可利用实体-关系图为一个信息系统创建"概念数据模型"－CDM（Conceptual Data Model）。并且可根据CDM产生基于某一特定数据库管理系统（例如：Sybase System 11）的"物理数据模型"-PDM(Physical Data Model)。还可优化PDM

ECharts

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绘制一个简单的图表　　在绘图前我们需要为 ECharts 准备一个具备高宽的 DOM 容器。 <body>  <div id="main" style="width: 600px;height:400px;"></div> </body> 　　然后就可以通过 echarts.init 方法初始化一个 echarts 实例并通过 setOption 方法生成一个简单的柱状图。 <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="utf-8"> <title>ECharts</title>  <script src="echarts.min.js"></script> </head> <body>  <div id="main" style="width: 600px;height:400px;"></div> <script type="text/javascript"> // 基于准备好的dom，初始化echarts实例 var myChart = echarts.init(document.getElementById('main')); //

2017 Github优秀开源项目整理

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所有项目整理到一张思维导图： http://chenhaoact.com/github-project-recommend.html github项目地址（每周更新，欢迎star）： https://github.com/chenhaoact/github-project-recommend 写在前面目前开源社区Github涌现出不少优秀的项目，关注和使用这些项目，一方面可以很好的提升开发效率与质量，另一方面研究开源项目的源码，参与其贡献，也是提升技术能力一个不错的方法。基于自己团队的需求，以后每周会整理一些不错的Github开源项目（每周3-6个），范围主要包括：编程基础，前端开发，客户端开发，图形图像，网络，通用工具等，但不局限于此，一些服务端技术以及前沿技术（如：AI，AR，loT等）也可能会涉及到。相信多开阔眼界，方能看的更远！所有的项目都会第一时间整理到上面的思维导图中，通过这种形式能够实时的跟踪每个项目的star数，在需要用的时候也可以快点检索和查找。如果对你的工作或学习有所帮助，请到项目的 github star 支持一下哈，不胜感激！以下是以往各期收集的项目（持续更新中… ）：第十八期（2017-12-29）分类项目名称与地址项目简介推荐理由 star数 canvas react-canvas https://github.com

2018 Github优秀开源项目整理

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目前开源社区Github涌现出不少优秀的项目，关注和使用这些项目，一方面可以很好的提升开发效率与质量，另一方面研究开源项目的源码，参与其贡献，也是提升技术能力一个不错的方法。基于自己团队的需求，以后每周会整理一些不错的Github开源项目（每周3-6个），范围主要包括：编程基础，前端开发，客户端开发，图形图像，网络，通用工具等，但不局限于此，一些服务端技术以及前沿技术（如：AI，AR，loT等）也可能会涉及到。相信多开阔眼界，方能看的更远！所有的项目都会第一时间整理到上面的思维导图中，通过这种形式能够实时的跟踪每个项目的star数，在需要用的时候也可以快点检索和查找。如果对你的工作或学习有所帮助，请到项目的github star 支持一下哈，不胜感激！以下是以往各期收集的项目（持续更新中… ）：第十八期（2017-12-29）分类项目名称与地址项目简介推荐理由star数 canvasreact-canvas https://github.com/Flipboard/react-canvasReact Canvas增加了React组件渲染到canvas而不是DOM的能力。它带来了Web开发人员熟悉的一些API，并将它们与高性能绘图引擎混合在一起。与本地应用程序相比，移动Web应用程序感觉缓慢的原因是DOM。 CSS动画和过渡是在Web上实现平滑动画的最快途径

周边花絮.js.14种流行的基于JavaScript的数据可视化工具?

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简单介绍: 俗话说，一图胜千言。图形化的信息可以让人们对数据有更加直观清晰的理解，让信息发布者更加高效地展示自己的核心内容。在前端开发中，如果缺少合适工具，制作数据可视化图表会十分复杂。然而随着数据可视化概念逐年火热，有较多优秀的图表开源库和制作工具脱颖而出。下面，我们就拿其中比较有名的 14个产品进行简要介绍可视工具: AnyChart（http://www.anychart.com/ ） AnyChart 是基于 Flash/JavaScript(HTML5) 的图表解决方案，它可以轻松地跨浏览器、跨平台工作。除了基础的图表功能外，它还有收费的交互式图表和仪表功能。它可以通过 XML 格式获取数据，该方式让开发人员非常灵活地控制图表上的每一个数据点，而当图表数据点数量偏大时，则可以采用 CSV 数据输入，减小数据文件大小和图表加载时间。 AmCharts（http://www.amcharts.com/ ） AmCharts 是一款高级图表库，致力于对 Web 上的数据可视化提供支持。它所支持的图表包括柱状图、条状图、线图、蜡烛图、饼图、雷达、极坐标图、散点图、燃烧图和金字塔图等等。amCharts 库是一款完全独立的类库，在应用中不依赖任何其他第三方类库，就可直接编译运行。除了提供最基本的规范要素外，amCharts 还提供了交互特性。用户在浏览基于 amCharts

Highcharts

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官方网站： https://www.highcharts.com.cn/ Highcharts 是一个用纯 JavaScript 编写的一个图表库，能够很简单便捷的在 Web 网站或是 Web 应用程序添加有交互性的图表，并且免费提供给个人学习、个人网站和非商业用途使用。 Highcharts 支持的图表类型有直线图、曲线图、区域图、柱状图、饼状图、散状点图、仪表图、气泡图、瀑布流图等多达 20 种图表，其中很多图表可以集成在同一个图形中形成混合图。上手：获取 Highcharts 你可以通过以下几种方式获取 Highcharts ：直接引用我们提供的 CDN 服务，无需下载，高速稳定通过官网下载页面获取资源包，资源包包含所有相关文件的源代码及压缩版本，丰富的实例及使用说明文档，关于下载包的详细文件说明请参考资源包下载及使用通过 Npm ， Bower 等第三方包管理工具下载引入 Highcharts Highcharts 最基本的运行只需要一个 JS 文件，即 highcharts.js，以使用 CDN 文件为例，对应的代码是： <head> <meta charset="UTF-8"> <title>Title</title>　　//引入highcharts.js文件 <script src="./js/highcharts.js"></script><

