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  • 如图 (https://img-ask.csdn.net/upload/201607/09/1468053459_192143.png) 把结果里的数据柱状图 求大神解析,求完整代码
  •  原生JavaScript柱状图,数据是通过ajax从后端php代码中获取。  如果有的柱子颜色是白色,就多点几次按钮。 效果图: 代码: 前端html,css,js代码 /*整个显示柱状图的区域的高度...

    解释:

       原生JavaScript做的柱状图,数据是通过ajax从后端php代码中获取。

       如果有的柱子颜色是白色,就多点几次按钮。

    效果图:


    代码:

    前端html,css,js代码
    <!doctype html>
    <html>
    	<head>
    		<title></title>
    		<meta charset = "utf-8"/>
    	</head>
    <style type="text/css">
    
    /*整个显示柱状图的区域的高度的是500px;每个柱子的宽是50px;每个柱子的间隔是:50px;第一个柱子的left是100px;*/
    *{
    	margin:0px;
    	padding:0px;
    }
    #box{
    	width:800px;
    	height:500px;
    	border-bottom:solid 2px black;
    	position:relative;
    }
    
    </style>
    
    <body>
    	<input id="btn" type="button" value="显示销售数据" />
    	<div id="box">
    		
    	</div>
    </body>
    </html>
    <script type="text/javascript">
    
    //编写函数获得随机的颜色字符串(#20cd4f)
    function getColor(){
    	//分别随机r g b的值
    	var r = parseInt(Math.random()*256);
    	var g = parseInt(Math.random()*256);
    	var b = parseInt(Math.random()*256);
    	return "#"+r.toString(16)+g.toString(16)+b.toString(16);
    }
    
    
    //ajax请求的封装
    //参数:
    // 请求方式: 字符串类型
    // url: 字符串类型
    // 是否异步:boolean类型
    // 请求参数:字符串类型
    // 回调函数
    
    //返回值:无
    function ajax1708(method,url,paramStr,isAsync,callback){
    	//1、创建对象
    	let xhr = new XMLHttpRequest();		
    	//2、设置请求参数
    	let urlStr = url;
    	if(method.toLowerCase()=="get" && paramStr!=""){
    		urlStr+="?"+paramStr;
    	}
    	xhr.open(method,urlStr,isAsync);		
    	//3、设置回调函数
    	xhr.onreadystatechange = function(){
    		if(xhr.readyState==4 && xhr.status==200){
    			if(callback!=null){
    				callback(xhr.responseText);	
    			}			
    		}
    	}
    
    	//4、发送请求
    	if(method.toLowerCase()=="post"){
    		xhr.setRequestHeader("Content-type","application/x-www-form-urlencoded");
    		xhr.send(paramStr);
    	}else{
    		xhr.send();
    	}
    	
    }
    
    function getData(){
    	ajax1708("get","getSaleMoney.php","",true,function(str){
    		let data = JSON.parse(str);
    		showTotal(data);
    	});
    }
    
    //计算最大金额
    function getMaxMoney(data){
    	let maxMoney = data[0].money;
    	for(let i in data){
    		if(data[i].money>maxMoney){
    			maxMoney = data[i].money;
    		}
    	}
    	return maxMoney;
    }
    
    function showTotal(data){
    	//1、明确最大高度和最大金额
    	let maxWidth = 800;
    	let maxHeight = 450;
    	let maxMoney = getMaxMoney(data);
    	//2、计算比例(一万元多少像素)
    	percent = maxHeight/maxMoney;
    	
    	//3、柱子之间的间隔和柱子的宽度(假定柱子的间隔和宽度是一样的)
    	let space = maxWidth/(data.length*2+1);
    	let width = space;
    	
