Python数据可视化大屏最完整资料（pyecharts+pymysql+BeautifulSoup）

一、摘要 主要内容：python数据可视化大屏； 适用人群：Python初学者，数据分析师，或有志从事数据分析工作的人员； 准备软件：Anaconda（Spyder：代码编译）或Pycharm、Navicat Premium 12（数据库）。 二、内容 1、Pyecharts图表； 2、连接数据库（bartest.py含数据库连接代码）； 3、大屏看板-监控中心。 三、使用库 1、pyecharts 2、pymysql 3、BeautifulSoup 4、operator

基于vue+api集成的多语言动态数据可视化大屏（含股票、天气、今日热搜、动图、背景图、装饰等）

Ofter独家出品的集动态数据，实用，炫酷的可视化大屏，非常值得学习。 动态数据：API接口获取(如股票、天气、今日热搜等)； 素材丰富：含动图、装饰、动态排序、多图表联合共享数据集； 全屏及链接：点击标题就可全屏，点击股票可查看大图，点击热搜可查看具体新闻。 vue可导入的可视化库很多，前端页面自由度高，更炫酷。 一、准备环境 编写代码的工具：pycharm 可视化库：上图大屏采用了echarts（图表部分）和dataV（装饰部分）两个库 数据：echarts的练习数据，API接口获取 二、大屏布局 设计一下大屏的排版，主要定一下所用图表和各图表的宽高占比。 三、代码编写 项目结构基本上都大同小异，就有一点要注意：数据集像json,excel等要存放在与src平级的static目录下，放置在src-assets可能会读不出数据。 一般，echarts的代码就分为两部分（变量定义和图表定义），也有可能只有图表定义： 1）变量定义：这个应该可以理解，就是为图表定义的变量； 2）图表定义：以"option="或"$"为首的就是图表定义部分。

计算机视觉图像动漫化AnimeGan应用的完整代码资源

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