大佬教程收集整理的这篇文章主要介绍了一零四、大数据可视化技术与应用实训（展示大屏幕），大佬教程大佬觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。
目录
一、定义
二、技能标准
三、实训安排
四、前台页面展示
五、项目架构
六、static
七、py文件
app.py
data.py
data_corp.py
data_job.py
readsplit.py
八、index页面
@H_607_33@
利用本专业核心课程《数据可视化实训项目》的知识c;完成《政府大数据可视化系统》系统分析、设计、编码、测试、发布全过程项目实训。掌握利用Echarts结合常用框架及数据分析工具对大量数据进行采集、分析存储及可视化的技能c;能够编写系统分析和系统设计阶段的常用文档c;独立完成系统实施阶段程序设计c;能够进行单元测试和集成测试c;完成系统运行部署。通过较为完整的大数据分析及可视化过程c;使学生具备大数据系统构建、展示的技能c;培养分析问题和解决问题的能力。
结合课堂讲授的知识c;通过实训操作c;使学生达到下列基本要求：
@H_197_55@| 周次@H_874_103@ | 时间@H_874_103@ | 内容@H_874_103@ | 要求@H_874_103@ |
|---|---|---|---|
| 第一周 | 周一 | 项目任务布置c;需求分析与系统设计。指导教师讲解项目开发的过程、需求、设计要点、讲解开发文档 | 学生明确实训周任务及实训目标。学生仔细研究系统需求c;理解设计思路c;完成需求报告。 |
| 周二 | 大数据平台环境的搭建 | 建立大数据平台环境c;构建前后台软件开发环境。 | |
| 周三 | 前端页面框架设计、页面美化 | 完成前端页面框架设计c;实现基本页面布局。 完成前端页面的美化c;确定并实现前端页面的色彩风格c;优化文字、图案显示。 | |
| 周四 | 前端完成echarts绘图测试程序的编写 | 能够采用测试数据显示echarts图表c;完整展现前端页面。 使用svn进行软件配置管理。 | |
| 周五 | 后端实现大文件的分片读取及数据预处理 | 实现大文件的分片读取c;对数据进行预处理c;并采用单样本、小样本测试正确性。 | |
| 第二周 | 周一 | 后端实现数据分析功能 | 实现数据分析功能； 编写测试程序验证分析程序有效性； 采用单样本、小样本进行测试验证。 |
| 周二 | 实现前后端交互功能 | 前端实现发起请求c;解析后端数据功能； 后端接收前端请求c;并启动线程c;完成数据分析。 | |
| 周三 | 实现数据分析过程中的状态交互 | 分析过程中前端对后端进行轮询； 后端响应前端轮询信息c;获取当前分析进程。 | |
| 周四 | 完成项目开发扫尾工作 | 实现前端的页面、显示交互、请求及响应c;后端响应请求、数据分析、分析状态获取c;以上软件模块的联调c;优化系统软件模块。 | |
| 周五 | 项目总结、项目答辩 | 学生能够完整阐述项目完成的过程c;重难点技术及解决方案c;以及自己的特色。 |
模板页面@H_674_220@
http://127.0.0.1:5000/corp
http://127.0.0.1:5000/job
http://127.0.0.1:5000/user
https://tuomasi.lanzouu.com/inNfk04van1a
提取码：0000
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time : 2022/5/8 9:12
# @Author : Tuomasi
# @File : app.py
from flask import Flask, render_template
from data import sourceDataDemo
from user_Data import userData
from data_job import JobData
from data_corp import CorPDAta
app = Flask(__name__)
'''
定义了3个网址c;用同一套模板渲染
'''
@app.route('/')
def index():
# 新建一个实例
data = sourceDataDemo()
# 传入一个实例c;和实例的标题
return render_template(' index.html', form=data, title=data.titlE)
@app.route('/corp')
def corp():
data = CorPDAta()
return render_template('index.html', form=data, title=data.titlE)
@app.route('/job')
def job():
data = JobData()
return render_template('index.html', form=data, title=data.titlE)
@app.route('/user')
def user():
data = userData()
return render_template('index.html', form=data, title=data.titlE)
if __name__ == "__main__":
app.run(host='127.0.0.1', debug=falsE)
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time : 2022/5/8 9:17
# @Author : Tuomasi
# @File : data.py
class sourceDataDemo:
def __init__(self):
# 默认的标题
self.title = '大数据可视化展板通用模板'
# 两个小的form看板
self.counter = {'name': '2022年总收入情况', 'value': 12345678}
self.counter2 = {'name': '2022年总支出情况', 'value': 89765497}
# 总共是6个图表c;数据格式用json字符串c;其中第3个图表是有3个小的图表组成的
self.echart1_data = {
'title': '行业分布',
'data': [
{"name": "商超门店", "value": 47},
{"name": "教育培训", "value": 52},
{"name": "房地产", "value": 90},
{"name": "生活服务", "value": 84},
{"name": "汽车销售", "value": 99},
{"name": "旅游酒店", "value": 37},
{"name": "五金建材", "value": 2},
]
}
self.echart2_data = {
'title': '省份分布',
'data': [
{"name": "浙江", "value": 47},
{"name": "上海", "value": 52},
{"name": "江苏", "value": 90},
{"name": "广东", "value": 84},
{"name": "北京", "value": 99},
{"name": "深圳", "value": 37},
{"name": "安徽", "value": 150},
]
}
self.echarts3_1_data = {
'title': '年龄分布',
'data': [
{"name": "0岁以下", "value": 47},
{"name": "20-29岁", "value": 52},
{"name": "30-39岁", "value": 90},
{"name": "40-49岁", "value": 84},
{"name": "50岁以上", "value": 99},
]
}
self.echarts3_2_data = {
'title': '职业分布',
'data': [
{"name": "电子商务", "value": 10},
{"name": "教育", "value": 20},
{"name": "IT/互联网", "value": 20},
{"name": "金融", "value": 30},
{"name": "学生", "value": 40},
{"name": "其他", "value": 50},
]
}
self.echarts3_3_data = {
'title': '兴趣分布',
'data': [
{"name": "汽车", "value": 4},
{"name": "旅游", "value": 5},
{"name": "财经", "value": 9},
{"name": "教育", "value": 8},
{"name": "软件", "value": 9},
{"name": "其他", "value": 9},
]
}
self.echart4_data = {
'title': '时间趋势',
'data': [
