如何提取一个网站里像这样的鼠标移动到线段上就有数据的折线图图片怎么转化成数据里的数据？

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2022-10-13 13:12 标签： 折线图图片怎么转化成数据

武汉加油----冲鸭，雄起！！！

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3.4 设置扇形的颜色、颜色映射明暗度
  • ECharts 中每个扇形颜色的可以通过分别设置 data 下的数据项实现，数据后面接着设置itemStyle
  • 只有明暗度的变化，所以有一种更快捷的方式是通过 visualMap 组件将数值的大小映射到明暗度。
  • 设置样式，改变图形元素或者文字的颜色、明暗、大小等。
  • 最简单的更改全局样式的方式，是直接采用颜色主题（theme）
  • 直接初始化chart实例时候指定：
  • 下载主题文件，然后使用， UMD 格式的 JS 文件，支持了自注册，直接引入 JS 文件即可：
  • 调色盘，可以在 option 中设置。
  • 它给定了一组颜色，图形、系列会自动从其中选择颜色。
  • 可以设置全局的调色盘，也可以设置系列自己专属的调色盘。

  • 直接的样式设置是比较常用设置方式。‘

  • 这些的地方可以直接设置图形元素的颜色、线宽、点的大小、标签的文字、标签的样式等等。

  • 一般来说，ECharts 的各个系列和组件，都遵从这些命名习惯，

  • 虽然不同图表和组件中，itemStyle、label 等可能出现在不同的地方。

  • 高亮的样式设置（类似JS中鼠标hover后的状态,emphasis里面就是高亮后的状态）

    • 在鼠标悬浮到图形元素上时，一般会出现高亮的样式。
    • 默认情况下，高亮的样式是根据普通样式自动生成的。
    • 但是高亮的样式也可以自己定义，主要是通过 emphasis 属性来定制。
    • emphsis 中的结构，和普通样式的结构相同，
  • 数据可视化是 数据 到 视觉元素 的映射过程（这个过程也可称为视觉编码，视觉元素也可称为视觉通道）。
  • ECharts 的每种图表本身就内置了这种映射过程，
    • 比如折线图把数据映射到『线』，柱状图把数据映射到『长度』。
    • 一些更复杂的图表，如 graph、事件河流图、treemap 也都会做出他们内置的映射。
  • visualMap 组件中可以使用的视觉元素有：
  • 参考案例008，就是使用的颜色(红色)的明暗度

  • 从而数据可以单独管理，被多个组件复用，并且可以基于数据指定数据到视觉的映射。

  • ECharts 4 以前，数据只能声明在各个“系列（series）”中

  • ECharts 4 提供了 数据集（dataset）组件来单独声明数据，它带来了这些效果：

    • 能够贴近这样的数据可视化常见思维方式：基于数据（dataset 组件来提供数据），指定数据到视觉的映射（由 encode 属性来指定映射），形成图表。
    • 数据和其他配置可以被分离开来，使用者相对便于进行单独管理，也省去了一些数据处理的步骤。
    • 数据可以被多个系列或者组件复用，对于大数据，不必为每个系列创建一份。
    • 支持更多的数据的常用格式，例如二维数组、对象数组等，一定程度上避免使用者为了数据格式而进行转换。

  • dataset数据是默认按列，映射到图表

    • 如果没有给出这种映射配置，
    • 那么 ECharts 就按最常见的理解进行默认映射：X 坐标轴声明为类目轴，默认情况下会自动对应到 dataset.source 中的第一列；
    • 三个柱图系列，一一对应到 dataset.source 中后面每一列。

