1.实时异步加载(从mysql读取数据) 2.scatter散点图 3.雷达图(参数选择要注意) time_1 time_2 time_3 4.面积图 我上传的源码请到github下载:https://github.com/zdYng/django_web_echarts

如何使用django去构建数据可视化的 web,可视化的结果可以呈现在web上. 使用django的MTV模型搭建网站 基础铺垫-MTV模型 Created with Raphaël 2.1.0Request服务器(Djangoweb)Response 首先,要搞清楚我们去访问服务器,服务器返回信息的行为. 1)Request向服务器(Djangoweb)发起请求 点击页面,或查看网页信息,都是这个过程 2)服务器回应-Response 服务器抛出的可能是某个页面,也可能是图片,或是一组动态的数

在家呆着也是呆着,不如做点什么消磨时间呗~ 试试用django+pyecharts实现疫情数据可视化web页面 这里要爬疫情数据 来自丁香园.搜狗及百度的疫情实时动态展示页 先看看劳动成果: 导航栏: 疫情地理热力图: 治愈/死亡折线图 舆论词云: 至于项目完整代码我会上传到github,有兴趣可以点左上角直达了解下~ 链接:https://github.com/dao233/Django 在一个压缩包内,上传太慢了只能压缩了... 丁香园要爬的数据,这些数据用在那个地理热力图上: 丁香园疫情实

什么是pyecharts? pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库. echarts 是百度开源的一个数据可视化 JS 库,主要用于数据可视化.pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库.实际上就是 Echarts 与 Python 的对接. 使用 pyecharts 可以生成独立的网页,也可以在 flask , Django 中集成使用. pyecharts包含的图表 Bar(柱状图/条形图) Bar3D(3D 柱状图) Boxplot(箱形图) E

在上篇结尾处我提到“如果现在让我重新选择,我会使用哪个可视化工具?”我的答案是 Redash,原因主要不是功能层面,而是技术层面.本篇就从项目关注度与活跃度,项目的技术架构,源代码的规模与质量,这三个方面来比较一下 Superset,Redash 与 Metabase. 关注度与活跃度 看一个项目在 Github 上的星数,是评判一个项目成熟度最快速的方法.那除了星数以外,项目的 Github 页面上还有什么重要信息呢?这里我建议大家去看一看项目的 Insights.首先我们来看 Superse

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我的新书,<基于股票大数据分析的Python入门实战>,预计将于2019年底在清华出版社出版. 如果大家对大数据分析有兴趣,又想学习Python,这本书是一本不错的选择.从知识体系上来看,这本书的内容涵盖了开发Python企业级项目所需的知识点,包括但不限于Python基础语法知识.基于Pandas的大数据分析技术.基于Matplotlib的可视化编程技术.Python爬虫技术和基于Django的网络编程技术,甚至还在本书的最后,讲述了机器学习编程技术. 这本书的大多数范例程序是基于股票分析的

1. 前言 在日常工作中,为了更直观的发现数据中隐藏的规律,察觉到变量之间的互动关系,人们常常借助可视化帮助我们更好的给他人解释现象,做到一图胜千文的说明效果. 在Python中,常见的数据可视化库有: matplotlib 是最常见的2维库,可以算作可视化的必备技能库,由于matplotlib是比较底层的库,api很多,代码学起来不太容易. seaborn 是建构于matplotlib基础上,能满足绝大多数可视化需求.更特殊的需求还是需要学习matplotlib. 上述两个库都是静态的可视化库

目录 Streamlit简介 Streamlit使用指南 常用命令 显示文本 显示数据 显示图表 显示媒体 交互组件 侧边栏 缓存机制 Streamlit使用Hack Streamlit的替代品 相关文章: Streamlit简介 Streamlit是一个基于Python的可视化工具,和其他可视化工具不同的是,它生成的是一个可交互的站点(页面).但同时它又不是我们常接触的类似Django.Flask这样的WEB框架.当前使用下来的感受: 缺点: 自带服务器,且需要从命令行启动服务方能查看页面,不

