21、数据可视化：Ignite UI igDataChart 图表符号应用与地图数据可视化

最新推荐文章于 2025-11-16 09:58:31 发布
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分类专栏： 数据之美：JS可视化艺术 文章标签： Ignite UI igDataChart 数据可视化
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数据可视化：Ignite UI igDataChart 图表符号应用与地图数据可视化

1. Ignite UI igDataChart 简介

在为图表添加符号并使其具备交互性的基础操作之后，我们可以借助更高级的图表 API 来实现更复杂的内置行为。此前介绍的 Google Charts API 在符号/标记的配置方面灵活性欠佳，因此接下来着重介绍 Infragistics 的 Ignite UI igDataChart（官网：http://www.igniteui.com ）。该组件并非免费，但可在 https://igniteui.com/download 获取试用版。注册后，下载页面会提供试用版的 CDN 链接，也能直接下载试用。假设已将 Ignite UI 解压至名为 IgniteUI 的子文件夹。

igDataChart 是一款桌面级图表组件，专注于性能、处理大量数据的能力、易用性以及丰富的功能。为降低加载时间，其众多功能分散在多个不同的 JavaScript 文件中。为简化操作，示例中会加载包含 Ignite UI 所有数据可视化工具的组合 JavaScript 文件，但在生产环境中，建议仅加载所需的功能子集，可从 http://igniteui.com/download 定制下载。

2. 使用 Ignite UI igDataChart 创建折线图

使用 igDataChart 实现之前 D3 符号场景所需的代码大幅减少。以下是创建折线图的 HTML 代码： 

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <
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JavaScript数据可视化实战
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内容涉及CSV、XML、JSON数据处理，HTML5表单交互，数据验证，以及D3、Google Charts和Ignite UI igDataChart等主流可视化工具的应用。通过真实案例，如地理数据地图绘制、时间序列图表构建及可交互仪表板设计，帮助...
25、数据可视化：地图与股票图表
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本文深入探讨了数据可视化中的地图与股票图表技术。在地图可视化部分，介绍了Google Maps API集成、标记放置、热力图和D3.js驱动的动画等值区域图；在股票数据可视化方面，详细讲解了OHLC与烛台图的原理、使用igDataChart实现图表绘制、实时数据更新机制以及处理大规模数据的策略。结合实际代码示例和流程图，帮助开发者掌握从数据获取到动态展示的完整流程，适用于金融分析与地理信息展示等多种应用场景。
60种数据可视化图表总结
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60种数据可视化图表总结（文末送书）
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05-12 5441
点击上方 "大数据肌肉猿"关注,星标一起成长点击下方链接，进入高质量学习交流群今日更新| 1052个转型案例分享-大数据交流群来源：数据分析1480可视化图表种类如此之多，什么场景下应该用什么图表展示，是一个让人头秃的难题。数据可视化的爱好者Severino Ribecca，他在自己的网站上收录了 60 种可视化图表样式以及它们分别适用于什么样的场景，并且推荐了相应的制...
12、数据可视化与统计分析：从基础到实践
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本文介绍了数据可视化与统计分析的基础知识和实践方法，涵盖数据表格处理、客户端统计分析（使用jStat库）、正态分布计算、使用Flot绘制概率分布曲线、HTML5 Canvas图表绘制原理及动画实现，并展示了如何利用Google Charts API快速创建柱状图、折线图和饼图。文章对比了SVG与Canvas的优缺点，帮助读者根据需求选择合适的工具，旨在提升数据展示效果与分析能力。
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本文介绍了从基础到高级的数据表格处理与可视化方法。内容涵盖动态添加计算列、使用DataTables库进行表格美化与排序，以及通过Infragistics的igGrid和igDataChart实现表格与图表的交互。通过代码示例和流程解析，帮助读者掌握高效处理和展示数据的实用技巧，并提升用户交互体验。
Python数据可视化图表大全
Python小二
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IgniteUI：构建高性能Web应用的终极指南
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数据可视化图表使用场景大全 ！
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12-21 5210
转自：大数据分析和人工智能大家好，我是小五????可视化图表种类如此之多，什么场景下应该用什么图表展示，是一个让人头秃的难题。数据可视化的爱好者Severino Ribecca，他在自己...
26、利用 Ignite UI 进行时间序列图表绘制
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本文介绍了如何使用 Ignite UI 创建丰富的时间序列图表，涵盖添加缩放条、实现图表同步、应用技术分析工具以及实时数据绘制。通过详细的操作步骤和代码示例，帮助开发者轻松实现金融数据、系统性能等随时间变化的数据可视化。文章还总结了常见问题的解决方法，并提供了拓展应用场景与整体绘制流程图，助力高效构建交互性强、功能完整的动态图表。
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推荐系统基于Java+Vue的联邦学习隐私保护模型设计：分布式协同推荐架构与安全通信实现 项目介绍 基于java+vue的联邦学习的隐私保护推荐系统设计与实现（含模型描述及部分示例代码）
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内容概要：本文详细介绍了一个基于Java和Vue的联邦学习隐私保护推荐系统的设计与实现。系统采用联邦学习架构，使用户数据在本地完成模型训练，仅上传加密后的模型参数或梯度，通过中心服务器进行联邦平均聚合，从而实现数据隐私保护与协同建模的双重目标。项目涵盖完整的系统架构设计，包括本地模型训练、中心参数聚合、安全通信、前后端解耦、推荐算法插件化等模块，并结合差分隐私与同态加密等技术强化安全性。同时，系统通过Vue前端实现用户行为采集与个性化推荐展示，Java后端支撑高并发服务与日志处理，形成“本地训练—参数上传—全局聚合—模型下发—个性化微调”的完整闭环。文中还提供了关键模块的代码示例，如特征提取、模型聚合、加密上传等，增强了项目的可实施性与工程参考价值。 适合人群：具备一定Java和Vue开发基础，熟悉Spring Boot、RESTful API、分布式系统或机器学习相关技术，从事推荐系统、隐私计算或全栈开发方向的研发人员。 使用场景及目标：①学习联邦学习在推荐系统中的工程落地方法；②掌握隐私保护机制（如加密传输、差分隐私）与模型聚合技术的集成；③构建高安全、可扩展的分布式推荐系统原型；④实现前后端协同的个性化推荐闭环系统。 阅读建议：建议结合代码示例深入理解联邦学习流程，重点关注本地训练与全局聚合的协同逻辑，同时可基于项目架构进行算法替换与功能扩展，适用于科研验证与工业级系统原型开发。
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遗传算法的原理及其在实践中的应用（PDF格式）
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RBF神经网络训练：MATLAB实现与源码解析
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windbg安装包及使用教程
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