2024年数据可视化网页设计图 篇1
这里介绍3个前端可视化库，分别是Highcharts、ECharts和G2，这3个库都可以快速完成前端网页数据可视化，而且制图方便、种类繁多，下面我简单介绍一下这3个库：Highcharts
这是一个纯JS编写的图表库，可以快速为Web网站添加交互式图表，个人网站可以免费使用，支持图表类型众多，包括常见的散点图、折线图、柱状图、饼图等，下面我简单介绍一下这个库的使用：
1.使用的话，有2种方式，一种是CDN远程引入highcharts.js文件，一种是下载
Highcharts源码包，本地导入，这里以第一种方法为例，直接CDN导入，测试代码如下，官网示例，非常简单，基本思路先创建一个div容器，然后通过JS引入图表到容器，设置相关属性就行：
用浏览器打开这个html文件，效果如下：
2.更多示例的话，可以查看官网教程https://www.highcharts.com.cn/demo/highcharts，非常详细，各种图表都有涉及，还可以在线编辑，使用起来非常不错：
ECharts
这个是百度开发的一个开源前端可视化库，可以流畅的运行在移动设备和PC网页上，数据交互性也非常不错，而且支持个性化定制，下面我简单介绍一下这个库的使用：
1.首先，下载echarts.js文件，这个直接到官网上下载就行，大概也就2兆左右，如下：
2.下载完成后，就可以直接在本地html文件中引入使用了，测试代码如下，也非常简单，基本思路和上面highcharts差不多，先创建一个div容器，然后通过JS引入：
用浏览器打开这个html文件，效果如下，非常不错：
2.更多示例的话，也可以参考官网教程，相关图表示例非常多也很详细，提供在线编辑查看功能，很适合初学者掌握和学习：
G2
这个前端可视化库功能和highcharts、echarts差不多，由阿里开发，制图种类也比较多，交互性也非常好，简单易学，可以快速完成日常大部分图表制作，下面我简单介绍一下这个库的使用：
1.这里也可以通过远程引入，然后直接创建一个div容器显示就行，测试代码如下，非常简单，也是官网的入门示例：
浏览器打开后的效果如下，还不错：
2.更多示例的话，也可以参考官网教程，非常详细，各个种类的图表都有详细代码和注释，也可以在线编辑，非常适合开发者参考和学习：
目前，就分享这3个前端可视化库吧，对于日常前端制图来说足够了，当然，你也可以使用d3.js库来完成相同的制图功能也是可以的，网上也有相关教程和资料，感兴趣的话，可以搜一下，非常详细、丰富，希望以上分享的内容能对你有所帮助吧，也欢迎大家评论、留言。
2024年数据可视化网页设计图 篇2
这里介绍一个简单地例子，如何从一步一步爬取数据到可视化显示，主要用到requests+BeautifulSoup（爬取数据）+pyecharts（可视化）这3个包，实验环境win10+python3.6+pycharm5.0，主要步骤如下:
1.为了方便演示，我们这里以人人贷上面的债权数据为例，如下，主要爬取借款标题和金额这2个字段，后面也是以这2个字段数据作为统计和可视化的基础：
2.分析这个页面可知，数据是异步加载的，在一个json文件中，如下，对应到json中，也就是title和amount这2个字段的内容：
3.针对这个json文件，主要解析代码如下，主要用到json这个包，代码很简单，也就十几行而已，主要基于dict字典按借款类型统计数据：
运行代码，程序截图如下，已经成功爬取到了我们要打印的内容：
4.可视化显示，这里主要用到pyecharts这个包，使用起来很简单，主要基于web浏览器进行显示，图片很美观，我这里可视化显示，主要用到柱状图、饼状图和漏斗图3种类型的图，如下：
柱状图，这里主要统计了每种借款类型的最大金额和最小金额，代码量很少，如下，爬取了前10页数据做统计：
程序运行截图如下，已经成功显示出每种借款类型最大值和最小值：
饼状图，这里主要统计了每种借款类型金额的综合，代码如下，也是前10页数据：
程序运行截图如下，每种借款类型所占比例都已显示出来：
漏斗图，这里主要按每种借款类型的总额做了一个排序，主要代码如下：
程序运行截图如下，已经成功画出了漏斗图，可以清晰地看出每种借款类型对应的位置：
至此，我们就完成了数据的爬取和可视化显示。基本流程都是3步，爬取数据->统计数据->可视化显示，我这里以这3个包为例，你也可以使用其他的包，像爬虫scrapy，可视化matplotlib,seaborn等，数据统计处理numpy,pandas等，这里就不详细介绍了，只要你有一定的python基础，多加练习一下，很快就能掌握的，网上也有相关教程，希望以上分享的内容能对你有所帮助吧。
2024年数据可视化网页设计图 篇3
谢邀。在本教程中，您将学习如何利用DataTables.js和Highcharts.js等JavaScript库来可视化数据。这是我们要构建的内容（查看更大的版本以获得更好的体验）：
