图1的效果不是用这个实现的，如果感兴趣可以参考我这篇文章 Android渐变圆环
1.当我们想设置柱状图时，可以在皕杰报表内，鼠标右键设置类型选择图表类型，鼠标双击图表，选择柱状图和图标模式普通柱状图。可以设置为水平方向。
注意：本文仅供需要时参阅，无休闲阅读属性，前方高能（枯燥），非战斗人员请速速撤离。
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。
但那个是静态的，除非一切都能按照图中计划的进行，否则计划图并不实用，只能在项目开始阶段用来做计划。
做前端图表时，最耗时的就是找配置参数，比如你在使用AntV G2时，为了更加美观，拉大数据之间的差距，需要将y轴设置一个最小值，由于每个图表的参数少说十几个，多达二十多个，一个一个找，势必会浪费很多时间，更何况有时你找的参数并不在某一具体的图表模块，而是在公共的图表组件配置模块中。这个时候我就思考，这些寻找配置参数，毫无技术性的，耗时的工作能不能交个AI来做？所以在日常的开发图表的过程中，遇到问题，我刻意地去利用AI去完成。下面看一下我在实际开发中的几个案例
转载请注明出处 : http://blog.csdn.net/shulianghan/article/details/38420197
前面我们使用 Prometheus + Grafana 实现了一个简单的 CPU 使用率变化图，但是这个图还有许多缺陷，例如：左边栏的数值太小了无法调整，下面的图标信息无法定制化等等。
Python 可视化库非常多，其中 matplotlib 是优缺点明显的一个库，优点是他非常灵活，缺点就是学习起来相对复杂。
选择数据单元格区域A1:B17，单击功能区“插入”选项卡“图表”组中的“散点图”，得到原始图表如下图3所示。
FusionCharts Free 是一个跨平台，跨浏览器的flash图表组件解决方案，能够被 ASP．NET, ASP, PHP, JSP, ColdFusion, Ruby on Rails, 简单 HTML 页面甚至PPT调用。并提供互动性和强大的图表，使用XML作为其数据接口，FusionCharts充分利用流体美丽的Flash创建紧凑，互动性和视觉逮捕图表。
谈到甘特图，很多人最先想到的是项目经理，想到项目经理，最先想到的就是 嗯！这两个字就是形容包括我在内的所有项目管理人员的！ 回归正轨，是这样的，项目经理呢，最重要的就是进度管控，俗话说就是在指定时
滑珠图通常用来比较两个或者两个以上的类型的对比关系，可以清晰地看出大小关系。这类图表经常见于经典杂志上面。如《经济学人》。
今天要给大家分享的图表是旋风图！ ▽▼▽ 其实我更喜欢叫这种图为蝴蝶图，因为图表两侧像一对翅膀一样，这种图表多用于某个事物的两种不同指标对比，如同一个年龄段两种产品的用户比例，同一种产品在接连两年的销
有时候，我们需要利用图表来表示为达到目标的累计完成值及各部分所贡献的完成值，如下图1所示。
上一篇文章已经介绍了图表可视化配置部分的 Panel options、Tooltip、Legend 3类配置，在这里我将继续介绍Axis、Graph styles、Standard options、Data links、Value mappings 和 Thresholds 6类配置。
在下面的例子中，这些可以互换使用。为了使代码适应你的特定需求，需要更改括号中引用的图表坐标轴。
制作一张看起来像车轮辐条的图表，每个数据点的线从中间的同一点开始，向不同的方向出去，线的长度表示数据点的值。
今天接着分享Evolution图表类型中的Area图表。 其实就是我们常见的区域图（或者叫面积图），它与折线图（昨天讲到的）都是用来呈现时间序列中的趋势走向和波动范围，进而对事物发展状态做出评价。 昨
用在有类目轴的折线图表中：鼠标放哪个拐点上，就只显示当前拐点的信息，设置symbol: ‘none’,的没有拐点，不显示提示框
Graphs是将数据展示为图像，以视觉化形式展示，Graphs的配置保存在主机和模板中。
在先前的学习中，我们已经建立了对「ECharts」工具箱组件的基础理解。随着我们对其应用日益熟练，现在正是深入研究 ECharts 提示框组件和数据标注功能的绝佳时机，这将使我们能够更加高效地展现和分析数据。
github地址：https://github.com/626626cdllp/echarts
FushionCharts是把抽象数据图示化的套件，使用方便，配置简单。其相关參数中文说明例如以下。
4.3 监控器 1 聚合报告 聚合报告在分析测试结果时通常是很有用的，且由于该报告仅统计测试结果，执行测试时将占用更少的内存与CPU资源。在测试资源允许的情况下，可保留这个监听器执行测试，但根据JMeter的官方建议，还是推荐使用CLI模式保存测试结果后再使用聚合报告进行查看分析以降低对性能的影响。 通过右键在弹出菜单中选择“添加->监控器->聚合报告”，如图29所示。
Echarts 折线图是图表中最常用的显示形式之一。使用 Echarts 做出基本的折线图很简单，但要是想把多组数据放在一张图表中，展示的漂亮又直观就不容易了。本文将带领大家从最基本的折线图，一步步完善，最终做出可读性很高的可视化图表。
