Html круговая диаграмма: Круговая диаграмма на чистом CSS

Круговая диаграмма

Компонент Круговая диаграмма предназначен для быстрого и удобного отображения информации в виде круговой диаграммы. Например, вы можете отрегулировать отображение данных по годовому доходу контрагентов, созданных в ELMA4.

начало внимание

Работа круговой диаграммой доступна только во втором рантайме. Подробнее об этом режиме читайте в Базе знаний.

конец внимание

Для построения диаграммы используются данные из объектов или структур обмена данными. Элементами диаграммы могут быть:

• экземпляры объекта — записи справочника, которые создает пользователь;
• экземпляры структуры обмена данными — отображаемые данные задаются в сценарии. Для этого нужно открыть настройки моделируемой формы, страницы, портлета или пользовательского компонента и указать сценарий на вкладке Основные в поле Скрипт при загрузке формы. Подробнее о настройках формы можно прочитать в этой статье. О настройках страницы, портлета и пользовательского компонента читайте в статье «Настройки».

Компонент можно размещать внутри других компонентов (колонки, панели, вкладки и т. д). Его можно настроить.

Окно настроек состоит из вкладок Основные, События, Системные и Отображение.

Вкладка «Основные»

На этой вкладке можно задать основные настройки диаграммы.

Скрыть — определение, при каких условиях круговая диаграмма будет отображаться или скрываться в интерфейсе. Используйте для этого функцию или формулу. Подробнее об этом можно прочитать в этой статье.

Источник данных — выбор свойства или пользовательского списка, данные которого используются для отображения в круговой диаграмме. Вы можете выбрать свойство, в качестве типа данных которого указаны объект или структура обмена данными. При этом для свойства должен быть выбран тип связи Список. Чтобы использовать на диаграмме данные объекта, для свойства с типом Объект установите флажок Загружать данные с сервера.

Элемент диаграммы — выбор свойства, данные которого определяют элементы диаграммы. Например, если вы выберете название контрагента, элементами диаграммы будут контрагенты, которые созданы в ELMA.

Значение — выбор свойства, данные которого определяют размер элемента диаграммы. Например, вы можете отображать годовой доход контрагентов.

Заголовок диаграммы — название диаграммы, которое увидит пользователь.

Отображение легенды — возможность добавить легенду на диаграмму. Легенда отображает элементы диаграммы и их цветовые обозначения. Выберите показывать или не показывать легенду.

Вид отображения — внешний вид круговой диаграммы в интерфейсе: Кольцо, Полукольцо, Круг, Полукруг.

Вкладка «События»

Кроме основных настроек, можно определить действия, которые выполняются, если элемент, с которым взаимодействует пользователь, выделен на форме, странице или портлете.

Действия задаются при помощи сценариев.

Действие при наведении на элемент — действие, которое выполняется, когда пользователь наводит курсор на диаграмму.

Действие при перемещении курсора за границы элемента — действие, которое выполняется, когда пользователь перемещает курсор с диаграммы в другое место на форме, странице или портлете.

Действие при Enter — действие, которое выполняется, когда пользователь наводит курсор на диаграмму и нажимает на клавишу Enter.

Действие при Escape — действие, которое выполняется, когда пользователь наводит курсор на диаграмму и нажимает на клавишу Escape.

Действие при наведении на элемент диаграммы — действие, которое выполняется, когда пользователь наводит курсор на элемент диаграммы.

Действие при перемещении курсора за границы элемента диаграммы — действие, которое выполняется, когда пользователь перемещает курсор с элемента в другое место диаграммы.

Действие при выборе элемента — действие, которое выполняется, когда пользователь нажимает на элемент диаграммы.

Вкладки «Системные» и «Отображение»

Введённые данные сохраняются в настройках автоматически. Если вам нужно отменить изменения, нажмите Отменить последние изменения. Воспользоваться этой кнопкой можно, только пока открыто окно настроек.

Чтобы применить настройки, сохраните форму или сохраните и опубликуйте страницу, портлет или пользовательский компонент при помощи кнопки .

Пример использования компонента «Круговая диаграмма»

line-chart. html form-validation-result.html

10 полезных CSS-графиков и диаграмм.

