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  • 平常工作没有涉及到echarts,所以平常也没有去关注图表这一块,然后碰到一个需求,要求使用堆叠柱状图,但是数值是需要百分比显示的,不是在所获取到的数字后直接%,全网搜索了一下,可能是关键字不正确,并没有...

    关于使用echarts堆叠柱状图百分比显示的问题

    平常工作没有涉及到echarts,所以平常也没有去关注图表这一块,然后碰到一个需求,要求使用堆叠柱状图,但是数值是需要百分比显示的,不是在所获取到的数字后直接加%,全网搜索了一下,可能是关键字不正确,并没有找到相关的代码,于是只能自己写了。


    先上图吧,看符不符合各位的需求,如不符合,那么不需要再继续看下去了,节省各位的时间。
    X轴显示0~100%,y轴显示对应的item,根据数值计算,得出对应的百分比

    上代码

    <!DOCTYPE html>
    <html>
    <head>
      <meta charset="utf-8">
      <title>ECharts</title>
      <!-- 引入 echarts.js -->
      <script src="https://lib.baomitu.com/echarts/4.7.0/echarts.js"></script>
    </head>
    
    <body>
      <!-- 为ECharts准备一个具备大小(宽高)的Dom -->
      <div id="main" style="width: 600px;height:400px;"></div>
      <script type="text/javascript">
        // 基于准备好的dom,初始化echarts实例
        var myChart = echarts.init(document.getElementById('main'));
    	myChart.title = 'test'
    	var data = [
            { "name": "testOne", "tjz": 13, "zgz": 271},
            { "name": "testTwo", "tjz": 68.28, "zgz": 78.6},
            { "name": "testThree", "tjz": 85, "zgz": 291}
    	]
        // 指定图表的配置项和数据
    	var option = {
    		color: ['#81C1DC', '#3488AD', '#00557C'],//设置颜色
    		tooltip: {
    			trigger: 'axis',
    			axisPointer: { // 坐标轴指示器,坐标轴触发有效
    				type: 'shadow' // 默认为直线,可选为:'line' | 'shadow'
    			},
    			formatter: function(params) {// 这里鼠标悬浮显示对应item的每项数值
    				var relVal = params[0].name;
    				relVal += '<br/>' + params[0].marker + params[0].seriesName + ' : ' + this.data[params[0].dataIndex].tjz;// 统计值
    				relVal += '<br/>' + params[1].marker + params[1].seriesName + ' : ' + this.data[params[0].dataIndex].zgz;// 最高值
    				return relVal;
    			},
    		},
    		// 顶部显示
    		legend: {
    			data: ['统计值', '最高值']
    		},
    		// 设置下方图标的位置
    		grid: {
    			left: '3%',
    			right: '4%',
    			bottom: '3%',
    			top:'7%',
    			containLabel: true
    		},
    		// 设置X轴的参数
    		xAxis: [
    			{  
    				type: 'value',
    				max : 100,// 设置最大值是多少
    				splitNumber: 5,// 设置分几段显示
    				axisLabel: {  
    					show: true,  
    					interval: 'auto',  
    					formatter: '{value} %'  // 给每个数值添加%
    				},  
    				show: true
    			}  
    		],
    		// 设置Y轴的参数
    		yAxis: {
    			type: 'category',
    			data: initDataName()// 这里是显示名称
    		},
    		// 设置每个item的参数
    		series: [{
    				name: '统计值',
    				type: 'bar',
    				stack: '总量',
    				label: {
    					show: true,
    					position: 'insideLeft',//在左边显示
    					formatter: '{c}%'// 给计算后的数值添加%
    				},
    				//data: [13, 68.28, 85]
    				data:initData('tjz')// 计算对应的百分比
    			},
    			{
    				name: '最高值',
    				type: 'bar',
    				stack: '总量',
    				label: {
    					show: true,
    					position: 'insideRight',// 在右边显示
    					formatter: '{c}%'
    				},
    				data:initData('zgz')
    			}
    		]
    	};
    	// 显示左侧名称
    	function initDataName(){
    		var nameList = []
    		for (var i = 0; i < this.data.length; i++) {
    			nameList.push(this.data[i].name)
    		}
    		return nameList
    	}
    	//计算统计值和最高值
    	function initData(val){
    		var serie = [];
            for (var i = 0; i < this.data.length; i++) {
    			var num = 0
    			if(val == 'tjz'){//计算统计值
    				num = this.data[i].tjz
    			}else if (val == 'zgz') {//计算最高值
    				num = this.data[i].zgz
    			}
    			var total = (parseFloat(this.data[i].tjz) + parseFloat(this.data[i].zgz)).toFixed(2);
    			var numcount = Percentage(num,total)
                serie.push(numcount);
            }
            return serie;
    	}
    	//计算两者占比
    	function Percentage(num, total) {
    		return (Math.round(num / total * 10000) / 100.00);// 小数点后两位百分比
    	}
    	// 使用刚指定的配置项和数据显示图表。
    	myChart.setOption(option);
      </script>
    </body>
    
