3D数据大屏实现过程,使用echarts、Next.js

news2024/12/12 1:12:13

📜 本文主要内容

  • 数据大屏自适应方案
  • 动效 echarts:
    • 3D 立体柱状图
    • 动态流光折线图
  • 3D 地球(飞线、柱状图)
  • 无限滚动列表

🔍 大屏效果

数据大屏: 点击预览

请添加图片描述

🕹 运行条件

  • next 12.3.4
  • echarts 5.4.3
  • earth-flyline 1.5.4

数据大屏自适应方案

开发前在网上进行相关了解以后,目前主要有 vw vh、rem、scale 这三种方案 👇

方案实现方式优点缺点
vw vh1.按照设计稿尺寸,将 px 按比例计算转换成 vw,vh1.可以动态计算图表高度,字体等,灵活性较高
2.当屏幕比例跟 ui 稿不一致时,不会出现两边留白情况
1.每个图表都需要单独做字体、间距、位移的适配,比较麻烦
scale1.通过 scale 属性,根据屏幕大小,对图表进行整体的等比缩放1.代码量少,适配简单
2.一次处理后不需要在各个图表 中再去单独适配
1.因为是根据 ui 稿等比缩放,当大屏跟 ui 稿的比例不一样时,会出现周边留白情况
2.当缩放比例过大时候,字体会有一点点模糊,就一点点
3.当缩放比例过大时候,事件热区会偏移。
rem + vw vh1.获得 rem 的基准值
2.动态的计算 html 根元素的 font-size
3.图表中通过 vw vh 动态计算字体、间距、位移等 适配
1.布局的自适应代码量少,适配简单1.因为是根据 ui 稿等比缩放,当大屏跟 ui 稿的比例不一样时,会出现周边留白情况
2.图表需要单个做字体、间距、位移的适配
  • 如果想简单,客户能同意留白,选用 scale 即可
  • 如果需要兼容不同比例的大屏,并且想在不同比例中都有比较好的效果,图表占满屏幕,类似于移动端的响应式,可以采用 vw vh 的方案
  • 至于 rem,个人觉得就是 scale 和 vw vh 的综合,最终的效果跟 scale 差不多

总的来说,每个方案都各有取舍,根据不同的使用场景可以采取不同的方案,案例中的dashboard采用的是 scale 方案,不过可以根据需求自定义

📖 代码实现

      /*
      JS部分
      */
       //数据大屏自适应函数
    const handleScreenAuto = () => {
        const designDraftWidth = 1920;//设计稿的宽度
        const designDraftHeight = 960;//设计稿的高度
        //根据屏幕的变化适配的比例
        const scale = document.documentElement.clientWidth / document.documentElement.clientHeight < designDraftWidth / designDraftHeight ?
            (document.documentElement.clientWidth / designDraftWidth) :
            (document.documentElement.clientHeight / designDraftHeight);
        //缩放比例
        (document.querySelector('#screen') as any).style.transform = `scale(${scale}) translate(-50%)`;
    }

    //React的生命周期 如果你是vue可以放到mountd或created中
    useEffect(() => {
        //初始化自适应  ----在刚显示的时候就开始适配一次
        handleScreenAuto();
        //绑定自适应函数   ---防止浏览器栏变化后不再适配
        window.onresize = () => handleScreenAuto();
        //退出大屏后自适应消失   ---这是react的组件销毁生命周期,如果你是vue则写在deleted中。最好在退出大屏的时候接触自适应
        return () => window.onresize = null;
    }, [])

    /*
      HTML部分
    */  
    <div className="screen-wrapper">
        <div className="screen" id="screen">

        </div>
     </div>

    /*
      CSS部分  --除了设计稿的宽高是根据您自己的设计稿决定以外,其他复制粘贴就完事
    */  
  .screen-root {
    height: 100%;
    width: 100%;
    .screen {
        display: inline-block;
        width: 1920px;  //设计稿的宽度
        height: 960px;  //设计稿的高度
        transform-origin: 0 0;
        position: absolute;
        left: 50%;

    }

}

动效 echarts 动态流光折线图

效果如下

请添加图片描述

使用echarts 构建带流动光效的折线图,实现代码可以参考另一篇文章,写得比较详细。

基于echarts的带流动光效的折线图

动效 echarts 3D柱状图

效果如下

请添加图片描述

使用echarts 构建3D立体柱状图,实现代码可以参考另一篇文章,写得比较详细。

echarts实现3d柱状图)

3D 地球(飞线、柱状图)

