这是第一篇实例的步骤与代码。还有整个项目的结构图。 http://my.oschina.net/xshuai/blog/345117 原创的博文。转载注明出处。大家赶紧收藏吧。 本人highch
下钻表示的是通过层级的方式来展示数据,比如我们想查看国内人口数的占比情况,我们可以先看各个省份的情况,接着我们想看具体某个省中各个地级市的占比,这就是通过下钻方式实现。
参考信息来自官网,仅供学习使用:https://api.highcharts.com.cn/highcharts
实例中 id 为 container 的 div 用于包含 Highcharts 绘制的图表。
NumPy 是一个 Python 包。 它代表 “Numeric Python”。 它是一个由多维数组对象和用于处理数组的例程集合组成的库。
版权提示:本文参考自 http://blog.csdn.net/sunny2038/article/details/12889059,素材也都取自这里,本文仅做部分修改。
小程序组件化开发框架 https://tencent.github.io/wepy/
来源: CSDN-逐梦er 转自:Python大数据分析 一.数组上的迭代 NumPy 包含一个迭代器对象numpy.nditer。它是一个有效的多维迭代器对象,可以用于在数组上进行迭代。数组的每个元素可使用 Python 的标准Iterator接口来访问。 import numpy as npa = np.arange(0, 60, 5)a = a.reshape(3, 4)print(a)for x in np.nditer(a): print(x) [
Highcharts-9-双饼图制作 本文中只介绍一种和饼图相关的图形:双饼图 双饼图 效果 代码 # -*- coding: utf-8 -*- """ 说明:制作双饼图 作者:Peter """
NumPy提供的通用函数(既ufunc函数)是一种对ndarray中的数据进行元素级别运算的函数。例如,square函数计算各元素的平方,rint函数将各元素四舍五入:
今天在做一个关于商城后台金额报表统计的功能,为了让数据直观明了并且这个报表还需要在手机端自适应所以我决定采用HIghCharts插件下的的报表,大家也可以去了解一下免费开源主要是好看。
目录 1 生成nc 格式的文件 1.1 代码 2 简单读取nc 格式的文件 1 生成nc 格式的文件 1 首先是生成的nc格式文件使用panoply 软件打开的数据是: 📷 📷 第一个图解释: 以上就是使用代码生成的nc格式的文件,使用panoply 软件打 开之后,我们就看到了具体的信息; 一共有两个维度,一个是X ,一个是Y ,这两个维度的值代表 数组的长度;或者这样理解,一个维度就是一个数组,维度 的长度 就是数组长度,就是这个数组里面可以存放多少数据; 第二个图解释: 这个nc文件里面存放
摘要 Highcharts图表控件是目前使用最为广泛的图表控件。本文将从零开始逐步为你介绍Highcharts图表控件。通过本文,你将学会如何配置Highcharts以及动态生成Highchart图表。 ---- 目录 前言(Preface) 安装(Installation) 如何设置参数(How to set up the options) 预处理参数(Preprocess the options) 活动图(Live charts) ---- 一、前言(Preface) Highcharts是一个非常
构建createFunction函数,用于创建和返回函数。当被创建的函数被调用时,它会打印“hello”。
转置是重塑的一种特殊形式,它返回的是源数据的视图(不会进行任何复制操作)。数组不仅有transpose方法,还有一个特殊的T属性:
题解: // Challenge 1 const addTwo = (num) => {
跟indexOf()返回的结果一样,但是它只有一个参数,优点在于可以设置更加“牛逼”的正则表达式,用来匹配你想要匹配的所有字符
NumPy 包包含一个 Matrix库numpy.matlib。此模块的函数返回矩阵而不是返回ndarray对象。
根据业务需求,找到了这个很少使用的图形,话不多说,看看该如何使用。首先要引入支持文件:可根据链接下载。 exporting.js:https://img.hcharts.cn/highcharts/modules/exporting.js xrange.js:https://img.hcharts.cn/highcharts/modules/xrange.js
本文重点介绍的是可视化库Highcharts的相关基础知识,以及如何利用Highcharts来绘制不同场景和需求下的精美柱状图,主要内容包含:
在生活中"可视化"对我们来说其实并不陌生,网站上各大图表频频而出,给我们的视觉也带来很直观的感受。下面我们就"可视化"而言,讨论一下,echarts和highcharts在vue里怎么灵活使用,如何解决出现的问题和难点。