    	//循环所有的数据产生柱状图
    	for(let i=0;i<data.length;i++){
    		//1、创建大div(包着金额,颜色柱子,年份)
    		let bigPillarDom = document.createElement("div");
    		let left = (i+1)*space+i*width;
    		bigPillarDom.style.cssText="position:absolute;left:"+left+"px;bottom:-20px;width:50px;";
    		$("box").appendChild(bigPillarDom);
    		//2、创建年份,颜色柱子,金额对应dom元素。
    		//1)、创建金额的span
    		let spanMoneyDom = $create("span");
    		spanMoneyDom.style.cssText = "text-align:center;width:"+width+"px;display:block;";
    		spanMoneyDom.innerHTML = data[i].money+"万";
    		bigPillarDom.appendChild(spanMoneyDom);
    		//2)、创建颜色柱子的div
    		let divColorDom = $create("div");
    		divColorDom.style.width=width+"px";
    		divColorDom.style.height=(data[i].money*percent)+"px";
    		divColorDom.style.backgroundColor= getColor();
    		bigPillarDom.appendChild(divColorDom);
    		//3)、创建年份的p
    		let pYearDom = $create("p");
    		pYearDom.innerHTML = data[i].year;
    		pYearDom.style.cssText ="height:20px;text-align:center;";
    		bigPillarDom.appendChild(pYearDom);
    	}
    }
    
    function $(id){
    	return document.getElementById(id);
    }
    
    
    function $create(tagName){
    	return document.createElement(tagName);
    }
    
    
    window.onload = function(){
    	$("btn").onclick = getData;
    }
    
    </script>

    php代码:getSaleMoney.php

    <?php
    	
    	$str='[
    	{
    		"year":"2011",
    		"money":200
    	},
    	{
    		"year":"2012",
    		"money":600
    	},
    	{
    		"year":"2013",
    		"money":580
    	},
    	{
    		"year":"2014",
    		"money":300
    	},
    	{
    		"year":"2015",
    		"money":800
    	},
    	{
    		"year":"2016",
    		"money":1000
    	},
    	{
    		"year":"2017",
    		"money":1500
    	},
    	{
    		"year":"2018",
    		"money":2500
    	},
    	{
    		"year":"2019",
    		"money":3500
    	}
    ]';
    	echo $str;
    ?>
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  • 但近期我对动图很有兴趣((如何用R绘制新冠病毒世界格局(一)(附完整代码))、如何用R绘制新冠病毒世界格局(二)(附完整代码)、用R绘制局部地区疫情分布图+时间序列动态图),学习到一种做出动态柱状图的方法...

    75d975026e02ccb7d0034c12250bb330.png

    相较于信息丰富的箱线图(数据可视化专辑||箱线图及其变体),柱状图(直方图)由于展示信息较少而经常被诟病或者忽视,但近期我对做动图很有兴趣((如何用R绘制新冠病毒世界格局(一)(附完整代码))、如何用R绘制新冠病毒世界格局(二)(附完整代码)、用R绘制局部地区疫情分布图+时间序列动态图),学习到一种做出动态柱状图的方法,瞬间让柱状图变得高大上起来。

    巧合的是,在我摸索出方法的几天后,看到有朋友在朋友圈里分享了他们公司的业绩图,正是用这种动态柱状图展示数据的,先贴出来给大家看看效果(这里没有广告嫌疑哟 :-P):

    43c97984ed9b232a03012ecbcc6e0042.png
    https://www.zhihu.com/video/1239469263779684352

    今天笔者就来跟大家分享这种能反映时间发展排名的动态柱状图,让数据像赛跑一样,一个赶超一个。

    一、安装所需的R包

    library(ggplot2)
    library(gganimate)
    library(tidyverse)
    library(scales)
    library(gifski)
    library(viridis)

    二、我们用一个数据包里的数据做例子。

    https://cran.r-project.org/web/packages/gapminder/README.html

    这个gapminder包里包含了从1952年到2007年期间各地区每5年的预期寿命(lifeExp)、总人口(pop)和人均GDP(gdpPercap),这三个数据都可以用动态柱状图很好的展示。加载这个数据包后,查看数据。

    library(gapminder)
    View(gapminder)