5.1 数据到图形的映射

    • 默认是按照列（column）来映射。
    • 如何从 dataset 的维度（一个“维度”的意思是一行/列）映射到坐标轴（如 X、Y 轴）、
    • 提示框（tooltip）、标签（label）、图形元素大小颜色等（visualMap）。
    • 这件事可以使用 series.encode 属性，以及 visualMap 组件（如果有需要映射颜色大小等视觉维度的话）来配置。
  • 按行作为数据映射参考案例011
  • 介绍 encode 之前，首先要介绍“维度（dimension）”的概念。
    • 常用图表所描述的数据大部分是“二维表”结构，上述的011例子中，我们都使用二维数组来容纳二维表。
    • 现在，当我们把系列（series）对应到“列”的时候，那么每一列就称为一个“维度（dimension）”，而每一行称为数据项（item）。
    • 反之，如果我们把系列（series）对应到表行，那么每一行就是“维度（dimension）”，每一列就是数据项（item）。
  • 维度可以有单独的名字，便于在图表中显示。维度名（dimension name）可以在定义在 dataset 的第一行（或者第一列）。
    • 例如上面的例子中，‘product’ 就是维度名。从第二行开始，才是正式的数据。
    • dataset.source 中第一行（列）到底包含不包含维度名，ECharts 默认会自动探测。
  • 大多数情况下，我们并不需要去设置维度类型，因为会自动判断。但是如果因为数据为空之类原因导致判断不足够准确时，可以手动设置维度类型。
  • 数据到图形的映射（encode）参考案例012
  • 值得一提的是，ECharts 针对最常见直角坐标系中的图表（折线图、柱状图、散点图、K线图等）、饼图、漏斗图，给出了简单的默认的映射，
  • 从而不需要配置 encode 也可以出现图表（一旦给出了 encode，那么就不会采用默认映射）。默认的映射规则不易做得复杂，基本规则大体是：
    • 在坐标系中（如直角坐标系、极坐标系等）
      • 如果有类目轴（axis.type 为 ‘category’），则将第一列（行）映射到这个轴类目轴上，后续每一列（行）对应一个系列。
      • 如果没有类目轴，假如坐标系有两个轴（例如直角坐标系的 X Y 轴），则每两列对应一个系列，这两列分别映射到这两个轴上。
    • 如果没有坐标系（饼图）
      • 取第一列（行）为名字，第二列（行）为数值（如果只有一列，则取第一列为数值）。
    • 参考按011/012 指定了类目轴,第一行或者第一列就是类目轴

6. 交互式组件–缩放组件

  • 数据区域缩放组件（dataZoom）
  • 『概览数据整体，按需关注数据细节』是数据可视化的基本交互需求。
  • dataZoom 组件能够在直角坐标系（grid）、极坐标系（polar）中实现这一功能。
  • dataZoom 组件现在支持几种子组件：
    • 内置型数据区域缩放组件（dataZoomInside）：内置于坐标系中。
    • 滑动条型数据区域缩放组件（dataZoomSlider）：有单独的滑动条操作。
    • 框选型数据区域缩放组件（dataZoomSelect）：全屏的选框进行数据区域缩放。入口和配置项均在 toolbox中。

　　直观的界面、出色的计算功能和图表工具，再加上成功的市场营销，使Excel成为最流行的个人计算机数据处理软件。下面是小编收集整理的表格制作教程，希望对你有帮助。

　　打开excel表格

　　点击电脑左下角“开始”，选择“所有程序”―Microsoft Office―Microsoft excel 2003就可以打开电子表格了，也可以点击任务栏中电子表格按钮打开电子表格。

　　电子表格可分为菜单栏，工具栏，标题栏，名称框，公式编辑框，工作表标签和绘图工具栏几个部分。

　　刚刚知道了电子表格的打开方法，现在再来看一下电子表格式怎么保存的。

　　可以单击菜单“文件”选择“保存”，输入文件名就可以了，也可以单击工具栏上的保存按钮，如图所示。

　　电子表格的关闭有两种方法，可以单击菜单栏右上角“关闭”按钮。

　　也以点击菜单中“文件”―“关闭”。

　　单击选中要编辑的单元格，输入内容。这样可以把收集的数据输入电子表格里面保存了。

　　可以对输入的内容修改格式。选中通过字体，字号，加黑等进行设置，换颜色等。

　　1、首先新建一个Excel文件。

　　2、接着在草纸上画好草稿，将需要数据的表格样式及列数和行数确定。比如我需要建立一个五行六列的表格，最上面是标题行。

　　3、在新建Excel中，用鼠标选中需要的表格行数列数，然后右键点击，在“设置单元格格式”――“边框”的“预置”中选项中选择“外边框”、“内部”边框，根据需要加边框。

