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请问有什么图形库可以做出下面漂亮的饼图吗?
guxue365
2016-08-09 11:26:41
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guxue365
2016-08-10
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我倒觉得好像是echart库,不知道是不是?
荒牧
2016-08-10
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d3:一个对 HTML 和 SVG 进行可视化的 JavaScript 库。<a href="https://github.com/mbostock/d3">官网</a> metrics-graphics:更简洁和拥有更规范的数据图表布局优化算法的库。<a href="https://github.com/mozilla/metrics-graphics">官网</a> pykcharts.js:经过精心设计后,去除 d3.js 复杂性的 d3.js 图表库。<a href="https://github.com/pykih/PykCharts.js">官网</a> three.js:JavaScript 3D 库。<a href="https://github.com/mrdoob/three.js">官网</a> Chart.js:简单的、基于 canvas 标签的 HTML5 图表库。<a href="https://github.com/nnnick/Chart.js">官网</a> paper.js:是矢量图形脚本中的瑞士军刀 —— 使用 HTML5 Canvas 将 Scriptographer 移植到 JavaScript <a href="https://github.com/paperjs/paper.js">官网</a>和浏览器。 fabric.js:JavaScript Canvas 库,SVG 与 Canvas 可以相互解析。<a href="https://github.com/kangax/fabric.js">官网</a> peity:进度条、线状和饼状图。<a href="https://github.com/benpickles/peity">官网</a> raphael:JavaScript 矢量库。<a href="https://github.com/DmitryBaranovskiy/raphael">官网</a> echarts:商业产品图表。<a href="https://github.com/ecomfe/echarts">官网</a> vis:动态的、基于浏览器的可视化库。<a href="https://github.com/almende/vis">官网</a> two.js:一个渲染器无关的适用于 web 的二维绘图 api 。<a href="https://github.com/jonobr1/two.js">官网</a> g.raphael:基于 Raphaël 图表库。<a href="https://github.com/DmitryBaranovskiy/g.raphael">官网</a> sigma.js:一个致力于图形绘画的 JavaScript 库。<a href="https://github.com/jacomyal/sigma.js">官网</a> arbor:一个使用 web workers 和 jQuery 的图形可视化库。<a href="https://github.com/samizdatco/arbor">官网</a> cubism:可视化时间序列的 D3 插件。<a href="https://github.com/square/cubism">官网</a> dc.js:与 crossfilter 无缝合作的多维图表绘制库,使用 d3.js 渲染。<a href="https://github.com/dc-js/dc.js">官网</a> vega:一套可视化语法。<a href="https://github.com/trifacta/vega">官网</a> processing.js:Processing.js 基于 Web 标准使数据可视化,而无需任何插件。<a href="http://processingjs.org/">官网</a> envisionjs:动态的 HTML5 可视化。<a href="https://github.com/HumbleSoftware/envisionjs">官网</a> rickshaw:用于构建交互式实时图表的 JavaScript 工具包。<a href="https://github.com/shutterstock/rickshaw">官网</a> flot:吸引人的、基于 jQuery 的 JavaScript 图表库。<a href="https://github.com/flot/flot">官网</a> morris.js:漂亮的时间序列线框图。<a href="https://github.com/morrisjs/morris.js">官网</a> nvd3:一个为 D3.js 构建可复用图表和图表组件的库。<a href="https://github.com/novus/nvd3">官网</a> svg.js:一个轻量的、用于操作和添加 SVG 动画的库。<a href="https://github.com/wout/svg.js">官网</a> heatmap.js:基于 HTML5 canvas 的热力图 JavaScript 库。<a href="https://github.com/pa7/heatmap.js">官网</a> jquery.sparkline:一个直接在浏览器端生成小型走势图的 jQuery 插件。<a href="https://github.com/gwatts/jquery.sparkline">官网</a> xCharts:一个基于 D3、用于构建自定义图表和图形的库。<a href="https://github.com/tenxer/xCharts">官网</a> trianglify:基于 d3.js 的低多边形(low poly)风格背景图片生成器。<a href="https://github.com/qrohlf/trianglify">官网</a> d3-cloud:创建词云(word cloud)效果的 JavaScript 库。<a href="https://github.com/jasondavies/d3-cloud">官网</a> d4:一个基于 D3 、友好、可复用的 DSL 图表库 。<a href="https://github.com/heavysixer/d4">官网</a> dimple.js:基于 d3 的简易商业分析图表库。<a href="http://dimplejs.org/">官网</a> chartist-js:简单的响应式图表。<a href="https://github.com/gionkunz/chartist-js">官网</a> epoch:一个通用的实时图表库。<a href="https://github.com/epochjs/epoch">官网</a> c3:基于 D3 的可复用图表库。<a href="https://github.com/masayuki0812/c3">官网</a> BabylonJS:一个运用 HTML5 和 WebGL 构建 3D 游戏的框架。<a href="https://github.com/BabylonJS/Babylon.js">官网</a> jquery.raty.js:一个星级评分插件。<a href="https://github.com/wbotelhos/raty">官网</a>
未知数
2016-08-10
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echarts
一陀牛屎
2016-08-09
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svg插件 http://gionkunz.github.io/chartist-js/index.html
用 ECharts
做出
漂亮
的数据统计图
在没发现 ECharts 这款神器的时候,之前所做的数据统计图只能自个纯手写,倒也是可以实现,只不过特别的费时。后来无意中在网上瞄到 ECharts 这款专门用来生成数据图表的插件,便尝试了一下,那感觉真的不要太爽! 官方介绍 ECharts,一个使用 JavaScript 实现的开源可视化库,可以流畅的运行在 PC 和移动设备上,兼容当前绝大部分浏览器,底层依赖轻量级的矢量
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下载代码方式:https://pan.quark.cn/s/957405011bdf 在计算机视觉技术中,轮廓提取与中心识别被视为两项核心的技术,它们对于图像处理及模式识别领域扮演着不可或缺的角色。本文将深入剖析这两种算法,并围绕"轮廓提取(中心识别)算法"这一核心主题,同时结合所提供的压缩包文件"Contour",对相关知识点进行详尽的阐述。 轮廓提取算法,主要功能在于识别并分离图像中的不同对象。该算法通过探测物体边缘,构建出明确的边界线,从而实现图像内部各组成部分的区分。在多色位图环境下,不同的色彩可能象征着不同的对象或区域,因此,一个性能优越的轮廓提取算法应当具备处理此类复杂场景的能力。常见的轮廓提取算法包括Canny边缘检测、Sobel算子、Laplacian算子和Hough变换等。这些算法各自具备独特的优缺点,究竟选择何种方法,需要依据具体的应用情境以及性能要求来决定。 1. Canny边缘检测:由John F. Canny所研发,这是一种自适应的多级边缘检测方法。Canny算法借助高斯滤波器来降低噪声干扰,随后运用强度梯度和非极大值抑制技术来定位最显著的边缘,最终通过双阈值检测来区分边缘与噪声。 2. Sobel算子:Sobel算子是一种基于梯度的边缘检测工具,它通过计算图像在水平和垂直方向上的梯度来探测边缘。此方法操作简便且效率较高,但可能对图像中的噪声较为敏感。 3. Laplacian算子:Laplacian算子是一种二阶导数算子,能够迅速识别图像中的尖峰(即边缘)。然而,它容易受到噪声的影响,因此通常需要与其他技术结合使用,例如Gaussian滤波。 4. Hough变换:Hough变换是一种在参数空间中进行边缘检测的方法,它能够检测出任意...
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