这几天在学习ExtJs + Wcf的过程中，发现一个问题，如果Class中有成员的类型为DateTime，即使我们正常标识了[DataMember]，序列化成JSON时，会生成一种特有的格式: .....这种格式ExtJs并不识别，导致最终的组件，比如Grid上无法正常显示，解决办法有二个: 1.将Class的成员，手动改成String类型，不过个人不推荐这种方式，毕竟将数据类型都改了，相应的服务端很多地方都可能会做相关修改...2.用JS在前台调用时，用代码处理返回的JSON字符串格式，使之符合ExtJs的规范(这个方法是从博客园"小庄"那里学来的，呵) Ext.onReady(function() { //这个函数演示了怎样把服务器端的...DateTime类型转为Javascript的日期 function setAddTime(value, p, record) { var jsondate...设置Grid的Columns时，类似如下处理: var grid = new Ext.grid.GridPanel({ store: store,
燃尽图就是用来反映此类项目数据的工具，常用于敏捷软件开发中，如Scrum。它可以呈现剩余工作量和可用剩余时间，并通过可视化的图示表述繁复文字无法表述的意思。 ? ? 1-燃尽图是什么？...燃尽图可以呈现团队处理用户故事进度，是一种对工作完成情况可视化展示的工具，燃尽图可显示每次迭代工作总量中仍需完成的工作余量。...2-如何解读燃尽图 燃尽图有下面几个要点： X轴-代表项目或迭代的时间； Y轴-代表需要在项目中完成的工作，用户故事剩余的工作量也由该轴表示。 ?...但是，燃尽图（向下或向上线条显示）都无法显示哪些产品backlog已经完成。燃尽图能显示项目的进度，但无法显示团队是否在做正确的事，也无法判断团队是否在交付正确产品backlog。...因此，在项目的第一次迭代之后，重新计算效率因素能够获得更高的准确性。 ? 5-燃尽图的历史回顾 燃烧图表是从Scrum社区开发出来的，并且在2000年左右首次用于管理软件项目和其他相关工作。
，尽可能的将实事数据呈现为图文并茂的信息图表，这样看着更加容易被大众理解，易于阅读。...由于在Excel中气泡图不能和其它图表组合，图中所示条形图其实是用误差线仿制的。在一张图表中，实际有两组气泡，靠近Y轴的气泡被隐藏了，所以看不见。用隐藏的气泡图来做误差线。...右键点击选择数据重新调整气泡的X，Y，Z三列数据。也可以通过这里重新添加另一组辅助汽泡，如图： ? 调整X，Y，Z轴的数据后，有点像原图的气泡啦！ ?...因为我们只需要X轴方向的误差线，所以可以删掉Y轴的误差线。 ? Step 4 接下来通过格式栏选择X轴的误差线,按快捷键Ctrl+1打开图表设置栏，设置误差线。...也可以直接使用Excel 2016版本中的数据标签添加“自定义”选择功能实现，如图所示： ? 添加正确的数据标签： ? Step 9 后面就是各种美化工作，将其锚定在单元格上。
Earth Engine 对象图表和 DataTable图表部分中链接到的每个页面都 包含用于生成多种图表类型的示例。...- X 轴 = 沿轴的数组索引，可选择由 xLabels 标记。 - Y 轴 = 值。 - 系列 = 向量，由非轴阵列轴的索引描述。...chartPanel = ui.Panel(chart); Map.add(chartPanel); 默认状态下是居中的： 在单独的浏览器选项卡中；单击弹出图标 (open_in_new) 在显示的ui.Chart...也就是说这个图只要在浏览器中打开或者呈现在地图上，会随着你的鼠标移动来显示值的变化情况 造型 Google Charts 可通过样式属性高度自定义。...由于代码编辑器的交互响应限制，长时间运行的计算可能无法生成图表。如果您的图表请求超时，请尝试 导出分析的中间步骤并从导出的资产重新生成图表。