看效果还挺不错吧，但是我们实际开发时，往往需求没这么简单，下面，我们来对折线图各种方法进行一个总结。
前面介绍了柱状图、折线图、饼图3种最为常见图表的绘制和使用：【数据可视化】Echarts最常用图表，但是没有介绍在遇到问题时如何寻求帮助，也没有详细介绍图表中组件的使用。这次来介绍ECharts中官方文档、常用组件的使用方法，可以更加快捷地创建清晰明了、实用的图表。 以下代码均在VScode中使用。
如果你是因为我的标题党而点开了文章，那下面的介绍，绝对不会让你失望。只要你会复制粘贴，令人眼前一亮的创意图表你也能制作出来！
在Excel中制作专业的图表是一项挑战，但也不是不可能实现的，如下图1所示的图表。
1.在实际项目开展中，往往会牵扯到需要绘制图表的情况。而Visifire是一个比较美观大方的第三方图表控件，本文会讲 述如何初步使用Visifire控件。 首先我们需要从Visifire的官方网站下载：http://www.visifire.com/，新建一个项目，引入SLVisifire.Charts.dll。在 MainPage.xaml.cs代码中添加代码：using Visifire.Charts; 准备工作做好了，此时我在这里直接编写了一个函数如下： /// /// 创建一个图表 /// /// 表名字 /// 时间段的集合 /// 对应时间段集合的值 /// 本表在主Grid里面的ROW值 /// 本表在主Grid里面的column值 /// Y轴的后缀 /// 时间段间隔 /// 图表两点之间的间隔 /// 图表的X轴坐标按什么来分类，如时分秒 public void CreateChart(string tableName, List updateTime, List value, int row, int column, string rihgtStr, TimeSpan tspan, int chartInterval, IntervalTypes intervaltype) { // 创建一个图标 Chart chart = new Chart(); // 设置图标的宽度和高度 chart.Width = 500; chart.Height = 400; chart.ToolBarEnabled = true; // 设置图标的属性 chart.ScrollingEnabled = false; chart.View3D = true; // 创建一个标题的对象 Title title = new Title(); // 设置标题的名称 title.Text = tableName; title.Padding = new Thickness(0, 10, 5, 0); // 向图标添加标题 chart.Titles.Add(title); // 初始化一个新的Axis Axis xAxis = new Axis(); // 设置axis的属性 //图表的X轴坐标按什么来分类，如时分秒 xAxis.IntervalType = intervaltype; //图表中的X轴坐标间隔如2，3，20等，单位为xAxis.IntervalType设置的时分 秒。 xAxis.Interval = chartInterval; //设置X轴的时间显示格式为7-10 11：20 xAxis.ValueFormatString = “hh:mm:ss”; //给图标添加Axis chart.AxesX.Add(xAxis); Axis yAxis = new Axis(); //设置图标中Y轴的最小值永远为0 yAxis.AxisMinimum = 0; //设置图表中Y轴的后缀 yAxis.Suffix = rihgtStr; chart.AxesY.Add(yAxis); for (Int32 j = 0; j < 1; j++) { // 创建一个新的数据线。 DataSeries dataSeries = new DataSeries(); // 设置数据线的格式。 dataSeries.RenderAs = RenderAs.Line; dataSeries.XValueType = ChartValueTypes.DateTime; // 设置数据点 DataPoint dataPoint; for (int i = 0; i < updateTime.Count; i++) { // 创建一个数据点的实例。 dataPoint = new DataPoint(); // 设置X轴点 dataPoint.XValue = updateTime[i]; //设置Y轴点 dataPoint.YValue = double.Parse(value[i]); 通过此函数我们可以很方便的创建了一个Visifire图表，其创建的步骤那些我在这里不细说，大家直接看源码上的注释 就可以了。因为我使用的Visifire是免费的版本，所有会有水印，在使用的过程中可以创建一个白色背景的StackPanel 来遮盖住水印的位置。在这个函数执行的时候，还为每个DataPoint点加载了一个点击事件，处理当这些点被点击之后 触发的事件（在事件里面获取DataPoint的X轴，Y轴等，以便进行相关操作）,其源码如下： dataPoint.MarkerSize = 8
