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

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

Highcharts 是一个用纯JavaScript编写的一个图表库. Highcharts 能够很简单便捷的在web网站或是web应用程序添加有交互性的图表 Highcharts 免费提供给个人学习.个人网站和非商业用途使用. 访问官网: https://www.hcharts.cn/ 进入下载页面: https://www.hcharts.cn/download 下载6.10版本 解压Highcharts-6.1.0.zip文件,访问里面的index.htm文件. 点击Time series

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

原文档地址:https://mp.weixin.qq.com/s/Wcp7ltEbnHpUlbaF9JDgZg 去绘制渲染报警图表,然后上传到对象存储中保存起来,在钉钉中就可以直接展示了,Promoter 就是这个方案的一个实现,支持在消息通知中展示实时报警图表,效果图如下所示: 目前是将报警数据渲染成图片后上传到 S3 对象存储,所以需要配置一个对象存储(阿里云 OSS 也可以),此外消息通知展示样式支持模板定制,该功能参考自项目 https://github.dev/timonwong/pr

展示一个网页需要三部分组成: urls.py -- 指定网址与对应的视图 views.py -- 创建试图以及指定对应的模板 template/*.html -- 对应的模板 一.urls.py url(r'^$', 'article.views.articles'), url(r'^articles/', include('article.urls')), 'article.views.articles' -- 指定具体的试图 include('article.urls') -- 指定具体应用

如果你曾经使用过任何类型的数据,你应该知道阅读一排排数据的痛苦.通过所有这些数据弄清楚他们的意思是非常不容易的.可视化对于解决这个问题起到了重要的作用.可视化降低了数据阅读的难度,帮助决策者获得可操作的见解. “Dataviz”是数据可视化的缩写,其主要目标是: 通过统计图形.图表.信息图像.表格以及选定表格来清晰的.有效的与用户交流信息.—Wikipedia 作为开发人员,我们必须确保我们使用正确的工具来从数据中创建有意义的图表,当我们看图的时候能够获得适当的细节信息. 有很多的 jQuery

上一节 <echart图表控件配置入门(一)>介绍了echarts图表控件的入门配置,使开发人员可以快速搭建出一个静态的图表.但是在实际开发过程这还是不够的,不可能所有的图表控件都是静态数据.决大部份图表是需要读取后台大量的数据时行可视化展示.图表较区表格形式的数据在可视化方面是有一定的优势.能使用户可以快速看出数据存在的问题.趋势.比较分析.因为人类对图表中的颜色.大小.形状更加敏感. 现在分别对折线图.柱状图.饼图.中国地图四类图表的数据绑定进行详细的介绍.echarts中其它的图表方法都

我们有个网关需要做下带宽监控,能获取这个数据的唯一方法就是登录到管理界面查看.然后咱就写了个模拟登录的爬虫,定时抓取数据用rrdtool存储,最后通过Django来展示.这里就涉及了python的rrdtool,还有django怎么生成rrdtool这两个事. rrdtool怎么使用的不细说了,比较好的教程是cu上的那个帖子,贴下部分代码,希望遇到类似需求的读者少走弯路. 安装就是 pip install rrdtool 创建和更新rrd数据库 创建和更新rrd文件 # coding:utf-8

曾经有人说我前端很水,那么在这一系列文章中我打算把前后端融合在一起来做一次网站的全面重构,希望可以把刚刚入行的同学带上正途   请尊重原创,转载请注明来源网站www.shareditor.com以及原始链接地址 聊聊工程 如今,数据科学家已经逐渐取代现在的“软件工程师”成为IT行业的主流职业,和“全民都在聊人工智能”一样,可能全部IT工作者都要天天研究算法.琢磨模型.跑数据.调参数.跑数据.调参数,那些被淘汰的“软件工程师”会真的成为民工一样的行业,但是我觉得任何算法都离不开工程实现,再好的模型

本文从以下七个方面,阐述在Excel中用REPT函数制作图表: 一. 图形效果展示 二. REPT语法解释 三. REPT制作条形图 四. REPT制作漏斗图 五. REPT制作蝴蝶图 六. REPT制作柱状图 七. REPT制作甘特图 一. 图形效果展示 这些图表都是用REPT函数制作成的,而且是一键生成的. 通常情况下,条形图和柱状图制作起来很简单,不过甘特图.漏斗图却还是比较麻烦的. 然而,如果用REPT函数,这些都很简单. 我们先从最简单的条形图说起吧. 二. REPT语法解释 公式:R

