1.echarts 在html可以用 但是用e源码在jsp页面中不能使用 请问该怎么解决?
2.如何获取echarts点击点的X轴和Y轴值
3.用django搭建数据可视化平台(djangoyaml可视化编辑器)

echarts 在html可以用 但是在jsp页面中不能使用 请问该怎么解决?

       不是引入问题 是JS区域里面的设置问题 JSP中使用ECHARTS跟WebStrom中使用是不一样的 在JSP执行的过程中是先走EL表达式这些, JSP里面的那些CSS样式不都是JAVA画出来的嘛 所以在JSP执行到最后走JS部分的时候就会无法执行,图形显示不出来,你搜索JSP使用ECHARTS例子 还有就是 你在JSP中使用ECHARTS 里面图形的横纵坐标值你没有办法从数据库里面弄到JSP的JS里面,因为你还得遍历出来放到那个JS var声明出来的数组中 ,就会导致只有一个背景,确实没有数据也就没有值,非常尴尬 .这是我个人的问题 不清楚你那边能行么 ,不过 JSP中使用ECHARTS是肯定可以的

如何获取echarts点击点的X轴和Y轴值

       ä»£ç å¦‚下：myChart.on("click",function(param){ varhz=param.name;//横坐标的值alert(param);}

用django搭建数据可视化平台(djangoyaml可视化编辑器)

       用pyqt做好了前端，想用django做服务器，用e源码想问一下大概怎么搭建呢？

       一般客户端（也就是用e源码你说的前段）跟服务器端（你准备使用Django）都是通过HTTP协议交换信息的（除非有特别的需求，才会使用别的用e源码或者定制协议）。

       在客户端（PyQT）中,用e源码你可以安装Requests库，它可以帮助你发送HTTP请求给服务器端，用e源码乱码信息 源码

       在Django中你可以使用DjangoRESTFramework网页链接处理客户端的用e源码HTTP请求。

       Pyspider自带WebUi，不需要自己再开发。用e源码

       如果你想看数据，用e源码我倒是用e源码弄过，就是用e源码把所有爬取结果都放在一个只读表里，然后通过django看就行了。用e源码

       有哪些让人惊艳的用e源码数据可视化工具？

       作为一名数据分析师，一提到数据可视化就会感到莫名兴奋，用e源码我认为数据可视化有两个非常重要的部分：一个是数据，一个是可视化。而我们最常见的问题就是一看已经有了数据，却不知道如何去可视化。

       市面上有相当多的可视化工具，绝对能够挑花你的眼，但这些大多是门槛比较高的工具，比如Gantti、Paper.js、Highchart.js等等，不得不说，它们在技术层面上确实做的很牛逼，也很成熟。但是超级度盘源码针对的使用人群也比较单一，就是程序员。

       个人觉得在大数据时代，数据的使用是会越来越普及的，现在的很多做数据类工具的公司都在企图让数据分析变成一件没门槛的事，只有大家都能轻松上手，才能真正实现数据价值最大化。

       所以站在这个角度上说，想给大家推荐几款人人可用，能够快速给数据赋能的可视化工具。

       数据可视化的目的？

       在推荐工具之前我们需要回答另外一个问题，你需要用这些数据可视化的工具来做什么，实现什么目的？

       首先要明确数据分析是需要以自我需求为导向的，抛开目的推荐可视化工具都是刷流氓。

       我们可以将他们分类为：

       基于这一假设，开始基于目的性推荐几款数据可视化工具。

       一、个人自助式分析

       1、FineBI

       简洁明了的数据分析工具，也是我个人最喜欢的可视化工具，优点是零代码可视化、可视化图表丰富，只需要拖拖拽拽就可以完成十分炫酷的可视化效果，拥有数据整合、可视化数据处理、探索性分析、数据挖掘、可视化分析报告等功能，更重要的在线问诊项目源码是个人版免费。

       主要优点是可以实现自助式分析，而且学习成本极低，几乎不需要太深奥的编程基础，比起很多国外的工具都比较易用上手，非常适合经常业务人员和运营人员。

       在综合性方面，FineBI的表现比较突出，不需要编程而且简单易做，能够实现平台展示，比较适合企业用户和个人用户，在数据可视化方面是一个不错的选择。

       2、python

       本来没想把python放进来的，毕竟python这种脚步语言学习起来是比较麻烦的，但是最终考虑还是python太强大了，数据分析可视化只是python的一小部分应用方向，如果你不想敲代码的话，建议忽略这一节。