1、构建矩阵 *1)、集合形式建立矩阵 asmatrix()函数。 (1)数组形式建立矩阵 函数matrix(data,dtype=None, copy=True),data为数值类型的集 合对象,dtype指定输出矩阵的类型,copy=True进行深度拷贝建 立全新的矩阵对象,copy=False仅建立基于集合对象的视图(深 度拷贝、视图的原理见5.2节内容)。功能类似于mat()函数、
把一个区域分成3行3列,9块 当前选定1,0这块区域 colspan 在列方向延伸2个单位
【导读】在当今互联网蓬勃发展的时代,图像处理技术也随着人们的需求不断进步,专知成员Hui计划推出一系列计算机视觉入门实战讲解,参照Jan Erik Solem编写的《Python计算机视觉编程》这本书,以时下最流行的Python语言为工具,对图像处理技术的具体操作进行详细讲述,上一次的内容中已经为大家介绍了PIL python图像处理类库的使用,包括读取图像,转换灰度图像,创建缩略图,裁剪图像区域,调整尺寸和旋转。这一次为大家介绍Matplotlib的使用,包括绘图,绘制点和线,以及图像的轮廓和直方图,代码
代码已上传至github github代码地址:https://github.com/Miofly/mio.git <template> <view> <highcharts :options="chartOptions"></highcharts> </view> </template> bar类型 <script> // #ifdef H5 import {Chart} from 'highcharts-vue' export default {
Highcharts是一个制作图表的纯Javascript类库,主要特性如下: 兼容性:兼容当今所有的浏览器,包括iPhone、IE和火狐等等; 对个人用户完全免费; 纯JS,无BS; 支持大部分的图表类型:直线图,曲线图、区域图、区域曲线图、柱状图、饼装图、散布图; 跨语言:不管是PHP、Asp.net还是Java都可以使用,它只需要三个文件:一个是Highcharts的核心文件highcharts.js,还有a canvas emulator for IE和Jquery类库或者MooTools类库; 提
同样的,我们依旧是要找到子弹后座力的地址,子弹后座力有很多的保存形式,比如射击的次数,比如一个浮点数的大小--我的子弹扩散的半径,比如离屏幕准心的2个偏移,既然这么多形式我们该如何下手呢,这时候我们先前找到的子弹地址就排上用场了。不妨假设我们武器相关的数据都在一个对象中,那么就有可能他们在内存是一段连续的区域中。根据我们的假设我们要查看子弹地址的内存区域。点击我们的子弹地址,右键点击浏览相关内存区域,然后开几枪试试
今天看了用主成分分析简化数据,就顺便用MNIST数据集做了下实验,想直观地看一下效果,并通过完成这个小demo深入理解下原理。 我发现“是什么、能做什么、怎么用、效果是什么、原理是什么、优缺点是什么”这样的思路能让我更好地接受一个新知识,之所以把原理放在效果后面,是因为我比较喜欢先看看它的作用,可视化意义之后能提起我对一个知识的兴趣,加深对它意义的理解,后面看数学原理会容易,所以整篇文章就以这样的思路组织整理。 主成分分析是什么 主成分分析(Principal Component Analysis,PCA
一个常用的调用此API的办法是调用LayoutAnimation.configureNext(config),然后调用setState。
# 来源:NumPy Essentials ch3 向量化 import numpy as np # NumPy 数组的运算是向量化的 # 数组和标量运算是每个元素和标量运算 x = np.array([1, 2, 3, 4]) x + 1 # array([2, 3, 4, 5]) # 数组和数组运算是逐元素运算 y = np.array([-1, 2, 3, 0]) x * y array([-1, 4, 9, 0]) # 需要计算内积的时候 # 使用np.dot np
Numpy中提供了concatenate,append, stack类(包括hsatck、vstack、dstack、row_stack、column_stack),r_和c_等类和函数用于数组拼接的操作。
Highcharts-5-柱状图3 本文中介绍的是3种柱状图相关设置: x轴属性倾斜设置 区间变化柱状图(温度为例) 多轴图形 highcharts保存文件 H.save_file('highchar
