关于可视化大屏图形及相关代码网站小笔记

最新推荐文章于 2025-05-11 16:01:27 发布

焦虑的water

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1.PPChart:PPChart - 让图表更简单

2.Apache ECharts也是一个个人认为比较快捷广泛的寻图网站：Apache ECharts

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前端笔记：可视化大屏

weixin_37537423的博客

01-02

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可视化大屏

【项目】python爬取千锋教育数据并大屏可视化

qq_30130205的博客

06-28

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开发工具开发环境 (技术)所用到主要的python库。

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可视化大屏附源码（Vue3 + TS + DataV + ECharts）

Pan_peter的博客

04-05

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在实习期间，我需要制作一个大屏项目，旨在展示给领导和甲方。为了节省时间，我选择了整合多个开源大屏项目中我认为最好看的组件，融合到自己的项目中。经过大约3天的努力，我完成了这个项目。整个过程并不复杂，但需要花费一定时间。在这个过程中，我不断调整屏幕大小，以确保项目呈现出最佳效果。同时，我还使用了一些开源项目，如DataV、Echarts、PPchart等，来丰富项目内容。总的来说，这是一个相对简单但耗时较长的工程，希望能够满足领导和甲方的需求

介绍几个神仙网站,用来做数据可视化大屏

m0_66809099的博客

03-26

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数据大屏图表推荐

大屏数据可视化案例

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数据可视化：把相对复杂的、抽象的数据通过可视的、交互的方式进行展示，从而形象直观地表达数据蕴含的信息和规律。数据可视化是数据空间到图形空间的映射，是抽象数据的具象表达。数据可视化交互的基本原则：总览为先，缩放过滤按需查看细节。大屏数据可视化是当前可视化领域的一项热门应用，通常可以分为信息展示类、数据分析类及监控预警类。大屏数据可视化应用的难点并不在于图表类型的多样化，而在于如何能在...

阿里云大数据认证——使用DataV制作实时销售数据可视化大屏-课堂笔记

GAOJIN_的博客

08-26

986

原文链接：https://juejin.im/post/5c735004e51d45454b62dad5 阿里云Clouder认证五、使用DataV制作实时销售数据可视化大屏 1. 课程目标 (1) 了解数据可视化的应用场景 (2) 掌握阿里云DataV可视化工具 (3) 了解可视化大屏制作的流程 (4) 使用DataV模板制作可视化大屏 ...

前端开发常见问题及数据可视化经验分享

qq_40289557的博客

06-05

1077

前端技术分享交流会-前端开发常见问题及数据可视化经验分享

Vue3 + js-echarts 实现前端大屏可视化

weixin_44832362的博客

07-31

3225

这里介绍一下本人用的两种方案的优缺点方案实现方式优点缺点scale1.通过scale属性，根据屏幕大小，对图表进行整体的等比缩放1.代码量少，适配简单2.一次处理后不需要在各个图表中再去单独适配1.因为是根据 ui 稿等比缩放，当大屏跟 ui 稿的比例不一样时，会出现周边留白情况2.当缩放比例过大时候，字体会有一点点模糊，就一点点3.当缩放比例过大时候，事件热区会偏移。vw vh1.按照设计稿的尺寸，将px按比例计算转为vw和vh1.可以动态计算图表的宽高，字体等，灵活性较高。

ECharts可视化大屏学习笔记【5】（饼图）

Enchanted to meet U

07-10

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本章介绍饼图，很简单的啦，所以直接上代码一、饼图1 1.代码 // 饼形图1 (function() { // 1. 实例化对象 var myChart = echarts.init(document.querySelector(".pie .chart")); // 2.指定配置 var option = { color: ["#065aab", "#066eab", "#0682ab", "#0696ab", "#06a0ab"], tooltip: { .

Bilibili黑马前端“ECharts数据可视化项目”学习笔记：使用ECharts创建前端可视化大

10-19

本文档是一份关于使用ECharts进行前端数据可视化大屏幕项目的详细学习笔记，涵盖了从基础图表创建到高级交互式大屏设计的全过程。学习笔记首先介绍了ECharts的基础知识，包括其安装、配置环境以及如何引入ECharts...