必需的库
出于此示例的目的，我们必须在scripts中加载以下库：
jQuery
DataTables.js
Highcharts.jsHTML
为了解决问题，我们使用包含两个子元素的容器类定义一个元素：
一个有26行的表。 第一行引用表头，而其他25行引用国家详细信息。 这个例子的数据来源是worldometers.info。
一个空的div将保存图表。
这是HTML结构：
值得一提的是，为了简单起见，我们已经指定了上述硬编码表格数据。 但在实际项目中，表可能是动态创建的。
准备好标记后，为了清晰起见添加了背景颜色，项目如下所示：
CSS
在这一点上，我们定义了一些基本样式，如下所示：
了解这一点很重要：＃dt-table_wrapper在我们的标记中不存在。 一旦我们初始化它就由DataTables添加。
虽然我们为小屏幕定义了一些基本规则，但请注意，演示并不会完全响应。 我们可以做很多事情来使表格和图表在小屏幕上看起来更好。 例如，对于DataTables，可以使用响应式扩展，但这超出了本教程的范围。提取表数据
为了检索所需的数据，我们将利用DataTables API。 负责此行为的函数如下：
在这个函数中，我们遍历表行，对于每一行，我们获取目标列数据并将它们存储在关联的数组中。 最后，所有这些数组都存储在另一个数组中。
默认情况下，getTableData函数应该从所有表行收集数据。 但是如果我们在表中搜索特定的内容，则只应收集和处理匹配的行。 为了完成这些，我们将一个参数传递给rows函数。
构建图表
现在我们已经拥有了所需的数据，我们已准备好构建图表。代码如下：
其中包含两个嵌套图表，一个柱形图和一个样条图。通过上一步获取表数据并构建，我们不想要所有的数据。 事实上你会注意到图表只包含前三列（国家，人口，密度）的数据，以下就是我们构建的最终图表。
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2024年数据可视化网页设计图 篇4
HI~小E来啦，数据可视化涉及很多复杂的要素，包括如何从海量数据中挖掘出有用的信息，找到其中的规律，通过图像、图表等形式直观地展示数据，为视觉设计寻求更多可能性等方方面面。刚接触数据可视化领域的新手很容易思绪混乱，我总结了几个最基础的几个关键要素，希望能够帮助你们进一步的完善数据可视化设计~
1.要明确你的目标和受众。在开始设计可视化图表之前，需要明确你想要传达的信息以及你的目标受众是谁，这将有助于你选择适合的图表类型以及进行合适的数据处理和呈现方式，也是数据可视化设计过程中最基础的。
2.选择合适的图表类型。不同的数据类型适合不同的图表，要根据想要表达的讯息来选择图表，例如柱状图适合呈现离散的数据，折线图适合表示数据趋势变化等。合适的图表类型可以更好地展示数据的特点和关系，让你事半功倍。
3.注意数据的准确性和可信度。在进行数据可视化设计时，确保数据的准确性是非常重要的。我们需要对数据进行清洗和分析，排除异常值和错误数据，确保数据的可信度。
4.注重设计的美感和易读性。一个好的数据可视化作品可以在保证数据准确、信息传递直观的同时，具有吸引人的外观，能够快速抓人眼球。利用颜色、字体和图形等元素，使图表更加美观且易于阅读，避免信息过载和混乱的布局，确保信息的传递清晰明了。
5.持续进行测试和优化。在设计完成后，我们需要进行测试和评估，是否达到了目标，并根据反馈进行调整和优化。这个过程也同样很重要，可以帮助我们不断的改进可视化作品，并且稳步提升数据可视化设计能力~
以上是基于大环境因素万事俱备的情况下，在数据可视化设计中的关键要素。在实际的设计过程中，除了设计过程中的要素，数据可视化设计必备的工具和前期准备也至关重要，优秀的数据可视化工具能帮你清洗数据、模板套用、调整整体风格等，从多方面的整体提升你的数据可视化设计体验和设计效果。
下面自荐我们公司的产品易知微EasyV数据可视化工具，进入2024年，已经是我们在数据可视化领域深耕的第8年了~易知微为袋鼠云旗下的数字孪生全资子公司，致力于将可视化、低代码和数字孪生技术相融合，将物理世界全方位的数字化，实现一个真实的可以实时感知和管理的数字增强世界。用一句话总结，就是低代码高质量的数字孪生可视化平台~
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下面我从几个方面，简单的介绍一下，为什么能叫做低代码、高质量，又有什么利于数据可视化和数字孪生的产品优势，能够在行业内脱颖而出，获得众多合作伙伴的青睐。
EasyV获得市场的广泛认可低代码
纯界面化工作台，托拉拽式搭建应用，有效降低开发成本和配置项修改，需求变更维护成本低，零代码就能轻松搭建可视化应用。
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