Python数据可视化,自适应浏览器
pyecharts生成的html默认是靠左上显示的
需要生成的文件居中显示,且能根据浏览器窗口大小自动调整需要修改html
当然,如果你是熟悉html,且只是临时少量生成表格的话,每次生成完后手动修改html文件的几个数据即可
需要修改参数:
1.获取浏览器窗口长和宽
2.设置显示区域长宽百分比:width:95%; height:95%;
3.设置居中参数:margin:auto;
4.设置自适应(刷新页面):location.reload();
如果你想自动生成的话,可以了解一下以下内容
修改pyecharts render配置文件
文件路径(python安装目录): xxx\Lib\site-packages\pyecharts\render\templates
1. 修改文件 macro文件
修改居中和百分比显示区域
<div id="{{ c.chart_id }}" class="chart-container" style="width:95%; height:95%; margin:auto; top:30px"></div>
添加自适应刷新函数
<script>
//窗口大小变化时候,进行刷新页面操作,防止样式混乱
var x=window.innerWidth;
var y=window.innerHeight;
function resizeFresh(){
if(x!=window.innerWidth||y!=window.innerHeight)
location.reload();
}
</script>
修改后开始部分
{%- macro render_chart_content(c) -%}
<div id="{{ c.chart_id }}" class="chart-container" style="width:95%; height:95%; margin:auto; top:30px"></div>
<script>
var chart_{{ c.chart_id }} = echarts.init(
document.getElementById('{{ c.chart_id }}'), '{{ c.theme }}', {renderer: '{{ c.renderer }}'});
{% for js in c.js_functions.items %}
{{ js }}
{% endfor %}
var option_{{ c.chart_id }} = {{ c.json_contents }};
chart_{{ c.chart_id }}.setOption(option_{{ c.chart_id }});
{% if c._is_geo_chart %}
var bmap = chart_{{ c.chart_id }}.getModel().getComponent('bmap').getBMap();
{% if c.bmap_js_functions %}
{% for fn in c.bmap_js_functions.items %}
{{ fn }}
{% endfor %}
{% endif %}
{% endif %}
</script>
<script>
//窗口大小变化时候,进行刷新页面操作,防止样式混乱
var x=window.innerWidth;
var y=window.innerHeight;
function resizeFresh(){
if(x!=window.innerWidth||y!=window.innerHeight)
location.reload();
}
</script>
{%- endmacro %}
2. 修改simple_chart.html
获取宽度、高度
height:100%;
width:100%
此两项为100%时会出现滚动条,小于100%滚动条消失
<style type="text/css">
html,body{
height:100%;
width:100%
}
</style>
添加刷新函数调用
<body onresize="resizeFresh()">
修改后文件如下
{% import 'macro' as macro %}
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta charset="UTF-8">
<title>{{ chart.page_title }}</title>
<meta name="viewport" content="width=device-width,initial-scale=1.0,maximum-scale=1.0,minimum-scale=1.0,user-scalable=yes">
{{ macro.render_chart_dependencies(chart) }}
<style type="text/css">
html,body{
height:100%;
width:100%;
overflow:hidden;
margin:auto
}
</style>
</head>
<body onresize="resizeFresh()">
{{ macro.render_chart_content(chart) }}
</body>
</html>
Python数据可视化,自适应浏览器的更多相关文章
- python --数据可视化(一)
python --数据可视化 一.python -- pyecharts库的使用 pyecharts--> 生成Echarts图标的类库 1.安装: pip install pyecharts ...
- 【python可视化系列】python数据可视化利器--pyecharts
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--pyec ...
- Python数据可视化基础讲解
前言 本文的文字及图片来源于网络,仅供学习.交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理. 作者:爱数据学习社 首先,要知道我们用哪些库来画图? matplotlib ...
- python数据可视化-matplotlib入门(7)-从网络加载数据及数据可视化的小总结
除了从文件加载数据,另一个数据源是互联网,互联网每天产生各种不同的数据,可以用各种各样的方式从互联网加载数据. 一.了解 Web API Web 应用编程接口(API)自动请求网站的特定信息,再对这些 ...
