基于vue和springboot实现柱状图和饼图的展示,要求给出服务器端的代码,前端vue使用axios调用后端名为/analysis/getAllCourseGrade的接口

时间: 2024-04-13 20:29:22 浏览: 211
以下是一个基于Vue和Spring Boot的示例代码,用于实现柱状图和饼图的展示。前端Vue使用axios调用后端的接口`/analysis/getAllCourseGrade`来获取数据。 后端(Spring Boot)代码示例: ```java // 导入所需的类和注解 @RestController @RequestMapping("/analysis") public class AnalysisController { @Autowired private CourseGradeService courseGradeService; @GetMapping("/getAllCourseGrade") public List<CourseGrade> getAllCourseGrade() { // 调用业务逻辑层获取课程成绩数据 return courseGradeService.getAllCourseGrade(); } } ``` 上述代码中,`CourseGrade`是一个自定义的实体类,表示课程成绩。`CourseGradeService`是一个服务类,负责处理与课程成绩相关的业务逻辑。你需要根据实际情况编写这两个类。 前端(Vue)代码示例: ```vue <template> <div> <div> <h3>柱状图</h3> <bar-chart :data="barChartData" :options="barChartOptions" /> </div> <div> <h3>饼图</h3> <pie-chart :data="pieChartData" :options="pieChartOptions" /> </div> </div> </template> <script> import axios from 'axios'; import { BarChart, PieChart } from 'chart.js'; export default { data() { return { barChartData: null, pieChartData: null, barChartOptions: {}, pieChartOptions: {} }; }, mounted() { this.fetchData(); }, methods: { fetchData() { axios.get('/analysis/getAllCourseGrade') .then(response => { const data = response.data; // 处理数据,生成柱状图和饼图所需的数据格式 // 以下为示例代码,你需要根据实际情况进行处理 this.barChartData = { labels: data.map(item => item.course), datasets: [ { label: '成绩', data: data.map(item => item.grade) } ] }; this.pieChartData = { labels: data.map(item => item.course), datasets: [ { data: data.map(item => item.grade) } ] }; }) .catch(error => { console.error(error); }); } }, components: { BarChart, PieChart } }; </script> ``` 上述代码使用了Vue的`axios`库来发送HTTP请求,获取后端接口`/analysis/getAllCourseGrade`返回的数据。然后使用`chart.js`库生成柱状图和饼图。 请注意,上述代码只是一个示例,你需要根据实际情况进行适当的调整和扩展。确保你已经在项目中安装了`axios`和`chart.js`相关的依赖。
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将文本”大家好,我是XXX负责团队的数据可视化任务。竞赛中数据可视化任务的总体技术路线是在Vue前端框架中编写JavaScript代码通过Axios组件访问指定的接口异步加载数据,同时利用Echarts.js前端数据可视化工具将数据以图表形式优雅地展现在页面上。下面我为大家介绍一下具体的实现过程: 首先在数据获取阶段,通过Vue生命周期钩子函数mounted触发Axios异步请求。我们采用async/await语法处理异步数据加载,并在响应拦截器中实现错误重试机制。获取到JSON格式数据后,利用JavaScript进行数据清洗和格式转换,确保符合Echarts的数据结构要求。 接着在图表渲染环节,基于Echarts的初始化API创建DOM容器实例。通过配置option对象定义可视化类型(如折线图/柱状图/饼图)、坐标系参数、颜色主题及交互功能。其中动态数据绑定是关键,我们采用watch侦听器实现数据变化时的图表实时更新。 针对复杂场景,我们实现了以下优化:1) 使用Vue组件封装可复用的图表模块;2) 通过resizeObserver监听容器尺寸变化,触发echartsInstance.resize()保持响应式布局;3) 添加数据下钻功能,绑定图表点击事件实现多层级数据钻取。最终通过Webpack构建工具进行代码打包优化,确保不同设备端的流畅展示效果。“根据下面提到的点进行对应修改数据获取用fetch替代Axios,处理CSV而非JSON。 生命周期钩子用created代替mounted。 数据清洗包括CSV解析、日期处理、分组统计。 图表初始化在数据获取后,直接调用,无需watch。 优化部分调整,强调数据过滤、聚合和排序。 删除未使用的功能如组件封装、resizeObserver、数据下钻。 更新ECharts配置细节,如柱状图标签格式化。

