分类目录归档：数据可视化
A platform that Connect Data to Echarts.
https://www.smartchart.cn/smartdata/api/?i=loaddataset1&j=1
但这种方法有一定的缺点:
注意: 复制出来的仪表盘, 数据集是与原仪表盘公用的
只需要围绕option进行定制设定。echarts 的使用者，使用 option 来描述其对图表的各种需求，包括：有什么数据、要画什么图表、图表长什么样子、含有什么组件、组件能操作什么事情等等。简而言之，option 表述了：数据、数据如何映射成图形、交互行为。
一个网页中可以创建多个 echarts 实例。每个 echarts 实例 中可以创建多个图表和坐标系等等（用 option 来描述）。准备一个 DOM 节点（作为 echarts 的渲染容器），就可以在上面创建
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ds变量名是最终的数据集, 你需要产出它即可
#读取数据集
ds_df(id,para_dict=None,cachestr=None,columns=None)
df=ds_df(359) #获取ID为359这个数据集的数据并转化为pandas的dataframe(df)
df=mysmart.pddf(359,columns=['C1','C2','D1']) #可指定标题名称
#读取excel
import pandas as pd
df =参考: 饼图自动播放
设定方法:
如果不改动图形, 可以在"仪表盘" --> 高级设定中 进行
//动态播放
"animate":{"2":{"dataLen":5,"interval":1000,"showtip":1}},以上方法最简单,但有一个弊端, 需要指定dataLen, 有时可能dataLen不固定,这样你可以采用在图形设定的最后加上一段即可:
//基于数据项动态设定
startSelectAnimate(myChart__name__,legend_label.length,1000,1);SmartChart支持这一块的应用
你可以创建一个redis的连接池, 然后按照通用的方法建立数据集 不同的是, 数据集的SQL区不再是写sql代码, 而只需要写redis中的keyname
如redis中存储的数据是keyname 为 "指标A", 数据 '{"长沙":1,"上海":2}' 这样我们只需要在数据集中写上 指标A 即可, 最后你会得到{"长沙":1,"上海":2}的返回结
#用户相关
from django.contrib.auth import models
from django.contrib.auth import authenticate
from django.contrib.auth.models import Group,User
#Model,Admin,Form, Url中需引用
from django.conf import settings
from django.db import models
from django.contrib import admin
from django import forms
from django.GET 请求
#接口请求格式:
url: /echart/dataset_api/?visitor=xxx&token=xxx&type=xxx 数据集名或id名
#接口返回格式
Json:
{
"data":[[]]