    62a34fa45932398d56212ea886698e28.png

    三、整理数据

    可以用预期寿命、总人口或人均GDP做图,但是我试了一下,这些数据要么因为本身数值差别不大要么在地区或年份之间差别不大,做出的动图不够“动”,所以用总人口乘以人均GDP计算出总GDP,以此为例,做出每年GDP排名最高的10个国家的情况。

    gapminder_formatted <- gapminder %>% 
      # 计算出总GDP,并且重命名这个变量
      # 如果我们再绘制其他数据,只需要改变这一句代码即可,后面大部分的代码可以不变
      mutate(value = pop * gdpPercap) %>% 
      # 以year分组总结
      group_by(year) %>%
      # 因为总GDP数值比较大,我们除以10的9次方,以“十亿”为单位显示。
      mutate(rank = rank(-value),
             Value_lbl = paste0(" ", round(value/1e9))) %>%
      # 以country分组总结
      group_by(country) %>% 
      # 数据排序后取前十名
      filter(rank <= 10) %>% 
      ungroup()

    三、做静态图

    staticplot = ggplot(gapminder_formatted, aes(rank, group = country, fill = as.factor(country), colour = as.factor(country))) +
      # 绘制柱子
      geom_tile(aes(y = value/2, height = value, width = 0.8), alpha = 0.8, colour = NA) +
      # 添加地区名称
      geom_text(aes(y = 0, label = paste(country, " ")), vjust = 0.2, hjust = 1, size = 8) +
      # 添加柱子数值
      geom_text(aes(y = value, label = Value_lbl, hjust = 0), size = 8) +
      # 交换坐标轴,让柱子横向“赛跑”
      coord_flip(clip = "off", expand = FALSE) +
      scale_x_reverse() +
      # 调整各种主题细节
      guides(colour = FALSE, fill = FALSE) +
      theme(axis.line = element_blank(),
            axis.text.x = element_blank(),
            axis.text.y = element_blank(),
            axis.ticks = element_blank(),
            axis.title.x = element_blank(),
            axis.title.y = element_blank(),
            legend.position = "none",
            panel.background = element_blank(),
            panel.border = element_blank(),
            panel.grid.major = element_blank(),
            panel.grid.minor = element_blank(),
            panel.grid.major.x = element_line(),
            panel.grid.minor.x = element_line(),
            plot.title = element_text(size = 32, hjust = 0.5, face = "bold", colour = "black", vjust = -1),
            plot.subtitle=element_text(size = 32, hjust = 0.5, face = "italic", colour = "black"),
            plot.caption = element_text(size = 16, hjust = 0.5, face = "italic", colour = "black"),
            plot.background = element_blank(),
            plot.margin = margin(1, 3, 1, 6.5, "cm"))

    可以看一下此时的静态图,乱糟糟的,暂时看不出什么来。

    0e7df4bf9fd6abb3ac5ba88fafae0bfc.png

    四、生成按时间发展的动图。

    这一步就是见证奇迹的时刻啦,其中的关键就是transition_states这个函数,我们用它来定义时间轴是year。设置其中的transition_length和state_length可以让柱子们或“平滑”或“跳动”地“赛跑”,以及在每一个状态(每一年)停留的时间,大家可以调整试试看。

    anim = staticplot + transition_states(year, transition_length = 2, state_length = 1) +
      view_follow(fixed_y = TRUE)  + 
      labs(title = "GDP (Top 10 Countries): {closest_state}",
           subtitle = " ",
           caption = "GDP in Billions Dollars | Data Source: R Package gapminder")

    如果你急不可耐地想立刻见证奇迹,可以直接运行anim这个对象,在RStudio窗口查看。但我们还是要保存一下的,下一步也很重要。

    五、保存。

    这里我用的是播放速度的默认值(nframes = 100, fps = 10),大家可以试着调整总帧数和每秒帧数,放慢或者加快动图。

    animate(anim, nframes = 100, fps = 10,  width = 1200, height = 600, 
            renderer = gifski_renderer("Barplot_country.gif"))

