大数据可视化编程和应用_倪振松;胡煜华;朱家全 主编;谢岳富;陈建平 副主编_AZW3_MOBI_EPUB_PDF_电子书(无页码)_倪振松;胡煜华;朱家全 主编;谢岳富;陈建平 副主编
内容节选
5.2ECharts可视化 本节介绍ECharts可视化及其应用。 5.2.1 ECharts简介 ECharts是一个用JavaScript实现的显示图形库,能够满足各个行业的图表展现的需求。ECharts遵循Apache 2.0开源协议,向社会开源。ECharts可以接受Chrome、Firefox、Safari等多功能设备,并可随时进行显示。 ECharts的常用配置如下:· title :标题组件,包含主标题和副标题。 · legend:图例组件。 · xAxis:直角坐标系grid中的x轴。 · yAxis:直角坐标系grid中的y轴。 · tooltip:提示框组件。 · color:调色盘颜色列表。 目前,ECharts具有以下几个特点: (1)丰富的图表类型:ECharts有丰富的图表类型,涵盖20多种图表和组件,包括折线系列、条形系列、散点图系列、饼图、烛台系列、箱形图系列、地图系列、热图系列、方向信息折线系列、关系图系列、树图系列、旭日图系列、多维数据的平行系列、漏斗系列、仪表系列等。 (2)强劲的渲染引擎:ECharts有强劲的渲染引擎,支持Canvas、SVG双引擎进行一键切换。同时,流加载、增量渲染等技术能够助力实现千万数据的流畅交互。 (3)强大的数据分析能力:支持各类常见的算法分析,如聚类、回归等,可对相同数据进行多维度的数据分析工作。 (4)健全的开源社区:ECharts拥有庞大的开源社区用户,在使用它的功能的同时也为ECharts提供了大量的插件,以满足用户在不同场景下的定制化需求。 (5)优雅的可视化设计:采用响应式设计,提供了灵活的配置选项,方便开发者进行定制化开发。 Apache ECharts提供了多种安装方式,可以根据项目的实际情况选择以下任意一种方式进行安装。· 从GitHub获取:在apache/echarts项目的release页面可以找到各个版本的链接。单击页面Assets中的Source code进行下载和解压,解压后dist目录下的echarts.js即为包含完整ECharts功能的文件。 · 从NPM获取:NPM安装命令为npm install echarts --save。 · 从CDN获取:从jsDelivr引用echarts。 · 在线定制:如果只想引入部分模块以减少程序包的体积,可以使用ECharts在线定制功能。 从以上安装渠道获取echarts.js文件,然后从前端HTML页面引入echarts.js,即可同普通HTML文件一样编辑代码、预览效果。 5.2.2 ECharts可视化案例 1. 柱形图 要使用柱形图展示一周中每天的业务数据,可在ECharts中使用option的xAxis作为横坐标的数值,使用series指定图表类型及纵坐标的数值,代码如下: 代码5-6: 绘制的柱形图如图5-6所示。 图5-6 柱形图 2. 折线图 要展示近7天股票收益每天的波动情况,可在ECharts的option中添加相应参数绘制折线图,完整代码如下: 代码5-7: 绘制的折线图如图5-7所示。 图5-7 折线图 3. 饼图 要展示直接访问、联盟广告、搜索引擎的占比情况,可在ECharts的option中添加相应参数来绘制饼图,完整的代码如下: 代码5-8: 绘制的王者荣耀段位饼图如图5-8所示。 图5-8 王者荣耀段位饼图 4. 散点图 要展示点在图上的分布坐标情况,可在ECharts的option中添加相应参数绘制散点图,完整代码如下: 代码5-9: 绘制的散点图如图5-9所示。 图5-9 散点图 5. K线图 要展示××××年上半年上证指数的情况,可在ECharts的option中添加相应参数绘制K线图,完整代码如下: 代码5-10: 绘制的K线图如图5-10所示。 图5-10 K线图 6. 热力图 要模拟2023年某网站被点击的次数,可在ECharts的option中添加相应参数绘制热力图,完整的代码如下: 代码5-11: 绘制的热力图如图5-11所示。 图5-11 热力图 7. 树图 主干为“根”,下面有analytics、animate、data、display、flex、physics、query、scale、util、vis等分枝,每条分枝下面又有各自的枝干,使用ECharts中的setOption方法设置相应参数绘制树图,代码如下: 代码5-12: 绘制的树图如图5-12所示。 图5-12 树图 8. 矩形树图 要展示矩形树图的分布情况,可使用ECharts中的setOption方法添加相应参数来绘制矩形树图,完整的代码如下: 代码5-13: 绘制的矩形树图如图5-13所示。 图5-13 矩形树图 9. 桑基图 在option中添加参数来绘制桑基图,完整......
- 信息
- 内容简介
- 前言
- 第1章 数据可视化简介
- 1.1 大数据概述
- 1.2 大数据与大数据技术发展历程
- 1.3 数据可视化简介
- 1.4 数据可视化技术
- 1.5 数据挖掘可视化
- 1.6 本章习题
- 第2章 Excel图表可视化
- 2.1 Excel简介
- 2.2 Excel实现可视化案例
- 2.3 本章习题
- 第3章 Tableau Desktop
- 3.1 Tableau简介
- 3.2 Tableau功能介绍
- 3.3 Tableau可视化案例
- 3.4 本章习题
- 第4章 Web可视化组件
- 4.1 Highcharts可视化组件
- 4.2 d3可视化库
- 4.3 本章习题
- 第5章 Java可视化控件
- 5.1 JFreeChart可视化
- 5.2 ECharts可视化
- 5.3 本章习题
- 第6章 Python编程数据可视化
- 6.1 Matplotlib可视化
- 6.2 Bokeh可视化
- 6.3 Pairplot可视化
- 6.4 Pyecharts可视化
- 6.5 本章习题
- 第7章 豆瓣电影数据可视化实战
- 7.1 项目概述
- 7.2 任务一:进行网页分析
- 7.3 任务二:进行数据爬取
- 7.4 任务三:进行数据处理
- 7.5 任务四:数据可视化
- 第8章 餐饮消费数据可视化系统实战
- 8.1 项目概述
- 8.2 需求概述
- 8.3 各模块功能描述
- 8.4 数据爬取
- 8.5 数据库处理
- 8.6 数据展示
- 8.7 大数据可视化前端运行和展示
- 参考文献