使用echarts水球图 官方实例中没有水球图样式,当我们需要用到水球图的时候需要下载echarts-liquidfill.js. 使用 在echarts之后引入 echarts-liquidfill.js 准备一个定宽高的DOM用来挂载水球图 初始化水球图 var chart = echarts.init(document.getElementById("dom")) 设置水球参数,并渲染到DOM元素 var option={ series:[ { type:'liquidFill'

目录 一. 任务说明 二. 重点提示 三. 示例代码 四. 文字淹水效果的实现 五. 关于canvas抗锯齿 六. 小结 示例代码托管在:http://www.github.com/dashnowords/blogs 博客园地址:<大史住在大前端>原创博文目录 华为云社区地址:[你要的前端打怪升级指南] 一. 任务说明 使用原生canvasAPI绘制水球图,这将是一个非常有意思的挑战任务.水球图是一种常见的加载动画,属于扩展图形,在echarts中使用时需要下载扩展库(同为扩展库的还包括文字云

[摘要] 用原生canvasAPI实现百度echarts 示例代码托管在:http://www.github.com/dashnowords/blogs 一. 任务说明 使用原生canvasAPI绘制水球图,这将是一个非常有意思的挑战任务.水球图是一种常见的加载动画,属于扩展图形,在echarts中使用时需要下载扩展库(同为扩展库的还包括文字云插件和地图插件,项目地址为https://github.com/ecomfe/echarts-liquidfill). 二. 重点提示 水球图的绘制有以下

// 前提条件 需要引入这个插件<script src="./echarts-liquidfill.min.js"></script> // 代码 let Chart = echarts.init(document.getElementById('Chart'));let option = { title: { // 水球图标题样式 text: '日', left: 'center', bottom: '10%', textStyle: { color: '#f

v-charts 官网地址:https://v-charts.js.org/#/ 柱状图: <template> <ve-histogram :data="chartData" :extend = "chartExtend" ></ve-histogram> </template> <script> export default { data () { this.chartExtend = { series

一.水球图Liquid.add()方法简介 Liquid.add()方法签名add(name, data, shape='circle', liquid_color=None, is_liquid_animation=True, is_liquid_outline_show=True, **kwargs) name 我也不知道起什么作用,如果有人知道的话可以跟我说,谢谢啦 data 数据项 shape str水球形状有'circle', 'rect', 'roundRect', 'triangl

1. 导入框架 通过 cocoapods 管理应用程序时,在 Podfile 文件中,use_frameworks! 的使用区别如下: 使用 use_frameworks! 时 dynamic frameworks 方式 -> .framework cocoapods 会生成对应的 frameworks 文件 在 Link Binary With Libraries:会生成 Pods_工程名.framework,包含了其它用 cocoapods 导入的第三方框架的 .framework 文件 不

在线实例 默认效果 显示文本 水球半径 文本颜色 边框宽度 设置字体 数据多少 是否显示波纹 水球颜色 是否显示动画 使用方法 <div class="wrap"> <canvas id="sucaihuo"></canvas> </div> 复制 <script> $(function(){ $('#sucaihuo').waterbubble(); }); </script> 复制 下载

1)项目中作为项目依赖,安装到项目当中(注意必须要结合echars) npm install echarts vue-echarts --save npm install echarts-liquidfill --save 2)在需要使用水晶球的组件里引入liquidFill.js import 'echarts-liquidfill/src/liquidFill.js'; //在这里引入 3)在模板中加入挂载水晶球的DOM节点 <div id="myChartWhater" :

本章建议学习时间4小时 学习方式:详细阅读,并手动实现相关代码(如果没有canvas基础,需要先学习前面的canvas基础笔记) 学习目标:此教程将教会大家如何使用canvas绘制各种图表,详细分解步骤,本次讲解折线图. 源文件下载地址:https://github.com/sutianbinde/charts 折线图 折线图是前端最基本的图表之一,我们的案例展示效果如下 功能:横轴月份,纵轴访问量,图表会根据月份和访问量的多少自动调整高度和间距,高度会有由低到高的运动效果.点击图表会有刷新重载

