//显示加载数据的loading        chart.showLoading({            text: "图表数据正在努力加载...",            x: "center",            y: "center",            textStyle: {               color:"red",               fontSize:14            }

1.load方法提供三种风格供选择. 方法一:loadIndex = layer.load(); //不传参,默认0 方法二:loadIndex = layer.load(1); // 1,另外一种风格 方法三:loadIndex = layer.load(2,{time:10*1000}); //2,换一种风格:time设置最长等待时间 load默认不会关闭,需要在complete回调中关闭. 2.项目中调取接口时,如果等待时间过长,则需要设置 layui.use('upload', func

作为一个理工男.用过了形形色色能够用于科学作图/数据可视化软件:从大学时做实验课推荐用于分析简单採集数据的 Origin; 毕业论文时用来呈现实验时序信号和离线分析脑电信号的 MATLAB.后面还发现了 Octave 以及 Gnuplot : 以及实验室师兄推荐用的 Matplotlib 软件; 工作后随着 HTML5 大红大紫,也发现了一些基于 Web 前端的软件,比方 d3js/Highcharts, 还有 Python 的 Bokeh-- 这些软件都有各自的优缺点,因为自己平时工作会做一些

介绍 当鼠标hover 上元素时,给元素加一层遮罩层. 效果图 使用 import VueHoverMask from 'vue-hover-mask' export default { components: { VueHoverMask } } 示例 <template> <div id="app"> <vue-hover-mask @click="handleClick"> <!-- 默认插槽 --> <i

前些日子公司引进了帆软商业智能FineBI,在接受了简单的培训后,发现这款商业智能软件用作可视分析只用一个词形容的话,那就是“轻盈灵动”!界面简洁.操作流畅,几个步骤就可以创建分析,获得想要的效果.此番学习也算让我入了数据可视化的门,今天就在这里和你们分享我做数据可视化的心得. 先来说说Dashboard,商业智能仪表盘,是可视化分析的重点.它可以组合多个不同的表格,图表控件,所有指标和维度一键生成.很多BI工具在建立全局分析时,组件都是单独设立然后拼接而成,这里FineBI创造性地将分析容器和

Struts2 利用AJAX 导出大数据设置遮罩层 需求背景: 每次我们导出excel的时候 ,如果数据量很大,导出花费的时间会很长,页面却有没人任何反应,这个时候用户会认为系统有问题,要么关了页面,要么狂点导出.感知太差了~甚至用户误操作会导致服务器崩溃.所以我么我们需要通过进度条方式告知客户导出的进度.通过在导出过程中循环请求后台确认时候导出完毕来控制遮罩层在某个时候关闭. 解决办法: 之前反复用了N种方式都没有解决类似问题, 1.iframe 方式 最终拜拜 2.ajax 方式  ajax

下面是style的一些属性及其解释 <style name="dialog_translucent" parent="@android:style/Theme.Dialog"> <item name="android:windowFrame">@null</item><!-- 边框 --> <item name="android:windowIsFloating">t

Batch Normalization Batch Normalization是深度学习领域在2015年非常热门的一个算法,许多网络应用该方法进行训练,并且取得了非常好的效果. 众所周知,深度学习是应用随机梯度下降法对网络进行训练,尽管随机梯度下降训练神经网络非常有效,但是它有一个缺点,就是需要人为的设定很多参数,比如学习率,权重衰减系数,Dropout比例等.这些参数的选择对训练结果至关重要,以至于训练的大多数精力都耗费在了调参上面.BN算法就可以完美的解决这些问题. 当我们使用了BN算法,我

今天详解一个 Python 库 Streamlit,它可以为机器学习和数据分析构建 web app.它的优势是入门容易.纯 Python 编码.开发效率高.UI精美. 上图是用 Streamlit 构建自动驾驶模型效果的 demo,左侧是模型的参数,右侧是模型的效果.通过调整左侧参数,右边的模型会实时地响应. 由此可以看出,对于交互式的数据可视化需求,完全可以考虑用 Streamlit 实现.特别是在学习.工作汇报的时候,用它的效果远好于 PPT. 因为 Streamlit 提供了很多前端交互的

2021年都要过去啦,你还在用Excel做数据可视化效果吗?古语有云,"工欲善其事,必先利其器",没有专业的工具,前期准备的再好也是白搭.现在运用数据可视化工具于经营活动中的企业是越来越多,由此可见企业决策者对数据可视化价值的重视.但是目前市场数据可视化工具那么多,我们如何才能挑选到适合自己的那一款呢? 可能有的小伙伴对数据可视化的概念还不是很了解的,现在小编先来简单介绍一下. 这里说的数据可视化,是指将项目所需要用到的数据资料收集到一起,然后运用某些数据技术和专业的工具去挖掘探索潜藏

现如今数据可视化可谓是非常之火,随着硬件价格的一降再降,仿佛做数据可视化项目,你没有数据大屏,你就没有逼格.理想很丰满,现实很骨感,并不是每一个数据可视化项目都能够成功.数据可视化项目的进行,无外乎是选择软件公司进行定制,要么就是自己选择工具制作. 选择软件公司定制,好处是可以做成自己想要的,一些个性化的想法都可以在软件公司处实现,可以做到独一无二的存在.但是弊端是十分明显的,就是开发周期长,但凡是项目就会有风险,而且由于是定制化,软件公司99%会硬编码写死功能,这让后期扩展成为了难题.而且由于