    0b9465f91fc8297e6a192730d5bf3d10.gif

    六、改变颜色。

    柱子的颜色是按照地区名字的字母顺序安排的,显得有些乱糟糟,让人摸不着头脑,下面用两种方式改变颜色。

    (1)现在的颜色是按国家显示的,如果我想按大洲(continent)显示呢?很简单,只需将执行staticplot的代码第一句改成:

    fill = as.factor(continent), colour = as.factor(continent)

    ac082aeb4485862bab18cdea31db91bd.gif

    (2)想彻底换个色板,就换成流行的viridis色板吧,而且让最终时间的柱子颜色按数值梯度显示。

    首先查看曾经跻身前十的到底有几个国家:

    country <- unique(gapminder_formatted$country)
    length(country)

    哦!有11个呢,应该有一个国家在这些年间被挤出前十了。

    查看一下viridis色板的11个颜色(我觉得这个色板黄色的那部分太浅,可能会看不清,所以加了end = 0.9去掉黄色这端的颜色):

    show_col(viridis_pal(end = 0.9)(11))

    476c0ca91fcb449264a868be8ad0d801.png

    提取这11种颜色的RGB代码,编辑成一个色彩表格:

    viridis_11 <- c(viridis_pal(end = 0.9)(11))
    colour_rank <- c(1:11)
    virids_palette <- data.frame(colour_rank, colour = viridis_11) %>% as_tibble()

    按最终时间的数值由大到小排序,跟色彩表格结合后,再按照地区名字的字母顺序排序,提取颜色的RGB代码。这一步有点绕,大家慢慢体会:

    colour <- gapminder_formatted %>% 
      group_by(country) %>% 
      summarise(value_max = max(value)) %>% 
      arrange(-value_max) %>% 
      mutate(value_rank = rank(country)) %>% 
      bind_cols(virids_palette) %>% 
      arrange(value_rank) %>% 
      pull(colour) %>% 
      as.character()

    在刚才的静态图里加上新安排的颜色:

    staticplot <- staticplot + scale_fill_manual(values = colour) + scale_colour_manual(values = colour)

    后面生成动图的步骤都一样啦:

    387a950041756896cd62c5cae48a266c.gif

    如果您觉得我说的还有点意思,请点赞让我感到您的支持,您的支持是我写作最大的动力~

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  • 首先直接放成果,如果对如何制作不感兴趣的看完就可以撤了。本次的演示选取的数据还是当前的疫情数据,数据来源是 AkShare ,具体的安装方法就不介绍了,有需要的同学可以访问中文文档:ht...

    首先直接放成果,如果对如何制作不感兴趣的看完就可以撤了。

    本次的演示选取的数据还是当前的疫情数据,数据来源是 AkShare ,具体的安装方法就不介绍了,有需要的同学可以访问中文文档:https://www.akshare.xyz/zh_CN/latest/introduction.html 。

    直接看下如何取出数据:

    import akshare as ak
    covid_19_history_df = ak.covid_19_history()
    covid_19_history_df.to_csv('data.csv')
    

    因为我这里的网络不好,这个代码我等了 5 分钟还没下载好,最后的解决方案还是通过手动完成的。

    通过阅读文档发现,这里实际上封装的是 GitHub 的一个数据源(怪不得这么慢):https://github.com/canghailan/Wuhan-2019-nCoV ,这个项目的介绍中写的非常清楚,可以通过接口的方式获取数据:

    https://raw.githubusercontent.com/canghailan/Wuhan-2019-nCoV/master/Wuhan-2019-nCoV.csv
    https://raw.githubusercontent.com/canghailan/Wuhan-2019-nCoV/master/Wuhan-2019-nCoV.json
    

