基本概念    echarts是一个基于JavaScript的开源可视化库，用于创建和展示各种交互式图表和图形。它可以用于数据分析、数据可视化、数据探索和数据报告等方面。我们一般使用echarts来实现数据可视化，本文我们使用vue3+echars来实现中国地图。准备echarts基本结构首

数据可视化能力已经越来越成为各岗位的基础技能。领英的数据报告显示，数据可视化技能在2017年中国最热门技能中排名第一。就数据分析而言，可视化探索几乎是你正式进行数据分析的第一步，通过SQL拿到数据之后，我们需要使用可视化方法探索和发现数据中的模式规律。数据分析界有一

基于Bootstrap+Echarts+JavaSpringBoot实现数字化水资源监测全景驾驶舱项目，此项目前端采用Bootstrap前端框架，结合javaScrip和echarts以及ajax实现前端页面的展现与后端数据进行交互。后端采用JavaSpringBoot开发后台功能，对数据库增加增删改查等操作，给前端提供数据接口。

在前端数据可视化的领域，ECharts和D3.js是两个非常流行且强大的工具。尽管它们都可以用来创建图表和数据可视化，但它们的设计理念、使用方式和适用场景有所不同。本文将对这两个库进行比较，帮助你理解ECharts在前端可视化中的优势与劣势。ECharts的优势易于上手ECharts

点击按钮切换echarts图标样式:renderChart函数来初始化ECharts图表，需要在switchTable函数中修改图表的option并重新设置给图表实例。<template><BasicModal@register="registerModal"><divid="chart"style="width:100%;height:400px"><

tooltip:{      trigger:'axis',      formatter:function(params){       varhtml=params[0].name+'<br>';       //params[i].marker：对应数据的圆点样式       for(vari=0;i<params

这里面一共三个圆，最外层是一个半透明的varchartDomymr=document.getElementById('container-ymr');varmyChartymr=echarts.init(chartDomymr);varoptionymr;varoptionymr_data=[{value:332,name:'类型A',color:newecha

外环的渐变是内环的阴影varchartDom2=document.getElementById('container-workcode2');varmyChart2=echarts.init(chartDom2);varoption2;option2={tooltip:{trigger:'item'},legend:{

ApacheEChartsecherts官方文档 echerts依赖引入方式方式一：1.安装echarts依赖//二选一npminstallecharts--savenpminstallecharts-S//二选一npminstall-gcnpm--registry=https://registry.npm.taobao.orgcnpminstallecharts-S2.全局注入

前段时间我们的项目有使用到echarts集成中国地图的功能，实际上这个功能我进项目组的时候人家就已经完成了，我这边只是简单复刻了一遍，先看看效果图；上代码，走起<template><!--第一步：设置地图容器--><divid="map"style="width:100vw;height:100vh"></div></template>

 一，工作需求，展示几类数据关系，可缩放大小，可拖拽位置，在节点之间的连线上展示相关日期，每个节点展示本身信息，并且要求每个关系节点能点击。实现情况如图所示：二，实现过程中遇到的问题： 关系图完美呈现，但关系节点点击后，整个关系图会杂乱无章的浮动，导致不知道点击了哪个关系节点。 

前言数据驱动已经成为企业决策和业务优化的关键所在，在数字化时代，高效的数据分析与可视化呈现是实现智能决策的关键。利用低代码开发平台，企业可以快速构建满足业务需求的应用系统，实现对各类数据源的便捷接入。结合Echarts等可视化工具，复杂的数据信息能够以直观、富交互性的图表

ECharts是一款由百度开源的数据可视化工具，它提供了丰富的图表类型，如折线图、柱状图、饼图、散点图、雷达图、地图、K线图、热力图、仪表盘等，以及丰富的交互功能。ECharts组件的核心功能实现原理主要包括以下几个方面：数据驱动：ECharts采用数据驱动的设计理念，图表的生成和更新

目录官网配置详情title(标题组件)legend(图例组件)tooltip(提示框组件)toolbox(内置工具栏)dataZoom(区域缩放)xAxis(X轴)yAxis(Y轴数据)series(图表数据)官网配置详情title(标题组件)标题组件，包含主标题和副标题。legend(图例组件)图例组件。图例组件展现

以下使用的echarts版本为5.5.1，未使用ts（命名为规范仅作参考）<template> <div@click="myEcharts(1)">zhanshi</div> <divclass="Echarts">  <divid="main11"style="width:70vw;height:60vh"></div> 

参考文章：https://www.cnblogs.com/linjiangxian/p/18168242在文章的基础上加了一些注释并修改缩放时下层有地图重叠的问题效果:china.json文件来源于datav官网下载:https://geo.datav.aliyun.com/areas_v3/bound/100000_full.json<template><divclass="mapFlyLine"ref="m

例如一组数据8点-9点值是10-20，9点-10点值是30-40，10点-11点值是40-59思路：通过设置不同系列的stack属性相同来让它们堆叠在一起，同时利用透明色和实色来分别表示区间的最小值和范围。代码如下：option={xAxis:{type:'category',data:['08-09','09-10'

效果图代码<template><divclass="app"><divclass="demo"ref="demoRef"></div></div></template><script>import*asechartsfrom'echarts'exportdefault{data()

一、Echarts介绍ECharts是一款基于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。ECharts最初由百度团队开源，并于2018年初捐赠给Apache基金会，成为ASF孵化级项目。2021年1月26日晚，Apache基金会官方宣布ECharts项目正式毕业。1月28日，EChar

1.安装echarts和echarts-map插件npminstallecharts--savenpminstallecharts-map--save2.在组件中引入echarts和echarts-mapimportechartsfrom'echarts'import'echarts/map/js/china'//引入中国地图3.在mounted钩子函数中初始化echarts实例mounted(){

效果图展示： 源码：<template><div><!--Header部分--><divclass="heads"><h3>大数据可视化分析</h3><span>2023-12-1212:20:45</span></div>&l

今天开发一个驾驶舱大屏，里面有柱状图的图表，而且是3D的，搜索可视化社区，有找到一个示例【https://www.makeapie.cn/echarts_content/xH0E6KFMcG.html】，纵向的柱子，但我开发的大屏，柱状图有横向、纵向两种，所以在此记录一下，便于下一次开发。注意：示例中是直接把echarts挂在了window上，作为

为了兼容小程序Canvas，我们提供了一个小程序的组件，用这种方式可以方便地使用ECharts。首先，下载GitHub上的 ecomfe/echarts-for-weixin 项目。一、封装pieChart组件pieChart.wxml：<viewclass="container"><ec-canvasid="mychart-dom-bar"class='mychart-bar'can

1、完整代码直接可以cv <template><divid="main1"></div></template><script>import*asechartsfrom'echarts';//import{mapState}from'vuex';//import{Alarm_Device}from'../utils/api.

官网提供的按需引入方法为全量按需引入，在打包分离中，仍旧存在使用不到的图表被打包进去。例如：组件A使用了折线图、柱状图，组件B只用到了折线图，但是打包组件B的时候，柱状图也就被打包进去。本文提供一种动态按需引入的思路，使得只用到折线图的组件B，打包的时候只打包折线图，不会将组件A