Highcharts v11 绘制表格

Highcharts图表库 v11.4.0.zip 立即下载

JS: 

const renderer = new Highcharts.Renderer(
	document.getElementById('container'),
	510,
	300
);
let width=490;//表格的宽度
let headerHeight=40//表头高度
let rowHeight=30 //行高度
let header=['英雄名称','输出值<br>\t(%)','每死承伤<br>\t(%)','推塔数<br>\t(个)','击杀数<br>\t(个)','趴窝数<br>\t(个)','最终评分'];//表头模型
let data=[['吕布','22.31','15.26','5','17','9','13.3'],
		  ['貂蝉','6.31','5.16','1','0','12','2.9'],
		  ['马可波罗','33.11','14.21','5','22','11','9.8'],
		  ['典韦','2.31','1.16','0','0','22','2.2'],
		  ['张良','16.66','25.16','10','5','0','11.8']];//行数据
let height=headerHeight+data.length*rowHeight;//获取表格的总高度
let columnWidth=width/header.length //列宽度
const M={x:10,y:7};//文本偏移量 根据实际情况调整 或者动态创建
const padding=0.5;//使边框更加清晰防止出现虚化现象(懂得都懂)
renderer.path(['M', 0+padding, 0+padding, 'H', width+padding,'V',height+padding,'H',0+padding,'Z']).attr({'stroke-width': 1,stroke: 'black'}).add();//绘制表格边框
renderer.path(['M',0+padding,headerHeight+padding,'H',width+padding]).attr({'stroke-width':1,stroke:'black'}).add();//表头横线
header.forEach((head,index)=>{
	let x=index*columnWidth;
	index>0?renderer.path(['M',x+padding,0+padding,'V',height]).attr({'stroke-width':1,stroke:'black'}).add():null;//表格垂直线绘制
	let content=`<div class="text">${head}</div>`;
	renderer.text(content,x+M.x,M.y,false).add()
});
data.forEach((item,index)=>{
	index>0?renderer.path(['M',0+padding,headerHeight+(index*rowHeight)+padding,'H',width+padding]).attr({'stroke-width':1,stroke:'black'}).add():null;//每条数据横线
	const y=headerHeight+index*rowHeight;//获取每行数据基础y值
	//循环表头
	header.forEach((head,headIndex)=>{
		const x=headIndex*columnWidth;
		renderer.text(item[headIndex],x+M.x,y+M.y+5,false).attr({
			'alignment-baseline': 'hanging',
			'text-anchor':'start'
		}).css({
			'font-size':'13px'
		}).add()
	})//每行数据按照列拆分并渲染每列数据
});

HTML 代码:

<script src="https://code.highcharts.com/11.4.1/highcharts.js"></script>
<div id="container" style="height:300px;"></div>
<style>
	.text{
		text-align: center;
		width: fit-content;
		border: 1px solid red;
		alignment-baseline: hanging;
		text-anchor:start;
		font-size:13px;
	}
</style>

 运行效果:

 Vue项目中实战优化版: (加入了transform坐标转换)

rendererTable(chart) {
      console.log(chart)
      let renderer = chart?.renderer
      if (!renderer) {
        return;
      }
      let width = chart?.plotWidth*0.9||490;//表格的宽度
      let headerHeight = 40//表头高度
      let rowHeight = 30 //行高度
      let header = ['英雄名称', '输出值<br>\t(%)', '每死承伤<br>\t(%)', '推塔数<br>\t(个)', '击杀数<br>\t(个)', '趴窝数<br>\t(个)', '最终评分'];//表头模型
      let data = [['吕布', '22.31', '15.26', '5', '17', '9', '13.3'],
        ['貂蝉', '6.31', '5.16', '1', '0', '12', '2.9']];//行数据(实际场景是动态获取的)
      let height = headerHeight + data.length * rowHeight;//获取表格的总高度
      let columnWidth = width / header.length //列宽度
      //定义原点坐标用于坐标转换
      const P = {
        x: chart.plotLeft+20,
        y: 20
      }
      const text_Attributes = {
        'alignment-baseline': 'hanging',
        'text-anchor': 'start',
        transform: `translate(${P.x},${P.y})`
      }