Каскадные таблицы стилей (CSS) – это язык, который используется для описания формата документа, написанного на языке разметки, таком как HTML, XHTML и т. Д. Важной особенностью диаграммы или графика CSS является то, что он позволяет пользователям легко загружать, уменьшая требования к пропускной способности HTML-страницы. Существует множество методов, которые создают стиль на графиках и диаграммах CSS3.

В этом посте мы собрали 10 полезных уроков и техник CSS-графиков и диаграмм, которые вы наверняка найдете очень полезными! Наслаждаться.

Похожие сообщения:

• Топ 10 jQuery графиков и диаграмм

1. Анимационная круговая диаграмма Snazzy с HTML5 и jQuery

Узнайте, как использовать элемент HTML5 canvas, CSS3 и jQuery для создания великолепной интерактивной анимированной круговой диаграммы. Полный код включен для вашего собственного использования.

Исходный Демо

2. Анимированная 3D-диаграмма Wicked CSS3

При наведении анимация показывает, и полоса вырастет до соответствующего размера.

Исходный Демо

3. CSS3 Гистограммы

Гистограммы в CSS не являются ни новыми, ни очень сложными. Используя некоторые довольно простые стили, вы можете довольно легко заставить списки и т. Д. Напоминать графики и диаграммы. Однако, используя некоторые богатые CSS3 и прогрессивные улучшения, вы действительно можете начать выводить на экран и представлять эти обычно скучные документы на следующий уровень.

Исходный Демо

4. CSS3 Гистограммы

Это набор чистых гистограмм CSS3 в чистом 3D стиле. Вы можете легко визуализировать данные, не используя JavaScript, PHP или даже изображения. Этот набор поставляется с 9 предопределенными стилями графиков – одиночные и сгруппированные гистограммы.

Исходный Демо

5. CSS3 Графика Анимация

Узнайте, как создать диаграмму с использованием CSS3-анимации.

Исходный Демо

6. Доступная гистограмма

Основные характеристики:
> Заголовки таблиц есть, но скрыты с использованием класса текстового текста.
> Бар создается с использованием изображения, которое растягивается до соответствующего размера.
> Ширина полосы рассчитывается относительно наибольшего значения.
> Значения ячеек имеют повторное фоновое изображение, которое показывает вертикальные линии.
> Просмотр диаграммы без CSS или изображений приведет к отображению обычной таблицы.
> Значения меток можно скрыть с помощью класса текстового текста.

Источник + Демо

7. Список Гистограмма

Эти диаграммы являются не чем иным, как стилизованным списком определений с классами, определяющими каждую строку.

Источник + Демо

8. Создание Графа

Создание графика с использованием процентных фоновых изображений.

Источник + Демо

9. CSS вертикальные гистограммы

Разница здесь в том, что все это простой набор вложенных списков и CSS.

Источник + Демо

10. Доступная визуализация данных с помощью веб-стандартов.

Эта простая техника просто добавляет полосы к списку предметов за текстом (посмотрите готовый пример, чтобы понять, для чего мы стреляем). Это работает для списков любой длины. Более длинные списки выигрывают от сортировки по количеству, поскольку относительные значения столбцов легче читать, когда они последовательные.

Исходный Демо

Использование круговых диаграмм — Amazon QuickSight

Используйте круговые диаграммы для сравнения значений элементов в измерении. Лучшее применение для этого тип диаграммы должен показать процент от общей суммы.

Каждый сегмент круговой диаграммы представляет один элемент измерения. Размер клина представляет долю значения для выбранной меры, которую элемент представляет по сравнению с целым для измерения. Круговые диаграммы лучше всего подходят, когда точность не важна, и в измерении мало элементов.

Чтобы создать кольцевую диаграмму, используйте одно измерение в Группе/Цвете поле хорошо. Только с одним полем на диаграмме отображается разделение значений по строкам считать. Чтобы отобразить деление значений измерения на значение метрики, вы можете добавить метрическое поле в скважину поля Value .

На круговых диаграммах отображается до 20 точек данных для группы или цвета. Для дополнительной информации о том, как Amazon QuickSight обрабатывает данные, выходящие за пределы ограничения отображения, см. в разделе Ограничения отображения.

