django Echarts画图,饼图,堆叠柱状图,百分比显示

《数据分析-Echarts》Python + Django + echarts图表展示 Python + Django + echarts图表展示 项目打包文件 一、准备工作 ## 1.python环境安装 ## 2.python开发工具PyCharm安装 二、创建Django项目 三、Terminal 四、安装Django模块 在terminal下输入命令安装: 可以先使用pip list查看已安装的模块 PS D:\date\PyCharm\djangoProject> pip list 继续使用pip install django命令安装django模块 PS D:\dat 阅读详情

先看最终画面:

 

后台代码:

from django.shortcuts import render,HttpResponse
from app1 import models
from datetime import datetime,date,timedelta

def columnsChart(request):
    #统计所有来访公司来访次数的by month推移图(柱状堆叠图)
    #要画图第一步,获取行名和列名
    #列名: 获取visitCus中 所有来访公司的名字
    #行名: 获取所有数据库中的月份
    #数据:获取所有来访公司在数据库表中的count

    #首先获取列名:所有公司名称
    companys = models.VisitCusInfo.objects.values("visitCompany__companyName").distinct()
    cols=[]
    for company in companys:
        if company["visitCompany__companyName"] not in cols:
            cols.append(company["visitCompany__companyName"])
    print(cols)
    #再来获取行名及数据
    dates = models.VisitCusInfo.objects.values("auditDate") #by客户稽核时间
    #对获取到的时间格式整理成by month,只获取月份
    rows = []
    for row in dates:
        month = row['auditDate'].strftime("%Y-%m")
        if month not in rows:
            rows.append(month)
    rows.sort()
    print(rows)
    #by月份 by公司获取每个公司访问次数
    #Echarts官网source参考: 获取legend
    # legend: {
    #     data:['直接访问','邮件营销','联盟广告','视频广告','搜索引擎','百度','谷歌','必应','其他']
    # },
    legend_data=cols
    #获取x轴数据,Echarts官网示例
    # xAxis : [
    #     {
    #         type : 'category',
    #         data : ['周一','周二','周三','周四','周五','周六','周日']
    #     }
    x_data = rows
    #获取数据内容,Echarts官网示例:
    # series : [
    #     {
    #         name:'直接访问',
    #         type:'bar',
    #         stack: '广告',
    #         data:[320, 332, 301, 334, 390, 330, 320]
    #     },
    #     {
    #         name:'邮件营销',
    #         type:'bar',
    #         stack: '广告',
    #         data:[120, 132, 101, 134, 90, 230, 210]
    #     },
    series=[]
    #rows存的是日期,cols存的是公司名

    for com in cols:

        serie = {"name":com,"type":"bar","stack":"访问次数","data":None}
        series_data = []
        for row in rows:
            cnt = models.VisitCusInfo.objects.filter(auditDate__year=row[0:4],auditDate__month=row[5:7],visitCompany__companyName=com).values("visitCompany__companyName").count()
            series_data.append(cnt)
        serie["data"]=series_data
        series.append(serie)
    #柱子宽度可以在这里设置,注意必须加在最后一个 'bar' 系列上才会生效,并且是对此坐标系中所有 'bar' 系列生效。
    series[-1]['barWidth']="40%"
    print(series)
    #最新访客信息
    visits = models.VisitCusInfo.objects.all().order_by("-auditDate")\
        .values_list("auditDate","visitCompany__companyName","visitTopic","visitPerson")[0:6]

    #画饼图:最近12个月客户稽核次数 by 客户名
    #需要获取两个数据 1 公司名:legend_data  2 每个公司稽核次数series_data
    companyNames = cols.copy()
    series_data = []
    #print(companyNames)
    for name in companyNames:
        thisDate = datetime.date(datetime.now())
        deltMonth = thisDate+timedelta(days=-365)
        print(deltMonth)
        cnt = models.VisitCusInfo.objects.filter(visitCompany__companyName=name,
                                           auditDate__gt=deltMonth).values_list("visitCompany__companyName").count()
        series_data.append({"name":name,"value":cnt})
    print(companyNames)
    print(series_data)
    return render(request,"charts/visitChart.html",{
        "series":series,
        "x_data":x_data,
        "legend_data":legend_data,
        "visits":visits,
        "companyNames":companyNames,
        "series_data":series_data
    })