    上面这两个地址可以分别获得 csv 格式和 json 格式的数据,网络不好的同学可以直接将这两个链接丢到下载工具中下载。

    拉取到的部分数据如下:

    原始数据 csv 文件已上传代码仓库,有需要的同学可以获取。

    这样,我们就获得了需要的数据,接下来就是对数据做一些处理,因为这个数据的统计颗粒度并不是以国家来的,所以我们需要对数据做一些简单的处理。

    我这里直接将刚才得到的 cvs 文件导入进数据库 MySQL 对数据进行整理,当然,同样也可以使用 Pandas 对数据进行整理,手段不是关键,达到目的就好。

    现在数据我们有了,接下来是动态柱状图的工具,下载地址同样为 GitHub ,是由 B 站大佬 「Jannchie见齐」 开源提供。

    GitHub 地址: https://github.com/Jannchie/Historical-ranking-data-visualization-based-on-d3.js 。

    用法十分简单,只需打开 src 目录下的 bargraph.html 。然后点击页面中间的选择文件按钮,接着选择 csv 格式的数据文件,便可以看到可视化的结果。

    并且这个项目十分贴心的为我们准备了一个样例,就是 src 目录下的 example.csv 。

    我们这里打开这个文件,看下数据的格式,我们需要将我们上面获得的数据整理成同样的格式。

    可以看到,这里需要 4 列数据,具体的含义如下:

    nametypevaluedate
    名称1类型1值1日期1
    名称2类型2值2日期2

    文档上也对数据格式做了说明:

    其中「名称」会出现在柱状图的左侧作为 Y 轴,而「类型-名称」会作为附加信息出现在柱状图上。

    类型与柱状图的颜色相关,建议命名为不包含空格或者特殊符号的中英文字符。

    值与柱状图的长度绑定,必须是整数或浮点数。

    日期建议使用的格式为 "YYYY-MM-DD" 。

    目标数据有了,接下来的事情就简单了,只需要写一条简单的 SQL 语句,将得到的结果导出成 csv 文件即可。

    需要使用到的 SQL 语句如下:

    SELECT a.country AS name, a.countryCode AS type, a.confirmed AS value, a.date AS date FROM `data` a WHERE a.provinceCode IS NULL GROUP BY a.date, a.countryCode ;
    

    这句 SQL 的思路是先将数据按照 date 日期进行分组,然后再按照 countryCode 国家代码进行分组,然后将我们需要的数据取出来即可。

    中间还遇到了一点小问题,因为这个数据中国的数据是带有省市区的数据的,我们最终并不需要省市区的数据,观察数据后,可以发现,每天的数据中,中国的疫情数据会有一个总数据,这条数据上是没有省市区的字段的,再看下外国的数据,也没有省市区的字段,所以这里我加了一个条件,将所有有省市区字段的数据全都过滤掉,剩下的数据就是我们需要的。

    我这里使用的连接数据库的工具是 Navicat ,导出成 csv 文件相对比较简单,只需要选择导出结果,就可以进入一个导出的指引页面:

    接着跟着指引一步一步操作,将数据导出来就好了,这个处理过的数据我也同样上传至代码仓库了,有需要的同学自取。

    现在数据有了,我们打开刚才从 Github 上下载的工具,在浏览器中打开 bargraph.html 页面,可以看到这么一个页面:

    然后点击页面上的那个选择文件,选择到刚才我们导出来的 csv 文件,就可以看到这个火遍全网的动态柱状图了。

    接下来就是使用录屏软件,将这一段视频录下来,然后再找一个视频编辑软件,配上合适的 BGM ,一个高大上的视频就这么做好了。

    顺手推荐两个我常用的软件好了,录屏软件我选择的是 oCam ,视频编辑软件,在 PC 端我一般是使用 Adobe 的 Adobe Premiere Pro ,这俩软件基本上都是属于傻瓜操作,使用灰常简单。

    怎么样,是不是感觉很简单,感觉简单赶紧自己动手试试看吧。

    代码仓库

    代码仓库-Github:https://github.com/meteor1993/python-learning/tree/master/python-data-analysis/dynamic_yiqing

    代码仓库-Gitee:https://gitee.com/inwsy/python-learning/tree/master/python-data-analysis/dynamic_yiqing

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  • 在我们平日的工作当中,我们经常会在每个季度,或者是每年一些工作总结的汇报。而在进行工作内容汇报时,我们经常会用到PPT,将我们的工作内容或成果用PPT的形式展现出来,以方便领导进行查看以及自己的讲解。而...