       其实利用Python可视化数据并不是很麻烦，因为Python中有两个专用于可视化的库matplotlib和seaborn能让我们很容易的完成任务。

       3、Tableau

       Tableau是各大外企在用的数据分析类报表工具，个人感觉主打的是：人人都会用的数据分析工具，通过简单的图形化操作（类似Excel）就可以得出自己想要的分析结果。

       原理是通过连接公司数据库基于一定的SQL语法建立基本数据集，对数据集进行分析。这对数据集的完整性有很高的要求。

       二、寻客大师源码指标监控型报表

       1、FineReport

       可视化的一大应用就是数据报表，而FineReport可以自由编写整合所需要的报表字段进行报表输出，支持定时刷新和监控邮件提醒，是大部分互联网公司会用到的日常报表平台。

       尤其是公司体系内经营报表，我们用的是商业报表工具，就是FineReport。推荐他是因为有两个高效率的点：

       三、动态数据可视化

       一个使用JavaScript实现的开源可视化库，底层依赖轻量级的矢量图形库ZRender，提供直观，交互丰富，可高度个性化定制的数据可视化图表，它是由百度团队开源的。

       在实际开发中使用的往往会要求从服务器端取数据进行动态显示，一般来说数据请求过程如下：

       通常都是用Jsp+Servlet+Echarts来实现动态数据可视化的。

       您的问题非常好，很高兴结合工作实践回答您的问题。

       数字经济下半场，数据将成为新的石油，云计算提供强大的算力引擎，而5G则为更高速、更低延时的信息就速公路（当然，后面必然还会有6G，nG，包括可能大力发展的卫星通信）

       年伊始，中央六次点名新基建，燕窝印尼溯源码中央六次点名新基建，4月日，国家首次明确新基建范围，其中，数据中心建设，被列为算力基础设施之一。

       数据，已经在不断成为重要的资源，从国家到企业，都将视之为新兴战略资源，不断积累、加工、挖掘，产生新的生产力，在已经到来的智能经济时代，各国不断从数据大国走向数据强国，将是一个持久的命题与实践。

       回到本题。正因为数据越来越重要，数据蕴含的价值越来越得到共识与重视，所以，不论是企事业单位还是个人，对数据的可视化需求将越来越多，用数据来分析，基于数据来决策，甚至进行预测、智能模拟。

       这几年，除了国外以款数据可视化平台，国内相关系统平台也发展迅速。笔者年基于公司BI项目建设，对市场上主流的几款BI工具如永洪、亿信、帆软、金蝶数据魔方等进行了选型。最终选型了市场占有率及品牌口碑较好的帆软FineReport、FineBi.0，经过一年多的建设，平台运行良好、稳定，开发敏捷。

       另外，近年来，python不断兴起，其数据抓取、处理能力异常强大，有条件的企业或个人，也可以利用python及其开源的django、matplotlib等架构库，自行开发可视化系统工具，保持利用最新的技术迭代。这是笔者强烈推荐的方式。

       以上，就是个人的一点体会，谨以分享，供您参考，共同学习，天天向上。

       说到可视化工具，值得一提的就是图扑软件Hightopo的HTforWeb（2D/3D）编辑器。

       独创的自定义格式矢量渲染引擎，从底层设计就追求极致的性能，所有组件皆可承受上万甚至几十万以上图元量，上万的表格数据、网络拓扑图元和仪表图表承载力，更好的适应了物联网大数据时代需求。可以用于业务数据的快速呈现，制作仪表板，也可以构建可视化的大屏幕。各种多维数据库，广泛应用于企业级。

       数据可视化技术的基本思想，是将数据库中每一个数据项作为单个图元元素表示，大量的数据集构成数据图像，同时将数据的各个属性值以多维数据的形式表示，可以从不同的维度观察数据，从而对数据进行更深入的观察和分析。

       在信息时代发展迅速的前提下，数据是当今重要的信息载体，可以通过数据的捕获，通过监管和维护去了解一个行业下关于工业管控下的数据可视化系统。

       链接：

       提取码：2b6c

       课程简介

       毕业不知如何就业？工作效率低经常挨骂？很多次想学编程都没有学会？

       Python实战：四周实现爬虫系统，无需编程基础，二十八天掌握一项谋生技能。

       带你学到如何从网上批量获得几十万数据，如何处理海量大数据，数据可视化及网站制作。

       课程目录

       开始之前，魔力手册for实战学员预习

       第一周：学会爬取网页信息

       第二周：学会爬取大规模数据

       第三周：数据统计与分析

       第四周：搭建Django数据可视化网站

       ......

