当前位置: 首页 > news >正文

小程序图形:echarts-weixin 入门使用

去官网下载整个项目:

https://github.com/ecomfe/echarts-for-weixin

 

拷贝ec-canvs文件夹到小程序里面

index.js里面的写法

import * as echarts from "../../components/ec-canvas/echarts"
const app = getApp();
function initChart(canvas, width, height, dpr) {const chart = echarts.init(canvas, null, {width: width,height: height,devicePixelRatio: dpr });canvas.setChart(chart);var option = {backgroundColor: "#ffffff",series: [{label: {normal: {fontSize: 14}},type: 'pie',center: ['50%', '50%'],radius: ['20%', '40%'],data: [{value: 55,name: '北京'}, {value: 20,name: '武汉'}, {value: 10,name: '杭州'}, {value: 20,name: '广州'}, {value: 38,name: '上海'}]}]};chart.setOption(option);return chart;
}Page({/*** 页面的初始数据*/data: {ec: {onInit: initChart}}
})

index.json里面的写法

{"usingComponents": {"ec-canvas":"../../components/ec-canvas/ec-canvas"}
}

页面的写法

<view class="chart"><ec-canvas id="mychart-dom-pie" canvas-id="mychart-pie" ec="{{ ec }}"></ec-canvas></view>

样式大小控制

.chart{width: 100%;height: 300px;
}
ec-canvas {width: 100%;height: 100%;}

效果图

相关文章:

小程序图形:echarts-weixin 入门使用

去官网下载整个项目&#xff1a; https://github.com/ecomfe/echarts-for-weixin 拷贝ec-canvs文件夹到小程序里面 index.js里面的写法 import * as echarts from "../../components/ec-canvas/echarts" const app getApp(); function initChart(canvas, width, h…...

百度百科人物创建要求是什么?

百度百科作为我国最大的中文百科全书&#xff0c;其收录的人物词条要求严谨、客观、有权威性。那么&#xff0c;如何撰写一篇高质量的人物词条呢&#xff1f;本文伯乐网络传媒将从内容要求、注意事项以及创建流程与步骤三个方面进行详细介绍。 一、内容要求 1. 基本信息&#…...

练习2-线性回归迭代(李沐函数简要解析)

环境:再练习1中 视频链接:https://www.bilibili.com/video/BV1PX4y1g7KC/?spm_id_from333.999.0.0 代码与详解 数据库 numpy 数据处理处理 torch.utils 数据加载与数据 d2l 专门的库 nn 包含各种层与激活函数 import numpy as np import torch from torch.utils import da…...

人像背景分割SDK,智能图像处理

美摄科技人像背景分割SDK解决方案&#xff1a;引领企业步入智能图像处理新时代 随着科技的不断进步&#xff0c;图像处理技术已成为许多行业不可或缺的一部分。为了满足企业对于高质量、高效率人像背景分割的需求&#xff0c;美摄科技推出了一款领先的人像背景分割SDK&#xf…...

100M服务器能同时容纳多少人访问

100M服务器的并发容纳人数会受到多种因素的影响&#xff0c;这些因素包括单个用户的平均访问流量大小、每个用户的平均访问页面数、并发用户比例、服务器和网络的流量利用率以及服务器自身的处理能力。 点击以下任一云产品链接&#xff0c;跳转后登录&#xff0c;自动享有所有…...

Mysql 的高可用详解

Mysql 高可用 复制 复制是解决系统高可用的常见手段。其思路就是&#xff1a;不要把鸡蛋都放在一个篮子里。 复制解决的基本问题是让一台服务器的数据与其他服务器保持同步。一台主库的数据可以同步到多台备库上&#xff0c;备库本身也可以被配置成另外一台服务器的主库。主…...

Acwing枚举、模拟与排序(一)

连号区间数 原题链接&#xff1a;https://www.acwing.com/problem/content/1212/ 初始最小值和最大值的依据是题目给出的数据范围。只要在数据范围之外就可以。 连号的时候&#xff0c;相邻元素元素之间&#xff0c;差值为1。那么区间右边界和左边界&#xff0c;的值的差&#…...

MySQL的主从同步原理

MySQL的主从同步&#xff08;也称为复制&#xff09;是一种数据同步技术&#xff0c;用于将一个MySQL服务器&#xff08;主服务器&#xff09;上的数据和变更实时复制到另一个或多个MySQL服务器&#xff08;从服务器&#xff09;。这项技术支持数据备份、读写分离、故障恢复等多…...

naive-ui-admin 表格去掉工具栏toolbar

使用naive-ui-admin的时候&#xff0c;有时候不需要显示工具栏&#xff0c;工具栏太占地方了。 1.在src/components/Table/src/props.ts 里面添加属性 showToolbar 默认显示&#xff0c;在不需要的地方传false。也可以默认不显示 &#xff0c;这个根据需求来。 2.在src/compo…...