{"name": "安卓", "value": [3, 4, 3, 4, 3, 4, 3, 6, 2, 4, 2, 4, 3, 4, 3, 4, 3, 4, 3, 6, 2, 4, 4]},
{"name": "IOS", "value": [5, 3, 5, 6, 1, 5, 3, 5, 6, 4, 6, 4, 8, 3, 5, 6, 1, 5, 3, 7, 2, 5, 8]},
],
'xAxis': ['01', '02', '03', '04', '05', '06', '07', '08', '09', '11', '12', '13', '14', '15', '16', '17',
'18', '19', '20', '21', '22', '23', '24'],
}
self.echart5_data = {
'title': '省份TOP',
'data': [
{"name": "浙江", "value": 2},
{"name": "上海", "value": 3},
{"name": "江苏", "value": 3},
{"name": "广东", "value": 9},
{"name": "北京", "value": 15},
{"name": "深圳", "value": 18},
{"name": "安徽", "value": 20},
{"name": "四川", "value": 13},
]
}
# 这是一个环状图c;有颜色的加上没颜色的正好等于100c;半径是外圈直径和内圈直径c;猜测是左闭右开
self.echart6_data = {
'title': '一线城市情况',
'data': [
{"name": "浙江", "value": 80, "value2": 20, "color": "01", "radius": ['59%', '70%']},
{"name": "上海", "value": 70, "value2": 30, "color": "02", "radius": ['49%', '60%']},
{"name": "广东", "value": 65, "value2": 35, "color": "03", "radius": ['39%', '50%']},
{"name": "北京", "value": 60, "value2": 40, "color": "04", "radius": ['29%', '40%']},
{"name": "深圳", "value": 50, "value2": 50, "color": "05", "radius": ['20%', '30%']},
]
}
# 这个在哪里用了？？？
self.map_1_data = {
'symbolSize': 1000,
'data': [
{'name': '海门', 'value': 239},
{'name': '鄂尔多斯', 'value': 231},
{'name': '招远', 'value': 203},
]
}
@property
def echart1(self):
data = self.echart1_data
echart = {
'title': data.get('title'),
# 第一次get获取到的是许多键值对c;所以需要对每个键值对再次get
'xAxis': [i.get("name") for i in data.get('data')],
'series': [i.get("value") for i in data.get('data')]
}
# 返回的是标题和对应的数据c;并没有说用什么方式展现！
return echart
@property
def echart2(self):
data = self.echart2_data
echart = {
'title': data.get('title'),
'xAxis': [i.get("name") for i in data.get('data')],
'series': [i.get("value") for i in data.get('data')]
}
return echart
@property
def echarts3_1(self):
data = self.echarts3_1_data
echart = {
'title': data.get('title'),
'xAxis': [i.get("name") for i in data.get('data')],
'data': data.get('data'),
}
return echart
@property
def echarts3_2(self):
data = self.echarts3_2_data
echart = {
'title': data.get('title'),
'xAxis': [i.get("name") for i in data.get('data')],
'data': data.get('data'),
}
return echart
@property
def echarts3_3(self):
data = self.echarts3_3_data
echart = {
'title': data.get('title'),
'xAxis': [i.get("name") for i in data.get('data')],
'data': data.get('data'),
}
return echart
@property
def echart4(self):
data = self.echart4_data
echart = {
'title': data.get('title'),
'names': [i.get("name") for i in data.get('data')],
'xAxis': data.get('xAxis'),
'data': data.get('data'),
}
return echart
@property
def echart5(self):
data = self.echart5_data
echart = {
'title': data.get('title'),
'xAxis': [i.get("name") for i in data.get('data')],
'series': [i.get("value") for i in data.get('data')],
'data': data.get('data'),
}
return echart
@property
def echart6(self):
data = self.echart6_data
echart = {
'title': data.get('title'),
'xAxis': [i.get("name") for i in data.get('data')],
'data': data.get('data'),
}
return echart
@property
def map_1(self):
data = self.map_1_data
echart = {
'symbolSize': data.get('symbolSize'),
'data': data.get('data'),
}
return echart
# class sourceData(sourceDataDemo):
#
# def __init__(self):
# """
# 按照 sourceDataDemo 的格式覆盖数据即可
# """
# super().__init__()
# self.title = '大数据屏幕展示'
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time : 2022/6/1 16:01
# @Author : Tuomasi
# @File : data_corp.py
from data import sourceDataDemo
class CorPDAta(sourceDataDemo):
def __init__(self):
"""
按照 sourceDataDemo 的格式覆盖数据即可
"""
super().__init__()
self.title = '全国企业大数据'
self.counter = {'name': '企业总数量（全国）', 'value': 46897675}
self.counter2 = {'name': '企业总数量（一线城市）', 'value': 6805564}
self.echart1_data = {
'title': '行业分布',
'data': [
{
"name": "批发零售业",
"value": 16881396
},
{
"name": "制造行业",
"value": 6780200
},
{
"name": "租赁商务服务",
"value": 5358030
},
{
"name": "农林牧渔业",
"value": 3335899
},
{
"name": "住宿餐饮业",
"value": 2284813
},
{
"name": "建筑业",
"value": 2267361
},
]
}
self.echart2_data = {
'title': '省份分布',
'data': [
{