　　4、如果是标题处，可以取消外边框，合并横向或者纵向的表格。也是先选中需要设置的表格（第一行），然后右键点击“设置单元格格式”――“对齐”，然后选中“合并单元格”。

　　5、根据标题长度、宽度调整一下标题行。如我的标题是“XXXXXX公司表”题目比较长，将标题行拉宽，设置“自动换行”方法如上图，然后根据需要左右缩进，调整居中，然后设置字体大小等。

　　根据字体调整表，如下图所示：

　　6、其他空格内容填好后，同样根据内容调整一下就可以。

　　7、如果需要打印，就要设置页面了。我们这个表一看就是横向的，所以选择“文件”――“页面设置”，选择“横向”，然后再打印预览一下。如果要求居中打印但是表格处于页面左上角，就调整一下页边距。调整好位置后打印即可。

　　8、如果需要将此表插入到word文档以便其他使用，也很简单。先将刚做好的Excel表格保存为一个文件名《设备表》到桌面上。将此页的页面设置成横向，否则表格会显示不全的。在Word文档中需要插入的地方，点击一下鼠标，然后选择上面“插入”――“对象”――“由文件创建”，然后找到刚刚保存的 《设备表》，插入，确定，然后就插入到Word中了。如下图所示：

　　这是一个成绩、各项目已经输入完的表格，但是没有表头，各项成绩没有计算、如果打印的话，页面没有设置。

　　一、 现在先给这张表加入表头：

　　先插入一行作表头。右键单击“姓名”一栏左边的“1”，在出现的对话框中我们单击“插入”，于是上边就多了一行，（用同样方法可以插入多行。同样右键单击最左边代表行的数字可删除相应的行）。可在这一行中添加表头。

　　在输入表头内容时，要先“合并单元格”，如何合并单元格呢？在“姓名”一栏的上边一个顶端单元格内，按住鼠标左键向右拉，一直拉到“备注”一栏的上边一个单元格为止，（选定后的单元格是浅蓝色的）目的是为了整齐。然后单击上边工具栏上的“合并单元格按钮”：这样我们就可以输入表头内容了，通过调整字体大小、字体的选择达到满意为止。如下图所示：

