散点图

test001 startFloor stopFloor currentLoad 散点图 legentd 是2个 范围图 图可双击事件 ------------------------------------------------------------------- 散点图 option = { xAxis: {}, yAxis: {}, series: [{ symbolSize: 20, data: [ [10.0, 8.04], [8.0, 6.95], [13.0, 7.58], [9.0, 8.81], [11.0, 8.33], [14.0, 9.96], [6.0, 7.24], [4.0, 4.26], [12.0, 10.84], [7.0, 4.82], [5.0, 5.68] ], type: 'scatter' }] }; 时间，值，两个维度 点线，折线图 option = { xAxis: { type: 'category', data: ['Mon', 'Tue', 'Wed', 'Thu', 'Fri', 'Sat', 'Sun'] }, yAxis: { type: 'value' }, series: [{ data: [820, 932, 901, 934, 1290, 1330, 1320], type: 'line' }] };

鄙人学习笔记 文章目录 数据的预处理 品质数据的整理与展示 分类数据的整理与图示 顺序数据的整理与图示 数值型数据的整理与展示 数据的预处理 数据的预处理是在对数据分类或分组之前所做的必要处理，内容包括数据的审核、筛选、排序等。 数据审核 数据审核 就是检查数据中是否有错误。对于通过调查取得的原始数据，主要从完整性和准确性两个方面去审核。 数据筛选 数据筛选是根据需要找出符合特定条件的某类数据。 数据排序 数据排序是指按一定顺序将数据排列，以便研究者通过浏览数据发现一些明显的特征或趋势，找到解决问题的线索。 品质数据的整理与展示 分类数据的整理与图示 频数 频数 是落在某一特定类别或组中的数据个数。把各个类别及落在其中的相应频数全部列出，并用表格形式表现出来，称为 频数分布 。 列联表 由两个或两个以上变量交叉分类的频数分布表也称为列联表。二维的列联表(两个变量交叉分类)也称为交叉表。 比例和比率 比例也称构成比，它是一个样本(或总体)中各个部分的数据与全部数据之比，通常用于反映样本(或总体)的构成或结构。 比率样本(或总体)中不同类别数据之间的比值，由于比率不是部分与整体之间的对比关系，因而比值可能大于1. 条形图 条形图是用宽度相同的条形的高度或长短来表示数据多少的图形。条形图可以横置或纵置，纵置时也称为柱形图。 条形图： 帕累托图

Scatter & Bubble chart 控件提供了散点图（XY）和气泡图，使客户可以轻松地在网站上创建出动态的，绚丽的散点图（XY）和气泡图。 具体功能: 时距曲线 缩放 滚动 值可以转换为格式化持续时间 坐标轴可以被翻转 X轴和Y轴支持线性或对数刻度 预定义或自定义气球（子弹图） 自定义任何数据点的描述 可点击的气泡图 值指示插件 图形区中有坐标轴的数值 跨平台 可导出为图像 可通过JavaScript进行控制 可直接通过HTML文件进行设置和数据交换 自定义图像和Flash（动态）背景 无限的标签 可旋转的标签和坐标轴数值 可使用预设频率重新加载数据 格式任何气球文本 Amcharts可以从简单的CSV或XML文件中提取数据，也可以从PHP, .NET, Ruby on Rails，Perl和ColdFusion以及其他许多编程语言中动态读取数据。 下载该控件请到龙博方案网 http://www.fanganwang.com/product/3887 Scatter & Bubble chart 相关文章 CADViewX 9中使用图片作为背景的代码 用程序动态设置CADText的文字和CADText的多行问题 计算DXFReader中多边形的面积 ab3d.PowerToys基础教程 DbCAD dev显示dwg和矢量图的C++代码 来源： oschina 链接：

在案例的制作中我们经常需要展示一些数据，而为了更直观的效果则会需要用到一些图表辅助。ivx在拓展组件中已经为我们封装好了一些常用的图表组件，今天就说一下这些图表组件的应用场景和使用方法吧。 1.散点图 散点图是指在回归分析中，数据点在直角坐标系平面上的分布图，散点图表示因变量随自变量而变化的大致趋势，据此可以选择合适的函数对数据点进行拟合。通常用于比较跨类别的聚合数据。 它数据的值是一个对象数组（其他的图标组件也一样），依据散点图的特性默认包含系列，X坐标，Y坐标，标签和点大小五个对象。每个系列代表一类数据对象，XY坐标标明数据点在坐标系的位置，标签用于区分是每个系列各个数据点的，点大小则代表着每个数据点的数值，这个值是根据XY坐标的单位进行计算的，当然也可以设置关闭点大小跟随数据。 2.雷达图 雷达图主要用于对某一对象的各项属性分析，例如企业经营状况——收益性、生产性、流动性、安全性和成长性的评价。 它的数据对象数组包含系列，类目，数据和最大值。系列依旧是区分不同的数据对象，类目则是每个数据对象都包含的一个属性。由于雷达图可以看做一种百分比表示，所以每个类目需要设置好最大值。（当然数据值比最大值还大是可以生效的，图表里会冒出来一个小尖尖，不过具体案例中还是要避免这种情况） 3.饼图 在工作中如果遇到需要计算总费用或金额的各个部分构成比例的情况，一般都是通过各个部分与总额相除来计算

