python3 requests获取某网站折线图上数据

千次阅读 2019-01-30 16:04:00

比如要抓取某网站折线图上数据，如下截图：　　借助Chrome开发者工具Network。经过分析发现获取上面的热度数据，找到对应的事件url：https://pcw-api.iqiyi.com/video/video/trendcontent?ids=309006000&...


 　　比如要抓取某网站折线图上数据，如下截图： 
 　　 
 　　借助Chrome开发者工具Network。经过分析发现获取上面的热度数据，找到对应的事件url：https://pcw-api.iqiyi.com/video/video/trendcontent?ids=309006000&callback=jsonp_1548834448424_4474 
 　　 
 　　 
   
   
 通过分析：https://pcw-api.iqiyi.com/video/video/trendcontent?ids=309006000&callback=jsonp_1548834448424_4474 
 发现，ids=309006000是个定值，1548834448424_4474是两个随机数 
 ids=309006000是个定值从网页中获取。 
 　右键“查看网页源代码” 发现如下： 
   
   
 具体实现代码如下： 
  
  import random
from urllib import request
import requests

import json
class test:
    def __init__(self):
　　　　　#插入合适的cookie值
        self.mycookies = []

        self.user_agent_list = [
            'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.2) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/28.0.1464.0 Safari/537.36',
            'Mozilla/5.0 (Windows NT 5.1) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/31.0.1650.16 Safari/537.36',
            'Mozilla/5.0 (Windows NT 5.1) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/35.0.3319.102 Safari/537.36',
            'Mozilla/5.0 (X11; CrOS i686 3912.101.0) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/27.0.1453.116 Safari/537.36',
            'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.2; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/27.0.1453.93 Safari/537.36',
            'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.2; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/32.0.1667.0 Safari/537.36',
            'Mozilla/5.0 (X11; Ubuntu; Linux x86_64; rv:17.0) Gecko/20100101 Firefox/17.0.6',
            'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/28.0.1468.0 Safari/537.36',
            'Mozilla/5.0 (Windows NT 5.1) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/41.0.2224.3 Safari/537.36',
            'Mozilla/5.0 (X11; CrOS i686 3912.101.0) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/27.0.1453.116 Safari/537.36'
            ]

    def gettvid(self,url):
        tvid = ''
        try:
            cookie1 = random.choice(self.mycookies)
            # print(cookie1)
            UserAgent = random.choice(self.user_agent_list)
            header = {'User-Agent': UserAgent}
            # print(header)
            txt1 = requests.get(url, cookies=cookie1, headers=header).text
            print(txt1)


            response = request.urlopen(url)
            page = response.read()
            txt = str(page.decode('utf-8'))
            # cookie1 = random.choice(self.mycookies)
            # txt = requests.get(keyurl, cookies=cookie1).text
            txts = txt.split('\n')
            # print(txts)
            index = len(txts) - 1
            while index > 0:
                t = txts[index]
                if t.find("param['tvid']") > -1:
                    tt = t.replace('"', '').replace(' ', '')
                    start = tt.find("=")+1
                    end = start+9
                    tvid = tt[start:end]
                    tvid = tvid.strip()
                    break
                index -= 1

        except Exception as ex:
            print(ex)
            # print(ex)
        return tvid


    def gethotdx(self,url):
        tvid =self.gettvid(url)
        # 产生7位随机数
        id1=random.randint(1111111,9999999)
        # 产生5为随机数
        id2 = random.randint(11111, 99999)
        link ='https://pcw-api.iqiyi.com/video/video/trendcontent?ids=%s&callback=jsonp_154881%d_%d'%(tvid,id1,id2)
        try:
            cookie1 = random.choice(self.mycookies)
            # print(cookie1)
            UserAgent = random.choice(self.user_agent_list)
            header = {'User-Agent': UserAgent}
            # print(header)
            txt = requests.get(link, cookies=cookie1, headers=header).text

            start = txt.find('(') + 1
            end = txt.find(")")
            jsonstr = txt[start:end]
            data_json = json.loads(jsonstr)
            datas = data_json.get('data')[0]
            # print(data_json.get('data'))