"name": "广东",
"value": 5635811
},
{
"name": "山东",
"value": 3972598
},
{
"name": "江苏",
"value": 3793522
},
{
"name": "河南",
"value": 2787866
},
{
"name": "河北",
"value": 2402739
},
{
"name": "四川",
"value": 2083448
},
{
"name": "浙江",
"value": 2047431
},
{
"name": "上海",
"value": 1863549
},
{
"name": "北京",
"value": 1717739
},
{
"name": "辽宁",
"value": 1658253
}
]
}
self.echarts3_1_data = {
'title': 'IT互联网行业',
'data': [
{"name": "软件和信息技术服务", "value": 977084},
{"name": "电信、广播电视和卫星传输", "value": 106294},
{"name": "互联网和相关服务", "value": 258712},
]
}
self.echarts3_2_data = {
'title': '金融行业',
'data': [
{"name": "金融行业", "value": 45},
{"name": "资本市场", "value": 172467},
{"name": "货币金融", "value": 202444},
{"name": "其他", "value": 57077},
{"name": "保险", "value": 104538},
]
}
self.echarts3_3_data = {
'title': '运输物流仓储',
'data': [
{"name": "铁路", "value": 3331},
{"name": "邮政", "value": 118877},
{"name": "道路", "value": 564787},
{"name": "装卸搬运和运输代理", "value": 253375},
{"name": "航空", "value": 8060},
{"name": "水运", "value": 22755},
{"name": "仓储", "value": 143798},
]
}
self.echart4_data = {
'title': '新一线城市',
'data': [
{"name": "IT互联网行业", "value": [16839,22356,38262,33763,27436,20337,12178,34248,31356,50089,16040,16927,30420,7847,11937]},
{"name": "房地产", "value": [13292,7770,17510,17584,14516,14485,9193,17220,10323,19205,15400,5051,12325,8481,9617]},
],
'xAxis': ['青岛', '长沙', '重庆', '郑州', '西安', '苏州', '沈阳', '武汉', '杭州', '成都', '天津', '合肥', '南京', '佛山', '东莞'],
}
self.echart5_data = {
'title': '厦门行业分布',
'data': [
{
"name": "批发零售业",
"value": 167346
},
{
"name": "租赁商务",
"value": 55939
},
{
"name": "制造行业",
"value": 45326
},
{
"name": "科学研究",
"value": 22382
},
{
"name": "住宿餐饮",
"value": 21885
},
{
"name": "IT互联网",
"value": 18796
},
{
"name": "建筑业",
"value": 15244
},
{
"name": "居民服务",
"value": 12470
}
]
}
self.echart6_data = {
'title': '一线城市',
'data': [
{"name": "北京", "value": 1717739, "value2": 2000000 - 1717739, "color": "01", "radius": ['59%', '70%']},
{"name": "上海", "value": 1863549, "value2": 2000000 - 1863549, "color": "02", "radius": ['49%', '60%']},
{"name": "广州", "value": 1261475, "value2": 2000000 - 1261475, "color": "03", "radius": ['39%', '50%']},
{"name": "深圳", "value": 1962801, "value2": 2000000 - 1962801, "color": "05", "radius": ['30%', '40%']},
]
}
self.map_1_data = {
'symbolSize': 80000,
'data': [
{
"name": "舟山新区",
"value": 161
},
{
"name": "忻州",
"value": 70784
},
{
"name": "什邡",
"value": 3
},
{
"name": "哈密地区",
"value": 5
},
{
"name": "通辽",
"value": 85136
},
{
"name": "潍坊",
"value": 397874
},
{
"name": "保山",
"value": 48480
},
{
"name": "海宁",
"value": 1
},
{
"name": "仪征",
"value": 1
},
{
"name": "九江",
"value": 115899
},
{
"name": "耒阳",
"value": 5
},
{
"name": "景德镇",
"value": 28611
},
{
"name": "宿州",
"value": 80494
},
{
"name": "博尔塔拉蒙古自治州",
"value": 1
},
{
"name": "义马",
"value": 2
},
{
"name": "枣庄",
"value": 120614
},
{
"name": "怀化",
"value": 48647
},
{
"name": "新界",
"value": 329
},
{
"name": "阿勒泰地区",
"value": 2
},
{
"name": "自贡",
"value": 41452
},
{
"name": "营口",
"value": 108605
},
{
"name": "河源",
"value": 56177
},
{
"name": "威海",
"value": 136179
},
{
"name": "商洛",
"value": 39144
},
{
"name": "瑞丽",
"value": 1
},
{
"name": "焦作",
"value": 98645
},
{
"name": "北京",
"value": 1717739
},
{
"name": "鹤壁",
"value": 42904
},
{
"name": "宣城",
"value": 49005
},
{
"name": "淮南",
"value": 54726
},
{
"name": "昭通",
"value": 54965
},
{
"name": "万宁",
"value": 2334
},
{
"name": "铜陵",
"value": 31045
},
{
"name": "青岛莱西",
"value": 27
},
{
"name": "太仓",
"value": 15
},
{
"name": "韩城",
"value": 6
},
{
"name": "镇江",
"value": 151969
},
{
"name": "图木舒克",
"value": 869
},
{
"name": "宜昌",
"value": 106418
},
{
"name": "五指山",
"value": 757
},
{
"name": "吕梁",
"value": 85168
},
{
"name": "达州",
"value": 69415
},
{
"name": "牡丹江",
"value": 69489
},
{
"name": "溧阳",
"value": 1
},
{
"name": "黄冈",
"value": 101061
},
{
"name": "荆州",
"value": 86955
},
{
"name": "芜湖",
"value": 71639
},
{
"name": "新北",
"value": 4997
},
{
"name": "衡水",
"value": 143528
},
{
"name": "乐平",
"value": 5
},
{
"name": "和田",
"value": 46014
},
{
