首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

morrisjs面积图没有显示最后一个xLabel

morris.js是一个基于jQuery的图表库,用于创建各种类型的交互式图表。面积图是其中一种类型的图表,用于展示数据随时间变化的趋势。

如果在使用morris.js创建面积图时,最后一个xLabel没有显示,可能是由于以下原因之一:

  1. 数据问题:检查数据是否正确并完整。确保最后一个xLabel对应的数据点存在且正确。可以通过打印数据或使用调试工具来验证数据是否正确。
  2. 图表配置问题:检查图表的配置选项。确保x轴的标签设置正确,并且没有被覆盖或隐藏。可以查看morris.js的文档或示例代码来了解如何正确配置面积图的x轴标签。
  3. 样式问题:检查图表的样式表。可能是由于样式设置的问题导致最后一个xLabel无法显示。可以通过检查CSS样式表中与标签相关的样式来解决此问题。

推荐的腾讯云相关产品:腾讯云云服务器(CVM)和腾讯云对象存储(COS)。

  • 腾讯云云服务器(CVM):提供可扩展的云服务器实例,可满足各种计算需求。您可以使用CVM来部署和运行您的应用程序,包括前端开发、后端开发、数据库、服务器运维等。
  • 腾讯云对象存储(COS):提供安全可靠的对象存储服务,用于存储和管理各种类型的数据,包括音视频、多媒体文件等。您可以使用COS来存储和处理您的音视频数据。

您可以通过以下链接了解更多关于腾讯云云服务器(CVM)和腾讯云对象存储(COS)的详细信息:

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

Python绘制面积折线图,三种用法演示

你好,我是郭震 误差带面积是比较常用的一种图形展示方法,参与绘图的每个点都有一个上下偏差,误差带名字由此而来。...面积 误差带面积,基本代码,一共10个点,有三组数据,如下x, y, error. import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 生成随机...1, 1]) # 计算上下误差带 y_upper = y + error y_lower = y - error # 创建图表 plt.figure(figsize=(10, 5)) # 绘制面积...('X axis') plt.ylabel('Y axis') # 显示图表 plt.show() 绘图结果展示: 绘制子 一行两列,两个子: # 生成随机x数据(例如:时间序列) x = np.arange...1, 1]) # 计算上下误差带 y_upper = y + error y_lower = y - error # 创建图表窗口 plt.figure(figsize=(20, 5)) # 第一个

18110

Python二手房价格预测(二)——数据处理及数据可视化

, Length: 317, dtype: int64 ''' # 我们可以发现,大量数据是“暂无数据”,但我认为套内面积这个属性还比较重要,因此我们对它进行一个均值填充 # 取其他有数值的房子,计算其建筑面积与套内面积的差值...,并在最后取平均,对于“暂无数据”的这些房子,我们用建筑面积减去均值 count = 0 areaDiff = 0 for i in range(data.shape[0]): if "㎡" in...=25, kde=False, hist_kws={"edgecolor":"w"}) plt.xlabel("\n房屋面积") plt.ylabel("频\n率", rotation = 'horizontal...("沈阳市二手房面积-总价散点图") plt.scatter(data['建筑面积'], data['总价'],color="royalblue") plt.xlabel("\n房屋面积") plt.ylabel...可视化的最后用相关系数分析绘制了热力图(这部分数据还可以进行扩充,原始数据中还有几个维度没有进行处理),可以进行下一步的特征选择,为后续的建模提供支撑。

1.7K20

使用python进行北京二手房信息数据分析及可视化展示

total_price_max)) print('二手房总价最低的房源信息为:\n{}'.format(total_price_max_room_info))  结果如下:  接下来我们分析房屋总价和总面积的关系...,使用散点图进行展示,代码如下:   #  绘制总面积和总价的散点关系 home_area = need_data['总面积'].apply(lambda x:float(x)) # print(home_area.head...color="r") plt.xticks(rotation=0) plt.show()  注:在分析中发现小区建成时间有两个字段暂时没有数据,我们本次采用直接剔除的方式,最终散点关系如下:  可以看出基本小区建成时间越晚...当然对于那些建造时间较早但是价格较高的都是因为其位于市中心或者属于比较好的学区房  接下来我们给出楼层和价格的关系,代码可以查看github,最终结果如下:  中层和低层价格稍微高点,但是整体差别不是很大,毕竟这是在北京,其他地区的话可能会优点差距  最后我们简单了使用了下...pyecharts绘制了楼层和房源数量的饼,代码如下:   # 使用pyecharts绘制楼层和房屋数量的饼 import pyecharts as pye x = avg_price_louceng.index