            id = datas.get('id')
            print(id)
            print('\n')
            #
            # # 热度峰值
            pkHot = datas.get('pkHot')
            print(pkHot)
            print('\n')
            #
            # # 热度峰值 日期
            pkHD = datas.get('pkHD')
            print(pkHD)
            print('\n')
            #
            # # 热度值
            print('30天内容热度')
            aHot = datas.get('aHot')
            # print(aHot)
            for item in aHot:
                print(item.get('k'), item.get('v'))
            print('\n')

            print('全部内容热度')
            mHot = datas.get('mHot')
            # print(aHot)
            for item in mHot:
                print(item.get('k'), item.get('v'))
            print('\n')

            print('30天播放指数')
            aidx = datas.get('aidx')
            # print(aHot)
            for item in aidx:
                print(item.get('k'), item.get('v'))
            print('\n')

            print('全部播放指数')
            midx = datas.get('midx')
            # print(aHot)
            for item in midx:
                print(item.get('k'), item.get('v'))

        except Exception as e1:
            print(e1)

if __name__=="__main__":
    obj =test()
    url='https://www.iqiyi.com/v_19rrnbwrfg.html?vfm=m_103_txsp'
    obj.gethotdx(url) 
  
  
 
转载于:https://www.cnblogs.com/shaosks/p/10338503.html

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折线图数据获取及处理

千次阅读 2019-03-29 13:17:50

Controller层 public SegmentChartVo getChartInfo(@PathVariable("id") Long id) { ...//获得开始熏蒸任务开始时间，若结束时间未到获取当前时间，否者则end获取结束时间 LocalDateTime[] localDateTimes = (Loc...

Controller层 
 public SegmentChartVo getChartInfo(@PathVariable("id") Long id) {
        Tuple2 tuple2 = getDT(id);//获得开始熏蒸任务开始时间，若结束时间未到获取当前时间，否者则end获取结束时间
        LocalDateTime[] localDateTimes = (LocalDateTime[]) tuple2.second;
        Long segmentId = (Long) tuple2.first;
        SegmentChartVo chartVo = new SegmentChartVo();
        Tuple5 axisData = chartService.getTHMAxisDataById(segmentId, localDateTimes[0], localDateTimes[1], "hour", 1l, 1);//将室内温湿度，ppm浓度，水份按照每一小时为一个间隔返回
        Tuple3 axisData2 = chartService.getWeatherAxisData(localDateTimes[0], localDateTimes[1]);//将室外温湿度按照每五分钟为一个单位返回
        chartVo.setSegment(axisData);
        chartVo.setWeather(axisData2);
        return chartVo;
    }
 
室内坐标轴获取 
因为室内传感器较多，获取数据时间不规律，所以按照整小时为x坐标，对其内数据进行相关处理。 
 public Tuple5 getTHMAxisDataById(Long segmentId, LocalDateTime start, LocalDateTime end, String type, Long step,Integer typo) {
        DateTimeFormatter dateTimeFormatter = DateTimeFormatter.ofPattern(DATE_FORMAT_FULL);
        List<LocalDateTime> xAxis = generatorXAxis(start, end, type, step);//获取x坐标
        List<String> xAxisFormatter =//获得日期的标准格式
                xAxis.stream().map(localDateTime -> {
                    return parseLocalDateTime(localDateTime, dateTimeFormatter);
                }).collect(Collectors.toList());
        Map<String, List<KmSensorInfoHis>> data =
                aggregateService.getDataBetweenDateBySegmentId(segmentId, DateUtils.convertDate(start), DateUtils.convertDate(end),null,typo);//将数据按照deviceid分类
        Tuple4 tuple4 = getY(data,xAxis,"max");//获取y坐标
        return Tuple5.with(xAxisFormatter,tuple4.first,tuple4.second,tuple4.third,tuple4.fourth);//将x，y坐标返回
    }
 
