1.vue实现的可视带滑块调整的动态环形统计html页面前端源码
2.如何在 Vue 中使用 Chart.js - 手把手教你搭可视化数据图表
3.别再纠结图表设计了！来试试Figma for EasyV图表组件开源设计文件
4.python可视化神器——pyecharts库
5.开源免费的化图可视化报表引擎
6.Echarts：是一个百度的开源的、强大的表网、傻瓜式数据可视化js库

vue实现的站源制作带滑块调整的动态环形统计html页面前端源码

       今天，我们将带您深入了解一个用 Vue 技术构建的视化动态环形统计图表的 HTML 页面前端源码。这不仅是图表安卓app源码一般放哪里对 Vue 技术的一次实际应用，更是网站对动态数据可视化的一种探索。

       这款 Vue 实现的可视动态环形统计图表 HTML 页面前端源码，提供了独特的化图交互体验，通过调整滑块，表网用户可以实时控制环形图中不同颜色区域的站源制作比例，直观地展示数据的视化动态变化。图表的图表美观与功能并重，为您带来视觉与操作的网站双重享受。

       图 1 展示了源码的可视完整界面，用户在初次浏览时就能感受到其简洁而富有科技感的外观。图 2 则进一步展示了滑块调整功能的效果，通过控制滑块，用户能够轻松调整环形图中各个部分的颜色比例，从而反映出数据的不同分布。

       源码的完整性体现在其包含了所有必要的 Vue 组件和逻辑，以及与数据交互的脚本部分。这意味着，无论是前端界面的构建，还是数据的动态更新，都能在源码中找到实现的依据。对于那些希望深入学习 Vue 技术，或是在项目中实现动态数据可视化的开发者来说，这是一个宝贵的资源。

       图 3 则为需要获取源码的朋友们提供了明确的指引。只需访问特定的链接，输入编码“”，便能轻松获取到此源码。这不仅简化了获取过程，也确保了资源的便捷性和安全性。

       总的来说，这款 Vue 实现的动态环形统计图表 HTML 页面前端源码，不仅展示了 Vue 技术的强大应用潜力，也为数据可视化领域提供了创新的解决方案。希望本文的介绍能激发您对 Vue 技术的兴趣，以及对动态数据可视化的深入探索。

如何在 Vue 中使用 Chart.js - 手把手教你搭可视化数据图表

       在Vue中利用Chart.js创建可视化数据图表的教程，将一步步教你实现。

       首先，Chart.js是一个强大的JavaScript开源图表库，适用于Vue项目中的后台数据可视化。对于前端技术不熟但需要快速搭建数据展示的用户，推荐使用卡拉云，它提供低代码拖拽方式生成图表，无需编写代码。

       在Vue项目中实现示例，我们以太阳系行星数据为例，展示多数据集的图表。步骤如下：

       确保Vue环境，通过npm安装vue-cli，创建项目kalacloud-vue-chartjs。

       在components目录下创建PlanetChart.vue组件，并在App.vue中引入。

       在planet-data.js中存储行星数据，包括卫星数和质量，支持多种图表类型如折线图、条形图等。安卓 图库源码

       在PlanetChart.vue中，将数据导入并配置在data和mounted函数中，展示双线图和双柱状图。

       通过修改data中type属性，可以轻松切换图表样式，如将卫星数折线图与质量条形图混合展示。

       对于更高级的图表定制，卡拉云提供了更简便的解决方案，无需前端技能，只需简单拖拽即可生成专业图表，极大节省开发时间。

别再纠结图表设计了！来试试Figma for EasyV图表组件开源设计文件

       在数字孪生可视化项目交付过程中，设计师们经常需要从零开始，耗费大量时间设计每一个图表。不同项目之间的图表设计复用率较低，效率难以提升。为了解决这一问题，易知微团队基于其可视化设计规范和EasyV官方图表组件特性，推出了面向大众设计师的Figma图表开源设计文件EasyV Charts Components。