软件测试关于可视化大屏方面的测试用例

骑上单车去旅行的博客

01-03

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测试思路及测试用例一、功能测试二、性能测试三、兼容性测试四、可视化效果测试五、部分测试用例除了数据准确性和图表类型及功能，可视化大屏测试还需要考虑以下方面：一、性能方面二、兼容性方面三、安全方面四、易用性方面一、功能测试数据准确性测试检查大屏上显示的所有数据是否与数据源一致。例如，如果大屏展示的是公司的销售数据，要确保每个产品的销售额、销售量、利润等数据的准确性，可以通过手动查询数据库或对比原始数据文件来验证。验证数据的更新是否及时。对于实时数据可视化大屏，比如股市行情大屏，需要检查数据是否按照

Compose笔记(二十二)--NavController

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Webug4.0靶场通关笔记-靶场搭建方法（3种方法）

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Webug4.0 是国内安全团队开发的一款专注于Web应用安全的渗透测试实战平台（靶场），适合网络安全学习者从入门到进阶的实战训练，本文讲解3种搭建webug4.0靶场的方法。

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和老师给的代码比了一下，是@PutMapping("/emps/{id}")，动态id这里，多加了一个#，变成了/#{id}，所以报错了，应该是用法不对。引用外部工具，需要硬编码赋值的多，而且过于分散，不太合适，把赋值写到properties中，并且在工具类中使用@Value（spring里面的）赋值。怀疑是username或者是name重复了，这里可能设置了一个唯一约束，所以将这两项进行修改，成功。Yml格式的配置文件的后缀可以是yml，也可以是yaml，不同配置方式对应不同格式。

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jupyter可视化大屏

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### 创建和配置数据可视化大屏在 Jupyter Notebook 中创建和配置数据可视化大屏涉及多个方面，包括设置环境、准备数据以及利用合适的库来构建视觉效果丰富的图表。 #### 设置工作环境为了确保能够在 Jupyter Notebook 中顺利进行数据可视化的开发，建议安装必要的 Python 库。这些库通常包括 `matplotlib` 和 `seaborn` 这样的绘图工具，也可能是更高级别的仪表板解决方案如 `plotly-dash` 或者 `bokeh-server`。对于大型屏幕上的动态交互式展示来说，后者两个选项更为合适[^1]。 ```bash pip install plotly dash bokeh jupyterlab ``` #### 准备基础结构启动一个新的 Jupyter Notebook 文件用于承载整个项目，并导入所需的模块： ```python import pandas as pd from bokeh.plotting import figure, show from bokeh.io import output_notebook output_notebook() ``` 这段代码初始化了一个 Bokeh 的绘图环境并允许直接在笔记本内显示图形[^2]。 #### 构建布局组件定义各个子视图的位置与大小关系，可以借助于网格系统或自定义 CSS 来调整页面元素之间的间距及排列方式。如果使用 Dash，则可以通过其内置的 HTML 组件轻松搭建响应式的网页框架；而 Bokeh 提供了 GridPlot 类帮助开发者组合多个独立的小部件形成复杂的大规模看板[^3]。 ```python # Example of creating a grid layout with Bokeh plots p1 = figure(title="First Plot", ...) p2 = figure(title="Second Plot", ...) grid = gridplot([[p1, p2]]) show(grid) ``` #### 数据处理与更新机制考虑到实时性需求，在设计过程中还需要考虑如何高效获取最新数据源并向前端推送变化后的状态。这可能涉及到定时任务调度或是 WebSocket 推送技术的应用。Dash 支持回调函数的方式实现事件驱动的数据刷新逻辑，使得每一次用户互动都能触发相应的计算过程并即时反映到界面上去. #### 自动化部署方案最后一步就是将本地调试好的版本发布出去让更多人访问到了。此时可以选择 Heroku、Netlify 等云服务平台一键部署应用实例，也可以通过 Docker 容器封装依赖项以便移植性强地迁移至生产环境中运行.