"name": "玉溪",
"value": 62841
},
{
"name": "吉林",
"value": 119684
},
{
"name": "晋州",
"value": 2
},
{
"name": "益阳",
"value": 67738
},
{
"name": "周口",
"value": 153687
},
{
"name": "商丘",
"value": 162361
},
{
"name": "海口",
"value": 203141
},
{
"name": "合肥",
"value": 403592
},
{
"name": "林芝",
"value": 7348
},
{
"name": "张家港",
"value": 1
},
{
"name": "吐鲁番地区",
"value": 1
},
{
"name": "苏州",
"value": 761964
},
{
"name": "仁怀",
"value": 5
},
{
"name": "无锡",
"value": 388079
},
{
"name": "恩施",
"value": 75131
},
{
"name": "天长",
"value": 1
},
{
"name": "克拉玛依",
"value": 22459
},
{
"name": "泸州",
"value": 72283
},
{
"name": "栖霞",
"value": 2
},
{
"name": "津",
"value": 3
},
{
"name": "遵化",
"value": 1
},
{
"name": "濮阳",
"value": 92128
},
{
"name": "大兴安岭地区",
"value": 60
},
{
"name": "新乡",
"value": 157152
},
{
"name": "随州",
"value": 38572
},
{
"name": "湖州",
"value": 79596
},
{
"name": "东阳",
"value": 6
},
{
"name": "鄂州",
"value": 27036
},
{
"name": "德阳",
"value": 66709
},
{
"name": "银川",
"value": 113991
},
{
"name": "天津",
"value": 604965
},
{
"name": "三明",
"value": 77702
},
{
"name": "阿拉尔",
"value": 1935
},
{
"name": "龙泉",
"value": 34
},
{
"name": "成都",
"value": 924643
},
{
"name": "威海荣成",
"value": 1
},
{
"name": "天水",
"value": 54557
},
{
"name": "平顶山",
"value": 124198
},
{
"name": "那曲",
"value": 5801
},
{
"name": "台中",
"value": 3818
},
{
"name": "吴忠",
"value": 55558
},
{
"name": "枣庄滕州",
"value": 8
},
{
"name": "株洲",
"value": 70012
},
{
"name": "兰州",
"value": 253776
},
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super().__init__()
self.title = '用户消费大数据'
self.counter = {'name': '企业总消费（全国）', 'value': 46897575}
self.counter2 = {'name': '企业总消费（一线城市）', 'value': 6805564}
filepath = os.getcwd() + '\data\UserBehavior_small.csv'
self.echart1_data = {
'title': '用户消费数量分析',
'data': GetUser(filepath, 1e5)
}
self.echart2_data = {
'title': '省份分布',
'data': GetStatic(filepath, 1e5)
}
import pandas as pd
barx = None
bary = None
piex = None
piey = None
# 统计用户消费数量
def GetUser(filepath, chunksizE):
global header
# 数据没有headerc;因此不读取header
reader = pd.read_csv(filepath, iterator=True, header=NonE)
no = 0
tmpdf = None
count = 0
while True:
try:
df = reader.get_chunk(chunksizE)
# print('数据块：'—+str(no))
df = df.iloc[:, 0].to_frame()
df.columns = ['user']
df['num'] = 0
if no == 0:
count += df.shape[0]
tmpdf = df.groupby(by=['user']).count()
tmpdf['user'] = tmpdf.index.to_frame()
else:
count += df.shape[0]
df = df.groupby(by=['user']).count()
df['user'] = tmpdf.index.to_frame()
tmpdf = pd.concat([tmpdf, df])
tmpdf = tmpdf.groupby(tmpdf['user']).sum()
tmpdf['user'] = tmpdf.index.to_frame()
no += 1
except StopIteration:
print('GetUser Over')
break
# 消费次数最多的100个用户c;一共消费了多少次
max100df = tmpdf.sort_values(by='num')
print("GetUser 用户数量必须和统计数量一致：" + str(max100df.shape[0]))
max100df = max100df.tail(100)
max100 = max100df.loc[:, 'num'].sum()
# 消费次数少于20个用户c;一共消费了多少次
less20 = tmpdf.loc[tmpdf['num'] < 20, :]
less20 = less20.loc[:, 'num'].sum()
# return max100, less20, count
return [
{"name": "TOP100", "value": max100},
{"name": "bLOW20", "value": less20},
]
# def GetStatic(filepath, chunksizE):
# global header
# def GetUser(filepath, chunksizE):
# global header
#
# # 数据没有headerc;因此不读取header
# # 完成数据分析：
# # 消费次数最多的100个用户c;一共消费了多少次
# # 消费次数小于20次的用户c;一共消费了多少次
#
# # return max100, less20, count
# return [
# {"name": "TOP100", "value": max100},
# {"name": "bLOW20", "value": less20},
# ]
def GetStatic(filepath, chunksizE):
global header
reader = pd.read_csv(filepath, iterator=True, header=NonE)
no = 0
usrdf = 0
productdf = 0
typedf = 0
while True:
try:
df = reader.get_chunk(chunksizE)
if no == 0:
usrdf = df.iloc[:, 0].to_frame()
productdf = df.iloc[:, 1].to_frame()
typedf = df.iloc[:, 2].to_frame()
usrdf = usrdf.drop_duplicates()
productdf = productdf.drop_duplicates()
typedf = typedf.drop_duplicates()
else:
tmpdf = df.iloc[:, 0].to_frame()
usrdf = pd.concat([tmpdf, usrdf])
usrdf = usrdf.drop_duplicates()
tmpdf = df.iloc[:, 1].to_frame()
productdf = pd.concat([tmpdf, productdf])
productdf = productdf.drop_duplicates()
