使用ECharts实现数据可视化教程(附案例)

一、ECharts介绍

ECharts是一款基于JavaScript的数据可视化图表库/,底层依赖矢量图形库 ZRender,提供直观,生动,可交互,可个性化定制,可以流畅的运行在 PC 和移动设备上的数据可视化图表。ECharts最初由百度团队开源,并于2018年初捐赠给Apache基金会,成为ASF孵化级项目。

ECharts官网:https://echarts.apache.org/zh/index.html

Echarts

二、ECharts特性

ECharts 包含了以下特性:

  • 丰富的可视化类型: 提供了常规的折线图、柱状图、散点图、饼图、K线图,用于统计的盒形图,用于地理数据可视化的地图、热力图、线图,用于关系数据可视化的关系图、treemap、旭日图,多维数据可视化的平行坐标,还有用于 BI 的漏斗图,仪表盘,并且支持图与图之间的混搭。

  • 多种数据格式无需转换直接使用: 内置的 dataset 属性(4.0+)支持直接传入包括二维表,key-value 等多种格式的数据源,此外还支持输入 TypedArray 格式的数据。

  • 千万数据的前端展现: 通过增量渲染技术(4.0+),配合各种细致的优化,ECharts 能够展现千万级的数据量。

  • 移动端优化: 针对移动端交互做了细致的优化,例如移动端小屏上适于用手指在坐标系中进行缩放、平移。 PC 端也可以用鼠标在图中进行缩放(用鼠标滚轮)、平移等。

  • 多渲染方案,跨平台使用: 支持以 Canvas、SVG(4.0+)、VML 的形式渲染图表。

  • 深度的交互式数据探索: 提供了 图例、视觉映射、数据区域缩放、tooltip、数据刷选等开箱即用的交互组件,可以对数据进行多维度数据筛取、视图缩放、展示细节等交互操作。

  • 多维数据的支持以及丰富的视觉编码手段: 对于传统的散点图等,传入的数据也可以是多个维度的。

  • 动态数据: 数据的改变驱动图表展现的改变。

  • 绚丽的特效: 针对线数据,点数据等地理数据的可视化提供了吸引眼球的特效。

  • 通过 GL 实现更多更强大绚丽的三维可视化: 在 VR,大屏场景里实现三维的可视化效果。

  • 无障碍访问(4.0+): 支持自动根据图表配置项智能生成描述,使得盲人可以在朗读设备的帮助下了解图表内容,让图表可以被更多人群访问!

三、ECharts语法

1、ECharts常见术语

title标题
legend图例
tooltip提示
series系列
data数据
xAxisx轴线
yAxisy轴线

2、图表常见类型

bar 柱状图

line折线图:

        (1)曲线图

        加上smooth:true;就会变成曲线图

        (2)面积图

        加上areaStyle:{fill:“#f70”} 会变成面积图

pie 饼形图

        加上radius:[80,50] 会变成环形图

四、ECharts中的样式简介

1、颜色主题

主题可以通过切换深色模式,直接看到采用主题的效果,通过lightdark切换。

定制主题,具体可以参考官网,需要导入下载的JavaScript文件:

// HTML 引入 vintage.js 文件后(假设主题名称是 "vintage")
var chart = echarts.init(dom, 'vintage');
// ...

2、color调色盘

option 中设置。可以设置全局的调色盘,也可以设置系列自己专属的调色盘。

全局调色盘option.color

option.color:color: ["pink", "#ff0", "#f0f", "#0ff"]

局部调色盘series.item.color

series: [
    {
      type: 'bar',
      // 此系列自己的调色盘。
      color: [
        '#dd6b66',
        '#759aa0',
        '#e69d87',
        '#8dc1a9',
        '#ea7e53',
        '#eedd78',
        '#73a373',
        '#73b9bc',
        '#7289ab',
        '#91ca8c',
        '#f49f42'
      ]
     
    },

3、itemStyle项的颜色

  • itemStyle:{color:“#00f” }
  • 高亮的样式emphasis
itemStyle:{
normal:{color:"#93da6c"},
emphasis:{color:"#bcff57"}
}

4、特殊样式 

渐变色:

(1)定义渐变

// 定义渐变
	var linear = {
	  type: 'linear',
	  x: 0,
	  y: 0,
	  x2: 0,
	  y2:1,
	  colorStops: [{
		  offset: 0, color: '#02bcff' // 0% 处的颜色
	  }, {
		  offset: 1, color: '#5555ff' // 100% 处的颜色
	  }],
	  global: false // 缺省为 false
	}

