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C++ Qt开发:Charts绘制各类图表详解

之前文章中笔者介绍了如何使用QCharts模块来绘制简单折线图并对通用API接口进行了概括,本章我们通过TreeWidget组件中提取数据,并依次实现柱状图、状图、堆叠图、百分比图、散点图等。...1.1 创建柱状图柱状图(Bar Chart)用于显示各类别之间数量关系。它通过一个坐标系中绘制垂直矩形条(柱)来表示数据。...,并将其显示 QGraphicsView 控件中,运行后则可以得到如下图所示图例;1.2 创建状图状图(Pie Chart)用于展示各部分占整体比例关系。...图表中,每个分块代表一种分析对象,标签包含人数和百分比信息,运行后输出如下效果;1.3 创建堆叠图堆叠图(Stacked Chart)用于展示多个数据系列累积效果,即将不同系列数据同一数值点上进行堆叠显示...->append(x,y); // 光滑曲线序列}chart->addSeries(series0);chart->addSeries(seriesLine);// 增加Y坐标轴(可注释)QValueAxis

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C++ Qt开发:Charts绘制各类图表详解

之前文章中笔者介绍了如何使用QCharts模块来绘制简单折线图并对通用API接口进行了概括,本章我们通过TreeWidget组件中提取数据,并依次实现柱状图、状图、堆叠图、百分比图、散点图等。...1.1 创建柱状图 柱状图(Bar Chart)用于显示各类别之间数量关系。它通过一个坐标系中绘制垂直矩形条(柱)来表示数据。...,并将其显示 QGraphicsView 控件中,运行后则可以得到如下图所示图例; 1.2 创建状图 状图(Pie Chart)用于展示各部分占整体比例关系。...图表中,每个分块代表一种分析对象,标签包含人数和百分比信息,运行后输出如下效果; 1.3 创建堆叠图 堆叠图(Stacked Chart)用于展示多个数据系列累积效果,即将不同系列数据同一数值点上进行堆叠显示...->append(x,y); // 光滑曲线序列 } chart->addSeries(series0); chart->addSeries(seriesLine); // 增加Y坐标轴(可注释)

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数据可视化:认识Matplotlib

Matplotlib简介 Matplotlib是一个Python全面的绘图库,用于创建静态、动画和交互式可视化。...轴标签 plt.xlabel("x轴") #设置y标签 plt.ylabel("y轴") #绘制折线图 plt.plot(x, y) #将折线图显示 plt.show() 代码运行结果会生成y=2x坐标图...(x, x) # 每个条形图上方显示数值 for a, b in zip(x, y): plt.text(a, b + 0.1, '%.0f' % b, ha='center', va='bottom...: 横坐标(序列) height:纵坐标(系列) width:条形图宽度,默认是0.8,可以根据实际大小设置,以更加美观 bottom:用于绘制堆叠条形图,默认值为None align:x轴刻度标签对齐方式...: x:图百分比数据 labels:设置图中各个部分标签 autopct:设置百分比信息字符串格式化方式,默认值为None,不显示百分比 shadow:设置阴影,使得看上去有立体感,默认值为

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数据可视化 | 手撕 Matplotlib 绘图原理(二)

线条样式 图上添加文本 示例:节假日对美国出生率影响 添加箭头和文字说明 误差线 加网格线 保存图片 移动坐标轴 使得轴刻度落在坐标轴上 多子图 plt.subplot() plt.subplotsf...图上添加文本 常用参数方式: plt.text(x, y, 要添加内容) x: 位置坐标 y: 位置坐标 要添加内容字符串,同样接受 LaTex 语法 示例:节假日对美国出生率影响 数据来源...('none') # 设置底部坐标轴线位置(设置y轴为0位置) ax.spines['bottom'].set_position(('data', 0)) # 设置左侧坐标轴线位置(设置x轴为...(设置y轴为0位置) ax.spines['bottom'].set_position(('data', 0)) # 设置左侧坐标轴线位置(设置x轴为0位置) ax.spines['left'...)) #定义状图标签标签是列表 labels = ['数据库', 'PowerBI', 'Python', 'Hive', '其他'] #每个标签占多大,会自动去算百分比 x = [35, 25,

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使用Matplotlib创建基本图表完全指南

本文中,我们将提供一个完整指南,介绍如何使用 Matplotlib 创建基本图表,包括折线图、散点图、柱状图和图。安装 Matplotlib首先,确保您已经安装了 Matplotlib。...')plt.xlabel('X标签')plt.ylabel('Y标签')​# 显示图表plt.show()散点图散点图用于显示两个变量之间关系。..., values)​# 添加标题和标签plt.title('柱状图示例')plt.xlabel('类别')plt.ylabel('值')​# 显示图表plt.show()用于显示各部分占总体比例...(x)# 创建折线图plt.plot(x, y)plt.title('使用数据集创建折线图')plt.xlabel('X标签')plt.ylabel('Y标签')plt.show()绘制多系列数据有时候...使用数据集创建图表:Matplotlib 不仅可以用于绘制手动输入数据,还可以直接使用数据集来创建图表。绘制多系列数据:您可以同一张图上绘制多个系列数据,并使用图例来区分它们。