现如今数据可视化可谓是非常之火,随着硬件价格的一降再降,仿佛做数据可视化项目,你没有数据大屏,你就没有逼格.理想很丰满,现实很骨感,并不是每一个数据可视化项目都能够成功.数据可视化项目的进行,无外乎是选择软件公司进行定制,要么就是自己选择工具制作. 选择软件公司定制,好处是可以做成自己想要的,一些个性化的想法都可以在软件公司处实现,可以做到独一无二的存在.但是弊端是十分明显的,就是开发周期长,但凡是项目就会有风险,而且由于是定制化,软件公司99%会硬编码写死功能,这让后期扩展成为了难题.而且由于

采集流程 一..明确需求 采集/确诊人数/新增人数 二.代码流程 四大步骤 发送请求 获取数据 网页源代码 解析数据 筛选一些我想用的数据 保存数据 保存成表格 做数据可视化分析 开始代码 1. 发送请求 import requests # 额外安装: 第三方模块 url = 'https://voice.baidu.com/act/newpneumonia/newpneumonia/?from=osari_aladin_banner' response = requests.get(url)

Webservice WCF WebApi   注明:改编加组合 在.net平台下,有大量的技术让你创建一个HTTP服务,像Web Service,WCF,现在又出了Web API.在.net平台下,你有很多的选择来构建一个HTTP Services.我分享一下我对Web Service.WCF以及Web API的看法. Web Service 1.它是基于SOAP协议的,数据格式是XML 2.只支持HTTP协议 3.它不是开源的,但可以被任意一个了解XML的人使用 4.它只能部署在IIS上 W

1.什么是数据可视化 数据可视化在量化分析当中是一个非常关键的辅助工具,往往我们需要通过可视化技术,对我们的数据进行更清晰的展示,这样也能帮助我们理解交易.理解数据.通过数据的可视化也可以更快速的发现量化投资中的一些问题,更有利于分析并解决它们.接下来我们主要使用的可视化工具包叫做--Matplotlib,它是基于Numpy和tkinter二次开发的,它是一个强大的Python绘图和数据可视化的工具包. 2.Matplotlib的用法 2.1.Matplotlib绘图基础 安装方式: pip i

最近我一直在做数据可视化的前端工作,我用的最多的绘图工具是d3.d3有点像photoshop,功能很强大,例子也很多,但是学习成本也不低,做项目是需要较大人力投入的.3月底由在亚马逊工作的同学介绍下使用了一下echart,一个由百度前端发起的canvas国产类库(官网:http://echarts.baidu.com/index.html).这个echart其实是在canvas类库zrender的基础上做的主题图库,优点有数据驱动,图例丰富,功能强大,支持数据拖拽重计算,数据区域漫游,全中文文档

第二章 在本章中,我们将详细学习IPython相对以Python控制台带来的多种改进.特别的,我们将会进行下面的几个任务: 从IPython中使用系统shell以在shell和Python之间进行强大的交互式操作: 在甚至不看一个新的Python包的文档的情况下,使用动态自省功能探索Python对象: 在IPython中轻松调试.测度你的代码: 学习如何使用Notebook来提升你交互使用Python的能力. 扩展的shell IPython不仅是一个扩展的Python控制台,它还提供了多种方式

在扯废话浪费大家的时间之前,先上个代码好了,使用vue实现起来很简单-- <div class="overlayer" @touchmove.stop > </div> 对,就是这么简单,加上@touchmove.stop就可以屏蔽滑动页面了,然后再和普通的遮罩层一样,加点样式 /*遮罩层*/ .overlayer{ position:fixed; left:0; top:0; width:100%; height:100%; z-index:10; } 如此,

前提:公司最近做的一个项目列表,然后点击项目,出现背景遮罩层,弹出的数据框需要异步加载数据数据,让这个数据框居中,搞了两天终于总算达到Boss满意的程度,做了半年C/S,反过来做B/S,顿时感到技术还是需要不断使用,不然就是个废,先来一步一步的分析: 点击有背景层,然后有数据框: 1.背景层和数据框都是两个已经在页面中存在的Div,响应点击事件获取参数就可以 <!DOCTYPE html> <html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml&qu

PoPo数据可视化 聚焦于Web数据可视化领域, 发现前端可视化领域有意思的内容. 涵盖前端可视化领域最新资讯, 开源可视化库的发布更新消息, 可视化案例分析与讲解, 可视化技术文章, 可视化大神的日常, 可视化八卦等等...不想错过前端可视化领域的精彩内容, 就快快关注我们吧 :) 行业  DataHunte获Ventech China千万级A轮融资,致力于数据可视化分析 8月31日消息,近日,业务数据协作平台DataHunter宣布完成千万级人民币A轮融资,由Ventech China独家投

抽象化|具体化: 如盒形图 | 现实中的图 功能性|装饰性:没有装饰和渲染 | 包含艺术性美学上的装饰 深度表达|浅度表达:深入层次的研究探索数据 | 易于理解的,直观的表示 多维度|单一维度:数据的多个层次 | 数据的单一维度 创造性|熟悉性:全新的方式进行可视化 | 被大众接受并且熟悉的方式 新颖性|冗余性: 每个元素只表述一次 | 每个元素表示多次 Matplotlib: Backend层 用于处理向屏幕或文件渲染图形 Artist层 包含图像绘制的容器:Figure, Subplot 及