　　（平均分的计算）：

　　现在来计算学生的各项成绩的平均分，（先计算一个学生的平均分）方法如下：

　　1、首先点击单元格F3。

　　2、接着单击工具栏上的

　　3、在弹出的下拉菜单中，我们单击“求平均值”，然后就得到下图：

　　图中的意思：B3是指“张前伟”的语文成绩；E3是指“其他”的成绩，B3：E3的意思是所要计算的语文、数学、英语、其他成绩的平均分，中间部分省略了。

　　然后，回车，就得到这个学生的平均分了。如下图所示：

　　其他学生的平均分的计算：

　　1、鼠标指向F3单元格，这时这个单元格周围是一个黑框，也就是刚才计算的那个平均分所在的单元格，即82的位置。

　　2。、将鼠标，也就是黑十字放在F3单元格黑框的右下角的缺口上，如图中红圈所标出的地方：

　　4、按住鼠标左键向下拉，一直到最后一名学生，然后松开鼠标。

　　这样所有学生的平均分就计算完了。

　　（ 总成绩的计算）：

　　总成绩是指语文、数学、英语、其他各项成绩的综合，也就是B3、C3、D3、E3单元格成绩的综合。

　　计算方法如下：先计算一个学生的总成绩

　　1、单击G3单元格。也就是所计算的成绩要放在这里。

　　下拉箭头，在弹出的下拉菜单中，单击“求和”。然后就会出现下图：

　　这个图表示的是把语文成绩到平均分也算在内的总和，系统默认连续的数字相加。但是这是错误的，怎么办呢？有两种方法解决：

　　1、手工改写计算范围：把这个公式中括号内改写成：（B3+C3+D3+E3）然后回车即可（这个方法有点笨，但是适应于不相连贯的数字求和）

　　2、把F3手工改写成E3：鼠标点击该单元格，然后修改。修改完成后回车即可得出总成绩。

　　温馨提示：修改时可在上图两处红圈中的任何一处修改。

　　回车后得到的是这个学生的总成绩。如下图所示：

　　其他学生总成绩的计算：

　　方法如同计算其他学生的平均分的方法一样，向下拉即可：

　　单击328总成绩所在的单元格，然后鼠标――黑十字移向该单元格的右下角的缺口处，然后按住左键向下拉，直到最后一个学生，松开鼠标即可。

　　1、数据的显示不一致，有的居中了，有的没有，点击上图红圈处选定，使之全部变黑，然后单击工具栏上的居中按钮，在上边这种情况下（有的居中了，有的没有居中）需要按两次，才能完全居中。

　　2、页面设置：单击文件+页面设置，然后选择纸张的大小，页边距进行调整（系统默认A4纸，一般页边距也不要修改）最后点击确定，这时可以看到右边（下边）有一条竖（横）的虚线，这表示这张纸的大小，如果不调整，在打印出来后右边是空白。

　　1、先调整列宽： 先选定要调整的范围、

　　A、 单击“格式”――“列”――列宽，出现下列对话框

　　在这里填写上适当的数据，然后确定即可，这里我填写了9。

　　这种方法是使各列一样宽。

　　B、单个调整列宽：鼠标指向要调整的列（最上边，显示字母的地方）这时，鼠标变成带有左右箭头的黑十字，将这个黑十字放在两字母之间的竖线上，按住鼠标左键即可左右移动调整。

　　此方法，可形成大小不一的列宽。

　　2、调整行高：通过页面设置，看最下边的那条虚的横线，根据这条虚横线的位置，来调整行高。

　　A、先选定要调整行高的部分：单击“姓名”单元格，按住鼠标左键向下拉动鼠标，直至到最后一个学生，使之变黑。格式――行――行高。然后在出来的对话框中填写适当的数据，然后确定。此方法可使选定的单元格行高一样，

　　B、将鼠标指向最左边，这是鼠标变成带有上下箭头的黑十字，按住鼠标可上下移动调整。

　　这时的表格式没有横竖线，现在给这个表格添加上横竖线：方法是：

　　1、单击“姓名”这个单元格，按住鼠标左键不放。

　　2、先向左拉至“备注”单元格，再向下拉直至最下边，松开鼠标。如下图所示：

　　3、单击工具栏上的“格式”→单元格，在弹出的对话框中，按照图例做：

　　到这里，这张表就算做完了，然后就可以打印了。

　　在WPS表格中的文字录入操作很简单，在WPS表格中有两种方法录入文字。

　　第1种方法：首先点击要录入文字的单元格，然后直接用输入文字即可。

　　第2种方法：选中要录入文字的单元格，然后将光标移至编辑栏中，在编辑栏中输入要录入的文字。

　　一点注意事项：我们输入下列内容，如身份证号码、1/4、001等，对于这样的内容，wps表格会智能优化，身份证号码由于数据过大，它会以科学计数法的形式显示，1/4会显示为1月4日，001会显示为1。对于这种情况有时很方便，但有时我们想输入什么就显示什么，此时可以先输入单引号“'”，然后接着输入即可，此时wps表格2007将不会再自作聪明。

　　对于复制与粘贴，相信很多人都会，就是选中要复制的内容后，点击菜单编辑--->复制，然后将光标移动目标区后，再点击菜单编辑--->粘贴，即可以完成复制操作。此处对复制不做过多的介绍，主要介绍一下复制前的选择。

　　点击要复制的单元格，那么该单元格即处于被选中状态。然后进行复制与粘贴操作即可。

　　2.选择多个单元格

　　如图2-1-3所示，如果要选择A3到D3，即A3：D3，那么将鼠标在A3格中点击一下，然后按下鼠标左键，向D3格中移动，那么A3：D3将被选中。选择A3：D4，将鼠标在A3格中点击一下，然后按下鼠标左键，向D3格中移动，那么A3：D4将被选中。选择A2，B2，B3，C4这4个单元格，这4个单元格不连续，用上述方法是选择不了的。此时需选按下CTRL键不松手，然后用鼠标逐个点击这4个单元格，那么这4个单元格将被选中。

