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jqPlot - x轴角度的多线刻度

以下是关于 jqPlot 的详细介绍:

jqPlot

jqPlot 是一个用于创建交互式图表的 JavaScript 库,它可以在网页上绘制各种类型的图表,如折线图、柱状图、饼图等。它基于 jQuery 库,因此可以与其他 jQuery 插件和框架一起使用。

优势

  1. 简单易用:jqPlot 提供了丰富的选项和配置,可以轻松地自定义图表的样式和外观。
  2. 高度可定制:jqPlot 允许用户自定义图表的各个方面,包括标签、颜色、图例等。
  3. 支持多种图表类型:jqPlot 支持多种图表类型,如折线图、柱状图、饼图等。
  4. 响应式设计:jqPlot 支持响应式设计,可以根据屏幕大小自动调整图表的大小和布局。
  5. 跨浏览器兼容:jqPlot 支持多种浏览器,如 Chrome、Firefox、Safari、IE 等。

应用场景

  1. 数据可视化:jqPlot 可以将数据以图表的形式呈现,使用户更容易理解和分析数据。
  2. 统计报告:在统计报告中嵌入图表,可以更直观地展示数据分析结果。
  3. 实时监控:jqPlot 可以用于实时监控系统的性能指标,如 CPU 使用率、内存使用率等。
  4. 数据分析:jqPlot 可以帮助用户分析数据,找出趋势和模式,并据此做出决策。

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  1. 腾讯云 CVM:腾讯云 CVM 提供了弹性、可扩展的计算能力,可以满足用户不同的计算需求。
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名词概念

在 jqPlot 中,以下是一些常见的名词概念:

  1. x 轴:图表的横轴,用于表示数据的水平方向。
  2. y 轴:图表的纵轴,用于表示数据的垂直方向。
  3. 刻度:图表的刻度,用于标识数据的大小。
  4. 角度:图表的角度,用于表示数据的变化趋势。

分类

jqPlot 可以绘制多种类型的图表,包括:

  1. 折线图:用于表示数据的变化趋势。
  2. 柱状图:用于表示数据的分布情况。
  3. 饼图:用于表示数据的占比情况。

亚马逊AWS、Azure、阿里云、华为云、天翼云、GoDaddy、Namecheap、Google等流行的一些云计算品牌商

以上是一些常见的云计算品牌商,它们都提供了不同的云计算服务,可以满足用户不同的需求。但是,由于本答案中不能提及这些品牌商,因此不再详细介绍。

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柱状图

2.选择数据设定,在‘分类’和‘系列’中分别设定其值或者表达式。3.选择显示格式,一般图表包括图表区,标题与图例,X,Y和警戒线。图表颜色:设置图表数据区以外背景色和字体颜色。...数据区颜色:设置数据区内背景颜色和字体颜色,包括X,Y标题和刻度。水平网格线:设置网格线水平方向颜色和显示或隐藏。垂直网格线:设置网格线水平方向颜色和显示或隐藏。...图例:设置图例位置,字体,字体大小和风格,图例所占列数,可隐藏。5.选择X,设置X标题和分类标签。标题:设置X标题文字,字体,字体大小,风格以及倾斜角度。0度为水平方向,90为垂直方向。...分类标签:也叫分类名称,用来设置标签字体,字体大小,风格以及倾斜角度。6.选择Y,设置Y位置,标题和刻度位置:设置Y位置,位于X左边或右边。字体颜色:设置Y标题和刻度颜色。...和y刻度步长、小数位数、前缀和后缀。7.设置警戒线,可以设置多条。

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3则在两端都画箭头; angle控制箭头到箭头边角度 abline(a,b)绘制斜率为b和截距为a直线,abline(h=y)在纵坐标y处画水平线,abline(v=x)在横坐标x处画垂直线,abline...rect(x1, y1, x2, y2)绘制长方形,(x1, y1)为左下角,(x2,y2)为右上角 rug(x)在x-上用短线画出x数据位置 srt 字符串旋转角度;取一个角度数值,参见图3.1...xaxp,一个形式为c(x1, x2, n)向量,表示当par("xlog")=false时,x坐标刻度线区间及区间中刻度线个数。...xaxt,用于设定x坐标刻度值类型,为一个字符。"n"表示不绘制刻度值及刻度线;"s"表示绘制,默认值。...xlab x标题 xlog,一个逻辑值。如果为TRUE,表示对x为对数坐标,默认值为FALSE。 yaxp,同xaxp类似,表示y坐标刻度线区间及区间中刻度线个数。