1.2K20

怎么用matplotlib画出漂亮的分析图表

Index 数据集引入 折线图 饼 散点图 面积 直方图 条形 关于用matplotlib画图,先前的锦囊里有提及到,不过那些都是比较简陋的(《特征锦囊:常用的统计在Python里怎么画?》)...inline import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl plt.style.use('fivethirtyeight') #解决中文显示问题...折线图 折线图是比较简单的图表了,也没有什么好优化的,颜色看起来顺眼就好了。...饼 接下来是画饼,我们可以优化的点多了一些,比如说从饼块的分离程度,我们先画一个“低配版”的饼。...面积 # 多条折线图 df1 = climate.loc[(climate['Country']=='China')&(climate['City']=='Shanghai')&(climate['dt

85530

胜千言!深度掌握 Python 绘图

下图显示,当我们点击一个片段时,它的大小就会显示出来(Immunology 239)。 旭日使用大小、颜色和文本来描述大学不同实体的层次结构。 3.... 6 显示了生成的图形,下面的代码片段显示了生成图形的 Python 代码。下面代码的第 7-9 行有一个有趣的地方。...代码如下, 9 显示了不同院系学生人数的堆叠面积。 堆叠面积面积类似,都是在折线图的基础上,将折线与自变量坐标轴之间区域填充起来的统计图表,主要用于表示数值随时间的变化趋势。...而堆叠面积的特点在于,有多个数据系列,它们一层层的堆叠起来,每个数据系列的起始点是上一个数据系列的结束点。...不同院系学生人数的堆叠面积 用例 10 显示一家公司 2010 年至 2020 年的营销成本与收入对比。 与上一个用例一样,我们也可以在这个用例中使用堆叠面积

11810

看了这个总结,其实 Matplotlib 可视化,也没那么难!

, heights.values) ax1.set_title('运动员身高频数分布折线图') ax1.set_xlabel('身高(cm)') ax1.set_ylabel('人数') # 子2 ax2...explodes = [0, 0.2] color = ['red', '#00FF00'] # 绘制饼 # x:统计数据 explode:是否突出显示 label:标签 color:自定义颜色...数据可视化的时候,有时需要将多个子放在同一个画板上进行比较。通过使用GridSpec类配合subplot,可以很容易对子区域进行划定和选择,在同一个画板上绘制多个子。 8....对子绘图区域的划定和选择 GridSpec是matplotlib中一个特殊的用来进行子绘图区域设计和选定的一个类 import matplotlib.gridspec as gridspec gs =...不包含 值为0 # 得到19列 以行政区为列名 其下面值为规划建筑面积 df[item] = [eval(df.loc[x, '规划建筑面积'][:-1]) if item in

1.1K30

看了这个总结,其实 Matplotlib 可视化,也没那么难!

, heights.values) ax1.set_title('运动员身高频数分布折线图') ax1.set_xlabel('身高(cm)') ax1.set_ylabel('人数') # 子2 ax2...('年龄区间') plt.ylabel('频数') plt.title('年龄频数分布直方图') plt.legend() plt.show() 数据可视化的时候,有时需要将多个子放在同一个画板上进行比较...通过使用GridSpec类配合subplot,可以很容易对子区域进行划定和选择,在同一个画板上绘制多个子。 8....对子绘图区域的划定和选择 GridSpec是matplotlib中一个特殊的用来进行子绘图区域设计和选定的一个类 import matplotlib.gridspec as gridspec gs =...不包含 值为0 # 得到19列 以行政区为列名 其下面值为规划建筑面积 df[item] = [eval(df.loc[x, '规划建筑面积'][:-1]) if item in