其次，还要正确呈现图表，规范使用图表元素，避免信息在传递时发生偏差。 图表使用场景 在数据可视化中，常使用的统计图表包括折线图、柱状图、条形图、饼图、环形图、散点图、面积图、热力图等。...在呈现数据构成的场景中，往往使用饼图、环状图、堆积类图表等表示部分与整体的占比关系，统计整体数值组成。...所以，我们也需要了解坐标轴的使用方式，涉及X轴、Y轴标签、刻度数值和数值区间段数等。...图06 X、Y轴坐标刻度 由于空间的限制，轴标签一般情况下不适合过长的文案，可以适当限制标签文案显示的个数，或改变显示的角度（一般在0~90度之间）以节省空间，但需要遵循从左到右的阅读习惯。...栅格的使用，需要根据数据的特点来选择。 图12 常使用的栅格类型 5.8 辅助信息 为了更好帮助用户理解图表，有时候会对坐标轴进行辅助描述，如上图04中对X轴、Y轴的补充说明。
其次，还要正确呈现图表，规范使用图表元素，避免信息在传递时发生偏差。 图表使用场景 在数据可视化中，常使用的统计图表包括折线图、柱状图、条形图、饼图、环形图、散点图、面积图、热力图等。...在呈现数据构成的场景中，往往使用饼图、环状图、堆积类图表等表示部分与整体的占比关系，统计整体数值组成。...所以，我们也需要了解坐标轴的使用方式，涉及X轴、Y轴标签、刻度数值和数值区间段数等。 ?...图06 X、Y轴坐标刻度 由于空间的限制，轴标签一般情况下不适合过长的文案，可以适当限制标签文案显示的个数，或改变显示的角度（一般在0~90度之间）以节省空间，但需要遵循从左到右的阅读习惯。...栅格的使用，需要根据数据的特点来选择。 ? 图12 常使用的栅格类型 5.8 辅助信息 为了更好帮助用户理解图表，有时候会对坐标轴进行辅助描述，如上图04中对X轴、Y轴的补充说明。
美国媒体Quartz的记者Keith Collins在《2015最具误导性的图表》一文中总结出了我们经常会出错的几种类型，帮你炼就火眼金睛，做出更优质的图表。...这一年来，Quartz制作了众多图表，也花了不少时间思考、讨论相关问题，发布了长达6000字的数据处理指南(深度君将会奉上中文版精华)以及一篇讲解如何正确使用y轴的文章。...1. y轴不出现，大小难以辨 ——以Planned Parenthood数据中y轴的偏差为例 在2015年9月29日举行的一场听证会上，美国参议院中的共和党议员不断追问非营利组织Planned Parenthood...这到底是个柱状图，y轴就应该以零作为起始值。同样的数据，采用合适的比例后呈现如下： 其实毕业率的逐年变化没有原图那么大，对吧？但问题不止于此。...3. y轴起始都是零，细微变化看不清 以National Review杂志全球变暖的报道为例 下面这张图可谓是2015全球(图片界)最差图表： 当有人说所有折线图的y轴都应该以0为起始点时，我们都应该想想这张图
人们无法把握人工智能的发展究竟有多快的原因之一是，它的发展轨迹过于简单，甚至有些可笑：从实用性的角度来说，要想在幻灯片或图表这种有限空间上描绘出指数曲线的陡峭轨迹几乎是不可能的。...经典的摩尔定律图（如下图）一般都会使用对数刻度来刻画过去120年来计算力成本的指数级发展（Y轴单位为每1美元能买到的每秒计算次数），图表的涵盖范围从20世纪初的机械设备，一直到今天性能强大的硅基GPU。...那么，有什么有效的方法能够消除对数图表带来的“战略性近视”问题呢？重新回归原来的线性刻度可能会解决一部分问题。 如下图2所示，我利用数据拟合一条指数曲线，然后在Y轴使用线性刻度绘图。...同样地，Y轴同样表示1美元能够买到的运算速度（单位为Gflop），X轴表示时间。不过在图2中，Y轴上的每个刻度对应的计算力增量仅为1Gflop（而不是图1中的100Gflop）。...这条曲线假设，我们在过去100年中的经历的技术进步还会在未来至少10年内继续。该图表明，在2028年，1美元将能够买到大约200Gflop的计算力。 不过，图3也呈现出一些分析上的困境。 ?