    </html>
    

    上面就是所用到的全部代码了,是比较麻烦些,我也没想到更简单的,如果有更简单的,望告知,谢谢!
    如果各位看了以上代码,没有帮助到你,在此表示抱歉。
    永远相信,美好的事情,即将发生!

    展开全文
  • array里的数字了引号,变成了字符串,所以柱状图不自动设置y轴的值。 更改之后就正确显示了。 在此记录一下,虽然不是什么技术问题,但是如果有同志们遇到类似问题可以为大家提供新思路。 ...

    在jupyter notebook上制作matplotlib柱状图时遇到如下问题:
    发现y轴坐标不是从0开始,而且只有四个值,分别是四个数据的值, 不是等距。
    在这里插入图片描述
    找原因找了很久才发现,是因为代码里:
    people=np.array([‘173’,‘189’,‘102’,‘133’])
    array里的数字都加了引号,变成了字符串,所以柱状图不自动设置y轴的值。

    更改之后就正确显示了。
    在这里插入图片描述
    在此记录一下,虽然不是什么技术问题,但是如果有同志们遇到类似问题可以为大家提供新思路。

    展开全文
  • -- 如果百分数格式的数字,后面的小数位小于该属性的值,则在小数后面0补充。如54.2%,该属性设置为3,那么显示的效果为54.200%。[] (Number) if your value has less digits after decimal then is set here, ...
  • 可视化之瀑布的绘制--基于matplotlib库第一步:前期准备-导入数据第二步:打好基础1-画出堆叠柱形的样子第三步:打好基础2-并排柱形第四步:瀑布成形第五步:瀑布优化1-柱体上加数字标注第六步:瀑布...

    写在前面:近日学习matplotlib库时,可以自己绘制柱状图,条形图,堆叠条形图,并列条形图等等;对于瀑布图,算是一个练习,我们基于matplotlib.pyplot中的bar()函数来绘制我们的瀑布图吧。

    代码重难点提示:

    1. 颜色设置与图例的添加
    2. 柱体上数字的添加
    3. 横坐标刻度的定义与旋转

    编译器:jupyter notebook

    首先来看一下我们需要绘制出来的瀑布图长什么样子吧。
    在这里插入图片描述

    第一步:前期准备-导入数据

    导入我们需要使用的包以及数据;我们这里用到的数据是随便写的一个fake data。

    import pandas as pd
    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    import matplotlib as mpl
    mpl.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"]    # 识别汉字
    mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False      # 识别负号
    
    data = pd.read_excel("fakedata.xlsx")
    data
    
    	month	day			money
    0	11		1			900
    1	11		2			345
    2	11		3			393
    3	11		4			-100
    4	11		5			-154
    5	11		6			135
    6	11		7			178
    7	11		8			286
    8	11		9			-119
    9	11		10			-361
    10	11		11			-203
    

    第二步:打好基础1-画出堆叠柱形图的样子

    因为我们需要画的是一个瀑布图,观察瀑布图的样子可以发现,瀑布图的每一个小柱体,除了第一个柱子之外,都是以前一个柱子的末尾为当前柱子的起点,所以我们可以先画出堆叠柱形图的模样。

    money = data['money']
    