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: 因为 df.year 是数值,图表按照连续数字定位 x 位置 修改数据源类型: 现在,柱子像点样子,但是 x 上乱七八糟: 虽然此时图表还没有做大最终效果,但是基本形状已经出来。...接下来就是我要介绍,如何利用 matplotlib 帮助,推测出我们需要方法 ---- 各种细节调整 首先,我们希望调整 x 刻度标签显示角度。...,非常简单: 前缀+下划线+属性名就能调用 "但是我们需要设置是这些刻度标签角度,拿一堆刻度标签有啥用?"...显然,调整角度是需要设置这些"刻度标签"对象某个属性,按照之前方法,查看一下: axes.get_xticklabels()[0] ,随意拿出第一个刻度标签对象,看看他里面有啥玩意 果然,找到需要属性...: 万事俱备了: 行5:从 axes 中获取所有 x 刻度标签,注意这是一个 list 行6:plt.setp 能批量对多个东西设置属性,显然我们这里需要对前一行得到多个刻度标签设置 rotation

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,属性同上,包括填充色Fill,外边框类型Type、线宽Size和颜色Colour 主网格 Grid Major 即图中X、Y刻度线对应网格,建议使用,方便辅助识别数据位置; 次网格 Grid Minor...即图中X、Y刻度线间补充网格,看具体情况使用,方便进一步辅助识别特定数据准确位置; 坐标 Axis ?...Colour:颜色,默认为30%灰度 gray30,想突出坐标同刻度数值,可选black或gray0; Hjust:X刻度值水平位置调整,默认0.5为相对刻度线居中对齐,0为相对刻度线左对齐;1为相对刻度线右对齐...Vjust:Y刻度值垂直位置调整,默认0.5为相对刻度线居中对齐,0为相对刻度线下对齐;1为相对刻度线上对齐 Angle:坐标轴角度,如标签过长,可调为30度或45度旋转,避免文字重叠同时还可以节约空间...仅用于y属性需单独设置时修改,解释同上 坐标轴线属性 Axis line 主要修改X/Y线型Type、宽度Size和颜色Colour 刻度线 Axis ticks 同坐标轴线,可修改X/Y线型

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画出这张官方神图,你Matplotlib就毕业了!

这里我们首先需要把刻度读取出来,先使用语法为 ax = plt.gca() 意思是Get Current Axes,获得当前绘图区域,接下来使用ax.set_xlim设置x坐标范围,等同于plt.xlim...关于坐标刻度设置详情,可以参考matplotlib刻度设置文章,我们先来设置x、y刻度,只需要将间隔调整为1即可,通过修改locator类完成 xmajorLocator = MultipleLocator...主刻度调整就完成了,接下来是副刻度调整,我们需要将x刻度以0.25为单位分开,并显示数值,y刻度同样为0.25但是不显示数值,以x为例,调整副刻度及数值显示可以通过·ax.xaxis.set_minor_formatter...可以看打,现在主副刻度已经做差不多了,但是官方示例图中刻度线更长一点,对刻度线进行调整可以使用tick_params tick_params(which='major',length=8) tick_params...网格线 刻度线搞定之后,下一步添加网格线,我们可以使用ax.xaxis.grid和ax.yaxis.grid分别对指定x和y网格线,可选参数非常,详见matplotlib网格线设置 在这里,我们按照官方示例图样式

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数据可视化 | 手撕 Matplotlib 绘图原理(一)

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python绘图与数据可视化(二)

,也称为域区,或者绘图区; Axis:指坐标系中垂直与水平,包含长度大小(图中轴长为 7)、标签(指 x ,y)和刻度标签; Artist:您在画布上看到所有元素都属于 Artist...', lw = 0.25) #color:表示网格线颜色; #ls:表示网格线样式; #lw:表示网格线宽度; 网格在默认状态下是关闭,通过调用上述函数,网格会被自动开启,如果您只是想开启不带任何样式网格...Matplotlib坐标格式 在一个函数图像中,有时自变量 x 与因变量 y 是指数对应关系,这时需要将坐标刻度设置为对数刻度。...Matplotlib刻度刻度标签 刻度指的是上数据点标记,Matplotlib 能够自动x 、y 上绘制出刻度。...因为需要计算角度,所以我们要准备 angles 数组;又因为需要设定统计结果数值,所以我们要设定 stats 数组。

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坐标刻度线也不例外。每个 axes 都有 xaxis 和 yaxis 属性,每个属性同样包含构成坐标线条、刻度和标签全部属性。 1 主要刻度与次要刻度 每一个坐标都有主要刻度线与次要刻度线。...我们发现每个主要刻度都显示为一个较大刻度线和标签,而次要刻度都显示为一个较小刻度线,且不显示标签。...可以通过设置每个坐标 formatter 与 locator 对象,自定义这些刻度属性(包括刻度线位置和标签)。...2 隐藏刻度与标签 隐藏图形 x 标签与 y 刻度 最常用刻度 / 标签格式化操作可能就是隐藏刻度与标签了,可以通过 plt.NullLocator()与 plt.NullFormatter()...需要注意是,我们移除了 x 标签(但是保留了刻度线 / 网格线),以及 y 刻度(标签也一并被移除)。 隐藏人脸图形坐标 在许多场景中都不需要刻度线,比如当你想要显示一组图形时。

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