echarts的数据显示NAN

2024-08-03

Echarts data数据为空时，显示“-”

{ name:'2007', type:'bar', data:["","",""]} 解决办法: 写成data:["","",""],因为默认为data:["-","-","-"]

自己慢慢摸索出来的,留着以后可能会用到一.先引入jquery,再引入echarts.js 二.配置容器三.配置路径和数据选项等 <script type="text/javascript"> // 路径配置 require.config({ paths: { echarts: '/scripts/dist' } }); // 使用 require( [ 'echarts', 'echarts/chart/line', // 使用直线图就加载line模块,按需加载 'ec

C#曲线分析平台的制作（二，echarts前后台数据显示）

在上一篇博客中,学习了使用javascript和jquery两种方法来进行前后台交互.本篇博客着重利用jquery+echarts来实现从后台取数,从前端echarts中展示. 1.html页面编写: a.echarts.js导入,jquery框架导入. <!DOCTYPE html> <html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"> <head> <script src="Scripts/ech

echarts简单使用案例

先上效果图:

数据分析之Pandas

一.Pandas介绍 1.介绍 pandas 是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的.Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具.pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法.你很快就会发现,它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一. 2.数据结构 Series:一维数组,与Numpy中的一维array类似.二者与Python基本的数据结构List也很相近.Series如今能保存不同种数据类

Pandas 的数据结构

Pandas的数据结构导入pandas: 三剑客 from pandas import Series,DataFrame import pandas as pd import numpy as np 1.Series Series是一种类似与一维数组的对象,由下面两个部分组成: values:一组数据(ndarray类型) index:相关的数据索引标签 1)Series的创建两种创建方式: (1) 由列表或numpy数组创建默认索引为0到N-1的整数型索引 #使用列表创建Series

jupter nootbok 快捷键、NumPy模块、Pandas模块初识

jupter nootbok 快捷键插入cell:a b 删除cell:x cell模式的切换:m:Markdown模式 y:code模式运行cell:shift+enter tab:补全 shift+tab:打开帮助文档 NumPy NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库,支持大量的维度数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量的数学函数库. 一.创建ndarray 1. 使用np.array()创建一维数据创建 import numpy

4 pandas模块，Series类

对gtx图像进行操作,使用numpy知识如果让gtx这张图片在竖直方向上进行颠倒. 如果让gtx这张图片左右颠倒呢? 如果水平和竖直方向都要颠倒呢? 如果需要将gtx的颜色改变一下呢? 每隔5行数据取一行,列全取,显示的图片会如何呢?图片只剩一部分了每隔5列取一列,行全取,显示的图片会如何? 马赛克一下?还可以更夸张地马赛克. 接近于岛国爱情动作片的马赛克了还可以修改颜色值. 好了,接下来学习pandas模块了. 什么是pandas?

数据分析三剑客 numpy,oandas,matplotlib(2)

Pandas的数据结构导入pandas: 三剑客 import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame import numpy as np 1.Series Series是一种类似与一维数组的对象,由下面两个部分组成: values:一组数据(ndarray类型) index:相关的数据索引标签 1)Series的创建两种创建方式: (1) 由列表或numpy数组创建默认索引为0到N-1的整数型索引 #使用列表创建Series

pandas入门之Series

一.创建Series 参数 - Series (Series)是能够保存任何类型的数据(整数,字符串,浮点数,Python对象等)的一维标记数组.轴标签统称为索引. - data 参数 - index 索引索引值必须是唯一的和散列的,与数据的长度相同. 默认np.arange(n)如果没有索引被传递. - dtype 输出的数据类型如果没有,将推断数据类型 - copy 复制数据默认为false 数组创建 data = ['a','b','c','d','e'] res= pd.Serie

[PyQt5]动态显示matplotlib作图（一）

完整实例 import sys from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QMainWindow, QMenu, QVBoxLayout, QSizePolicy, QMessageBox, QWidget, \ QPushButton from PyQt5.QtGui import QIcon from matplotlib.backends.backend_qt5agg import FigureCanvasQTAgg as FigureCanvas

pandas库简介和数据结构

pandas简介 pandas是一个强大的Python数据分析的工具包.是基于Numpy来构件的. pandas提供快速.灵活和富有表现力的数据结构. 主要功能: 具备对其功能的数据结构DataFrame.Series 集成时间序列功能提供丰富的数学运算和操作灵活处理缺失数据安装 pip install pandas pandas数据结构-系列Series Series是一种类似于一位数组的对象,由一组数据和一组与之相关的数据标签(索引)组成. values:一组数据(ndarray类型)

