1.echarts��tree��Դ��
2.echarts教程
3.echarts Component series.tree not exists. Load it first.
4.pyecharts 安装及图形绘制
echarts��tree��Դ��
在前端开发中，线源Vue和uni-app的树图tree组件为构建动态且交互式的树形结构提供了强大的工具。这个组件支持拖拽移动节点，直线点击节点可以实现展开和收缩，线源还能实现无限添加子集，树图非常适合展示层级关系和数据分类。直线idea 源码通过结合Vue的线源组件化开发和uni-app的平台优势，我们可以轻松实现一个直观且灵活的树图树形视图。
技术选型上，直线我们选择Vue作为前端框架，线源其简洁的树图API和组件化特性使得树形组件的构建更为便捷。ECharts则为数据可视化提供了强大的直线支持，使得树形图不仅静态，线源还能实现动态交互效果，树图提升用户体验。直线
实现过程中，首先需设置节点的基本结构，然后利用Vue的模板绑定和事件监听，实现节点的云盘网站源码拖拽、展开收缩功能。对于无限添加子集，关键在于处理好数据结构和渲染逻辑，确保添加后的性能和渲染一致性。
值得注意的是，为了保证性能和用户体验，需要优化树形结构的渲染和遍历策略，以及避免不必要的DOM操作。同时，组件的样式定制也应符合设计规范，保持一致性和易用性。
总结来说，Vue和uni-app的tree组件为我们提供了构建交互式树形视图的强大工具，它在数据展示和用户交互上表现出色，尤其适合需要层次结构展示的应用场景。通过灵活使用这些技术，我们可以创建出能满足各种需求的树形图表。
echarts教程
echarts教程是分佣系统源码什么呢？不知道的小伙伴来看看小编今天的分享吧!
1、echarts简介：
ECharts，缩写来自Enterprise Charts，商业级数据图表，一个纯Javascript的图表库，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（IE6/7/8/9//，chrome，firefox，Safari等），底层依赖轻量级的Canvas类库ZRender，提供直观，生动，可交互，可高度个性化定制的数据可视化图表。创新的拖拽重计算、数据视图、值域漫游等特性大大增强了用户体验，赋予了用户对数据进行挖掘、股权众筹源码整合的能力。
支持折线图（区域图）、柱状图（条状图）、散点图（气泡图）、K线图、饼图（环形图）、雷达图（填充雷达图）、和弦图、力导向布局图、地图、仪表盘、漏斗图、事件河流图等类图表，同时提供标题，详情气泡、图例、值域、数据区域、搜盘网源码时间轴、工具箱等7个可交互组件，支持多图表、组件的联动和混搭展现。
2、名称解释
名词
描述
chart是指一个完整的图表，如折线图，饼图等“基本”图表类型或由基本图表组合而成的“混搭”图表，可能包括坐标轴、图例等axis直角坐标系中的一个坐标轴，坐标轴可分为类目型、数值型或时间型xAxis直角坐标系中的横轴，通常并默认为类目型yAxis直角坐标系中的纵轴，通常并默认为数值型grid直角坐标系中除坐标轴外的绘图网格，用于定义直角系整体布局legend图例，表述数据和图形的关联dataRange值域选择，常用于展现地域数据时选择值域范围dataZoom数据区域缩放，常用于展现大量数据时选择可视范围roamController缩放漫游组件，搭配地图使用toolbox辅助工具箱，辅助功能，如添加标线，框选缩放等tooltip气泡提示框，常用于展现更详细的数据timeline时间轴，常用于展现同一系列数据在时间维度上的多份数据series数据系列，一个图表可能包含多个系列，每一个系列可能包含多个数据
3、图表名称
line折线图，堆积折线图，区域图，堆积区域图。bar柱形图（纵向），堆积柱形图，条形图（横向），堆积条形图。scatter散点图，气泡图。散点图至少需要横纵两个数据，更高维度数据加入时可以映射为颜色或大小，当映射到大小时则为气泡图kK线图，蜡烛图。常用于展现股票交易数据。pie饼图，圆环图。饼图支持两种（半径、面积）南丁格尔玫瑰图模式。radar雷达图，填充雷达图。高维度数据展现的常用图表。chord和弦图。常用于展现关系数据，外层为圆环图，可体现数据占比关系，内层为各个扇形间相互连接的弦，可体现关系数据force力导布局图。常用于展现复杂关系网络聚类布局。map地图。内置世界地图、中国及中国个省市自治区地图数据、可通过标准GeoJson扩展地图类型。支持svg扩展类地图应用，如室内地图、运动场、物件构造等。heatmap热力图。用于展现密度分布信息，支持与地图、百度地图插件联合使用。gauge仪表盘。用于展现关键指标数据，常见于BI类系统。funnel漏斗图。用于展现数据经过筛选、过滤等流程处理后发生的数据变化，常见于BI类系统。evnetRiver事件河流图。常用于展示具有时间属性的多个事件，以及事件随时间的演化。treemap矩形式树状结构图，简称：矩形树图。用于展示树形数据结构，优势是能最大限度展示节点的尺寸特征。venn韦恩图。用于展示集合以及它们的交集。tree树图。用于展示树形数据结构各节点的层级关系
