1.精读 《 echarts-for-react 源码 》
2.echarts.min.js与echarts.js的码解区别是什么
3.Echarts-ZRender源码分析（一）
4.Pyecharts绘图教程（2）—— 绘制多种折线图（Line）参数说明+代码实战
5.使用pyecharts最新版本绘制中国地图实例详解，个性化地图定制
6.Qt+ECharts开发笔记（一）：ECharts介绍、码解下载和Qt调用ECharts基础柱状图Demo

精读 《 echarts-for-react 源码 》

       echarts-for-react 是码解一个将 ECharts 数据可视化库与 React 框架无缝结合的封装组件，旨在简化在 React 应用中创建动态图表的码解过程。本文将深度解析 echarts-for-react 的码解核心功能与工作原理，帮助开发者更全面地理解该库的码解麻将ai程序源码内部机制。

       在使用 echarts-for-react 时，码解用户无需担心实例容器的码解宽度和高度，只需通过 `setOption` 方法动态生成图表。码解该库提供了一系列高级参数，码解包括事件处理、码解主题定制和动态数据更新，码解增强了图表的码解灵活性和交互性。

       深入阅读源码，码解我们可以发现其设计逻辑严谨。码解`componentDidMount` 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通达信指标源码怎么选边界情况，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。

echarts.min.js与echarts.js的区别是什么

       echarts.min.js与echarts.js的区别在于版本类型与文件大小。

一、版本类型

       * echarts.js是ECharts的完整版本，包含了所有的功能和图表类型。它是源代码的未压缩版本，适合开发者进行调试和定制开发。

       * echarts.min.js则是ECharts的压缩版本，对源代码进行了压缩和优化，减小了文件的大小，适合在生产环境中使用，以减少网页加载时间。浏览器扫描功能源码

二、文件大小

       * 由于echarts.min.js经过了压缩和优化处理，其文件大小通常会比echarts.js小很多。这对于需要加载ECharts的网页来说，使用min.js版本可以更快地加载和显示图表。

三、使用场景

       * 在开发阶段，由于需要调试和定制开发，通常使用echarts.js版本，因为它提供了完整的源代码，方便开发者进行阅读和修改。

       * 在生产环境中，为了提升网页的加载速度和性能，通常会使用echarts.min.js，尽管它不易于阅读和理解，但对于普通用户的使用没有任何影响。

四、功能特性

       * 两者在功能特性上并无区别。无论是echarts.js还是echarts.min.js，它们都具有ECharts提供的数据可视化功能，包括各种图表类型、交互功能、主题定制等。

       总结来说，echarts.js是未压缩的完整版本，适合开发者使用；而echarts.min.js是压缩后的版本，文件更小，适合生产环境使用。无论使用哪个版本，都不会影响ECharts的分时副图龙抬头源码公式数据可视化功能和用户体验。开发者可以根据实际需求选择合适的版本。

Echarts-ZRender源码分析（一）

       Echarts的底层图形绘制引擎ZRender，是一个独立的2D图形绘制引擎，支持Canvas/SVG（5.0后不再支持VML）。它具备图形绘制、管理（包括CRUD操作和组管理）、图形动画和事件管理（在Canvas中实现DOM事件）、响应式帧渲染以及可选渲染器功能。

       ZRender的架构遵循MVC模式，分为视图层、控制层和数据层。视图层负责图形渲染，控制层处理用户交互，数据层负责数据模型的管理和存储。此外，还包含辅助功能模块，如图形和Group的管理，其中图形特指2D矢量图形。

       源码文件结构清晰，入口文件zrender.ts中定义了全局方法，如初始化、删除等操作，ZRender类则负责核心功能的实现。通过实例化代码展示，可以看到如何绘制一个px的圆形并绑定动画，ZRender会处理绘制流程，并将动画添加到管理器中生成帧，开始动画绘制。