按照时间间隔取得Y轴坐标 
public Tuple4 getY(Map<String, List<KmSensorInfoHis>> data,List<LocalDateTime> xAxis,String aggregateType){
        if (data != null && data.size() > 0) {
            List<Tuple4> tempAndTempTuple = new ArrayList<>();
            for (int i = 0; i < xAxis.size() - 1; i++) {
                LocalDateTime intervalStart = xAxis.get(i);
                LocalDateTime intervalEnd = xAxis.get(i + 1);
                Tuple4 t = preAchieveYAxis(data, intervalStart, intervalEnd);//获得间隔时间的起始值和终止值，并根据此查出数据
                tempAndTempTuple.add(t);
            }

            Map<LocalDateTime, Tuple4> maxTupleList = realAchieveYAxis(tempAndTempTuple, aggregateType);//获取每个间隔区间的最大Y值
            List<Float> tempY = new ArrayList<>();
            List<Float> humiY = new ArrayList<>();
            List<Float> hzzppmY = new ArrayList<>();
            List<Float> moistureY = new ArrayList<>();
            xAxis.forEach(x -> {
                Tuple4 tuple4 = maxTupleList.get(x);
                if (tuple4 != null) {
                    Float temp = (Float) tuple4.first;
                    Float humi = (Float) tuple4.second;
                    Float hzzppm = (Float) tuple4.second;
                    Float moisture = (Float) tuple4.second;
                    tempY.add(temp);
                    humiY.add(humi);
                    hzzppmY.add(hzzppm);
                    moistureY.add(moisture);

                } else {
                    tempY.add(null);
                    humiY.add(null);
                    hzzppmY.add(null);
                    moistureY.add(null);
                }

            });

            return Tuple4.with(tempY, humiY, hzzppmY, moistureY);
        }
        return Tuple4.with(new ArrayList<>(), new ArrayList<>(), new ArrayList<>(), new ArrayList<>());
    }
 
取出间隔时间内的数据 
    public Tuple4 preAchieveYAxis(Map<String, List<KmSensorInfoHis>> data, LocalDateTime intervalStart, LocalDateTime intervalEnd) {
        List<Float> tempList = new ArrayList<>();
        List<Float> humiList = new ArrayList<>();
        List<Float> hzsppmList = new ArrayList<>();
        List<Float> moistureList = new ArrayList<>();
//        temp.put(intervalStart,new ArrayList<>());
        data.forEach((k, v) -> {
            v.forEach(infoHis -> {
                LocalDateTime collectDT = DateUtils.convertLocalDateTime(infoHis.getCollectTime());
                if (collectDT.isBefore(intervalEnd) && collectDT.isAfter(intervalStart)) {//如果收集时间在时间间隔内
                    Float temp = infoHis.getTemp();
                    Float humi = infoHis.getHumidity();
                    Float hzsppm = infoHis.getHzsppm();
                    Float moisture = infoHis.getMoisture();
                    tempList.add(temp);
                    humiList.add(humi);
                    hzsppmList.add(hzsppm);
                    moistureList.add(moisture);
                }
            });
        });
        Tuple2 tempTuple = Tuple2.with(intervalStart, tempList);
        Tuple2 humiTuple = Tuple2.with(intervalStart, humiList);
        Tuple2 hzzppmTuple = Tuple2.with(intervalStart, hzsppmList);
        Tuple2 moistureTuple = Tuple2.with(intervalStart, moistureList);
        return Tuple4.with(tempTuple, humiTuple, hzzppmTuple, moistureTuple);//将在时间间隔内的数据封装并返回
    }
 
得到间隔时间内数据的最大值 
 public Map<LocalDateTime, Tuple4> realAchieveYAxis(List<Tuple4> data, String type) {
        if ("max".equals(type)) {
            Map<LocalDateTime, Tuple4> maxTupleList = new HashMap<>();
            data.forEach(tuple4 -> {
                Tuple2 tempTuple =  (Tuple2)tuple4.first;
                LocalDateTime intervalStart = (LocalDateTime) tempTuple.first;
                maxTupleList.put(intervalStart, compute(tuple4,type));//取得区间最大值
            });
            return maxTupleList;
        } else if ("average".equals(type)) {
            Map<LocalDateTime, Tuple4> averTupleList = new HashMap<>();
            data.forEach(tuple4 -> {
                Tuple2 tempTuple =  (Tuple2)tuple4.first;
                LocalDateTime intervalStart = (LocalDateTime) tempTuple.first;
                averTupleList.put(intervalStart, compute(tuple4,type));
            });
            return averTupleList;
        } else {
            return null;
        }


