⭐前言

大家好，我是yma16，本文分享关于 vue3+echarts可视化——记录我的2023编程之旅。
数据来源

1. 回顾2023，我在gitcode、gitee、github上的提交记录数据
2. 回顾2023，我在csdn发布的文章数量
3. 回顾2023，我在csdn的粉丝量
4. 回顾2023，我的博客社区数量

⭐2023我在csdn的旅途痕迹

以下是我在csdn留下的痕迹

💖node系列文章

node_windows环境变量配置
node_npm发布包
linux_配置node
node_nvm安装配置
node笔记_http服务搭建（渲染html、json）
node笔记_读文件
node笔记_写文件
node笔记_连接mysql实现crud
node笔记_formidable实现前后端联调的文件上传
node笔记_koa框架介绍
node_koa路由
node_生成目录
node_读写excel
node笔记_读取目录的文件
node笔记——调用免费qq的smtp发送html格式邮箱
node实战——搭建带swagger接口文档的后端koa项目（node后端就业储备知识）
node实战——后端koa结合jwt连接mysql实现权限登录（node后端就业储备知识）
node实战——koa给邮件发送验证码并缓存到redis服务（node后端储备知识）
node实战——koa实现文件下载和图片/pdf/视频预览（node后端储备知识）

💖vue3系列文章

vue3 + fastapi 实现选择目录所有文件自定义上传到服务器
前端vue2、vue3去掉url路由“ # ”号——nginx配置
csdn新星计划vue3+ts+antd赛道——利用inscode搭建vue3(ts)+antd前端模板
认识vite_vue3 初始化项目到打包
python_selenuim获取csdn新星赛道选手所在城市用echarts地图显示
让大模型分析csdn文章质量 —— 提取csdn博客评论在文心一言分析评论区内容
前端vue3——html2canvas给网站截图生成宣传海报

💖python系列文章

python爬虫_基本数据类型
python爬虫_函数的使用
python爬虫_requests的使用
python爬虫_selenuim可视化质量分
python爬虫_django+vue3可视化csdn用户质量分
python爬虫_正则表达式获取天气预报并用echarts折线图显示
python爬虫_requests获取bilibili锻刀村系列的字幕并用分词划分可视化词云图展示
python爬虫_selenuim登录个人markdown博客站点
python爬虫_requests获取小黄人表情保存到文件夹

💖react系列文章

next.js博客搭建_初始化next项目（第一步）
next.js博客搭建_登录注册（第二步）
next.js博客搭建_react-markdown渲染内容（第三步）

💖js拖拽相关文章

前端——html拖拽原理
前端vue3——实现二次元人物拼图校验

💖小程序系列文章

小程序组件传值
小程序自定义微信昵称和头像
小程序制作markdown博客
小程序结合chatgpt制作聊天页面
小程序复制到粘贴板的功能实现
小程序的markdown代码块复制功能
小程序图片二维码识别
小程序获取openid联动django实现
微信小程序_搜索图片功能实现

💖uniapp系列文章

uniapp框架——初始化vue3项目(搭建ai项目第一步)
uniapp框架——vue3+uniFilePicker+fastapi实现文件上传(搭建ai项目第二步)

⭐可视化布局

关于图表展示的选择

1. git代码分布，采用折线图，以时间为维度
2. csdn 发布的文章数量采用 柱状图
3. 我在csdn的粉丝数量采用折线图进行分布
4. 社区数量采用饼图进行展示

💖 git 数据的提取

gitcode平台提交次数获取 https://gitcode.net/users/qq_38870145/calendar.json
gitcode平台

gitee平台 commit数据获取

https://gitee.com/yma16/contribution_timeline?url=%2Fyma16%2Fcontribution_timeline&scope=my&day=&start_date=&end_date=&year=&limit=20&prev_id=747337371&_=1704133949757
gitee平台

