highchart滚动条使用--highcharts/highstock,保持y轴和图例不滚动

本文介绍了如何在Highcharts中使用滚动条功能,确保图例和y轴固定,同时x轴可以根据数据长度动态滚动。通过引入highcharts/highstock库,并利用stockChart方法创建图表,展示了详细的代码示例。

使用目的

1. 需要固定图例和y轴,但是x轴需要滚动的情况

引入

1. 不能像普通表格一样引入highcharts,只需要引入highcharts/highstock
2. 使用import HighStock from 'highcharts/highstock' 替换 import HighStock from 'highcharts'

使用

1. 使用方式上用HighStock.stockChart代替highcharts.chart

效果

在这里插入图片描述

完整代码

ceshi.vue文件

<template>
    <div class="vue3">
        <div id="container" style="height: 400px; min-width: 320px; max-width: 600px; margin: 0 auto"></div>
    </div>
</template>

<script>
import HighStock from 'highcharts/highstock'
export default {
   
   
    data() {
   
   
        return {
   
   }
    },
    mounted() {
   
   
        var chart = HighStock.stockChart('container', {
   
   
**Highcharts for Python:数据可视化的终极武器,引爆开发者圈!🔥** 在数据驱动的时代,如何将复杂的数据以最直观、最优雅的方式呈现出来,成为每一个开发者、数据分析师乃至企业必须面对的问题。而今天,随着 Highcharts for Python 的重磅升级,这一切都变得前所未有的简单与高效! ### 🚀 什么是 Highcharts for Python? Highcharts 是全球最受欢迎的 JavaScript 图表库之一,广泛应用于企业级数据可视化项目。而 Highcharts for Python 则是其为 Python 开发者量身打造的“翻译器”或“桥接器”,它让 Python 程序员无需掌握 JavaScript,即可轻松调用 Highcharts 的强大功能,生成交互式图表,并在 Web、Jupyter Notebook、Django、Flask 等环境中无缝集成。 2023 年初发布的 Highcharts for Python v1.4.0,带来了多项重磅更新,仅增强了与 Pandas 的集成,还支持导出图表为 SVG、PNG、CSV 等多种格式,极大提升了开发效率用户体验。 > 官方链接:[https://www.highcharts.com/integrations/python/](https://www.highcharts.com/integrations/python/) ### 🧠 为什么选择 Highcharts for Python? 1. **零门槛上手,Python 全栈友好** 需要掌握 JavaScript,只需几行 Python 代码即可生成交互式图表。 2. **支持主流数据格式** 与 Pandas DataFrame 深度集成,可直接将 DataFrame 转换为图表。 3. **丰富的图表类型** 从柱状图、折线图、饼图到热力图、地图、3D 图表,Highcharts 提供了超过 100 种图表类型。 4. **多平台支持** 支持 Jupyter Notebook、Django、Flask、Streamlit 等主流 Python Web 框架。 5. **高质量输出与导出能力** 可导出为 PNG、SVG、CSV 等格式,适用于报告、演示、打印等多种场景。 6. **开源免费,商业可用** Highcharts for Python 是 MIT 协议开源项目,可放心用于商业项目。 ### 📈 快速上手示例 ```python from highcharts import Highchart # 创建图表对象 chart = Highchart(width=800, height=400) # 配置选项 options = { &#39;title&#39;: {&#39;text&#39;: &#39;月销售额趋势图&#39;}, &#39;xAxis&#39;: {&#39;categories&#39;: [&#39;一月&#39;, &#39;二月&#39;, &#39;三月&#39;, &#39;四月&#39;, &#39;五月&#39;]}, &#39;yAxis&#39;: {&#39;title&#39;: {&#39;text&#39;: &#39;销售额(万元)&#39;}}, &#39;series&#39;: [{ &#39;type&#39;: &#39;line&#39;, &#39;name&#39;: &#39;销售额&#39;, &#39;data&#39;: [29.9, 71.5, 106.4, 129.2, 144.0] }] } # 设置选项并绘制 chart.set_options(options) chart.save_file(&#39;sales_chart&#39;) # 导出为HTML文件 ``` 运行后即可生成一个带有交互功能的网页图表文件,打开即可查看动态效果。 ### 🌐 社区与生态支持 Highcharts 拥有活跃的全球开发者社区,其 Python 版本也在迅速成长。目前 GitHub 上已有数千颗星标,社区断贡献新功能与示例代码,帮助新手快速入门。 > GitHub 项目地址:[https://github.com/highcharts-for-python/highcharts-python](https://github.com/highcharts-for-python/highcharts-python) ### 📣 高效传播的秘诀:为何这篇文章值得转发? - ✅ **技术干货十足**:从安装到实战,一应俱全。 - ✅ **图文并茂,通俗易懂**:即使是小白也能轻松上手。 - ✅ **紧跟趋势,实用性强**:适合数据分析、数据可视化、Web 开发等热门领域。 - ✅ **权威背书**:Highcharts 是全球知名图表库,值得信赖。 --- **现在就加入 Highcharts for Python 的行列,让你的数据“活”起来!** 立即安装: ```bash pip install highcharts ``` 官方文档:[https://www.highcharts.com/blog/tutorials/highcharts-python-v-1-4-0-released/](https://www.highcharts.com/blog/tutorials/highcharts-python-v-1-4-0-released/) ---
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