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np num_mixtures = 8 radius = 2.0 std = 0.02 thetas = np.linspace(0, 2 * np.pi, num_mixtures + 1)[:num_mixtures] xs, ys = radius * np.sin(thetas), radius * np.cos(thetas) mix_coeffs=tuple([1 / num_mixtures] * num_mixtures) mean=tuple(zip(xs, ys)) cov=tuple([(std, std)] * num_mixtures) ax = None epoch = 0 fig = None def gmm_sample(num_samples, mix_coeffs, mean, cov): z = np.random.multinomial(num_samples, mix_coeffs) samples = np.zeros(shape=[num_samples, len(mean[0])]) i_start = 0 for i in range(len(mix_coeffs)): i_end = i_start + z[i] samples[i

matplotlib模块 绘图库，可以创建常用的统计图（条形图、箱型图、折线图、散点图和直方图） bar() 条形图 # 由于该模块不识别中文，所以我们需要导入一个中文简体字文件 import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.font_manager import FontProperties font = FontProperties(fname='B:\\msyh.ttc') # 在文件B中找字体文件 # 修改背景为条纹 plt.style.use('ggplot') classes = ['1班','2班','3班','4班'] # 班级 classes_index = range(len(classes)) # 班级索引 # print(type(classes_index)) <class 'range'> # print(list(classes_index)) [0, 1, 2, 3] student_amounts = [43, 55, 60, 36] # 各班人数 # figure中的参数figsize 控制画布大小 # 生成画布 fig = plt.figure() # fig：打扮 figure：图形，画像 # 设置画布 # 1,1,1表示一张画布切割成1行1列共一张图的第1个； # 2,2

Windows+Anaconda+Pytorch安装教程（CPU版本） 1、教程背景 最近由于要听某节公开课，老师用的是Pytorch，故不得不装Pytorch。花费了半天时间，终于安装好了。网上的教程很多不适用（也可能是我没弄对），安装过程中还是踩了很多坑。 本文将自己安装Pytorch的心得记录下来，不一定适用你的电脑环境，但是可以知道安装过程中应该注意哪些要点。 如果有侵权或疑问，可以联系 zhankun3280@139.com 2、安装过程 我的电脑是Win10系统，CPU，已装过python3.5，没有装过 Anaconda。 步骤1： 安装Anaconda。官网 https://www.anaconda.com/distribution/ ，我下载的是 Python 3.7 version、64-Bit （PS：我的电脑装本来装有python3.5，暂时不知道再装个3.7版本的有没有影响，有影响后续再更新说明。） 具体安装步骤不再详述，一步一步来就行，网上也有很多教程。 步骤2： 安装完Anaconda后，找到 Anaconda Prompt（Anaconda） 并打开。 步骤3： 安装pytorch。（网上有很多命令方法实现，我试了很多，几乎没有能走的通的，很多都是下载不了，最常见的问题就是：网络不好 ，每次下载一半就出现Read timed out。） 后来查资料

第9节 柱状图 第10节 分组柱图 第11节 水平柱状图 第12节 饼图 第13节 折线图、叠加区域图 第14节 散点图、直方图 第15节 密度图、数据相关性 第16节 多表联合 第17节 数据校验、轴的概念 第18节 分割列 第19节 求和平均统计 第20节 定位、消除重复数据 第21节 旋转表格 第23节透视表、分组、聚合 第24节线性回归、数据预测 第25节条件格式 第26节条件格式 第29课SQL Server 第30课复杂函数调用 来源： CSDN 作者： 好多米的秃头之路1024 链接： https://blog.csdn.net/weixin_46276803/article/details/104618157

pyplot官网教程https://matplotlib.org/users/pyplot_tutorial.html import matplotlib . pyplot as plt import numpy as np 简单线段图 x = [ 1 , 2 , 3 , 4 ] #x坐标轴上点的数值 y = [ 1 , 4 , 9 , 16 ] #y坐标轴上点的数值 plt . plot ( x , y ) #根据提供的参数x,y绘制线条 plt . show ( ) #x显示图形 设定线条属性和坐标轴范围 ''' color：线条颜色，值r表示红色（red） marker：点的形状，值o表示点为圆圈标记（circle marker） linestyle：线条的形状，值dashed表示用虚线连接各点 ''' plt . plot ( x , y , color = 'r' , marker = 'o' , linestyle = 'dashed' ) #plt.plot(x, y, 'ro') ''' axis：坐标轴范围 语法为axis[xmin, xmax, ymin, ymax]， 也就是axis[x轴最小值, x轴最大值, y轴最小值, y轴最大值] ''' plt . axis ( [ 0 , 6 , 0 , 20 ] ) plt . show ( )

# 电影评分 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt reviews = pd.read_csv("C:/Users/Amber/Documents/唐宇迪-机器学习课程资料/Python库代码（4个）/3-可视化库matpltlib/fandango_scores.csv") cols = ['FILM','RT_user_norm','Metacritic_user_nom','IMDB_norm','Fandango_Ratingvalue','Fandango_Stars'] norm_reviews = reviews[cols] print(norm_reviews[:1]) FILM ... Fandango_Stars 0 Avengers: Age of Ultron (2015) ... 5.0 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from numpy import arange reviews = pd.read_csv("C:/Users/Amber/Documents/唐宇迪-机器学习课程资料/Python库代码（4个）/3-可视化库matpltlib/fandango_scores.csv") num_cols = ['RT