       易知微团队在多年的项目交付中，总结了一套标准化的样式配置，这套配置包含自由度高、支持深度交互以及数据格式友好的图表组件。面向设计师开源EasyV图表，旨在提高可视化图表设计的效率。

       EasyV Charts Components功能全面，基本覆盖常用图表配置项，适配EasyV数字孪生可视化平台，统一图表设计规范，提升设计效率。设计者可轻松完成图表设计，快速产出图表规范。

       功能亮点包括：

       图表缩放自适应：图表在缩放时，各个组成部分能自适应大小，避免畸变溢出。

       配置化快速调整：图表样式可灵活调整，包括显隐、轴类数量、图例样式等，提升设计效率。

       丰富主题配色：提供多样化的主题配色库，设计师可选择更加个性化的方案。

       开源可视化设计文件：提供易知微设计源文件，以及基于EasyV Charts Components绘制的运维行业可视化设计源文件。

       EasyV平台联动：设计完成后，可直接在易知微进入EasyV平台快速落地可视化项目。

       如何体验？Figma易知微官方账号已上线Figma for EasyV，提供丰富开源图表设计素材，帮助设计师快速设计可视化图表。立即关注，获取更多可视化设计资源。

       客户案例展示：具体案例详情请查看案例中心。更多案例和可视化资讯关注易知微官方公众号。免费试用EasyV，个人版已上线，立即体验。试用期间提供专业团队一对一指导，解答疑惑。

python可视化神器——pyecharts库

       Python可视化工具介绍：pyecharts

       Pyecharts是一个旨在与Python无缝对接的Echarts库，Echarts是白蛇传 源码由百度开发的出色数据可视化JavaScript库。它的图表效果出色，使得在Python环境中直接操作数据生成可视化图形变得简单。通过pyecharts，你可以生成独立网页，也可在flask或Django应用中轻松集成。

       安装流程简便，只需执行命令：pip install pyecharts。在Jupyter Notebook中，pyecharts与Python 2和3环境兼容，能提供与浏览器一致的交互体验，非常强大。

       要开始绘制图表，首先从创建实例开始。例如，对于Jupyter Notebook，只需实例化图表，然后使用add()方法添加数据和配置，最后用render()生成本地文件，如HTML、SVG、PNG等。

       从0.5.2版本起，pyecharts支持自定义主题颜色，通过render()方法并指定文件格式。另外，pyecharts-snapshot插件允许将图表导出为格式，如安装phantomjs和pyecharts-snapshot，可以调用render(path='snapshot.png')来实现。

       图形绘制基本步骤如下：首先实例化图表类型，如Line()，Bar()，Scatter()等，然后添加数据和配置，最后生成本地文件。数据通常以两个长度一致的列表形式输入，支持字典和元组字典的转换。

       对于多图表展示，从0.4.0版本后，pyecharts优化了渲染逻辑，推荐采用新的方法。在Jupyter Notebook中，matplotlib的图表功能在pyecharts中也得到了支持。

       pyecharts提供了丰富的图表类型，包括柱状图、折线图、箱形图、K线图等，以及自定义类，如Grid、Overlap、Page和Timeline等，以满足多样化的需求。

       此外，地图功能需额外安装地图包，如echarts-countries-pypkg、echarts-china-provinces-pypkg等，并确保重启Jupyter Notebook以正确显示地图。

       总的来说，pyecharts作为一款强大的可视化工具，无论是开发环境还是数据分析，都是魔方斗牛指标源码不可或缺的实用工具。

开源免费的可视化报表引擎

       报表引擎，作为生成和展示报表的软件工具，具备数据处理、报表设计与展示功能，适用于企业信息化、数据分析与决策支持等多个领域。在选择报表引擎时，关注其与数据源的集成能力、报表样式与布局的灵活性，以及是否满足企业具体需求尤为重要。

       在众多报表引擎中，JasperReport作为广受欢迎的开源选项，拥有强大的功能与广泛的用户基础。它由多个组件构成，包括JasperReport Library、JasperReport Studio和JasperReport Server等，能够与企业现有IT架构无缝集成，提供全面的企业级解决方案。

