echarts多图表联动:让你的数据之旅更生动!——九数云BI

标签: echarts多图表联动 | 发布时间: 2024-10-11 21:04:44

echarts多图表联动可以帮助我们更生动形象地展示数据,并且提供各种各样的分析支持功能。下面和九数云一起来看看吧!

echarts多图表联动:相关介绍

ECharts是一款由百度前端技术部开发的,基于Javascript的数据可视化图表库,提供直观,生动,可交互,可个性化定制的数据可视化图表。

使用 JavaScript 实现开源的可视化库,可以流畅的运行在 PC 和移动设备上,兼容当前绝大部分浏览器,底层依赖轻量级的矢量图形库 ZRender,提供直观,交互丰富,可高度个性化定制的数据可视化图表。

具有丰富的可视化类型,ECharts 提供了常规的折线图、柱状图、散点图、饼图、K线图,用于统计的盒形图,用于地理数据可视化的地图、热力图、线图,用于关系数据可视化的关系图、treemap、旭日图,多维数据可视化的平行坐标,还有用于 BI 的漏斗图,仪表盘,并且支持图与图之间的混搭。

echarts多图表联动:官方网址https://echarts.baidu.com/

ECharts提供大量常用的数据可视化图表,底层基于ZRender(一个全新的轻量级canvas类库),创建了坐标系,图例,提示,工具箱等基础组件,并在此上构建出折线图(区域图)、柱状图(条状图)、散点图(气泡图)、饼图(环形图)、K线图、地图、力导向布局图以及和弦图,同时支持任意维度的堆积和多图表混合展现。

echarts多图表联动:让你的数据之旅更生动!——九数云BI插图

echarts多图表联动:多图联动

echarts多图表联动:让你的数据之旅更生动!——九数云BI插图1

echarts多图表联动:值域漫游

echarts多图表联动:让你的数据之旅更生动!——九数云BI插图2

echarts多图表联动:大规模散点图

echarts多图表联动:让你的数据之旅更生动!——九数云BI插图3

echarts多图表联动:子区域地图模式

echarts多图表联动:让你的数据之旅更生动!——九数云BI插图4

代码示例

echarts多图表联动:目标完成率

echarts多图表联动:让你的数据之旅更生动!——九数云BI插图5

#数据分析指标完成情况
from pyecharts import Gauge
gauge=Gauge(目标完成率)
gauge.add(任务指标,完成率,80.2)
#gauge.render(gauge.html)
#图表输出
gauge.render()
gauge

echarts多图表联动:水球图

echarts多图表联动:让你的数据之旅更生动!——九数云BI插图6

#水球图
from pyecharts import Liquid
liquid=Liquid("水球图"
             )liquid.add("水球",[0.8])#liquid.render(liquid.html)#图表输出到路径下liquid.render()#图表直接输出liquid

echarts多图表联动:箱线图

echarts多图表联动:让你的数据之旅更生动!——九数云BI插图7

#箱线图from pyecharts import Boxplot
boxplot=Boxplot("箱线图")
x_axis=[销售额]
y_axis=[[169,126,248,263,265,273,248,241,326,334,479,347]]
yaxis=boxplot.prepare_data(y_axis)
boxplot.add("boxplot",x_axis,_yaxis)
boxplot.render()
#直接导出或者导出到文件内
boxplot.render(linebar.html)
boxplot

echarts多图表联动:3D柱形图

echarts多图表联动:让你的数据之旅更生动!——九数云BI插图8

#3D柱形图
from pyecharts import Bar3D
import json
bar3d=Bar3D("3D柱形图",width=1200,height=600)
f=open("bar3ds.json")
datas=json.load(f)
x_axis=datas[x_axis]
y_axis=datas[y_axis]
data=datas[data]
range_color=datas[range_color]
#visualmap热力图
bar3d.add("",x_axis,y_axis,[[d[1],d[0],d[2]] 
                            for d in data],is_visualmap=True,visual_range=[0,20],visual_range_color=range_color)
#设置3D图的自动旋转
bar3d.add("",x_axis,y_axis,[[d[1],d[0],d[2]] 
                            for d in data],is_visualmap=True,visual_range=[0,20],visual_range_color=range_color,         grid3d_width=200,grid3d_depth=80,is_grid3d_rotate=True)
#设置3D图的自动旋转的速度
bar3d.add("",x_axis,y_axis,[[d[1],d[0],d[2]] 
                            for d in data],is_visualmap=True,visual_range=[0,20],visual_range_color=range_color,         grid3d_width=200,grid3d_depth=80,is_grid3d_rotate=True,grid3d_rotate_speed=180)
#图表输出
bar3d.render(3dbar.html)

最后,如果你毫无代码经验,却还要和数据打交道,建议使用九数云来帮助你,它作为SaaS BI工具降低了数据分析的门槛,让即使没有SQL、python等编程基础却有分析需求的人也能玩转数据分析。但降低难度并不代表降低数据分析的深度,多维度多形式地拆解展示数据,尝试用不同的角度看待问题,那深度自然就会体现出来。



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