       1、基础书籍：《Python编程》

       豆瓣评分：9.1分

       推荐指数：★★★★★

       推荐理由：架构非常漂亮，针对所有层次的Python读者而作的Python入门书，完美描绘了Python的“景象”，没有教科书式的分章节阐释语法，没有太复杂的概念延伸。

       适读群体：零基础、小白读者。

       2、入门秘籍：《零基础入门学习Python》

       豆瓣评分：8.7分

       推荐指数：★★★★★

       推荐理由：与B站小甲鱼视频配套书籍，适合小白入门的好书，不完全局限于Python，其他编程入门也非常适合，由浅入深，在普及概念的同时，逐渐加深大家对Python的认知。

       适读群体：零基础、刚入门的读者。

       3、经典好书：《利用Python进行数据分析》

       豆瓣评分：8.6分

       推荐指数：★★★★★

       推荐理由：书中列举了大量具体的科学计算及数据分析的实践案例，被誉为“未来几年Python领域技术计算权威指南”。你将学会灵活运用各种Python库（如：NumPy、pandas、matplotlib、IPython等），来高效解决各种数据分析问题。

       适读群体：刚接触Python的分析人员、刚接触科学计算的Python程序员等。

       4、实用宝典：《Python网络数据采集》

       豆瓣评分：7.7分

       推荐指数：★★★★☆

       推荐理由：本书使用简单易懂的强大机器语言Python，从原理到实战，介绍了如何用Python从网络服务器请求信息、如何对服务器的响应进行基本处理、如何以自动化手段与网站进行交互等网络数据采集基本原理，以及如何使用网络爬虫测试网站、自动化处理、如何通过更多的方式接入网络等实际操作。

       适读群体：对Python网络数据采集、网站爬虫感兴趣的朋友。

       5、兴趣读物：《Python数据挖掘入门与实践》

       豆瓣评分：7.7分

       推荐指数：★★★★☆

       推荐理由：本书为数据挖掘入门读物，作者本身具备为多个行业提供数据挖掘和数据分析解决方案的丰富经验，循序渐进，带你轻松踏上数据挖掘之旅。

       适读群体：对Python数据挖掘感兴趣者。

       6、实战指南《Python数据可视化编程实战》

       豆瓣评分：7.2分

       推荐指数：★★★★☆

       推荐理由：本书介绍了Python数据可视化最流行的库，用+种方法呈现出美观的数据可视化效果，让读者从头开始了解数据、数据格式、数据可视化，并学会使用Python可视化数据。

       适读群体：了解Python基础，对数据可视化感兴趣的读者。

       7、爬虫至宝《Python3网络爬虫开发实战》

       豆瓣评分：9.0分

       推荐指数：★★★★★

       推荐理由：作者专业水平极高，从原理到开发实战，内容详尽且涉及面广，通过多个案例介绍了不同场景下如何实现数据爬取，通篇干货，无一点水分。

       适读群体：适合有一定Python基础，或有开发经验想转爬虫方向的读者。

       正经回答：先在数据库中建立好视图，然后django中建立对应的model。表所对应的类下面再建立一个Meta类，大致如下

       class?ViewModel(models.Model):

       """这个model类对应你所建立好的视图"""

       class?Meta(object):

       """同理，该方法可用于使用mysql中任何已有的表，不仅是视图"""

       db_table?=?'your_view'?#显式指定表名，也就是你建立的视图的名字

       managed?=?false?#默认是ture，设成false?django将不会执行建表和删表操作

       #?建立字段间的映射

       #?需要注意的是，必须设一个字段为主键

       #?不然django会自动创建一个id字段为主键，引发错误

       百度知道越来越辣鸡了，全是答非所问的。