参考链接： Python | 使用XlsxWriter模块在Excel工作表中绘制雷达图
我们经常会试图将去年的数字与今年或者上一季度与本季度的数字进行比较，那么，就让我们学习如何创建交互式图表来将过去与现在进行比较。
腾讯云云监控 Dashboard 近期全新改版，大幅度提高了图表配置的灵活性和监控数据的可视化能力，同时集中解决了Dashboard 1.0 历史遗留的痛点。立即体验 Dashboard2.0。
所谓的横向柱状图, 只需要让x轴的角色和y轴的角色互换一下即可. 既 xAxis 的 type 设置为value , yAxis 的 type 设置为 category , 并且设置 data 即可
甘特图是规划师和项目经理最简单、最有效的视觉工具，而Excel是制作甘特图最简洁常用的工具。
我们可以在Excel中绘制一个模拟的温度计，用来形象地跟踪某项任务的进度，如下图1所示。
大多数科研文章都离不开图表，尤其是图，熟悉一些绘图软件，并将图在文章和PPT中展示出来，是科研训练的重要内容。漂亮的文章配图能给自己的工作加不少分，生信宝典推出R的系列教程ggplot2高效实用指南 (可视化脚本、工具、套路、配色)讲解通过R语言绘制高颜值图。后来为了更加方便使用，生信宝典团队开发了在线绘图工具www.ehbio.com/ImageGP，支持14中常见图形和部分扩增子分析，深受欢迎，日均访问400次，累计访问数十万次，遍及世界各大洲，功能也在一直增加完善中。
series[].type xAxis yAxis markPoint markLine label barWidth
应朋友要求，让我分享几期Excel的图表绘制，其实内心是拒绝的。 为啥尼，因为讲图表绘制的截图要很多很多，不过看在他说有好处的份上，我就无节操的分享几期。 当然啦，各位朋友想让我分享什么图表，也可以在公众号留言，最好告诉我你要的图片长什么样（备注：美女图片也可），我就会分享！------当然，如果我会的话！ 在分享之前，先说一句话，Excel图表的绘制原则是“想改哪里点哪里”，“想改哪里点哪里”，“想改哪里点哪里”。 再送各位朋友一句话“字不如表，表不如图”，这句话道出了我为什么要分享这个系列。好了
以下示例将演示该概念。下面绘制x的值范围是从0到100，使用简单函数y = x，增量值为5。
按照之前的计划，今天开始按照sparklines插件的图表分类标准开始跟大家分享详细的做法。 按照该插件在excel菜单中的顺序，先来看测量尺度（Scales）的两个图表类型：Standard、XY。
水平条形图？也就是倒起来的柱状图，简单理解可以为，将正常的图表顺时针旋转90度，其x轴，y轴对应关系如下。
条形图不仅有助于说明一个或多个数据系列中值的大小，而且还可以很好地替代饼图，饼图比较了一组数据中一个系列的比例。
本文以光大证券2021年8月发布的《碳中和行业（电新+环保）周报20210801》中的图表为例，简述图表定制的基本流程。
上面那个小游戏教程写不下去了，以后再写吧，今天学点新东西，了解的越多，发现python越强大啊！ 数据可视化指的是通过可视化表示来探索数据，它与数据挖掘紧密相关，而数据挖掘指的是使用代码来探索数据集的规律和关联。数据集可以是用一行代码就能表示的小型数字列表，也可以是数以吉字节的数据。 最流行的工具之一是matplotlib，它是一个数学绘图库，我们将使用它来制作简单的图表，如折线图和散点图。然后，我们将基于随机漫步概念生成一个更有趣的数据集——根据一系列随机决策生成的图表。我们还将使用Pygal包，它专注
前言：下面的内容是在chandoo.org上学到的制图技术。Chandoo.org是一个很好的网站，上面分享了很多让人耳目一新的Excel技术知识。
前言 图表可形象展示统计数据的特征（如分类、趋势等），以“可视化”方式直观传达信息，帮助用户抓住重点。在管理端后台系统中，往往使用图表来呈现监控数据，便于运维人员快速获取数据特征，理解业务状况。但是，如果对图表或图表基础元素的使用理解有偏差，那所设计的图表将会对用户产生误导。 本文基于控制台图表设计所整理的材料基础上，浅析图表选择、基础元素、使用场景等注意细则，以在业务中更好了解和运用图表。文章结构如下： 图表价值 恰当使用图表呈现数据 图表使用场景 图表基础元素 图表状态 其他注意点 总结 图表价值 通常
前言 图表可形象展示统计数据的特征（如分类、趋势等），以“可视化”方式直观传达信息，帮助用户抓住重点。在管理端后台系统中，往往使用图表来呈现监控数据，便于运维人员快速获取数据特征，理解业务状况。但是，如果对图表或图表基础元素的使用理解有偏差，那所设计的图表将会对用户产生误导。 本文基于控制台图表设计所整理的材料基础上，浅析图表选择、基础元素、使用场景等注意细则，以在业务中更好了解和运用图表。文章结构如下： 图表价值 恰当使用图表呈现数据 图表使用场景 图表基础元素 图表状态 其他注意点 总结 图表价值 通
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