       后续章节将深入解析元素对象、事件管理器、大威天龙吃鸡辅助源码动画管理器和渲染器的源码。作者雷庭，北京优锘科技前端架构师，有年前端开发和架构经验，专注于可视化前端开发，有兴趣交流的朋友可通过微信ltlt联系他。

Pyecharts绘图教程（2）—— 绘制多种折线图（Line）参数说明+代码实战

       Pyecharts绘图教程（2）—— 绘制多种折线图（Line）参数详解及实战

       在本期教程中，我们将深入探讨如何利用Pyecharts库绘制各种折线图，帮助零基础和进阶者掌握数据可视化的技巧。系列教程旨在提供实用指导，如有疑问或建议，欢迎随时联系我们的小编。

       1. 折线图介绍

       折线图是呈现数据随时间变化趋势的有效工具，通过连接数据点展示上升、下降和波动，帮助理解数据规律。

       2. 代码配置

       确保使用Pyecharts版本1.9.1

       数据配置：通过add_xaxis和add_yaxis设置坐标轴数据

       全局配置：set_global_opts控制全局样式，包括标题、图例等，详情将后续介绍

       3. 实战示例

       基础折线：is_smooth、is_step、is_connect_nones控制线条平滑、阶梯显示和空值处理

       颜色设置：color控制线条颜色，注意颜色反转问题

       标记点、图形、线样式、填充区域和标记区域的配置项

       4. 源码实践

       立即在线实践可视化代码：点击这里

       完成本期内容后，不妨动手练习，如果你喜欢，别忘了点赞、收藏或分享给更多人。更多绘图教程请关注公众号：Python当打之年。

使用pyecharts最新版本绘制中国地图实例详解，个性化地图定制

       第一章：实例演示

       这里提供一个具体的操作实例，展示如何使用 pyecharts 最新版本绘制中国地图，以及如何进行个性化地图定制。

       在开始之前，请确保已经通过 pip install pyecharts 安装了 pyecharts 库。当前演示的版本为 1.9.1，新版本已无需单独安装地图。

       我们将使用随机生成的数据来展示中国各省份的示例。

       实例1：添加数据项，默认中国地图显示

       首先，我们演示如何添加一组数据，运行后会生成一个 HTML 文件，通过打开文件即可查看生成的地图。

       接下来，我们将演示如何添加两组数据，只需在之前的基础上调用 add() 函数即可，操作简便。

       实例2：完整源码

       为方便读者实践，我们提供了一段完整源码，直接运行即可。

       第二章：常用配置项及参数解析

       在使用 pyecharts 绘制地图时，有许多配置项和参数可以进行个性化定制。

       配置项1：设置是否默认选中

       默认情况下，地图会自动选中数据。可以通过添加 is_selected=False 参数来改变默认行为，这样地图就不会自动显示数据。

       配置项2：设置地图颜色类型是否分段显示

       通过 visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=, is_piecewise=True) 可以使地图颜色根据数据范围分段显示。max_ 参数定义了数据的范围，is_piecewise=True 表示数据范围将被划分为多个段。

       配置项3：缩放和平移配置

       启用 is_roam 参数可以实现地图的缩放和平移功能。默认情况下，用户可以通过鼠标滚轮放大缩小地图，同时也可以通过鼠标拖动实现地图的平移。

       配置项4：关闭图形标记

       通过 is_map_symbol_show=False 参数可以关闭地图上的图形标记，这样地图上就不会显示任何点。

       配置项5：关闭标签名称显示

       使用 label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False) 参数可以关闭标签名称的显示，使得地图上省份的名称不被展示。

       配置项6：颜色设置

       可以通过系列配置项的 color 参数为标签设置颜色，例如 color="blue" 将标签颜色设置为蓝色。同时，通过设置图元样式配置的 areaColor 和 borderColor 来调整区域颜色和边框颜色，其中 normal 和 emphasis 两种模式分别代表常规和强调样式下的颜色。

