基于vue+echarts数据可视化大屏展示的实现

获取 ECharts 的路径有以下几种,请根据您的情况进行选择:

1) 最直接的方法是在 ECharts 的官方网站中挑选适合您的版本进行下载,不同的打包下载应用于不同的开发者功能与体积的需求,或者您也可以直接下载完整版本;开发环境建议下载源代码版本,包含了常见的错误提示和警告。
2) 也可以在 ECharts 的 GitHub 上下载最新的 release 版本,解压出来的文件夹里的 dist 目录里可以找到最新版本的 echarts 库。
3) 或者通过 npm 获取 echarts,npm install echarts --save,详见“在 webpack 中使用 echarts”
由 cdn 引入,你可以在 cdnjs,npmcdn 或者国内的 bootcdn 上找到 ECharts 的最新版本。

项目背景

这篇介绍如何在vue中引入echarts:

1.先安装依赖

npm install echarts --save

2.1全局引入main.js中配置(不推荐使用,会导致包过大,冗余多)

import echarts from 'echarts' //引入echarts
Vue.prototype.$echarts = echarts //挂载在原型,组件内使用直接this.$echarts调用

2.2组件内按需引入 ( 推荐使用 )
这种方式很简单,在需要引入图表的组件引入,例如如下引入柱状图。

//在组件引入基本模板
let echarts = require("echarts/lib/echarts");
//在组件引入柱状图组件
require("echarts/lib/chart/bar");

3.全局引入为例,在组件中使用示例

<template>
	<div class="view-content">
		<div id="myChart" :style="{width: '300px', height: '300px'}"></div>
	</div>
</template>

<script>
	export default {
		name: 'Echarts',
		data() {
			return {
			}
		},
		mounted() {
			this.drawLine();
		},
		methods: {
			drawLine() {
				// 基于准备好的dom,初始化echarts实例
				let myChart = this.$echarts.init(document.getElementById('myChart'))
				// 绘制图表配置
				let option = {
					tooltip: {},
					xAxis: {
						data: ["衬衫", "羊毛衫", "雪纺衫", "裤子", "高跟鞋", "袜子"]
					},
					yAxis: {},
					series: [{
						name: '销量',
						type: 'bar',
						data: [5, 20, 36, 10, 10, 20]
					}]
				};
				// 窗口大小自适应方案
				myChart.setOption(option);
				setTimeout(function() {
					window.onresize = function() {
						myChart.resize();
					}
				}, 200)
			}
		}
	}
</script>
<style lang="scss" scoped>
</style>

4.效果

5.以上效果是官方的默认效果,当然这样子应用到项目中显然不符合需求,要做的更加炫酷更加科技感,就需要经过一番配置,如图(以下项目均为自己开发)

到此这篇关于基于vue+echarts数据可视化大屏展示的实现的文章就介绍到这了,更多相关vue echarts数据可视化内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们!

(0)

相关推荐

  • 基于vue+echarts 数据可视化大屏展示的方法示例

    获取 ECharts 的路径有以下几种,请根据您的情况进行选择: 1) 最直接的方法是在 ECharts 的官方网站中挑选适合您的版本进行下载,不同的打包下载应用于不同的开发者功能与体积的需求,或者您也可以直接下载完整版本:开发环境建议下载源代码版本,包含了常见的错误提示和警告. 2) 也可以在 ECharts 的 GitHub 上下载最新的 release 版本,解压出来的文件夹里的 dist 目录里可以找到最新版本的 echarts 库. 3) 或者通过 npm 获取 echarts,npm

  • vue基于Echarts的拖拽数据可视化功能实现

    背景 我司产品提出了一个需求,做一个数据基于Echars的可拖拽缩放的数据可视化,上网百度了一番,结果出现了两种结局,一种花钱买成熟产品(公司不出钱),一种没有成熟代码,只能自己写了,故事即将开始,敬请期待.......  不,还是先上一张效果图吧,请看...... 前期知识点 1. offset(偏移量) 定义:当前元素在屏幕上占用的空间,如下图: 其中: offsetHeight: 该元素在垂直方向上的占用的空间,单位为px,不包括margin. offsetWidth:该元素在水平方向上的

  • 详解Vue2+Echarts实现多种图表数据可视化Dashboard(附源码)

    数据可视化 将数据通过图表的形式展现出来将大大的提升可读性和阅读效率 本例包含柱状图.折线图.散点图.热力图.复杂柱状图.预览面板等 技术栈 vue2.x vuex 存储公共变量,如色值等 vue-router 路由 element-ui 饿了么基于vue2开发组件库,本例使用了其中的datePicker echarts 一款丰富的图表库 webpack.ES6.Babel.Stylus... 项目截图 开发 组件化 本项目完全采用组件化的思想进行开发.使用vue-router作为路由,每个页面

