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Implementieren Sie statistische Diagrammdesigns für komplexe Datenanalysen mithilfe von ECharts und Java-Schnittstellen

Verwenden Sie ECharts und Java-Schnittstellen, um statistisches Diagrammdesign für komplexe Datenanalysen zu implementieren

Mit der Entwicklung der Big-Data-Technologie ist die Datenanalyse zu einem unverzichtbaren Werkzeug in den Bereichen Wissenschaft, Wirtschaft und Politik geworden. Bei der Datenanalyse sind Diagramme eine intuitive, leicht verständliche und prägnante Art der Darstellung. ECharts ist eine hervorragende JavaScript-Diagrammbibliothek, die umfangreiche und flexible Diagrammtypen und interaktive Funktionen bietet, um verschiedene Anforderungen an die Datenvisualisierung zu erfüllen. In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie ECharts und Java-Schnittstellen verwenden, um statistische Diagrammdesigns für komplexe Datenanalysen zu implementieren.

1. Einführung in ECharts

ECharts ist eine von Baidu entwickelte Open-Source-JavaScript-Diagrammbibliothek. Sie weist die folgenden Eigenschaften auf:

Open Source und kostenlos, einfach zu verwenden und zu warten.
Mit der HTML5-Canvas-Technologie bietet es eine hohe Leistung und gute Cross-Browser-Kompatibilität.
Bietet umfangreiche Diagrammtypen und interaktive Funktionen für verschiedene Anforderungen.
Unterstützt die Erweiterung und Anpassung und erleichtert so die Umsetzung personalisierter Anforderungen.

2. Einführung in die Java-Schnittstelle

Java ist eine High-Level-Programmiersprache mit guten objektorientierten und Portabilitätseigenschaften. Bei der Datenanalyse müssen wir normalerweise Daten aus einer Datenbank oder Datei lesen, verarbeiten und analysieren. Daher sind Java-Schnittstellen notwendige Werkzeuge für die Datenanalyse.

In diesem Artikel verwenden wir die vom Spring Boot-Framework bereitgestellte API-Schnittstelle im RESTful-Stil, um Daten über das HTTP-Protokoll zu übertragen. Der Kernteil der Schnittstelle besteht darin, die native HttpClient-Bibliothek von Java zu verwenden, um HTTP-Anfragen zu senden und Serverantworten zu empfangen.

3. Implementierungsschritte

Vorbereitungsarbeiten

Zunächst müssen Sie die ECharts-Bibliothek und die Java HttpClient-Bibliothek herunterladen und in das Projekt einführen. Wir können ECharts auf folgende Weise in das Projekt einführen:

Als nächstes erstellen wir eine Java-Klasse zur Verarbeitung von HTTP-Anfragen und -Antworten. Hier nehmen wir das Spring Boot-Framework als Beispiel, um eine RestController-Klasse zu erstellen und eine HTTP-GET-Methode zur Rückgabe von Daten zu implementieren.

@RestController
öffentliche Klasse ChartController {

@Autowired
private ChartService chartService;

@GetMapping("/chart")
public ChartData getChartData() {
    return chartService.getChartData();
}

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}

Unter anderem ist ChartService eine Java-Klasse, die zum Lesen von Daten und zum Konvertieren in das von ECharts benötigte Datenformat verwendet wird. ChartData ist eine POJO-Klasse, die zum Kapseln von Diagrammdaten verwendet wird.

Daten verarbeiten

In der ChartService-Klasse müssen wir die Methode getChartData() implementieren, mit der Daten gelesen und in das von ECharts benötigte Datenformat konvertiert werden. In diesem Beispiel verwenden wir ein Map-Objekt, um eine komplexe Datenstruktur zu simulieren.

@Service
public class ChartService {

public ChartData getChartData() {
    Map<String, Object> data = new HashMap<>();
    // 读取数据
    // 处理数据
    // 将数据转换为ECharts所需的数据格式
    List<String> categories = new ArrayList<>();
    List<Integer> series1 = new ArrayList<>();
    List<Integer> series2 = new ArrayList<>();
    // 填充数据
    // ...
    data.put("categories", categories);
    data.put("series1", series1);
    data.put("series2", series2);
    // 将数据封装成ChartData对象
    ChartData chartData = new ChartData();
    chartData.setData(data);
    return chartData;
}

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}

Rendering-Diagramme

Auf der Front-End-Seite müssen wir ein DOM-Element erstellen, um das ECharts-Diagramm anzuzeigen und JavaScript-Code verwenden, um die Daten abzurufen und zu rendern die Grafik.

Hier ist ein Beispielcode für ein einfaches ECharts-Histogramm:

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