转载:https://www.jianshu.com/p/678213d605a5?from=jiantop.com Hadley Wickham创建的可视化包ggplot2可以流畅地进行优美的可视化,但是如果要通过ggplot2定制一套图形,尤其是适用于杂志期刊等出版物的图形,对于那些没有深入了解ggplot2的人来说就有点困难了,ggplot2的部分语法是很晦涩的.为此Alboukadel Kassambara创建了基于ggplot2的可视化包ggpubr用于绘制符合出版物要求的图形. 安装

第一次写技术博客,有不足的地方希望大家指证出来,我再加以改正,谢谢大家. 之前一直没有找到一个合适的分时图项目,所以决定自己动手撸一个.接触的图表框架不多,在网上看到不少人推荐使用echarts,看了一下,很不错,例子多,文档也全,简单的过了一下配置项,感觉可以,就选择了使用echarts来实现. 这是雪球的分时图效果,接下来我将用几篇文章来讲解如何使用echarts来实现以下效果图. 一．分时图的组成 1．仔细看分时图的话,会发现其实分时图是由折线图跟柱状图来组成的.上方的折线图中,左边的数值

这章节来收拾一下一些小BUG,顺便把各个小提示信息也补上,分时图也就完成了. 上章节末尾提到的一个bug,就是第一个grid跟第三个grid之间是断开的,折线并没有连在一起,所以先来收拾这个问题.没有连着一起的原因主要是第一个grid的最后一条数据的值,跟第三个grid的第一条数据不一样,而且grid之间是不会帮你把这两个点连接起来的,所以会出现一上一下的断崖.知道了是什么原因,那就知道该怎么办了.在遍历数据的时候,我们先往grid3Data数据里加一条数据,这条数据的值是grid1Data的最

学可视化就跟学弹吉他一样,刚开始你会觉得自己弹出来的是噪音,也就有了在使用python可视化的时候,总说,我擦,为啥别人画的图那么溜: [python可视化系列]python数据可视化利器--pyecharts echarts官网 一.前言 echarts是什么?下面是来自官方的介绍: ECharts,缩写来自Enterprise Charts,商业级数据图表,Echarts 是百度开源的一个数据可视化纯Javascript(JS) 库.主要用于数据可视化,可以流畅的运行在PC和移动设备上,兼容

简介: 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. 特性: 简洁的 API 设计,使用如丝滑般流畅,支持链式调用 囊括了 30+ 种常见图表,应有尽有 支持主流 Notebook 环境

Pyecharts是由Echarts而来,Echarts是百度开源的数据可视化的库,适合用来做图表设计开发,当使用Python与Echarts结合时就产生了Pyecharts.可使用pip安装,默认是最新版本的Pyecharts,查看安装的版本号可以使用pycharts.__version__查看. 安装 现在安装的v1版本与以前的0.5版本是不兼容的,使用方法上存在较大的差异,并且v0.5版本对Python的支持在Python2.7和3.4+的版本上,v1版本支持最新的Python版本.所以网

人生苦短,我用 Python 前文传送门: 小白学 Python 数据分析(1):数据分析基础 小白学 Python 数据分析(2):Pandas (一)概述 小白学 Python 数据分析(3):Pandas (二)数据结构 Series 小白学 Python 数据分析(4):Pandas (三)数据结构 DataFrame 小白学 Python 数据分析(5):Pandas (四)基础操作(1)查看数据 小白学 Python 数据分析(6):Pandas (五)基础操作(2)数据选择 小白学

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

作者:HelloGitHub-卤蛋 2020 年已成往事,2021 年悄然而至. 在已经过完的 2020 年里 HelloGitHub 共发布了 12 期月刊,推荐了 419 个开源项目.​每个月的 28 号,最开心的事情就是和大家像老朋友一样,有默契地在 HelloGitHub 月刊"见面",聊聊这个月有趣的开源项目.在这一年的月刊中,你最喜欢哪个开源项目呢? 下面就让我们来回顾下 2020 年<HelloGitHub 月刊>最受欢迎的 10 个开源项目,统计时间从 20

今天统计价格变化规律的时候找到的一个很好的文档,很详细 一.简介 Ø FusionCharts 是InfoSoft Global 公司的一个产品,InfoSoft Global 公司是专业的Flash 图形方案提供商,他们还有几款其他的,基于Flash 技术的产品,都非常的漂亮. Ø FusionCharts Free 则是FusionCharts 提供的一个免费版本,虽然免费,功能依然强大,图形类型依然丰富. Ø FusionCharts free 是一个跨平台,跨浏览器的flash 图表组件