作为承载海量数据存储的分布式文件系统，用户通常需要直观地了解整个系统的容量、文件数量、CPU 负载、磁盘 IO、缓存等指标的变化。JuiceFS 没有重复造轮子，而是通过 Prometheus 兼容的 API 对外提供实时的状态数据，只需将其添加到用户自建的 Prometheus Server 建立时序数据，然后通过 Grafana 等工具即可轻松实现 JucieFS 文件系统的可视化监控。快速上
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2024-07-22 11:32:23
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用Excel绘图饼图适合使用饼图的条件 注意：不用在图中加入标题，标题的位置一般为表上图下实例特殊情况类别太多解决方法：使用柱状图类别太少不是全集比如：手机品牌和销量 解决方法：加上一个其它预处理先排序后画图复合饼图柱状图优势：柱状图常常用于展示多个分类（单个分类也可以）的数据变化和同类别各变量之间的比较情况。堆积柱状图可用于比较同类别各变量和不同类别变量总和差异；百分比堆积柱状图适合展示同类别的
（多图预警）有多少人在制作PPT时除了执着动画效果，同时还对图表有着不同的执念？其实图表一直让大家烦恼的重大原因之一就是：形式单一。图表作为数据结果详情的展示，常用的图表有：柱状图、条形图、饼图： 其中柱状图和条形还非常的相似，这样的图表虽然数据内容千千万，但展示形式却很单调，我相信大家为了让自己的图表变得有逼格也做了不少努力，比如：更换颜色，用颜色的来区分
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2024-05-23 20:08:38
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一步一步实现grafana可视化平台（zabbix数据源）
以下为测试数据效果展示:
1.采用daocker安装grafana
[1]下载grafana镜像并启动容器。docker pull grafana/grafana
docker run -d --name=grafana -p 80:3000 grafana/grafana
[2].安装grafana基础插件并重新grafana
d
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2024-02-28 08:44:41
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在这篇博客【】中已经学习过如何绘制一个饼状图了，这里在其基础上进行拓展，先上最终效果： 这种效果在开源库中经常遇见，而正好有一个类似的效果出现在公司的项目中，不过公司的更加酷炫，所以先把这个研究清楚之后再来把公司的那个效果也记录一下，好了，话不多话，进入编码【注：完全是基于上次现有的实现代码去拓展滴】。添加触摸事件： /**
* 带百分比的饼图效果，实现思路:
* 1、最内测的扇
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2024-06-06 15:38:38
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饼图由一个被分割成两个或更多扇区(分块或楔形)的圆形(饼)组成。饼图强调数据与整体之间的相对关系，在展现比例和比率方面特别有用。当数据由几个较大的类别(3 到 7 个类别)组成时，饼图的使用效率最高;类别过多会导致将饼图被分割成过多的小块，会为数据的解释带来难度。 控制饼图 如果您有一个按国家统计的人类感染禽流感病例表，表中以首次发现病毒的时间先后顺序(从 1997 年到 2005 年 12
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2024-04-14 20:47:56
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# 如何在Grafana中使用MySQL数据源创建饼状图
Grafana 是一个强大的数据可视化工具，可以帮助你将各种数据源的内容可视化，如 MySQL。以下是实现“Grafana MySQL 饼状图”的步骤，本文将详细介绍每个步骤及相关代码。
## 步骤流程
以下是简单的步骤流程表格：
| 步骤 | 描述 |
|------
原创
2024-08-30 06:29:13
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"""
author:魏振东
date：20200303
func：微信好友性别可视化-饼状图
"""
from pyecharts.charts import Pie
from pyecharts import options as opts
import csv
# 读取csv文件，并把性别信息读取出来
def getSex(filename):
lstsex = []
wi
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2023-11-09 07:42:33
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***S 2012 高级图表类型 -- 圆饼图圆饼图是用来呈现数据相对大小与分布的重要图表，以下我们将深入圆饼图以介绍业务上经常面对的需求以及设置方式。 步骤1：拖拽一个图表工具，设置为“Pie”图表类型，将变量（如销售金额）拖至“值”，将要用来显示选项间分布的类别，变量（如产品类别）拖至“类别组”。 步骤2：预览图表时，即可获得如图的基本圆饼图。&nb
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2024-03-19 00:11:49
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今日分享主题：反映单层级结构比例关系之饼图。昨天我们分享了多层结构的比例关系，可以用旭日图来呈现。而对于单层结构的比例关系，我们也提到，大家最熟悉的是饼图。虽然饼图的制作相对比较简单，但作为一个知识点，今天还是来分享其制作方法，尤其是说明其中的一些注意要点。举例来说明：需要呈现一季度成本的各项明细分布情况。 具体操作如下：1. 对数据源中的“发生额“降序排列
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2024-03-01 13:41:16