    在我们平日的工作当中,我们经常会在每个季度,或者是每年做一些工作总结的汇报。而在进行工作内容汇报时,我们经常会用到PPT,将我们的工作内容或成果用PPT的形式展现出来,以方便领导进行查看以及自己的讲解。

    而我们在使用PPT进行工作内容报告的制作时,往往会需要在PPT中插入一些图标,以此来更为直观的展示我们的数据。而假如所插入的图表不是静态的而是动态的话,那么此时你的报告就会更上一个档次了。

    那么如何在PPT中制作动态柱状图表呢?下面就跟着小编一起来学习一下吧,希望能够对大家有所帮助。

    第一步,打开PowerPoint软件,然后新建一个PPT幻灯片文档。

    第二步,进入到新建的PPT界面中后,我们找到工具栏中的【插入】选项卡。

    第三步,在插入选项卡中,找到【图表】功能并点击,然后在弹出的窗口中选择【柱形图】选项,,然后点击界面右下角的【确定】按钮。

    第四步,此时界面上会弹出一个Excel数据表,我们根据自己的需求来添加上对应的数据。

    第五步,然后我们就需要为图表添加动画了。选中PPT中的图表,然后选择工具栏中的【动画】选项。

    第六步,然后将图表的动画样式选择为【擦除】效果,或者是你所喜欢的效果。

    第七步,接着我们点击工具栏上方的【动画窗格】选项,然后在图表上鼠标右键,选择【效果选项】。

    第八步,然后在选择窗格窗口中,切换到【计时】选项中,然后将【开始】后面的选择选择为【上一动画之后】。

    第九步,然后切换到【图表动画】选项中,将【组合图表】选择为【按系列中的元素】选项,最后点击【确定】按钮。

    最后,通过完成上述的设置后,就可以完成动态柱状图表的制作了,方法是不是很简单呢,而这样做也能够让PPT展示起来更为高大上。

    以上呢就是小编为大家总结的关于PPT制作动态柱状图表的方法了,如果你平时在写季度报告或年终报告时,也有此需求,或者是想让自己的PPT展示的效果更好的话,那么不妨跟着本文将动态图表的制作方法学到手吧。

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  • 今天给大家分享如何用Excel三维地图销售数据可视化,而且是动态展示呈现。本功能适合Excel 2016-2019及365版本,其他版本需下载Power Map插件。要实现数字地图的显示数据必须有一个位置属性,这个属性可以是省份、...
  • 1.一开始的时候遇到的第一个问题就是如何动态生成高度不同的每一项。 因为用的是vue,首先用了v-for来渲染。然后因为每一项都不相同,就使用了v-bind来控制样式,传入名称和高度,这样就区分开了每一项。 2.生成...
  • 作者:highcharts|时间:2014-6-11 14:07:05|[小大]|来源:highcharts入门教程|阅读:4537|评论: 0|收藏highcharts图表组件入门教程柱状图点击柱子动态更新当前数据值对应刻度名称[摘要]: 我们来...
  • 如今自己要新写图表时,发现难以下手,于是想了解MPAndroidChart是如何设计的,所以就决定进行一次彻底的源码分析。 -- 记于2016年10月17日 微信公众号 名称:AndroidHub 简介:A place for Android developers ...
  • 在编程语言的舞台上,一直有着谁是最好的语言的竞争,小...今天,小编就带领大家爬取一下,自2001年5月至今,TIOBE 编程语言排行榜上编程语言的变化情况,看一下在接近20年的时间里,编程语言的热度是如何变化的。01...
  • C# 数据库系统中使用GDI+绘制柱状图