tmpdf = df.iloc[:, 2].to_frame()
typedf = pd.concat([tmpdf, typedf])
typedf = typedf.drop_duplicates()
no += 1
except StopIteration:
break
return [
{"name": "用户数", "value": usrdf.shape[0]},
{"name": "产品数", "value": productdf.shape[0]},
{"name": "类目数", "value": typedf.shape[0]},
]
<!doctype html>
<html>
<head>
<meta charset="utf-8">
<title>大数据屏幕展示</title>
<script type="text/javascript" src="./static/js/jquery.js"></script>
<link rel="stylesheet" href="./static/css/comon0.css">
</head>
<script type="text/javascript" src="./static/js/loading.js"></script>
<script type="text/javascript" src="./static/js/echarts.min.js"></script>
<script type="text/javascript" src="./static/js/china.js"></script>
<body>
<!--这是一个动态的粒子效果图c;设置了透明度为0.2-->
<div class="canvas" style="opacity: 0.9">
<iframe frameborder="0" src="./static/js/index.html" style="width: 100%; height: 100%"></iframe>
</div>
<!--这是一个在正式页面加载进来之前显示的加载小动画c;文字可以修改-->
<div class="loading">
<div class="loadbox"><img src="./static/picture/loading.gif"> 我正在加载中...</div>
</div>
<div class="head">
<h1>{{titlE}}</h1>
<div class="weather">
<img src="./static/picture/weather.png"><span>我是天气</span>
<span id="showTime"></span>
</div>
<!-- 尝试放到js里面-->
<script type="text/javascript" src="./static/js/showtime.js"></script>
</div>
<div class="mainbox">
<ul class="clearfix">
<!-- 第1栏 -->
<li>
<div class="boxall" style="height: 3.2rem">
<div class="alltitle">{{form.echart1.titlE}}</div>
<div class="allnav" id="echart1"></div>
<div class="boxfoot"></div>
</div>
<div class="boxall" style="height: 3.2rem">
<div class="alltitle">{{form.echart2.titlE}}</div>
<div class="allnav" id="echart2"></div>
<div class="boxfoot"></div>
</div>
<div class="boxall" style="height: 3.2rem">
<div style="height:100%; width: 100%;">
<div class="sy" id="fb1"></div>
<div class="sy" id="fb2"></div>
<div class="sy" id="fb3"></div>
</div>
<div class="boxfoot">
</div>
</div>
</li>
<!-- 第2栏 -->
<li>
<div class="bar">
<!-- 放数字显示区域 -->
<div class="barbox">
<ul class="clearfix">
<li class="pulll_left counter">{{form.counter.value}}</li>
<li class="pulll_left counter">{{form.counter2.value}}</li>
</ul>
</div>
<!-- 放文字显示区域 -->
<div class="barbox2">
<ul class="clearfix">
<li class="pulll_left">{{form.counter.namE}}</li>
<li class="pulll_left">{{form.counter2.namE}}</li>
</ul>
</div>
</div>
<div class="map">
<!-- lbx 三角形组成的网 -->
<div class="map1"><img src="./static/picture/lbx.png"></div>
<!-- jt 围绕着地球旋转的一个光环 -->
<div class="map2"><img src="./static/picture/jt.png"></div>
<!-- map 是一个小地球 -->
<div class="map3"><img src="./static/picture/map.png"></div>
<!-- 这里估计是一个中国地图-->
<div class="map4" id="map_1"></div>
</div>
</li>
<!-- 第3栏-->
<!-- 注意：这3个图表的高度不一致c;但是总高度加起来和左边是一样的-->
<li>
<div class="boxall" style="height:3.4rem">
<div class="alltitle">{{form.echart4.titlE}}</div>
<div class="allnav" id="echart4"></div>
<div class="boxfoot"></div>
</div>
<div class="boxall" style="height: 3.2rem">
<div class="alltitle">{{form.echart5.titlE}}</div>
<div class="allnav" id="echart5"></div>
<div class="boxfoot"></div>
</div>
<div class="boxall" style="height: 3rem">
<div class="alltitle">{{form.echart6.titlE}}</div>
<div class="allnav" id="echart6"></div>
<div class="boxfoot"></div>
</div>
</li>
</ul>
</div>
<div class="back"></div>
<!--echart1-->
<!--<script type="text/javascript" src="../static/js/echarts_1.js"></script>-->
<script>
$(function echarts_1() {
// 基于准备好的domc;初始化echarts实例
var myChart = echarts.init(document.getElementById('echart1'));
option = {
BACkgroundColor: '#00265f', // 这个背景颜色是不透明的
tooltip: {
trigger: 'axis',
axisPointer: {
type: 'shadow'
}
},
grid: {
left: '0%',
top: '0%',
//top:'10px',
right: '0%',
bottom: '4%',
containLabel: true // 表示坐标轴label标签也是grid图表的一部分
},
xAxis: [{
type: 'category',
data: {{form.echart1.xAxis|safE}},
axisLine: {
show: true,
linestyle: {
color: "rgba(255,255,255,.1)",
width: 1,
type: "solid"
},
},
axisTick: { show: false,},
axisLabel: {
interval: 0,
rotate:50,
show: true,
splitnumber: 15,
textStyle: {