    }
 
private Tuple4 compute(Tuple4 data, String type){
        Tuple2 tempTuple =  (Tuple2)data.first;
        Tuple2 humiTuple = (Tuple2) data.second;
        Tuple2 hzTuple =  (Tuple2)data.third;
        Tuple2 moiTuple =  (Tuple2)data.fourth;
        LocalDateTime intervalStart = (LocalDateTime) tempTuple.first;
        List<Float> tempList = (List<Float>) tempTuple.second;//获取区间内所有数值
        List<Float> humiList = (List<Float>) humiTuple.second;
        List<Float> hzsppmList = (List<Float>) hzTuple.second;
        List<Float> moistureList = (List<Float>) moiTuple.second;
        if("max".equals(type)){
           return Tuple4.with(
                    (tempList != null && tempList.size() > 0) ? Collections.max(tempList) : null,//列表不为空取最大值，为空则值为空
                    (humiList != null && humiList.size() > 0) ? Collections.max(humiList) : null,
                    (hzsppmList != null && hzsppmList.size() > 0) ? Collections.max(hzsppmList) : null,
                    (moistureList != null && moistureList.size() > 0) ? Collections.max(moistureList) : null
            );
        }else if("average".equals(type)){
            Double averTemp = tempList.stream().mapToDouble(Float::doubleValue).average().getAsDouble();
            Double humiTemp = humiList.stream().mapToDouble(Float::doubleValue).average().getAsDouble();
            Double hzsppmTemp = hzsppmList.stream().mapToDouble(Float::doubleValue).average().getAsDouble();
            Double moistureTemp = moistureList.stream().mapToDouble(Float::doubleValue).average().getAsDouble();
            return Tuple4.with(averTemp,humiTemp,hzsppmTemp,moistureTemp);
        }else {
            return null;
        }

    }
 
室外数据获取 
 public Tuple3 getWeatherAxisData(Date start, Date end) {
        List<WeatherInfo> weatherInfos = weatherInfoService.getWeatherDataBetweenData(start, end);//查询在时间段内的所有天气数据
        List<String> xAxisFormatter =//获取所有记录的时间，作为x值
                weatherInfos.stream().map(weatherInfo -> {
                    return DateUtils.parseDateToString(weatherInfo.getWeatherDate());
                }).collect(Collectors.toList());
        //weatherInfos的weatherdate十分有规律不考虑再重新x坐标，用原来的就好
        if (weatherInfos != null && weatherInfos.size() > 0) {
            List<Float> tempY =
                    weatherInfos.stream().map(weatherInfo -> {
                        return Float.valueOf(weatherInfo.getTempOut());
                    }).collect(Collectors.toList());
            List<Float> humiY =
                    weatherInfos.stream().map(weatherInfo -> {
                        return Float.valueOf(weatherInfo.getOutHum());
                    }).collect(Collectors.toList());
            return Tuple3.with(xAxisFormatter, tempY, humiY);//返回数据坐标的x，y值
        }
        return Tuple3.with(xAxisFormatter, new ArrayList<>(), new ArrayList<>());
    }

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【前端JS】网页折线图数据下载——EChart.js初涉

千次阅读 2019-11-07 19:06:23

下载网页折线图中的数据注：这并非普通的静态图表，像是传说中的Echart——基于JavaScript语言编写的前端数据可视化插件。网页Echart图表截图思考尝试手动整理：对于我等懒人来说，能动手就不想动脑。第...