Значок круговой диаграммы выглядит следующим образом.

Функции круговых диаграмм

Чтобы понять функции, поддерживаемые круговыми диаграммами, используйте следующие стол.

Особенность	Поддерживается?	Комментарии	Для получения дополнительной информации
Изменение отображения легенды	Да		Обозначения визуальных типов в QuickSight
Изменение отображения заголовка	Да		Заголовки и субтитры визуальных типов в QuickSight в QuickSight
Изменение диапазона осей	Неприменимо		Диапазон и масштаб визуальных типов в QuickSight
Отображение или скрытие меток осей.	Да		Оси и линии сетки визуальных типов в QuickSight
Изменение визуальных цветов	Да		Цвета в визуальных типах в QuickSight
Фокусирование или исключение элементов	Да, за исключением	Вы можете сосредоточиться на сегменте круговой диаграммы или исключить его, за исключением когда вы используете поле даты в качестве измерения. В таком случае, можно только ориентироваться на клин, а не исключать его.	Фокусировка на визуальных элементах За исключением визуальных элементов
Сортировка	Да	Вы можете сортировать по полю, которое вы выбрали для значения или группа или цвет.	Сортировка визуальных данных в Amazon QuickSight
Выполнение агрегации полей	Да	Вы должны применить агрегацию к полю, которое вы выбрали для значение и не может применить агрегацию к полю, которое вы выбираете для группы или цвета.	Изменение агрегации полей
Добавление детализации	Да	Вы можете добавить уровни детализации в Группа/Цвет полевая скважина.	Добавление детализации к визуальным данным в Amazon QuickSight

Создание круговой диаграммы

Используйте следующую процедуру для создания круговой диаграммы.

Для создания круговой диаграммы

1. На странице анализа выберите Визуализируйте на панель инструментов.

2. Выберите Добавить на панели приложений, а затем выберите Добавить визуальное изображение .

3. На панели визуальных типов выберите круговую диаграмму икона.

4. Из списка полей перетащите поля, которые вы хотите использовать в соответствующих полевых колодцах. Как правило, вы хотите используйте поля измерения или меры, как указано в целевом поле. Если вы решите использовать поле измерения в качестве меры, Count агрегатная функция автоматически применяется к нему для создания числового значения.

   Чтобы создать круговую диаграмму, перетащите измерение в Группа/Цвет полевая скважина. При желании перетащите Измерьте до поля Value .

5. (Необязательно) Добавьте детализированные слои, перетащив один или несколько дополнительных поля в поле Group/Color . Для большего сведения о добавлении детализации см. в разделе Добавление детализации к визуальным данным в Amazon QuickSight.

Javascript отключен или недоступен в вашем браузере.

Чтобы использовать документацию Amazon Web Services, должен быть включен Javascript. Инструкции см. на страницах справки вашего браузера.

Условные обозначения документов

Использование малых кратных

Использование сводных таблиц

Круговые диаграммы в Python

Питон > Основные диаграммы > Круговые диаграммы

Как сделать круговые диаграммы.

Plotly — бесплатная графическая библиотека с открытым исходным кодом для Python. Мы рекомендуем вам прочитать наше руководство по началу работы, чтобы получить последние инструкции по установке или обновлению, а затем перейти к нашим учебным пособиям по основам Plotly или погрузиться прямо в некоторые учебные пособия по базовым диаграммам.

Круговая диаграмма — это круговая статистическая диаграмма, разделенная на сектора для иллюстрации числовой пропорции.

Если вместо этого вы ищете многоуровневую иерархическую круговую диаграмму, перейдите к Учебник по солнечным лучам.

Круговая диаграмма с графикой Plotly Express¶

Plotly Express — это простой в использовании высокоуровневый интерфейс к Plotly, который работает с различными типами данных и создает простые в стилизации рисунки.

В px.pie данные, визуализируемые секторами круговой диаграммы, устанавливаются в значений . Метки секторов задаются в именах .

