1.精读 《 echarts-for-react 源码 》
2.echarts.min.js与echarts.js的码解区别是什么
3.Echarts-ZRender源码分析（一）
4.Pyecharts绘图教程（2）—— 绘制多种折线图（Line）参数说明+代码实战
5.使用pyecharts最新版本绘制中国地图实例详解，个性化地图定制
6.Qt+ECharts开发笔记（一）：ECharts介绍、码解下载和Qt调用ECharts基础柱状图Demo

精读 《 echarts-for-react 源码 》

       echarts-for-react 是码解一个将 ECharts 数据可视化库与 React 框架无缝结合的封装组件，旨在简化在 React 应用中创建动态图表的码解过程。本文将深度解析 echarts-for-react 的码解核心功能与工作原理，帮助开发者更全面地理解该库的码解彩虹4.1破解源码内部机制。

       在使用 echarts-for-react 时，码解用户无需担心实例容器的码解宽度和高度，只需通过 `setOption` 方法动态生成图表。码解该库提供了一系列高级参数，码解包括事件处理、码解主题定制和动态数据更新，码解增强了图表的码解灵活性和交互性。

       深入阅读源码，码解我们可以发现其设计逻辑严谨。码解`componentDidMount` 生命周期方法确保了组件的初始化流程，通过调用 `rerender` 方法更新 echarts 实例，实现图表的即时呈现。`renderEchartDom` 方法负责绘制图表，并通过 `showLoading` 展示加载指示器，提升用户体验。`bindEvents` 方法则通过遍历并绑定预定义的事件处理函数，增强了图表的交互功能。

       为了优化图表的性能和响应速度，`shouldSetOption` 方法在组件更新时进行了智能判断。当图表主题、配置选项或事件处理逻辑发生变化时，组件会进行相应的销毁与重建，确保图表始终处于最佳状态。此外，源码中还考虑了样式修改可能引发的opengl大作业源码边界情况，通过精心设计的逻辑，实现了高效且稳定的图表渲染。

       当组件卸载时，`dispose` 方法负责清理 echarts DOM 容器和实例，确保资源的高效释放，防止内存泄漏。

       通过解析 echarts-for-react 的源码，我们不仅能够深入了解其内部实现，还能够发现可能的优化点，如进一步简化配置流程、提高事件处理的效率等。开发者可以参与到相关讨论中，共同推动社区技术进步，共享最佳实践。

       遵循开源精神，echarts-for-react 遵守自由转载 - 非商用 - 非衍生 - 保持署名（CC BY-NC-ND 3.0）许可协议，鼓励开发者在遵守许可条件的基础上，自由地讨论、修改和使用该库。

echarts.min.js与echarts.js的区别是什么

       echarts.min.js与echarts.js的区别在于版本类型与文件大小。

一、版本类型

       * echarts.js是ECharts的完整版本，包含了所有的功能和图表类型。它是源代码的未压缩版本，适合开发者进行调试和定制开发。

       * echarts.min.js则是ECharts的压缩版本，对源代码进行了压缩和优化，减小了文件的大小，适合在生产环境中使用，以减少网页加载时间。聚合支付源码php

二、文件大小

       * 由于echarts.min.js经过了压缩和优化处理，其文件大小通常会比echarts.js小很多。这对于需要加载ECharts的网页来说，使用min.js版本可以更快地加载和显示图表。

三、使用场景

       * 在开发阶段，由于需要调试和定制开发，通常使用echarts.js版本，因为它提供了完整的源代码，方便开发者进行阅读和修改。

       * 在生产环境中，为了提升网页的加载速度和性能，通常会使用echarts.min.js，尽管它不易于阅读和理解，但对于普通用户的使用没有任何影响。

四、功能特性

       * 两者在功能特性上并无区别。无论是echarts.js还是echarts.min.js，它们都具有ECharts提供的数据可视化功能，包括各种图表类型、交互功能、主题定制等。

       总结来说，echarts.js是未压缩的完整版本，适合开发者使用；而echarts.min.js是压缩后的版本，文件更小，适合生产环境使用。无论使用哪个版本，都不会影响ECharts的查询对应数值源码数据可视化功能和用户体验。开发者可以根据实际需求选择合适的版本。