(2)使用渐变

itemStyle:{
	color:linear,
	borderRadius:[30,30,0,0]
		}

5、label标签

  • show:true是否显示
  • position:”insideRight“位置
  • formatter格式

        formatter: “{a}\n{c}分”

        {a}系列名

        {b}数据名

        {c}数值

        {d}百分百

  • rich富文本
series:[				
{type:"pie",radius:[200,110],data:[
{name:"百度",value:1200,
label:{show:true,
position:"center",
// {d}百分比 {big|内容} 使用样式
formatter:"{big|{d}}{small|%}\n{b}",
// 定义样式(富文本)
rich:{
	big:{
		color:"#f70",
		fontSize:"48px",
		fontWeight:900,
		},
	small:{											color:"#f70"
		}
		}
		}},
{name:"其他",value:360,
// 样式灰色
itemStyle:{color:"#ccc"},
// 标签不显示
label:{show:false},
// 提示不显示
tooltip:{show:false}}
					]}
				]
				 
			}

五、动态显示局部 

  1. 定义option
  2. 修改option值
  3. echart.setOption(option);更新数据和视图

六、缓动动画

  • 动画延迟animationDelay
  • 动画时长animationDuration
  • 动画缓动函数animationEasing 
animationDelay: function(idx) {
					// 越往后的数据延迟越大
					return idx * 200;
				},
				animationDuration: function(idx) {
					// 每小格动画的时候
					return idx * 200;
				},
				// 弹性的方式出现动画
				animationEasing: "bounceInOut"
			}

七、ECharts应用实例

 

<!DOCTYPE html>
<html>
	<head>
		<meta charset="utf-8">
		<title></title>
		<!-- 01 导入js -->
		<script src="js/echarts.min.js"></script>
		<!-- 03 设置容器的样式 -->
		<style>
			#container{
				width: 800px;
				height: 600px;
			}
		</style>
	</head>
	<body>
		<!-- 02 创建个容器 -->
		<div id="container"></div>
	</body>
	<script>
		//04 实例化echarts
		// 4.1 创建一个实例
		var echart = echarts.init(document.getElementById("container"))
		// 4.2 定义配置项
		var option = {
			// 图表的标题
			title:{
				text:"我的第一个图表"
			},
			// 图表的提示
			tooltip:{},
			// 图例
			legend:{data:["睡眠时长"]},
			// x轴线
			xAxis:{data:["周一","周二","周三","周四","周五","周六","周日"]},
			// y轴线
			yAxis:{},
			// 设置数据
			series:[
				{
					// 数据名称
					name:"睡眠时长",
					// 类型为柱状图
					type:"bar",
					// 数据data
					data:[8,10,4,5,9,4,8]
					}
			]
		}
		// 4.3 更新配置
		echart.setOption(option);
		// chart图表,set设置 Option选项  data数据 type类型 bar条(柱状条),series系列(数据) Axis轴线 xAxis水平轴线 
		// legend传奇(图例) tooltip 提示 init初始化 document文档 
	</script>
</html>

<!DOCTYPE html>
<html>
	<head>
		<meta charset="utf-8">
		<title></title>
		<!-- 01 导入js -->
		<script src="js/echarts.min.js"></script>
		<!-- 03 设置容器的样式 -->
		<script src="./js/purple-passion.js" type="text/javascript" charset="utf-8"></script>
		<style>
			#container{
				width: 800px;
				height: 600px;
			}
		</style>
	</head>
	<body>
		<!-- 02 创建个容器 -->
		<div id="container"></div>
	</body>
	<script>
	// 定义渐变
	var linear = {
	  type: 'linear',
	  x: 0,
	  y: 0,
	  x2: 0,
	  y2:1,
	  colorStops: [{
		  offset: 0, color: '#02bcff' // 0% 处的颜色
	  }, {
		  offset: 1, color: '#5555ff' // 100% 处的颜色
	  }],
	  global: false // 缺省为 false
	}
		//04 实例化echarts
		// 4.1 创建一个实例
		var echart = echarts.init(document.getElementById("container"))
		// 主题,light,dark,自定义
		// var echart = echarts.init(document.getElementById("container"),'purple-passion')
		// 4.2 定义配置项
		var option = {
			// 调色盘
			// color:["#55aaff","#aaff7f","#55007f","#ffff00"],
			// 图表的标题
			title:{
				text:"我的第一个图表"
			},
			// 图表的提示
			tooltip:{},
			// 图例
			legend:{data:["睡眠时长","玩游戏时长","上课时长"]},
			// x轴线
			xAxis:{data:["周一","周二","周三","周四","周五","周六","周日"]},
			// y轴线
			yAxis:{},
			// 设置数据
			series:[
				{
					// 数据名称
					name:"睡眠时长",
					// 类型为柱状图
					type:"bar",
					// 数据data
					data:[8,10,4,5,9,4,8],
					// color:["#ac4cff"]
					itemStyle:{
						color:linear,
						borderRadius:[30,30,0,0]
					}
				},
				{
					// 数据名称
					name:"玩游戏时长",
					// 类型为柱状图
					type:"line",
					// 数据data
					data:[2,4,1,5,6,8,5]
				},
				{
					// 数据名称
					name:"上课时长",
					// 类型为柱状图
					type:"line",
					smooth:true,
					// 数据data
					data:[6,7,5,8,6,1,0],
					// areaStyle:"#f70"
					
