Echarts 经典案例(Flask + Echarts)

最新推荐文章于 2025-07-03 16:25:47 发布
转载 最新推荐文章于 2025-07-03 16:25:47 发布 · 3k 阅读 · 6

博客介绍了通过案例了解test.py的使用，涉及render_templates文件夹。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

通过此案例就可以知道如何使用：

test.py

#!/usr/bin/python
# coding: utf-8
from flask import Flask,render_template,url_for
#生成Flask实例
app = Flask(__name__)
@app.route('/')
def my_echart():
#在浏览器上渲染my_templaces.html模板
    return render_template('my_template.html')

if __name__ == "__main__":
    #运行项目
    app.run(debug = True)

在render_templates:  文件夹下：

<!DOCTYPE html>
<html>

<head>
    <meta charset="utf-8">
    <title>炫酷的ECharts</title>
    <!-- 引入 echarts.js -->
    <script src="{{ url_for('static', filename='echarts.min.js') }}"></script>
</head>



<body>





    <!-- 为ECharts准备一个具备大小（宽高）的Dom -->
    <div id="main1" style="width: 800px;height:500px;margin: 0 auto;"></div>
    <div id="main2" style="width: 800px;height:500px;margin: 0 auto;"></div>
    <div id="main3" style="width: 800px;height:500px;margin: 0 auto;"></div>
    <div id="main4" style="width: 800px;height:500px;margin: 0 auto;"></div>
    <div id="main5" style="width: 800px;height:500px;margin: 0 auto;"></div>

    <script type="text/javascript">
        // 基于准备好的dom，初始化echarts实例
        var myChart1 = echarts.init(document.getElementById('main1'));

        var myChart2 = echarts.init(document.getElementById('main2'));
        var myChart3 = echarts.init(document.getElementById('main3'));
        var myChart4 = echarts.init(document.getElementById('main4'));
        var myChart5 = echarts.init(document.getElementById('main5'));

        // 指定图表的配置项和数据
        var option1 = {
            title: {
                text: 'ECharts 入门示例'
            },
            tooltip: {},
            legend: {
                data: ['销量']
            },
            xAxis: {
                data: ["衬衫", "羊毛衫", "雪纺衫", "裤子", "高跟鞋", "袜子"]
            },
            yAxis: {},
            series: [{
                name: '销量',
                type: 'bar',
                data: [5, 20, 36, 10, 10, 20]
            }]
        };



        var option2 = {
            title: {
                text: '未来一周气温变化',
                subtext: '纯属虚构'
            },
            tooltip: {
                trigger: 'axis'
            },
            legend: {
                data: ['最高气温', '最低气温']
            },
            toolbox: {
                show: true,
                feature: {
                    mark: {
                        show: true
                    },
                    dataView: {
                        show: true,
                        readOnly: false
                    },
                    magicType: {
                        show: true,
                        type: ['line', 'bar']
                    },
                    restore: {
                        show: true
                    },
                    saveAsImage: {
                        show: true
                    }
                }
            },
            calculable: true,
            xAxis: [{
                type: 'category',
                boundaryGap: false,
                data: ['周一', '周二', '周三', '周四', '周五', '周六', '周日']
            }],
            yAxis: [{
                type: 'value',
                axisLabel: {
                    formatter: '{value} °C'
                }
            }],
            series: [{
                name: '最高气温',
                type: 'line',
                data: [11, 11, 15, 13, 12, 13, 10],
                markPoint: {
                    data: [{
                        type: 'max',
                        name: '最大值'
                    }, {
                        type: 'min',
                        name: '最小值'
                    }]
                },
                markLine: {
                    data: [{
                        type: 'average',
                        name: '平均值'
                    }]
                }
            }, {
                name: '最低气温',
                type: 'line',
                data: [1, -2, 2, 5, 3, 2, 0],
                markPoint: {
                    data: [{
                        name: '周最低',
                        value: -2,
                        xAxis: 1,
                        yAxis: -1.5
                    }]
                },
                markLine: {
                    data: [{
                        type: 'average',
                        name: '平均值'
                    }]
                }
            }]
        };




