ECharts

问题：Python在使用pyecharts时，在代码一致的情况下，生成的html页面时而打开为白页面。 解决： 1、查看生成的HTML白页面，发现页面有报错： 2、然后打开报错信息，发现 https://assets.pyecharts.org/assets/echarts.min.js 这个地址也有问题。 重新加载这个页面发现 echarts.min.js 无法连接，将整个地址在浏览器打开也是无法加载。 查看生成的html页面，发现有引用到这块的地址： 既然这个地址在网上拉取不下来，就把这个js下载下来放到本地，更改它的路径。 3、在项目中导入CurrentConfig： from pyecharts.globals import CurrentConfig， 然后设置全局变量：CurrentConfig.ONLINE_HOST = "该地址为 echarts.min.js文件存放地址 " 到此问题解决，再也不用因为assert这个地址连接不上导致页面打不开。 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4399905/blog/4291224

封装一个ECharts组件的一点思路 有关后台管理系统之前写过三遍博客,看这篇之前最好先看下这三篇博客。另外这里只展示关键部分代码，项目代码放在github上： mall-manage-system 1、 Vue + Element-ui实现后台管理系统(1) --- 总述 2、 Vue + Element-ui实现后台管理系统(2) --- 项目搭建 + ⾸⻚布局实现 3、 Vue + Element-ui实现后台管理系统(3) --- 面包屑 + Tag标签切换功能 这篇主要讲解实现图表的功能： 整体效果 一、封装一个ECharts组件的一点思路 1、绘制一个简单的图表 ECharts上手非常简单，具体简单示例可以参考我之前写的一篇博客： 图表工具--- ECharts.js学习（一） 简单入门 。 2、封装思路 在实际项目开发中，我们会经常与图表打交道,比如 订单数量表 、 商品销量表 、 会员数量表 等等，它可能是以 折线图 、 柱状图 、 饼状图 等等的方式来展现。 如果我们没有封装组件的思想的话,那么我们每次需要画一个图表都要重复类似相同的工作，而且代码看去非常冗余。所以我们就需要考虑封装一个ECharts组件，这个组件通过接收 不同的数据来渲染成不同的图表,以后当需要生成一张图表的时候，只需要把相关的数据传入到这个组件中，就会渲染对应的图表。 而这里的核心就是

------------------------------------------------- 题库管理 22 . 图片库：创建文件目录，维护图片，供题库选择调用 23 . 单选题：维护单选试题，试题题目，选项，答案，类型，级别，状态，解析 24 . 多选题：维护多选试题，试题题目，选项，答案，类型，级别，状态，解析 25 . 判断题：维护判断试题，试题题目，答案，类型，级别，状态，解析 26 . 填空题：维护填空试题，试题题目，答案，类型，级别，状态，解析 27 . 问答题：维护问答试题，试题题目，答案，类型，级别，状态，解析 28 . 复合题：维护复合试题，富文本编辑器，试题题目，答案，类型，级别，状态，解析 ------------------------------------------------- 试卷 管理 29 . 组建试卷：创建试卷，题目、类型、总分、及格分数、时长、出成绩方式、重复考试、公布答案、考试对象等 试卷题型：试卷明细，给试卷添加题型，分值，随机或者手动从题库选择试题，预览试题，自动合计试卷总分 30 . 试卷列表：维护试卷，预览试卷，操作发放试卷 ------------------------------------------------- 考试 管理 31 . 正在考试：查看正在考试的试卷信息，预览试卷内容，查看考生成绩，结束考试操作 32