echarts Component series.tree not exists. Load it first.
'echarts/theme/macarons',
require(
[
'echarts',
'echarts/theme/macarons',
'echarts/chart/bar',
'echarts/chart/line'
],
function (ec,theme) {
//--- ææ± ---
var myChart = ec.init(document.getElementById('main'),theme);
1ï¼ å¨requireéé¢å¯¼å ¥ theme/macarons 主é¢çååï¼æ³¨æä¸è¦å js
2ï¼functionä¼ å ¥ theme
3ï¼åå§åçæ¶åï¼initæ个åæ°æ¯themeï¼ææ¡£å¦ä¸æè¿°ï¼
pyecharts 安装及图形绘制
安装pyecharts
pip install pyecharts
学习手册
/intro love.
图表实例：
gallery.pyecharts.org/#...
首先认识图表框架，好查对应的配置参数。
全局配置项可通过set_global_opts 方法设置
InitOpts：初始化配置项 #init_opts=
ToolBoxFeatureSaveAsImagesOpts：工具箱保存配置项
ToolBoxFeatureRestoreOpts：工具箱还原配置项
ToolBoxFeatureDataViewOpts：工具箱数据视图工具
ToolBoxFeatureDataZoomOpts：工具箱区域缩放配置项
ToolBoxFeatureMagicTypeOpts：工具箱动态类型切换配置项
ToolBoxFeatureBrushOpts：工具箱选框组件配置项
ToolBoxFeatureOpts：工具箱工具配置项
ToolboxOpts：工具箱配置项
toolbox_opts=opts.ToolboxOpts(
is_show=True,#手册中要求值时布尔型。
orient="horizontal",#参数为字符型，horizontal水平
pos_left="right",
pos_top="%",#手册中参数为字符型。
)
toolbox_opts=opts.ToolboxOpts(
is_show=True,
orient="vertical",
pos_left="right",
pos_top="5%",
)
BrushOpts：区域选择组件配置项
TitleOpts：标题配置项
DataZoomOpts：区域缩放配置项
Line()
.set_global_opts(
datazoom_opts=opts.DataZoomOpts(
is_show=True,
type_="slider",
is_realtime=True,
),
)#手册中的标题使用时标题全部小写，与opts之间用“_”线连接。如“ datazoom_opts=”，书写要正确，否则会报错。所以配置以此类推。
LegendOpts：图例配置项#legend_opts=
VisualMapOpts：视觉映射配置项 #visualmap_opts=
TooltipOpts：提示框配置项
line()
.set_global_opts(
tooltip_opts=opts.TooltipOpts(is_show=True,trigger_on="mousemove|click"),
)#
AxisLineOpts: 坐标轴轴线配置项
AxisTickOpts: 坐标轴刻度配置项
AxisPointerOpts: 坐标轴指示器配置项
AxisOpts：坐标轴配置项
SingleAxisOpts：单轴配置项
GraphicGroup：原生图形元素组件
代码：
import pandas as pd
import numpy as np
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Line
f=pd.read_excel("F:\\数据分析2\\Excel培训\\数据源.xlsx",sheet_name="Sheet1",usecols=["订单日期","订单数量"])#读取Excel数据，只读取"订单日期","订单数量"，两列
# print(f.describe())#显示统计描述
# date=f.groupby("订单日期")["订单数量"].sum()
d=f.groupby("订单日期").agg({ "订单数量":"sum"})#按日期，对订单进行求和。