Pandas的基础使用

Pandas的数据结构 # 导入pandas与numpy import pandas as pd from pandas import Series, DataFrame import numpy as np 一.Series Series是一种类似与一维数组的对象,由下面两个部分组成: values:一组数据(ndarray类型) index:相关的数据索引标签 Series的创建两种创建方式: 由列表或numpy数组创建默认索引为0到N-1的整数型索引(隐式索引) # 使用列表创建Ser

（一）pandas的两种对象

将鱼图像数据进行操作,使用numpy知识 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline #咱们可以不用show方法,嵌套代码里面 fish = plt.imread('./fish.png') plt.imshow(fish) <matplotlib.image.AxesImage at 0x8e231d0> fish.shape (243, 326, 3) #把图片变成灰色的 fish1 = fis

pandas模块常用函数解析之Series（详解）

pandas模块常用函数解析之Series 关注公众号"轻松学编程"了解更多. 以下命令都是在浏览器中输入. cmd命令窗口输入:jupyter notebook 打开浏览器输入网址http://localhost:8888/ 一.导入模块 import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame 二.Series Series是一种类似于一维数组的对象,由下面两个部分组成: values:一组

pandas函数的使用

一.Pandas的数据结构 1.Series Series是一种类似与一维数组的对象,由下面两个部分组成: values:一组数据(ndarray类型) index:相关的数据索引标签 1)Series的创建两种创建方式: (1) 由列表或numpy数组创建默认索引为0到N-1的整数型索引 import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame import numpy as np #使用列表创建Series Series(data=[

数据分析之Pandas操作

Pandas pandas需要导入 import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame import numpy as np 1 Series Series是一种类似与一维数组的对象,由下面两个部分组成: values:一组数据(ndarray类型) index:相关的数据索引标签 Series的创建:默认索引为0到N-1的整数型索引由列表创建由numpy数组创建 #使用列表创建Series Series(data=[1,2,3])

使用echarts展示线状图信息的时候数据部分数据因为x轴的数据显示不全而隐藏的问题

在使用echarts来展示数据时,因为数据很多的原因导致x轴显示不全,然后有些数据也隐藏在图表中,所以这个时候我们要在 series 中设置一个属性,让所有的数据都能够展示出来,这里我们需要添加的属性如下是:标志图形默认只有主轴显示(随主轴标签间隔隐藏策略),如需全部显示可把showAllSymbol设为true 使用了上面的属性后,及时x轴没有显示全所有数据也可以清楚的展示出来.

Echarts饼图将数据显示在 legend 旁边

不多废话,笔记如下 var myEcharts = echarts.init(document.getElementById('doughnut')); option = { tooltip: { trigger: 'item', formatter: "{a} <br/>{b}: {c} ({d}%)" }, legend: { orient: 'vertical', x: 'left', data: ['未處理', '處理中', '已處理'], // formatter

echarts X轴数据显示不全问题

很奇怪,X轴只显示了部分节点.没有显示全. 在xAxis上加上下面的配置就能解决: xAxis: [ { type: 'category', axisLabel :{ interval:0 }, //data : ['平板','计算机','电力','软件','微电子','LED'] data: [] } ], axisLabel :{ interval:0 }, 坐标轴刻度标签的显示间隔,在类目轴中有效. 默认会采用标签不重叠的策略间隔显示标签,可以设置成 0 强制显示所有标签.

django+Python数据库利用Echarts实现网页动态数据显示

这几天一直在思考前端--服务器--数据库的之间的数据交互,最后决定了用django来做,为什么呢?因为我这只是在开发阶段,所以就用了django自带的web服务器(很方便)而且呢,它还自带了数据库sqllite3(好吧,本来要用mysql 的,但是平台测试接入尾声,docker都停掉了,而mysql在docker里面)这个数据库和mysql操作的django接口差不多,都可以用,我就不多BB了~~~~~ 为了测试这个在网页上数据可视化(为了B格),我把mysql之前导出的数据导入到了sqllit