       JimuReport则是一款基于Spring架构的Java数据可视化报表工具，以易于搭建、在线设计的特点，支持数据报表、打印设计、图表报表、大屏设计等功能。其强大的打印功能，支持多种参数设置，满足精准、无缝打印需求。大屏设计器提供多种图表样式，便于用户自由组合设计炫酷的大屏展示。

       NopReport是一款基于可逆计算理论构建的高性能中国式报表引擎，具有高灵活性与可扩展性。NopPlatform 2.0作为新一代低代码平台，旨在解决传统低代码平台的问题，提供对表格数据结构的通用建模工具，简化报表生成流程。

       Seal Report是一款生产与开放数据库报表框架，提供动态SQL源、本地数据透视表、HTML5图表、Web报表服务器、层级导航与报表、定时任务等全面功能。其完全开源的特性，结合Ariacom提供的服务与支持，为用户提供了灵活的定制化选项。

       Skyeye Report是一款高性能的Java报表引擎，提供基于网页的报表设计器，支持多种数据源与拖拽式报表功能，适合快速创建复杂中式报表。其大屏报表设计能力，为用户提供了更为直观的数据展示方式。

       UReport2，一款基于Apache-2.0 License的高性能中式报表引擎，基于Spring架构的Java高性能报表引擎，通过迭代单元格实现任意复杂报表设计。UReport2具备全新的网页报表设计器，支持在Chrome、Firefox、Edge等主流浏览器运行（不支持IE浏览器），android 来电秀 源码为用户提供了便捷的报表设计与制作体验。

Echarts：是一个百度的开源的、强大的、傻瓜式数据可视化js库

       数据可视化的重要性日益凸显，在众多数据可视化库中，无论是对Python使用者的介绍，还是针对JavaScript的工具，均不乏其选。对于不懂编程的普通人而言，制作出精美的数据可视化图标似乎充满挑战。然而，今天我要向大家介绍的是一个名为Echarts的库，它是由百度开源的、强大的、傻瓜式的数据可视化JavaScript库。

       Echarts以其易用性而著称，即便是编程小白，也能轻松制作出吸引眼球的图表。无需复杂的编程知识，Echarts的傻瓜式操作让你在制作过程中省时省力。

       访问Echarts的官方网站，首页提供了丰富的实例和GL实例供你参考。从基本折线图到动态交互图表，Echarts的使用方式灵活多样，满足不同需求。

       以基本折线图为例，你只需简单几步，即可快速制作出图表。对于静态图表，只需截图保存即可。而对于交互式图表，下载Echarts库后，通过生成HTML文件或使用微软编辑器VSCode进行本地编辑，根据需要修改数据，即可实现图表的动态交互。

       通过Echarts制作的图表，无论是对于日常的数据分析，还是项目展示，都能发挥巨大作用。它的操作简单，即使是复杂的图表制作，也能通过Echarts实现，让你轻松成为图表制作高手。

       记住这个在线制作数据可视化图表的网址，不断实践和探索，相信你很快就能掌握Echarts的全部功能，制作出令人眼前一亮的数据可视化作品。

数据可视化—pyecharts的使用

       本文将介绍数据可视化工具 pyecharts 的使用方法，以及如何在 Python 中生成各种图表。pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库，主要应用于数据可视化。

       pyecharts 提供了丰富的图表类型，包括但不限于：柱状图（Bar）、3D 柱状图（Bar3D）、箱形图（Boxplot）、带有涟漪特效动画的散点图（EffectScatter）、漏斗图（Funnel）、仪表盘（Gauge）、地理坐标系（Geo）、关系图（Graph）、热力图（HeatMap）、K线图（Kline）、折线/面积图（Line）、3D 折线图（Line3D）、水球图（Liquid）、地图（Map）、平行坐标系（Parallel）、饼图（Pie）、极坐标系（Polar）、雷达图（Radar）、桑基图（Sankey）、散点图（Scatter）、3D 散点图（Scatter3D）、主题河流图（ThemeRiver）和词云图（WordCloud）。