# print( d.info())
print(d)
# print(d["订单数量"])
x_data =d.index#设置x轴数值
y_data =d["订单数量"]#设置y轴数值
(
Line()#申明绘制折线图
#设置全局参数：
.set_global_opts(
tooltip_opts=opts.TooltipOpts(is_show=True,trigger_on="mousemove|click"),
xaxis_opts=opts.AxisOpts(type_="category"),
yaxis_opts=opts.AxisOpts(
type_="value",
axistick_opts=opts.AxisTickOpts(is_show=True),
splitline_opts=opts.SplitLineOpts(is_show=True),
),
title_opts=opts.TitleOpts(
title="订单趋势",
title_link="",
title_target="blank",
pos_top="top",
pos_left="middle",
),
legend_opts=opts.LegendOpts(pos_left="right"),
datazoom_opts=opts.DataZoomOpts(
is_show=True,
type_="slider",
is_realtime=True,
),
toolbox_opts=opts.ToolboxOpts(
is_show=True,
orient="vertical",
pos_left="right",
pos_top="5%",
),
)
.add_xaxis(xaxis_data=x_data)
.add_yaxis(
series_name="订单数",
y_axis=y_data,
symbol="emptyCircle",
is_symbol_show=True,
label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True),
markpoint_opts=opts.MarkPointOpts(
data=[
opts.MarkPointItem(type_="max",name="最大值"),
opts.MarkPointItem(type_="min",name="最小值"),
]),#MarkPointOpts：标记点配置项
markline_opts=opts.MarkLineOpts(
data=[opts.MarkLineItem(type_="average", name="平均值")]
),#MarkLineOpts：标记线配置项
)
.render("basic_line_chart.html")
)
导入其他图形：
from pyecharts.charts import Bar
from pyecharts.charts import Pie
导入时首字母大写，其他小写
class _ChartType:
BAR: str = "bar"
BAR3D: str = "bar3D"
BOXPLOT: str = "boxplot"
EFFECT_SCATTER: str = "effectScatter"
FUNNEL: str = "funnel"
GAUGE: str = "gauge"
GEO: str = "geo"
GRAPH: str = "graph"
HEATMAP: str = "heatmap"
KLINE: str = "candlestick"
LINE: str = "line"
LINE3D: str = "line3D"
LINES: str = "lines"
LINES3D: str = "lines3D"
LIQUID: str = "liquidFill"
MAP: str = "map"
MAP3D: str = "map3D"
PARALLEL: str = "parallel"
PICTORIALBAR: str = "pictorialBar"
PIE: str = "pie"
POLAR: str = "polar"
RADAR: str = "radar"
SANKEY: str = "sankey"
SCATTER: str = "scatter"
SCATTER3D: str = "scatter3D"
SUNBURST: str = "sunburst"
THEMERIVER: str = "themeRiver"
TREE: str = "tree"
TREEMAP: str = "treemap"
WORDCLOUD: str = "wordCloud"
CUSTOM: str = "custom"