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

flask+sqlite3+echarts2+ajax数据可视化报错: UnicodeDecodeError: 'utf8' codec can't decode byte 解决方法: 将 py文件和html文件用用记事本打开,然后另存为,将编码ANSI改成:UTF-8

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

意识到数据探索带来的无尽信息,越来越多的企业开始建立自有的数据分析平台,打造数据化产品,实现数据可视化. 在零售商超行业,沃尔玛"啤酒与尿布"的故事已不再是传奇.无论是大数据还是小数据,众多智者都意识到,与其逐波随流,不如就地落实,深化管理,打造数据于战略的联盟. 永辉也深知这样的道理.作为首批将生鲜农产品引进现代超市的流通企业,十几年来,永辉一路经历了家门口永辉.百姓永辉.绿色永辉.科技永辉.生态永辉的发展.在企业管理上,注重员工文化,注入了很多理想,推行合伙人机制.员工.供应商和企

初识 echarts ECharts,一个纯 Javascript 的数据可视化图表库,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.   提供的图表类型 提供了常规的折线图,柱状图,散点图,饼图,K线图,用于统计的盒形图,用于地理数据可视化的地图,热力图,线图,用于关系数据可视化的关系图,treemap,多维数据可视化的平行坐标,还有用于 BI 的漏斗图

图表是企业级Web开发必不可少的一个功能点.也是“数据可视化的一个具体呈现”.今天看到阮一峰翻译的“数据可视化:基本图表”一文,同时梳理一下公司现在项目使用的EChart2.0类库.阮一峰的文章同时也适合产品经理和设计师看,因为很多产品经理和设计师其实不能完全区分哪些地方需要哪些图表去呈现具体的数据.     1.柱状图-Bar Chart 适合场景:二维数据集(每个数据点包括两个值x和y),但只有一个维度需要比较.一般是Y轴.柱状图利用柱子的高度,反映数据的差异.   特点:肉眼对高度差异特别

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

一.开篇 首先这里要感谢一下我的公司,因为公司需求上面的新颖(奇葩)的需求,让我有幸可以学习到一些好玩有趣的前端技术,前端技术中好玩而且比较实用的我想应该要数前端的数据可视化这一方面,目前市面上的数据可视化的框架琳琅满目,例如:D3.js.hightcharts.js.echarts.js………….由于公司对这个项目的需求是1.开发时间短,所以也就限制了D3.js的使用.2.要尽量的减少开发的成本,所以也就不能使用hightcharts.js(hightcharts是一款个人免费,商业付费的框架

自从7月8日美国和韩国共同宣布将在韩国部署萨德反导系统后,韩国国内对此事的巨大争议以及本地区一些国家的强烈不满情绪在持续发酵.“萨德”(THAAD)全称“末段高空区域防御系统”,是美国导弹防御局和美国陆军隶下的陆基战区反导系统.韩国无视中.俄等地区国家的利益关切,执意将“萨德”引入韩国,其宣称的理由是出于保卫国家安全的考虑.但是“萨德”入韩不仅无益于韩国的安全,而且还将如同“冷战幽灵”一般威胁东北亚的和平与稳定. 现在,我们用数据可视化的方法来看看萨德的探测范围,对民用航空的影响和的防御范围,由

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

1.我们通过数据可视化,是为了从数据中寻找什么呢?三个方面:模式.关系和异常.不管图形表现的是什么,我们都要留心观察这三者.

今天蚂蚁金服发布了一套数据可视化规范AntV. AntV 是一套专业的数据可视化规范,这套规范的目的是为了让可视化的使用者更懂数据可视化.这套规范是蚂蚁金服在可视化建设过程中的理论沉淀,它可以很好得指引产品经理,设计师和工程师怎样正确得使用可视化及可视化技术,规避常见的错误,可以当学习材料,也可以作为手册使用. 30 多种可视化图表的详细介绍 规范中总结了常用的 30 多种图表的特性(不断增加).每篇图表介绍中包括:基本介绍,图表起源,图表的构成,图表的应用场景,错误的使用场景,该图表的扩展及该