网站一

任务描述

下载网页折线图中的数据
注：这并非普通的静态图表，像是传说中的Echart——基于JavaScript语言编写的前端数据可视化插件。

思考尝试

手动整理：对于我等懒人来说，能动手就不想动脑。第一反应当然是：手动移鼠标，人工整理数据。2000个数据点，预计7~8小时可搞完。然而事实是，整理20个数据点后，弃用此法。
GetData Graph Digitizer：从图片提取数据点。然而，这…好像并不比手动整理简单多少。
爬虫：python3 requests获取某网站折线图上数据，然而，第一步就卡住了。
审查（检查）元素：受《python3 requests获取某网站折线图上数据》启发，查看网页Networks状态。误打误撞找到了控制图表的代码……至此，简便方法get，后面就是处理过程中的一些小问题啦。

查看源代码：查看的是别人服务器发送到浏览器的原封不动的代码。

审查元素：看到的是在源代码中找不到的代码，是在浏览器执行js动态生成的。

简单记录

1.Google Chrome 打开网页——检查元素——Network XHR

2.经比对，发现代码中显示的WaterLevel数据与原图表不一致。但！差值都是一定的，如，1987年二者差值为1.08。进一步比对，我的猜想正确（赞自己的数据敏感性）。

3.Excel那一套：筛选、分列等。

简单总结

原来这就是传说中的“前端开发”、“JavaScript”，没有想象的难，interesting
注：Echart图表好像只支持Google Chrome，用其他浏览器打开原网页，都无法显示Echart图表。这就是网站开发者的不对了，应当多加几行代码，使Echart图表与其他浏览器也兼容。（我结合网上资料瞎猜的）
不到万不得已，绝不做机械的重复性劳动。大多机械劳动都有更好的替代方式，只是，我一时可能想不到，但一定要去想。当然，不是凭空想。这需要平时大量的积累+广涉猎，多交流+多查资料。

网站二

网站：MRC近实时xxx
方法：同上，审查（检查）元素+Excel处理
注意：Excel处理主要包括筛选+分列

筛选：包含"{d"。分列：以"T"分列，将日期与时间xxx分隔；以,和:同时分列，将后几列分隔，并删除无用列。

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Echarts折线图获取数据库数据展示
2020-10-23 21:13:09
pycharm如何读取数据库中的数据，使得数据以折线图的形式在echarts可视化界面中展示？？？界面中的折线图只显示js文件中的数据 ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/202010/23/1603458505_879041.png)...
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json ajax python mysql linux

Python读取Excel表格，并同时画折线图和柱状图

万次阅读 多人点赞 2018-06-08 13:48:05

今日给大家分享一个Python读取Excel表格，同时采用表格中的数值画图柱状图和折线图，这里只需要几行代码便可以实。首先我们需要安装一个Excel操作的库xlrd，这个很简单，在安装Python后直接在DOS命令下输入pip ...

     今日给大家分享一个Python读取Excel表格，同时采用表格中的数值画图柱状图和折线图，这里只需要几行代码便可以实。
首先我们需要安装一个Excel操作的库xlrd，这个很简单，在安装Python后直接在DOS命令下输入pip install xlrd,便可以安装成功，如果还是不行，就输入Python -m pip install xlrd.后面会附上完整的代码和截图：
这行代码就是读取本地Excel文件的：
data = xlrd.open_workbook(r'C:\\Users\\ASUS\\Desktop\\txt1\\python3\\yxz2.xlsx')
table = data.sheets()[0]
接下来就是读取列中的数值，也即是列中对象的数据：这个是我举例读取第三列的值
table.col_values(2)
我这里采用是pyechats库画图，所以这里还需要安装；pip install pyechats，同时我们需要numpy库中的linspace，等间隔取值，因为Excel中的数据过大是，可能会产生广播尺度超出范围这个尺度。
t=np.linspace(1,296,len(y))#等间隔取值
接下来就是添加画图的数据：
bar.add("博客文章阅读量折线图展示",t,y,is_more_utils=True)
保存到本地HTML格式文件：
bar.render(r"C:/Users/ASUS/Desktop/txt1/bokezhexiantu.html")#保存到本地bokezhexiantu.html
以下就是完整代码：
# coding:utf-8
#导入读取Excel的库
import xlrd
#导入需要读取Excel表格的路径
data = xlrd.open_workbook(r'C:\\Users\\ASUS\\Desktop\\txt1\\python3\\yxz2.xlsx')
table = data.sheets()[0]
y=''
#将列的值存入字符串
y=table.col_values(2)#读取列的值
#导入pyechats库
from pyecharts import Bar
import numpy as np
t=np.linspace(1,296,len(y))#等间隔取值
bar=Bar("文章阅读量展示","统计如下")#主副标题
bar.add("博客文章阅读量折线图展示",t,y,is_more_utils=True)#标题
bar.show_config()#展示HTML源代码
bar.render(r"C:/Users/ASUS/Desktop/txt1/bokezhexiantu.html")#保存到本地bokezhexiantu.html