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数据可视化艺术:使用cutecharts轻松创建各种图表

词穷了~ 上篇文章写了如何使用matplotlib绘制一些基本图表, 这篇写一下如何使用cutecharts来绘制图表以及绘制图表时支持参数。...cutecharts是一个简单而强大Python库,它可以轻松创建各种类型图表,包括折线图、图、柱状图、散点图和雷达图。...坐标标签数据 x_label: X 坐标轴名称 y_label: Y 坐标轴名称 ytickcount: Y 轴刻度分割段数 legend_pos: 图例位置,有 "upLeft", "upRight...坐标标签数据 x_label: X 坐标轴名称 y_label: Y 坐标轴名称 ytickcount: Y 轴刻度分割段数 colors: label 颜色数组 font_family: CSS 字体风格...: X 坐标轴名称 y_label: Y 坐标轴名称 xtickcount: X 轴刻度分割段数 ytickcount: Y 轴刻度分割段数 isshowline: 是否将散点连成线 dot_size:

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万字长文盘点pythonMatplotlib使用 | 【推荐收藏】

这章偏向于用合适图来实现不同目的,没有如何完善图方面上下功夫,但在最后一节提到了如何画出使信息更有效表达图。...第 2 和 3 行打印出 x 轴和 y标签。 第 5 到 9 行处理「刻度」对象里刻度标签,将它颜色设定为深青色,字体大小为 20,旋转度 45 度。...---- 万物皆对象,坐标轴也不例外,下面代码打印出 x标签、刻度位置点、刻度标签、刻度线,刻度标签位置、主刻度。...第 31 和 34 行是重头戏, annotate() 函数里设置了事件,箭头坐标,事件打印坐标,箭头性质,以及对齐属性。 事件的确标注图上了,但是效果像一坨 ? 。...该策略基于不同天数均线交叉点抓住股票强势和弱势时刻进行交易。 3.5 状图 状图 (pie chart) 是一个划分为几个扇形圆形统计图表,用于描述量、频率或百分比之间相对关系。

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【干货】一文掌握Matplotlib使用方法

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深度讲解Matplotlib库

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腾讯地图JSAPI-图上添加自定义覆盖物

图上覆盖物 图上添加覆盖物有两种方式,一是canvas画布上渲染,比如JSAPI GL绘制MultiMarker/MultiPolygon等矢量图形覆盖物就是通过编写对应图形数据解析及渲染程序...而DOM是每个前端工程师都非常熟悉,简单几个标签加CSS就能实现高度定制DOM元素。但是如何将一个DOM元素正确地安置图上,并且随着地图平移、旋转、缩放实时调整自己位置呢?...onInit初始化阶段调用,并透传了构造函数参数options,用于参数注入 createDOM初始阶段调用,用于创建DOM元素并将其返回,作为dom属性值,并加入到特定父节点下 updateDOM...imageslim] 基于DOMOverlay实现自定义覆盖物 举个:自定义环形图 [1] 以官网示例中Donut为例,创建自定义环形图。...地图容器坐标系是以地图容器左上角为原点,向右为x正方向,向下为y正方向坐标系。

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手把手教你用plotly绘制excel中常见16种图表(上)

tips数据预览 我们可以看到,tips数据集中,day字段是星期,包含很多同星期数据。进行图绘制时候,以day字段做分类,可以自动实际聚合求和操作。...自定义每个色块颜色 图上显示数据标签: # 图上显示数据标签 import plotly.express as px df = px.data.gapminder().query("year...图上显示数据标签 圆环图: 圆环图是指图中间一定半径圆部分为空白,设置参数hole=int即可(0-1)。...散点图 散点图是xy均为数字列表情况下坐标点图。...x轴和y轴均是列表形式: # x轴和y轴均是列表形式 import plotly.express as px fig = px.scatter(x=[0, 1, 2, 3, 4], y=[0, 1

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盘一盘 Python 系列 5 - Matplotlib

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matplotlib基础绘图命令之pie

matplotlib中,pie方法用于绘制图,基本用法如下 plt.pie(x=[1, 2, 3, 4]) 输出结果如下 ?...这样图并没有任何实用价值,为了有效展示信息,至少我们还需要显示数据标签和百分比数值。..., 该参数用于突出显示图中指定部分 下面来具体看下其中几个参数用法 1. labels labels指定每个部分标签,用法如下 plt.pie(x=[1, 2, 3, 4], labels=['...2. autopct autopct设置图上标记信息,有两种设置方式,第一种,设置字符串格式化,用法如下 plt.pie(x=[1, 2, 3, 4], labels=['sampleA', 'sampleB...为了将图例和内容有效区分开来,可以通过设置legend方法bbox_to_anchor参数,该参数用于设置图例区域figure上坐标,其值为4个元素元组,分别表示x,y,width,height