⭐echarts页面

采用上下排版布局样式

💖 vue3 封装 折线图分布 组件

<template><div id="lineChartId" style="width:100vw;height:300px;margin: 0 auto"></div>
</template>
<script setup>import * as echarts from 'echarts';
import { defineProps, reactive, watch, nextTick, onUnmounted,onMounted } from 'vue';
import {getCommitData} from './data.js'const state = reactive({exportLoading: false,echartInstance: undefined,commitConfig:[],lineData:[]
})function renderEchartLine() {// 基于准备好的dom，初始化echarts实例const domInstance=document.getElementById('lineChartId')if(domInstance){domInstance.removeAttribute('_echarts_instance_')}else{return }const myChart = echarts.init(domInstance);const seriesItem=    {data: state.commitConfig.map(item=>item.count),type: 'line',smooth: true}const labelData=state.commitConfig.map(item=>item.date)const seriesData=[seriesItem]const option = {title: {text: 'git code git commit次数',textStyle:{color:'#ffffff'}},toolbox: {show: true,feature: {saveAsImage: {}}},dataZoom: [{id: 'dataZoomX',type: 'slider',xAxisIndex: [0],filterMode: 'filter'}],tooltip: {trigger: 'axis',axisPointer: {type: 'shadow'}},legend: {},xAxis: {type: 'category',data: labelData,axisLabel:{color:'#ffffff'}},yAxis: {type: 'value',axisLabel:{color:'#ffffff'}},grid: {x: 60,x2: 100},series: seriesData};// 使用刚指定的配置项和数据显示图表。myChart.setOption(option, true);// 监听state.echartInstance = myChart;window.onresize = myChart.resize;
}onUnmounted(() => {window.onresize = null
})
const getCommitConfig= ()=>{state.commitConfig=getCommitData()renderEchartLine()
}onMounted(()=>{getCommitConfig()
})
</script>

折线图效果如下

💖 vue3 封装 柱状图分布 组件

2023 文章质量分 分布 数据
参考我的博客：
python爬虫_django+vue3可视化csdn用户质量分
以下是 过滤的2023 yma16 文章的 所有json数据

代码实现：

<template><div id="barChartId" style="width:100vw;height:900px;margin: 0 auto"></div>
</template>
<script setup>
import * as echarts from 'echarts';
import { defineProps, reactive, watch, nextTick, onUnmounted } from 'vue';
const props = defineProps({tableData: []
})const state = reactive({exportLoading: false,dataSource: [],echartInstance: undefined
})
watch(() => props.tableData,(val) => {state.dataSource = valnextTick(() => {renderEchartBar()})}, {deep: true,immediate: true
})
function renderEchartBar() {// 基于准备好的dom，初始化echarts实例const domInstance=document.getElementById('barChartId')if(domInstance){domInstance.removeAttribute('_echarts_instance_')}else{return }const myChart = echarts.init(domInstance);const option = {title: {text: 'csdn 质量分柱状图 点击跳转到对应的文章'},toolbox: {show: true,feature: {saveAsImage: {}}},dataZoom: [{id: 'dataZoomX',type: 'slider',xAxisIndex: [0],filterMode: 'filter'}],tooltip: {trigger: 'axis',axisPointer: {type: 'shadow'}},legend: {},xAxis: {type: 'category',data: state.dataSource.map(item => item.postTime)},yAxis: {type: 'value'},grid: {x: 60,x2: 100},tooltip: {formatter: function (params) {let findItem = state.dataSource.find(item => {return item.postTime == params.name})if (!findItem) {return ''}return `<span style='color:blue'>-<span> 博客标题：${findItem.title}  <br><span style='color:green'>-<span> 博客质量：${params.value} <br><span style='color:red'>-<span> 博客建议：${findItem.message}<br><span style='color:blue'>-<span> 博客地址：${findItem.url}<br><span style='color:blue'>-<span> 发文时间：${params.name}<br>`},},series: [{data: state.dataSource.map(item => item.score),type: 'bar',showBackground: true,backgroundStyle: {color: 'rgba(180, 180, 180, 0.2)'},label: { //柱体上显示数值show: true,//开启显示position: 'center',//在上方显示textStyle: {//数值样式fontSize: '2px',color: 'blue'}},markPoint: {data: [{ type: 'max', name: '最高分' },{ type: 'min', name: '最低分' }]},markLine: {itemStyle: {normal: {lineStyle:{type: 'dotted',},label:{show: true,position: 'middle',color: 'red',lineHeight: 35,backgroundColor: 'rgba(255,255,255.7)',formatter: (params) => {return params.name + ":" + params.value}}}},data: [{type: 'average',name: '平均分'}]}}]};// 使用刚指定的配置项和数据显示图表。myChart.setOption(option, true);// 监听state.echartInstance = myChart;myChart.on('click', function (params) {const findItem = state.dataSource.find(item => {return item.postTime == params.name})if (params.name) {window.open(findItem.url, '_blank')}});window.onresize = myChart.resize;
}onUnmounted(() => {window.onresize = null
})
</script>