        var option3 = {
            title: {
                text: '某站点用户访问来源',
                subtext: '纯属虚构',
                x: 'center'
            },
            tooltip: {
                trigger: 'item',
                formatter: "{a} <br/>{b} : {c} ({d}%)"
            },
            legend: {
                orient: 'vertical',
                x: 'left',
                data: ['直接访问', '邮件营销', '联盟广告', '视频广告', '搜索引擎']
            },
            toolbox: {
                show: true,
                feature: {
                    mark: {
                        show: true
                    },
                    dataView: {
                        show: true,
                        readOnly: false
                    },
                    magicType: {
                        show: true,
                        type: ['pie', 'funnel'],
                        option: {
                            funnel: {
                                x: '25%',
                                width: '50%',
                                funnelAlign: 'left',
                                max: 1548
                            }
                        }
                    },
                    restore: {
                        show: true
                    },
                    saveAsImage: {
                        show: true
                    }
                }
            },
            calculable: true,
            series: [{
                name: '访问来源',
                type: 'pie',
                radius: '55%',
                center: ['50%', '60%'],
                data: [{
                    value: 335,
                    name: '直接访问'
                }, {
                    value: 310,
                    name: '邮件营销'
                }, {
                    value: 234,
                    name: '联盟广告'
                }, {
                    value: 135,
                    name: '视频广告'
                }, {
                    value: 1548,
                    name: '搜索引擎'
                }]
            }]
        };


        var option4 = {
            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']
            },
            toolbox: {
                show: true,
                feature: {
                    mark: {
                        show: true
                    },
                    dataView: {
                        show: true,
                        readOnly: false
                    },
                    magicType: {
                        show: true,
                        type: ['line', 'bar', 'stack', 'tiled']
                    },
                    restore: {
                        show: true
                    },
                    saveAsImage: {
                        show: true
                    }
                }
            },
            calculable: true,
            xAxis: [{
                type: 'value'
            }],
            yAxis: [{
                type: 'category',
                data: ['周一', '周二', '周三', '周四', '周五', '周六', '周日']
            }],
            series: [{
                name: '直接访问',
                type: 'bar',
                stack: '总量',
                itemStyle: {
                    normal: {
                        label: {
                            show: true,
                            position: 'insideRight'
                        }
                    }
                },
                data: [320, 302, 301, 334, 390, 330, 320]
            }, {
                name: '邮件营销',
                type: 'bar',
                stack: '总量',
                itemStyle: {
                    normal: {
                        label: {
                            show: true,
                            position: 'insideRight'
                        }
                    }
                },
                data: [120, 132, 101, 134, 90, 230, 210]
            }, {
                name: '联盟广告',
                type: 'bar',
                stack: '总量',
                itemStyle: {
                    normal: {
                        label: {
                            show: true,
                            position: 'insideRight'
                        }
                    }
                },
                data: [220, 182, 191, 234, 290, 330, 310]
            }, {
                name: '视频广告',
                type: 'bar',
                stack: '总量',
                itemStyle: {
                    normal: {
                        label: {
                            show: true,
                            position: 'insideRight'
                        }
                    }
                },
                data: [150, 212, 201, 154, 190, 330, 410]
            }, {
                name: '搜索引擎',
                type: 'bar',
                stack: '总量',
                itemStyle: {
                    normal: {
                        label: {
                            show: true,
                            position: 'insideRight'
                        }
                    }
                },
                data: [820, 832, 901, 934, 1290, 1330, 1320]
            }]
        };