- Python数据可视化编程实战——导入数据
1.从csv文件导入数据 原理:with语句打开文件并绑定到对象f.不必担心在操作完资源后去关闭数据文件,with的上下文管理器会帮助处理.然后,csv.reader()方法返回reader对象,通过 ...
- Python数据可视化——使用Matplotlib创建散点图
Python数据可视化——使用Matplotlib创建散点图 2017-12-27 作者:淡水化合物 Matplotlib简述: Matplotlib是一个用于创建出高质量图表的桌面绘图包(主要是2D ...
- Python数据可视化-seaborn库之countplot
在Python数据可视化中,seaborn较好的提供了图形的一些可视化功效. seaborn官方文档见链接:http://seaborn.pydata.org/api.html countplot是s ...
- Python数据可视化编程实战pdf
Python数据可视化编程实战(高清版)PDF 百度网盘 链接:https://pan.baidu.com/s/1vAvKwCry4P4QeofW-RqZ_A 提取码:9pcd 复制这段内容后打开百度 ...
- 【数据科学】Python数据可视化概述
注:很早之前就打算专门写一篇与Python数据可视化相关的博客,对一些基本概念和常用技巧做一个小结.今天终于有时间来完成这个计划了! 0. Python中常用的可视化工具 Python在数据科学中的地 ...
- Python数据可视化的四种简易方法
摘要: 本文讲述了热图.二维密度图.蜘蛛图.树形图这四种Python数据可视化方法. 数据可视化是任何数据科学或机器学习项目的一个重要组成部分.人们常常会从探索数据分析(EDA)开始,来深入了解数据, ...
随机推荐
- WCF 安全
服务器端与客户端都安装证书,双方通过证书加密通讯. 配置wsHttpBinding,使用基于消息的用户名验证.首先配置为Windows账户库验证. 服务器端配置: <?xml version=& ...
- Unity中的深度测试相关知识与问题
https://www.jianshu.com/p/f420b55edd0b?utm_campaign=hugo
- 自定义类型与Qt元对象系统
个人发现一篇关于在Qt中使用元对象系统支持自定义类型的好博文,记录下防止丢失(如有侵权,烦请告知删除).博文原地址:http://qtdebug.com/qtbook-misc-qvariant/ Q ...
- 2022.11.08 NOIP2022 模拟赛五
「LibreOJ NOIP Round #1」DNA 序列 注意到 \(k=10\),\(|\Sigma|=4\),故本质不同的子串个数只有 \(4^{10}\) 种,可以直接压位存下来. 时间复杂度 ...
- interpreting non ascii codepoint
ProtoBuf 在Windows VS2019 C++平台上的使用 这两天想着了解一下protobuf,搜索了一篇博客照着弄了一下 https://blog.csdn.net/weixin_4478 ...
- react框架-this指向问题
主要使用红框中的内容 import React, { Component } from 'react' export default class app extends Component { ...
- 关于elementui 面包屑设置
后台管理面包屑 新建组件 <template> <el-breadcrumb separator-class="el-icon-arrow-right"> ...
- Python面向对象编程——一些类定义(杂)
一.abstractmethod 子类必须全部实现重写父类的abstractmethod方法 非abstractmethod方法可以不实现重写 带abstractmethod方法的类不能实例化 fro ...
- 「SOL」Hamiltonian Cycle (AtCoder)
原来一般的四度图也没法快速构造哈密顿回路 QwQ # 题面 给定质数 \(P\) 和正整数 \(a,b\),构造一个长为 \(P\) 的数列 \(G=(g_1,g_2,\dots,g_P)\),满足: ...
- 【RTOS】《基于嵌入式实时操作系统的程序设计技术》——任务的划分与封装
任务的划分与封装 关键任务的划分处理 对于某些对于系统的正常运作至关重要,少执行一次会对系统产生较大影响的功能,我们倾向于将它从原有任务中剥离出来,称为关键任务,用一个独立任务或者ISR(如外部中断) ...