【动态手势识别源码】【qq挂机源码下载】【微财猫源码】echart源码分析

2024-12-26 04:13:54 来源:笔换手源码 分类:探索

1.数据可视化分析 04 表组件:Echart 数据可视化表基础
2.一个基于.NetCore开发的源码可视化大屏幕报表系统
3.echarts tree怎么自定义显示NAME?
4.Qt+ECharts开发笔记(一):ECharts介绍、下载和Qt调用ECharts基础柱状图Demo
5.精读 《 echarts-for-react 源码 》
6.Echart:入门可视化科研人必备

echart源码分析

数据可视化分析 04 表组件:Echart 数据可视化表基础

       在数据可视化分析的分析课程中,我们进入了实践环节,源码首先从图表组件开始。分析Echarts,源码作为开源且广泛应用的分析动态手势识别源码可视化框架,是源码国内数据可视化领域的代表。它以丰富的分析图表类型、多样化的源码主题风格、源代码公开以及详尽的分析文档资源,赢得了用户的源码青睐,成为行业标准。分析

       Echarts的源码特点主要体现在五个方面:广泛的图表类型,如柱状图、分析折线图等;主题样式多样,源码能满足不同场景的需求;源码开源,方便开发者深入理解并进行定制;文档详尽,包括基础教程和参数设置,便于快速上手;以及活跃的技术社区,提供学习和交流的平台。

       Echarts官网结构清晰,用户手册涵盖了从文件导入到图表配置的全程,同时还提供丰富的案例教程,帮助理解各种图表的qq挂机源码下载配置细节。以柱状图为例,通过官网,你可以直观地看到参数设置和预览效果,以及下载案例进行实践。

       作为开源项目,Echarts的源码在GitHub上开源,其结构包括核心组件、编译文件、主题样式和测试文件等。你可以根据需求选择本地安装或预编译文件,了解其内部运作。

       在实际应用中,你需要引入Echarts库文件,本地引入时需注意文件路径,而远程引入则通常使用百度提供的库。Echarts的配置包括标题、图例、工具箱等元素的设置,通过参数对象(option)进行控制。通过一个柱状图案例,我们学习了从引入文件、定义容器到设置参数的完整过程。

       总结来说,微财猫源码本课详细介绍了Echarts的使用方法,包括其特性、官方资源和实战应用。未来,我们将进一步探讨如何在动态数据场景中应用Echarts,以及可能的进阶学习路径。对于书籍推荐,虽然市面上的书籍可能侧重理论,实战指导较少,但官方文档和实际项目是学习的最佳资源。

一个基于.NetCore开发的可视化大屏幕报表系统

       介绍一款基于.NET Core开发的数据可视化报表系统。数据可视化在日常应用中极为常见,如电商平台销售数据、疫情监控、全球销量分析等,其优势在于直观、易懂,便于用户快速理解和记忆。

       该系统是一款集数据库、Excel文档、API接口等数据源于一体的可视化报表制作工具。系统内置丰富的集合函数,便于数据处理与展示,经传 主力统计 源码预定义了常用的报表组件,UI设计大气美观,能满足日常公司的报表需求。

       系统采用.NET Core跨平台技术构建,支持多数据库连接,包括Microsoft SQL Server、PostgreSQL、MySQL、SQLite等,以及Excel文档和API接口。内置函数涵盖数据集、集合运算、单元格、日期、字符串等多个方面,方便用户操作。系统内置报表包括预定义报表、echart报表、数据展示组件,用户可通过可视化拖拽功能自由组合大屏幕报表。

       前端技术采用Vue、luckysheet和echarts,确保了系统的星娱币源码高效性能和良好的用户界面。系统结构清晰,后台管理系统包括首页、报表目录、报表组管理、组件管理等模块,覆盖数据展示、管理、组件选择等各个方面。部分界面展示了大屏、数据组件、echart组件、表格和透视表等特色功能。

       Gitee平台提供项目源代码下载,欢迎访问gitee.com/NoneDay/CellR...了解更多详情。关注公众号「编程乐趣」,专注于分享编程知识、干货、开源项目。关注后,您可以通过微信的“搜一搜”功能搜索「编程乐趣」进行关注。

echarts tree怎么自定义显示NAME?

       echarts tree怎么自定义显示NAME?ueba

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       echarts自定义节点名称和关系名称 原创

       -- ::

       

       ueba 

       码龄3年

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       1、效果

       echart自带的效果如图,鼠标覆盖到关系边上时,默认显示source > target。

       

       修改之后可显示自定义的任何内容。

       

       2、代码

       额……其实就是上一篇的代码,只不过多了一个tooltip,设置自定义显示名称就是在这里。

       也可以参考api里的tooltip。

       $(function() {

        showChart();

       });

       var myChart;

       option = {

        title : {

        text : '示例'

