项目中需要对数据进行图形展示,例如展示柱状图.饼状图等.这类的前端展示脚本很多,常见的是HighCharts和Echarts.HighCharts是基于svg技术的,而echarts基于Echarts,两者技术基础完全不一样,各有特点.而后者是可以在浏览器实现3D图形的.在各种图形展示上基本是差不多,都能满足项目需要.但是HighCharts是收费的,而Echarts是开源免费的,如果用于实际的项目还是使用Echarts. 使用这类前端脚本,每种图形都需要写很多重复的脚本,复用性低,其实可以将相

该方法返回的keyword指向了前台负责图表显示的jsp页面 public String keyword() { if(this.dateNum == null || this.dateNum.equals("")) { this.dateNum = "5" ; } return "keyword" ; } 该方法根据jsp的ajax传回来显示的条数dateNum进行数据库取值(这地方我没有使用实时拿值,而是通过定时来把数据更新进一张表,从而图表

前言 前段时间在做大屏项目,大量用到echarts图表,大屏对设计规范要求比较高,而大屏项目,经常会因为业务方面的原因.或者是数据方面的原因改动UI设计,所有图表的代码也是三天一小改.五天一大改 因此,项目里有统一的echarts图表配置,能统一所有图表的样式,修改起来也方便,如果有需要特殊设置的地方,再实例化echarts图表时覆盖通用配置或自行扩展配置即可 通用配置 封装EchartUtil工具类,方便获取通用配置,以及部分相关的方法 通用配置主要有: 统一的grid大小: 统一的title

看了echarts的官网介绍:http://echarts.baidu.com/doc/example.html 看了网上人使用js对echarts的封装:http://blog.csdn.net/xuemoyao/article/details/22602837 这篇文章虽然很好,但是感觉不是我的菜,过于复杂了. 所以献丑也写一下,哈 先来做一下分析,echarts提供了很多种类型的图表,被分为几个大类,每个大类中有若干种,可以通过对series做一些简单的调整来互相转化.注意,由于时间关系我

**vue可视化图表 基于Echarts封装好的v-charts** 近期公司又一个新的需求,要做一个订单和销售额统计的项目,需要用到可视化图表来更直观的展示数据.首先我想到的是Echarts,众所周知Echarts是一个应用很广的可视化图表库,用来展示统计数据更合适不过,但是偶然间发现了一个更为方便的图表库,就是我们今天要介绍的v-charts,它是基于Echarts图表库进行了一次封装,让我们可以更好更方便更简单的来展示我们的数据,首先附上他的官方介绍:点击这里 v-charts对于用户很友

笔者寄语:感谢CDA DSC训练营周末上完课,常老师.曾柯老师加了小课,讲了echart与R结合的函数包recharts的一些基本用法.通过对比谢益辉老师GitHub的说明文档,曾柯老师极大地简化了一些代码,可读性很强. 关于此包起源,百度联姻d3.js=echarts,echarts+R=recharts包(Yang Zhou和Taiyun Wei),谢益辉老师修改可以传递js参数,实现更多功能, 但是呢,谢益辉老师的改良版包还没发出来,于是该神就做了一个函数,先给大家试用(点赞谢益辉老师).

1. 目前各大公司的大数据平台多使用d3还是echarts?什么时候适合用echarts,什么时候适合用d3? 在我看几种数据可视化平台多使用折线图,面积图和柱状图,条图居多,对于echarts和d3都有使用. 对于使用d3还是echarts还得从用户需求,计算数据的量的大小来进行分析: (1) 对于客户需求要求的图表拥有大量的用户交互场景,用d3比较方便,因为d3中svg画图支持事件处理器,他是基于dom进行操作的.想要实现某个操作,直接调用相关的方法实现效果就行,他那个里面存在链式语法,这个

关于如何将数据集封装为 Bunch 可参考 关于 『AI 专属数据库的定制』的改进. PyTables 是 Python 与 HDF5 数据库/文件标准的结合.它专门为优化 I/O 操作的性能.最大限度地利用可用硬件而设计,并且它还支持压缩功能. 下面的代码均是在 Jupyter NoteBook 下完成的: import sys sys.path.append('E:/xinlib') from base.filez import DataBunch import tables as tb i

vue组件之echarts报表 将echarts报表封装成组件,动态传入数据,显示图表. 1.饼状图 父组件: <MPie :datas="piedata"></MPie> <!--piedata为传入的数据--> data:function(){ return { piedata:{ htmldiv:'mycharts2', text: '某站点用户访问来源', subtext: '纯属虚构', name: '访问来源', data:[ {valu

package com.dao.db; import java.sql.Connection; import java.sql.SQLException; /** * 数据库连接层MYSQL * @author Administrator * */ public class DBConnection { /** * 连接数据库 * @return */ public static Connection getDBConnection() { // 1. 注册驱动 try { Class.forN