      const border_Attributes = {
        'stroke-width': 1,
        stroke: 'black',
        transform: `translate(${P.x},${P.y})`
      }
      const M = {x: 10, y: 7};//文本偏移量 根据实际情况调整 或者动态创建
      const padding = 0.5;//使边框更加清晰防止出现虚化现象(懂得都懂)
      renderer.path(['M', padding, padding, 'H', width + padding, 'V', height + padding, 'H', padding, 'Z']).attr({...border_Attributes}).add();//绘制表格边框
      renderer.path(['M', padding, headerHeight + padding, 'H', width + padding]).attr({...border_Attributes}).add();//表头横线
      header.forEach((head, index) => {
        let x = index * columnWidth;
        index > 0 ? renderer.path(['M', x + padding, padding, 'V', height]).attr({...border_Attributes}).add() : null;//表格垂直线绘制
        let content = `${head}`;
        renderer.text(content, x + M.x, M.y, false).attr({...text_Attributes}).add()
      });
      data.forEach((item, index) => {
        index > 0 ? renderer.path(['M', padding, headerHeight + (index * rowHeight) + padding, 'H', width + padding]).attr({...border_Attributes}).add() : null;//每条数据横线
        const y = headerHeight + index * rowHeight;//获取每行数据基础y值
        //循环表头
        header.forEach((head, headIndex) => {
          const x = headIndex * columnWidth;
          renderer.text(item[headIndex], x + M.x, y + M.y + 5, false).attr({...text_Attributes}).css({
            'font-size': '13px'
          }).add()
        })//每行数据按照列拆分并渲染每列数据
      });
    }

 实践中发现可以将表格所有内容添加到一个组里面,然后将组translate一次即可,组里面包含的子元素无需再一个个的translate了。

        if (this.chartTableGroup) {
            this.chartTableGroup.destroy();//销毁之前的group如果存在的话
        }
        const {M, L, H, V, Z} = SvgPath;
        this.chartTableGroup = renderer.g('CHART_DYNAMIC_TABLE_GROUP');
        this.chartTableGroup.translate(this.P.x, this.P.y);//坐标转换

 

SpringBoot不用三方框架,怎么动态调度定时任务,ScheduledExecutorService 详解 Spring Boot 提供了强大的定时任务支持,无需依赖任何第三方框架,即可轻松实现可配置的定时任务。通过使用 `@EnableScheduling` 注解启用定时任务支持后,我们可以利用 `@Scheduled` 注解来定义定时任务的方法,这些方法可以在指定的时间间隔或特定时间点自动执行。 我们还可以通过集成 `ScheduledExecutorService` 来实现灵活的定时任务管理。`ScheduledExecutorService` 是 Java 标准库的一部分,能够以固定速率或延迟执行任务, 阅读详情

相关推荐

瑞芯微RK3506开发板DSM音频开发避坑指南:从硬件改接到内核配置全流程

本文详细解析了在瑞芯微RK3506开发板上进行DSM音频开发的完整流程与关键避坑点。内容涵盖从硬件改造(如电阻焊接)、内核驱动配置(DTS参数、补丁应用)到系统调试与波形分析的全过程,旨在帮助嵌入式开发者高效实现高信噪比、低成本的音频方案,避免常见错误。

weixin_29164091的博客 405

Highcharts 数据可视化 常用图表

Highcharts 各类图表展示 1、 正常曲线图 chartOptions: { chart: { zoomType: "x", // x轴可伸缩 height: 268 }, xAxis: { type: "datetime", // 以日期格式展示 showLastLabel: true, lineColor: '#F8F8F8', tickColor: '#F8F8F8', plotBands: { // 标示区 from: 1399305600

weixin_39228870的博客 867

Excel VBA--按某一列拆分数据到多个文件

首先,将需要拆分的sheet命名为“明细”,接下来运行此代码,按提示操作即可。 在这里插入代码片 Sub chaifen() '定义变量类型 Dim sht, sh1, sh2 As Worksheet Dim k, i, j As Integer Dim irow As Integer Dim col As Integer Dim str As String '程序开始是要求输入按哪一列拆分数...

