BizCharts 堆叠图筛选无数据的时候图例不展示

2024-10-08

BizCharts使用采坑教程

了不起的BizCharts 最近项目的管理后台都在用阿里粑粑开源的管理框架Ant Design Pro,说真话,还是比较好用的.该框架内部也封装了一些图标插件,但是在最近的一个项目中发现,这些图标可定制性还是差了点,不能满足客户需求. 好在它的后面也介绍了自己亲生的BizChart可视化图表组件,因为定制性比较高,但是api中的介绍又不是每个都有例子,更没有组合使用的例子,经过度娘介绍,发现这片文章备受我青睐,我怕作者哪天不高兴放弃了,所以转存了一份,顺便把自己实践到的补充到后面. 原文作

06. Matplotlib 2 |折线图| 柱状图| 堆叠图| 面积图| 填图| 饼图| 直方图| 散点图| 极坐标| 图箱型图

1.基本图表绘制 plt.plot() 图表类别:线形图.柱状图.密度图,以横纵坐标两个维度为主同时可延展出多种其他图表样式 plt.plot(kind='line', ax=None, figsize=None, use_index=True, title=None, grid=None, legend=False, style=None, logx=False, logy=False, loglog=False, xticks=None, yticks=None, xlim=None, yl

Python交互图表可视化Bokeh：5 柱状图| 堆叠图| 直方图

柱状图/堆叠图/直方图 ① 单系列柱状图② 多系列柱状图③ 堆叠图④ 直方图 1.单系列柱状图 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt % matplotlib inline import warnings warnings.filterwarnings('ignore') # 不发出警告 from bokeh.io import output_notebook output_notebook(

数据可视化基础专题（十二）：Matplotlib 基础（四）常用图表（二）气泡图、堆叠图、雷达图、饼图、

1 气泡图气泡图和上面的散点图非常类似,只是点的大小不一样,而且是通过参数 s 来进行控制的,多的不说,还是看个示例: 例子一: import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 处理中文乱码 plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] x_data = np.array([2011,2012,2013,2014,2015,2016,2017]) y_data = np.array([58000,

python数据可视化-matplotlib入门(5)-饼图和堆叠图

饼图常用于统计学模块,画饼图用到的方法为:pie( ) 一.pie()函数用来绘制饼图 pie(x, explode=None, labels=None, colors=None, autopct=None, pctdistance=0.6, shadow=False, labeldistance=1.1, startangle=0, radius=1, counterclock=True, wedgeprops=None, textprops=None, center=0, 0, frame=

echarts BAR堆叠图显示百分比

在使用echarts的堆叠图时,我们鼠标悬停的浮窗里的信息可能并不是我们想要的信息,这个时候需要我们配置一下,因为堆叠图的trigger的类型是坐标轴触发的,数据是多组数据,所以我们需要遍历一下数据,进行编辑 tooltip: { trigger: 'axis', //这里用的是坐标轴触发,多个数据 formatter: function (params) { console.log(params); //这里是在同一坐标轴的数据 var relVal = params[0].name; for

Highcharts：X轴分组堆叠图

在设计一个项目中的数据展示页面时.想要设计双X轴,一个轴显示须要的项.一个轴对这些项进行分组.效果如图: Highcharts自带双X轴展示方式.可是效果不是太理想.调整起来也会麻烦些看到Highcharts上有一个分组插件.grouped-categories.js.稍做改动就可以实现想要的效果,代码例如以下: $(function () { var chart = new Highcharts.Chart({ chart: { renderTo: "container", typ

echarts堆叠图添加总量

echarts在使用中往往会遇到需要展示总量信息的情况,比较典型的就是3维统计的堆叠柱状图堆叠是在柱状图的基础上,给几项设置同一stack来实现的.不考虑在tips中实现总和,有两种方式可以实现总和显示. 第一种: 原理:在原本堆叠的柱状图基础上,再堆叠一项,其值是各项之和.显然,这样就会变成多出一个与下边高度相等的柱形.然后我们设置这一项的label的position为insideBotton(如果是左右横向分布则是insideLeft),这样总量就显示在了原始项的顶部.最后,我们设置总和项

echarts堆叠图计算总数和各部分

app.title = '堆叠条形图'; option = { tooltip : { trigger: 'axis', axisPointer : { // 坐标轴指示器,坐标轴触发有效 type : 'shadow' // 默认为直线,可选为:'line' | 'shadow' } }, legend: { data: ['直接访问', '邮件营销','联盟广告','视频广告','搜索引擎'] }, toolbox: { show: true, feature: { dataZoom: {

highcharts 柱形堆叠图

<!doctype html> <html lang="en"> <head> <script type="text/javascript" src="http://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/1.8.2/jquery.min.js"></script> <script type="text/javascript"

java项目使用Echarts 做柱状堆叠图，包含点击事件

基础知识请自行百度查看,以下直接贴出实现代码: <%@ page pageEncoding="UTF-8"%><!DOCTYPE html><html><head> <title>ECharts</title> <% String year = request.getParameter("riskYear"); String actionType = request.getParamete

echarts堆叠图展示，根据数据维度的粒度判断是否展示数据

1.定义一个参数,返回根据判断什么条件是否显示值; 2.var a = '<%=(String)request.getAttribute("type")%&>'; 代码如下 var legend_list=[];//判断类型为4时则显示mgetval值 if(a=="4") { legend_list=[ {name: '预测值', textStyle:{color:"#ffffff"} }, {name:'实际值', tex

