前几天有小盆友让我写一个折线图,可以点击,可以左右滑动。对于折线肯定有很多项目都使用过,所以网上肯定也有很多demo,像AndroidChart、HelloChart之类的,功能相当丰富,效果也很赞,但是太重了,其他的小demo又不符合要求,当然了,我写的自定义折线图的思想也有来自这些小demo,对他们表示感谢。
本文实例讲述了Android开发自定义控件之折线图实现方法。分享给大家供大家参考,具体如下:
上一篇章介绍了如何使用Canvas绘制坐标系,那么本篇章来看看怎么简单绘制坐标系中的点。
前面的几篇文章介绍了如何绘制网格图、坐标系、坐标系中的点,那么本篇章将这些步骤方法,以js原型面向对象的方式开发,编写出一个折线图的示例。
有些时候,扩展Android框架提供的view并不能很好地解决问题。很多情况下,我们需要进行view绘制来实现想要的效果。本文我们将介绍如何使用Canvas绘制折线图,同时也会介绍一些视图的尺寸和padding的一些工作原理。
导读:数据分析时经常用到的折线图,你真的懂了吗?可以用来呈现哪些数据关系?在数据分析过程中可以解决哪些问题?怎样用Python绘制折线图?本文逐一为你解答。
引入完成之后,编译一下,如果有错,Clean一下再次编译,编译没有错误说明导入成功.
Canvas 的默认宽高为 300*150 px,这里是物理像素宽高。如果我们想设置画布宽高需要使用:
Matplotlib可以说是Python最声名远扬的可视化库了,也是Python数据分析库的“三驾马车”之一。Matplotlib是基础而非常强大的可视化库,Seaborn等好用的可视化库是在前者的基础上进行的封装。Matplotlib擅长快速出简单的图、有丰富的接口进行精细化绘图、和Numpy结合做科学可视化及三维图配合默契、三维图。但也有些缺点,如不容易基于实用目的绘制有一定难度的图表(如小提琴图等)、标签等元素需指定坐标而不能自适应优化显示、难以实现交互。
问题在文章的最后,大致说来就是折线图,如果点的个数大于3个的时候,不是所有的点都显示对应的值的,这是为什么呢,本来以为是小问题,但两天了还没找到原因) 将前两天的折线图代码做了小量修改,形成一个类似于这样的功能(类似web页面的含有查询条件以及数据列表的功能): 页面布局: 页面A,页面B:页面A中只有一个按钮,B中有输入框和提交按钮,输入框用来输入数据。 业务流程: 1.点击A中的按钮,进入B中,此时B中没有输入数据,所以B中默认显示设置好的一个折线图, 2.在B的输入框中输入一系列以“逗号
使用原生canvasAPI绘制折线图。(柱状图截图来自于百度Echarts官方示例库【查看示例链接】。
如果你想要用 Python 进行数据分析,就需要在项目初期开始进行探索性的数据分析,这样方便你对数据有一定的了解。其中最直观的就是采用数据可视化技术,这样,数据不仅一目了然,而且更容易被解读。同样在数据分析得到结果之后,我们还需要用到可视化技术,把最终的结果呈现出来。
QML轴线图示例,折线图,散点图。 使用相同轴坐标的折线图和散点图。 代码: ChartView { title: "Two Series, Common Axes" anchors
如果你想要用Python进行数据分析,就需要在项目初期开始进行探索性的数据分析,这样方便你对数据有一定的了解。其中最直观的就是采用数据可视化技术,这样,数据不仅一目了然,而且更容易被解读。同样在数据分析得到结果之后,我们还需要用到可视化技术,把最终的结果呈现出来。
在本系列的上篇文章里,我们从Matplotlib的基础可视化框架开始,逐步画出折线图、柱状图等基础图表,通过对坐标轴标签、标题文本等的精细调节画出信息更明确丰富的可视图,也实践了双轴图及子图,最后看了下极坐标系下绘图的效果。本篇继续探索Matplotlib的强悍可视化能力。
所谓动态折线图,就是折线图能随着手指的滑动进行动态绘制,这里很定会产生动画效果。基于这个效果,这里使用SurfaceView进行制图。
在数据科学中,有多种工具可以进行可视化。在本文中,我(毛利)展示了使用Python来实现的各种可视化图表。
SVG 是一种基于 XML 语法的图像格式,全称是可缩放矢量图(Scalable Vector Graphics)。其他图像格式都是基于像素处理的,SVG 则是属于对图像的形状描述,所以它本质上是文本文件,体积较小,且不管放大多少倍都不会失真。
数据可视化起源于18世纪,当时使用柱形图和折线图来表示国家进出口量。近年,随着大数据时代的到来,数据可视化作为大数据量的呈现方式,成为当前重要的课题。数据可视化的目的,是要对数据进行可视化处理,以使得能够明确地、有效地传递信息。
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