结果展示：




好了，就到这里了，对于Python我也是初学者，有什么不好的地方还望指教一二！

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Python画柱状图

ajax获取json数据后用echarts制作折线图
2021-06-30 13:07:43
ajax获取json数据后用echarts制作折线图 需要引入jquery和echarts代码这个是json数据： https://api.doctorxiong.club/v1/fund/detail?code=952035 这个是ajax代码： var code = "952035";//基金代码 var token = ...
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有问必答 echarts json ajax
jfreechart折线图读取数据库数据的显示（mysql)
2014-08-09 10:12:34
jfreechart折线图读取数据库数据的显示
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echarts画折线图和数据excel导出
千次阅读 2019-11-01 15:45:31
最近一直使用echarts画折线图，在此做个记录最后样式代码 <!DOCTYPE html> <html style="height: 100%"> <head> <meta charset="utf-8"> <script src=...
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echarts excel导出
网页上折线图和指示如何实现？见图
2015-02-04 13:49:31
示例：白度上随便搜一个股票如 ”中国石油股票行情“，那个走势图和鼠标所在X坐标的指示线是用什么技术实现的？以及取值等，见图。最好有示例代码的话发一份或者给个链接。lytd0903@163.com 非常感谢！ ![图片...
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代码技术
可视化数据网页开发Google Charts（十二）:折线图
千次阅读 2019-03-09 16:32:02
在浏览器中使用SVG或VML呈现的折线图。当鼠标悬停在点上时显示工具提示。弯曲的线条您可以通过设置curveType选项来平滑线条，生成此图表的代码如下。注意使用curveType: function选项: <html&...
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使用echarts做的网页版大数据量展示的n通道折线图
千次阅读 2020-10-28 17:42:13
拿到数据处理，绘制折线图 html文件 <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">...
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jquery
Python数据可视化的例子——折线图（line）
千次阅读 多人点赞 2020-09-08 15:39:56
对于时间序列数据而言，一般都会使用折线图反映数据背后的趋势。通常折线图的横坐标指代日期数据，纵坐标代表某个数值型变量，当然还可以使用第三个离散变量对折线图进行分组处理。接下来仅使用Python中的matplotlib...
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python
网页添加统计图表折线图、扇形图（全，静动态，含4个插件）-gvchart统计图表
2020-03-13 11:56:58
统计图表在网站也好，微信也好都很实用，能直观表示出数据，利于分析和修改。第一步：引入gvchart文件；第二步：数据。不管静态还是动态，格式一样就完事；第三步：生成统计图表。
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.net读取数据库表中数据在页面生成折线图
千次阅读 2019-04-29 10:11:02
.net读取数据库表中数据在页面生成折线图 本人是查阅多人博客，反复比较调试，得到通俗易懂的方法和代码。请按以下步骤一步一步理解。用html的img标签在页面上显示最后生成的折线图 在你需要展现折线图的aspx...
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.NET网页显示折线图
2016-01-26 11:51:28
然后做了一个小的实例，就是制作了一个折线图，代码拿出来跟大家分享。显示效果图如下：。数据库表内容跟字段如下：。下面是代码： using System; using System.Data; using System....
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.NET
下载文件包含散点图（本都需要火狐浏览器演示）、复杂柱状图、柱状图、折线图等4种数据统计图。
2018-08-24 15:45:20
多功能多种不同呈现方式数据统计图js特效插件下载。下载文件包含散点图（本都需要火狐浏览器演示）、复杂柱状图、柱状图、折线图等4种数据统计图。
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利用python提取网站曲线图数据
千次阅读 热门讨论 2019-09-10 21:10:32
数据目标：曲线图 F12，如图位置输入JSON.stringify(dataSeries.dataPoints) copy，粘贴到data.txt 数据是一个列表，里面是多个字典编写程序如下： import json as js datafile = 'data1.txt' resultfile = ...
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highcharts网页折线图
2019-03-13 17:48:09
温度曲线图 <script src="https://img.hcharts.cn/highcharts/highcharts.js"></script> <script src="https://img.hcharts.cn/highcharts/modules/exporting.js"></script> ...
