柱状图

菜鸟教程关于插件的使用教程 Highcharts 设置坐标轴文字样式 HighCharts解析之xAxis——x轴的样式 Jquery画折线图、柱状图、饼图 官网 插件导出【HighCharts系列教程】七、导出属性——exporting 插件中提供导出功能。需要引入exporting.js 我的实际案例 1、数据获取 <c:forEach items="${curLSDSI }" var="curLSDSI" varStatus="status"> <p class="hidden" id="time${status.count }"><fmt:formatDate value="${curLSDSI.recordDate }" pattern="yyyy-MM-dd"/></p> </c:forEach> <c:forEach items="${curLSDSI }" var="curLSDSI" varStatus="status"> <p class="hidden" id="planSum${status.count }">${curLSDSI.planQty }</p> </c:forEach> <c:forEach items="${curLSDSI }" var="curLSDSI" varStatus="status"> <p class="hidden" id=

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib . pyplot as plt df1 = pd . DataFrame ( { 'A' : [ 1 , 2 , 3 ] , 'B' : [ 4 , 5 , 6 ] , 'C' : [ 7 , 8 , 9 ] } ) fig , axes = plt . subplots ( 1 , 2 , figsize = ( 10 , 6 ) ) df1 . plot ( kind = 'bar' , colormap = 'Blues_r' , stacked = True , grid = True , ax = axes [ 0 ] ) df1 . plot ( kind = 'bar' , colormap = 'Reds_r' , stacked = False , grid = True , ax = axes [ 1 ] ) 来源： CSDN 作者： chaoqichaoluoe 链接： https://blog.csdn.net/chaoqichaoluoe/article/details/104119280

题目 题目来源 https://leetcode-cn.com/problems/largest-rectangle-in-histogram/ 解题思路 开始的思路 一开始我是这样想的：先遍历一遍数组，找到最短的那条边，求出以最短边为高的矩形面积（既然是最短边，那么它的底肯定是数组长度），然后再分别求出最短边的左边和右边的最大矩形面积，这又可以归结为同样的问题，那么就可以利用分治法解决，最后在这三者的值中选最大的那个。 所以这道题可以利用分治法解决，但是在实际编程的过程中，遇到几个问题： 第一个是如何将最短边的左边和右边的数组分离出来，也就是说如何表示最短边左边和右边的数组，其次，在某种极端情况下，如该数组是一个单调递增/递减的数组，那么这个时间效率不是很好 利用单调栈解决问题 主要参考下篇博客： https://blog.csdn.net/Zolewit/article/details/88863970 首先我们先来理解一下什么是单调栈 单调栈 定义：单调栈是一种特殊的栈，其栈内元素都保存着单调的特性，单调递增或者单调递减，一般是这样子定义的： stack<int> s; 具体解决思路 首先，我们做这道题如何利用栈来解题呢？我们首先明确一个问题，那就是在几条边组成的矩形中，这个矩形的高永远是最短的一条。 好了，那么我们开始对问题进行分析，要求能描绘的矩形面积最大

柱状图 使用Matplotlib提供的bar（）函数来绘制柱状图 与前面介绍的plot（）函数类似、程序每次调用bar（）函数时都会生成一组柱状图，如果希望生成多组柱状图、则通过多次调用bar（）函数来实现 bar（） bar(x, height, width=0.8, bottom=None, *, align='center', data=None, **kwargs) 主要参数： x:包含所有柱子的下标列表 height：y轴的数值序列，也是柱状图的高度，一般就是我们需要展示的数据 width：为柱状图的宽度，一般这是0.8即可 align：柱子的对齐方式有连个可选值：cneter和edge。center表示每根柱子是根据下标来对奇的，edge则表示每根柱子全部以下表为起点，然后显示到下标的右边。如果不指定该参数，默认为center 可选参数： color：每根柱子呈现的颜色，可指定一个固定值或者一个列表 edgecolor：每根柱子边框的颜色 linewidth：每根柱子的边框宽度。如果没有设置该参数，默认无边框 tick_label：每根柱子上显示的标签，默认无标签 xerr：每根柱子顶部在横轴方向的线段长度 yerr：每根柱子顶端在纵轴方向的线段长度 ecolor：设置xerr和yerr的线段颜色，可以指定一个固定值或者一个列表

#!usr/bin/env python #-*- coding:utf-8 _*- ''' @author:Administrator @file: matplot-zhuzhuang-demo.py @time: 2019-12-29 下午 5:52 ''' from matplotlib import pyplot as plt a = ["战狼2","速度与激情8","功夫瑜伽","西游伏妖篇","变形金刚5：最后的骑士","摔跤吧！爸爸","加勒比海盗5：死无对证","金刚：骷髅岛","极限特工：终极回归","生化危机6：终章","乘风破浪","神偷奶爸3","智取威虎山","大闹天竺","金刚狼3：殊死一战","蜘蛛侠：英雄归来","悟空传","银河护卫队2","情圣","新木乃伊",] b=[56.01,26.94,17.53,16.49,15.45,12.96,11.8,11.61,11.28,11.12,10.49,10.3,8.75,7.55,7.32,6.99,6.88,6.86,6.58,6.23] #windows下设置字体 plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用来正常显示负号 #设置图形大小 plt

