python 可视化大屏幕_如何用python搭建可视化看板?

可视化看板是指大屏 驾驶舱 dashboard这些吗,如果是,那不建议用python来做,不专业,目前没有见过哪个项目上的大屏是用python做的,它不是万能的

大屏的制作一般是这样的

先根据用户的需求,所在的行业,大屏软硬件情况,设计一个雏形框架出来,比如大屏多大,几个模块组成,怎么排列,每个模块多大,放什么元素组件

然后再开始分工去做

整体框架和配色一般由页面人员和美工来完成,里面的组件元素一般会用报表工具来做,因为报表工具可以比较好的处理各类数据,而且可以轻松方便的把数据做成美观的表格和图形,这些单个的表格和图形是大屏中最基本的组件,会占到全部工作量大的一半

然后再把组件放到整体页面中,进行微调,一个大屏也就基本做成了

目前,一个真正的吻合客户独特个性化需求的大屏的制作,全部都当成一个小型项目来做才可以,不是说套用一些已有的模板就行的,模板那是别人的,不一定适合自己

下面是一个 用润乾报表1w的版本做的电力行业大屏示例,只有工程是一个人,大概做了3天,没有美工,可以从这个过程来了解下怎么做一个大屏

2018 年已经过半,各省又开始比考试成绩了,考试科目就叫 GDP,排在前面的自然扬眉吐气,排在后面的,就灰头土脸了,同样都是大省份,同样都是直辖市,为啥你排名靠前,我却垫了底呢?来,让小编给各位揭晓答案(此处应该有“咣咣咣”三声响)。

答案便是:因为你用电量不够高!!!

有托着腮帮子怀疑的,请看下国家电网的大屏分析,看看右下方的数据是不是我说的答案。

沉稳内敛型

缤纷炫酷型(怎么做更炫酷,请看文章结尾 )

注:以上都是基于刚刚发布不久还冒热气的真实数据做的统计。

其实,明眼人一看就知道小编这个答案是完全经不起推敲的,是小编为了吸引大家眼球硬生生的给捏出来的答案,但是这个答案也是有一定道理的。就像,我们说好学生用的练习本多是一个道理,不一定你用的练习本多就可以成为好学生,但是用的少的,大概率成不了好学生。

好了,我们就继续就这个话题,继续看看电网的电力统计还能帮我们分析出哪些信息和规律。

一个主题大屏包括 n 多小的模块组件。就今天的主题,我们分为上半年全国各省用电情况统计、用电总量统计及与上年对比、全国全社会用电量情况(分各产业与居民用电)、用电大省的经济发展情况(用电前五省份及 GDP 排名情况)、下半年用电预测及上半年发电情况分布等七个模块。根据数据分析形式分别采用地图、柱图、仪表盘、折线等统计图呈现,使其更直观、更好理解。

润乾报表怎么做大屏?!easy,无需多想,干就是了。

注:以下所用数据均来自国家能源局、统计局。

各省用电情况分析

以地图形式呈现各省的用电情况,用电量越高 颜色越深。

做法:

1,准备数据

内建数据集,增加”地区”和”电量”字段,把获取到的各省用电量数据依次录入

2,设置统计图及表达式

报表单元格内右–第三方统计–打开模板,选择“地图”

依次设置左侧参数部分表达式:

dataname:数据集.select@r(地区,,,地区)

datavalue:H1{} 此处的H1内为扩展格扩展的所有用电量字段值,第一行隐藏

seriesName:[“用电量”]

legend:[“用电量”]

3,预览效果

其中标题与副标题均可在地图中设置,包括其他样式(如左下的 dataRange、地图用色、是否显示数值等)可通过 echarts 的属性处理。

注:以下统计图均采用第三方 echarts2 统计图,不再说明。

2018 年上半年用电总量统计、同比

以仪表盘形式呈现 2018 上半年、2017 上半年及 2017 全年用电总量。

直观能看出,2018 年上半年已用电 32291 亿千瓦时,相比 17 年的上半年同比增长 9.43%。2017 年全年用电 63077 亿千瓦时,根据往年及 2018 上半年的增长情况,预计 2018 年全年用电量要逼近 70000 亿千瓦时。

做法:

1,准备数据

仪表盘理论上本身只需要一个 value 值,所以无需准备数据集,可以直接在统计图中定义。

注:实际还需要一个总的值,决定指针的位置。

2,仪表盘设置

该模块下显示 3 个数据,所以依次在相连的三个单元格内如下操作:

报表单元格内右–第三方统计–打开模板,选择“仪表盘”

以 2018 年上半年为例

Series 内 max 设置为预估的 2018 年全年用电,data 内为上半年实际用电量。

3,预览效果

全社会用电情况统计(即第一、二、三产业与居民生活用电)

以柱图形式呈现,更直观对比各产业及居民生活用电的增长情况。

分产业看,第一产业用电量 328 亿千瓦时,同比增长 10.3%;第二产业用电量 22336 亿千瓦时,同比增长 7.6%;第三产业用电量 5071 亿千瓦时,同比增长 14.7%。城乡居民生活用电量 4555 亿千瓦时,同比增长 13.2%。

第二产业为用电大户,这也是产业类型决定,占到社会用电的 70%。 第三产业涵盖行业较多,相比城乡居民用电总量高 11% 左右。另外,受天气影响及人民生活水平改善,居民用电也同比增长 13.2%,增长速度很快。

做法:

1,准备数据

可以用报表数据集,当然因数据较少,直接定义在图形里完全没问题。

2,柱图设置

第三方统计图中选择“柱图”,其中

分别对应系列、分类轴及各系列对应数据。

3,预览效果

注:以下几个模块与柱图均属一个图形系列,不再啰嗦具体做法,仅做分析。

用电大省经济发展情况

以条形图呈现 2017 年全年及 2018 年上半年用电量前五的省份及 GDP 的排名情况。

作为观察经济走势的风向标的指标,用电量占据一席。参考刚刚出炉的 2018 年上半年 GDP 各省排名情况,用电量前五的省份,前四位 GDP 排行也依次排在前四。第五位的河北,其用电量也在第七(环保专家又发话了?重工业又被关停了? 娱乐一下)。

所以,“要想 GDP 数据好,用电绝对不能少”还真不是口号,真的像一对夫妻相辅相成。

本人作为一个普通老百姓,息息相关的城乡居民生活用电增长可真不少,估计这里面天气因素(今年初的寒潮和入夏以来的蒸、烧烤天气)功不可没,当然也有老百姓消费升级的拉动(原来骑自行车解决的短途交通问题,现在都懒得换成平衡车、便携折叠电动车了;刷个牙也都电动了;家庭空调 24 小时也不关机了,都是电(qian)啊)。

2018 年上半年发电情况

包括上半年总发电量,同比及累计增长,各月份发电量及各发电类型(火力、水力、风力、核能、太阳能)发电总量情况

各月发电量、同比及累计增长

各发电类型发电量统计

从增长情况看,充足的发电能力保障了社会用电。国家在保证充足供电情况下,为了环保考虑,不断促进新能源发电的发展。从发电类型看,太阳能、水力等发电占比不断扩大。这也看出国家在治理环境污染方面做出的巨大努力。

2018 年下半年用电预测

根据 2018 年上半年的用电情况及同比增长情况,以折线图形式呈现下半年个月的预测用电量,该数据可以为发电计划做参考。

根据上半年用电、往年下半年用电增长情况,这里预测了下下半年各月的可能用电情况,总量接近 70000 亿千瓦时。下半年能否提供充足保障?让我们拭目以待!!

整体布局

再来聊聊怎么摆楞这些组件,本例采用视觉美观的对称(基本)结构,根据呈现的业务数据合理布局各模块。其中的地图作为焦点,显示各省用电情况,观感上大气,数据也清晰明了。

另外,整个大屏也并非所有的必须都是数据,还可增加符合主题的图片等美化效果,当然占比要适当。

温馨提示:对于大屏展示,整体及各组件的大小要根据实际的情况做调整,才能与实际展示设备更匹配。

设计好布局后,将前面做好的组件一一放好即可,对应调整好大小 使其达到最协调、最美的展示效果。

嗯,还是挺漂亮的。

配色说明

1,背景色(当然可以用图片)的选取

整体采用深蓝色,一是有科技感,二是大屏显示不会刺眼(小秘密:屏幕亮度高的话,用浅色会亮瞎你的小眼儿)。

组件背景采用亮度稍高的蓝色(#264C70),和大背景对比,不会跳色,承接自然。同时避免用太“脏”,比如深灰色系等,虽然不刺眼,但看起来不舒服。

2,标题字体用色

(1)主标题,采用白色(#FFF),和其他配色相比有鹤立鸡群的感觉,焦点。。。

(2)组件标题,文字及图作为数据展示的重点,自然要突出一些,要抓住看客的眼球。此例中采用微软雅黑的亮蓝色(#87CEFA),文字前配上圆形图标,更能引起看客的注意。有哪些组件也是一目了然,观看者能快捷找到关注的内容。

3,统计图配色

整体还是与背景色搭配,选择相融的色系,还是避免跳色(不是说跳色不好,如果有特殊的数据还是有跳色更好,比如来个红色突出一些预警数据)。

标签文字:#679DBF

柱或折线的颜色:[‘#32749C’,‘#2F8CC0’,‘#75B6DD’,‘#4EB3AD’,‘#028688’]

能不能更炫酷?!

可以,开篇已剧透!

这里的炫酷是相对于沉稳内敛型来说,我们可以通过简单调换颜色、增加效果背景图等来使得整体更活泼、靓丽。

温习一下图

怎么改?! 真的特简单。

1、 整体背景色由背景图替代

好看的背景图,可以将各组件衬托的更完美。

首先找或问美工要到合适的图片,通过报表工具菜单栏,报表 -- 报表属性 -- 背景图 完成添加背景图。

2、 调整统计图柱线用色

原配色列表为 [‘#32749C’,‘#2F8CC0’,‘#75B6DD’,‘#4EB3AD’,‘#028688’],替换一组为 [‘#32749C’,‘#2F8CC0’,‘#75B6DD’,‘#4EB3AD’,‘#028688’]。

以“中下”位置的环形图为例,编辑统计图,找到

替换 color 值,齐活!

3、 调整轴标签值配色

包含 X、Y 轴,以位置“左下”的柱图为例,找到

直接替换成想要的(应该是更合适的)颜色即可。

通过以上简单 3 小步,轻松灵活换风格,真心不由得想给自己个赞。

总结

“骗”大家进来了解了用电量和 GDP 的关系(脑洞开没开,涨没涨知识?!),其实更重要的是让大家了解下润乾报表也是可以处理大屏需求的(di),并且同样做的很美。 对于大屏的制作,只要下足功夫,效果肯定是可以接近完美的。 当然最好给配个专门的美工人员,给开发人员们搞搞配色、布局等样式问题,不然还有另外一个口号“真想大屏做的好,时间必定花不少”。

看完之后还不知道如何下手?没关系,企业 QQ:800025723 欢迎随时骚扰。

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