前台HTML JS代码:

{#<!DOCTYPE html>#}
<html lang="en">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <title>visitCharts</title>
    <script src="/static/js/echarts.js"></script>
    <link rel="stylesheet" href="../static/css/amazeui.min.css" />
    <link rel="stylesheet" href="../static/css/admin.css" />
    <style>
        table{
            font-size: 14px;
        }
        #chart1{
            width: 1000px;
            height: 400px;
        }
        .top_div{
            width: 50%;
            height: 400px;
            float: left;
        }
        #news{
            padding: 3%;
        }
        a:hover{
            color: blue;
        }
        a{
            color: black;
        }
    </style>
</head>
<body>
    <div style="width: 1000px;height: 300px">
        <div id = "news" class="top_div">
            <table class="am-table am-table-striped am-table-hover am-nbfc">
                <thead>
{#                    <tr>最新客户来访信息</tr>#}
                    <tr>
                        <td>CTC客户最新来访信息</td>
{#                        <td>Topic</td>#}
{#                        <td>QS</td>#}
                    </tr>
                </thead>
                <tbody>
                {% for visit in visits %}
                    <tr style="text-align: left">
                        <td>
                            <a href="/visitCus.html/">{{ visit.0 |date:"Y-m-d"}}
                                &nbsp
                        {{ visit.1 }}
                        | &nbsp{{ visit.2 }}</a>

                        </td>

                    </tr>

               {% endfor %}
                </tbody>
            </table>
        </div>
        <div id = "chart2" class="top_div">
            <span>asdfasdf</span>
        </div>
    </div>
    <div id="chart1"></div>
</body>
    <script type="text/javascript">
        // 基于准备好的dom,初始化echarts实例
        var myChart = echarts.init(document.getElementById('chart2'));
        option = {
            title : {
                //text: 'CTC客户稽核',
                subtext: 'CTC各客户稽核占比',
                x:'left'
            },
            tooltip : {
                trigger: 'item',
                formatter: "{a} <br/>{b} : {c} ({d}%)"  //鼠标悬停显示百分比
                //formatter: '{b}:{c}<br/>{b}:{c}'
            },
            legend: {
                type: 'scroll',
                orient: 'vertical',
                right: 10,
                top: 20,
                bottom: 20,
                data: {{ companyNames|safe }}

                //selected: data.selected
            },
            series : [
                {
                    name: '客户稽核次数',
                    type: 'pie',
                    radius : '55%',
                    center: ['40%', '50%'],
                    data: {{ series_data|safe }},
                   // formatter: '{b}\n{c}%', //显示百分比
                    itemStyle: {
                        emphasis: {
                            shadowBlur: 10,
                            shadowOffsetX: 0,
                            shadowColor: 'rgba(0, 0, 0, 0.5)'
                        },
                        normal:{
                            label:{
                                show: true,
                                position: 'top',
                                formatter: '{b} \n({c},{d}%)'
                            }
                        }

                    }
                }
            ]
        };
        // 使用刚指定的配置项和数据显示图表。
        myChart.setOption(option);
    </script>
    <script>
        // 基于准备好的dom,初始化echarts实例
        var myChart = echarts.init(document.getElementById('chart1'));
        //app.title = '堆叠柱状图';