效果如下
请添加图片描述

earth-flyline 基于threejs 封装的3D可视化地球组件,开箱即用。

  1. 支持GeoJSON 格式的数据渲染地图

  2. 支持2D平面地图和3D地球渲染

  3. 支持地图区域配色,边界线配色,地球配色,鼠标滚轮放大缩小,区域高亮

  4. 支持飞线、涟漪的颜色配置和增删操作。

  5. 支持鼠标交互事件

使用

npm i earth-flyline


import earthFlyLine from "earth-flyline";
//请先下载geojson格式的地图文件(可去第三方下载) 然后注册地图,也可以在我的项目src/map路径下查找并下载
//也可通过贴图方式实现,具体详情参考文档说明
import geojson from 'xxx/path/world.json'
earthFlyLine.registerMap("world", geojson);
//获取dom节点作为容器 注:该节点请设置宽高
const dom = document.getElementById("container");
const chart = earthFlyLine.init({
      dom,
      map: "world",
    });

参考资料:
scale 方案参考: 数据大屏最简单自适应方案,无需适配rem单位
GlobeStream3D: 基于Threejs封装的3D地球

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/2253928.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

第一部分 网络安全

网络安全是利用各种网络监控和管理技术措施&#xff0c;对网络系统的硬件、软件及系统中的数据源实施保护&#xff0c;使其不会因为一些不利因素遭到破坏&#xff0c;从而保证网络系统连续、安全、可靠的运行。 一、信息泄露与篡改 四种类型&#xff1a;截获信息&#xff0c;…

机器学习--绪论

开启这一系列文章的初衷&#xff0c;是希望搭建一座通向机器学习世界的桥梁&#xff0c;为有志于探索这一领域的读者提供系统性指引和实践经验分享。随着人工智能和大数据技术的迅猛发展&#xff0c;机器学习已成为推动技术创新和社会变革的重要驱动力。从智能推荐系统到自然语…

家庭财务管理系统的设计与实现ssm小程序+论文源码调试讲解

2系统关键技术 2.1 微信小程序 微信小程序&#xff0c;简称小程序&#xff0c;英文名Mini Program&#xff0c;是一种全新的连接用户与服务的方式&#xff0c;可以快速访问、快速传播&#xff0c;并具有良好的使用体验。 小程序的主要开发语言是JavaScript&#xff0c;它与普…

MySQL初学之旅(5)详解查询

目录 1.前言 2.正文 2.1聚合查询 2.1.1count() 2.1.2sum() 2.1.3avg() 2.1.4max() 2.1.5min() 2.1.6总结 2.2分组查询 2.2.1group by字句 2.2.2having字句 2.2.3group by与having的关系 2.3联合查询 2.3.1笛卡尔积 2.3.2内连接 2.3.3外连接 2.3.4自连接 2.3…

Java Web 2 JS Vue快速入门

一 JS快速入门 1.什么是JavaScript&#xff1f; 页面交互&#xff1a; 页面交互是指用户与网页之间的互动过程。例如&#xff0c;当用户点击一个按钮&#xff0c;网页会做出相应的反应&#xff0c;如弹出一个对话框、加载新的内容或者改变页面的样式等&#xff1b;当用户在表…

浅谈MySQL路由

华子目录 mysql-router介绍下载mysql-router安装mysql-router实验 mysql-router介绍 mysql-router是一个对应用程序透明的InnoDB Cluster连接路由服务&#xff0c;提供负载均衡、应用连接故障转移和客户端路由利用路由器的连接路由特性&#xff0c;用户可以编写应用程序来连接到…

Python语法基础---正则表达式

&#x1f308;个人主页&#xff1a;羽晨同学 &#x1f4ab;个人格言:“成为自己未来的主人~” 我们这个文章所讲述的&#xff0c;也是数据分析的基础文章&#xff0c;正则表达式 首先&#xff0c;我们在开始之前&#xff0c;引出一个问题。也是我们接下来想要解决的问题。…

AMEYA360 | 杭晶电子:晶振在AR/VR中的应用

晶振在AR/VR设备中扮演重要角色&#xff0c;为其核心电子系统提供稳定的时钟信号&#xff0c;确保设备的高性能运行。 以下是晶振在AR/VR应用中的具体作用&#xff1a; 01、图像处理与同步 1、晶振为图形处理单元(GPU)和显示芯片提供精准的时钟信号&#xff0c;支持高速图像渲染…

如何将python项目导出为docker镜像

如何将python项目导出为docker镜像 前提条件步骤 1: 创建并准备 Python 项目步骤 2: 创建 `setup.py`步骤 3: 打包项目步骤 4: 创建 Dockerfile步骤 5: 构建 Docker 镜像步骤 6: 运行 Docker 容器步骤 7: 保存修改并继续开发总结要将修改后的Python代码导出为 .tar.gz 格式,并…