给定 n 个非负整数，用来表示柱状图中各个柱子的高度。每个柱子彼此相邻，且宽度为 1 。 求在该柱状图中，能够勾勒出来的矩形的最大面积。 以上是柱状图的示例，其中每个柱子的宽度为 1，给定的高度为 [2,1,5,6,2,3]。 图中阴影部分为所能勾勒出的最大矩形面积，其面积为 10 个单位。 示例: 输入 : [ 2 , 1 , 5 , 6 , 2 , 3 ] 输出 : 10 来源：力扣（LeetCode） 链接：https://leetcode-cn.com/problems/largest-rectangle-in-histogram 著作权归领扣网络所有。商业转载请联系官方授权，非商业转载请注明出处。 完整代码 暴力思想：针对每一组柱状图，求最大矩形，最终得出整个柱状图中的最大矩形 class Solution { public : int largestRectangleArea ( vector < int > & heights ) { int res = 0 ; if ( heights . size ( ) == 0 ) return res ; int cur ; for ( int i = 0 ; i < heights . size ( ) ; ++ i ) { int min_height = heights [ i ] ; for ( int j = i

一种很好理解的思路 (这种思路超出时间限制，最后一个测试用例过不了）就是以每个位置的高度作为高 向两边延伸(只有它左边或者右边位置的高度不大于当前位置的高度才符合条件)找最大宽度让这个宽度乘以高度就可以得到以当前位置的高度为高能做出的最大的矩形面积，所以我们遍历数组找出每个位置的最大矩形面积，它们中的最大值即为我们最后要求解的值 int largewide ( int * heights , int heightsSize , int index ) //找到以某一个位置的高度向两边延伸可以得到的矩形的最大面积 { int i = index - 1 , j = index + 1 ; int length = 1 ; while ( i >= 0 && heights [ i ] >= heights [ index ] && j < heightsSize && heights [ j ] >= heights [ index ] ) { i - = 1 ; j + = 1 ; length + = 2 ; } while ( i >= 0 && heights [ i ] >= heights [ index ] ) { i - = 1 ; length + = 1 ; } while ( j < heightsSize && heights [ j ] >= heights

1. Excel 选中图标，插入，二维条形图，即可生成下图 2. Pandas import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt students = pd.read_excel('C:/Tools/Python/Pandas/010/Students.xlsx') students.sort_values(by='2017', inplace=True, ascending=False) # 以最近的一年数据（2017）为基准进行降序排序 print(students) students.plot.bar('Field', ['2016', '2017'], color=['orange', 'Red']) plt.title('International Students by Field', fontsize=16) plt.xlabel('Field', fontweight='bold') plt.ylabel('Number', fontweight='bold') plt.tight_layout() ax = plt.gca() # gca = get current axis ax.set_xticklabels(students['Field'], rotation=40, ha='right') #

经常遇见数据统计图，要求有Y副轴，统计图如下： MSCHART源代码 MSCHART源代码 1 <asp:Chart ID="Chart1" runat="server" Width="700px" Height="300px"> 2 <Series> 3 <asp:Series Name="Series1" ChartType="Column" BorderWidth="1" ShadowOffset="1" IsValueShownAsLabel="true" 4 IsVisibleInLegend="true" MarkerStyle="Circle"> 5 </asp:Series> 6 <asp:Series Name="Series2" ChartType="Column" BorderWidth="1" ShadowOffset="1" IsValueShownAsLabel="true" 7 IsVisibleInLegend="false"> 8 </asp:Series> 9 </Series> 10 <ChartAreas> 11 <asp:ChartArea Name="ChartArea1"> 12 <AxisY LineColor="64,64,64,64" IsLabelAutoFit="false"> 13 <LabelStyle /> 14

一、课堂导入 # 数据可视化是一门通过将数据放在可视环境中来理解数据的学科， # 主要旨在借助工具将数据制作成图表等形式，来清晰、直观、高效的传达与沟通信息。 # 上节课我们学习到了饼状图、水球图等图表制作，本节课我们将会继续深入探究图表的操作。 二、绘制图形的操作步骤 # 创建图形对象 # 添加数据 # 配置系列参数 # 配置全局参数 # 渲染图片 三、柱状图 1.概念 # 柱状图，是一种以长方形的长度为变量的表达图形的统计报告图， # 由一系列高度不等的条纹反映数据的差异，很容易看出各种数量的多少， # 柱状图可纵向排列和横向排列。 2.分类 分类：纵向柱状图、横向柱状图 3.绘制纵向柱状图 import pyecharts #配置入口模块 from pyecharts import options as opts # 柱状图构造方法 from pyecharts.charts import Bar # 1.实例化一个Bar对象 bar=Bar() # 横坐标 kind=["娃哈哈","脉动","可口可乐","雪碧","纯牛奶"] data1=[89,89,78,80,100] ## 2.添加数据 # 添加x轴数据 bar.add_xaxis(kind) # 添加y轴数据 bar.add_yaxis( "商家A", #设置系列名称 data1, #设置y轴系列数据