因此在设计过程中：每一个选择，最终都应落脚于读者的体验，而非图表制作者个人。 一、不得不注意的图表制作小技巧 1.条形图的基线必须从零开始 Y轴不从零开始，可以使数据看起来具有比实际存在的更大的差距。...2.轴标签 这可能看起来没有必要，或者不是很有帮助，但是你无法想象，如果你的图表有点混乱，或者看到数据的人对此不是很熟悉，你会被问多少次 x/y 轴代表的是什么。...按照前面的两个绘图示例，如果要为轴设置特定名称。 3.标题 如果我们要将数据呈现给第三方，另一个基本但关键的要点是使用标题，它和之前的轴标记非常相似。 ?...4.重点元素做注释 通常情况下，仅仅在图表的左右两侧使用刻度本身并不是很清楚。在图上标注值对于解释图表非常有用。 ? 5.重要视图位置 将最重要的视图放置在顶部或左上角。...5.删除变量 很多时候，太多的信息会影响读者的注意，从可视化中删除隐含信息是一个好主意，在这种情况下，我认为我们不需要在轴中包含变量的名称。 6.避免数据噪音 把不重要的东西减到最少或者去掉。
为了确保我们正确的使用了图表，可以从以下5个方面具体考虑。 1. 是否需要对比数据？ 图表很适合于对比多个数据集。通过图表，可以轻易的看到数据的高低。...设计柱状图的最佳做法： 图表中使用对比色，高亮特殊有意义的数据。 使用水平标签，提高数据可读性。 y轴起始为0，可以显示各柱状的数值。...设计线形图的最佳做法： 使用实线绘制。 数据线不超过4条，以免产生混乱。 使用正确的高度，使线条占据y轴高度的2/3左右。 4）双轴图 双轴图可用于显示双Y轴的数据。...这种图形由三个数据集组成，两个Y轴数据，一个X轴数据。主要用于显示两个Y轴随X轴变化时的相关性。 设计双轴图的最佳做法： 使用左侧的y轴作为主要变量 ，因为大脑自然倾向于先看向左。...可以在甘特图中结合地图和其它图表类型。 看完以上常用图表的介绍，你真的用对了图表吗？
然而，将大量数据在同一个图表中画出来并不容易。早期的测绘、天气数据都需要长时间的手工绘制。随着计算机绘图功能的开发，手工绘画已经完全被自动绘图程序取代。...数据展示的基本信息有2个维度： 1) x轴， 人均收入 2) y轴， 人均寿命 这两个轴是作者想要表达的最基本信息。图上的每个点代表一个国家，该点所在的x-y位置代表了国家的人均收入和人均寿命。...尽管在图表中，A和B，B和C都只相差一个刻度，但C和B的收入差距实际上A和B收入差距的10倍！...在Hans Rosling的绘图中，六个坐标分别是：水平x轴，竖直y轴，圆圈颜色，圆圈大小，动画帧所对应的时间，以及文字标明的国家名。...这样，我们才完整了数据在该维度上的信息。一个有坐标轴，有刻度但没有标注的数据绘图，是失败的绘图。读者根本无法从中获知数据的真实状况。
然而，将大量数据在同一个图表中画出来并不容易。早期的测绘、天气数据都需要长时间的手工绘制。随着计算机绘图功能的开发，手工绘画已经完全被自动绘图程序取代。...尽管在图表中，A和B，B和C都只相差一个刻度，但C和B的收入差距实际上A和B收入差距的10倍！...2) 数据的信息呈现方式多种多样 我们需要先确定想要绘制的信息维度。比如上面的视频中，六个信息维度得到呈现。而在S&P 500的绘图中，我们只呈现了两个维度的信息，时间和指数。...在Hans Rosling的绘图中，六个坐标分别是：水平x轴，竖直y轴，圆圈颜色，圆圈大小，动画帧所对应的时间，以及文字标明的国家名。这六个维度之间相互独立，所以可以互不干扰的反映各个维度上的取值。...读者根本无法从中获知数据的真实状况。(在Hans Rosling的绘图中，有两个维度的信息不完整：人口总数和国家名称）在上面完成了之后，我们需要进一步说明数据来源。
