AIGC ChatGPT 按年份进行动态选择的动态图表
动态可视化分析的好处与优势:
1. 提高信息理解性:可视化分析使得大量复杂的数据变得易于理解,通过图表、颜色、形状、尺寸等方式,能够直观地表现不同的数据关系和模式。
2. 加快决策速度:数据可视化可以帮助用户更快地分析信息,从而做出更快的决策。它使得数据分析和决策过程更加高效。
3. 发现潜在趋势和模式:可视化可以帮助用户更容易地识别数据中的模式、趋势和关联,从而提供有价值的洞察,这在文本或数字格式的数据中可能会被忽视。
4. 提高记忆保留:研究表明,人类对视觉信息的记忆更为深刻,通过可视化展示的信息更容易被用户记住。
5. 更好地交流和解释:可视化可以帮助更好地解释和传递信息,使得数据的解释和理解更容易被接受。
6. 增强数据的吸引力:好的数据可视化不仅能提供有价值的信息,也可以提高数据的吸引力,使得用户更愿意去关注和理解这些数据。
如下列动态图表显示。
可以进行按年份动态选择。
这个动态图表使Echarts,HTML,JS技术来完成。
代码部分我们可以让AIGC,ChatGPT,人工智能来帮我们实现。
指令如下:请使用HTML与JS,Echarts,来实现一个动态条形图实例,做一个可以下拉选择的年份,X轴显示10个不同的商品名称,数据可以随机生成,图表按年份进行动态筛选滚动显示,X轴字体大小为18号字体加粗字体颜色为黑色,图表显示数据标签 18号字体,标题居中显示,每个条形都使用不同的颜色进行表示 字体颜色为黑色。
完整代码:
<!DOCTYPE html>
<html>
<head><meta charset="utf-8"><title>ECharts</title><script src="https://cdn.bootcdn.net/ajax/libs/echarts/5.1.2/echarts.min.js"></script>
</head>
<body><select id="year" onchange="changeData()"><option value="2018">2020</option><option value="2019">2021</option><option value="2020">2022</option><option value="2021">2023</option></select><div id="main" style="width: 1200px;height:600px;"></div><script type="text/javascript">var myChart = echarts.init(document.getElementById('main'));// 随机数据function randomData() {return Math.round(Math.random()*1000);}var option = {title: {text: '年度商品销售统计',left: 'center',textStyle:{color:'black',fontSize:18}},tooltip: {},xAxis: {data: ['商品1','商品2','商品3','商品4','商品5','商品6','商品7','商品8','商品9','商品10'],axisLabel:{interval:0,fontSize:18,fontWeight:'bold',color: 'black'}},yAxis: {},series: [{name: '销售量',type: 'bar',data: [randomData(), randomData(), randomData(), randomData(), randomData(), randomData(), randomData(), randomData(), randomData(), randomData()],itemStyle: {color: function(params) {var colorList = ['#C1232B','#B5C334','#FCCE10','#E87C25','#27727B','#FE8463','#9BCA63','#FAD860','#F3A43B','#60C0DD'];return colorList[params.dataIndex]}},label: {show: true,position: 'top',color: 'black',fontSize: 18}}]};myChart.setOption(option);function changeData() {option.series[0].data = [randomData(), randomData(), randomData(), randomData(), randomData(), randomData(), randomData(), randomData(), randomData(), randomData()];myChart.setOption(option);}</script>
</body>
</html>
将上面的代码保存为HTMl文件打开即可。
更多AIGC,ChatGPT,数据库,可视化,数据仓库,职场办公内容在。
AIGC ChatGPT 办公实战 http://t.csdn.cn/zBytu
上述所有内容在 http://t.csdn.cn/zBytu
上述所有内容在 http://t.csdn.cn/zBytu
上述所有内容在 http://t.csdn.cn/zBytu
相关文章:

AIGC ChatGPT 按年份进行动态选择的动态图表
动态可视化分析的好处与优势: 1. 提高信息理解性:可视化分析使得大量复杂的数据变得易于理解,通过图表、颜色、形状、尺寸等方式,能够直观地表现不同的数据关系和模式。 2. 加快决策速度:数据可视化可以帮助用户更快…...

分布式—雪花算法生成ID
一、简介 1、雪花算法的组成: 由64个Bit(比特)位组成的long类型的数字 0 | 0000000000 0000000000 0000000000 000000000 | 00000 | 00000 | 000000000000 1个bit:符号位,始终为0。 41个bit:时间戳,精确到毫秒级别&a…...

Python语言实现React框架
迷途小书童的 Note 读完需要 6分钟 速读仅需 2 分钟 1 reactpy 介绍 reactpy 是一个用 Python 语言实现的 ReactJS 框架。它可以让我们使用 Python 的方式来编写 React 的组件,构建用户界面。 reactpy 的目标是想要将 React 的优秀特性带入 Python 领域,…...