       配置项7：地图画布初始化大小

       通过 Map() 函数中的 init_opts 参数可以设定地图画布的初始大小，例如 Map(init_opts=opts.InitOpts(height="px", width="px"))。

       通过以上配置，可以实现对地图的全面定制，满足不同需求。希望这些实例和配置解析能帮助您更好地使用 pyecharts 进行地图绘制与个性化定制。如果您觉得文章对您有所帮助，请给予支持。

Qt+ECharts开发笔记（一）：ECharts介绍、下载和Qt调用ECharts基础柱状图Demo

       前言

       本文介绍如何使用Qt开发大数据可视化看板，利用Qt的QWidget和QML与ECharts结合，实现高性能的图表展示。

       核心思想

       通过在Qt中使用QWebView封装ECharts图表，实现多个不同类型的图表模块化。每个模块通过Qt的接口调用js代码，实现与图表的交互，从而达到用Qt代码控制图表效果的目的。

       Demo演示

       为了展示窗口背景透明度的提升效果，测试结果显示达到预期目标。这为后续的多模块化设计提供了基础。

       ECharts

       概述

       ECharts是由百度开源的商业级数据可视化工具，具有高度可定制性，支持多种图表类型，包括折线图、柱状图、饼图等，适用于PC端和移动设备。

       主要功能

       ECharts提供丰富的图表类型，支持数据可视化、BI分析、地理数据展示等应用场景，可满足复杂数据的可视化需求。

       下载

       访问ECharts官网获取最新版本的JavaScript文件，确保兼容性和性能优化。

       Qt中引入ECharts

       步骤一：引入web模块

       使用msvc版本的Qt，并参考解决报错方法，确保兼容性。

       步骤二：初始化窗口

       在构造函数中初始化QWebView，实现浏览器窗口和js交互的设置。

       步骤三：窗口大小跟随

       确保窗口大小与内容自动适应，提升用户体验。

       模块化

       BarEChartWidget示例展示了柱状图模块的实现，包括头部定义、源代码和html文件。

       Demo

       通过BarEChartWidget的实现，解决js初始化问题，最终成功加载ECharts。

vue2项目 echarts实现3D地图 map3D

       首先，需要安装echarts和echarts-gl插件。接着，在Vue组件中引入echarts和echarts-gl。然后，创建一个div容器来展示地图。在Vue组件的mounted生命周期函数中，初始化echarts并绘制地图。

       但是，在完成上述步骤后，常常会遇到报错问题。经过排查，发现原因在于版本不兼容。echarts和echarts-gl插件需要满足特定的版本要求才能实现3D效果，并且两者之间也需要匹配。具体匹配的版本信息如下：

       源码

       最终，地图的显示效果如下：

python绘制箱形图全解（改进源码）

       在数据挖掘领域，异常值检测是至关重要的一步，它直接关系到实验结果的准确性。箱形图作为一种有效的异常值检测工具，其优势在于不受异常值影响，能够稳定地展示数据的离散分布，便于数据清洗。

       以下以一组学生成绩数据为例，演示如何利用箱形图进行异常值检测。

       我们希望检查是否存在因手误而输入错误的成绩，箱形图便能提供判断依据。

       在计算学生成绩数据的5种关键值时，包括：

       1. 下四分位数Q1

       2. 中位数（第二个四分位数）Q2

       3. 上四分位数Q3

       4. 上限

       5. 下限

       基于这些数据，我们可以绘制出相应的箱形图。通过观察，我们发现存在一个明显的异常值，可能是输入错误导致的。

       借助pyecharts库，上述过程可以轻松实现，操作简便。

       一、基本箱形图绘制

       使用prepare_data函数处理数据，得到上述5种关键值。

       二、显示异常值的箱形图绘制

       研究发现，Boxplot的prepare_data模块并不具备自动判断和绘制异常值的功能。因此，我对该模块进行了改进（源码附于文末）。

       改进后的prepare_data模块将返回两个列表，第一个列表包含与之前相同的5个关键值，第二个列表则包含所有异常值。