柱状图

var chart = new Highcharts.Chart({ chart: { plotBackgroundColor: null, plotBorderWidth: null, backgroundColor: "transparent", plotShadow: false, renderTo: 'CMForNetWidthInCmts' }, colors:["#434348", "#3398db", "#90ed7d", "#f7a35c", "#61a0a8", "#61a0a8", "#91c7ae", "#2f4554"], title: { // text: PORTAL.Translate.cmts_table_AllNetCMTypeCount text: "" }, tooltip: { pointFormat: '{series.name}: <b>{point.y}</b>' }, plotOptions: { pie: { allowPointSelect: true, cursor: 'pointer', dataLabels: { enabled: true, color: '#000000', connectorColor: '#000000', format: '<b>{point.name}</b>: {point.y} (

Leetcode 84.柱状图中最大的矩形 题目描述： 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 单调栈： 我们可以看到，直方图矩形面积要最大的话，需要尽可能的使得连续的矩形多，并且最低一块的高度要高。有点像木桶原理一样，总是最低的那块板子决定桶的装水量。 那么既然需要用单调栈来做，首先要考虑到底用递增栈，还是用递减栈来做。我们想啊，递增栈是维护递增的顺序，当遇到小于栈顶元素的数就开始处理，而递减栈正好相反，维护递减的顺序，当遇到大于栈顶元素的数开始处理。那么根据这道题的特点，我们需要按从高板子到低板子的顺序处理，先处理最高的板子，宽度为1，然后再处理旁边矮一些的板子，此时长度为2，因为之前的高板子可组成矮板子的矩形 ，因此我们需要一个递增栈，当遇到大的数字直接进栈，而当遇到小于栈顶元素的数字时

由于最近工作不是很忙，隧由把之前的charts项目用d3.js重写的一下，其实d3.js文档很多，但是入门不是很难，可是想真的能做一个完成的，交互良好的图还是要下一番功夫的。今天在echarts找到了一个 柱状图 ，如图。 模仿了一番，废话不多说。下面就开始我们的代码（注意是D3.v4版本）。 1. js 类 class Bar { constructor() { this._width = 1000; this._height = 700; this._padding = 10; this._offset = 35; this._margins = {right: 40,bottom: 40,left: 40,top: 40}; this._scaleX = d3.scaleBand().rangeRound([0, this._width - this._margins.left - this._margins.right]); this._scaleY = d3.scaleLinear().range([this._height - this._margins.top - this._margins.bottom, 0]); this._color = '#3398DB'; this._data = []; this._svg = null; this._body =

测试地址 https://www.echartsjs.com/examples/zh/editor.html?c=bar-tick-align var option = { title: { text: "存储条件（基本单位数量）", //标题 padding: [12, 4], //距离上下4px x: "center", //居中 textStyle: { color: "#3398DB", //主标题的颜色 fontSize: "18" //主标题的大小 }, }, color: ['#3398DB'], tooltip : { trigger: 'axis', formatter:'{c}%',　　　　 //这是关键，以百分比的形式显示 axisPointer : { // 坐标轴指示器，坐标轴触发有效 type : 'shadow' // 默认为直线，可选为：'line' | 'shadow' } }, grid: { left: '3%', right: '4%', bottom: '3%', containLabel: true }, xAxis : [ { type : 'category', data : ['Mon', 'Tue', 'Wed', 'Thu', 'Fri', 'Sat', 'Sun'], axisTick: { alignWithLabel:

对于Python数据可视化库， matplotlib 已经成为事实上的数据可视化方面最主要的库，此外还有很多其他库，例如vispy，bokeh， seaborn ，pyga，folium 和 networkx，这些库有些是构建在 matplotlib 之上，还有些有其他一些功能。 目录 matplotlib 基本函数 中文乱码 plot： 线性图 bar： 柱状图 barh ：水平柱状图 pie： 饼图 scatter： 散点图 hist： 直方图 stackplot： 面积图 subplot： 子图布局 GridSpec： 网格布局 matplotlib matplotlib 是一个基于 Python 的 2D 绘图库，其可以在跨平台的在各种硬拷贝格式和交互式环境中绘制出高图形。Matplotlib 能够创建多数类型的图表，如条形图，散点图，条形图，饼图，堆叠图，3D 图和地图图表。 ％matplotlib 命令可以在当前的 Notebook 中启用绘图。Matlibplot 提供了多种绘图 UI ，可进行如下分类 ： 弹出窗口和交互界面： ％matplotlib qt 和 ％matplot tk 非交互式内联绘图： ％matplotlib inline 交互式内联绘图： ％matplotlib notebook－－＞别用这个，它会让开关变得困难。 安装Matplotlib命令：