        option = {
             title: {
                    subtext: 'CTC客户稽核统计'
                },
            tooltip : {
                trigger: 'axis',
                axisPointer : {            // 坐标轴指示器,坐标轴触发有效
                    type : 'shadow'        // 默认为直线,可选为:'line' | 'shadow'
                }
            },
            legend: {
                //data:['直接访问','邮件营销','联盟广告','视频广告','搜索引擎','百度','谷歌','必应','其他']
                data:{{ legend_data|safe }}
            },
            grid: {
                left: '3%',
                right: '4%',
                bottom: '3%',
                containLabel: true
            },
            xAxis : [
                {
                    type : 'category',
                    data:{{ x_data|safe }}
                    //data : ['周一','周二','周三','周四','周五','周六','周日']
                }
            ],
            yAxis : [
                {
                    type : 'value',
                    max: 5
                }
            ],
            series:{{ series|safe }},
            dataZoom: [
                {   // 这个dataZoom组件,默认控制x轴。
                    type: 'slider', // 这个 dataZoom 组件是 slider 型 dataZoom 组件
                    start: 20,      // 左边在 10% 的位置。
                    end: 100         // 右边在 60% 的位置。
                },
                   {   // 这个dataZoom组件,默认控制x轴。
                    type: 'inside', // 这个 dataZoom 组件是 inside 型 dataZoom 组件
                    start: 20,      // 左边在 10% 的位置。
                    end: 100         // 右边在 60% 的位置。
                }
            ],
        };

        // 使用刚指定的配置项和数据显示图表。
        myChart.setOption(option);
    </script>
</html>

url:

"""ctcqs URL Configuration

The `urlpatterns` list routes URLs to views. For more information please see:
    https://docs.djangoproject.com/en/2.1/topics/http/urls/
Examples:
Function views
    1. Add an import:  from my_app import views
    2. Add a URL to urlpatterns:  path('', views.home, name='home')
Class-based views
    1. Add an import:  from other_app.views import Home
    2. Add a URL to urlpatterns:  path('', Home.as_view(), name='home')
Including another URLconf
    1. Import the include() function: from django.urls import include, path
    2. Add a URL to urlpatterns:  path('blog/', include('blog.urls'))
"""
from django.contrib import admin
from django.urls import path
from app1.views import views
from app1.views import cusLinkbook,visitCustomers,fileDownload,issueViews,cusSopViews
from app1.views import qsMemberViews,cusInfo,issueNameViews,issueDeptViews,csvdownload,csvupload
from app1.views.charts import issueChart,visitChart