尊重作者的劳动,转载请注明作者及原文地址 http://www.cnblogs.com/txwsqk/p/6522854.html 完全翻译自官方文档 https://docs.djangoproject.com/en/1.10/intro/tutorial07/ 在上一节中我们把Question加入到了admin的后台管理中,你肯定想更改admin的显示界面,重新编辑一下admin.py from django.contrib import admin from .models import

Python 的科学栈相当成熟,各种应用场景都有相关的模块,包括机器学习和数据分析.数据可视化是发现数据和展示结果的重要一环,只不过过去以来,相对于 R 这样的工具,发展还是落后一些. 幸运的是,过去几年出现了很多新的Python数据可视化库,弥补了一些这方面的差距.matplotlib 已经成为事实上的数据可视化方面最主要的库,此外还有很多其他库,例如vispy,bokeh, seaborn,  pyga, folium 和networkx,这些库有些是构建在 matplotlib 之上,还有

公司指标图表化显示,解决目前跟踪技术指标数据的各种不方便:于是话不多说,撸起袖子就是干: 1.挖掘需求和罗列功能点: a.图表显示技术指标数据. b.根据服务名和系统名查询对应的图表. c.根据日期区间,显示日期内的数据图表. d.技术指标数据每天自动录入数据库. 2.建数据库和表模型: a.根据各个系统的指标数据分析发现,技术指标比较整齐且固定:故设计一张表放所有系统的技术指标,加一个字段区分此数据归属那个系统的. 技术指标表模型: 3.设计页面原型和接口的入参出参: a.页面结构:共两个页面

碧玉妆成一树高,万条垂下绿丝绦. 不知细叶谁裁出,二月春风似剪刀. 原文尽在:http://djangobook.com/ 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/A-FM/p/6721382.html Django Views and URLconfs(Django的视图和URL配置) In the previous chapter, I explained how to set up a Django project and run the Django develop

话说有了灵感就要抓住,来了兴趣就要去研究它. 所以尽管近期非常忙.但我还是没有丢下Android图表实现的研究.最终如今我的图表库基类 基本上已经有点模样了.不在是小打小闹,而是能依传入參数非常灵活的控制和实现各种图表效果. 后面会慢慢展示下图表库的调用实现. 如今先展示展示我近期的成果: 柱形图: watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQveGNsMTY4/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/

导读 如果想在一个页面里实例化带分类筛选的多个Echarts该怎么做呢? 曾探讨了带分类选择的关系图显示为自定义图片的需求实现,传送门ECharts图表插件(4.x版本)使用(一.关系图force节点显示为自定义图像/图片,带分类选择) 本篇将着重介绍如何根据后台返回的列表数据,实例化多个Echarts,对应所用技术点:Asp.Net MVC & Razor 视图引擎 最终产品效果图 产品需求几经变化,由加载全部图表到默认只展示一个图表,再到节点展示改为图像等: 加载全部图表,多个ECharts

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

1.jp@gc - Actiive Threads Over Time:不同时间的活动用户数量展示(图表) 当前的时间间隔是1毫秒,在setting中可以设置时间间隔以及其他的参数,右击可以导出excel文档 2.jp@gc - AutoStop Listener :自动停止监听器 设置当发生某些预期之外的情况时自动停止测试 average Response Time is greater than 10000ms for 10 seconds :连续10s平均响应时间大于10000ms就停止测

图形报表很常用,因为展示数据比较直观,常见的形式有很多,如:折线图.柱形图.饼图.雷达图.股票图.还有一些3D效果的图表等. Android中也有不少第三方图表库,但是很难兼容各种各样的需求. 如果第三方库不能满足我们的需要,那么就需要自己去写这么一个控件. 往往在APP需求给定后,很多开发者却无从下手,不知道该如何写. 今天刚好抽出点时间,做了个小Demo,给大家讲解一下. 本节,主要分享自定义图表的基本过程,不会涉及过于复杂的知识点. 咱们还是按照:需求.分析.设计.实现.总结这种方式给大家