В [1]:

 импортировать plotly.express как px
df = px.data.gapminder().query("год == 2007").query("континент == 'Европа'")
df.loc[df['pop'] < 2.e6, 'country'] = 'Другие страны' # Представляет только большие страны
fig = px.pie(df, values='pop', names='country', title='Население европейского континента')
рис.шоу()
 

Круговая диаграмма с повторяющимися метками¶

Строки фрейма данных с одинаковым значением для имен группируются вместе в одном секторе.

В [2]:

 импортировать plotly.express как px
# Этот фрейм данных имеет 244 строки, но 4 различных значения для `day`
df = px.data.tips()
fig = px.pie(df, values='tip', name='day')
рис.шоу()
 

Круговая диаграмма в Dash¶

Dash — лучший способ создавать аналитические приложения на Python с использованием рисунков Plotly. Чтобы запустить приложение ниже, запустите pip install dash , нажмите «Загрузить», чтобы получить код, и запустите python app. py .

Начните с официальной документации Dash, и узнайте, как без особых усилий создавать и развертывать подобные приложения с помощью Dash Enterprise.

Выход[3]:

Зарегистрируйтесь в Dash Club → Бесплатные шпаргалки и обновления от Криса Пармера и Адама Шредера доставляются на ваш почтовый ящик каждые два месяца. Включает советы и рекомендации, приложения сообщества и подробные сведения об архитектуре Dash. Присоединяйтесь .

Установка цвета секторов круговой диаграммы с помощью px.pie¶

В [4]:

 импортируйте plotly.express как px.
df = px.data.tips()
fig = px.pie(df, values='tip', names='day', color_discrete_sequence=px.colors.sequential.RdBu)
рис.шоу()
 

Использование явного отображения для дискретных цветов¶

Для получения дополнительной информации о дискретных цветах см. соответствующую страницу.

В [5]:

 импортируйте plotly.express как px. 
df = px.data.tips()
fig = px.pie(df, values='tip', name='day', color='day',
             color_discrete_map={'Тур':'светло-голубой',
                                 'пт':'голубой',
                                 «Сб»: «королевский синий»,
                                 «Солнце»: «темно-синий»})
рис.шоу()
 

Настройка круговой диаграммы, созданной с помощью px.pie¶

В приведенном ниже примере мы сначала создаем круговую диаграмму с px,pie , используя некоторые ее параметры, такие как hover_data (какие столбцы должны отображаться при наведении курсора) или метки (переименование имен столбцов). Для дальнейшей настройки вызываем fig.update_traces для установки других параметров графика (также можно использовать fig.update_layout для изменения раскладки).

В [6]:

 импортируйте plotly.express как px.
df = px.data.gapminder().query("год == 2007").query("континент == 'Америка'")
рис = px. pie(df, значения = 'поп', имена = 'страна',
             title='Население американского континента',
             hover_data=['lifeExp'], labels={'lifeExp':'ожидаемая продолжительность жизни'})
fig.update_traces(textposition='внутри', textinfo='процент+метка')
рис.шоу()
 

Базовая круговая диаграмма с go.Pie¶

Если Plotly Express не обеспечивает хорошей отправной точки, можно также использовать более общий класс go.Pie из plotly.graph_objects .

В go.Pie данные, визуализируемые по секторам круговой диаграммы, устанавливаются в значений . Метки секторов устанавливаются в метках . Цвета секторов задаются в marker.colors .

Если вместо этого вы ищете многоуровневую иерархическую круговую диаграмму, перейдите к Учебник по солнечным лучам.

В [7]:

 импортировать plotly.graph_objects по ходу
labels = ['Кислород','Водород','Двуокись углерода','Азот']
значения = [4500, 2500, 1053, 500]
fig = go. Figure(data=[go.Pie(labels=labels, values=values)])
рис.шоу()
 

¶

Цвета могут быть заданы как триплеты RGB или шестнадцатеричные строки, или с именами цветов CSS, как показано ниже.