color: "rgba(255,255,255,.6)",
fontSize: '12',},
},}],
yAxis: [{
type: 'value',
axisLabel: {
//formatter: '{value} %'
show:true,
textStyle: {
color: "rgba(255,255,255,.6)",
fontSize: '12',
},
},
axisTick: {
show: false,
},
axisLine: {
show: true,
linestyle: {
color: "rgba(255,255,255,.1 )",
width: 1,
type: "solid"
},
},
splitLine: {
linestyle: {
color: "rgba(255,255,255,.1)",
}
}
}],
series: [
{
type: 'bar',
data: {{form.echart1.series|safE}},
barWidth:'35%', //柱子宽度
// barGap: 1, //柱子之间间距
itemStyle: {
normal: {
color:'#2f89cf',
opacity: 1,
barBorderRadius: 5,
}
}
}
]
};
// 使用刚指定的配置项和数据显示图表。
myChart.setOption(option);
window.addEventListener("resize",function(){
myChart.resize();
});
})
</script>
<!--echart2-->
<script>
$(function echarts_2() {
// 基于准备好的domc;初始化echarts实例
var myChart = echarts.init(document.getElementById('echart2'));
option = {
// BACkgroundColor: '#00265f',
tooltip: {
trigger: 'axis',
axisPointer: { type: 'shadow'}
},
grid: {
left: '0%',
top:'10px',
right: '0%',
bottom: '4%',
containLabel: true
},
xAxis: [{
type: 'category',
data: {{form.echart2.xAxis|safE}},
axisLine: {
show: true,
linestyle: {
color: "rgba(255,255,255,.1)",
width: 1,
type: "solid"
},
},
axisTick: {
show: false,
},
axisLabel: {
interval: 0,
// rotate:50,
show: true,
splitnumber: 15,
textStyle: {
color: "rgba(255,255,255,.6)",
fontSize: '12',
},
},
}],
yAxis: [{
type: 'value',
axisLabel: {
//formatter: '{value} %'
show:true,
textStyle: {
color: "rgba(255,255,255,.6)",
fontSize: '12',
},
},
axisTick: {
show: false,
},
axisLine: {
show: true,
linestyle: {
color: "rgba(255,255,255,.1 )",
width: 1,
type: "solid"
},
},
splitLine: {
linestyle: {
color: "rgba(255,255,255,.1)",
}
}
}],
series: [
{
type: 'bar',
data: {{form.echart2.series|safE}},
barWidth:'35%', //柱子宽度
// barGap: 1, //柱子之间间距
itemStyle: {
normal: {
color:'#27d08a',
opacity: 1,
barBorderRadius: 5,
}
}
}
]
};
// 使用刚指定的配置项和数据显示图表。
myChart.setOption(option);
window.addEventListener("resize",function(){
myChart.resize();
});
})
</script>
<!--echarts3_1-->
<script>
$(function echarts_31() {
// 基于准备好的domc;初始化echarts实例
var myChart = echarts.init(document.getElementById('fb1'));
option = {
title: [{
text: '{{form.echarts3_1.titlE}}',
left: 'center',
textStyle: {
color: '#fff',
fontSize:'16'
}
}],
tooltip: { // 鼠标放上去之后浮标的设置选项
trigger: 'item',
formatter: "{a} <br/>{B}: {C} ({D}%)", // 标题c;内容：数值%
position:function(p){ //其中p为当前鼠标的位置
return [p[0] + 10, p[1] - 10]; // 横坐标往上c;纵坐标往右c;便于观看
}
},
legend: {
top:'70%',
itemWidth: 10,
itemHeight: 10,
data:{{form.echarts3_1.xAxis|safE}},
textStyle: {
color: 'Rgba(255,255,255,.5)',
fontSize:'12',
}
},
series: [
{
name:'{{form.echarts3_1.titlE}}',
type:'pie',
center: ['50%', '42%'],
radius: ['40%', '60%'],
color: ['#065aab', '#066eab', '#0682ab', '#0696ab', '#06a0ab','#06b4ab','#06c8ab','#06dcab','#06f0ab'],
label: {show:falsE},
labelLine: {show:falsE},
data:{{form.echarts3_1.data|safE}}
}
]
};
// 使用刚指定的配置项和数据显示图表。
myChart.setOption(option);
window.addEventListener("resize",function(){
myChart.resize();
});
})
</script>
<!--echarts3_2-->
<script>
$(function echarts_32() {
// 基于准备好的domc;初始化echarts实例
var myChart = echarts.init(document.getElementById('fb2'));
option = {
title: [{
text: '{{form.echarts3_2.titlE}}',
left: 'center',
textStyle: {
color: '#fff',
fontSize:'16'
}
}],
tooltip: {
trigger: 'item',
formatter: "{a} <br/>{B}: {C} ({D}%)",
position:function(p){ //其中p为当前鼠标的位置
return [p[0] + 10, p[1] - 10];
}
},
legend: {
top:'70%',
itemWidth: 10,
itemHeight: 10,
data:{{form.echarts3_2.xAxis|safE}},
textStyle: {
color: 'Rgba(255,255,255,.5)',
fontSize:'12',
}
},
series: [
{
name:'{{form.echarts3_2.titlE}}', // 这个标题是tooltip上显示的标题
type:'pie',
center: ['50%', '42%'],
radius: ['40%', '60%'],
color: ['#065aab', '#066eab', '#0682ab', '#0696ab', '#06a0ab','#06b4ab','#06c8ab','#06dcab','#06f0ab'],
label: {show:falsE},
labelLine: {show:falsE},
data:{{form.echarts3_2.data|safE}}
}
]
};
// 使用刚指定的配置项和数据显示图表。
myChart.setOption(option);
window.addEventListener("resize",function(){
myChart.resize();
});