效果图： activity_main.xml： <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?> < RelativeLayout xmlns: android = " http://schemas.android.com/apk/res/android " xmlns: app = " http://schemas.android.com/apk/res-auto " xmlns: tools = " http://schemas.android.com/tools " android: layout_width = " match_parent " android: layout_height = " match_parent " tools: context = " .MainActivity " > < ccv.turbosnail.one.PColumn android: layout_width = " 400dp " android: layout_height = " 400dp " android: layout_centerInParent = " true " /> </ RelativeLayout > 新建 PColumn 类并继承 View PColumn.java： public class PColumn extends

因功能需要，需要体现业务办理量及环比，故通过echarts的柱状图和折线图结合共同达到该效果； ①柱状图因区域数量不确定，为保证查看的效果，使用 dataZoom 组件用于区域缩放； ②折线图因有正负数，故选择环比最小和最大值作为折线图的起始坐标。 另图例使用渐变色，见option设置 html elecBarChart需设定高度 <div class="full-width"> <div id="elecBarChart" class="elecBarChart"></div> </div> js //显示业务办理量趋势柱形-折线图 function showBarChart(data){ var elecBarChart = echarts.init(document.getElementById('elecBarChart')); var elecBarOption = getElecBarOption(); $scope.barMax = parseFloat(data[0].qoq); $scope.barMin = parseFloat(data[0].qoq); for(var i = 0;i < data.length;i++){ var cur = parseFloat(data[i].qoq); var cur2 = parseFloat(data[i].qoq

1. 背景 Python在一些数据可视化的过程中需要使用 plt 函数画柱状图和折线图。 2. 导入 import matplotlib.pyplot as plt 3. 柱状图 array= np.array(array) plt.hist(array, bins=50,facecolor="red", edgecolor="red" ,linewidth=5,alpha=0.7) plt.xlabel("") plt.ylabel("") plt.title("") 4.折线图 plt.figure(figsize=(num_group, 6)) X=[1，2，3，4，5，6，7，8，9] Y=[1，2，3，4，5，6，7，8，9]#定义折线图的X，Y坐标 plt.plot(X, Y, label=str(model_name)) #折线图for a, b in zip(X, Y): plt.text(a, b, '%.2f' % b, ha='center', va='bottom', fontsize=7)#每个点的数值 plt.legend(loc=2)#显示每根折线的labelplt.title("{}".format(eval_key))#显示图名 　 5.保存 print("=> saving {}".format(image_name)) plt.savefig

Core Plot提供了柱状图的绘制，不足的是，只有垂直柱状图，没有提供水平柱状图。期待下一版本的实现。 1、新建Windows-base Application。加入对Core Plot框架的引用。这里我们假设使用了Core Plot SDK ，项目设置参考前一博文《Core Plot SDK的用法》。 2、新建ViewController，首先修改ViewController的头文件，import CorePlot.h，同时实现CPPlotDataSource协议，增加一个CPGraph变量： #import <UIKit/UIKit.h> #import <CorePlot/CorePlot.h> @interface BarChartViewController : UIViewController <CPPlotDataSource> { @private CPXYGraph * barChart ; } @property ( readwrite , retain , nonatomic ) NSTimer *timer; @end 3、具体实现如下： -( void )viewDidAppear:( BOOL )animated { // 为 CPGraph 指定主题 barChart = [[ CPXYGraph alloc ] initWithFrame :

昨天发了个绘制Curve图的，自古Curve图，Bar图，Pie图都不分家，今天就继续来绘制Bar图吧。照例图片拥有简单的缩放功能，来看看最终效果图： 其实绘制Bar图比绘制Curve图更简单，只需要绘制相应比例的方块即可，来看看初始化函数InitializeGraph（）吧： // 初始化和填充图像区域，画出边框，初始标题 private void InitializeGraph() { // 根据给定的高度和宽度创建一个位图图像 objBitmap = new Bitmap(Width,Height); // 从指定的 objBitmap 对象创建 objGraphics 对象 (即在objBitmap对象中画图) objGraphics = Graphics.FromImage(objBitmap); // 根据给定颜色(LightGray)填充图像的矩形区域 (背景) objGraphics.DrawRectangle( new Pen(BorderColor, 1 ), 0 , 0 ,Width,Height); objGraphics.FillRectangle( new SolidBrush(BgColor), 1 , 1 ,Width - 2 ,Height - 2 ); // 初始化标题 CreateTitle( ref objGraphics); }