C++之结构体

结构体 //一、结构体的概念、定义和使用 // 概念&#xff1a;结构体属于用户自定义的数据类型&#xff0c;允许用户存储不同的数据类型 #include<iostream> using namespace std; #include<string> //1.创建学生数据类型&#xff1a;学生包括&#xff08;姓名&am…...

分布式ID选型对比(1)

常见的几种ID生成方式对比: 种类 全局唯一 高性能 高可用 趋势递增 中心服务 缺点 UUID 是 高(本地生成,(无网络开销) 低(无序,不适用) 否 否 无序、字符串 数据库自增 单表唯一 中 中(宕机就会使业务服务中断) 是 否 安全性差,能猜出来规律 对于分库分表场景无法唯一 数据库自…...

T-SQL 高阶语法之存储过程

一&#xff1a;存储过程概念 预先存储好的sql程序&#xff0c;通过名称和参数进行执行&#xff0c;供应程序去调用&#xff0c;也可以有返回结果&#xff0c;存储过程可以包含sql语句 可以包含流程控制、逻辑语句等。 二&#xff1a;存储过程的优点 执行速度更快 允许模块化…...

解决鸿蒙模拟器卡顿的问题

缘起 最近在学习鸿蒙的时候&#xff0c;发现模拟器非常卡&#xff0c;不要说体验到鸿蒙的丝滑&#xff0c;甚至到严重影响使用的程度。 根据我开发Android的经验和在论坛翻了一圈&#xff0c;最终总结出了以下几个方案。 创建模拟器 1、在DevEco Virtual Device Configurat…...

【LeetCode每日一题】【BFS模版与例题】863.二叉树中所有距离为 K 的结点

BFS的基本概念 BFS 是广度优先搜索&#xff08;Breadth-First Search&#xff09;的缩写&#xff0c;是一种图遍历算法。它从给定的起始节点开始&#xff0c;逐层遍历图中的节点&#xff0c;直到遍历到目标节点或者遍历完所有可达节点。 BFS 算法的核心思想是先访问当前节点的…...

设计模式-结构模式-装饰模式

装饰模式&#xff08;Decorator Pattern&#xff09;&#xff1a;动态地给一个对象增加一些额外的职责&#xff0c;就增加对象功能来说&#xff0c;装饰模式比生成子类实现更为灵活。装饰模式是一种对象结构型模式。 //首先&#xff0c;定义一个组件接口&#xff1a; public in…...

MySQL:一行记录如何

1、表空间文件结构 表空间由段「segment」、区「extent」、页「page」、行「row」组成&#xff0c;InnoDB存储引擎的逻辑存储结构大致如下图&#xff1a; 行 数据库表中的记录都是按「行」进行存放的&#xff0c;每行记录根据不同的行格式&#xff0c;有不同的存储结构。 页…...

‘grafana.ini‘ is read only ‘defaults.ini‘ is read only

docker安装grafana 关闭匿名登录情况下的免密登录遇到问题 grafana.ini is read only defaults.ini is read only 参考回答&#xff08;Grafana.ini giving me the creeps - #2 by bartweemaels - Configuration - Grafana Labs Community Forums&#xff09; 正确启动脚本 …...

博途PLC 面向对象系列之“输送带控制功能块“(SCL代码)

这篇是面向对象系列之"输送带功能块"的封装,面向对象是系列文章,相关链接如下: 1、面向对象系列之找"对象" https://rxxw-control.blog.csdn.net/article/details/136150027https://rxxw-control.blog.csdn.net/article/details/1361500272、面向对象…...

2024-02学习笔记

1.当我们向Set集合中添加一个已经存在的元素时 当我们向Set集合中添加一个已经存在的元素时&#xff0c;Set集合会如何处理呢&#xff1f;实际上&#xff0c;Set集合不会将重复的元素添加到集合中。当我们向Set集合中添加一个元素时&#xff0c;Set集合会首先判断该元素是否已…...

最新消息:英特尔宣布成立全新独立运营的FPGA公司——Altera

今天&#xff0c;英特尔宣布成立全新独立运营的FPGA公司——Altera&#xff08;2015年6月Intel以 167 亿美元的价格&#xff0c;收购FPGA厂商Altera&#xff09;。首席执行官Sandra Rivera和首席运营官Shannon Poulin分享展示其在超过550亿美元的市场中保持领先性的战略规划&am…...