urlpatterns = [
    path('admin/', admin.site.urls),
    path('index/', views.index),
    path('visitCus.html/', visitCustomers.auditCus),
    path('cusLinkbook.html/', cusLinkbook.index),
    path('addCus.html/', cusLinkbook.addCus),
    path('editCus.html/', cusLinkbook.editCus),
    path('delCus.html/', cusLinkbook.delCus),
    path('seleCus.html/', cusLinkbook.seleCus),
    path('addVisitCus.html/', visitCustomers.addVisitCus),
    path('fileDownload/', fileDownload.fileDown),
    path('editVisitCus.html/', visitCustomers.editVisitCus),
    path('delVisitCus.html/', visitCustomers.delVisitCus),
    path('seleVisitCus.html/', visitCustomers.seleVisitCus),
    path('seleVisitCus.html/', visitCustomers.seleVisitCus),
    path('issueIndex.html/', issueViews.issueIndex),
    path('addIssue.html/', issueViews.addIssue),
    path('editIssue.html/', issueViews.editIssue),
    path('seleIssue.html/', issueViews.seleIssue),
    path('delIssue.html/', issueViews.delIssue),
    path('fileDownloadIssue/', fileDownload.fileDownloadIssue),
    path('cusSopIndex.html/', cusSopViews.cusSopIndex),
    path('addCusSop.html/', cusSopViews.addCusSop),
    path('editCusSop.html/', cusSopViews.editCusSop),
    path('seleCusSop.html/', cusSopViews.seleCusSop),
    path('delCusSop.html/', cusSopViews.delCusSop),
    path('fileDownloadSop/', fileDownload.fileDownloadSop),
    path('addQsMember.html/', qsMemberViews.addQsMember),
    path('qsMemberIndex.html/', qsMemberViews.qsMemberIndex),
    path('delQsMember.html/', qsMemberViews.delQsMember),
    path('editQsMember.html/', qsMemberViews.editQsMember),
    path('addCusInfo.html/', cusInfo.addCusInfo),
    path('cusInfoIndex.html/', cusInfo.cusInfoIndex),
    path('editCusInfo.html/', cusInfo.editCusInfo),
    path('delCusInfo.html/', cusInfo.delCusInfo),
    path('issueNameIndex.html/', issueNameViews.issueNameIndex),
    path('addIssueName.html/', issueNameViews.addIssueName),
    path('editIssueName.html/', issueNameViews.editIssueName),
    path('delIssueName.html/', issueNameViews.delIssueName),
    path('addIssueDept.html/', issueDeptViews.addIssueDept),
    path('editIssueDept.html/', issueDeptViews.editIssueDept),
    path('delIssueDept.html/', issueDeptViews.delIssueDept),
    path('issueDeptIndex.html/', issueDeptViews.IssueDeptIndex),
    path('downloadSopCsv/', csvdownload.downloadSopCsv),
    path('downloadQs/', csvdownload.downloadQs),
    path('downloadVisitCus/', csvdownload.downloadVisitCus),
    path('downloadIssue/', csvdownload.downloadIssue),
    path('downloadCusLinkbook/', csvdownload.downloadCusLinkbook),
    path('uploadIssue/', csvupload.uploadIssue),
    path('downloadIssueFormat/', csvdownload.downloadIssueFormat),
    path('chart.html/', views.chart),
    path('visitChart.html/', visitChart.columnsChart),
    path('issueChart.html/', issueChart.chart1),
]

 

堆叠图深度解析:适用场景、绘制技巧与Python实战 数据可视化是数据分析与呈现的核心环节,旨在将复杂数据转化为直观图形,以揭示模式、趋势和洞见。其基本原理在于利用人类视觉系统对形状、颜色和位置的敏感度,高效传递信息。在众多图表类型中,堆叠图(Stacked Chart)因其能同时展示整体趋势与部分构成而具有独特技术价值,常用于业务报告与业绩分析中对比不同分类下各组成部分的贡献。然而,其应用存在明确边界,例如在需要精确比较不同分类下同一部分绝对值时,堆叠图会因视觉基线不统一而引入误导,此时分组柱状图或折线图往往是更清晰的选择。本文聚焦于堆叠图的工程实践,通过P 阅读详情

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文章目录前期工作设置GPU导入数据标准化可视化构建CNN网络编译训练模型预测模型评估 前期工作 设置GPU 如果使用的是CPU可以忽略这步 import tensorflow as tf gpus = tf.config.list_physical_devices("GPU") if gpus: gpu0 = gpus[0] #如果有多个GPU,仅使用第0个GPU tf.config.experimental.set_memory_growth(gpu0, True) #设置GPU显存用量

“365天深度学习训练营”报名进行中~ 7853

基于STM32设计的便携式心电信号监测系统_146

基于STM32 设计的便携式心电信号监测系统,采用 PulseSensor 心率传感器进行数据采集,通过 LCD 显示屏显示心电数字数据和采集状态。同时,该系统还采用 HC05 蓝牙模块将实时心电信号数据传输到手机 APP,用户可以在手机 APP 上实时查看采集的数据并绘制心率曲线。此外,STM32 上的按键可以控制心率采集状态,用户登录手机 APP 还可以查看实时心电信号折线图。

