echarts读取JSON文件并画图

1. 创建一个文件选择器

<input type="file" id="files" value="选文件"/>
<script>
	var inputElement = document.getElementById("files");
	inputElement.addEventListener("change", handleFiles, false);
	function handleFiles() {
	    var selectedFile = document.getElementById("files").files[0];//获取读取的File对象
	    var reader = new FileReader();//读取操作就是由它完成的。
	    reader.readAsText(selectedFile);//读取文件的内容
	
	    reader.onload = function(){
	        console.log("读取结果:", this.result);//当读取完成之后会回调这个函数,然后此时文件的内容存储到了result中。直接操作即可。
	    };
	}

文件选择器能够选择并读取本设备的文件。

2. 选择JSON文件

JSON文件中的内容如下所示,文件中的引号必须为双引号,否则会报错:

{
	"Matcha Latte": {
		"2015": 43.3,
		"2016": 85.8,
		"2017": 93.7
	},
	"Cheese Cocoa": {
		"2015": 86.4,
		"2016": 65.2,
		"2017": 82.5
	},
	"Milk Tea": {
		"2015": 83.1,
		"2016": 73.4,
		"2017": 55.1
	},
	"Walnut Brownie": {
		"2015": 72.4,
		"2016": 53.9,
		"2017": 39.1
	}
}

3. 数据处理

我们需要用读入的数据来在echarts上进行绘图,又因为echarts接收的数据的类型是数组类型,所以我们需要将读入的数据转为数组类型的数据才能将其直接传入echarts中。

//this.result是读入的JSON文件的数据,读出的数据时对象类型,要转为数组才行
let json = JSON.parse(this.result);
//echarts开头必须添加每一列的名字
list = [['Product','2015','2016','2017']];
//得到json文件中的所有键
json_key = Object.keys(json);
for(let i = 0;i < json_key.length;i++){
  //将每一行数据拼接成数组
  list_i = [json_key[i]].concat(Object.values(json[json_key[i]]))

  list.push(list_i)
}

4. 传入数据开始画图

<div id="main" style="width: 1000px;height:500px;"></div>
function draw(list){
  // 基于准备好的dom,初始化echarts实例
  var myChart = echarts.init(document.getElementById('main'));
  console.log(list)
  //浏览器宽度改变的时候,始终保持图表宽度是页面的 100%。
  window.onresize = function() {
    myChart.resize();
  };
  // 指定图表的配置项和数据
  var option = {
    legend: {},
    tooltip: {},
    toolbox: {
      feature: {
        //图片下载功能
        saveAsImage: {
          type: 'png',
          name: 'test1',
          backgroundColor: 'auto',
          show: true,
          title: true,
        },
      },
    },
    dataset: {
      // 默认把第一个维度映射到 X 轴上,后面维度映射到 Y 轴上。
      source: list
    },
    xAxis: {
      //是否显示
      show: true,
    },
    //指定y轴为类目轴,参数默认'value'
    yAxis: {type: 'category'},
    series: [{ type: 'bar' }],
    series: [
      {
        type: 'bar',
        //设定x轴显示的数据,y轴显示的数据
        encode: {
          x: '2015',
          y: 'product',
        },
      },
      {
        type: 'bar',
        encode: {
          x: '2016',
          y: 'product',
        },
      },{
        type: 'bar',
        encode: {
          x: '2017',
          y: 'product',
        },
      },
    ]
  };
  myChart.setOption(option);
}

5. 结果展示

在这里插入图片描述

6. 完整代码

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
  <meta charset="UTF-8">
  <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge">
  <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
  <script src="./JS/echarts.js"></script>
  <title>Document</title>
</head>
<body>
  <input type="file" id="files" value="选文件"/>
  <div id="main" style="width: 600px;height:400px;"></div>
  <script>
    var inputElement = document.getElementById("files");
    inputElement.addEventListener("change", handleFiles, false);
    function handleFiles() {
        var selectedFile = document.getElementById("files").files[0];//获取读取的File对象
        var reader = new FileReader();//这里是核心!!!读取操作就是由它完成的。
        reader.readAsText(selectedFile);//读取文件的内容

        reader.onload = function(){
            console.log("读取结果:", this.result);//当读取完成之后会回调这个函数,然后此时文件的内容存储到了result中。直接操作即可。
            
            let json = JSON.parse(this.result);
            list = [['Product','2015','2016','2017']];
            json_key = Object.keys(json);
            for(let i = 0;i < json_key.length;i++){
              list_i = [json_key[i]].concat(Object.values(json[json_key[i]]))

              list.push(list_i)
            }
            draw(list)