  • 基于vue+echarts数据可视化大屏展示的实现

    获取 ECharts 的路径有以下几种,请根据您的情况进行选择: 1) 最直接的方法是在 ECharts 的官方网站中挑选适合您的版本进行下载,不同的打包下载应用于不同的开发者功能与体积的需求,或者您也可以直接下载完整版本:开发环境建议下载源代码版本,包含了常见的错误提示和警告. 2) 也可以在 ECharts 的 GitHub 上下载最新的 release 版本,解压出来的文件夹里的 dist 目录里可以找到最新版本的 echarts 库. 3) 或者通过 npm 获取 echarts,npm

  • Python机器学习之使用Pyecharts制作可视化大屏

    目录 前言 Pyecharts可视化 Map世界地图 柱状图.饼图 Pyecharts组合图表 总结 前言 ECharts是由百度开源的基于JS的商业级数据图表库,有很多现成的图表类型和实例,而Pyecharts则是为了方便我们使用Python实现ECharts的绘图.使用Pyecharts制作可视化大屏,可以分为两步: 1.使用分别Pyecharts分别制作各类图形: 2.使用Pyecharts中的组合图表功能,将所有图片拼接在一张html文件中进行展示. 小五认为影响大屏美观最重要的两个因素

  • Vue联动Echarts实现数据大屏展示

    目录 1.安装echarts.js 2.新建vue界面 3.引入 ECharts 4.创建Vue方法和图表信息 5.效果样式 6.通过官网查找自己喜欢的样式 7.组件重复使用 1.组件重复使用定义 2.当前页面数据传递子组件中 1.安装echarts.js npm install echarts --save 2.新建vue界面 <template> <!-- 定义echarts需要控制的dom元素 --> <div :style="{height:height,w

  • 基于Python Dash库制作酷炫的可视化大屏

    目录 介绍 数据 大屏搭建 介绍 大家好,我是小F- 在数据时代,我们每个人既是数据的生产者,也是数据的使用者,然而初次获取和存储的原始数据杂乱无章.信息冗余.价值较低. 要想数据达到生动有趣.让人一目了然.豁然开朗的效果,就需要借助数据可视化. 以前给大家介绍过使用Streamlit库制作大屏,今天给大家带来一个新方法. 通过Python的Dash库,来制作一个酷炫的可视化大屏! 先来看一下整体效果,好像还不错哦. 主要使用Python的Dash库.Plotly库.Requests库. 其中R

  • vue可视化大屏实现无线滚动列表飞入效果

    目录 一.效果如下 二.代码如下(因项目是vite与vue3.0.element-plus) 一.效果如下 二.代码如下(因项目是vite与vue3.0.element-plus) <template>    <ul class="IncidentMediateUl clearfix" v-infinite-scroll="infiniteScroll" :infinite-scroll-disabled="Data.disabled&q

  • vue大屏展示适配的方法

    本文实例为大家分享了vue大屏展示适配的具体代码,供大家参考,具体内容如下 1.utils文件夹建一个文件cv以下代码 export function useIndex (appRef) { // * appRef指向最外层容器 // * 定时函数 let timer = null // * 默认缩放值 const scale = { width: '1', height: '1' } // * 设计稿尺寸(px) const baseWidth = 1920 const baseHeight

  • python可视化大屏库big_screen示例详解

    目录 big_screen 特点 安装环境 输入数据 本地运行 在线部署 对于从事数据领域的小伙伴来说,当需要阐述自己观点.展示项目成果时,我们需要在最短时间内让别人知道你的想法.我相信单调乏味的语言很难让别人快速理解.最直接有效的方式就是将数据如上图所示这样,进行可视化展现. 具体如下: big_screen 特点 便利性工具, 结构简单, 你只需传数据就可以实现数据大屏展示. 安装环境 pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simp

  • Python 轻松实现可视化大屏

    提到数据可视化,我们会想到 Plotly.Matplotlib.Pyecharts等可视化库,或者一些商用软件Tableau.FineBI等等.如果你希望操作更简单.展现效果更强大,那么这款工具 big_screen 更适合你了. 本文介绍具体如下: big_screen 特点 安装环境 输入数据 结果展示 在线部署 代码领取 big_screen 特点 便利性工具, 结构简单, 你只需传数据就可以实现数据大屏展示. 安装环境 pip install -i https://pypi.tuna.t

  • 利用python实现可视化大屏

    目录 1.实践之轨迹地图 2.最终制作出来的效果图 3.大屏的由来 下文要实现的可视化大屏内容:需要在地图上将我司船舶的轨迹展示出来.听起来很简单,一开始我也是这样想的.通过一些BI工具应该可以轻松实现,比如这样的: 仔细观察可以看到,这种轨迹是两点之前的弧线,适合用来展示航空的航线或者起点终点方向类型轨迹,而加载了插件后发现,其功能是无法支持船舶轨迹的数据的,所以该插件被pass掉了. 百度已经无法找到合适的资源了,于是我又转向了微信公众号搜索,我发现了folium这个地图可视化的库.它的可视

随机推荐