1万+

PyEcharts柱状图与条形图实战:从基础配置到高级交互可视化

数据可视化是数据分析与呈现的关键环节,其核心在于将抽象数据转化为直观的视觉形式,以辅助决策与洞察。在众多图表类型中,柱状图和条形图基于直角坐标系,通过高度或长度的对比,成为展示类别数据差异最基础且高效的解决方案。其技术价值在于能够清晰呈现数据分布、趋势与比较结果,广泛应用于商业分析、运营监控、学术研究等场景。PyEcharts作为Python生态中强大的可视化库,封装了ECharts的交互能力,通过配置化方式简化了Web图表的生成流程。本文聚焦于使用PyEcharts实现柱状图与条形图的深度定制,涵盖从数据

weixin_30475039的博客 320

基于ART算法和SIRT算法的超声CT反演及MATLAB代码实现

在超声CT中,反演算法起着至关重要的作用,它通过从测量数据中恢复出目标物体的内部结构。本文将介绍基于ART算法(Algebraic Reconstruction Technique)和SIRT算法(Simultaneous Iterative Reconstruction Technique)的超声CT反演方法,并提供相应的MATLAB代码实现。本文介绍了基于ART算法和SIRT算法的超声CT反演方法,并提供了相应的MATLAB代码示例。基于ART算法和SIRT算法的超声CT反演及MATLAB代码实现。

2301_79326510的博客 566

数据可视化评估四维 checklist:准确性、清晰性、有效性、可访问性

数据可视化本质上是人与数据之间的信息通信过程,其核心目标不是视觉美观,而是实现高效、准确、无歧义的信息传递。基于认知心理学与神经科学原理,人类视觉系统对长度、明度、空间位置等维度具有先天敏感性,而对角度、色相差异则相对迟钝——这决定了柱状图比饼图更易读、灰度热力图比彩虹色更可靠。一套结构化评估体系应优先保障数据准确性(如坐标轴零点诚实、比例不失真),再追求表达清晰性(标题即结论、标签无歧义),继而验证图表是否匹配业务目标(比较用条形图、趋势用折线图、关系用散点图),最终覆盖可访问性底线(色盲友好、投影可读、

weixin_30521161的博客 362

YOLO11实战优化:暗光环境检测 | 引入Retinex增强模块与YOLO11联合训练,解决夜间/低照度场景抓拍痛点

本文探讨了暗光环境下目标检测的技术挑战与解决方案。研究发现,传统CNN模型在低照度条件下性能显著下降,主要由于光子数减少导致信噪比降低、目标特征被噪声淹没。针对这一问题,文章提出将可微分光照增强模块嵌入YOLO检测器的技术路线,重点分析了Retinexformer+YOLO11联合方案的优势。 文章对比了YOLO系列模型在暗光场景的表现,指出YOLO11凭借其C3k2模块、无锚检测头和多任务统一骨干网络,在低对比度图像特征提取方面优于前代产品。同时详细介绍了Retinexformer的理论基础和技术创新,包

2601_95807009的博客 205

Open3D DBSCAN聚类

DBSCAN算法做为一种有名的密度聚类算法,它是通过邻域参数(Distance,MinPts)来刻画样本分布的紧密程度。而在真正开始之前,首先要理解下面这几个概念:更为具体的内容也可参考这篇文章点云DBSCAN聚类算法。...

dayuhaitang1的博客 1794

python测试开发django-147.ECharts 生成饼图

前言 ECharts 是一个使用 JavaScript 实现的开源可视化库,涵盖各行业图表,满足各种需求。 ECharts下载与使用 可以在直接下载 echarts.min.js 并用 <script>标签引入。下载地址https://cdn.staticfile.org/echarts/4.7.0/echarts.min.js 开发环境下可以使用源代码版本 echarts.js 并用 <script> 标签引入,源码版本包含了常见的错误提示和警告。下载地址https://cdn.s

qq_27371025的博客 1505

SAP B1中文培訓教材_SDK

公司内部培训资料,对开发工具 ,DIAPI, UIAPI,Add-ON有详细解说

echarts

&lt;div id="main" style="width: 600px;height:400px;"&gt;&lt;/div&gt; &lt;script src="~/lib/echarts/dist/echarts.js"&gt;&lt;/script&gt; &lt;script type="text/javascript"&gt;