В [8]:

 импортировать plotly.graph_objects как есть
colors = ['золото', 'средне-бирюзовый', 'темно-оранжевый', 'светло-зеленый']
fig = go.Figure(data=[go.Pie(labels=['Кислород','Водород','Двуокись углерода','Азот'],
                             значения=[4500,2500,1053,500])])
fig.update_traces(hoverinfo='метка+процент', textinfo='значение', textfont_size=20,
                  маркер = dict (цвета = цвета, строка = dict (цвет = '# 000000', ширина = 2)))
рис.шоу()
 

Управление размером шрифта текста с помощью uniformtext¶

Если вы хотите, чтобы все текстовые метки имели одинаковый размер, вы можете использовать параметр layout uniformtext . Атрибут minsize задает размер шрифта, а атрибут mode задает, что происходит с надписями, которые не могут соответствовать нужному размеру шрифта: либо скрыть их, либо показать их с переполнением. В приведенном ниже примере мы также заставляем текст находиться внутри с помощью textposition 9.0206 , в противном случае текстовые метки, которые не помещаются, отображаются за пределами секторов круговой диаграммы.

В [9]:

 импортируйте plotly.express как px.
df = px.data.gapminder().query("континент == 'Азия'")
fig = px.pie(df, values='pop', names='country')
fig.update_traces(textposition='внутри')
fig.update_layout(uniformtext_minsize=12,uniformtext_mode='скрыть')
рис.шоу()
 

Управление ориентацией текста внутри секторов круговой диаграммы¶

Атрибут insidetextorientation управляет ориентацией текста внутри секторов. С «auto» тексты могут автоматически поворачиваться, чтобы соответствовать максимальному размеру внутри фрагмента. Использование «горизонтального» (соответственно «радиального», «тангенциального») заставляет текст быть горизонтальным (соответственно радиальным или тангенциальным)

Для рисунка fig , созданного с помощью plotly express, используйте fig. update_traces(insidetextorientation='...') , чтобы изменить ориентацию текста.

В [10]:

 импортируйте plotly.graph_objects как есть
labels = ['Кислород','Водород','Двуокись углерода','Азот']
значения = [4500, 2500, 1053, 500]
fig = go.Figure(data=[go.Pie(labels=labels, values=values, textinfo='label+percent',
                             внутритекстовая ориентация = 'радиальная'
                            )])
рис.шоу()
 

Кольцевая диаграмма¶

В [11]:

 импортировать plotly.graph_objects по ходу
labels = ['Кислород','Водород','Двуокись углерода','Азот']
значения = [4500, 2500, 1053, 500]
# Используйте `hole`, чтобы создать круговую диаграмму в виде пончика
fig = go.Figure(data=[go.Pie(labels=labels, values=values,hole=.3)])
рис.шоу()
 

Вытягивание секторов из центра¶

Для "вытянутого" или "развернутого" макета круговой диаграммы используйте аргумент pull . Это может быть скаляр для извлечения всех секторов или массив для извлечения только некоторых секторов.

В [12]:

 импортируйте plotly.graph_objects как есть
labels = ['Кислород','Водород','Двуокись углерода','Азот']
значения = [4500, 2500, 1053, 500]
# pull задается как часть радиуса круга
fig = go.Figure(data=[go.Pie(labels=labels, values=values, pull=[0, 0, 0.2, 0])])
рис.шоу()
 

Круговые диаграммы на подграфиках¶

В [13]:

 импортировать plotly.graph_objects по ходу
из plotly.subplots импортировать make_subplots
labels = ["США", "Китай", "Европейский союз", "Российская Федерация", "Бразилия", "Индия",
          "Остальной мир"]
# Создайте подграфики: используйте тип «домен» для подграфика Pie
fig = make_subplots(rows=1, cols=2, specs=[[{'type':'domain'}, {'type':'domain'}]])
fig.add_trace(go.Pie(labels=labels, values=[16, 15, 12, 6, 5, 4, 42], name="Выбросы парниковых газов"),
              1, 1)
fig.add_trace(go.Pie(labels=labels, values=[27, 11, 25, 8, 1, 3, 25], name="Выбросы CO2"),
              1, 2)
# Используйте `hole`, чтобы создать круговую диаграмму в виде пончика
fig. update_traces(отверстие=.4, hoverinfo="метка+процент+имя")
fig.update_layout(
    title_text="Глобальные выбросы 1990-2011",
    # Добавьте аннотации в центр пирогов с пончиками.
    annotations=[dict(text='GHG', x=0,18, y=0,5, font_size=20, showarrow=False),
                 dict(text='CO2', x=0,82, y=0,5, font_size=20, showarrow=False)])
рис.шоу()
 

