零基础入门:5分钟用ECharts做出第一个图表

快速体验

  1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
  2. 输入框内输入如下内容:
    设计一个极简的ECharts入门项目,用户只需输入3-5个数据点和对应的标签,就能立即生成一个美观的柱状图。界面提供预设的配色方案和图表样式选择,支持一键切换主题。包含分步引导提示,解释每个设置项的作用。使用最简单的代码结构,确保初学者能轻松理解。最后提供导出代码和分享功能。
  3. 点击'项目生成'按钮,等待项目生成完整后预览效果

示例图片

最近在学习数据可视化,发现ECharts这个工具特别适合新手快速上手。今天就用InsCode(快马)平台来带大家5分钟做出第一个交互式图表,完全不需要编程基础!

1. 为什么选择ECharts

ECharts是百度开源的一个可视化库,最大的特点就是简单易用。通过它可以用最少的代码实现各种酷炫的图表效果。对于新手来说,不需要复杂的配置就能做出专业级的图表。

2. 准备工作

在开始之前,我们需要准备:

  • 一组简单的数据(比如某产品1-5月的销量)
  • 对应的标签(月份名称)
  • 想好图表类型(这里我们用最简单的柱状图)

3. 创建第一个图表

在InsCode平台上操作特别方便:

  1. 打开项目创建页面,选择ECharts模板
  2. 在数据输入区域填写准备好的数据和标签
  3. 选择喜欢的配色方案(平台提供了多种预设)
  4. 点击生成按钮,图表就会立即显示在预览区

整个过程就像填表格一样简单,完全不需要写代码。

4. 自定义图表样式

如果想进一步调整图表效果,可以:

  • 更换主题:一键切换深色/浅色主题
  • 调整坐标轴:设置X轴和Y轴的显示方式
  • 添加标题:给图表加个说明文字
  • 修改动画效果:设置数据加载时的动画

每个设置项都有简单明了的说明,鼠标悬停就能看到解释。

5. 保存和分享

完成图表后,可以:

  • 导出代码:保存为HTML文件
  • 生成分享链接:发给朋友查看
  • 下载图片:保存为PNG格式

使用体验

InsCode(快马)平台上做这个ECharts图表真的太方便了!完全不用搭建开发环境,打开网页就能直接操作。最让我惊喜的是那个一键部署功能,做好的图表可以直接生成在线访问链接,分享给同事看特别方便。

示例图片

整个过程中每一步都有清晰提示,完全不用担心看不懂。作为新手,我觉得这种可视化方式比直接写代码友好太多了。如果你也想快速入门数据可视化,强烈推荐试试这个方法!

快速体验

  1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
  2. 输入框内输入如下内容:
    设计一个极简的ECharts入门项目,用户只需输入3-5个数据点和对应的标签,就能立即生成一个美观的柱状图。界面提供预设的配色方案和图表样式选择,支持一键切换主题。包含分步引导提示,解释每个设置项的作用。使用最简单的代码结构,确保初学者能轻松理解。最后提供导出代码和分享功能。
  3. 点击'项目生成'按钮,等待项目生成完整后预览效果

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

JetRaven12

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值