weixin_34283445的博客 568

Devexpress16.2.6破解工具

Devexpress16.2.6破解工具Devexpress16.2.6破解工具Devexpress16.2.6破解工具Devexpress16.2.6破解工具

最新的sdio 4.0 spec 协议标准 带书签 高清完整PDF版

Part-E1-SDIO-Specification-Ver4.00-Final-120220.pdf:最新的sdio 4.0 spec 协议标准 带书签 高清完整PDF版,包括SDIO 接口的外设,SDIO 接口官方协议等。

django之 echarts数据可视化

django之 echarts数据可视化

水w的博客 7044

大中型超市收银系统(可直接运行)

光步前台收银系统系统功能:商品销售、商品退货、挂单、收银员权限、会员销售、单品取消、整单取消、商品查询、脱机销售、脱机数据上传,基本资料下载,开钱箱、小票打印、收款结算,支持多币种付款方式(现金、储值卡、礼券、微信等),支持多种促销。运行环境:.net 4.0登陆信息用户名:1001 密码:123456内置商品信息,商品编码可输入00001000 - 00010000,测试效果相关功能键F5 结算 F9挂单 F11商品查询 F8退货 Insert单品取消 Del整单取消 F12开钱箱F2 会员 Ctrl+Z退出系统 Home 锁屏 相关源码待公开

django项目中pyecharts详细使用教程1

1. 柱状图的制作 from django.shortcuts import render from pyecharts.charts import Bar from django.conf import settings def zhu_zhuang(request): bar = Bar() bar.add_xaxis(["衬衫", "羊毛衫", "雪纺衫", "裤子", "高跟鞋", "袜子"]) bar.add_yaxis("商家A", [5, 20, 36, 10,

weixin_42289273的博客 1万+

在 Django 中使用 pyecharts

官方文档 https://pyecharts.org/#/ 官网的在 Django 中使用 pyecharts教程 : https://pyecharts.org/#/zh-cn/web_django 其中配置pyecharts_django_demo/urls.py中,修改如下,可以不用再demo/下创建urls.py(当然这也可能是新版本的标准) from django.conf.urls i...

Co_zy的博客 7714

eCharts在一个页面上画多张图

以下为两张折线图为例。

weixin_44882744的博客 2031

echarts堆叠柱状图中显示百分比,tooltip展示百分比和数量

一.需求 1.后端返回的是堆叠图的每个类型的数量组成的数组,需要计算出每一个横向柱状里每个类型占的百分比,然后显示 2.点击某个柱状时,弹窗tooltip里要展示这个柱状中每个类型的百分比和数量 二.效果图 注意:图片里由于有些数据是0,所有呈现时重叠了 三.代码如下 <div id="main" style="width:100%"></div> //要给echarts容器一个宽度或者高度,要不然echarts不会展示 drawChart(){ //渲染echart

weixin_54351962的博客 1万+

基于Django+Mysql+Echarts的可视化大屏开发

做一个简单的可视化大屏,你需要掌握: - Python语言基础; - Django框架和MySQL数据库的使用; - echarts组件和JavaScript语言的使用; - 前后端数据交互的实现方式。

m0_63190901的博客 1万+

Django + echarts 实现报表可视化

一、背景:数据可视化的好处无须多说。启动这个项目的初衷是系统运营报表需要运维手动执行sql,写入excel表格,制作过程繁琐、耗时,且手动操作数据库风险较高。 二、思路: 1、 百度开源的报表可视化组件echarts是主流的开源前端工具,功能强大,配置简单,报表由数据驱动,只要按照指定格式给出数据,就能形成报表。 2、 Django是当前主流的pythonWEB框架,配置简单,适合微型web服务的...

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堆叠柱状图显示具体数据和百分比

堆叠柱状图tooltip同时显示具体数据和百分比

weixin_43954835的博客 3791
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路路的小豆
博客等级 码龄10年 1763粉丝 99原创
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