        var option5 = {
            title: {
                text: '2013年上半年上证指数'
            },
            tooltip: {
                trigger: 'axis',
                formatter: function(params) {
                    var res = params[0].seriesName + ' ' + params[0].name;
                    res += '<br/>  开盘 : ' + params[0].value[0] + '  最高 : ' + params[0].value[3];
                    res += '<br/>  收盘 : ' + params[0].value[1] + '  最低 : ' + params[0].value[2];
                    return res;
                }
            },
            legend: {
                data: ['上证指数']
            },
            toolbox: {
                show: true,
                feature: {
                    mark: {
                        show: true
                    },
                    dataZoom: {
                        show: true
                    },
                    dataView: {
                        show: true,
                        readOnly: false
                    },
                    magicType: {
                        show: true,
                        type: ['line', 'bar']
                    },
                    restore: {
                        show: true
                    },
                    saveAsImage: {
                        show: true
                    }
                }
            },
            dataZoom: {
                show: true,
                realtime: true,
                start: 50,
                end: 100
            },
            xAxis: [{
                type: 'category',
                boundaryGap: true,
                axisTick: {
                    onGap: false
                },
                splitLine: {
                    show: false
                },
                data: [
                    "2013/1/24", "2013/1/25", "2013/1/28", "2013/1/29", "2013/1/30",
                    "2013/1/31", "2013/2/1", "2013/2/4", "2013/2/5", "2013/2/6",
                    "2013/2/7", "2013/2/8", "2013/2/18", "2013/2/19", "2013/2/20",
                    "2013/2/21", "2013/2/22", "2013/2/25", "2013/2/26", "2013/2/27",
                    "2013/2/28", "2013/3/1", "2013/3/4", "2013/3/5", "2013/3/6",
                    "2013/3/7", "2013/3/8", "2013/3/11", "2013/3/12", "2013/3/13",
                    "2013/3/14", "2013/3/15", "2013/3/18", "2013/3/19", "2013/3/20",
                    "2013/3/21", "2013/3/22", "2013/3/25", "2013/3/26", "2013/3/27",
                    "2013/3/28", "2013/3/29", "2013/4/1", "2013/4/2", "2013/4/3",
                    "2013/4/8", "2013/4/9", "2013/4/10", "2013/4/11", "2013/4/12",
                    "2013/4/15", "2013/4/16", "2013/4/17", "2013/4/18", "2013/4/19",
                    "2013/4/22", "2013/4/23", "2013/4/24", "2013/4/25", "2013/4/26",
                    "2013/5/2", "2013/5/3", "2013/5/6", "2013/5/7", "2013/5/8",
                    "2013/5/9", "2013/5/10", "2013/5/13", "2013/5/14", "2013/5/15",
                    "2013/5/16", "2013/5/17", "2013/5/20", "2013/5/21", "2013/5/22",
                    "2013/5/23", "2013/5/24", "2013/5/27", "2013/5/28", "2013/5/29",
                    "2013/5/30", "2013/5/31", "2013/6/3", "2013/6/4", "2013/6/5",
                    "2013/6/6", "2013/6/7", "2013/6/13"
                ]
            }],
            yAxis: [{
                type: 'value',
                scale: true,
                boundaryGap: [0.01, 0.01]
            }],
            series: [{
                name: '上证指数',
                type: 'k',
                data: [ // 开盘，收盘，最低，最高
                    [2320.26, 2302.6, 2287.3, 2362.94],
                    [2300, 2291.3, 2288.26, 2308.38],
                    [2295.35, 2346.5, 2295.35, 2346.92],
                    [2347.22, 2358.98, 2337.35, 2363.8],
                    [2360.75, 2382.48, 2347.89, 2383.76],
                    [2383.43, 2385.42, 2371.23, 2391.82],
                    [2377.41, 2419.02, 2369.57, 2421.15],
                    [2425.92, 2428.15, 2417.58, 2440.38],
                    [2411, 2433.13, 2403.3, 2437.42],
                    [2432.68, 2434.48, 2427.7, 2441.73],
                    [2430.69, 2418.53, 2394.22, 2433.89],
                    [2416.62, 2432.4, 2414.4, 2443.03],
                    [2441.91, 2421.56, 2415.43, 2444.8],
                    [2420.26, 2382.91, 2373.53, 2427.07],