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vue动态折线+饼状图数据获取方式
2021-10-21 10:44:22
普通的静态折现图代码如下： <template> <div id="myChart"></div> </template> <script> import echarts from 'echarts' // 引入echarts export default { name: 'LineChart', ...
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vue.js 前端 javascript echarts
爬取天气数据进行绘制折线图
2021-08-20 13:55:27
#爬取天气数据进行绘制折线图 from selenium import webdriver import csv driver=webdriver.Chrome() url='https://lishi.tianqi.com/linyi2/202107.html' driver.get(url) #为了展开更多历史数据 button=driver...
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python
html实现动态折线图
2021-06-13 13:35:56
简介：使用html5来实现动画折线图效果网盘下载地址： http://kekewl.net/JwgiYrhet520 图片：
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Python数据可视化：使用Python画柱状图和折线图
万次阅读 2019-08-20 10:36:16
网上发现一个讲Python做柱状图和折线图的小视频，我觉得讲的超基础，很适合小白，特来分享给大家~ 如果你也想学习数据分析，跟我一起看看下方视频，听知名技术专家李刚老师对Python可视化模块详细...
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Python 学习编程
用Echarts编写柱形图、折线图转换（数据从后台获取）
千次阅读 2018-12-08 14:41:40
Echarts是一个纯JavaScript图标库，可以流畅的运行在PC和移动设备上，兼容大部分浏览器（IE/8/9/10/11、Firefox、Chrome等），底层依赖轻量级的Canvas类库ZRender ，提供直观、生动、可高度个性化定制的数据可视化...
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echarts java
html+css+js+echarts疫情可视化（折线图）
2020-02-29 16:26:37
疫情期间的确诊人数、死亡人数、至于人数等数据可视化（折线图）创建静态html项目后，解压包，导入其中两个文件后，用服务器启动html文件即可。
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GUI基于Python语言爬虫程序（抓取农产品网站，抓取结果存入excel，并有折线图等简易数据分析功能）
2019-03-19 11:26:12
利用Python语言抓取农产品网站（一亩田、新发地、惠农网等），定向自动下载所需数据为excel
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Echarts折线图绑定动态数据 x轴当前时间 y轴百分比刻度 toolbox使用
万次阅读 2018-01-05 13:38:13
博主近期在项目中，需要将服务器CPU和内存使用率做成一张折线图，要用到绑定动态数据，于是在网上查阅后发现echarts官网中的实例都是死数据，问题解决后写了这篇博客分享给大家。内含绑定动态数据，toolbox的使用，x...
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Echarts 前端技术 toolbox
数据可视化--ECharts图--HBuilderX--折线图
2021-04-23 15:58:56
<!...height:600px;"></div> ... </script> </body> </html> 参考网址：Echarsts官网注：查看数据，需要在网页上进行----右键（查看源码或者检查源码或者审查元素）也可以按F12 关注一下，谢谢
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可视化 js
使用python进行数据可视化（三种基本类型图：柱状图、折线图、饼状图）
2021-04-02 14:28:08
文章目录一、安装模块二、代码与效果柱状图折线图饼状图三、注意所谓数据可视化，最通俗的理解就是，让数据看起来更直观一、安装模块使用pygal模块，来进行数据可视化进入命令行模式，输入pip install pygal ...
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可视化 python
Echarts折线图表数据导出excle表格
2020-06-29 10:38:50
第一步先构建表格，代码如下，第二步在折线图option的开始处加如下代码dataset : { source :yData },，source的值根据自己项目的y轴值写哦，最后在折线图的得toolbox中feature对象中加如下代码：` myTool2: { ...
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react d3 list数据画折线图 同一页面显示多个图表
2021-04-05 13:58:50
我在用react做网页前端，目前的要求是：用d3在网页画折线图，并且同一页面显示花了的多个图表。效果实现下面的实现只是思路以及核心代码，全部代码可移步Github. 首先说明一下数据，每个图表都是一个通道，每个...
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d3.js reactjs

