绘制HightCharts饼状图

使用Highcharts绘制饼图展示资源总容量
本文介绍如何利用Highcharts库实现饼图绘制,以直观展示资源的总容量,包括图片、文档、视频和其他类型文件的具体占比。通过自定义参数,支持后台配置并实现实时更新。

1.添加引用highcharts.js和exporting.js

2.前台代码如下,相关参数可以从后台配置,支持load加载

    $(function () {
        $('#ResInfoView').highcharts({                   //图表展示容器,与div的id保持一致
            chart: {
                type: 'pie'                         //指定图表的类型,默认是折线图(line)
            },
            title: {
                text: '资源总容量$!totalSize'      //指定图表标题
            },
           tooltip: {  
           //2表示精确到小数点后2位
                       formatter: function () {  
                           return '<b>' + this.point.name + '</b>: ' + Highcharts.numberFormat(this.percentage, 2) + ' %';  
                       }  
                   },

             series: [{//设置每小个饼图的颜色、名称、百分比  
               type: 'pie',  
               name: null,  
               data: [  
                    {name:'图片$!PicSize',color:'#3DA9FF',y:$!PicRate},
                    { name: '文档$!DocSize', color: '#008FE0', y: $!DocRate },
                    { name: '视频$!VideoSize', color: '#00639B', y: $!VideoRate },  
                    {name:'其他$!OtherSize',color:'#CBECFF',y:$!OtherRate} 
 
               ]  
           }] 


        });
    });    

 

转载于:https://www.cnblogs.com/blog4xy/p/3964348.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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