                    [2383.49, 2397.18, 2370.61, 2397.94],
                    [2378.82, 2325.95, 2309.17, 2378.82],
                    [2322.94, 2314.16, 2308.76, 2330.88],
                    [2320.62, 2325.82, 2315.01, 2338.78],
                    [2313.74, 2293.34, 2289.89, 2340.71],
                    [2297.77, 2313.22, 2292.03, 2324.63],
                    [2322.32, 2365.59, 2308.92, 2366.16],
                    [2364.54, 2359.51, 2330.86, 2369.65],
                    [2332.08, 2273.4, 2259.25, 2333.54],
                    [2274.81, 2326.31, 2270.1, 2328.14],
                    [2333.61, 2347.18, 2321.6, 2351.44],
                    [2340.44, 2324.29, 2304.27, 2352.02],
                    [2326.42, 2318.61, 2314.59, 2333.67],
                    [2314.68, 2310.59, 2296.58, 2320.96],
                    [2309.16, 2286.6, 2264.83, 2333.29],
                    [2282.17, 2263.97, 2253.25, 2286.33],
                    [2255.77, 2270.28, 2253.31, 2276.22],
                    [2269.31, 2278.4, 2250, 2312.08],
                    [2267.29, 2240.02, 2239.21, 2276.05],
                    [2244.26, 2257.43, 2232.02, 2261.31],
                    [2257.74, 2317.37, 2257.42, 2317.86],
                    [2318.21, 2324.24, 2311.6, 2330.81],
                    [2321.4, 2328.28, 2314.97, 2332],
                    [2334.74, 2326.72, 2319.91, 2344.89],
                    [2318.58, 2297.67, 2281.12, 2319.99],
                    [2299.38, 2301.26, 2289, 2323.48],
                    [2273.55, 2236.3, 2232.91, 2273.55],
                    [2238.49, 2236.62, 2228.81, 2246.87],
                    [2229.46, 2234.4, 2227.31, 2243.95],
                    [2234.9, 2227.74, 2220.44, 2253.42],
                    [2232.69, 2225.29, 2217.25, 2241.34],
                    [2196.24, 2211.59, 2180.67, 2212.59],
                    [2215.47, 2225.77, 2215.47, 2234.73],
                    [2224.93, 2226.13, 2212.56, 2233.04],
                    [2236.98, 2219.55, 2217.26, 2242.48],
                    [2218.09, 2206.78, 2204.44, 2226.26],
                    [2199.91, 2181.94, 2177.39, 2204.99],
                    [2169.63, 2194.85, 2165.78, 2196.43],
                    [2195.03, 2193.8, 2178.47, 2197.51],
                    [2181.82, 2197.6, 2175.44, 2206.03],
                    [2201.12, 2244.64, 2200.58, 2250.11],
                    [2236.4, 2242.17, 2232.26, 2245.12],
                    [2242.62, 2184.54, 2182.81, 2242.62],
                    [2187.35, 2218.32, 2184.11, 2226.12],
                    [2213.19, 2199.31, 2191.85, 2224.63],
                    [2203.89, 2177.91, 2173.86, 2210.58],
                    [2170.78, 2174.12, 2161.14, 2179.65],
                    [2179.05, 2205.5, 2179.05, 2222.81],
                    [2212.5, 2231.17, 2212.5, 2236.07],
                    [2227.86, 2235.57, 2219.44, 2240.26],
                    [2242.39, 2246.3, 2235.42, 2255.21],
                    [2246.96, 2232.97, 2221.38, 2247.86],
                    [2228.82, 2246.83, 2225.81, 2247.67],
                    [2247.68, 2241.92, 2231.36, 2250.85],
                    [2238.9, 2217.01, 2205.87, 2239.93],
                    [2217.09, 2224.8, 2213.58, 2225.19],
                    [2221.34, 2251.81, 2210.77, 2252.87],
                    [2249.81, 2282.87, 2248.41, 2288.09],
                    [2286.33, 2299.99, 2281.9, 2309.39],
                    [2297.11, 2305.11, 2290.12, 2305.3],
                    [2303.75, 2302.4, 2292.43, 2314.18],
                    [2293.81, 2275.67, 2274.1, 2304.95],
                    [2281.45, 2288.53, 2270.25, 2292.59],
                    [2286.66, 2293.08, 2283.94, 2301.7],
                    [2293.4, 2321.32, 2281.47, 2322.1],
                    [2323.54, 2324.02, 2321.17, 2334.33],
                    [2316.25, 2317.75, 2310.49, 2325.72],
                    [2320.74, 2300.59, 2299.37, 2325.53],
                    [2300.21, 2299.25, 2294.11, 2313.43],
                    [2297.1, 2272.42, 2264.76, 2297.1],
                    [2270.71, 2270.93, 2260.87, 2276.86],
                    [2264.43, 2242.11, 2240.07, 2266.69],
                    [2242.26, 2210.9, 2205.07, 2250.63],
                    [2190.1, 2148.35, 2126.22, 2190.1]
                ]
            }]
        };