<template> </template> <script> import * as echarts from '@/assets/echarts.min.js'; export default{ data(){ return{ data:[] } }, async created(){ const response = await fetch('/clothing_sales_data.csv'); const csvData = await response.text(); const rows = csvData.trim().split('\n'); this.data = rows.slice(1).map(row=>{ const colums = row.split(','); const Sales_Date = colums[10]; const Stores = colums[13]; const Sales_Stores = parseFloat(colums[3])||0; return { StoresNAME : Stores, SalesDATA:Sales_Date, Sales_quantity :Sales_Stores } }); this.initChart(); }, methods:{ initChart(){ const myChart = echarts.init(document.getElementById('test01')) const filtersData = this.data.filter(item=>{ const data = new Date(item.SalesDATA); return data.getFullYear() === 2024; }) const SalesPerson = filtersData.reduce((acc,item)=>{ if(!acc[item.StoresNAME]){ acc[item.StoresNAME] = 0; } acc[item.StoresNAME] += Number(item.Sales_quantity ||0); return acc;//别忘了啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊 },{}); const SalesData = Object.keys(SalesPerson) .map(SalesPersonName=>({ SalesPersonName:SalesPersonName, SalesAmount:SalesPerson[SalesPersonName] })) .sort((a,b)=>b.SalesAmount - a.SalesAmount); const Top10Data = SalesData.slice(0,10); console.log("打印2024年销售金额最高的前10个导购") const SalesNamme = Top10Data.map(item =>item.SalesPersonName); const TotalAmount = Top10Data.map(item =>item.SalesAmount); const option={ title:{ text:'2024年销售金额最高的前10个导购', left:'top' }, tooltip:{ trigger:'axis' }, xAxis:{ data:SalesNamme, type:'category' }, yAxis:{ type:'value' }, series:[{ data:TotalAmount, type:'bar', label:{ show:true, position:'outside', formatter:function(params){ return params.value.toFixed(2) } } }] } myChart.setOption(option); } } } </script> 结合代码所使用的技术,对下面文段进行相应的修改,使其符合代码特性。“大家好,我是XXX负责团队的数据可视化任务。竞赛中数据可视化任务的总体技术路线是在Vue前端框架中编写JavaScript代码通过Axios组件访问指定的接口异步加载数据,同时利用Echarts.js前端数据可视化工具将数据以图表形式优雅地展现在页面上。下面我为大家介绍一下具体的实现过程: 首先在数据获取阶段,通过Vue生命周期钩子函数mounted触发Axios异步请求。我们采用async/await语法处理异步数据加载,并在响应拦截器中实现错误重试机制。获取到JSON格式数据后,利用JavaScript进行数据清洗和格式转换,确保符合Echarts的数据结构要求。 接着在图表渲染环节,基于Echarts的初始化API创建DOM容器实例。通过配置option对象定义可视化类型(如折线图/柱状图/饼图)、坐标系参数、颜色主题及交互功能。其中动态数据绑定是关键,我们采用watch侦听器实现数据变化时的图表实时更新。 针对复杂场景,我们实现了以下优化:1) 使用Vue组件封装可复用的图表模块;2) 通过resizeObserver监听容器尺寸变化,触发echartsInstance.resize()保持响应式布局;3) 添加数据下钻功能,绑定图表点击事件实现多层级数据钻取。最终通过Webpack构建工具进行代码打包优化,确保不同设备端的流畅展示效果。

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