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使用bokeh-scala进行数据可视化(2)

2.2状图        状图主要是创建一个AnnularWedge对象,代码如下; val annularWedge = new AnnularWedge().x(x).y(y).inner_radius...x坐标y状图显示y坐标,inner_radius为内圆半径,outer_radius为外圆半径,start_angle为起始角度,end_angle为结束角度,direction为圆弧方向。...同理我们此处也可以为每个“”添加一个文本标记用以区分,此处稍有不同是由于标记是一个圆圈周围,需要根据三角函数来计算文本xy值,并为文本设置对应角度。...plot对象就与普通图表不同,这里要创建一个GMapPlot对象,然后要创建一个GMapOptions对象,用于设置地图一些常用属性,如显示层级以及显示经纬度坐标等。...有了GMapPlot对象,就可以像之前创建其他可视化图元那样创建在地图上可视化图元,如点、线、面等。效果如下图所示: ?

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月更单细胞图表复现-文献1-第四和五集

labs:用于设置 xy标签和图例标签文本。 scale:用于调整比例尺和美学属性尺度。 coord:坐标系变换,例如 coord_flip() 可以交换 xy 轴。...scale_x_continuous()、scale_y_continuous():调整 x 轴和 y连续变量比例尺和标签。...Y标签角度: 以及标签字体颜色: balloonplot函数参数说明: x : 一个表对象,或一个向量或几个类别向量列表,其中包含打印矩阵第一个(x)边距分组变量。...y : 矢量或矢量列表,用于对绘制矩阵第二(y)维变量进行分组。z : 打印矩阵中点大小值向量。 xlab : x维度文本标签。这将显示X轴和绘图标题中。 ylab : y标注文本标签。...这将显示坐标轴和绘图标题中。 zlab : 点大小文本标签。这将包含在地块标题中。 dotsize : 最大点大小。可能需要为不同打印设备和布局调整此值。

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Python中最常用 14 种数据可视化类型概念与代码

,但 matplotlib 中以下语法可用于创建图并添加 seaborn 调色板: import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns data...这些有两种类型: 威尔金森点图 在这个点图中,局部位移用于防止图上点重叠。 克利夫兰点图 这是一个类似散点图图表,一个维度中垂直显示数据。...散点图也叫 X-Y 图,它将所有的数据以点形式展现在直角坐标系上,以显示变量之间相互影响程度,点位置由变量数值决定。...简单气泡图 它是气泡图基本类型,相当于普通气泡图。 带标签气泡图 此气泡图上气泡已标记,以便于识别。这是为了处理不同数据组。 多变量气泡图 此图表有四个数据集变量。...第四个变量用不同颜色区分。 地图气泡图 它用于说明地图上数据。 3D 气泡图 这是 3 维空间中设计气泡图。这里气泡是球形。 雷达图 它是一个图形显示数据,由许多自变量组成。

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【python绘图】matplotlib基本使用(含实例)

调用简单 1.折线图 plt.plot(X,Y) 2.散点图 plt.scatter(X,Y) 3.柱状图 plt.bar(X,Y) 4.图 plt.pie(data,lables=,autopct=...也可以理解为坐标系,注意跟下面的Axis(坐标轴)要正确区分 快速创建图板和一个子图: fig, ax = plt.subplots(**fig_kw) # 快速创建子图和图板,可以传入figure对象参数...("标题") # 添加图例 #可以添加参数 ax.legend() # 要显示图例画线名称,需要在ax.plot()中添加参数:label # 指定位置添加文本 ax.text(x,y,"str...-Axis #添加坐标标签: ax.set_xlabel("x标签") ax.set_ylabel("y标签") # 改变坐标尺度 ax.set_yscale('log') # 使用log尺度 #...如果想在子图上新添加坐标轴,可以使用ax. twinx()或者ax. twiny()或者ax.secondary_xaxis。其实就是原子图基础上又添加了一个子图,不过子图默认只显示坐标轴。

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(七)Python绘图基础:Matplotlib绘图

Y坐标X轴不写也可以默认从零开始 plt.show() 运行结果如下所示: 绘制多组数据  代码如下所示: import matplotlib.pyplot as plt import numpy...、横坐标标签和纵坐标标签,还可以将数轴上数字用文字来表示。...标签') plt.ylabel('Y 标签') plt.plot( [3, 4, 7, 6]) index_name=['1季度', '2季度', '3季度', '4季度'] # 设置X坐标标签 plt.xticks...(figure)和当前坐标系(axes)中进行,默认一个编号为1figure中绘图,可以一个图多个区域分别绘图 使用subplot()/subplots()函数和axes()函数 子图-subplot...产生均匀区间一组数据 plt.figure() # 默认创建,缺省 plt.subplot(211) # 第一个子图 plt.plot(x, np.sin(x), color='r') plt.subplot

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