Echarts-ZRender源码分析（一）

       Echarts的底层图形绘制引擎ZRender，是一个独立的2D图形绘制引擎，支持Canvas/SVG（5.0后不再支持VML）。它具备图形绘制、管理（包括CRUD操作和组管理）、图形动画和事件管理（在Canvas中实现DOM事件）、响应式帧渲染以及可选渲染器功能。

       ZRender的架构遵循MVC模式，分为视图层、控制层和数据层。视图层负责图形渲染，控制层处理用户交互，数据层负责数据模型的管理和存储。此外，还包含辅助功能模块，如图形和Group的管理，其中图形特指2D矢量图形。

       源码文件结构清晰，入口文件zrender.ts中定义了全局方法，如初始化、删除等操作，ZRender类则负责核心功能的实现。通过实例化代码展示，可以看到如何绘制一个px的圆形并绑定动画，ZRender会处理绘制流程，并将动画添加到管理器中生成帧，开始动画绘制。

       后续章节将深入解析元素对象、事件管理器、网页多人游戏源码动画管理器和渲染器的源码。作者雷庭，北京优锘科技前端架构师，有年前端开发和架构经验，专注于可视化前端开发，有兴趣交流的朋友可通过微信ltlt联系他。

Pyecharts绘图教程（2）—— 绘制多种折线图（Line）参数说明+代码实战

       Pyecharts绘图教程（2）—— 绘制多种折线图（Line）参数详解及实战

       在本期教程中，我们将深入探讨如何利用Pyecharts库绘制各种折线图，帮助零基础和进阶者掌握数据可视化的技巧。系列教程旨在提供实用指导，如有疑问或建议，欢迎随时联系我们的小编。

       1. 折线图介绍

       折线图是呈现数据随时间变化趋势的有效工具，通过连接数据点展示上升、下降和波动，帮助理解数据规律。

       2. 代码配置

       确保使用Pyecharts版本1.9.1

       数据配置：通过add_xaxis和add_yaxis设置坐标轴数据

       全局配置：set_global_opts控制全局样式，包括标题、图例等，详情将后续介绍

       3. 实战示例

       基础折线：is_smooth、is_step、is_connect_nones控制线条平滑、阶梯显示和空值处理

       颜色设置：color控制线条颜色，注意颜色反转问题

       标记点、图形、线样式、填充区域和标记区域的配置项

       4. 源码实践

       立即在线实践可视化代码：点击这里

       完成本期内容后，不妨动手练习，如果你喜欢，别忘了点赞、收藏或分享给更多人。更多绘图教程请关注公众号：Python当打之年。

使用pyecharts最新版本绘制中国地图实例详解，个性化地图定制

       第一章：实例演示

       这里提供一个具体的操作实例，展示如何使用 pyecharts 最新版本绘制中国地图，以及如何进行个性化地图定制。

       在开始之前，请确保已经通过 pip install pyecharts 安装了 pyecharts 库。当前演示的版本为 1.9.1，新版本已无需单独安装地图。

       我们将使用随机生成的数据来展示中国各省份的示例。

       实例1：添加数据项，默认中国地图显示

       首先，我们演示如何添加一组数据，运行后会生成一个 HTML 文件，通过打开文件即可查看生成的地图。

       接下来，我们将演示如何添加两组数据，只需在之前的基础上调用 add() 函数即可，操作简便。

       实例2：完整源码

       为方便读者实践，我们提供了一段完整源码，直接运行即可。

       第二章：常用配置项及参数解析

       在使用 pyecharts 绘制地图时，有许多配置项和参数可以进行个性化定制。

       配置项1：设置是否默认选中

       默认情况下，地图会自动选中数据。可以通过添加 is_selected=False 参数来改变默认行为，这样地图就不会自动显示数据。

       配置项2：设置地图颜色类型是否分段显示

       通过 visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=, is_piecewise=True) 可以使地图颜色根据数据范围分段显示。max_ 参数定义了数据的范围，is_piecewise=True 表示数据范围将被划分为多个段。

       配置项3：缩放和平移配置

       启用 is_roam 参数可以实现地图的缩放和平移功能。默认情况下，用户可以通过鼠标滚轮放大缩小地图，同时也可以通过鼠标拖动实现地图的平移。

       配置项4：关闭图形标记

       通过 is_map_symbol_show=False 参数可以关闭地图上的图形标记，这样地图上就不会显示任何点。

       配置项5：关闭标签名称显示

       使用 label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False) 参数可以关闭标签名称的显示，使得地图上省份的名称不被展示。

