1. 前言 大家好,我是安果! 使用 Django 进行 Web 开发时,经常有需要展示图表的需求,以此来丰富网页的数据展示 常见方案包含:Highcharts.Matplotlib.Echarts.Pyecharts,其中后 2 种方案使用频率更高 本篇文章将聊聊 Django 结合 Echarts.Pyecharts 实现图表可视化的具体流程 2. Echarts Echarts 是百度开源的一个非常优秀的可视化框架,它可以展示非常复杂的图表类型 以展示简单的柱状图为例,讲讲 Django

django 的缓存配置有多种方式,主要包含以下几种: 1.开发调试模式 2.内存模式 3.使用文件 4.直接使用数据库 5.使用redis或者memcache 这里主要是记录一下那些不常用,但是在微型项目或者测试阶段可以使用的配置方式(主要是记录一下 BACKEND, 引擎) 内存模式 CACHES = { 'default': { 'BACKEND': 'django.core.cache.backends.locmem.LocMemCache', 'LOCATION': 'lowmanis

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

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

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

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

介绍: ECharts是一个基于ZRender(轻量级Canvas类库)的纯javascript图表库,提供可交互.个性化的数据可视化图表. ECharts提供了折线图.柱状图.散点图.饼图.K线图,以及地图.热力图.关系图等多种图表API,并支持多图混搭. ECharts一直在交互上不断的改进,最新版的ECharts3支持坐标轴.维度上对数据进行过滤.缩放.平移.对于数据的改变,ECharts会找到两组数据的差异,结合动画去表现数据的变化.对于地理数据,加入了酷炫的特效. 使用起来简单.易上手

v-charts是饿了么团队开源的一款基于Vue和Echarts的图表工具,在使用 echarts 生成图表时,经常需要做繁琐的数据类型转化.修改复杂的配置项,v-charts 的出现正是为了解决这个痛点.基于 Vue2.0 和 echarts 封装的 v-charts 图表组件,只需要统一提供一种对前后端都友好的数据格式设置简单的配置项,便可轻松生成常见的图表. v-charts的中文社区文档(https://v-charts.js.org/#/),可根据项目需要自主学习和浏览: 因为项目需要

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

​大数据发展迅速的时代,数据分析驱动商业决策.对于庞大.无序.复杂的数据要是没经过合适的处理,价值就无法体现. 可以想象一本没有图片的教科书.没有图表.图形或是带有箭头和标签的插图或流程图,那么这门学科将变得更加难以理解.人类天生就是视觉动物,而视觉效果对于分析数据.传达实验结果甚至做出惊人的发现至关重要. 工作中我们可能会接触到很多业务数据,需要在总结汇报中展示呈现,俗话说"字不如表,表不如图",那么如何缩短数据与用户的距离?让用户一眼Get到重点?让老板赞同你的汇报方案呢? 数据可

上篇文章分享了windows下载mysql5.7压缩包配置安装mysql 后续可以选择 ①在本地创建一个数据库,使用navicat工具导出远程测试服务器的数据库至本地,用于学习操作,且不影响测试服务器的数据 ②连接测试服务器的数据库账号和密码,在测试服务器上操作,内部测试服务器的数据库账号和密码在分配时会给不同账号做权限限制,如不同账号允许登录的方式.开放的数据库范围.账号可读写操作的权限都会不一样,若出现一直使用代码登录不上远程数据库服务器,应检查下账号是否具有权限,可询问负责管理测试服务器数

一.客户管理之权限控制 昨天的作业,有很多不完善的地方 下载代码,基本实现权限验证 https://github.com/987334176/luffy_permission/archive/v1.2.zip 必须下载此代码,否则下面的不用看了!!! 补充说明: admin后台 查看rbac目录下的admin.py,看下面几行代码 class PermissionAdmin(admin.ModelAdmin): list_display = ['title','url'] # 显示的字段 lis

前提: Elasticsearch-2.4.3的下载(图文详解) Elasticsearch-2.4.3的单节点安装(多种方式图文详解) 我这里,以192.168.80.10(HadoopMaster).192.168.80.11(HadoopSlave1).192.168.80.12(HadoopSlave2)三台机器,来安装ES的3节点集群部署. 具体的,3集群搭建安装基础,请移步,先看 hadoop-2.6.0.tar.gz的集群搭建(3节点) hadoop-2.6.0-cdh5.4.5.

**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

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

Python绘制六种可视化图表详解,三维图最炫酷!你觉得呢? 可视化图表,有相当多种,但常见的也就下面几种,其他比较复杂一点,大都也是基于如下几种进行组合,变换出来的.对于初学者来说,很容易被这官网上众多的图表类型给吓着了,由于种类太多,几种图表的绘制方法很有可能会混淆起来. 因此,在这里,我特地总结了六种常见的基本图表类型,你可以通过对比学习,打下坚实的基础. 私信回复[数据分析]可获取数据分析相关书籍 1. 折线图 绘制折线图,如果你数据不是很多的话,画出来的图将是曲折状态,但一旦你的数据集

1.背景 前段时间公司有个需求,需要在一个图表中展示两条折线,并且绘制出两条线的交点.为了满足需求大哥的需求,我也是着实想了有一会.下面我就把具体的实现过程给大家展示一下. 1.1.ECharts 简介 个人很喜欢Echarts这个图表库,就先给大家介绍一下,方便大家更好的了解. ECharts 是一个使用 JavaScript 实现的开源可视化库,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),底层依赖矢量图

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

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

这里总结出用IDEA打包jar包的多种方式,以后的项目打包Jar包可以参考如下形式: 用IDEA自带的打包形式 用Maven插件maven-shade-plugin打包 用Maven插件maven-assembly-plugin打包 用IDEA自带的打包方式: 打开IDEA的file -> Project Structure,进入项目配置页面.如下图: 点击Artifacts,进入Artifacts配置页面,点击 + ,选择如下图的选项. 进入Create JAR from Modules页面,