　　点击要选择的行号，那么该行整行将被选中。

　　如要选择第1到第3行，我们可以点击行号1，然后将鼠标向下拖到，拖到第3行，那么第1至第3行将都被选中。

　　点击要选择的列标题，如B，那么B列将被选中。

　　也就是选择整个表格，点击A列左端，1行上端的全选按钮，点击此按钮，即可全选。

　　选中后，即可对选中的内容进行复制与粘贴了，粘贴时，注意被粘贴区域，被粘贴区域要与选择区域相同，如果不愿意再选择被粘贴区域，可以点击目标区的任一单元格，然后按粘贴按钮即可。对于整行或整列这种情况，一定要点击第1个单元格，否则不能粘贴，具体过程略。

　　三、表格行高列宽的调整

　　在WPS表格中，行高与列宽是可以调整的，当我们输入的内容过多时，我们常需调整表格的列宽，有时为了美化表格，也常常要调整表格的行高与列宽。

　　方法1：将鼠标移动到列标“A”与“B”中间的竖线处，光标变成左右箭头状，此时按下鼠标左键，左右移动鼠标即可调整A列的宽度。

　　方法2：选中A列，点击菜单格式--->列--->列宽，弹出列宽窗口，如图2-3-2所示，在列宽窗口中输入需要数值。如果输入的值不合适，多试几次即可。

　　2.调整多列的列宽

　　选中多列，调整方法同上。这样调整后，被选中的各列列宽宽度相同。

　　如果选择了最适合的列宽，那么各列的宽度以刚好容纳各列内容为佳。

　　如果我们不想要表格中的C、D两列，我们可以选中此两列，然后点击菜单格式

本教程将重点介绍数据可视化的功能、设置、用途和图表的呈现效果。数据可视化提供了各种图表，包括常用的折线图、条形图、饼图、散点图和直方图。数据可视化还包括大量的统计图表，包括箱形图、误差条形图、分位数图、时间图、三维图、评价图和 t-SNE 图。有了这些功能丰富的图表，您完全不必担心如何选择分析。您只需导入数据，数据可视化将自动帮助您选择合适的图表类型。分析完成后，您可以下载当前图表及其属性，以便在下次分析时使用或参考。

完成本教程大约需要 60 分钟。

第 1 步：主屏幕上的选项

在主屏幕上，选择要分析的数据列后，可以直接查看不同的图表，所有所需的数据计算值都显示在图表中供参考。当然，也可以根据您的需求来选择和替换数据。也可以随时选择和调整各种参数。

这里，我们以直方图为例，展示了你如何在不同的参数设置的前提下获得所需的图表。

第 2 步：分析可视化

数据视图中的可视化侧重于探索数据特征以获得洞察。使用图表可以借助不同视图和方法来分析数据。

时间序列图解释了时间序列数据（相等间隔时间点的数据值）。此图表显示坐标和极坐标系统中的特征，以提供该系列的概述和分解。

图 2：时间序列图 – 概述

单一时间序列可分为三个分量：趋势周期分量、季节分量和不规则分量。转折点是基于趋势周期分量，这一部分代表了长期的变化。离群点是基于代表不规则异常值的不规则分量。

图 3：时间序列 – ADF 测试

  • 类型 1：无截距，无趋势

这三个模型的零假设是：序列中存在单位根，并且序列不是平稳的。 如果 p 值小于 0.05，则意味着拒绝零假设。序列是平稳的或它的行为可以用对应于平稳的差分模型来表示。滞后表示该过程的差异是平稳的。

ACF（自相关函数）和 PACF（偏自相关函数）图给出了时间序列与滞后之间的相关系数和偏相关关系。在这个示例中，ACF 衰减得更慢，而 PACF 在滞后 1 之后显示出明显锐减。特征显示 AR(1) 模型。您会发现它在滞后 12 和 24 有一个显著的峰值。

