精华内容
下载资源
问答
  • 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

    展开全文
  • 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<>());
        }
    
    展开全文
  • 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。
    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

    左:Echart交互图表;右:相应代码
    查看数据

     

    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。

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

    展开全文
  • pycharm如何读取数据库中的数据,使得数据折线图的形式在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)...
  • 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!



    展开全文
  • 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 = ...
  • jfreechart折线图读取数据库数据的显示
  • echarts画折线图数据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=...
  • 示例:白度随便搜一个股票如 ”中国石油股票行情“,那个走势和鼠标所在X坐标的指示线是用什么技术实现的?以及取值等,见。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...
  • 在浏览器中使用SVG或VML呈现的折线图。当鼠标悬停在点时显示工具提示。 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: &lt;html&...
  • 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">...
  • 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...
  • 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。
  • .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标签在页面显示最后生成的折线图 在你需要展现折线图的aspx...
  • .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....
  • 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。
  • 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 F12,如位置输入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 = ...
  • highcharts网页折线图

    2019-03-13 17:48:09
    温度曲线 <script src="https://img.hcharts.cn/highcharts/highcharts.js"></script> <script src="https://img.hcharts.cn/highcharts/modules/exporting.js"></script> ...
  • 普通的静态折现代码如下: <template> <div id="myChart"></div> </template> <script> import echarts from 'echarts' // 引入echarts export default { name: 'LineChart', ...
  • #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...
  • 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:
  • 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...
  •  Echarts是一个纯JavaScript图标库,可以流畅的运行在PC和移动设备,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...
  • 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。
  • 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
  • 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...
  • <!...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
  • 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 ...
  • 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: { ...
  • 我在用react做网页前端,目前的要求是:用d3在网页折线图,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...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 6,354
精华内容 2,541
关键字:

如何获取网页上的折线图数据