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1.Qt+ECharts开发笔记（一）：ECharts介绍、源码和Qt调用ECharts基础柱状Demo
2.精读 《 echarts-for-react 源码 》
3.一个基于.NetCore开发的源码可视化大屏幕报表系统
4.数据可视化分析 04 图表组件：Echart 数据可视化图表基础
5.echarts tree怎么自定义显示NAME？
6.Echart：入门可视化科研人必备
Qt+ECharts开发笔记（一）：ECharts介绍、和Qt调用ECharts基础柱状Demo
前言
本文介绍如何使用Qt开发大数据可视化看板，源码利用Qt的源码QWidget和QML与ECharts结合，实现高性能的源码图表展示。
核心思想
通过在Qt中使用QWebView封装ECharts图表，源码php解析源码实现多个不同类型的源码图表模块化。每个模块通过Qt的源码接口调用js代码，实现与图表的源码交互，从而达到用Qt代码控制图表效果的源码目的。
Demo演示
为了展示窗口背景透明度的源码提升效果，测试结果显示达到预期目标。源码这为后续的源码多模块化设计提供了基础。
ECharts
概述
ECharts是源码由百度开源的商业级数据可视化工具，具有高度可定制性，源码支持多种图表类型，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。滴滴app源码
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。snort 源码分析`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。千博 源码
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，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。extjs后源码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。
数据可视化分析 图表组件：Echart 数据可视化图表基础
在数据可视化分析的课程中，我们进入了实践环节，首先从图表组件开始。Echarts，作为开源且广泛应用的可视化框架，是国内数据可视化领域的代表。它以丰富的图表类型、多样化的主题风格、源代码公开以及详尽的文档资源，赢得了用户的青睐，成为行业标准。
Echarts的特点主要体现在五个方面：广泛的图表类型，如柱状图、折线图等；主题样式多样，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，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。
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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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。
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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。