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饼状图是数据统计中经常用到的另一类图表，饼图可以直观地显示一个数据系列中各项的大小与各项总和的比例，本文将使用D3上手制作一个简单的饼状图什么是布局布局是D3中非常重要的内容，有了布局D3才能画出复杂的矢量图。但布局并不是直接绘制图形，只是将初始数据转换成容易画图的图形语言，画图工具能读懂图形语言来进行绘制。在绘制饼状图中，例如有一组数据[1, 2, 3]，只依靠这些数据是画不出的，需要将这些数据
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2024-04-01 05:45:59
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官网：https://grafana.com/grafana/plugins/grafana-piechart-panel/?tab=installation 使用grafana-cli直接安装 [root@test1 plugins]# grafana-cli plugins install gr
原创
2024-02-05 10:30:24
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在这篇文章中，我将为大家展示如何使用Grafana和MySQL创建饼状图模板。本指南将涵盖从环境准备到排错的整个过程，确保你可以顺利地实现这一目标。
## 环境准备
在开始之前，确保你的系统上已经安装了以下前置依赖：
- **Grafana**: 监控与可视化工具
- **MySQL**: 数据库管理系统
- **Prometheus**: 可选的，但对于监控可能有帮助
以下是硬件资源评估
饼状图一、创建饼状图对象创建饼状图对象用到类是piechartview.h, 代码如下:
self.piechartview = [[piechartview alloc] init];
self.piechartview.backgroundcolor = bgcolor;
[self.view addsubview:self.piechartview];
[self.piechartview
目前，2D & 3D饼状图在数据处理中很常见，往往给人呈现很直观的感觉。今天与大家分享一下，如何利用Origin绘制2D &3D饼状图？首先导入数据： 012D饼状图绘制2D饼状图：①选中全部数据；②点击Plot；③点击Pie图标的▼；④选择2D B&W Pie Chart。 效果图：默认为黑白条纹饼状图 02
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2024-04-26 15:56:59
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写在前面不知何时起，我总是喜欢在推文前面写上写在前面，可能是表达我的一种心境吧。在家里的日子在不断的测试和完善流程，每当我累了的时候，总想去gogle找一些新鲜东西，然后修改，适最后合自己的模子，变成对自己功能强大的样子，慢慢的这种方式变成了习惯。华夫饼干图在本文中，我将展示如何使用ggplot2绘图包在R中创建各种样式的“华夫饼”图。我定义了超过物种华夫饼图的元素，这些元素当然都会来自ggplo
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2024-02-27 19:45:31
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Navicat for MySQL 是一套管理和开发 MySQL 或 MariaDB 的理想解决方案，支持单一程序，可同时连接到 MySQL和MariaDB。这个功能齐备的前端软件为数据库管理、开发和维护提供了直观而强大的图形界面，给 MySQL 或 MariaDB 新手以及专业人士提供了一组全面的工具。实用工具ER 图表Navicat for MySQL ER 图表ER 图表能通过图形格式显示数
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2023-09-07 23:07:59
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这是一个关于画一个饼图的故事......话说在一个月黑风高的夜晚，笔者肚子饿了，脑海中回想起画饼充饥的典故，于是打算....成功冷到自己。。。。。。好吧进入正题，这次我们来说说怎么用python画一个饼图。（Excel可以做？下次先）本次侧重于例子向，理论和参数就先不说了。在数据分析三件套中（pandas、numpy、matplotlib）中，前两个是处理数据的利器，而matplot
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2024-04-04 15:55:52
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# Grafana连接MySQL绘制饼状图
## 简介
Grafana是一款流行的开源数据可视化工具，能够连接多种数据源，并以直观的方式展示数据。在本文中，我们将介绍如何使用Grafana连接MySQL数据库，并绘制饼状图来展示数据。
## 准备工作
在开始之前，我们需要准备以下环境：
- 安装并配置好Grafana
- 安装并配置好MySQL数据库
## 连接MySQL数据库
首先
原创
2023-12-31 05:42:00
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前言小编在之前已经跟大家分享过关于怎样用柱状图和折线图这两种基本图表。这两种图表都是有坐标轴的，现在来说一种没有坐标轴的图表——饼图。饼状图实现还是和之前一样，我们先把简单的画图框架搭起来，添加SVG画布。但是这里需要注意的是，为了方便后面画饼图上的弧形，我们把组合这些元素的g元素移动到画布的中心：饼图 .container {
margin: 30px auto;
width: 600px;
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2024-07-11 22:50:57
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