weixin_43650026的博客 5871

highcharts图表及报表展示、导出数据

文章目录前言一、使用highcharts前后端交互展示图表,及使用报表导出二、实现思路1.图表可以选择echarts、highcharts,我们这里选择highcharts,使用很简洁方便,并自带导出图表、打印等功能。2.报表导出我们选择apache的HSSFWorkbook进行报表导出。三、实现步骤1.ElementUI代码2.js代码:2.1 首先要使用mounted钩子函数挂载调用图表及报表方法:2.2 然后要创建methods2.4 着重要讲一点:下面是直接在报表多生成一行并计算总票数3.后端HS.

folyh 2365

海康VM加密狗无法识别常见问题排查

海康VM加密狗无法识别常见问题排查

视觉人机器视觉的博客 2696

从大疆智图到Cesium:3D Tiles模型加载与Web三维场景构建实战

本文详细介绍了如何利用大疆智图生成3D Tiles数据,并通过Cesium在Web端实现高效加载与三维场景构建。从大疆智图参数设置到Cesium环境配置,再到3D Tiles性能调优与高级功能实现,提供了一套完整的实战指南,帮助开发者快速掌握3D Tiles模型加载与Web三维场景构建技术。

weixin_30520015的博客 1279

highcharts日常用法的總結之带表格的数据图

加载者2个js https://code.highcharts.com.cn/jquery/jquery-1.8.3.min.js https://code.highcharts.com.cn/highcharts/highcharts.js /** * Create the data table */ Highcharts.drawTable = function() { // ...

Super Livia 459

实战指南:将MediaPipe封装为Windows DLL,实现C++/C#高效调用

在计算机视觉和多媒体处理领域,跨平台框架为开发者提供了强大的算法模型和计算能力。其核心原理在于通过预训练的机器学习模型和优化的计算图,实现对图像、视频流中特定目标(如人脸、手势、姿态)的实时检测与分析。这项技术的价值在于能够将复杂的AI能力模块化,降低应用开发门槛。在实际工程实践中,为了突破特定语言生态的限制并优化部署流程,开发者常需将核心功能封装成独立的库。例如,将Google的MediaPipe框架封装为Windows动态链接库(DLL),就是一个典型的工程实践。此举能有效解决语言壁垒和部署简化问题,使

weixin_28691741的博客 360

图表报表应用02~~使用Highcharts绘制图表报表

1. 简介 Highcharts 是一个用纯JavaScript编写的一个图表库, 能够很简单便捷的在web网站或是web应用程序添加有交互性的图表,并且免费提供给个人学习、个人网站和非商业用途使用。HighCharts支持的图表类型有曲线图、区域图、柱状图、饼状图、散状点图和综合图表。 2. 下载安装 官网下载: https://www.highcharts.com.cn/download 把js放入到项目中 3. 入门案例 ...

自学之路←_← 913

保姆级教程:手把手教你用KITTI数据集跑通LIO-SAM(附EVO评估全流程)

本文提供了一份详细的KITTI数据集LIO-SAM实现教程,涵盖数据准备、算法适配和EVO评估全流程。通过解析KITTI数据集特性、解决LIO-SAM适配问题,并利用EVO工具进行精度评估,帮助读者快速掌握激光惯性SLAM技术。特别针对KITTI数据与LIO-SAM的兼容性问题提供了实用解决方案。

weixin_28737603的博客 303

GTK4 入门到实战

本文介绍GTK4作为主流Linux GUI工具包的发展历程与核心特性,涵盖其从GIMP项目诞生的自由软件理念、版本演进及跨平台支持。重点解析GTK4的架构(GDK/GSK/GLib等)、GObject对象系统、信号-回调机制与事件驱动模型,并以C语言为例,结合开发环境搭建与官方示例(gtk4-demo)指导实践,最终通过图片查看器与多标签编辑器项目实现完整应用开发。

OneSea 1390

服务端渲染highcharts(不使用任何headless浏览器)

原文为我同事发表于我个人网站,今天转发于sf贴个原文链接 以下是正文 如何在 纯node环境下(即不使用浏览器或无头浏览器、phantomjs)使用highcharts 生成html文件由于公司项目需要导出页面成pdf,按照老的导出代码需要经过浏览器生成考虑到有可能会损耗,所以尝试在无浏览器的情况下生成html再导出。因为需要导出的页面需...

weixin_34407348的博客 432

Ubuntu零基础入门到精通【1.1讲】:什么是 Ubuntu?一文带你彻底搞懂!