В [14]:

 импортировать plotly.graph_objects по ходу
из plotly.subplots импортировать make_subplots
метки = ['1-й', '2-й', '3-й', '4-й', '5-й']
# Определить цветовые наборы картин
night_colors = ['rgb(56, 75, 126)', 'rgb(18, 36, 37)', 'rgb(34, 53, 101)',
                'rgb(36, 55, 57)', 'rgb(6, 4, 4)']
sunflowers_colors = ['rgb(177, 127, 38)', 'rgb(205, 152, 36)', 'rgb(99, 79, 37)',
                     'rgb(129, 180, 179)', 'rgb(124, 103, 37)']
irises_colors = ['rgb(33, 75, 99)', 'rgb(79, 129, 102)', 'rgb(151, 179, 100)',
                 'rgb(175, 49, 35)', 'rgb(36, 73, 147)']
cafe_colors = ['rgb(146, 123, 21)', 'rgb(177, 180, 34)', 'rgb(206, 206, 40)',
                'rgb(175, 51, 21)', 'rgb(35, 36, 21)']
# Создайте подграфики, используя тип «домен» для круговых диаграмм
спецификации = [[{'тип':'домен'}, {'тип':'домен'}], [{'тип':'домен'}, {'тип':'домен'}]]
рис = make_subplots (строки = 2, столбцы = 2, спецификации = спецификации)
# Определение круговых диаграмм
fig. add_trace(go.Pie(labels=labels, values=[38, 27, 18, 10, 7], name='Звездная ночь',
                     marker_colors=night_colors), 1, 1)
fig.add_trace(go.Pie(labels=labels, values=[28, 26, 21, 15, 10], name='Подсолнухи',
                     marker_colors=цвета_подсолнухов), 1, 2)
fig.add_trace(go.Pie(labels=labels, values=[38, 19, 16, 14, 13], name='Ирисы',
                     marker_colors=радужные_цвета), 2, 1)
fig.add_trace(go.Pie(labels=labels, values=[31, 24, 19, 18, 8], name='Ночное кафе',
                     marker_colors=cafe_colors), 2, 2)
# Настроить макет и информацию при наведении
fig.update_traces(hoverinfo='метка+процент+имя', textinfo='нет')
fig.update(layout_title_text='Ван Гог: 5 самых ярких цветов показаны пропорционально',
           layout_showlegend = Ложь)
рис = идти.Рисунок(рисунок)
рис.шоу()
 

Диаграмма с площадью, пропорциональной общему количеству¶

Графики в одной и той же масштабной группе представлены с площадью, пропорциональной их общему размеру.

В [15]:

 import plotly.graph_objects as go
из plotly.subplots импортировать make_subplots
labels = ["Азия", "Европа", "Африка", "Америка", "Океания"]
fig = make_subplots(1, 2, specs=[[{'тип':'домен'}, {'тип':'домен'}]],
                    subplot_titles=['1980', '2007'])
fig.add_trace(go.Pie(labels=labels, values=[4, 7, 1, 7, 0.5], scalegroup='one',
                     name="Мировой ВВП 1980"), 1, 1)
fig.add_trace(go.Pie(labels=labels, values=[21, 15, 3, 19, 1], scalegroup='one',
                     name="Мировой ВВП 2007"), 1, 2)
fig.update_layout(title_text='Мировой ВВП')
рис.шоу()
 

См. также: Диаграммы солнечных лучей¶

Для многоуровневых круговых диаграмм, представляющих иерархические данные, можно использовать диаграмму Sunburst . Ниже приведен простой пример, для получения дополнительной информации см. руководство по диаграммам Sunburst.

В [16]:

 import plotly.graph_objects as go
рис =иди.Фигура(иди.Солнечные лучи(
 labels=["Ева", "Каин", "Сет", "Енос", "Ноам", "Авель", "Аван", "Енох", "Азура"],
 родители=["", "Ева", "Ева", "Сет", "Сет", "Ева", "Ева", "Аван", "Ева" ],
 значения=[10, 14, 12, 10, 2, 6, 6, 4, 4],
))
fig.
No related posts.