       配置项6：颜色设置

       可以通过系列配置项的 color 参数为标签设置颜色，例如 color="blue" 将标签颜色设置为蓝色。同时，通过设置图元样式配置的 areaColor 和 borderColor 来调整区域颜色和边框颜色，其中 normal 和 emphasis 两种模式分别代表常规和强调样式下的颜色。

       配置项7：地图画布初始化大小

       通过 Map() 函数中的 init_opts 参数可以设定地图画布的初始大小，例如 Map(init_opts=opts.InitOpts(height="px", width="px"))。

       通过以上配置，可以实现对地图的全面定制，满足不同需求。希望这些实例和配置解析能帮助您更好地使用 pyecharts 进行地图绘制与个性化定制。如果您觉得文章对您有所帮助，请给予支持。

Qt+ECharts开发笔记（一）：ECharts介绍、下载和Qt调用ECharts基础柱状图Demo

       前言

       本文介绍如何使用Qt开发大数据可视化看板，利用Qt的QWidget和QML与ECharts结合，实现高性能的图表展示。

       核心思想

       通过在Qt中使用QWebView封装ECharts图表，实现多个不同类型的图表模块化。每个模块通过Qt的接口调用js代码，实现与图表的交互，从而达到用Qt代码控制图表效果的目的。

       Demo演示

       为了展示窗口背景透明度的提升效果，测试结果显示达到预期目标。这为后续的多模块化设计提供了基础。

       ECharts

       概述

       ECharts是由百度开源的商业级数据可视化工具，具有高度可定制性，支持多种图表类型，包括折线图、柱状图、饼图等，适用于PC端和移动设备。

       主要功能

       ECharts提供丰富的图表类型，支持数据可视化、BI分析、地理数据展示等应用场景，可满足复杂数据的可视化需求。

       下载

       访问ECharts官网获取最新版本的JavaScript文件，确保兼容性和性能优化。

       Qt中引入ECharts

       步骤一：引入web模块

       使用msvc版本的Qt，并参考解决报错方法，确保兼容性。

       步骤二：初始化窗口

       在构造函数中初始化QWebView，实现浏览器窗口和js交互的设置。

       步骤三：窗口大小跟随

       确保窗口大小与内容自动适应，提升用户体验。

       模块化

       BarEChartWidget示例展示了柱状图模块的实现，包括头部定义、源代码和html文件。

       Demo

       通过BarEChartWidget的实现，解决js初始化问题，最终成功加载ECharts。

vue2项目 echarts实现3D地图 map3D

       首先，需要安装echarts和echarts-gl插件。接着，在Vue组件中引入echarts和echarts-gl。然后，创建一个div容器来展示地图。在Vue组件的mounted生命周期函数中，初始化echarts并绘制地图。

       但是，在完成上述步骤后，常常会遇到报错问题。经过排查，发现原因在于版本不兼容。echarts和echarts-gl插件需要满足特定的版本要求才能实现3D效果，并且两者之间也需要匹配。具体匹配的版本信息如下：

       源码

       最终，地图的显示效果如下：

python绘制箱形图全解（改进源码）

       在数据挖掘领域，异常值检测是至关重要的一步，它直接关系到实验结果的准确性。箱形图作为一种有效的异常值检测工具，其优势在于不受异常值影响，能够稳定地展示数据的离散分布，便于数据清洗。

       以下以一组学生成绩数据为例，演示如何利用箱形图进行异常值检测。

       我们希望检查是否存在因手误而输入错误的成绩，箱形图便能提供判断依据。

       在计算学生成绩数据的5种关键值时，包括：

       1. 下四分位数Q1

       2. 中位数（第二个四分位数）Q2

       3. 上四分位数Q3

       4. 上限

       5. 下限

       基于这些数据，我们可以绘制出相应的箱形图。通过观察，我们发现存在一个明显的异常值，可能是输入错误导致的。

       借助pyecharts库，上述过程可以轻松实现，操作简便。

       一、基本箱形图绘制

       使用prepare_data函数处理数据，得到上述5种关键值。

       二、显示异常值的箱形图绘制

       研究发现，Boxplot的prepare_data模块并不具备自动判断和绘制异常值的功能。因此，我对该模块进行了改进（源码附于文末）。

       改进后的prepare_data模块将返回两个列表，第一个列表包含与之前相同的5个关键值，第二个列表则包含所有异常值。