        // 使用刚指定的配置项和数据显示图表。
        myChart1.setOption(option1);
        myChart2.setOption(option2);
        myChart3.setOption(option3);
        myChart4.setOption(option4);
        myChart5.setOption(option5);
    </script>
</body>

</html>

 

前端ECharts：高效构建数据图表
AI架构全栈开发实战笔记
04-29 951
在当今数字化时代，数据的可视化变得至关重要。前端开发中，如何高效地将数据以直观的图表形式展示给用户是一个关键问题。ECharts是一个强大的开源可视化库，由百度开发，它提供了丰富多样的图表类型，如折线图、柱状图、饼图等，并且支持交互功能。本文的目的在于深入介绍ECharts的使用方法，帮助开发者掌握如何利用ECharts在前端高效构建数据图表。范围涵盖了ECharts的基本概念、核心算法、数学模型、项目实战以及实际应用场景等方面。本文将按照以下结构进行组织：首先介绍背景信息，包括目的、预期读者和文档结构等。
如何在前端使用 Echarts 打造交互式数据图表
小白菜的博客
04-22 2008
在当今数字化时代，数据的重要性不言而喻。如何将大量的数据以直观、易懂的方式呈现给用户，成为了前端开发中的一个关键问题。Echarts 作为一款强大的开源数据可视化库，为前端开发者提供了丰富的图表类型和交互功能，能够帮助我们轻松打造出交互式的数据图表。本文的目的就是深入探讨如何在前端使用 Echarts 来实现这一目标，涵盖了从基础概念到实际应用的各个方面，包括 Echarts 的安装配置、图表的创建和定制、交互功能的实现等内容。
【Flask+Echarts】创建基础图例(散点、折线、柱状图、南丁格尔、饼图、堆叠、雷达、热点图)
HR的博客
03-15 3097
注：本文着重于使用Flask+Echarts画图，所以不会再数据处理上做较大的操作。 本次所使用到的数据 北京每小时空气质量 房源分布占比 疫情数据 Echarts官网网址 创建基础图例数据展示柱状图北京每小时空气质量柱状图北京每小时空气质量条形图折线图各省份累计确诊折线图各省份疫情信息堆叠图各省份房源数量占比散点图饼图雷达图热力图和地图 数据展示 空气质量数据 房源占比数据 疫情数据 柱状图 北京每小时空气质量柱状图 通过观察数据发现，我们只需要两列数据，分别是时间和每小时PM2_5。.
Flask 运用Echarts绘制图形
热门推荐
优快云
10-05 1万+
ECharts（Enterprise Charts）是一个基于 JavaScript 的开源可视化库，由百度开发和维护。它支持各种图表类型，包括折线图、柱状图、饼图、散点图等，以及支持地理坐标系、时间轴、数据筛选等丰富的交互特性。ECharts的设计注重性能和扩展性，适用于在 Web 页面中创建各种交互式和动态的数据可视化。该开发库目前发展非常不错，且支持各类图形的绘制可定制程度高，Echarts绘图库同样可以与`Flask`结合，前台使用`echart`绘图库进行图形的生成与展示，后台则是Flask通
【Echarts】随手分享一个Echarts实现柱状图案例
最新发布
qq_41604569的博客
07-03 258
随手分享一个Echarts实现柱状图案例
flask利用echarts 制作图例（主要演示向echarts传递数据）
Newnotes的博客
06-03 2007