1.6K31

单变量的类型与直方图绘图基础

单变量(chart for one variable)是指使用数据组的一个变量进行相应的绘制。想要可视化这个变量,就需要根据不同的数据变量类型绘制图。...和直方图相比,密度不会因分组个数而导致数据显示不全,从而能够帮助用户有效判断数据的整体趋势。当然,选择不同的核函数,绘制的核密度估计不尽相同。...3.Q-Q (Quantile- Quantile plot,又称分位图) Q-Q 的本质是概率,其作用是检验数据分布是否服从某一个分布。...当参数 bins 的值为自定义数值序列时,定义 bin 边缘数值,包括第一个 bin 的左边缘和最后一个 bin 的右边缘。 注意,在上述这种情况下,bin 的间距可能不相等。...由于概率密度函数结果是归一化的,即曲线下方的面积为 1,而直方图的总面积是样本数和每个 bin 宽度的乘积,因此,对概率密度函数结果与样本个数、bin 宽度值相乘的结果进行绘制,即可将绘制的曲线缩放到直方图的高度

48230

数据可视化基础与应用-07-数据可视化第二版各种类型图表的绘制优化版

/ python中Matplotlib并没有现成的函数可直接绘制venn, 不过已经有前辈基于matplotlib.patches及matplotlib.path开发了两个轮子。...面积1-堆叠面积 # 堆叠面积 from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei...('天数') plt.ylabel('商品的销量') plt.title('两种商品一个月内的销量', fontsize=18) plt.legend() # 让图例生效 plt.show() 面积...2-堆积面积 # 堆叠面积 import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 解决中文乱码问题...: plt.xlabel(name[i]) # 只在最后一行设置横标签 plt.show() 相关2- # 相关图例2 x = datasets.load_iris().data m = 0

24910

Matplotlib

科学计算库——Matplotlib 请注意,本文编写于 980 天前,最后修改于 976 天前,其中某些信息可能已经过时。...[上海3](https://image.manyacan.com/20200908164411.png#vwid=1994&vhei=810) 如果没有解决过中文问题的话,会显示这个样子: !.../test.png") 3.图像显示 plt.show() ### 2 在一个坐标系中绘制多个图像 #### 2.1 多次plot 需求:再添加一个城市的温度变化 收集到北京当天温度变化情况,温度在...怎么去添加另一个在同一坐标系当中的不同图形,**其实很简单只需要再次plot即可**,但是需要区分线条,如下显示 !...), 同时明确每个过程执行实现的具体效果 ### 3 多个坐标系显示— plt.subplots(面向对象的画图方法) 如果我们想要将上海和北京的天气显示在同一个的不同坐标系当中,效果如下:

91120

MATLAB画图——基础篇「建议收藏」

4.面积 5.饼状 6.双y轴 7.罗盘 8.羽毛 9.矢量 10.散点图 总结 参考 一、plot()函数 1.二维图形 (1)绘图选项 线型 颜色 标记符号 -实线 b蓝色 .点 s方块...group:若y为n*m矩阵,则bar显示n组,每组m个条形 stack:对矩阵的每一个行向量显示一个条形中,条形的高度为该行向量中的分量和,其中同一条形中的每个向量用不同的颜色显示出来,从而可以显示每个向量中的分布...pie(x)——用x中的数据画一个饼状。...x中的每一个元素代表饼状图中的一部分。 pie(x,explode)——从饼状图中分离出一部分,explode是与x同维的矩阵。当所有元素为零时,饼状各部分连一起组成一个圆。...参考 1.MATLAB中特殊图形的绘制 2.使用matlab绘制条形面积、饼、柱状 3.

1.2K30

10 种常用 Matplotlib 的 Python 代码

棒棒糖 棒棒糖图表以一种视觉上令人愉悦的方式提供与有序条形类似的目的。...分类变量的直方图 分类变量的直方图显示该变量的频率分布。通过对条形进行着色,您可以将分布与表示颜色的另一个分类变量相关联。...人口金字塔 人口金字塔可用于显示按体积排序的组的分布。或者,它也可以用来显示人口的逐步过滤,因为它在下面用于显示有多少人通过营销渠道的每个阶段。...饼显示组组成的经典方法。但是,如今一般不建议使用它,因为馅饼部分的面积有时可能会引起误解。因此,如果要使用饼,强烈建议明确写下饼各部分的百分比或数字。...区域未堆叠 未堆积的面积用于可视化两个或多个系列相对于彼此的进度(涨跌)。在下面的图表中,您可以清楚地看到随着失业时间的中位数增加,个人储蓄率如何下降。未堆积面积很好地显示了这种现象。

63420
领券