预训练模型与ChatGPT:自然语言处理的革新与前景

目录 一、ChatGPT整体背景认知 &#xff08;一&#xff09;ChatGPT引起关注的原因 &#xff08;二&#xff09;与其他公司的竞争情况 二、NLP学习范式的发展 &#xff08;一&#xff09;规则和机器学习时期 &#xff08;二&#xff09;基于神经网络的监督学习时期 &…

红日靶场vulnstack (五)

前言 好久没打靶机了&#xff0c;今天有空搞了个玩一下&#xff0c;红日5比前面的都简单。 靶机环境 win7&#xff1a;192.168.80.150(外)、192.168.138.136(内) winserver28&#xff08;DC&#xff09;&#xff1a;192.168.138.138 环境搭建就不说了&#xff0c;和之前写…

5G CPE组成及功能介绍(二)

5G CPE 组成及功能介绍 5G CPE 将5G信号转换为Wi-Fi或有线信号, 其由5G基带芯片、主控处理器、WIFI、电源、天线、结构等多个部件组成。5G基带: 这是5G CPE中最核心的组件,负责接收和解码来自5G基站的信号,然后将这些数据转换成用户设备可以使用的格式。采用了先进的5G芯片…

Vue Web开发(一)

1. 环境配置 1.1. 开发工具下载 1.1.1. HbuilderX 官网地址&#xff1a;https://uniapp.dcloud.net.cn/ 1.1.2. Visual Studio Code 官网地址&#xff1a;https://code.visualstudio.com/Download 1.1.3. Node环境 官网地址&#xff1a;https://nodejs.cn/   正常软件安装…

四、自然语言处理_02RNN基础知识笔记

1、RNN的定义 RNN&#xff08;Recurrent Neural Network&#xff0c;循环神经网络&#xff09;是一种专门用于处理序列数据的神经网络架构&#xff0c;它与传统的前馈神经网络&#xff08;Feedforward Neural Network&#xff09;不同&#xff0c;主要区别在于它能够处理输入数…

速通SpringBoot+vue全栈开发教程

本人的环境配置&#xff1a; idea 2019 java&#xff08;jdk8&#xff09; apache-maven 3.6.1 tomcat 8.5.5 mysql 8.0.12 navicat 16 一、SpringBoot快速上手——创建一个springboot项目 进去之后报红 在设置里面修改maven的配置&#xff0c;改成自己下载的maven的地址 还因…

【开源代码】图像水印移除-依赖python-tensorflow

下载源码 git clone https://github.com/zuruoke/watermark-removal创建conda环境 conda create -n tensorflow_gpu python=3.7 conda activate tensorflow_gpu conda install tensorflow-gpu==1.15

MySQL导入.sql文件后数据库乱码问题

问题分析&#xff1a; 当导入.sql文件后&#xff0c;发现数据库中的备注出现乱码&#xff0c;通常是由于一下原因导致&#xff1a; 字符集不匹配&#xff1a;.sql文件、MySQL服务器、客户端连接使用的字符集不一致。备注内容编码问题&#xff1a;备注内容本身的编码格式与数据…

Qt 2D绘图之五:图形视图框架的结构、坐标系统和框架间的事件处理与传播

参考文章链接: Qt 2D绘图之五:图形视图框架的结构和坐标系统 Qt 2D绘图之六:图形视图框架的事件处理与传播 图形视图框架的结构 在前面讲的基本绘图中,我们可以自己绘制各种图形,并且控制它们。但是,如果需要同时绘制很多个相同或不同的图形,并且要控制它们的移动、…

大模型面试题:P-tuning、Prompt-tuning和Prefix-tuning区别是什么?

我整理了1000道算法面试题&#xff0c;可以在下面的地方获取&#xff0c;面试题还是有点多的 P-tuning、Prompt-tuning和Prefix-tuning区别是什么&#xff1f; prefix-tuning对比P-tuning&#xff1a;Prefix-Tuning是将额外的embedding加在开头&#xff0c;看起来更像模仿Inst…

数据结构初阶之顺序表的介绍与动态顺序表的实现

一、线性表 线性表&#xff08;linear list&#xff09;是由 n 个具有相同特性的数据元素组成的有限序列。线性表是一种在实际中广泛使用的数据结构&#xff0c;常见的线性表&#xff1a;顺序表、链表、栈、队列、字符串... 线性表在逻辑上是线性结构&#xff0c;也就说是连续…