用pyecharts 结合Flask 做一个可视化图表的网页

2024-10-19

利用 Flask 动态展示 Pyecharts 图表数据的几种方法

本文将介绍如何在 web 框架 Flask 中使用可视化工具 pyecharts, 看完本教程你将掌握几种动态展示可视化数据的方法,不会的话你来找我呀- Flask 模板渲染 1. 新建一个项目flask_pyecharts 在编辑器中选择 New Project,然后选择 Flask,创建完之后,Pycharm 会帮我们把启动脚本和模板文件夹都建好 2. 拷贝 pyecharts 模板将链接中的以下模板 ├── jupyter_lab.html ├── jupyter_notebook.ht

用Django加PIL做一个证件照模板生成器网页

最近在整理自己的简历,发现简历上面的ID照有些太老了,所以就准备重新准备一些证件照,刚好最近在弄自己的博客网站,想着直接做一个网页工具出来,直接生成证件照模板,这样还可以省去PS的麻烦.而且照片涉及到个人隐私,把照片存储到服务器后端会有诸多问题,所以我就直接全部在内存中处理了下面是我的处理过程上传ID照,选择需要的尺寸和底板的大小,然后保存到本地,直接打印即可. 后台主要用到的是PIL和Django. PIL这块,我用了比较原始的方法,先处理原始照片为对应的尺寸,然后加边框,算出总的长宽,再

用Arduino做一个可视化网络威胁级别指示器！

在当今世界,网络监控器是非常重要的.互联网是个可怕的地方.人们已经采取措施以提高警戒----他们安装了入侵检测系统(IDS)比如SNORT. 通过把可视化部分从电脑中移出来,我们想让它更容易去观察.一眼得知信息并让更多人看到. 这个可视威胁级别指示器(VTLI)需要一个网络连接&电源.它不需要直接依附于电脑,这样的话它可以被安置在有网络接入的任何地方. 让一个python脚本运行在连接Arduino的IDS上,便可以更新显示. 步骤1:零件你会需要如下零部件: 一个IDS(入侵检测系统)运行S

子沐代码段——Flask+Mysql+Echarts可视化

前言子沐不久前,使用Scrapy爬取了智联招聘的职位数据,并部署到服务器上,设置了定时任务.数据量日益庞大.子沐在想,数据不过只是存在数据库里,并没有什么意义,所以子沐萌发一个想法,那就是做一个可视化分析系统,经过深思熟虑,子沐选择使用Flask(轻量级Python Web框架).Mysql(轻量级数据库,其实主要原因是数据抓取的时候就存储在Mysql里).Echarts(百度的可视化图表,非常高大上,逼格很高的),做了一个<基于Flask+Mysql+Echarts的智联招聘数据可视化分析系

优化自动化测试流程，使用 flask 开发一个 toy jenkins工具

1.自动化某一天你入职了一家高大上的科技公司,开心的做着软件测试的工作,每天点点点,下班就走,晚上陪女朋友玩王者,生活很惬意. 但是美好时光一般不长,这种生活很快被女主管打破.为了提升公司测试效率,公司决定引入自动化流程,你在网上搜了一套技术方案 python + selenium,迅速写了一套自动化测试的脚本. from selenium import webdriver def test_selenium(): driver = webdriver.Firefox() driver.get

JFreeChart与AJAX+JSON+ECharts两种处理方式生成热词统计可视化图表

本篇的思想:对HDFS获取的数据进行两种不同的可视化图表处理方式.第一种JFreeChar可视化处理生成图片文件查看.第二种AJAX+JSON+ECharts实现可视化图表,并呈现于浏览器上. 对此,给出代码示例,通过网络爬虫技术,将上传到HDFS的新浪网新闻信息实现热词统计功能,通过图表的柱状图来显示出来. ------> 目录: 1.JFreeChart可视化处理(生成本地图片) [1]HDFS文件读取 [2]JDFreeChart库应用 2.AJAX+JSON+EChart生成可视化图

用CSS3的transform来做一个立方体

有一次上数据结构课老师布置了一个用队列的思想通过js和Html来做一个“跳舞配对”的网页,当时那个跳舞的部分用了css3里面transform的相关属性做了个个让图片无限翻转的效果,可能正是由于这个效果,让我想到了--可以不可以通过transform来弄个3D的立方体呢?后来慢慢的去做,遇到好多问题,下面把这次小尝试记录下,等到日后有灵感再去弄... 代码如下: <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <

告别收费BI!如何自己动手做一个免费的可视化数据报表还支持文档在线预览？

本人大学刚毕业目前在一家互联网公司从事产品运营工作,一季度刚过,公司需要我出一份产品运营数据报表,由于产品用户数据.订单数据等数据量太大,我希望找一款Bi产品,支持我做出一个精美的可视化报表,还可以让我直接在报表内容查看原始数据文档,我从以下两个点去逐步实现我的需求: 1.数据可视化:在网上找了一些Bi工具,无一例外都需要收费,最后决定自己尝试pyecharts来实现,好在有自学Python的基础,实现起来不难: 2.数据文档在线预览:选了pyecharts之后,由于最后展现的是一个web视图,

【 D3.js 入门系列 --- 5.1 】做一个带坐标轴和标签的图表

前面几节讲解了图标.坐标轴.比例等等,这一节整合这些内容做一个实用的图表.结果图如下: 代码如下所示: <html> <head> <meta charset="utf-8"> <title>Chart</title> </head> <style> .axis path, .axis line{ fill: none; stroke: black; shape-rendering: crispEdge