扩展自相关函数 (EACF) 是识别混合 ARMA 模型的有效工具。在某些情况下，同时具有 AR 和 MA 项的“混合”模型可能提供对数据的最佳拟合。

您可以看到，有一个“O”构成的三角形，顶点在 (1,1)，这提出了 ARMA(1,1) 模型。

频谱分析用于识别时间序列中的周期行为。在本例中，时间序列中的每个数据点代表一个月。因此，一个年度周期对应于当前数据集中的 12 个周期。因为周期和频率互为倒数，所以周期 12 对应频率 1/12（或 0.083）。因此，“年”分量意味着周期图中在 0.083 处有一个峰值，这似乎与峰值出现在频率略低于 0.1 的位置相一致。

图 6：时间序列图 – 频谱分析

T 分布随机近邻嵌入 (t-SNE) 是一种高维数据可视化工具。它将数据点之间的相似性转换为联合概率，并尝试以降维来非线性地表示高维数据（通常为二维或三维，以便可视化复杂数据）。您可以使用 t-SNE 输入在降维的数据可视化中创建集群和边缘。

下面是对手写数字数据集的各种嵌入的说明。样本由 44 位作者撰写，共 1797 张大小为 8×8 图像。每个图像都是手写数字。在数据集中，图像转化为一个长度为 64 的向量。

图 8：t-SNE 图表 – 转化为 64 列数据集的手写数字

应用 t-SNE 后，数据集将显示如下结果：

存储在高维数据集中的不同数字被清楚地分开。

我们将使用关系图来分析天气数据。关系图通过使用不同类型的线段来显示数据列之间的关系以及这种关系的强度。

图 10：关系图 – 天气质量等级与污染物因素的关系

图中最大的点是 (level.good)，最粗的连线是 (key_pollution.no2)，说明良好的空气质量与 NO2 的数值的关系最密切。将鼠标移动到标记为 (level.good) 的最大绿点上。您将看到与 (level.good) 无关的所有其他值都将被过滤掉。从 (level.good) 开始最粗的一条线是 KEY_POLLUTION.NO2，这意味着空气质量良好，关键污染物很可能是 NO2。

单击 Parallel 图表，设置如下所示。平行图表显示并比较数据行（称为配置文件），以寻找相似性。每行都是一条线条，行的每一列中的值由该线条上的一个点来表示。在 Columns 中，添加“PM10”、“SO2”、“CO”、“NO2”、“O3_8h”和“WINDSPEED_MEAN”。接下来，对于 Color Map 选项选择“LEVEL”。

单击“WINDSPEED_MEAN”轴，按住鼠标左键并移动该轴，在 13 到 30 之间的轴上定义一个过滤器。所有的线条都是绿色或蓝色，这表示当风速高于 13 时，空气质量为良好或优秀。

图 12：平行图 – 离散数据过滤器

单击过滤器，然后按住鼠标左键并下移过滤器。当风速小于 13 时，各色线条都有。 这意味着当风速较低时，空气质量无法确定。

将颜色映射改为 AQI（连续列）并保留上述所有列。平行图将如下所示。

图 13：平行图 – 连续数据过滤器

移动鼠标，在 100 到 205 之间的轴上定义过滤器 AQI。会更容易发现，风速较低（0 到 10 之间）时，空气质量较高。

蜡烛图（K 线图）是一种金融图表，显示证券、金融衍生品或货币的价格走势。可以用一组股票数据来说明蜡烛图。图 32 中显示了每个参数的配置。您可以选择显示开盘价、收盘价、最高价和最低价、交易额以及日均交易量。

此外，数据可视化还对数据图交互进行了详细的优化。三维图通过将每一列绘制为长方体来产生三维效果，从而在三维坐标系中显示数据。三维图可以在坐标系中缩放和移动图形，并显示细节。此外，还对不同纬度的数据进行颜色和透明度处理。

三维可视化更加抢眼，为用户提供不同级别的显示配置项。配置几行数据就可以获得一张图片，如下所示。

图 15：三维图 – 曲面图

图 16：三维图 – 条形图

在本教程中，您深入学习了数据可视化的功能、设置、用途和图表的呈现效果。 此外，我们展示了数据可视化如何提供功能强大的图表库，其中包含多种图表和相关统计计算。

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