        };
    }



    function draw(list){
      // 基于准备好的dom,初始化echarts实例
      var myChart = echarts.init(document.getElementById('main'));
      console.log(list)
      //浏览器宽度改变的时候,始终保持图表宽度是页面的 100%。
      window.onresize = function() {
        myChart.resize();
      };
      // 指定图表的配置项和数据
      var option = {
        legend: {},
        tooltip: {},
        toolbox: {
          feature: {
            //图片下载功能
            saveAsImage: {
              type: 'png',
              name: 'test1',
              backgroundColor: 'auto',
            },
          },
        },
        dataset: {
          // 默认把第一个维度映射到 X 轴上,后面维度映射到 Y 轴上。
          source: list
           
        },
        xAxis: {
          //是否显示
          show: true,
        },
        //指定y轴为类目轴,参数默认'value'
        yAxis: {type: 'category'},
        series: [
          {
            type: 'bar',
            //设定x轴显示的数据,y轴显示的数据
            encode: {
              x: '2015',
              y: 'product',
            },
          },
          {
            type: 'bar',
            encode: {
              x: '2016',
              y: 'product',
            },
          },{
            type: 'bar',
            encode: {
              x: '2017',
              y: 'product',
            },
          },
        ]
      };
      myChart.setOption(option);
    }
    
  </script>
</body>
</html>
好的,我明白了你的问题。首先,要实现此功能,需要安装OpenCV和echarts库。你可以使用以下命令来安装它们: ```python pip install opencv-python pip install echarts ``` 接下来,你可以使用以下代码来实现你的功能: ```python import cv2 from datetime import datetime import json from echarts import Echart, Legend, Pie, Bar, Axis # 加载分类器 face_cascade = cv2.CascadeClassifier('lbpcascade_animeface.xml') # 打开视频文件 cap = cv2.VideoCapture('双城之战.mp4') # 初始化参数 frame_count = 0 face_count = 0 face_start = None face_end = None face_log = [] # 创建Echart对象 echart = Echart('动漫人脸统计', '动漫人脸出现时间统计') # 创建Legend对象 legend = Legend(['人脸数量']) # 创建Pie对象 pie = Pie('人脸数量分布') pie.add('人脸数量', [], []) # 创建Bar对象 bar = Bar('人脸数量时间分布') bar.use_theme('dark') bar.add('人脸数量', [], []) # 创建Axis对象 x_axis = Axis('category', '时间') y_axis = Axis('value', '数量', min_interval=1) # 添加Legend、Pie和Bar对象到Echart对象 echart.use(legend) echart.use(pie) echart.use(bar) # 循环读取视频帧 while True: ret, frame = cap.read() if not ret: break # 检测人脸 gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) faces = face_cascade.detectMultiScale(gray) if len(faces) > 0: if face_start is None: face_start = datetime.now() face_end = datetime.now() face_count += len(faces) if face_start is not None and (datetime.now() - face_start).total_seconds() > 5: if face_end is not None: face_duration = (face_end - face_start).total_seconds() face_log.append({'start_time': str(face_start), 'end_time': str(face_end), 'duration': face_duration}) pie.add('人脸数量', face_count, str(face_start)) bar.add('人脸数量', face_count, str(face_start)) face_count = 0 face_start = None face_end = None # 在视频帧上绘制人脸框和人脸数量 for (x, y, w, h) in faces: cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 0, 255), 2) cv2.putText(frame, str(len(faces)), (x, y-10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 0, 255), 2) # 显示视频帧 cv2.imshow('frame', frame) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break # 释放资源 cap.release() cv2.destroyAllWindows() # 将人脸统计数据写入日志文件 with open('face.log', 'w') as f: json.dump(face_log, f) # 生成Echart图表 echart.plot() ``` 以上代码会打开一个视频文件,然后使用lbpcascade_animeface.xml分类器检测视频帧中的人脸。如果视频帧中有人脸出现,它会记录人脸开始时间和结束时间,将人脸数量添加到echarts图表中。如果视频帧中没有人脸出现超过5秒钟,它会将人脸统计数据写入face.log文件。最后,它会生成一个echarts图表,用于展示人脸数量和时间分布情况。
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