【 D3.js 入门系列 --- 3 】做一个简单的图表！

前面说了几节,都是对文字进行处理,这一节中将用 D3.js 做一个简单的柱形图. 做柱形图有很多种方法,比如用 HTML 的 div 标签,或用 svg . 推荐用 SVG 来做各种图形.SVG 意为可缩放矢量图形(Scalable Vector Graphics),SVG 使用 XML 格式定义图像,不清楚什么是SVG的朋友请先在 w3cschools 学习下,内容很少,很快就能掌握,不需要记住各种标签,只要知道大概是什么就行,用的时候再查. 先看下面的代码: <script src="

【 D3.js 入门系列 — 3 】做一个简单的图表！

图1. 柱形图 1. 柱形图前几章的例子,都是对文字进行处理.本章中将用 D3 做一个简单的柱形图.制作柱形图有很多种方法,比如用 HTML 的 <div> 标签,或在 SVG 上绘制 . SVG ,即可缩放矢量图形(Scalable Vector Graphics),使用 XML 格式定义图形,可在 W3School 学习 SVG 的相关语法,不需要记住所有标签,用的时候再查即可. 先看下面的代码: <script src="http://d3js.org/d3.v3.mi

Webstorm+Webpack+echarts构建个性化定制的数据可视化图表&&两个echarts详细教程（柱状图，南丁格尔图）

Webstorm+Webpack+echarts ECharts 特性介绍 ECharts,一个纯 Javascript 的图表库,可以流畅的运行在 PC 和移动设备上,兼容当前绝大部分浏览器(IE8/9/10/11,Chrome,Firefox,Safari等),底层依赖轻量级的 Canvas 类库 ZRender,提供直观,生动,可交互,可高度个性化定制的数据可视化图表. ECharts 3 中更是加入了更多丰富的交互功能以及更多的可视化效果,并且对移动端做了深度的优化. 1.npm

手把手教你用FineBI做数据可视化

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

百度数据可视化图表套件echart实战

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

Python调用matplotlib实现交互式数据可视化图表案例

交互式的数据可视化图表是 New IT 新技术的一个应用方向,在过去,用户要在网页上查看数据,基本的实现方式就是在页面上显示一个表格出来,的而且确,用表格的方式来展示数据,显示的数据量会比较大,但是,这种数据展示方式很不直观,无法让用户一下子就看出数据分析结果所要反应出的信息,由此就有了数据可视化技术的研究和应用来解决这个问题. 目前实现交互式数据可视化技术已经很成熟,各种类型地数据可视化图表都可以使用技术手段实现出来,包括最简单的 Excel 就可以制作各种可视化数据分析报表,而在 WEB 上

vue可视化图表基于Echarts封装好的v-charts简介

**vue可视化图表基于Echarts封装好的v-charts** 近期公司又一个新的需求,要做一个订单和销售额统计的项目,需要用到可视化图表来更直观的展示数据.首先我想到的是Echarts,众所周知Echarts是一个应用很广的可视化图表库,用来展示统计数据更合适不过,但是偶然间发现了一个更为方便的图表库,就是我们今天要介绍的v-charts,它是基于Echarts图表库进行了一次封装,让我们可以更好更方便更简单的来展示我们的数据,首先附上他的官方介绍:点击这里 v-charts对于用户很友

可视化图表库--goJS

GoJS是Northwoods Software的产品.Northwoods Software创立于1995年,专注于交互图控件和类库.旗下四款产品: GoJS:用于在HTML上创建交互图的纯javaSCript库 GoDiagram:用于WinForms的.NET图控件. GoXam:用于WPF/Silverlight的图控件.( Silverlight是一个跨浏览器的.跨平台的插件, 与flash竞争的富客户端技术) JGo:用于Swing/SWT中创建交互图的java库. GoJS可以做什

2021年都要过去啦，你还在用Excel做数据可视化效果吗？

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

超强可视化图表工具：Smartbi！！

要制作出专业的可视化图表,还是需要一定的学习成本的,并且需要大量的时间.并且即使是制作出来,配色也是一大难题,对于一般人而言,通常会通过两种方式实现可视化大屏的制作: 1.写代码大部分人可能会选择大数据可视化图表插件Echarts组件来做数据可视化,大数据可视化图表插件Echarts是百度的一款开源数据图表组件产品,它是一个纯Java的图标库,兼容绝大部分的浏览器,底层依赖轻量级的canvas类库ZRender,提供直观,生动,可交互,可高度个性化定制的数据可视化图表.创新的拖拽重计算.数据视

PPT绝对不能没有它！精美酷炫的可视化图表来啦！

从我们上学到工作,PPT我们见得多了,也做得多了.上学的时候最怕老师布置的作业是以PPT形式上交,工作中项目汇报.工作总结.年终汇报等,哪哪都需要用到PPT.PPT中文字太多,被批判不够简炼:图片太多,被批判没有内涵,真的太难了. 而图表作为一种信息载体,数据可视化可以帮助我们摆脱密密麻麻.枯燥乏味的文字报告,在平日方案汇报中插入几张漂亮直观的可视化图表,既可以直观清晰地展示数据,又可以支撑我们的观点. 下面我们可以看看基本的可视化图表分为哪几种类型: 柱形图:利用柱子的高度,能够比较清晰的反映

ECharts-基于Canvas，纯Javascript图表库，提供直观，生动，可交互，可个性化定制的数据可视化图表

ECharts http://ecomfe.github.com/echarts 基于Canvas,纯Javascript图表库,提供直观,生动,可交互,可个性化定制的数据可视化图表.创新的拖拽重计算.数据视图.值域漫游等特性大大增强了用户体验,赋予了用户对数据进行挖掘.整合的能力. ———— 大数据时代,重新定义数据图表的时候到了 Architecture ECharts (Enterprise Charts 商业产品图表库) 提供商业产品常用图表库,底层基于ZRender,创建了坐标系,图例

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