目的：使用echarts制作动态图例 要求：echarts数据为flask传递数据 PS: 网上找了一大堆实在是太复杂，看不懂，自己搞了一个简易的，希望可以帮助使用到的人。 注意事项： 建好的HTML文件要放置在templates文件目录下，要不flask找不到该文件。 上源码 发送数据文件：APP.PY 接收数据文件：index.html app.py from flask import jsonify ,Flask,request from flask import render_template c
数据分析可视化15 PyEcharts & Flask 集成案例
fegus的博客
10-06 4428
通过图表响应事件，我们实现了页面图表元素和 PyEcharts 图表对象之间的绑定，并且为图表对象的参数获取设置了远程访问接口。
Flask + echarts 轻松搞定 日志可视化
zouhui1003it的专栏
09-09 612
最近，线上的业务系统不太稳定，需要分析下访问情况，能拿到的数据只有 nginx 服务器的访问日志，不过难不倒我，用合适的工具，分分钟做出图形化展示，看看怎么做的吧思路nginx 访问日志...
前端ECharts：高效解决数据可视化难题
小白菜的博客
05-07 742
在当今数字化时代，数据量呈现爆炸式增长。如何从海量的数据中提取有价值的信息，并以直观、易懂的方式呈现出来，成为了各个领域面临的重要问题。数据可视化作为解决这一问题的有效手段，能够将复杂的数据转化为图表、图形等直观的形式，帮助用户更好地理解和分析数据。ECharts是百度开源的一个强大的前端数据可视化库，它提供了丰富多样的图表类型，如折线图、柱状图、饼图、散点图等，同时支持高度的交互设计。
程序员职业规划：5个维度评估你的技术成长健康度
AI天才研究院
05-10 971
技术深度不足导致竞争力缺失知识结构失衡引发成长瓶颈。识别个人技能矩阵的优势与短板制定符合职业阶段的能力提升路径建立可持续的技术发展生态0-3年寻求方向定位的初级开发者3-5年遭遇晋升瓶颈的中级工程师5年以上规划技术专家/管理者路径的资深从业者核心维度解析：逐层拆解5大评估维度的本质内涵量化评估模型：结合数学公式与Python实现评估工具实战应用指南：不同职业阶段的评估重点与提升策略资源体系构建：配套学习资源与工具链推荐T型技能结构。
程序员如何避免职场内耗？3步搞定团队冲突管理
AI天才研究院
05-18 750
在技术团队中，程序员的时间成本占比呈现独特分布：据Stack Overflow 2023年开发者报告，全球程序员平均37%的工作时间消耗在非编码任务，其中22%直接与团队协作冲突相关。这些隐性损耗（如需求反复变更、技术方案争论、任务返工）形成"职场内耗"，不仅导致代码交付延迟，更会引发技术人员的挫败感与离职倾向。本文聚焦程序员视角，构建从冲突预防到持续优化的全链路管理体系，提供可量化、可复现的工程化解决方案，适用于敏捷开发团队、分布式协作团队及传统技术部门。问题解构：分析内耗的三大技术团队特异性诱因。
flask、echarts可视化小实例
09-29
我的博客文章：https://blog.youkuaiyun.com/qq_43795348/article/details/108865588 示例代码
raspberrypi_ht_statistics:树莓派使用DHT22温湿度传感器记录数据并使用flask、Echarts展示
05-03