🏆 本文收录于 《滚雪球学 Ubuntu》 专栏。 本专栏面向有一定计算机基础,但尚未系统学习 Linux / Ubuntu 的读者,采用“滚雪球式学习法”:先装好、再会用、再理解、再优化、再实战,带你从第一次进入 Ubuntu 桌面 / 终端开始,逐步掌握 Ubuntu 的日常使用、命令操作、软件安装、系统配置、开发环境搭建与服务器部署能力。

**My Coding Family** 5692

Highcharts v13的创新|如何让使用数据源变得简单

Highcharts v13 带来数据可视化新范式,通过引入 DataTable 核心对象和 dataMapping 机制,彻底改变了数据绑定方式。传统模式需要手动拆分表格数据为多个 series.data 数组,存在格式转换开销和数据冗余问题。新版支持直接映射列式数据,实现零转换、零冗余的数据绑定,并支持类型化数组提升性能。官方测试显示,在处理50万数据点时性能提升达20%,显著优化了大数据场景下的渲染效率。这一变革使前端开发更贴近后端数据结构,为金融、物联网等数据密集型应用提供了更高效的解决方案。

Highcharts可视化图表库中文博客 469

精雕软件(JDpaint) 5.5 绿色版

精雕软件(JDpaint) 5.5 绿色版精雕软件(JDpaint) 5.5 绿色版精雕软件(JDpaint) 5.5 绿色版

温度PID控制PLC程序

温度PID稳定控制程序,适用于欧姆龙PLC,对其他PLC也具有很大参考价值

Highcharts图表插件的使用说明

Highcharts的介绍和使用

xuqiang930410的博客 1442

C# WinForm 基于DirectShow.dll编写的程序,可边预览边保存视频,音频和图片

基于微软的DirectShow.dll的二次开发1.自动识别连接的摄像头跟麦克风且可以对其进行选择(默认选中第一个)2.可录制wmv和avi两种格式的视频并且都带有音频,avi可以录制的分辨率和帧数进行选择,wmv默认进行了淸晰度优化如不喜欢可去除代码中有相关提示3.可在预览点开之后进行拍照,也可边录制视频边拍照4.添加了视频和音频的压缩功能(酌情使用)这次二次开发发现C#对DirectShow的相关信息太少,这次做完也不敢藏私共享出来,还望大家指正

Highcharts图表标签与字符串格式化技术详解

Highcharts图表标签与字符串格式化技术详解 【免费下载链接】highcharts 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/high/highcharts ...

gitblog_00177的博客 406

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

表格js插件highcharts

中文官网:http://www.hcharts.cndemo:http://www.hcharts.cn/demo/index.php?p=27确实很方便。另外 var arr=[ { "endCount": 12, "hour": 0, "minutes": 0, "week": 0 }, { "endCount": 2, "hour": 0, "minutes"

Tz。 658

Highcharts v13 Beta 版正式发布|数据、模块加载更新详解

Highcharts 13公开测试版上线,带来三大核心更新:1)全新调色板系统支持统一管理图表配色,简化品牌风格适配;2)原生数据表功能可直接绑定表格数据源,提升大数据处理效率;3)实验性模块自动加载功能可智能识别所需资源。这些改进显著提升了开发效率、视觉统一性和场景适配能力,特别适合企业级仪表盘和大数据可视化项目。正式版将于6月初发布,开发者现可提前体验测试版本。

Highcharts可视化图表库中文博客 722

highcharts的甘特图设置滚动时表头固定,让其他内容跟随滚动

效果图:最左侧的分类列是跟随甘特图滚动的,因为这一列如果需要自定义,比如表格的话可能会存在行合并的情况,这个时候甘特图是没有办法做的,然后甘特图的表头又需要做滚动时固定,所以设置了甘特图滚动时,让指定元素跟随滚动。