    # 首先画出堆叠柱形图的样子,多用几个plt.bar(),设置好bottle就可以了,画出来应该有11根柱子
    bottom1 = 0
    bar_width=0.8
    
    x = np.arange(len(money))
    for i in money.index:
        y = money[i]
        plt.bar(x, y,  bar_width, align='center', bottom=bottom1)
        bottom1 += y
    
    plt.legend()
    plt.title("瀑布图")
    plt.xlabel('time')
    plt.ylabel('money')
    

    得到下面的图形
    在这里插入图片描述

    第三步:打好基础2-并排柱形图

    在上一步中,我们画出了堆叠柱形图,我们得到了11个完全一模一样的柱子,并且是堆叠起来的。再次观察我们的瀑布图,可以看到,瀑布图的柱子并不是堆积在一起的,而是每个x轴的刻度对应一个柱子,所以我们可以利用并排柱形图的思想咯。

    # 对上面的代码进行改进,让他显示出一点并排柱状图的样子;事实上,这时候我们已经有了瀑布图的样子了
    bottom1 = 0
    bar_width=0.8
    
    x_idx = np.arange(len(money), dtype=np.float64)      # 这里要将x_idx的类型定义一下,否则下面不能进行加的操作
    
    for i in money.index:
        x = x_idx[i]
        y = money[i]
        plt.bar(x, y,  bar_width, align='center', bottom=bottom1)
        bottom1 += y
        x += 0.8
    
    plt.legend()
    plt.title("瀑布图")
    plt.xlabel('time')
    plt.ylabel('money')
    

    结果展示
    在这里插入图片描述

    第四步:瀑布图成形

    经过前面几步的准备工作,我们可以看到,在使用了堆叠柱形图以及并排柱形图的思想之后,我们已经得到了一个与瀑布图十分类似的图形了。但是观察发现,我们现在画出来的图每个柱子的颜色都不一样,并且也没有图例(右上角的小白方框中什么也没有),这可怎么办呀。

    别急,我们在画图的时候使用一个for循环设置颜色加上图例不就可以了吗。那我们试着加上for循环看一看吧

    注意:

    重难点1:图例的添加
    要将我们在for循环中画的bar赋值给一个变量,在设置图例的时候,使用plt.legend(handles=[**, **])函数,这样我们才能得到想要的图例
    关于plt.legend()的更多了解可查看legend相关文档1

    
    bottom1 = 0
    bar_width=0.8
    x_idx = np.arange(len(money), dtype=np.float64)      # 这里要将x_idx的类型定义一下,否则下面不能进行加的操作
    
    for i in money.index:
        x = x_idx[i]
        y = money[i]
        if data['money'][i] > 0:
            label1 = '收入'
            incomes = plt.bar(x, y, bar_width, align='center', bottom=bottom1, label=label1, color='red')
        else:
            label1 = '支出'
            expend = plt.bar(x, y, bar_width, align='center', bottom=bottom1, label=label1, color='green')
        bottom1 += y
        x += 0.8
    
    plt.legend(handles=[incomes, expend])
    plt.title("瀑布图")
    plt.xlabel('time')
    plt.ylabel('money')
    

    输出结果
    在这里插入图片描述

    第五步:瀑布图优化1-柱体上加数字标注

    在前一步中,我们已经得到了我们需要的瀑布图,与目标图也基本相差不大啦,坚持住!我们接下来对上面得到的图进行优化一下吧。

    代码重难点2:柱体上面加数字标注(可以先看一下我的理解)

    对于柱体上加标注,我们主要是自己定义了一个函数autolabel(),关于这个函数的更多了解,可以参考相关文档2

    查阅文档时需要注意,我们需要将文档中的代码进行少量的修改。原文档中得到的height其实就是我们源数据中money的数值,对代码进行下面的修改有以下几个原因:

    1. 柱体上显示的值要全部为正值,所以在ax.annotate()中第一个参数设置进去的都是abs(),即绝对值
    2. 我们设置在ax.annotate()设置的第二个参数中,height必须要是一个累加,否则会使得数字只出现在自己的绝对位置,大家可以自行尝试一下会出现什么情况。
    3. 如果height为负数,也即支出时,我们需要将数字标注设置在柱体的下方。
    bottom1 = 0
    bar_width = 0.8
    x_idx = np.arange(len(money), dtype=np.float64)      # 这里要将x_idx的类型定义一下,否则下面不能进行加的操作
    
    fig, ax = plt.subplots()
    
    
    # 注意这里面的高度是按照长度的位置放上去的;可以看到第一个是正常的,但是第二个就不是了,那就做一个累加
    """
    def autolabel(rects):
        for rect in rects:
            height = rect.get_height()
            ax.annotate('{}'.format(height),
                        xy=(rect.get_x() + rect.get_width() / 2, height),
                        xytext=(0, 3),  # 3 points vertical offset
                        textcoords="offset points",
                        ha='center', va='bottom')
        
    """
    
    def autolabel(rects):
        """Attach a text label above each bar in *rects*, displaying its height."""
        for rect in rects:
            height = rect.get_height()
            if height >0:
                ax.annotate('{}'.format(abs(height)),
                            xy=(rect.get_x() + rect.get_width() / 2, height + sum(heights)),
                            xytext=(0, 3),  # 3 points vertical offset
                            textcoords="offset points",
                            ha='center', va='bottom')
            else:
                ax.annotate('{}'.format(abs(height)),     # 小于0,支出也设置为正值
                            xy=(rect.get_x() + rect.get_width() / 2, height + sum(heights)),
                            xytext=(0, -10),  # 将支出数字设置在柱体下方
                            textcoords="offset points",
                            ha='center', va='bottom')
            heights.append(height)
    
    heights = []
    for i in money.index:
        x = x_idx[i]
        y = money[i]
        if data['money'][i] > 0:
            label1 = '收入'
            incomes = plt.bar(x, y, bar_width, align='center', bottom=bottom1, label=label1, color='red')
            autolabel(incomes)
            bottom1 += y
            x += 0.8
        else:
            label1 = '支出'
            expend = plt.bar(x, y, bar_width, align='center', bottom=bottom1, label=label1, color='green')
            autolabel(expend)
            bottom1 += y
            x += 0.8
    
    plt.legend(handles=[incomes, expend], loc='best')
    plt.title("瀑布图")
    plt.xlabel('time')
    plt.ylabel('money')
    plt.ylim(0, 2100)
    ax.yaxis.grid(True, linestyle='--', color='grey', alpha=.25)    # 横着的网格线显示出来
    plt.show()
    

    结果展示
    在这里插入图片描述

    第六步:瀑布图优化2-设置x轴刻度

    这是我们最后一步啦!前文我么基本把能够做到的全都做了,距离我们最终目标只差最后一步,那就是x轴刻度的呈现。下面让我们解决这个问题吧!

    代码重难点3

    x坐标轴上刻度的设置以及旋转
    旋转时需要使用到一个函数plt.setp(),关于这个函数的更多介绍可以查看相关文档3,这个文档中有使用到此函数。

    
    bottom1 = 0
    bar_width = 0.8
    x_idx = np.arange(len(money), dtype=np.float64)      # 这里要将x_idx的类型定义一下,否则下面不能进行加的操作
    
    labels=list(time)    # 放x的刻度值
    x_loc = np.arange(len(labels))
    
    fig, ax = plt.subplots()
    
    def autolabel(rects):
        """Attach a text label above each bar in *rects*, displaying its height."""
        for rect in rects:
            height = rect.get_height()
            if height >0:
                ax.annotate('{}'.format(abs(height)),
                            xy=(rect.get_x() + rect.get_width() / 2, height + sum(heights)),
                            xytext=(0, 3),  # 3 points vertical offset
                            textcoords="offset points",
                            ha='center', va='bottom')
            else:
                ax.annotate('{}'.format(abs(height)),     # 小于0,支出也设置为正值
                            xy=(rect.get_x() + rect.get_width() / 2, height + sum(heights)),
                            xytext=(0, -10),  # 将y的数字设置在下方
                            textcoords="offset points",
                            ha='center', va='bottom')
            heights.append(height)
    