       用户可以通过 Grid、Overlap 和 Page 类来管理图表的布局和展示方式，其中 Grid 类用于并行显示多张图，Overlap 类用于结合不同类型图表叠加画在同张图上，Page 类用于在同一网页按顺序展示多图，Timeline 类则提供时间线轮播多张图的功能。

       要使用 pyecharts，可以通过命令行工具 pip 安装所需包：

       pip install pyecharts

       对于全球国家地图、中国省级地图和中国市级地图，分别可以通过以下命令安装：

       pip install echarts-countries-pypkg

       pip install echarts-china-provinces-pypkg

       pip install echarts-china-cities-pypkg

       在使用 pyecharts 时，一些基础函数如 add()、show_config() 和 render() 非常重要。add() 方法用于添加图表的数据和配置项，show_config() 方法用于打印输出图表的所有配置项，render() 方法则用于生成 HTML 文件。

       对于中文支持问题，建议使用文本编辑器如 Visual Studio Code，通过 Gbk 编码打开文件，然后用 UTF-8 编码保存，避免中文乱码。

       下面是一些基本图表使用实例：

       Bar(柱状图/条形图)：使用 Bar.add() 方法添加数据和配置项。

       Pie(饼图/环形图)：使用 Pie.add() 方法添加数据和配置项。

       WordCloud(词云图)：使用 WordCloud.add() 方法添加数据和配置项。

       Geo(地理坐标系)：使用 Geo.add() 方法添加数据和配置项。

       Line(折线/面积图)：使用 Line.add() 方法添加数据和配置项。

       Scatter(散点图)：使用 Scatter.add() 方法添加数据和配置项。

       Overlap(图标叠加)：使用 Overlap.add() 方法添加数据和配置项，实现不同图表的叠加。

       以上内容提供了 pyecharts 的基础使用方法和一些进阶功能，帮助开发者更高效地进行数据可视化。

从零搭建antv数据可视化大屏（轻量级vite-react-ts）

       本文将详细介绍如何使用React语言搭建轻量级的可视化大屏，重点关注使用Antv数据可视化图表库。相较于Vue，React因其轻量化特性，在构建复杂图表应用时显得尤为高效。Antv库专为React量身打造，提供了丰富的图表类型和强大的交互能力，使得快速构建高质量的可视化大屏成为可能。

       为了确保开发过程高效流畅，选择合适的编译工具至关重要。本文推荐使用Vite作为前端构建工具。Vite相较于传统的Webpack具有更快的启动速度和更佳的开发体验，尤其是在面对大量图表数据时，其性能优势更为明显。

       在项目开发过程中，TypeScript作为一种静态类型系统，能够显著提升代码的可读性和可维护性。它与JavaScript的兼容性使得TypeScript成为构建大规模JavaScript应用的理想选择，特别是在团队协作环境下。

       项目创建阶段，利用Vite和TypeScript的优势，首先初始化React项目。通过执行特定命令，快速生成项目结构，相较于Vue项目，React项目的初始化更为简洁，便于后续图表的搭建。

       接下来，为了实现动态数据可视化，引入Antv/g2图表库。安装相应依赖后，可以基于官方文档创建基础图表组件，如条形图。在实现过程中，需要对引入的组件进行适当调整以适应实际需求。引入React特有的`useRef`和`useEffect`函数，可以优化图表的渲染和生命周期管理。

       为了增强大屏的美观性和交互性，CSS样式设计不可或缺。创建单独的样式文件，如`bar.css`，可以与图表组件分离开来，实现代码的清晰分类和易于维护。在Bar组件中引入CSS样式，确保图表的布局和视觉效果符合设计要求。

       条形图组合大屏的构建采用Flex布局，简化了布局管理，使大屏的搭建过程更为直观。通过调整Flex容器的属性，可以轻松实现组件的灵活排列和响应式布局。

       最后，本文总结了使用Vite、React、TypeScript和Antv/g2构建轻量级可视化大屏的方法，并提供了实践代码示例。为了方便学习者快速上手，文章末尾提供了获取完整代码的链接。通过本文的学习，读者将能够掌握从零搭建可视化大屏的关键技能，并在实际项目中灵活应用。

