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。直线白山源码建站通过结合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，实现节点的视频直解源码拖拽、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教程是麻将头像源码图片什么呢？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、python白帽子源码整合的能力。

       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、ysl溯源码图片时间轴、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) {

        //--- 折柱 ---

        var myChart = ec.init(document.getElementById('main'),theme);

       1： 在require里面导入 theme/macarons 主题的名字，注意不要加js

       2：function传入 theme

       3：初始化的时候，init有个参数是theme，文档如下所述：

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"