    千次阅读 2013-09-14 01:42:37
    在C#+SQL Server数据库系统中,通常需要对数据库中的数据进行绘制图形报表方便经理查看,虽然有很多实用的水晶报表控件和图表控件实现该功能,但我还是想讲讲如何使用GDI绘制简单的柱状图.(推荐大家不要手画,尽量使用...
  • 今天给大家分享1个pyecharts交互式动态可视化案例,通过先拆分、后组合的方式,一步步教你如何实现,具体成果如下: 本次案例数据来源于国家统计局,通过爬虫获取,这里已给大家备好,请在文末获取一、绘制基本图形...
  • Axure 教程:用中继器做柱状图 一、效果介绍 二、功能介绍 简单填写中继器内容即可生成柱状图,无需连外网。 样式可以自由变换,原型内提供6中常用且美观的颜色,也可以自定义。 鼠标移入时能显示具体...
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  • 今天给大家分享1个...用pandas读取数据,通过整合数据格式,分别用pyecharts绘制地图、柱状图、饼图,具体内容如下: 1.绘制地图 importpyecharts.optionsasopts frompyecharts.globalsimportThemeType from...
  • 前言 本文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,如有问题请及时联系我们以作...用pandas读取数据,通过整合数据格式,分别用pyecharts绘制地图、柱状图、饼图,具体内容如下: 1.绘制地图 .
  • 用pandas读取数据,通过整合数据格式,分别用pyecharts绘制地图、柱状图、饼图,具体内容如下: 1.绘制地图 importpyecharts.optionsasopts frompyecharts.globalsimportThemeType frompye...
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  • 今天给大家分享1个pyecharts交互式动态可视化案例,通过先拆分、后组合的方式,一步步教你如何实现,具体成果如下:本次案例数据来源于国家统计局,通过爬虫获取,这里已给大家备好,请在文末获取一、绘制基本图形用...
  • 前言本文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有...一、绘制基本图形用pandas读取数据,通过整合数据格式,分别用pyecharts绘制地图、柱状图、饼图,具体内容如下:1.绘制地图import pyecharts.option...
  • 用pandas读取数据,通过整合数据格式,分别用pyecharts绘制地图、柱状图、饼图,具体内容如下: 1.绘制地图 import pyecharts.options as opts from pyecharts.globals import ThemeType from pye
  • 很多软件中都会展示统计数据给用户,方式就是各种统计图,柱状图,扇形图,折线图等等。当然现在有很多第三方依赖很容易就可以实现上面说的各种图,此篇的目的就是介绍如何自己动手一个简单的折线图(注释挺详细,...
  • 今天被人问到这样一个问题:如何动态地切换报表中的图表类型,例如能不能同时支持柱状图和饼图,而且用户可以切换? 开发的环境是Reporting Service。 我为此了一些研究,下面这个范例可以解释这个问题 为了这个...
  • 最近大数据展示平台,需要用到很多图表去实现数据可视化,图表比较多,但其实用到的就是 饼图、柱状图和折线图,如果完整引入,会多很多不必要的插件和增大包的体积,最近一直在上性能优化的课,明白 完整引入和按...
  • 柱状/条形和折线是Excel中最常见的两种图表之一,甚至在不知道如何选择图表的时候,这两个图表往往会优先被我们考虑。 但是这两个图表也不是万能的,特别是数据系列非常多的时候,例如下面的数据: 12个国家...
  • java使用poi在word中生成柱状图、折线图、饼图、柱状图+折线图组合图、动态表格、文本替换、图片替换、更新内置Excel数据、更新插入的文本框内容、合并表格单元格; 博客内容是,写好模板后,如何向内填写数据。...

空空如也

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动态柱状图如何做