黑马程序员数据可视化
时间: 2025-02-04 20:17:53 浏览: 45
### 黑马程序员的数据可视化课程与资源
#### Java 报表数据可视化教程
黑马程序员提供了全面的Java报表数据可视化教程,该教程涵盖了从基础到实战的内容。特别强调了热门图表库如HighCharts和Echarts的应用[^1]。
```python
import echarts as ec
# 创建一个简单的柱状图实例
bar = (
ec.Bar()
.add_xaxis(["衬衫", "羊毛衫", "雪纺衫", "裤子", "高跟鞋", "袜子"])
.add_yaxis("销量", [5, 20, 36, 10, 75, 90])
)
# 渲染图形并显示
bar.render_notebook()
```
此教程不仅教授如何使用这些工具创建静态图表,还深入探讨动态交互式的仪表板构建方法,使学员能够掌握实际工作中所需技能。
#### Python 数据爬取与可视化案例研究
除了Java方向外,对于希望利用Python进行网络爬虫及后续数据分析可视化的同学来说,也有丰富的教学材料可供选择。例如有关于辽宁沈阳景点数据抓取及其可视化的完整项目实践[^2]。
通过上述两种途径的学习者可以获得不同编程语言环境下处理真实世界问题的能力训练,无论是Web应用还是脚本编写都能找到合适的方向发展个人技术栈。
相关问题
黑马程序员数据可视化教材数据可视化大屏模板
### 数据可视化大屏模板示例
以下是一个包含五个图表的数据可视化大屏代码示例,结合了 HTML、CSS 和 JavaScript(ECharts),并参考了相关教材资料[^1]。
#### 1. 前端 HTML 代码
```html
<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
<title>数据可视化大屏</title>
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/echarts/dist/echarts.min.js"></script>
<style>
body {
margin: 0;
padding: 0;
font-family: Arial, sans-serif;
}
.chart-container {
width: 50%;
height: 300px;
float: left;
}
</style>
</head>
<body>
<div class="chart-container" id="bar-chart"></div>
<div class="chart-container" id="pie-chart"></div>
<div class="chart-container" id="line-chart"></div>
<div class="chart-container" id="gauge-chart"></div>
<div style="clear: both;"></div>
<div class="chart-container" id="wordcloud-chart"></div>
<script src="charts.js"></script>
</body>
</html>
```
#### 2. 前端 JavaScript - ECharts 图表初始化
```javascript
// charts.js
document.addEventListener("DOMContentLoaded", function () {
// 条形图
var barChart = echarts.init(document.getElementById('bar-chart'));
barChart.setOption({
title: { text: '销售额分布' },
tooltip: {},
xAxis: { data: ["产品A", "产品B", "产品C", "产品D"] },
yAxis: {},
series: [{
name: '销售额',
type: 'bar',
data: [120, 200, 150, 80]
}]
});
// 饼图
var pieChart = echarts.init(document.getElementById('pie-chart'));
pieChart.setOption({
title: { text: '市场份额' },
tooltip: {},
series: [{
name: '市场占比',
type: 'pie',
radius: '50%',
data: [
{ value: 40, name: '公司A' },
{ value: 30, name: '公司B' },
{ value: 20, name: '公司C' },
{ value: 10, name: '其他' }
]
}]
});
// 折线图
var lineChart = echarts.init(document.getElementById('line-chart'));
lineChart.setOption({
title: { text: '月度销售趋势' },
tooltip: {},
xAxis: { data: ["1月", "2月", "3月", "4月", "5月", "6月"] },
yAxis: {},
series: [{
name: '销售额',
type: 'line',
smooth: true,
data: [100, 120, 150, 180, 200, 220]
}]
});
// 仪表盘
var gaugeChart = echarts.init(document.getElementById('gauge-chart'));
gaugeChart.setOption({
title: { text: '完成率' },
series: [{
type: 'gauge',
detail: { formatter: '{value}%' },
data: [{ value: 75 }]
}]
});
// 词云图
var wordcloudChart = echarts.init(document.getElementById('wordcloud-chart'));
wordcloudChart.setOption({
series: [{
type: 'wordCloud',
gridSize: 10,
sizeRange: [12, 60],
rotationRange: [-90, 90],
data: [
{ name: '大数据', value: 100 },
{ name: '人工智能', value: 80 },
{ name: '云计算', value: 70 },
{ name: '物联网', value: 60 },
{ name: '区块链', value: 50 }
]
}]
});
});
```
#### 3. 文件结构
```
project/
│
├── index.html # 前端 HTML 模板
├── charts.js # ECharts 图表初始化脚本
└── README.md # 项目说明文档
```
---
### 黑马程序员相关教材资料的引用
在黑马程序员的相关教材中,强调了数据可视化大屏的设计原则和实现方法。教材指出,数据可视化大屏需要结合业务场景,选择合适的图表类型,并确保数据展示清晰、直观且具有交互性。
此外,教材还提到,在实际开发中,可以使用 Flask 或 Django 等后端框架与前端 ECharts 结合,构建动态数据可视化系统[^1]。
---
###
黑马程序员 数据可视化案例
黑马程序员提供了一个数据可视化案例,其中包括地图可视化。案例中演示了如何使用pyecharts库构建基础的地图可视化图表。案例中使用了中国地图,并添加了数据点,展示了不同地区的数据。案例中还设置了全局选项,包括可视化选项和颜色设置。通过这个案例,你可以学习如何使用pyecharts库创建地图可视化图表来呈现数据。
阅读全文
相关推荐
