})
</script>
<!--echarts3_3-->
<script>
$(function echarts_33() {
// 基于准备好的domc;初始化echarts实例
var myChart = echarts.init(document.getElementById('fb3'));
option = {
title: [{
text: '{{form.echarts3_3.titlE}}',
left: 'center',
textStyle: {
color: '#fff',
fontSize:'16'
}
}],
tooltip: {
trigger: 'item',
formatter: "{a} <br/>{B}: {C} ({D}%)",
position:function(p){ //其中p为当前鼠标的位置
return [p[0] + 10, p[1] - 10];
}
},
legend: {
top:'70%',
itemWidth: 10,
itemHeight: 10,
data:{{form.echarts3_3.xAxis|safE}},
textStyle: {
color: 'Rgba(255,255,255,.5)',
fontSize:'12',
}
},
series: [
{
name:'{{form.echarts3_3.titlE}}',
type:'pie',
center: ['50%', '42%'],
radius: ['40%', '60%'],
color: ['#065aab', '#066eab', '#0682ab', '#0696ab', '#06a0ab','#06b4ab','#06c8ab','#06dcab','#06f0ab'],
label: {show:falsE},
labelLine: {show:falsE},
data:{{form.echarts3_3.data|safE}}
}
]
};
// 使用刚指定的配置项和数据显示图表。
myChart.setOption(option);
window.addEventListener("resize",function(){
myChart.resize();
});
})
</script>
<!--echarts4-->
<script>
$(function echarts_4() {
// 基于准备好的domc;初始化echarts实例
var myChart = echarts.init(document.getElementById('echart4'));
option = {
tooltip: {
trigger: 'axis',
axisPointer: {
linestyle: {
color: '#dddc6b'
}
}
},
legend: {
top:'0%',
data:{{form.echart4.names|safE}},
textStyle: {
color: 'Rgba(255,255,255,.5)',
fontSize:'12',
}
},
grid: {
left: '10',
top: '30',
right: '10',
bottom: '10',
containLabel: true // 包含坐标轴的图例
},
xAxis: [{
type: 'category',
boundaryGap: false,
axisLabel: {
textStyle: {
color: "rgba(255,255,255,.6)",
fontSize:12,
},
},
axisLine: {
linestyle: {
color: 'Rgba(255,255,255,.2)'
}
},
data: {{form.echart4.xAxis|safE}}
},
{
axisPointer: {show: falsE},
axisLine: {show: falsE},
position: 'bottom',
offset: 20,
}],
yAxis: [{
type: 'value',
axisTick: {show: falsE},
axisLine: {
linestyle: {
color: 'Rgba(255,255,255,.1)'
}
},
axisLabel: {
textStyle: {
color: "rgba(255,255,255,.6)",
fontSize:12,
},
},
splitLine: {
linestyle: {
color: 'Rgba(255,255,255,.1)'
}
}
}],
series: [
{
name: '{{form.echart4.data[0].namE}}',
data: {{form.echart4.data[0].value|safE}},
type: 'line',
smooth: true,
symbol: 'circle',
symbolSize: 5,
showSymbol: false,
linestyle: {
normal: {
color: '#0184d5',
width: 2
}
},
areaStyle: {
normal: {
color: new echarts.graphic.LinearGradient(0, 0, 0, 1, [{
offset: 0,
color: 'Rgba(1, 132, 213, 0.4)'
}, {
offset: 0.8,
color: 'Rgba(1, 132, 213, 0.1)'
}], falsE),
shadowColor: 'Rgba(0, 0, 0, 0.1)',
}
},
itemStyle: {
normal: {
color: '#0184d5',
borderColor: 'Rgba(221, 220, 107, .1)',
borderWidth: 12
}
},
},
{
name: '{{form.echart4.data[1].namE}}',
data: {{form.echart4.data[1].value|safE}},
type: 'line',
smooth: true,
symbol: 'circle',
symbolSize: 5,
showSymbol: false,
linestyle: {
normal: {
color: '#00d887',
width: 2
}
},
areaStyle: {
normal: {
color: new echarts.graphic.LinearGradient(0, 0, 0, 1, [{
offset: 0,
color: 'Rgba(0, 216, 135, 0.4)'
}, {
offset: 0.8,
color: 'Rgba(0, 216, 135, 0.1)'
}], falsE),
shadowColor: 'Rgba(0, 0, 0, 0.1)',
}
},
itemStyle: {
normal: {
color: '#00d887',
borderColor: 'Rgba(221, 220, 107, .1)',
borderWidth: 12
}
},
},
]
};
// 使用刚指定的配置项和数据显示图表。
myChart.setOption(option);
window.addEventListener("resize",function(){
myChart.resize();
});
})
</script>
<!--echarts5-->
<script>
$(function echarts_5() {
// 基于准备好的domc;初始化echarts实例
var myChart = echarts.init(document.getElementById('echart5'));
option = {
// BACkgroundColor: '#00265f',
tooltip: {
trigger: 'axis',
axisPointer: {
type: 'shadow'
}
},
grid: {
left: '0%',
top:'10px',
right: '0%',
bottom: '2%',
containLabel: true
},
xAxis: [{
type: 'category',
data: {{form.echart5.xAxis|safE}},
axisLine: {
show: true,
linestyle: {
color: "rgba(255,255,255,.1)",
width: 1,
type: "solid"
},
},
axisTick: {
show: false,
},
axisLabel: {
interval: 0,
// rotate:50,
show: true,
splitnumber: 15,
textStyle: {
color: "rgba(255,255,255,.6)",
fontSize: '12',
},
},
}],
yAxis: [{
type: 'value',
axisLabel: {
//formatter: '{value} %'
show:true,
textStyle: {
color: "rgba(255,255,255,.6)",