链接: https://pan.baidu.com/s/1Yf9Qtbd9xcAINxGX08A2wg 提取码: sh96 复制这段内容后打开百度网盘手机App，操作更方便哦 china.js自己下载引入即可 注意要引入echarts.js < div id ="main" ></ div > <script type="text/javascript" src="echarts-3.8.5/dist/echarts.js"></script> < script type ="text/javascript" src ="plugins/china.js" ></ script > //js var myChart = echarts.init(document.getElementById('main')); var optionMap = { title : { text : "销量分省统计表" , x : "center" , textStyle : { color : "#fff" } }, tooltip : { trigger : "item" , textStyle : { color : "#fff" } }, dataRange : { min : 0 , max : maxNum, x : "left" , y : "bottom" , text : [ "高"

DataGear 1.8.0 发布，新增参数化数据集功能，并扩展至支持41种数据可视化图表， 具体更新内容如下 ： 新增：图表新增表格图、树图、旭日图、桑基图、关系图、词云图，总计已支持41种图表； 新增：新增参数化数据集功能，用于支持交互式图表； 新增：图表编辑界面新增数据集别名设置功能，用于灵活定义其展示名称； 新增：图表展示界面新增[设置]功能按钮，用于交互设置参数化数据集； 新增：数据集编辑界面新增导出数据功能； 修复：修复数据源编辑界面在选定驱动程序后点击"测试连接"后报错的BUG； 修复：修复添加数据源界面在没有任何输入时点击"测试连接"按钮导致其被禁用的BUG； 改进：数据导出界面的导出SQL文本框改为文本域，解决无法输入较长或带换行符的SQL语句问题； 改进：改进数据源表/视图识别逻辑，解决某些数据源无法显示表/视图的问题； 改进：改进数据源添加界面的URL设置帮助功能，添加更多数据库设置帮助； 改进：图表/看板展示界面移除已废弃的chartUtil、dashboardRenderer内置JS库； 改进：图表支持库Echarts升级至4.7.0版本； DataGear 是一款数据管理与可视化分析平台，使用Java语言开发，采用浏览器/服务器架构，支持多种数据库 ， 主要功能包括数据管理、SQL工作台、数据导入/导出、数据集管理、图表管理、看板管理等。 官网地址：

.NET 5 尝鲜 - 开源项目TerminalMACS WPF管理端支持.NET 5 一个使用 Prism 作为模块化框架、基于多个开源控件库作为UI控件选择、集成开源 UI 界面设计的 .NET 5 WPF 客户端项目。 项目名称：TerminalMACS WPF管理端 项目开源地址： Github： https://github.com/dotnet9/TerminalMACS.ManagerForWPF Gitee： https://gitee.com/dotnet9/TerminalMACS.ManagerForWPF 作者：Dotnet9 1. 特性 使用 .NET 5 开发，体验最新 .NET 平台（和 .NET Core 3.1 无缝兼容） .NET 5 是 .NET Framework 和 .NET Core 的未来，最终将成为一个统一平台，.NET5将包含ASP.NET核心、实体框架核心、WinForms、WPF、Xamarin 和 ML.NET。 基于 Prism 8 搭建模块化框架，方便程序扩展 Prism为程序设计提供指导,旨在帮助用户更加容易的设计和构建丰富、灵活、易于维护WPF桌面应用程序。Prism使用设计模式（如MVVM,复合视图,事件聚合器），帮助你创建一个松耦合的程序。遵循这些设计模式原则，将目标程序解耦成独立的模块

tooltip: {//自定义tip show: true, trigger: 'axis', show: true, //default true showDelay: 0,//显示延时，添加显示延时可以避免频繁切换 hideDelay: 50,//隐藏延时 transitionDuration: 0,//动画变换时长 backgroundColor: 'rgba(0,0,0,0.7)',//背景颜色（此时为默认色） borderRadius: 8,//边框圆角 padding: 10, // [5, 10, 15, 20] 内边距 position: function (p) { // 位置回调 // console.log && console.log(p); return [p[0] + 10, p[1] - 10]; }, formatter: function (params, ticket, callback) { // console.log(params); var tip = "上报时间" + ' : ' + params[0].name + "<br/>"; for (var i = 0, l = params.length; i < l; i++) { if(params[i].seriesName=='温度'){ tip += '<br/>' + '

