图例

十六进制由0-9，A-F组成，字母不区分大小写，与10进制的对应关系是：0-9对应0-9；A-F对应10-15；N进制的数可以用0~(N-1)的数表示，超过9的用字母A-F。一般情况下，十六进制文件颇为复杂，如果想通过肉眼查找文件之间的差异是十分困难的。现在可以使用Beyond Compare可以帮助您轻松搞定十六进制文件的对比工作，软件比较功能强大，性能优越，接下来主要和大家分享使用 Beyond Compare 执行十六进制比较会话时，查看当前字节地址的方法。 具体操作步骤如下所示 步骤一：打开Beyond Compare软件，在主页面左侧新建会话目录中选择“16进制比较“会话，打开会话操作界面。此外您也可以直接选中需要比较的两份十六进制文件，右键文件并在展开的菜单中选择”比较“选项。 Beyond Compare十六进制比较会话界面图例 步骤二：在打开的十六进制比较会话左侧或者右侧窗格中，将光标停留在您需要查看某个字节地址的位置，单击比较会话菜单栏“视图”按钮并在展开的菜单中查看字节地址，如下图图例所示。 Beyond Compare十六进制比较查看当前字节地址图例 步骤三：如果您想要查看正在比较的十六进制文本文件的整体字节地址，需单击视图菜单中的“字节地址“选项，即可分别在左右两侧会话窗格中显示字节地址，如下图图例所示。 Beyond

在日常学习和工作中，Excel表格是使用最频繁的办公软件之一，由于表格数据常常被编辑和修改，表格文件之间的差异问题时常困扰着我们，如果表格文件容量过大，就需要使用专业的比较工具来比较文件之间的不同之处。Beyond Compare就是一款相当好用的表格比较软件，可是当我们使用 Beyond Compare 比较表格数据时，出现乱码问题又该怎么办呢？ 问题描述：表格数据出现乱码 打开Beyond Compare软件，选择表格比较会话，打开会话操作界面。分别单击比较会话界面左右两侧“打开文件”按钮选择需要比较的表格文件。 如下图图例所示，表格数据没有正常显示在比较会话的左右两侧窗格中，出现了表格数据乱码的问题。 Beyond Compare表格比较数据乱码界面图例 解决方案：转换文件格式 Beyond Compare表格比较出现乱码问题，主要有两个原因：表格编码错误和文件格式不匹配，所以您只需要查看这两项正确与否即可轻松解决表格乱码的问题。 步骤一：单击菜单栏“会话”按钮，在展开的菜单中选择“会话设置”选项，打开“表格比较—会话设置”窗口，并切换到“格式”选项卡页面。 步骤二：展开“左边文件格式”栏目的下拉菜单，由于比较的表格数据是Excel表格文件，因此选择文件格式为：检测到（MS Excel工作薄）。 在“右边文件格式”栏目中，直接勾选“和左边文件格式一样”复选框即可。

图例太多时，会挤压正图，显得正图展示区域很小，这时有必要缩小图例。 ################# # 减小ggplot图例 ################# library(ggplot2) p <- ggplot(mtcars, aes(drat, mpg, color = factor(gear), shape = factor(vs))) + geom_point(size = 2) + theme_classic() + theme(legend.position = c(0.1, 0.7)) p # Overwrite given size (2) to 0.5 (super small) p <- p + guides(shape = guide_legend(override.aes = list(size = 0.5))) p p <- p + guides(color = guide_legend(override.aes = list(size = 0.5))) p p <- p + theme(legend.title = element_text(size = 3), legend.text = element_text(size = 3)) p addSmallLegend <- function(myPlot, pointSize = 0.5,

Plot函数： plot()的参数： plot(*args,**kwargs) ，其中args为x，y以及绘图线的颜色和类型。 matplotlib.lines.Line2D ¶ class matplotlib.lines. Line2D （ xdata ， ydata ， linewidth = None ， linestyle = None ， color = None ， marker = None ， markersize = None ， markeredgewidth = None ， markeredgecolor = None ， markerfacecolor = None ， markerfacecoloralt ='none' ， fillstyle = None ， antialiased =无 ， dash_capstyle =无 ， solid_capstyle =无 ， dash_joinstyle =无 ， solid_joinstyle =无 ， pickradius = 5 ， drawstyle =无 ， markevery =无 ， ** kwargs ） Line2D 用 序列 xdata ， ydata中的 x 和 y 数据 创建一个 实例 。 kwargs Line2D 属性： 属性 描述 agg_filter 一个过滤函数，它采用