简介 网络上有很多实时显示树莓派测量的温湿度的例子，但作者没有找到采集数据并能够展示历史数据的现有轮子，于是就自己摸索弄了一个，现在发布出来供大家参考使用。 frp内网穿透后的项目地址： 概览 程序环境 树莓派（我的是 2B ） DHT22 温湿度传感器（其它传感器比如DHT11需要修改一部分代码。推荐使用 DHT22 ，比 DHT11 精度高） python 3.5+ 、 mysql 导入相关库，例如： Adafruit_DHT 、 pymysql 、 flask 、 json 等。 运行指南 上述环境准备工作完成后，将本项目代码下载解压到树莓派中。 数据采集 新建数据库。使用 sql 目录下的 ht.sql 建立“温湿度采集表” 有需要的话可以使用 test 文件下的 TestConnect.py 、 TestSelect.py 测试数据表是否创建成功。 python3 TestCon
Python爬虫、Flask框架与ECharts实现数据可视化
06-19
Python爬虫、Flask框架与ECharts实现数据可视化，源码无错误！希望大家可以好好学习，用好资源，原创，搬运请表明来源，谢谢！又不足请大佬们指正！
Flask配合Echarts写一个动态可视化大屏
南宫乘风-Linux运维-虚拟化容器-Python编程 ownit.top
09-22 1708
后端：flask 可视化：echarts 前端：HTML+JavaScript+css大屏拆分 案例项目中大屏可按版块进行拆解，会发现这里大屏主要由标题、折线图、柱状图、地图、滚动图和词云等组成，整体可切分为8个版块，如下： 下方为简单演示： 我们整体布局前，先通过简单的案例了解前端布局实现方法。创建一个html文件，这里先调整标题的布局位置，代码如下： 展示 在上面添加一些css的样式，划分相关的位置 上面就是划分位置的参数，能够帮我们快速划分好位置。 这段代码是用于对一个元素进行定位的 CSS 样
Flask结合ECharts实现在线可视化效果，超级详细！
cainiao_python的博客
08-01 4255
一、Flask框架基本使用在开始可视化之前，先让大家对Flask有一个大概了解和基本使用Flask和Django都是Python最常用的两个网站框架，其中Flask更加轻巧，精简，便捷。本...
【Flask+Echarts】使用Flask框架可视化的案例
m0_54883970的博客
03-16 3432
可视化的基本案例 Echarts简介 准备工作 程序的编写 utils类 app类 index页面类 代码解析 Echarts简介 Echarts 缩写来自 Enterprise Charts（商业级数据图表），是百度的一个开源的数据可视化工具 Echarts 能够绘制 2D 和 3D 的饼状图、柱状图、折线图等几乎所有我们能够见到的图形 Echarts 能够在 PC 端和移动设备上流畅运行，兼容当前绝大部分浏览器 Echarts 是一个纯 JavaScri
Flask框架利用ajax数据驱动Echarts可视化
qq_43662503的博客
02-28 1587
Python的可视化工具 python的数据可视化工具有很多，比如常见的matplotlib，但是讲到视觉效果的华丽，动态的交互，目前最漂亮的应该就是Echarts了。用Echarts可以做出很多漂亮的图形。Python里也有pyecharts，但是这种单一的图表页面做简单展示还可以，做一个完整的项目案例就比较麻烦了。 我对js几乎不懂，不过看了一下语法结构，还是很接近python和C++的，而j...
Flask+echarts实现本地数据可视化教程
资源摘要信息:"Flask和Echarts是两...以上就是关于“Flask+echarts对本地数据进行数据化展示”的相关知识点。这些知识点将帮助开发者搭建一个基础的Web数据可视化平台，并能够针对本地数据进行高效的可视化处理和展示。
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值