				},
				{
					name:"成绩",
					// 饼形图
					type:"pie",
					// radius:80,
					// 半径
					radius:[80,50],
					// 位移
					left:-80,
					top:-270,
					// 数据
					data:[
						{name:"js",value:90},
						{name:"html",value:85,itemStyle:{
							color:"#ffaa00"
						}},
						{name:"jq",value:90,
						 itemStyle:{
							 normal:{color:"#93da6c"},
							 emphasis:{color:"#bcff57"}
						 }
						},
						{name:"vue",value:50},
					]
				}
			]
		}
		// 4.3 更新配置
		echart.setOption(option);
		// chart图表,set设置 Option选项  data数据 type类型 bar条(柱状条),series系列(数据) Axis轴线 xAxis水平轴线 
		// legend传奇(图例) tooltip 提示 init初始化 document文档 
	</script>
</html>

### RT-DETRv3 网络结构分析 RT-DETRv3 是一种基于 Transformer 的实时端到端目标检测算法,其核心在于通过引入分层密集正监督方法以及一系列创新性的训练策略,解决了传统 DETR 模型收敛慢和解码器训练不足的问题。以下是 RT-DETRv3 的主要网络结构特点: #### 1. **基于 CNN 的辅助分支** 为了增强编码器的特征表示能力,RT-DETRv3 引入了一个基于卷积神经网络 (CNN) 的辅助分支[^3]。这一分支提供了密集的监督信号,能够与原始解码器协同工作,从而提升整体性能。 ```python class AuxiliaryBranch(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(AuxiliaryBranch, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1) self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels) def forward(self, x): return F.relu(self.bn(self.conv(x))) ``` 此部分的设计灵感来源于传统的 CNN 架构,例如 YOLO 系列中的 CSPNet 和 PAN 结构[^2],这些技术被用来优化特征提取效率并减少计算开销。 --- #### 2. **自注意力扰动学习策略** 为解决解码器训练不足的问题,RT-DETRv3 提出了一种名为 *self-att 扰动* 的新学习策略。这种策略通过对多个查询组中阳性样本的标签分配进行多样化处理,有效增加了阳例的数量,进而提高了模型的学习能力和泛化性能。 具体实现方式是在训练过程中动态调整注意力权重分布,确保更多的高质量查询可以与真实标注 (Ground Truth) 进行匹配。 --- #### 3. **共享权重解编码器分支** 除了上述改进外,RT-DETRv3 还引入了一个共享权重的解编码器分支,专门用于提供密集的正向监督信号。这一设计不仅简化了模型架构,还显著降低了参数量和推理时间,使其更适合实时应用需求。 ```python class SharedDecoderEncoder(nn.Module): def __init__(self, d_model, nhead, num_layers): super(SharedDecoderEncoder, self).__init__() decoder_layer = nn.TransformerDecoderLayer(d_model=d_model, nhead=nhead) self.decoder = nn.TransformerDecoder(decoder_layer, num_layers=num_layers) def forward(self, tgt, memory): return self.decoder(tgt=tgt, memory=memory) ``` 通过这种方式,RT-DETRv3 实现了高效的目标检测流程,在保持高精度的同时大幅缩短了推理延迟。 --- #### 4. **与其他模型的关系** 值得一提的是,RT-DETRv3 并未完全抛弃经典的 CNN 技术,而是将其与 Transformer 结合起来形成混合架构[^4]。例如,它采用了 YOLO 系列中的 RepNCSP 模块替代冗余的多尺度自注意力层,从而减少了不必要的计算负担。 此外,RT-DETRv3 还借鉴了 DETR 的一对一匹配策略,并在此基础上进行了优化,进一步提升了小目标检测的能力。 --- ### 总结 综上所述,RT-DETRv3 的网络结构主要包括以下几个关键组件:基于 CNN 的辅助分支、自注意力扰动学习策略、共享权重解编码器分支以及混合编码器设计。这些技术创新共同推动了实时目标检测领域的发展,使其在复杂场景下的表现更加出色。 ---
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