csdn 质量分柱状图效果

💖 vue3 封装 饼图分布 组件

yma16社区文章数量：

export const pieData= [{ value: 270, name: 'csdn博客' },{ value: 131, name: '掘金博客' },{ value: 60, name: '阿里云开发者社区' },{ value: 30, name: '华为云开发者社区' },{ value: 10, name: '腾讯云开发者社区' },{ value: 10, name: '51cto博客' },]

饼图分布代码实现

<template><div id="pieChartId" style="width:800px;height:300px;margin: 0 auto"></div>
</template>
<script setup>import * as echarts from 'echarts';
import { defineProps, reactive, watch, nextTick, onUnmounted,onMounted } from 'vue';
import {pieData} from './data.js'const state = reactive({exportLoading: false,echartInstance: undefined,hubData:[],
})function renderEchartLine() {// 基于准备好的dom，初始化echarts实例const domInstance=document.getElementById('pieChartId')if(domInstance){domInstance.removeAttribute('_echarts_instance_')}else{return }const myChart = echarts.init(domInstance);const seriesItem= {name: 'Access From',type: 'pie',radius: '50%',data:state.hubData,label:{color:'#ffffff'},emphasis: {itemStyle: {shadowBlur: 10,shadowOffsetX: 0,shadowColor: 'rgba(0, 0, 0, 0.5)'}}}const seriesData=[seriesItem]const option = {title: {text: '社区文章数量占比',textStyle:{color:'#ffffff'}},toolbox: {show: true,feature: {saveAsImage: {}}},tooltip: {trigger: 'axis',},xAxis: {axisLabel:{color:'#ffffff'}},yAxis: {axisLabel:{color:'#ffffff'}},grid: {x: 60,x2: 100},series: seriesData};// 使用刚指定的配置项和数据显示图表。myChart.setOption(option, true);// 监听state.echartInstance = myChart;window.onresize = myChart.resize;
}onUnmounted(() => {window.onresize = null
})
const getHubConfig= ()=>{state.hubData=[...pieData]renderEchartLine()
}onMounted(()=>{getHubConfig()
})
</script>

饼图效果

💖inscode代码块

⭐总结

前端截图

以上是我2023的可视化数据

可视化分析
可视化分析是通过图表、图形、地图等可视化的方式呈现数据和信息的分析方法。相比传统的数据分析方法，可视化分析具有以下优势：

1. 更直观：可视化分析使用图表和图形展示数据，使数据变得更加直观和易于理解。通过可视化，人们可以快速地看到数据中的模式、趋势和关联，而不需要深入研究数据背后的复杂性。

2. 更易于发现洞察力：可视化分析有助于发现隐藏在数据中的洞察力和新的信息。通过对数据进行可视化呈现，人们可以更容易地发现异常值、趋势、相关性和模式，从而提供新的洞察力和决策支持。

3. 更高效的决策：可视化分析可以帮助人们更快速地做出决策。通过可视化呈现数据，人们可以更快地获取重要信息，了解业务情况，并基于这些信息做出决策。与传统的数据分析方法相比，可视化分析更加直观和高效。

4. 更好的沟通和共享：可视化分析能够帮助人们更好地沟通和共享数据和信息。通过可视化呈现数据，人们可以更好地向他人解释数据和分析结果，并确保大家对数据的理解是一致的。同时，可视化结果可以很容易地与他人共享，并且可以轻松地被他人理解和使用。

5. 更灵活的探索：可视化分析提供了一种灵活的数据探索方式。通过可视化工具，人们可以根据需要自由地探索数据，并以不同的角度和维度查看和分析数据。这种灵活性可以帮助人们发现潜在的模式和关联，且能够更好地理解数据背后的故事。

💖 2024 展望

2024年的计划我分为以下几点：

1. 热爱生活，开始健身
2. 拥抱web3.0和gpt
3. 追自己的梦，放平心态
4. 坚持副业
5. stay hungry stay foolish

⭐结束

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