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接收数据实时更新的波状曲线图

前面做了一个心电图的demo 心电图,结果发现那个心电图是静态的,是应用一启动就已经画好了的,整个页面向左滑动而已 下面我改造了一下,写了一个实时接收数据的动态心电图,网上其他地方也有,但是没有讲到重点...只不过我没有到达屏幕的最右边就开始向左滑动是为了理解更方便 其实图中的波状曲线并不是在右边一个一个的增加,而是数据增加,每次都全部重绘的一遍而已,看起来的效果就像右边在增加一样,这点要理解 先看代码 <...R.layout.activity_main); final PathView pathView = findViewById(R.id.pathView); //模拟实时数据...scrollBy(1, 0); } } public void setData(int data) { Log.i("BLE", ""); //定期删除历史数据...1.当数据到达一定量的时候,删掉一部分历史的数据 2.删的同时通过scrollTo(0, 0)方法瞬间滑动最左边 这样就相当于一直在一个固定长度的View上绘图,就不会出问题了,只不过会有少许的偏差,可以调节到滑动的速度和每个波图的

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数据可视化之matplotlib绘制正余弦曲线图

序言: 在python里面,数据可视化是python的一个亮点。在python里面,数据可视可以达到什么样的效果,这当然与我们使用的库有关。...数据可视化之matplotlib绘制正余弦曲线图 我们先来看最终实现效果 上面这个图是最终保存的图片查看效果 我们一步一步来实现 1:首先我们需要导入基本的库 matplotlib numpy...matplotlib 是我们本章需要的库 numpy 是我们数据分析处理的常见库,在机器学习时也会经常用到。...,np.pi], [r'$-\pi$',r'$-\pi/2$',r'$0$',r'$\pi/2$',r'$\pi$']) plt.yticks([-1,0,1]) plt.title("绘图正余弦函数曲线图...2,np.pi],[r'$-\pi$',r'$-\pi/2$',r'$0$',r'$\pi/2$',r'$\pi$']) plt.yticks([-1,0,1]) plt.title("绘图正余弦函数曲线图

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R语言绘制曲线图

由于ggplot2中的geom_line()函数只能绘制折线图,需要用到ggalt提供的geom_xspline()函数绘制光滑的曲线图 geom_line 将所有点连接起来,是折线图但不平滑 geom_smooth.../stat_smooth一条平滑的线,但他是拟合曲线,不会遍历所有数据点 实现遍历所有点的光滑曲线需要用到插值原理 一个更好的选择是使用插值splines.这也是一个使用多项式的插值,但不是只使用一个(...如你所尝试的),它使用很多.它们被强制执行以使曲线连续的方式遍历所有数据点....,这不能直接用ggplot完成,但可以使用ggalt :: geom_xspline完成 1数据构建 image.png 用ggplot+geom_xspline实现 > mydata<-read.csv...axis.text = element_text(size=10,face="plain",color="black") ) image.png也可以直接用geom_xspline()函数 绘制填充面积的曲线图

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细胞鉴定曲线图理解

cellranger细胞鉴定曲线 一般得到10X Genomics的下机数据之后,我们需要使用Cellranger软件进行上游数据的处理,并且生成网页报告。...其中就包括了Barcode Rank Plot——细胞鉴定曲线图 细胞鉴定曲线图横坐标是Barcodes,纵坐标是UMI counts,都取log19.图中是将所有测序得到的Barcode按照其包含的UMI...然后基于细胞鉴定曲线图,设定一个cutoff值,决定去除掉哪些barcodes,并且保留下来部分Barcodes用于下游的数据分析。...下游数据读取及硬过滤标准 使用seurat来进行单细胞下游的数据分析,一般我们下载读取的数据都是经过上游cellranger流程处理过后的数据,保留下来几千到上万的barcodes来进行后续的数据分析。...那我们也按照对应的数据进行绘图。

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动态曲线图(linechart)--Matplotlib绘制

引言 动态曲线图不同于动态气泡图,它可以查看部分指标在一段时间内的变化趋势,本期推文将推出动态曲线图的 Matplotlib 绘制过程,核心过程为 折线图 和 散点图 的绘制,详细过程如下: 02....上述数据为本次绘制动态曲线图所需数据,即从 gapminder 网站下载的平均个人收入(Income per person)数据整理而成,处理代码主要如下: ?...这里 eq(nation) 操作为提取自己所需数据,最后通过 pandas 的 concat() 操纵进行提取数据合并即可。 03....下面给出一年份数据绘制的曲线图结果: ?...总结 Matplotlib绘制动态曲线图较动态气泡图而言,绘制过程较为简单,主要就是折线图和散点图的配合使用,其他的就是图表属性的定制化设置了,个人能力有限,发现错误的同学可以留言告知啊,下期我们将继续推出

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2017 AI成熟度曲线图

AIOps平台支持多数据源,数据收集方法,分析技术和表达技术的并发。AIOps平台压缩了过去市场上称为算法IT运营和IT运营分析的技术。...在分析的情境下,这一叙述会随着用户与数据的交互而改变,来解释一张表格或仪表盘的意义。它结合了自然语言处理,机器学习和人工智能,动态地发掘数据中最相关的见解和情境。...图谱分析通常是通过可视化给企业用户进行展示。图谱由能够决定数据点之间联结的模型组成。数据节点之间联结的紧密型表明了影响,交互频率,可能性的层级。...它通过检视数据或内容来回答“将发生什么”这一问题,或更精确的“可能发生什么?”它以回归分析,多元统计,模式匹配,预测建模和预测为特性。...能在数据库中抓取知识和内容的搜索引擎;4. 能分析并处理意图的情境引擎;5.

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Matplotlib绘制动态曲线图,超简单!!

引言 动态曲线图不同于动态气泡图,它可以查看部分指标在一段时间内的变化趋势,本期推文将推出动态曲线图的 Matplotlib 绘制过程,核心过程为 折线图 和 散点图 的绘制,详细过程如下: 02....数据处理 由于需要查某些指标随时间的变化趋势,可将数据处理成如下形式(部分): 图表中的 china、usa、japan 等变量可以结合自己的实际需求进行更改,而 time 列则是时间变化。...上述数据为本次绘制动态曲线图所需数据,即从 gapminder 网站下载的平均个人收入(Income per person)数据整理而成,处理代码主要如下: 这里 eq(nation) 操作为提取自己所需数据...下面给出一年份数据绘制的曲线图结果: 备注:要想生成这种暗黑背景风格的图表,则可通过以下设置完成: #设置画布figure颜色 plt.figure(facecolor='#1D1E23',edgecolor...总结 Matplotlib绘制动态曲线图较动态气泡图而言,绘制过程较为简单,主要就是折线图和散点图的配合使用,其他的就是图表属性的定制化设置了,个人能力有限,发现错误的同学可以留言告知哈~~

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