ECharts 是一个采用模块化设计的可视化库，其架构设计主要包含以下几个核心组件：
1. **渲染器（Renderer）**：ECharts 支持多种渲染方式，包括 Canvas、SVG 和 VML。渲染器负责将图表的绘制指令转化为相应的图形元素，并在浏览器中进行渲染。
2. **布局（Layout）**：布局组件负责计算并确定图表中各个组件的位置和大小，以及确定图表的整体布局。这包括坐标轴、图例、标题等组件的相对位置和排列方式。
2024年10月15日
ECharts 是一个采用模块化设计的可视化库，其架构设计主要包含以下几个核心组件：
1. **渲染器（Renderer）**：ECharts 支持多种渲染方式，包括 Canvas、SVG 和 VML。渲染器负责将图表的绘制指令转化为相应的图形元素，并在浏览器中进行渲染。
2. **布局（Layout）**：布局组件负责计算并确定图表中各个组件的位置和大小，以及确定图表的整体布局。这包括坐标轴、图例、标题等组件的相对位置和排列方式。
2024年10月15日
pyecharts 是 web 前端数据可视化库 Echarts 的一个 python 包装。实在说，我本人认认真真使用 pyecharts 的次数不超过5次。
2024年10月15日
一、安装
1.安装echarts
echarts百度插件，官方地址：https://echarts.apache.org/zh/index.html
在项目中安装 npm install echarts --save 还有一种安装指定版本的echarts 比如 npm install --save echarts@4.2.1
2024年10月15日
ECharts是一个兼容大部分浏览器，可流畅运行在PC和移动设备上的纯 js 的图表库。ECharts 提供了折线图，柱状图，散点图，饼图，K线图，盒形图等常规图，还有可视化的地图、热力图、线图，、可视化的关系图等。多样的图表、丰富绚丽的视觉效果、流畅的交互，用来做数据统计分析是再好不过了。
2024年10月15日
今天偶然想查下 ECharts 配置项，结果发现了一个新东西——「ECharts 术语速查手册」，于是点开了解一下。
「ECharts 术语速查手册」目前有 4 个功能：
2024年10月15日
要学习 ECharts 中的数据处理模块，以及如何导入和分析 JSON 数据，可以按照以下步骤进行：
1. **了解数据处理模块**：首先，了解 ECharts 中的数据处理模块是如何工作的以及它的主要功能。数据处理模块负责解析和处理传入的数据，将其转化为图表所需的格式。阅读 ECharts 的官方文档中关于数据处理的部分，了解数据处理模块的配置选项、功能和用法。
2. **获取 JSON 数据**：从合适的数据源获取 JSON 数据。可以通过网络请求、本地文件或其他方式获得 JSON 数据。确保数据的结构符合 ECharts 所支持的数据格式要求。
2024年10月15日
要学习 ECharts 中的数据处理模块，以及如何导入和分析 JSON 数据，可以按照以下步骤进行：
1. **了解数据处理模块**：首先，了解 ECharts 中的数据处理模块是如何工作的以及它的主要功能。数据处理模块负责解析和处理传入的数据，将其转化为图表所需的格式。阅读 ECharts 的官方文档中关于数据处理的部分，了解数据处理模块的配置选项、功能和用法。
2. **获取 JSON 数据**：从合适的数据源获取 JSON 数据。可以通过网络请求、本地文件或其他方式获得 JSON 数据。确保数据的结构符合 ECharts 所支持的数据格式要求。
2024年10月15日
在前端开发中，数据可视化已经成为了一个不可或缺的部分。Vue.js作为一个轻量级且易于上手的渐进式JavaScript框架，与ECharts这个强大的数据可视化库的结合，使得在Vue应用中构建交互式数据可视化图表变得异常简单和高效。