大数据、数据分析的兴起和火爆，也带动了数据可视化的广泛应用。说起数据分析和可视化的关系，就好比你为一堆散乱的拼图写了一份说明，告诉他这个数据是什么样子，代表什么。可以说，数据可视化虽然不是必不可少的，但却是可以加快效率，为报告锦上添花的。 555.jpg 下面分享几款好用的数据可视化工具给大家，以作参考选择： D3 D3（Data Driven Documents）是支持SVG渲染的另一种Java库。但是D3能够提供大量线性图和条形图之外的复杂图表样式，例如Voronoi图、树形图、圆形集群和单词云等。D3.js是数据驱动文件（Data-Driven Documents）的缩写，他通过使用HTMLCSS和SVG来渲染精彩的图表和分析图。D3对网页标准的强调足以满足在所有主流浏览器上使用的可能性，使你免于被其他类型架构所捆绑的苦恼，它可以将视觉效果很棒的组件和数据驱动方法结合在一起。 DataV 阿里出品的数据可视化解决方案，之所以推荐DataV这个后起之秀，完全是因为淘宝双“11”活动中实时互动大屏幕太抢眼了。DataV支持多种数据源，尤其是和阿里系各种数据库完美衔接，如果你的数据本身就存在阿里云上，那选用DataV肯定是个省时省力的好办法。图表方面，DataV内置了丰富的图表模板，支持实时数据采集和解析。 Echarts 一个纯java的数据可视化库，百度的产品

问题描述： 鼠标移入,雷达图的时候，内容挤在一起，我要的效果是换行: 此时的代码，此时代码里面的\n换行也是没有效果的： tooltip: { trigger: 'item', show:true, formatter:function(params){ var s=''; s+=params.name+'\n'; var values=params.value.toString().split(","); s+='业务能力:'+values[0]+'\n'; s+='进件效率'+values[1]+'\n'; s+='运营能力'+values[2]+'\n'; s+='贷后能力'+values[3]+'\n'; s+='风控能力'+values[4]+'\n'; //系列名称:seriesName: string 数据名，类目名 : name: string 传入的数据值:value: number|Array return s; } }, 解决办法一： 添加： extraCssText:'width:120px; white-space:pre-wrap'//额外附加到浮层的 css 样式 ;white-space:pre-wrap的作用是保留空格，并且除了碰到源码中的换行和<br/>会换行外，还会自适应容器的边界进行换行。 有朋友问我extraCssText加的位置：

爬取拉勾网关于python职位相关的数据信息，并将爬取的数据已csv各式存入文件，然后对csv文件相关字段的数据进行清洗，并对数据可视化展示，包括柱状图展示、直方图展示、词云展示等并根据可视化的数据做进一步的分析，其余分析和展示读者可自行发挥和扩展包括各种分析和不同的存储方式等。。。。。 一、爬取和分析相关依赖包 Python版本： Python3.6 requests: 下载网页 math: 向上取整 time: 暂停进程 pandas：数据分析并保存为csv文件 matplotlib：绘图 pyecharts：绘图 statsmodels：统计建模 wordcloud、scipy、jieba：生成中文词云 pylab：设置画图能显示中文 在以上安装或使用过程中可能读者会遇到安装或导入失败等问题自行百度，选择依赖包的合适版本 二、分析网页结构 通过Chrome搜索'python工程师'，然后右键点击检查或者F12,,使用检查功能查看网页源代码, 当我们点击下一页观察浏览器的搜索栏的url并没有改变 ，这是因为拉勾网做了反爬虫机制, 职位信息并不在源代码里,而是保存在JSON的文件里,因此我们直接下载JSON,并使用字典方法直接读取数据.即可拿到我们想要的python职位相关的信息， 待爬取的python工程师职位信息如下： 为了能爬到我们想要的数据