风如也的博客 1778

Highcharts快讯(202511)|未来 90 天:Dashboards 深度集成、性能与 DX 持续升级

Highcharts 团队将继续深化其在 BI 平台解决方案上的领先地位。未来一个季度,重点将放在 Dashboards/Grid Pro 的深度功能完善、核心性能的优化以及对 React 等现代前端生态的 API 兼容上。

Highcharts可视化图表库中文博客 1154

同时使用Bootstrap选项卡与highchartTable未能显示正确宽度

2019-01-16 在使用highchartTable绘制图表时,遇到了一系列的问题 因为显示数据的不同,可以根据自动生成的bootstrap表格绘制,也可以js中进行手动绘制表格数据 从后台接收到的数据格式在postman中显示 要根据这样的数据,生成如下表格,没有数据时要做补0处理 1.先异步获取数据 $.ajax({ url : 'monthlydata.html', d...

Irmhy 470

HighCharts——xAxis x轴的样式(一)

1、xAxis x轴样式概览:参数、描述、默认值 (1)allowDecimals:轴上的刻度是否允许使用小数。true (2)alternateGridColor:当使用备用的网格颜色时,表格会各行变色。null (3)categories:x轴的名称。比如 categories: [‘Apples’, ‘Bananas’, ‘Oranges’]。[] (4)dateTimeLabelForm...

weixin_42784068的博客 8089

深入解析MCU功耗与电气特性:以LPC11D14为例的嵌入式设计实战

在嵌入式系统设计中,微控制器(MCU)的功耗管理与电气特性是决定产品稳定性和能效的核心基础。功耗管理涉及从活动模式到深度睡眠等多种工作状态的动态切换,其原理在于通过关闭未使用模块的时钟与电源来降低能耗,这对于电池供电的物联网设备至关重要。电气特性则定义了MCU与外部电路可靠交互的电压、电流及时序边界,是硬件电路设计的直接依据。深入理解这些特性,能帮助工程师在诸如工业控制、传感器节点等应用场景中,优化电源设计、提升通信接口可靠性并抑制电磁干扰。本文以ARM Cortex-M0内核的LPC11D14为例,结合*

weixin_30596023的博客 478

微信小程序(四)

@[naughty_cc]::微信小程序 微信小程序从入门到精通 关于数据可视化 数据可视化 维基百科: 数据可视化(英语:Data visualization)被许多学科视为与视觉传达含义相同的现代概念。它涉及到数据的可视化表示的创建和研究。为了清晰有效地传递信息,数据可视化使用统计图形、图表、信息图表和其他工具。可以使用点、线或条对数字数据进行编码,以便在视觉上传达定量信息。有效的可视化可以...

weixin_45338913的博客 428

这12个强大的Javascript数据可视化库,你一定要收藏好!

原文 |https://blog.bitsrc.io/11-javascript-charts-and-data-visualization-libr...

web前端开发 3066

不是吧阿sir,都2020了,不会有人还不知道前端可视化吧

我们生活在这个数据信息爆炸的里时代,我们开发的每个应用程序都使用或利用了数据来改善我们的各种用户体验。 有时,我们可以给用户提供最佳的数据本身功能。表格和数字图表通常很容易阅读,但很难从大型数据表中获得可行的直接见解。 相反,我们可以使用整洁的数据可视化方法,这些方法可以利用大脑以视觉方式识别和处理数据的能力。为了帮助你入门并轻松将漂亮的数据可视化添加到你喜欢的应用程序中。 D3js D3.js是一个JavaScript库,用于根据数据处理文档。D3可帮助你使用HTML,SVG和CSS使数据栩栩如生。D3

椰卤工程师的个人博客 695
上一篇: D3.js scaleLinear-domain-range 函数原生js实现
下一篇: 前端项目发布到Nginx里报Failed to load module script错误
cg_ssh
博客等级 码龄16年 123粉丝 40原创
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
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
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
实付元
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