        },

        animationDurationUpdate : ,

        animationEasingUpdate : 'quinticInOut',

        //trigger : 'item' 表示数据项图形触发

        //triggerOn : 'mousemove' 鼠标覆盖时触发

        tooltip : {

        trigger : 'item',

        triggerOn : 'mousemove',

        formatter : function(params) {

        //我这里用不到返回值,因此只有params一个参数

        //params的含义看后文的说明。

        //attribute是我给关系边自定义的一个参数

        //所以params.data.attribute只有在关系边里才存在

        if (params.data.attribute) {

        //如果这个数据有attribute参数,那么返回attribute参数的内容

        //这个内容就是提示时显示的内容。

        return params.data.attribute;

        } else {

        //否则显示name参数的内容。

        //在关系图里,能进到这里的数据项,应该只有节点和关系两种,所以不是关系就只能是节点……

        return params.name;

        }

        }

        },

        series : [ {

        type : 'graph',

        layout : 'force',

        data : [],

        edges : [],

        label : {

        emphasis : {

        position : 'right',

        show : true

        }

        },

        force : {

        repulsion :

        },

        roam : true,

        focusNodeAdjacency : true,

        lineStyle : {

        normal : {

        width : 0.5,

        curveness : 0.3,

        opacity : 0.7

        }

        },

        draggable : true

        } ]

       };

       function showChart() {

        myChart = echarts.init(document.getElementById('main'));

        myChart.showLoading();

        $.ajax({

        url : 'echartsDisplay',

        type : 'POST',

        data : "{ }",

        dataType : 'json',

        success : function(data) {

        myChart.hideLoading();

        option.series[0].data = data.nodes.map(function(node) {

        return {

        name : node.name,

        itemStyle : {

        normal : {

        color : node.color

        }

        },

        symbolSize : node.size,

        };

        });

        option.series[0].edges = data.links.map(function(edge) {

        return {

        source : edge.source,

        target : edge.target,

        attribute : edge.value,

        };

        });

        myChart.setOption(option, true);

        },

        error : function(errorMsg) {

        alert("请求数据失败!");

        }

        });

       };

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       params 是多个系列的数据数组。其中每项内容格式同上,并且,

       {

        componentType: 'series',

        // 系列类型

        seriesType: string,

        // 系列在传入的 option.series 中的 index

        seriesIndex: number,

        // 系列名称

        seriesName: string,

        // 数据名,类目名

        name: string,

        // 数据在传入的 data 数组中的 index

        dataIndex: number,

        // 传入的原始数据项

        data: Object,

        // 传入的数据值

        value: number|Array,

        // 数据图形的颜色

        color: string,

       }

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       ![说明](ponentDidMount` 生命周期方法确保了组件的初始化流程,通过调用 `rerender` 方法更新 echarts 实例,实现图表的即时呈现。`renderEchartDom` 方法负责绘制图表,并通过 `showLoading` 展示加载指示器,提升用户体验。`bindEvents` 方法则通过遍历并绑定预定义的事件处理函数,增强了图表的交互功能。

       为了优化图表的性能和响应速度,`shouldSetOption` 方法在组件更新时进行了智能判断。当图表主题、配置选项或事件处理逻辑发生变化时,组件会进行相应的销毁与重建,确保图表始终处于最佳状态。此外,源码中还考虑了样式修改可能引发的边界情况,通过精心设计的逻辑,实现了高效且稳定的图表渲染。

       当组件卸载时,`dispose` 方法负责清理 echarts DOM 容器和实例,确保资源的高效释放,防止内存泄漏。

       通过解析 echarts-for-react 的源码,我们不仅能够深入了解其内部实现,还能够发现可能的优化点,如进一步简化配置流程、提高事件处理的效率等。开发者可以参与到相关讨论中,共同推动社区技术进步,共享最佳实践。

       遵循开源精神,echarts-for-react 遵守自由转载 - 非商用 - 非衍生 - 保持署名(CC BY-NC-ND 3.0)许可协议,鼓励开发者在遵守许可条件的基础上,自由地讨论、修改和使用该库。

Echart:入门可视化科研人必备

       在参加一个数据分析竞赛时,发现研一师妹对R语言不太熟练,使用ggplot绘制图形学习成本较高。于是引入了Echart,一个强大的可视化工具,让绘制美观图形变得简单。Echart官网提供了大量实例,只需修改源代码数据即可得到所需的简约清新图表。以下是我们在报告中使用Echart绘制的部分图形。

       对于Python用户,可以通过pyecharts库在Python环境中使用Echart。pyecharts官网提供了详细的使用教程和pyecharts-gallery,用于展示各种图表。无论是在本地环境还是Notebook环境中,甚至输出PNG用于科技论文发表,均能轻松实现。

       对于R语言用户,echarts4r是一个不错的接口,提供了从入门到应用的详细教程。通过《统计之都》公众号的一篇推文了解更多信息。echarts4r让R语言用户也能享受到Echart的强大功能。安装方式和相关教程在参考文献中提供。

       以下展示的是使用Echart绘制的一些可视化结果,效果良好。通过Echart,无论是初学者还是经验丰富的数据分析师,都能快速上手,绘制出高质量的图表,为数据分析和展示工作提供强大的支持。

       参考资料包括Echart官网、pyecharts官网、pyecharts-gallery、echarts4r官网和相关教程链接。通过这些资源,用户可以深入了解并灵活运用Echart进行数据可视化。

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