教程，Python图片转字符堆叠图

Python 图片转字符画一.实验说明 1. 环境登录无需密码自动登录, 2. 环境介绍本实验环境采用带桌面的UbuntuLinux环境,实验中会用到桌面上的程序: LX终端(LXTerminal):Linux命令行终端,打开后会进入Bash环境,可以使用Linux命令 GVim:非常好用的编辑器,最简单的用法可以参考课程Vim编辑器 3. 环境使用使用GVim编辑器输入实验所需的代码及文件,使用LX终端(LXTerminal)运行所需命令进行操作. 完成实验后可以点击桌面上方的"实验截

highchart柱状堆叠图动态数据请求

$(function () { var options = { chart: { renderTo: 'indoor', type: 'column', }, title: { text: '室内问题' }, xAxis: { categories: ['MR弱覆盖楼宇', '高2无4', '2G高倒挂', '投诉', '保障需求', '市场需求'], labels: { rotation:0 } }, yAxis: { max: 1000, min: 0, title: { text: ''

(转)cacti无图无数据等常见问题排查

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ECharts折线图堆叠设置为不堆叠的方法

下图是ECharts折线图堆叠的官方源码,设置折线图不堆叠只需要将每一个stack的值设置为不一样的名称或者将stack属性删除即可. option = { title: { text: '折线图堆叠' }, tooltip: { trigger: 'axis' }, legend: { data:['邮件营销','联盟广告','视频广告','直接访问','搜索引擎'] }, grid: { left: '3%', right: '4%', bottom: '3%', containLabel:

教你用Python创建瀑布图

介绍对于绘制某些类型的数据来说,瀑布图是一种十分有用的工具.不足为奇的是,我们可以使用Pandas和matplotlib创建一个可重复的瀑布图. 在往下进行之前,我想先告诉大家我指代的是哪种类型的图表.我将建立一个维基百科文章中描述的2D瀑布图. 这种图表的一个典型的用处是显示开始值和结束值之间起“桥梁”作用的+和-的值.因为这个原因,财务人员有时会将其称为一个桥梁.跟我之前所采用的其他例子相似,这种类型的绘图在Excel中不容易生成,当然肯定有生成它的方法,但是不容易记住. 关于瀑布图需要记

Python图表数据可视化Seaborn：1. 风格| 分布数据可视化-直方图| 密度图| 散点图

conda install seaborn 是安装到jupyter那个环境的 1. 整体风格设置对图表整体颜色.比例等进行风格设置,包括颜色色板等调用系统风格进行数据可视化 set() / set_style() / axes_style() / despine() / set_context() import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns % ma

Python交互图表可视化Bokeh：4. 折线图| 面积图

折线图与面积图 ① 单线图.多线图② 面积图.堆叠面积图 1. 折线图--单线图 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt % matplotlib inline import warnings warnings.filterwarnings('ignore') # 不发出警告 from bokeh.io import output_notebook output_notebook() # 导入n

neo4j（图数据库）是什么？

不多说,直接上干货! 作为一款强健的,可伸缩的高性能数据库,Neo4j最适合完整的企业部署或者用于一个轻量级项目中完整服务器的一个子集存在. 它包括如下几个显著特点: 完整的ACID支持高可用性轻易扩展到上亿级别的节点和关系通过遍历工具高速检索数据 1. 什么是图数据库? 图数据库用图来存储数据,是最接近高性能的一种用于存储数据的数据结构方式之一. 1.1 一个图由无数的节点和关系组成最简单的图是单节点的,一个记录,记录了一些属性.一个节点可以从单属性开始,成长为成千上亿,虽然会有一点点

ArcMap 制图出图

在这里用的数据是:台湾2018年6月人口统计数据来做展示数据. ArcMap 里面主要用到的是:符号系统使用.布局视图等一.属性中设置元素符号 ArcMap 初次加载数据,默认的是“单一符号”,就是所有的要素显示的样式是一样的. 一般制图出图都会是以专题图的形式,那么就需要根据元素的属性来展示,这样才能给人一目了然的效果. 初始效果: 打开属性面板=>符号系统=>显示=>数量. 默认的是“分级色彩”,这个渲染就适合当前需求.根据需求,设置 “字段”.“色带”.“分类”等. 设置好后效果

BizCharts 堆叠图筛选无数据的时候图例不展示

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