Pyecharts绘教程(2)—— 绘制多种折线(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,码语我们将深入探讨如何利用Pyecharts库绘制各种折线图,码语帮助零基础和进阶者掌握数据可视化的码语技巧。系列教程旨在提供实用指导,码语如有疑问或建议,码语dsoframer源码编译欢迎随时联系我们的码语小编。1. 折线图介绍
折线图是码语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、码语下降和波动,码语帮助理解数据规律。码语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,码语包括标题、码语图例等,码语详情将后续介绍
3. 实战示例
基础折线:is_smooth、码语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、x modem 源码线样式、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。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,python 底层源码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、动画管理器和渲染器的源码。作者雷庭,composer源码授权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(1)—— Pyecharts可视化神器基础入门
大家好,欢迎来到《Pyecharts绘图教程》系列的第一课,专为零基础和希望提升数据可视化技能的朋友们设计。Pyecharts是一款强大的Python数据可视化库,我们将从基础入门,逐步深入。 首先,Pyecharts的特点在于其易用性和灵活性,支持多种图表类型,包括直角坐标系、基本图表、树形图、地理图、3D图以及组合图表等。版本方面,gpgpusim源码阅读我们建议使用1.9.1版本,确保不会因不同版本的参数差异导致问题。安装可通过pip进行,建议使用国内镜像源以提高下载速度。 在开始绘图之前,如需地图功能,可选择安装地图文件。接下来,我们提供实战示例,如Bar(柱状图)、Line(折线图)、Pie(饼图)等,以及Map(地图)和HTML组件等。学习过程中,可以在Jupyter notebook或生成html文件中查看你的作品,实战地址为:可视化源码在线运行。 每完成一个实例,别忘了在实践中巩固知识,喜欢的朋友可以收藏并分享给更多人,一起探索更多可视化技巧。更多教程和资源,关注公众号Python当打之年将持续分享。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。
精读 《 echarts-for-react 源码 》
echarts-for-react 是一个将 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过程。本文将深度解析 echarts-for-react 的核心功能与工作原理,帮助开发者更全面地理解该库的内部机制。
在使用 echarts-for-react 时,用户无需担心实例容器的宽度和高度,只需通过 `setOption` 方法动态生成图表。该库提供了一系列高级参数,包括事件处理、主题定制和动态数据更新,增强了图表的灵活性和交互性。
深入阅读源码,我们可以发现其设计逻辑严谨。`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。
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