然而，将大量数据在同一个图表中画出来并不容易。早期的测绘、天气数据都需要长时间的手工绘制。随着计算机绘图功能的开发，手工绘画已经完全被自动绘图程序取代。...数据展示的基本信息有2个维度： 1) x轴， 人均收入 2) y轴， 人均寿命 这两个轴是作者想要表达的最基本信息。图上的每个点代表一个国家，该点所在的x-y位置代表了国家的人均收入和人均寿命。...尽管在图表中，A和B，B和C都只相差一个刻度，但C和B的收入差距实际上A和B收入差距的10倍！...在Hans Rosling的绘图中，六个坐标分别是：水平x轴，竖直y轴，圆圈颜色，圆圈大小，动画帧所对应的时间，以及文字标明的国家名。这六个维度之间相互独立，所以可以互不干扰的反映各个维度上的取值。...这样，我们才完整了数据在该维度上的信息。一个有坐标轴，有刻度但没有标注的数据绘图，是失败的绘图。读者根本无法从中获知数据的真实状况。
图表类型 用法 Y轴（基准值）* 折线图 呈现少量数据的差异 任何数值 条形图 为了呈现数据中的较大变化，单个数据点与整体的占比情况以及呈现数据排名情况 零 面积图 总结数据集之间的关系，各个数据点占比情况...由于这三个图表使用同一个Y轴，因此比较他们之间的数据差异更加容易。 ? 允许。 使用条形图表示随时间变化的趋势或各个类别之间的差异（这个图X轴为数据数值，Y轴为日期）。 ? 禁止。...考虑完全删除X、Y轴将视觉焦点集中在数据上。可以将数据直接放在其对应的图表元素上。 条形图Y轴基准线的起始值 条形图基准线起始值应从（y轴的起始值）为零开始。...从零开始的条形图 ? 禁止。 该基线起始于20％，容易引起误解。 X、Y轴上的数值文本 Y轴上的数值文本的使用应有助于在图表中反映最重要的数据洞察。...X、Y轴上的数据文本格式应于界面中的一致，不应妨碍阅读图表。 ? 允许。 通过使用省略显示数值文本来提高可读性。 ? 禁止。 不要在图表X轴上添加过多的数值文本。
目标：想要调整XY（散点图）图表，以使两个轴的单位坐标轴值具有相同的比例。也就是说，需要调整图1中的图表，以便成为如图2所示的正方形和圆形。 ? 图1：开始时是椭圆形和长方形 ?...在x和y数据具有相似数量级的情况下（例如，当绘制形状而不是代数函数时），会出现此问题。通常，创建此类图表时，x和y轴的比例不同。绘图区域的高度和宽度也助于绘制序列的失真程度。...这里的想法是确定需要将两个轴中的哪个轴设置为最小/最大比例值的更大范围，以便以正确的宽高比显示系列，也便于计算所需的最小/最大比例值，从而相应地设置坐标轴比例。...10％的缓冲设置为在绘图区域内适当地容纳该系列，重新计算范围（包括缓冲区），并将轴的最小/最大比例设置为新计算的最小/最大值。...小结：该解决方案中的代码以编程方式调整了一个散点图，该散点图包含相似数量级系列，以显示正确比例的系列。 注：本文学习整理自mrexcel.com，供有兴趣的朋友参考。
确定呈现数据集的最佳方式，并遵循数据可视化最佳实践，对于图形设计人员在创建这些视觉效果时非常重要。特别是在处理非常大的数据集时，开发有张力的表达方式，对于创建既有用又具有视觉吸引力的可视化至关重要。...数据可视化设计人员可以在创建这些抽象中发挥重要作用。 毕竟，如果无法以有用的方式理解和消费大数据，那么它就毫无用处。...使用可视功能正确显示数据 有很多不同类型的图表。确定哪种类型的数据最适合采用何种图表进行可视化展现，这本身就是一门艺术。正确的图表不仅可以使数据更易于理解，还可以最准确地呈现数据。...颜色选择和调用特定数据点之类的东西可以用于此目的，但这可能会使设计者的可信度受到质疑。 错误数据可视化的示例 ? Y轴不从零开始，可以使数据看起来具有比实际存在的更大的差距。...图表的另一个例子是没有将Y轴从零开始，显示了结果偏差的方式。 ? 这个条形图在规模上具有误导性，因为没有Y轴。即使只有小于1％的微小差异，超大的蓝色条也会被放大到不成比例。 ?
