highcharts是基于svg技术的
echarts基于canvas
后者可以在浏览器中实现3D图形 链接 ，这种效果highcharts是完全不可能做得到的。
时间： 2025-01-05 09:07:00
echarts和highcharts
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数据可视化，选择Echarts还是Highcharts？
1.学习容易程度:只要懂JS,那么相信你能很快上手.两者打分相同.但是百度出品的Echarts对于国内城市已经有了相应的配置,调用非常方便.因此在绘制地图方面,Echarts略胜一筹. 2.大数据表现力:有网友说,当数据量达到万条的级别时,Highcharts的多表联动.自动缩放具有更强的优势,而Echarts则会出现明显的卡顿,需要设置datazoom.因此Hightcharts完胜. 3.文档友好程度:Echarts是百度的,Highcharts是国外的.另外,Echarts的文档像是说明书
封装Echarts
项目中需要对数据进行图形展示,例如展示柱状图.饼状图等.这类的前端展示脚本很多,常见的是HighCharts和Echarts.HighCharts是基于svg技术的,而echarts基于Echarts,两者技术基础完全不一样,各有特点.而后者是可以在浏览器实现3D图形的.在各种图形展示上基本是差不多,都能满足项目需要.但是HighCharts是收费的,而Echarts是开源免费的,如果用于实际的项目还是使用Echarts. 使用这类前端脚本,每种图形都需要写很多重复的脚本,复用性低,其实可以将相
AngularJS引入Echarts的Demo
最近要用到图表展示,想了想,还是首选Echarts,HighCharts和D3.js备用吧, 而项目中也用到了AngularJS,所以需要把Echarts引入到AngularJs中一起使用, 试了试,最方便的还是用指令,(虽然指令有点不好调,用了再说). 1.引入angular.js 2.引入echarts.js 3.引入jquery.js---可以省略 4.直接上代码: 1 <!DOCTYPE html > 2 <head> 3 <meta charset="ut
gauge.js的应用
最近项目要做个手机端的仪表盘,但是画风太给力,echarts.highcharts.D3等等都不能满足业务的需求,你懂的!开找,找到个gauge.js 下面简单介绍下这个插件官网http://bernii.github.io/gauge.js/?utm_source=tuicool&utm_medium=referral 具体需要实现的效果:如图 指针会跟随数的改变而改变,并且会拖动下面的投影移动 主要是注意一下父级div和子集cavas就可以. 具体讲代码: <!DOCTYPE html&
浅谈postMessage多页面监听事件
最近做了一个Echarts和Highcharts多图多页面连动的效果,就用到postMessage 如下介绍: 最开始在最外围的页面也就是所有页面的父级页面添加postMessage监听事件以便监听下面子级页面的动态,代码: window.parent.addEventListener('message',function(e){ if(e.source != window.parent) return; var names = localStorage.getItem("toName"
Canvas绘制线条模糊的解决方案
前段时间,做一个跨平台app项目,需要绘制分时图和K线图.找了很多开源的js的图表库,包括echarts.highcharts等等,都不是很满意,原因有2: 1.太臃肿,我实际上只要一个分时和一个K线图表,最多搭配几个线形图 2.不满足需求.主要就是分时图,国内玩的js图表库,几乎都没有分时图.都是用1分钟线的收盘价线来做的,和中国股民的使用习惯完全不搭界. 多年前有人开源了一个js绘制股票图形的库,叫做html54stock,图像表现上很符合中国人的使用习惯,但是也有问题: 1.封装不好,很多
Python开发学习路线
Python , 是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言,具有丰富和强大的库,Python 已经成为继JAVA,C++之后的的第三大语言. 特点:简单易学.免费开源.高层语言.可移植性强.面向对象.可扩展性.可嵌入型.丰富的库.规范的代码.大这里给家列出从Python入门到实战学习路线. 一.入门教程 1.Python 面向对象编程 2.jquery入门 3.HTML+CSS基础入门 4.Javascript初步 5.Python语言编程基础 二.初级教程 1.Git 与 GitHub 2.P
简谈-如何使用Python和R组合完成任务
概述 和那些数据科学比赛不同,在真实的数据科学中,我们可能更多的时间不是在做算法的开发,而是对需求的定义和数据的治理.所以,如何更好的结合现实业务,让数据真正产生价值成了一个更有意义的话题. 数据科学项目的完整流程通常是这样的五步骤: 需求定义=>数据获取=>数据治理=>数据分析=>数据可视化 一.需求定义 需求定义是数据科学项目和数据科学比赛的最大不同之处,在真实情景下,我们往往对目标函数.自变量.约束条件都并不清晰.需要通过访谈.论文.文档等等形式对问题进行系统地分析,将实际问
开源框架—NFine.Framework学习（01）
框架底层采用经典DDD架构,UI层采用jQuery+Bootstrap打造而成的一套符合中国式操作习惯的快速开发框架. 前后端使用技术 1.前端技术 JS框架:jquery-2.1.1.Bootstrap.js.JQuery UI CSS框架:Bootstrap v3.3.4(稳定是后台,UI方面根据需求自己升级改造吧). 客户端验证:jQuery Validation Plugin 1.9.0. 在线编辑器:ckeditor.simditor 上传文件:Uploadify v3.2.1 动态页