Netty入门学习和技术实践
Netty入门学习和技术实践 Netty1.Netty简介2.IO模型3.Netty框架介绍4. Netty实战项目学习5. Netty实际应用场景6.扩展 Netty 1.Netty简介 Netty是由JBOSS提供的一个java开源框架,现为 Github上的独立项目。Netty提供异步的、事件驱动的网络应用程序框架和工具&…...

MySQL详细安装与配置
免安装版的Mysql MySQL关是一种关系数据库管理系统,所使用的 SQL 语言是用于访问数据库的最常用的 标准化语言,其特点为体积小、速度快、总体拥有成本低,尤其是开放源码这一特点,在 Web 应用方面 MySQL 是最好的 RDBMS(Relation…...

裸露土堆识别算法
裸露土堆识别算法首先利用图像处理技术,提取出图像中的土堆区域。裸露土堆识别算法首通过计算土堆中被绿色防尘网覆盖的比例,判断土堆是否裸露。若超过40%的土堆没有被绿色防尘网覆盖,则视为裸露土堆。当我们谈起计算机视觉时,首先…...
说说你对Redux的理解?其工作原理?
文章目录 redux?工作原理如何使用后言 redux? React是用于构建用户界面的,帮助我们解决渲染DOM的过程 而在整个应用中会存在很多个组件,每个组件的state是由自身进行管理,包括组件定义自身的state、组件之间的通信通…...
《基于 Vue 组件库 的 Webpack5 配置》7.路径别名 resolve.alias 和 性能 performance
路径别名 resolve.alias const path require(path);module.exports {resolve: {alias: {"": path.resolve(__dirname, "./src/"),"assets": path.resolve(__dirname, "./src/assets/"),"mixins": path.resolve(__dirname,…...

基于PaddleOCR2.7.0发布WebRest服务测试案例
基于PaddleOCR2.7.0发布WebRest服务测试案例 #WARNING: This is a development server. Do not use it in a production deployment. Use a production WSGI server instead. #警告:这是一个开发服务器。不要在生产部署中使用它。请改用生产WSGI服务器。 输出结果…...
Solidity 合约安全,常见漏洞 (下篇)
Solidity 合约安全,常见漏洞 (下篇) Solidity 合约安全,常见漏洞 (上篇) 不安全的随机数 目前不可能用区块链上的单一交易安全地产生随机数。区块链需要是完全确定的,否则分布式节点将无法达…...
nodejs根据pdf模板填入中文数据并生成新的pdf文件
导入pdf-lib库和fontkit npm install pdf-lib fs npm install pdf-lib/fontkit 具体代码 const { PDFDocument, StandardFonts } require(pdf-lib); const fs require(fs); const fontkit require(pdf-lib/fontkit) let pdfDoc let font async function fillPdfForm(temp…...

UE4与pycharm联合仿真的调试问题及一些仿真经验
文章目录 ue4与pycharm联合仿真的调试问题前言ue4端的debug过程pycharm端 一些仿真经验小结 ue4与pycharm联合仿真的调试问题 前言 因为在实验中我需要用到py代码输出控制信息给到ue4中,并且希望看到py端和ue端分别在运行过程中的输出以及debug调试。所以…...

【数据分析】波士顿矩阵
波士顿矩阵是一种用于分析市场定位和企业发展战略的管理工具。由美国波士顿咨询集团(Boston Consulting Group)于1970年提出,并以该集团命名。 波士顿矩阵主要基于产品生命周期和市场份额两个维度,将企业的产品或业务分为四个象限…...

sizeof和strlen的对比
文章目录 🚩前言🚩sizeof🚩strlen🚩sizeof和strlen对比 🚩前言 很多小白在学习中,经常将sizeof和strlen弄混了。本篇文章,小编讲解一下sizeof和strlen的区别。🤷♂️ 🚩…...
Flutter系列文章-Flutter 插件开发
在本篇文章中,我们将学习如何开发 Flutter 插件,实现 Flutter 与原生平台的交互。我们将详细介绍插件的开发过程,包括如何创建插件项目、实现方法通信、处理异步任务等。最后,我们还将演示如何将插件打包并发布到 Flutter 社区。 …...

基于SpringBoot实现MySQL与Redis的数据最终一致性
问题场景 在并发场景下,MySQL和Redis之间的数据不一致性可能成为一个突出问题。这种不一致性可能由网络延迟、并发写入冲突以及异常情况处理等因素引起,导致MySQL和Redis中的数据在某些时间点不同步或出现不一致的情况。数据一致性问题的级别可以分为三…...
mysql与oracle数据库备份
mysql 1在执行mysql数据备份前,可先执行命令查看磁盘容量: # df -h Filesystem Size Used Avail Use% Mounted on /dev/mapper/VolGroup-lv_root 50G 46G 1.6G 97% / tmpfs 1.9G 92K 1.9G 1% /dev/shm /dev/sda1 485M 39M 421M 9% /boot…...