图表的使用在企业级软件中使用越来越普遍,前端开发人员可以使用常用的echarts开源库来进行图表展示的开发,公司最近提出需要丰富系统首页的内容,趁此机会分享一下如何在使用vue.js框架下使用echarts. 1,确定你需要引入的echarts版本,官网地址:http://echarts.baidu.com/inde...2,npm或者cnpm安装 cnpm install echarts --save 3,按需引入.这里我强烈推荐按需引入,echarts图类型众多,我们一般不需要将每个图表都引

使用MyBatis时主要是完成POJO和SQL的映射规则 MyBatis基本构成: SqlSessionFactoryBuilder SqlSessionFactory SqlSession SqlMapper(主要是定义参数类型,描述缓存,描述SQL语句,定义查询结果和POJO的映射关系) 配置(<configuration>): <properties/> 在<properties>中可以定义参数如数据库密码,用户名等形式如: <properties>

这里我们从BeeLine.execute讲起. 接下来来到BeeLine.dispatch,这里的入参就是sql语句.方法的最后调用了Commands.sql,然后调用到了Commands.execute. 如下图所示,这里是Commands.execute中的关键逻辑. 1.调用BeeLine.createStatement,该方法间接调用了HiveConnection.createStatement.在后面的方法中构建了HiveStatement. 2.调用了Commands.createL

1)前言 虽然torchvision.datasets中已经封装了好多通用的数据集,但是我们在使用Pytorch做深度学习任务的时候,会面临着自定义数据库来满足自己的任务需要.如我们要训练一个人脸关键点检测算法,提供的训练数据标注如下形式,存在CSV文件中: image_name,part_0_x,part_0_y,part_1_x,part_1_y,part_2_x, ... ,part_67_x,part_67_y 0805personali01.jpg,27,83,27,98, ... 8

用于 Python 的 MATLAB 引擎 API 快速入门 安装用于 Python 的 MATLAB 引擎 API Matlab的官方文档中介绍了 Matlab 与其余编程语言之间的引擎接口,其中包括对于 Python 开放的引擎 API,可参考官方教程,其中包括引擎安装,基本使用,以及Python与Matlab之间的数据类型转换及交互. 在 Windows 系统中:(可能需要管理员权限运行) cd "matlabroot\extern\engines\python" python

JFreeChart生成饼形图(3) (转自 JSP开发技术大全) 14.3 利用JFreeChart生成饼形图 通过JFreeChart插件,即可以生成普通效果的饼形图,也可以生成3D效果的饼形图:如果想生成普通效果的饼形图,需要通过工厂类ChartFactory的createPieChart()方法获得JFreeChart类的实例,如果想生成3D效果的饼形图,需要通过工厂类ChartFactory的createPieChart3D()方法获得JFreeChart类的实例,这两个方法的入口参数

FreeChart生成饼形图(3) (转自 JSP开发技术大全) 14.3 利用JFreeChart生成饼形图 通过JFreeChart插件,即可以生成普通效果的饼形图,也可以生成3D效果的饼形图:如果想生成普通效果的饼形图,需要通过工厂类ChartFactory的createPieChart()方法获得JFreeChart类的实例,如果想生成3D效果的饼形图,需要通过工厂类ChartFactory的createPieChart3D()方法获得JFreeChart类的实例,这两个方法的入口参数是

背景:项目有用到 vue-echarts, 百度推出的 vue 版本的 Echarts,图表自带响应式属性 auto-resize, 来实现窗口尺寸变化时,图表的尺寸自适应,但是发现它是靠监听 window 的 onresize 来实现的,而有时候当chart 容器 尺寸变化时,window 窗口大小是不变的,比如我这次遇到的,侧边菜单栏的显示隐藏切换,导致内容区域整体部分宽度会变化,但是window 没有变化,所以auto-resize 不能监听这种情况来实现 resize. 解决思路: 一.

挤一下: 一开始以为没有多少人用就没建群,但是加我的人太多了,好多问题都是重复的,所以建个群大家互相沟通交流方便点,但是建的有点晚,错过了好多人所以群里人有点少,QQ群: 157216616 小提示 这个框架权限是由前端控制的,如果不需要这个模式,可以看我另外一个全栈CMS项目,后台使用的是node框架egg.js+mysql,那个的权限是由后台返回有权限的路由,前端拿到路由后和前端路由表做筛选,得出最终的路由表生成菜单,好处是角色和角色所拥有的权限路由是动态的后台可随时编辑配置的,两种模式按需

项目中需要用到甘特图组件,之前的图表一直基于 EChart 开发,但 EChart 本身没有甘特图组件,需要自行封装 经过一番鏖战,终于完成了... 我在工程中参考 v-chart 封装了一套图表组件,所以这里只介绍甘特图组件的实现,图表的初始化.数据更新.自适应等不在这里介绍 一.约定数据格式 EChart 本身没有甘特图,但可以通过 EChart 提供的“自定义”方法 type: 'custom' 开发 const option = { series: [{ type: 'custom',