手把手教你股票可视化分析之Pyecharts（一）

       Pyecharts是一种基于Python语言的可视化图表库，它利用Echarts的开源库进行可视化图表的制作，使得图表制作变得更加精美。Python中拥有多种可视化工具，包括Matplotlib、Seaborn、Bokeh、Pygal、Plotly和Pyecharts等。其中Matplotlib是最基础的工具，Seaborn是matplotlib的增强版，提供统计分析图表，而Bokeh、Pygal、Plotly和Pyecharts则能够生成高级且美观的可视化图表，特别是Plotly和Pyecharts还支持动态交互效果。这些库都支持主流的Notebook环境，如Jupyter Notebook和JupyterLab，并能轻松集成到Flask和Django等主流Web框架中。本文重点介绍Pyecharts及其在金融量化分析中的应用，所有示例代码均在Jupyter notebook中运行。更多关于Pyecharts的详细信息，请参考其官网。

       Pyecharts分为v0.5.X（旧版）和v1（新版）两个版本，两者不兼容，v1是全新的版本。安装时，使用pip命令获取最新版本，如需安装旧版本，可指定版本号，例如pip install pyecharts=0.5.。本文使用的是1.9.1版本的Pyecharts，旧版本的示例代码可以参考公众号历史文章。

       在Pyecharts中，图表类位于charts模块，使用*导入全部，或根据需要导入特定图表类型，如Bar和Line。配置项通过options（缩写为opts）进行修饰，可以进一步调用JavaScript代码并使用JsCode导入，主题设置则通过ThemeType导入，一般推荐使用默认的主题（ThemeType.WHITE）。Faker模块提供数据用于画图。

       Pyecharts的options提供了大量的配置项，包括全局配置项和系列配置项，全局配置项有个大类，系列配置项有个大类，每个配置类下还包含众多参数。虽然配置项丰富，但对新手而言，可能会感到复杂和难以理解。建议学习时关注常用图表类型，并熟悉几个常用的配置项，其他配置项通常使用默认参数即可。

       本文将通过示例展示如何使用Pyecharts构建折线图、柱状图、K线图和散点图等图表。例如，折线图用于展示金融时间序列数据的趋势，柱状图用于比较不同指数的年收益率，K线图是股票量化分析的基本工具，而散点图则用于反映两个变量之间的关系。此外，热力图可以用来分析指数周期变化和热点板块轮动。本文通过实际应用案例展示了如何使用Pyecharts构建和配置这些图表。

       下一篇文章将深入介绍Pyecharts的其他图表构建方法，包括日历图、仪表盘、地图、关系图等，并分享这些图表在金融量化分析中的应用实例。通过本文的学习，您将对使用Pyecharts进行数据可视化有一个全面的了解。

收藏 | 推荐个数据可视化图表绘制网站

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       EVenn ehbio.com/test/venn/ 年发布，由中国中医科学院黄璐琦院士团队与刘永鑫高级工程师合作。开发一站式的Venn图和Venn网络在线绘制平台，支持5种类型绘制，快速整合数据集进行比较分析。提供Fisher’s exact test等3种统计方法评估集合相似性，计算交并关系，便于关键基因或菌群筛选。引用过百次。

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       Apache Echarts echarts.apache.org/exam... 是经典的交互式绘图工具，图形丰富，支持在线数据准备与调整。有时需自行转换数据格式。

       RAWGraphs app.rawgraphs.io/ 提供多种可视化图表类型，支持数据导入、图表选择、自定义功能，包括动画效果、时间轴、自动化报告等。引用过百次。

       Flourish flourish.studio/example... 是一款在线数据可视化工具，提供各种图表类型，包括线图、柱状图、热力图等，支持高级功能如动画、时间轴、数据透视等。引用过千次。

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       花火数图 hanabi.cn/h2/dataVideo 提供各种可视化类型，包括折线图、柱状图、饼图等，支持数据透视和过滤，提供直观的图表应用场景展示。注意性能与速度限制。

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