#同名数量统计 #饼图，右边有多项选择，可以有滑动的效果，点击会让其数据参与进来 <template> <div id="main" :style="{width:'1000px',height:'700px'}"></div> </template> <script> export default { name: "demo12", data() { return {}; }, mounted() { let Mychart = this.$echarts.init(document.getElementById("main")); //传入五十个参数 var data = genData(50); let option = { title: { text: "同名数量统计", subtext: "纯属虚构", x: "center" }, tooltip: { //数据触发 trigger: "item", formatter: "{a} <br/>{b} : {c} ({d}%)" }, legend: { //图例类型为滑轮滚轮类型 //可滚动翻页的图例。当图例数量较多时可以使用。 //可进行配置 type: "scroll", //图例列表的布局朝向。'horizontal','vertical' orient: "vertical", //图例组件离容器右侧的距离

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

添加图例的两种方法 1.【推荐使用】在plot函数中增加label参数，然后在后面加上plt.legend() plt.plot(x, x*3.0, label='Fast') plt.plot(x, x/3.0, label='Slow') plt.legend() 2.legend方法中传入字符串列表 plt.plot(x,np.sin(x),x,np.cos(x)) plt.legend(["sin","cos"]) 接下来是两篇文章的阅读笔记（将自己不懂的地方标注了一下） 第一篇： 用python的matplotlib画图时，往往需要加图例说明。如果不设置任何参数，默认是加到图像的内侧的最佳位置。 如果需要将该legend移到图像外侧，有多种方法，这里介绍一种。 在plt.legend()函数中加入若干参数：plt.legend(bbox_to_anchor=(num1, num2), loc=num3, borderaxespad=num4)，只要加上这些参数并给他们设置一定的值，则就会将图例放在外面。 具体设置参考文章：https://blog.csdn.net/Poul_henry/article/details/82533569 第二篇：原文链接：https://blog.csdn.net/Poul_henry/article/details/88311964

简介 为了更好的使用G2进行数据可视化，我们需要先了解G2图表的组成及其相关概念。 完整的G2图表组成如下图所示：可以看出图表主要由axes(坐标轴axis的复数),tooltip(提示信息),guide(辅助元素),legend(图例),geom(几何标记 即用何种图形来展示数据，此处为点图)组成的，理解了基本组成，接下来看一下代码的编写。 const chart = new G2.Chart({ width: 1000, height: 500, data: data, padding: [ 20, 80, 60, 80 ] options: { // 在这里声明所有的配置属性 } });// 以上为配置图表所有信息 chart.render();//配置完成后的渲染命令 以上代码是G2绘制图表的基本代码框架，axes,tooltip,guide,legend,geom这五块的配置信息既可以在options中设置，也可以单独设置，具体每一种属性的设置会在之后章节进行解析。 1.图例 LEGEND 　　图例作为图表的辅助元素，用于标定不同的数据类型以及数据的范围，用于辅助阅读图表，帮助用户在图表中进行数据的筛选过滤。 　　legend配置方式： 直接在实例化chart时的options中定义 legends属性(注意这里是复数,其他几个组成部分也是这个情况) 调用chart

QCustomPlot *customPlot = ui->customPlot; customPlot->legend->setVisible(true); //图例 显示 customPlot->legend->setFont(QFont("Helvetica",9)); //图例 字体 QPen pen; //画笔 QStringList lineNames; //图例中曲线名字链表 lineNames << "lsNone" << "lsLine" << "lsStepLeft" << "lsStepRight" << "lsStepCenter" << "lsImpulse"; // add graphs with different line styles:（增加曲线，并设置相应的样式） for (int i=QCPGraph::lsNone; i<=QCPGraph::lsImpulse; ++i) { customPlot->addGraph(); //增加曲线 pen.setColor(QColor(qSin(i*1+1.2)*80+80, qSin(i*0.3+0)*80+80, qSin(i*0.3+1.5)*80+80)); //给pen设置新颜色 customPlot->graph()->setPen(pen); //给曲线增加pen customPlot