[http://pywebio-charts.wangweimin.site/?pywebio_api=bokeh] 除了创建普通图表，Bokeh还可以通过启动Bokeh server来显示Bokeh app， Bokeh app支持向图表的添加按钮、输入框等交互组件，并向组件注册Python回 调，从而创建可以与Python代码交互的图表。 在PyWebIO中，你也可以使用 bokeh.io.show() 来显示一个Bokeh App，代码示 是一个使用Python创建 Echarts [https://github.com/ecomfe/echarts] 可视化图表的库。 在 PyWebIO 中使用 put_html() 可以输出 pyecharts 库创建的图表: # chart 为 pyecharts 的图表实例 pywebio.output.put_html(chart.render_notebook()) 相应demo见 pyecharts [https://github.com/plotly/plotly.py] 是一个非常流行的Python数据可视化库，可 以生成高质量的交互式图表。 PyWebIO 支持输出使用 plotly 库创建的图表。使用方式为在PyWebIO会话中调 用: # fig 为 plotly 的图表实例 html = fig.to_html(include_plotlyjs="require", full_html=False)

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行列控制区 数据执行区 标记卡 控制区 图表辅助 设置区 1、图表参数设置 2、图内筛选器 3、图表辅助线 4、图表预警 4、图表坐标轴控制 5、图表图例显示控制 1、字段设置 2、添加计算字段 3、字段分组 1、多层钻取 2、双轴异图支持 3、高级计算：同比、环比 4、度量维度排序 1、图表颜色分组 2、图形大小控制 3、图表标签控制 4、图形提示控制 选型后的实时平台技术架构

所采用的简单直观的语法。这种经过深思熟虑的设计意味着，即使是图 表创建新手也能轻松快速地掌握基础知识。 • 文本与图形的关联： 另一个显著特点是文本表示与图形输出之间非常相似。这种和谐的相关性可确保文本草稿准确地转化为 图形图表，从而提供连贯、可预测的设计体验，在最终输出中不会出现令人不快的意外。 • 高效的制作过程： 文本和图形结果之间的紧密联系不仅简化了制作过程，还大大加快了制作速度。用户可从更简化的流程 中获益，减少耗时的修改和调整要求。 易于编辑和修改： 重要的是，编辑现有图表的过程非常简便。由于图表是由文本生成的，用户会发现进行调整比使用图形 工具修改图像要容易得多，也精确得多。 PlantUML 为创建和编辑序列图提供了一种简单明了、用户友好的方法，既能满足新手的需求，也能满 足经验丰富的设计人员的需求。它巧妙地利用文本输入的简便性来制作具有视觉描述性和准确性的图表， 从而使自己成为图表创建工具包中的必备工具。 您可以了解更多有关 您可以了解更多有关 PlantUML 中一些常用命令的信息，以增强您的图表创建体验。 1.1 基本的例子 序列-> 用于绘制两个参与者之间的信息。参与者不必明确声明。 要有一个点状的箭头，就用--> 也可以用 <- 和 <-- 。这不会改变绘图，但可能提高可读性。注意，这只适用于顺序图，其他图的规则 不同。 @startuml Alice -> Bob: Authentication Request

. show(fig) 相应 demo 见 bokeh demo 除了创建普通图表，Bokeh 还可以通过启动 Bokeh server 来显示 Bokeh app，Bokeh app 支持向图表的添加按 钮、输入框等交互组件，并向组件注册 Python 回调，从而创建可以与 Python 代码交互的图表。 在 PyWebIO 中，你也可以使用 bokeh.io.show() 来显示一个 Documentation PyWebIO, 发布 1.2.3 pyecharts pyecharts 是一个使用 Python 创建 Echarts 可视化图表的库。 在 PyWebIO 中使用put_html() 可以输出 pyecharts 库创建的图表: # `chart` is pyecharts chart instance pywebio.output.put_html(chart.render_notebook()) render_notebook()) 相应 demo 见 pyecharts demo plotly plotly.py 是一个非常流行的 Python 数据可视化库，可以生成高质量的交互式图表。 PyWebIO 支持输出使用 plotly 库创建的图表。使用方式为在 PyWebIO 会话中调用: # `fig` is plotly chart instance html = fig.to_html(include_plotlyjs="require"

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[http://pywebio-charts.demo.wangweimin.site/?app=bokeh] 除了创建普通图表，Bokeh还可以通过启动Bokeh server来显示Bokeh app， Bokeh app支持向图表的添加按钮、输入框等交互组件，并向组件注册Python回 调，从而创建可以与Python代码交互的图表。 在PyWebIO中，你也可以使用 bokeh.io.show() 来显示一个Bokeh App，代码示 是一个使用Python创建 Echarts [https://github.com/ecomfe/echarts] 可视化图表的库。 在 PyWebIO 中使用 put_html() 可以输出 pyecharts 库创建的图表: # chart 为 pyecharts 的图表实例 pywebio.output.put_html(chart.render_notebook()) 相应demo见 pyecharts [https://github.com/plotly/plotly.py] 是一个非常流行的Python数据可视化库，可 以生成高质量的交互式图表。 PyWebIO 支持输出使用 plotly 库创建的图表。使用方式为在PyWebIO会话中调 用: # fig 为 plotly 的图表实例 html = fig.to_html(include_plotlyjs="require", full_html=False)

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for the table . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37 9 使用图表 39 9.1 Line Chart . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24 Chapter 6. 布局和创建详情页 Python AdminUI 如果您正在做仪表盘，可以使用 Row, Column, Statistic。ChartCard 会显示一个用于展示数字和图表的区 域，如: @app.page('/dashboard', 'Dashboard') def dashboard_page(): return [ Row([ Column([ ChartCard('Total le_table.py 8.8. Change the height of rows 37 Python AdminUI 38 Chapter 8. 使用数据表格 CHAPTER 9 使用图表 9.1 Line Chart LineChart takes a list of of the data (numbers, will be the x axis), and a list of