OpenLayers 可视化之热力图

注&#xff1a;当前使用的是 ol 5.3.0 版本&#xff0c;天地图使用的key请到天地图官网申请&#xff0c;并替换为自己的key 热力图&#xff08;Heatmap&#xff09;又叫热点图&#xff0c;是一种通过特殊高亮显示事物密度分布、变化趋势的数据可视化技术。采用颜色的深浅来显示…...

理解 MCP 工作流:使用 Ollama 和 LangChain 构建本地 MCP 客户端

&#x1f31f; 什么是 MCP&#xff1f; 模型控制协议 (MCP) 是一种创新的协议&#xff0c;旨在无缝连接 AI 模型与应用程序。 MCP 是一个开源协议&#xff0c;它标准化了我们的 LLM 应用程序连接所需工具和数据源并与之协作的方式。 可以把它想象成你的 AI 模型 和想要使用它…...

c++ 面试题(1)-----深度优先搜索(DFS)实现

操作系统&#xff1a;ubuntu22.04 IDE:Visual Studio Code 编程语言&#xff1a;C11 题目描述 地上有一个 m 行 n 列的方格&#xff0c;从坐标 [0,0] 起始。一个机器人可以从某一格移动到上下左右四个格子&#xff0c;但不能进入行坐标和列坐标的数位之和大于 k 的格子。 例…...

Robots.txt 文件

什么是robots.txt&#xff1f; robots.txt 是一个位于网站根目录下的文本文件&#xff08;如&#xff1a;https://example.com/robots.txt&#xff09;&#xff0c;它用于指导网络爬虫&#xff08;如搜索引擎的蜘蛛程序&#xff09;如何抓取该网站的内容。这个文件遵循 Robots…...

【服务器压力测试】本地PC电脑作为服务器运行时出现卡顿和资源紧张(Windows/Linux)

要让本地PC电脑作为服务器运行时出现卡顿和资源紧张的情况&#xff0c;可以通过以下几种方式模拟或触发&#xff1a; 1. 增加CPU负载 运行大量计算密集型任务&#xff0c;例如&#xff1a; 使用多线程循环执行复杂计算&#xff08;如数学运算、加密解密等&#xff09;。运行图…...

大模型多显卡多服务器并行计算方法与实践指南

一、分布式训练概述 大规模语言模型的训练通常需要分布式计算技术,以解决单机资源不足的问题。分布式训练主要分为两种模式: 数据并行:将数据分片到不同设备,每个设备拥有完整的模型副本 模型并行:将模型分割到不同设备,每个设备处理部分模型计算 现代大模型训练通常结合…...

mysql已经安装,但是通过rpm -q 没有找mysql相关的已安装包

文章目录 现象&#xff1a;mysql已经安装&#xff0c;但是通过rpm -q 没有找mysql相关的已安装包遇到 rpm 命令找不到已经安装的 MySQL 包时&#xff0c;可能是因为以下几个原因&#xff1a;1.MySQL 不是通过 RPM 包安装的2.RPM 数据库损坏3.使用了不同的包名或路径4.使用其他包…...

GC1808高性能24位立体声音频ADC芯片解析

1. 芯片概述 GC1808是一款24位立体声音频模数转换器&#xff08;ADC&#xff09;&#xff0c;支持8kHz~96kHz采样率&#xff0c;集成Δ-Σ调制器、数字抗混叠滤波器和高通滤波器&#xff0c;适用于高保真音频采集场景。 2. 核心特性 高精度&#xff1a;24位分辨率&#xff0c…...

微软PowerBI考试 PL300-在 Power BI 中清理、转换和加载数据

微软PowerBI考试 PL300-在 Power BI 中清理、转换和加载数据 Power Query 具有大量专门帮助您清理和准备数据以供分析的功能。 您将了解如何简化复杂模型、更改数据类型、重命名对象和透视数据。 您还将了解如何分析列&#xff0c;以便知晓哪些列包含有价值的数据&#xff0c;…...

让回归模型不再被异常值“带跑偏“,MSE和Cauchy损失函数在噪声数据环境下的实战对比

在机器学习的回归分析中&#xff0c;损失函数的选择对模型性能具有决定性影响。均方误差&#xff08;MSE&#xff09;作为经典的损失函数&#xff0c;在处理干净数据时表现优异&#xff0c;但在面对包含异常值的噪声数据时&#xff0c;其对大误差的二次惩罚机制往往导致模型参数…...