UE4 材质学习笔记
CheapContrast与CheapContrast_RGB都是提升对比度的,一个是一维输入,一个是三维输入,让亮的地方更亮,暗的地方更暗,不像power虽然也是提升对比度,但是使用过后的结果都是变暗或者最多不变(值为1…...

TiDB 源码编译之 TiProxy 篇
作者: ShawnYan 原文来源: https://tidb.net/blog/3d57f54d TiProxy 简介 TiProxy 是一个基于 Apache 2.0 协议开源的、轻量级的 TiDB 数据库代理,基于 Go 语言编写,支持 MySQL 协议。 TiProxy 支持负载均衡,接收来…...
利用驱动漏洞
sbyt3/IObitUnlocker.Wrapper (github.com)...

使用docker在3台服务器上搭建基于redis 6.x的一主两从三台均是哨兵模式
一、环境及版本说明 如果服务器已经安装了docker,则忽略此步骤,如果没有安装,则可以按照一下方式安装: 1. 在线安装(有互联网环境): 请看我这篇文章 传送阵>> 点我查看 2. 离线安装(内网环境):请看我这篇文章 传送阵>> 点我查看 说明:假设每台服务器已…...
java 实现excel文件转pdf | 无水印 | 无限制
文章目录 目录 文章目录 前言 1.项目远程仓库配置 2.pom文件引入相关依赖 3.代码破解 二、Excel转PDF 1.代码实现 2.Aspose.License.xml 授权文件 总结 前言 java处理excel转pdf一直没找到什么好用的免费jar包工具,自己手写的难度,恐怕高级程序员花费一年的事件,也…...

Psychopy音频的使用
Psychopy音频的使用 本文主要解决以下问题: 指定音频引擎与设备;播放音频文件 本文所使用的环境: Python3.10 numpy2.2.6 psychopy2025.1.1 psychtoolbox3.0.19.14 一、音频配置 Psychopy文档链接为Sound - for audio playback — Psy…...

前端开发面试题总结-JavaScript篇(一)
文章目录 JavaScript高频问答一、作用域与闭包1.什么是闭包(Closure)?闭包有什么应用场景和潜在问题?2.解释 JavaScript 的作用域链(Scope Chain) 二、原型与继承3.原型链是什么?如何实现继承&a…...

什么是Ansible Jinja2
理解 Ansible Jinja2 模板 Ansible 是一款功能强大的开源自动化工具,可让您无缝地管理和配置系统。Ansible 的一大亮点是它使用 Jinja2 模板,允许您根据变量数据动态生成文件、配置设置和脚本。本文将向您介绍 Ansible 中的 Jinja2 模板,并通…...

LINUX 69 FTP 客服管理系统 man 5 /etc/vsftpd/vsftpd.conf
FTP 客服管理系统 实现kefu123登录,不允许匿名访问,kefu只能访问/data/kefu目录,不能查看其他目录 创建账号密码 useradd kefu echo 123|passwd -stdin kefu [rootcode caozx26420]# echo 123|passwd --stdin kefu 更改用户 kefu 的密码…...
【Go语言基础【12】】指针:声明、取地址、解引用
文章目录 零、概述:指针 vs. 引用(类比其他语言)一、指针基础概念二、指针声明与初始化三、指针操作符1. &:取地址(拿到内存地址)2. *:解引用(拿到值) 四、空指针&am…...

面向无人机海岸带生态系统监测的语义分割基准数据集
描述:海岸带生态系统的监测是维护生态平衡和可持续发展的重要任务。语义分割技术在遥感影像中的应用为海岸带生态系统的精准监测提供了有效手段。然而,目前该领域仍面临一个挑战,即缺乏公开的专门面向海岸带生态系统的语义分割基准数据集。受…...

使用Spring AI和MCP协议构建图片搜索服务
目录 使用Spring AI和MCP协议构建图片搜索服务 引言 技术栈概览 项目架构设计 架构图 服务端开发 1. 创建Spring Boot项目 2. 实现图片搜索工具 3. 配置传输模式 Stdio模式(本地调用) SSE模式(远程调用) 4. 注册工具提…...

宇树科技,改名了!
提到国内具身智能和机器人领域的代表企业,那宇树科技(Unitree)必须名列其榜。 最近,宇树科技的一项新变动消息在业界引发了不少关注和讨论,即: 宇树向其合作伙伴发布了一封公司名称变更函称,因…...