HighCharts图表插件使用实践

本文分享了在用户画像项目中,使用HighCharts进行数据可视化的心得。对比百度ECharts,HighCharts以其简洁、清晰、优美的视觉效果脱颖而出,成为数据分析展示的首选工具。

最近在公司做用户画像相关的事,各种数据挖掘分析、机器学习一起上,产出标签用来分析用户群体特征、支持产品的方向决策、或是进行精准的运营活动。为了方便不懂技术的运营同学查看分析数据,需要做各种图表用来对大数据做更加形象的展示,先后也尝试过很多开源组件,例如百度的ECharts;功能很强大,但是总觉得不是很顺手、视觉效果上也不尽人意。后来有一天绞尽脑汁终于找到一款称心如意的插件,就是HighCharts.

先看下它的大致效果:

视觉效果明显感觉非常简洁、清晰、优美。后来感觉真的是爱不释手。

当然,使用起来也是非常顺手。简单示例如下:

就是这么简单,整个图形就能绘制出来。关于更多的图标呈现方式及使用方法直接点击跳转到官网进一步学习吧。

 

说起来也许是有点偏见,百度的echart自然是比较强大,但是一直不是很喜欢那种线条、色彩的设计以及过于繁重的功能设计,所以一直比较钟爱highcharts,喜欢的同学可以试下,一起探讨学习。

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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,并通过图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应用于图像分割任务,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、图像处理、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、图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,并可进一步扩展图像分割模块,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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