当前位置: 首页 > web >正文

DIFY教程第七弹:Echarts可视化助手生成图表

我们希望通过 Echars 来是实现可视化的展示各种统计数据。我们通过具体的案例来给大家介绍下,具体的效果如下:
我们可以准备一个markdown的数据 然后创建一个工作流。在开始节点我们可以上传一个文件
然后是文档提取节点 然后是格式转换节点:这里我们需要把提取的文档转换为csv格式的数据
# 角色
你是一个数据整理专家,擅长数据格式的整理和合格的转换
# 数据
{{#1741943310857.text#}}
# 任务
把数据转换为csv格式
然后是参数提取器:需要从上一步中的格式转换数据中获取到csv的数据 指令
# 任务
提取csv格式的字符串
然后是通过执行一段 Python 代码生成 满足 echarts 规范的代码 代码内容是:
import csv
import json
def main(csv_string):
# 将CSV字符串分割成行
lines = csv_string.strip().split('\n')
# 使用csv模块读取数据
reader = csv.reader(lines)
# 将所有行转换为列表
data = [row for row in reader]
# 将数字字符串转换为浮点数
for row in data[1:]: # 跳过标题行
for i in range(1, len(row)):
try:
row[i] = float(row[i])
except ValueError:
pass
# 创建完整的ECharts配置
echarts_config = {
"legend": {},
"tooltip": {},
"dataset": {
"source": data
},
"xAxis": [
最后是结果的输出
{"type": "category", "gridIndex": 0},
{"type": "category", "gridIndex": 1}
],
"yAxis": [
{"gridIndex": 0},
{"gridIndex": 1}
],
"grid": [
{"bottom": "55%"},
{"top": "55%"}
],
"series": [
# 第一个网格中的折线图系列
{"type": "bar", "seriesLayoutBy": "row"},
{"type": "bar", "seriesLayoutBy": "row"},
{"type": "bar", "seriesLayoutBy": "row"},
{"type": "bar", "seriesLayoutBy": "row"},
# 第二个网格中的柱状图系列
{"type": "bar", "xAxisIndex": 1, "yAxisIndex": 1},
{"type": "bar", "xAxisIndex": 1, "yAxisIndex": 1},
{"type": "bar", "xAxisIndex": 1, "yAxisIndex": 1},
{"type": "bar", "xAxisIndex": 1, "yAxisIndex": 1},
{"type": "bar", "xAxisIndex": 1, "yAxisIndex": 1},
{"type": "bar", "xAxisIndex": 1, "yAxisIndex": 1}
]
}
# 生成输出文件
output = f'```echarts\n{json.dumps(echarts_config, ensure_ascii=False)}\n```'
return {"result": output}
最后是结果的输出
{{#1741943512414.csvdata#}}
<br>
{{#1741945375879.result#}}

然后就可以测试运行了

http://www.xdnf.cn/news/5900.html

相关文章:

  • 按键精灵ios脚本新增元素功能助力辅助工具开发(三)
  • 五大静态博客框架对比:Hugo、Hexo、VuePress、MkDocs、Jekyll
  • Node.js中的洋葱模型
  • Linux架构篇、第五章git2.49.0部署与使用
  • 部署安装git-2.49.0.tar.xz
  • 市政务服务技能竞赛流程策划方案
  • 大模型—— FastGPT 知识库无缝集成到 n8n 工作流 (基于 MCP 协议)
  • 正点原子T80烙铁拆解学习
  • el-select 结合 el-tree:树形下拉数据
  • 为什么 import _ “github.com/go-sql-driver/mysql“ 要导入但不使用?_ 是什么意思?
  • SLAM论文——简析Cartographer
  • flinksql实践(从kafka读数据)
  • 在Linux系统中开放指定端口访问(允许远程访问数据库)
  • 电脑关机再开机会换IP吗?深入解析分配机制
  • PHP-FPM 调优配置建议
  • linux入门学习(介绍、常用命令、vim、shell)
  • .Net HttpClient 处理错误与异常
  • 机器学习 --- 数据集
  • 【Java】网络编程(Socket)
  • set(CMAKE_C_FLAGS “${CMAKE_C_FLAGS} -ansi -pedantic -Wall“)
  • JVM——方法内联之去虚化
  • 【go】binary包,大小端理解,read,write使用,自实现TCP封包拆包案例
  • Go构建高并发权重抽奖系统:从设计到优化全流程指南
  • Python 基础语法与数据类型(八) - 函数参数:位置参数、关键字参数、默认参数、可变参数 (*args, **kwargs)
  • 【PyTorch】深度学习实践——第二章:线性模型
  • 【数据结构】——栈和队列OJ
  • python酒店健身俱乐部管理系统
  • iPaaS 集成平台如何解决供应链响应速度问题?
  • Spring AI 开发本地deepseek对话快速上手笔记
  • 07_Java中的锁