【转】StarUML使用说明

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StarUML 使用说明 - 指导手册原著： Stephen Wong 翻译：火猴 1. 综述 StarUML 是一种生成类图和其他类型的统一建模语言 (UML) 图表的工具。这是一个用 Java 语言描述的创建类图的简明手册。 StarUML( 简称 SU) ，是一种创建 UML 类图，并能够自动生成 Java 的 “stub code” 的工具。 SU 也可以做 JAVA 逆向工程，以产生相应的 UML 图表。在本教程中，我们将使用 SU 设计一个 pizza 饼。执行下列步骤，可以创建如下面所示的 UML 图。 SU 可以生成反映类结构的代码，而不是任何对象的具体行动。因此，在使用 SU 创建图表后，你会为此 stub code 添加剩余的功能性代码，填写每种方法本来应该做的事。 2. 安装首先，我们必须先安装将要使用的软件。 StarUML ，是一个开放源码软件，遵循 GPL 协议许可（ GNU 公共许可证），并免费提供下载。 3. 启动安装以后就可以启动该程序。 4. 添加新工程然后，一个名叫： New Project By Approach 的对话框会弹出。选择 “Empty Project” 并且按下 " 确定 " 。这里建议你不要勾选 " 设置为默认的做法 " 复选框。 5. 选择模块在右边的 “ Model Explorer ” 框中选定 “

JavaWeb图表插件的小研究

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背景最近的一个项目中，对数据的统计分析有很大的要求，这就要求有一款很强大的报表、图表插件。因此，组长给分了任务，让我们各自去研究不同的图表插件。用了一两天的时间，对java这块的图表插件做了一个简单的研究。java方向的图报表还是有很多很多的，例如，在业界颇具口碑的商业插件—— ChartDirector、 JavaScript图表 JScharts 等，以及开源插件—— JFreeChart（源码免费，文档付费）、 JasperReports 等。现状随着信息化时代的到来，计算机的应用也越来越广泛，无论是企业还是政府机关，对数据的分析处理能力都是有严格要求的，以往的方式都是手工绘制图报表，来分析数据带来的影响和趋势。然而，图表的出现解放了人们的双手，利用计算机的高速处理能力，依托大数据量，绘制出各种各样的图表，以不同的方式展现出数据的趋势，使得阅读者对以往的数据和未来的趋势一目了然，运筹帷幄。然而，就目前来说，在报表方面，国内只有稀疏的几家公司提供了很好的开发工具；但在图表方面，国内就欠缺很多了，大部分知名的图表插件都是国外的产品。而且，随着大数据时代的到来，对数据的处理、分析能力要求会更高，而图表、报表的需求也会越来越多。介绍在Web开发中，图形和图表是常用的数据呈现方式，图表能将枯燥的数据生动的表现出来。也许你正接手一个Web图表开发项目

图文讲解Python数据可视化神器

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我们都知道python上的一款可视化工具 matplotlib , 但是它是静态的。后来发现了 pyecharts 模块，简直好用到不行，可视化类型非常多，它是基于 Echarts 开发的。 Echarts 是百度开源的一个数据可视化 JS 库，凭借着良好的交互性，精巧的图表设计，得到了众多开发者的认可。而 Python，很适合用于数据处理。当数据分析遇上数据可视化时，pyecharts 就诞生了。下面带大家快速了解 pyecharts 以及基本使用方法： ✨ 特性简洁的 API 设计，使用如丝滑般流畅，支持链式调用囊括了 30+ 种常见图表，应有尽有支持主流 Notebook 环境，Jupyter Notebook 和 JupyterLab 可轻松集成至 Flask，Django 等主流 Web 框架高度灵活的配置项，可轻松搭配出精美的图表详细的文档和示例，帮助开发者更快的上手项目多达 400+ 地图，为地理数据可视化提供强有力的支持 ✨ 安装 1pip install pyecharts 注意：pyecharts 共有两个版本，v0.5.X 和 V1.0.X 间完全不兼容，且v0.5.X版本作者已经不维护了，请使用V1.0.X 示例数据 pyecharts 给我们提供了示例数据，后面的图表示例的数据均来自 Faker 类，Faker 类的定义如下： 1class

建立第一个G2图表

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Step1：引进G2脚本方法一：引入在线脚本 <script src="https://gw.alipayobjects.com/os/lib/antv/g2/3.4.10/dist/g2.min.js"></script> 方法二：引入本地脚本 <script src="./g2.js"></script> //src为本地G2脚本所在相对路径方法三：通过npm安装 npm install @antv/g2 --save 　　成功安装完成之后，即可使用 import 或 require 进行引用。 import G2 from '@antv/g2'; //const G2=require("@antv/g2"); const chart = new G2.Chart({ container: 'c1', width: 600, height: 300 }); 使用该方式进行加载时可以按需引入AntV图表和组件。默认使用 require(" @antv/g2" ) 得到的是已经加载了所有图表和组件的 AntV 包，因此体积会比较大，如果在项目中对体积要求比较苛刻，也可以只按需引入需要的模块。以下例子中Core核心模块必须导入，该包只包含核心的图形语法处理逻辑，具体包含如下： Scale：度量，仅包含基础的 Linear、Cat 以及 Identity 这三种类型 G

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