# -*- coding: utf-8 -*- import sys from PyQt5 import QtWidgets from PyQt5.QtGui import QFont,QIcon#QtWidgets不包含QFont必须调用QtGui from PyQt5 import QtGui,QtCore import random class MessageBox(QtWidgets.QWidget):#继承自父类QtWidgets.QWidget CloseAllowed=0 def __init
注:参考自bilibili系列视频,OpenGL 从入门到成魔-第4章-VAO 和 VBO https://www.bilibili.com/video/BV1zt4y1C7dh
今天看了用主成分分析简化数据,就顺便用MNIST数据集做了下实验,想直观地看一下效果,并通过完成这个小demo深入理解下原理。 我发现“是什么、能做什么、怎么用、效果是什么、原理是什么、优缺点是什么”这样的思路能让我更好地接受一个新知识,之所以把原理放在效果后面,是因为我比较喜欢先看看它的作用,可视化意义之后能提起我对一个知识的兴趣,加深对它意义的理解,后面看数学原理会容易,所以整篇文章就以这样的思路组织整理。 主成分分析是什么 主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)
引入 highcharts import HighCharts from "highcharts";
我们之前探讨了如何使用散点图和回归模型拟合来可视化两个变量之间的关系,以及如何在其他分类变量的层次之间进行展示。 当然,还有一大类问题就是分类数据的问题了? 在这种情况下,散点图和回归模型方法将不起作用。当然,有几个观察可视化这种关系的选择,我们将在本章中讨论。
古代的勾三股四弦五中说的弦就是我们要说的正弦,也就是直角三角形中的斜边,叫做弦,股就是人的大腿,古人称直角三角形长的那个直角边就叫做股。
Promise是异步编程的一中解决方案,最早是由社区提出的,es6中正式的将其纳入,他是一个对象,可以获取到异步的操作,他相比传统的回调函数,更加的强大和合理,避免了回调地狱。
NumPy 是一个 Python 包。它代表 “Numeric Python”。它是一个由多维数组对象和用于处理数组的例程集合组成的库。
上一篇文章写道:三分钟上手Highcharts简易甘特图:https://www.jianshu.com/p/d669d451711b,在官方文档里面,x轴默认为年月日。
这里主要是用到了fill_between函数。这个函数很好理解,就是传入x轴的数组和需要填充的两个y轴数组;然后传入填充的范围,用where=来确定填充的区域;最后可以加上填充颜色啦,透明度之类修饰的参数。
imagesc 函数参考文档 : https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/imagesc.html
Numpy中对数组索引的方式有很多(为了方便介绍文中的数组如不加特殊说明指的都是Numpy中的ndarry数组),比如:
图中表记处,为重点部分。 制作步骤: ①描点: x->列,Y->行,取消聚合度量
專 欄 ❈ sunhaiyu,Python中文社区专栏作者 专栏地址: http://www.jianshu.com/u/4943cb2c6ea4 ❈ Python用Pillow(PIL)进行简单的图像操作 颜色与RGBA值 计算机通常将图像表示为RGB值,或者再加上alpha值(通透度,透明度),称为RGBA值。在Pillow中,RGBA的值表示为由4个整数组成的元组,分别是R、G、B、A。整数的范围0~255。RGB全0就可以表示黑色,全255代表黑色。可以猜测(255, 0, 0, 255)代表红
在绘制每个图前 , 先调用一次 figure , 就会在新的对话框中生成一张新的图形 ;
<template> <view> <highcharts :options="chartOptions"></highcharts> </view> </template> <script> // #ifdef H5 import {Chart} from 'highcharts-vue' export default { components: { highcharts: Chart }, dat
matplotlib.pyplot是一个命令风格函数的集合,使matplotlib的机制更像 MATLAB。 每个绘图函数对图形进行一些更改:例如,创建图形,在图形中创建绘图区域,在绘图区域绘制一些线条,使用标签装饰绘图等。在matplotlib.pyplot中,各种状态跨函数调用保存,以便跟踪诸如当前图形和绘图区域之类的东西,并且绘图函数始终指向当前轴域(请注意,这里和文档中的大多数位置中的『轴域』(axes)是指图形的一部分(两条坐标轴围成的区域),而不是指代多于一个轴的严格数学术语)。
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