python3 requests获取某网站折线图上数据

折线图数据获取及处理

Controller层

室内坐标轴获取

室外数据获取

【前端JS】网页折线图数据下载——EChart.js初涉

网站一

任务描述

思考尝试

简单记录

简单总结

网站二

Echarts折线图获取数据库数据展示

Python读取Excel表格，并同时画折线图和柱状图

ajax获取json数据后用echarts制作折线图

jfreechart折线图读取数据库数据的显示（mysql)

echarts画折线图和数据excel导出

网页上折线图和指示如何实现？见图

可视化数据网页开发Google Charts（十二）:折线图

使用echarts做的网页版大数据量展示的n通道折线图

Python数据可视化的例子——折线图（line）

网页添加统计图表折线图、扇形图（全，静动态，含4个插件）-gvchart统计图表

.net读取数据库表中数据在页面生成折线图

.NET网页显示折线图

下载文件包含散点图（本都需要火狐浏览器演示）、复杂柱状图、柱状图、折线图等4种数据统计图。

利用python提取网站曲线图数据

highcharts网页折线图

vue动态折线+饼状图数据获取方式

爬取天气数据进行绘制折线图

html实现动态折线图

Python数据可视化：使用Python画柱状图和折线图

用Echarts编写柱形图、折线图转换（数据从后台获取）

html+css+js+echarts疫情可视化（折线图）

GUI基于Python语言爬虫程序（抓取农产品网站，抓取结果存入excel，并有折线图等简易数据分析功能）

Echarts折线图绑定动态数据 x轴当前时间 y轴百分比刻度 toolbox使用

数据可视化--ECharts图--HBuilderX--折线图

使用python进行数据可视化（三种基本类型图：柱状图、折线图、饼状图）

Echarts折线图表数据导出excle表格

react d3 list数据画折线图同一页面显示多个图表

如何获取网页上的折线图数据

python3 requests获取某网站折线图上数据

折线图数据获取及处理

Controller层

室内坐标轴获取

室外数据获取

【前端JS】网页折线图数据下载——EChart.js初涉

网站一

任务描述

思考尝试

简单记录

简单总结

网站二

Echarts折线图获取数据库数据展示

Python读取Excel表格，并同时画折线图和柱状图

ajax获取json数据后用echarts制作折线图

jfreechart折线图读取数据库数据的显示（mysql)

echarts画折线图和数据excel导出

网页上折线图和指示如何实现？见图

可视化数据网页开发Google Charts（十二）:折线图

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Python数据可视化的例子——折线图（line）

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利用python提取网站曲线图数据

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GUI基于Python语言爬虫程序（抓取农产品网站，抓取结果存入excel，并有折线图等简易数据分析功能）

Echarts折线图绑定动态数据 x轴当前时间 y轴百分比刻度 toolbox使用

数据可视化--ECharts图--HBuilderX--折线图

使用python进行数据可视化（三种基本类型图：柱状图、折线图、饼状图）

Echarts折线图表数据导出excle表格

react d3 list数据画折线图 同一页面显示多个图表

如何获取网页上的折线图数据

react d3 list数据画折线图同一页面显示多个图表