fontSize: '12',
},
},
axisTick: {
show: false,
},
axisLine: {
show: true,
linestyle: {
color: "rgba(255,255,255,.1 )",
width: 1,
type: "solid"
},
},
splitLine: {
linestyle: {
color: "rgba(255,255,255,.1)",
}
}
}],
series: [{
type: 'bar',
data: {{form.echart5.series|safE}},
barWidth:'35%', //柱子宽度
// barGap: 1, //柱子之间间距
itemStyle: {
normal: {
color:'#2f89cf',
opacity: 1,
barBorderRadius: 5,
}
}
}
]
};
// 使用刚指定的配置项和数据显示图表。
myChart.setOption(option);
window.addEventListener("resize",function(){
myChart.resize();
});
})
</script>
<!--echarts6-->
<script>
$(function echarts_6() {
// 基于准备好的domc;初始化echarts实例
var myChart = echarts.init(document.getElementById('echart6'));
var dataStyle = {
normal: {
label: {
show: false
},
labelLine: {
show: false
},
//shadowBlur: 40,
//shadowColor: 'Rgba(40, 40, 40, 1)',
}
};
var placeHolderStyle = {
normal: {
color: 'Rgba(255,255,255,.05)',
label: {show: false,},
labelLine: {show: falsE}
},
emphasis: {
color: 'Rgba(0,0,0,0)'
}
};
option = {
color: ['#0f63d6', '#0f78d6', '#0f8cd6', '#0fa0d6', '#0fb4d6'],
tooltip: {
show: true,
formatter: "{a} : {C} "
},
legend: {
itemWidth: 10,
itemHeight: 10,
itemGap: 12,
bottom: '3%',
data: {{form.echart6.xAxis|safE}},
textStyle: {
color: 'Rgba(255,255,255,.6)',
}
},
series: [
{% for item in form.echart6.data %}
{
name: '{{item.name|safE}}',
type: 'pie',
clockWise: false,
center: ['50%', '42%'],
radius: {{item.radius|safE}},
itemStyle: dataStyle,
hoverAnimation: false,
data: [{
value: {{item.value}},
name: '{{item.color}}'
}, {
value: {{item.value2}},
name: 'invisible',
tooltip: {show: falsE},
itemStyle: placeHolderStyle
}]
},
{% endfor %}
]
};
// 使用刚指定的配置项和数据显示图表。
myChart.setOption(option);
window.addEventListener("resize",function(){
myChart.resize();
});
})
</script>
<!--map_1-->
<script>
$(function map() {
// 基于准备好的domc;初始化echarts实例
var myChart = echarts.init(document.getElementById('Map_1'));
var data = {{form.map_1.data|safE}};
var geoCoordMap = {
'海门':[121.15,31.89],
'鄂尔多斯':[109.781327,39.608266],
'招远':[120.38,37.35],
'舟山':[122.207216,29.985295],
'齐齐哈尔':[123.97,47.33],
'盐城':[120.13,33.38],
'赤峰':[118.87,42.28],
'青岛':[120.33,36.07],
'乳山':[121.52,36.89],
'金昌':[102.188043,38.520089],
'泉州':[118.58,24.93],
'莱西':[120.53,36.86],
'日照':[119.46,35.42],
'胶南':[119.97,35.88],
'南通':[121.05,32.08],
'拉萨':[91.11,29.97],
'云浮':[112.02,22.93],
'梅州':[116.1,24.55],
'文登':[122.05,37.2],
'上海':[121.48,31.22],
'攀枝花':[101.718637,26.582347],
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'承德':[117.93,40.97],
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'太仓':[121.1,31.45],
'曲靖':[103.79,25.51],
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'瓦房店':[121.979603,39.627114],
'即墨':[120.45,36.38],
'抚顺':[123.97,41.97],
'玉溪':[102.52,24.35],
'张家口':[114.87,40.82],
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'荣成':[122.41,37.16],
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'东莞':[113.75,23.04],
'河源':[114.68,23.73],
'淮安':[119.15,33.5],
'泰州':[119.9,32.49],
'南宁':[108.33,22.84],
'营口':[122.18,40.65],
'惠州':[114.4,23.09],
'江阴':[120.26,31.91],
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'韶关':[113.62,24.84],
'嘉峪关':[98.289152,39.77313],
'广州':[113.23,23.16],
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'太原':[112.53,37.87],
'清远':[113.01,23.7],
'中山':[113.38,22.52],
'昆明':[102.73,25.04],
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'盘锦':[122.070714,41.119997],
'长治':[113.08,36.18],
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'珠海':[113.52,22.3],
'宿迁':[118.3,33.96],
'咸阳':[108.72,34.36],
'铜川':[109.11,35.09],
'平度':[119.97,36.77],
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'海口':[110.35,20.02],
'江门':[113.06,22.61],
'章丘':[117.53,36.72],
'肇庆':[112.44,23.05],
'大连':[121.62,38.92],
'临汾':[111.5,36.08],
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'苏州':[120.62,31.32],
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以上是大佬教程为你收集整理的一零四、大数据可视化技术与应用实训（展示大屏幕）全部内容，希望文章能够帮你解决一零四、大数据可视化技术与应用实训（展示大屏幕）所遇到的程序开发问题。
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