这里其实并没有解决对图线的计算，因为根据PowerBI目前的图表设置能力，是无法在一个图中完成的。这里必须使用叠图技巧。...在本例中，叠图存在一个很大的障碍，那就是：必须确保两幅图有同样的Y轴范围，或者说只有在同样的Y轴尺寸范围下，将两张图叠放在一起才能有效地融为一体。...在 PowerBI 中，目前无法动态的设定Y轴的范围也是 PowerBI 亟待改进的问题。...呈现出区域的效果 如果说实现线图是可以的，那么在本案例中可以想象，如果用区块条带来反映区隔是很有意义的，如下： 而区域的条带也是需要动态设置的并在端点接缝处与图例融合为一体。...PowerBI 默认也是没有的，这里使用堆积区域图来实现，这样就要动态计算每个区域部分的Y值高度，如下： 这里使用的技巧是：利用 Y 值绝对高度大小来反推在堆积时的高度，而且要注意堆积时的顺序，必须严格的保证这些精细的计算和条带顺序设置是正确的
选择正确的图表类型 选择错误的图表类型或默认使用最常见的数据可视化类型可能会混淆用户或导致数据误解。相同的数据集可以以多种方式表示，具体取决于用户希望看到的内容。...始终在 0 基线处开始条形图 截断会导致误传。在下面的示例中，查看左侧的图表，您可以很快得出结论，值 B 比 D 大 3 倍以上，而实际上差异要小得多。从零基线开始可确保用户获得更准确的数据表示。...对折线图使用自适应 y 轴刻度 对于折线图，始终将 y 轴比例限制为从零开始可能会使图表几乎平坦。...由于折线图的主要目标是表示趋势，因此根据给定时期的数据集调整比例并保持线条占据 y 轴范围的三分之二非常重要。 5....在下面的示例中，您可以看到 IOS Health 应用程序使用各种数据呈现的组合来发挥其优势。
单调的颜色，反而能很好地用于数据可视化，因为它们可以让你的读者理解你的数据，而不至于被数据淹没。 4、标签使用不同颜色区分 在某些情况下，在一段时间或一系列的值中，我们可能测量了不同种类的物体。...2、轴标签 这可能看起来没有必要，或者不是很有帮助，但是你无法想象，如果你的图表有点混乱，或者看到数据的人对此不是很熟悉，你会被问多少次 x/y 轴代表的是什么。...按照前面的两个绘图示例，如果要为轴设置特定名称。 3、标题 如果我们要将数据呈现给第三方，另一个基本但关键的要点是使用标题，它和之前的轴标记非常相似。...4、重点元素做注释 通常情况下，仅仅在图表的左右两侧使用刻度本身并不是很清楚。在图上标注值对于解释图表非常有用。 5、重要视图位置 将最重要的视图放置在顶部或左上角。眼睛通常会首先注意到该区域。...5、删除变量 很多时候，太多的信息会影响读者的注意，从可视化中删除隐含信息是一个好主意，在这种情况下，我认为我们不需要在轴中包含变量的名称。 6、避免数据噪音 把不重要的东西减到最少或者去掉。
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