    heights = []
    for i in money.index:
        x = x_idx[i]
        y = money[i]
        if data['money'][i] > 0:
            label1 = '收入'
            incomes = plt.bar(x, y, bar_width, align='center', bottom=bottom1, label=label1, color='red')
            autolabel(incomes)
            bottom1 += y
            x += 0.8
        else:
            label1 = '支出'
            expend = plt.bar(x, y, bar_width, align='center', bottom=bottom1, label=label1, color='green')
            autolabel(expend)
            bottom1 += y
            x += 0.8
    
    plt.legend(handles=[incomes, expend], loc='best')
    plt.title("瀑布图")
    plt.xlabel('time')
    plt.ylabel('money')
    plt.ylim(0, 2100)
    plt.xticks(x_loc)
    ax.set_xticklabels(labels)    # 设置x轴的刻度
    plt.setp(ax.get_xticklabels(), rotation=45, ha="right",
             rotation_mode="anchor")     # 旋转x轴的刻度,并设置对齐方式
    ax.yaxis.grid(True, linestyle='--', color='grey', alpha=.25)    # 横着的网格线显示出来
    plt.show()
    

    输出结果
    在这里插入图片描述


    终于得到我们想要的瀑布图啦,如果文中有不妥当的地方欢迎大家指正哦,互相交流一起学习。


    展开全文
  • 3.4.9 柱状图 3.4.10 三角网目图 3.5 简易函数绘图 3.6 三维图形的修饰 3.6.1 三维图形函数组合 3.6.2 图形的剪切 3.6.3 图形的镂空 3.6.4 图形的裁切 3.6.5 图形的平滑处理 3.7 三维流场绘图 3.7.1 流线图 3.7.2 流...
  • 子控件包括饼图+圆环图+曲线图+柱状图+柱状分组图+横向柱状图+横向柱状分组图+合格率控件+百分比控件+进度控件+设备状态面板+表格数据+地图控件+视频控件等。 二级界面可以自由拖动悬浮,支持最小化最大化关闭,响应...
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    2018-10-09 16:02:19
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  • GISTOOL4.8破解

    2009-06-11 14:29:20
    图上单击某个点,即可标出该点的图上坐标或实际坐标值,可带引线标注。 14、比例造线功能。确定比例尺后,输入以米为单位的数据时,可以自动转换为图上距离,不需要人工换算,同时可以输入距离和角度。 15、线段...
  • GisTool_V4.8

    2010-07-24 13:39:25
    图上单击某个点,即可标出该点的图上坐标或实际坐标值,可带引线标注。 14、比例造线功能。确定比例尺后,输入以米为单位的数据时,可以自动转换为图上距离,不需要人工换算,同时可以输入距离和角度。 15、线段...
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  • vc++ 应用源码包_1

    热门讨论 2012-09-15 14:22:12
    服务器可以将收集到的信息以柱状图和文件列表以及其他方式呈现给用户,以便用户对局域网内的主机进行监测和管理。 CClockST_demo 电子钟的实现,自绘Button、Static的实现,其中自定了一个辅助主题风格类。 ...
  • vc++ 应用源码包_2

    热门讨论 2012-09-15 14:27:40
    服务器可以将收集到的信息以柱状图和文件列表以及其他方式呈现给用户,以便用户对局域网内的主机进行监测和管理。 CClockST_demo 电子钟的实现,自绘Button、Static的实现,其中自定了一个辅助主题风格类。 ...
  • vc++ 应用源码包_6

    热门讨论 2012-09-15 14:59:46
    服务器可以将收集到的信息以柱状图和文件列表以及其他方式呈现给用户,以便用户对局域网内的主机进行监测和管理。 CClockST_demo 电子钟的实现,自绘Button、Static的实现,其中自定了一个辅助主题风格类。 ...
  • vc++ 应用源码包_5

    热门讨论 2012-09-15 14:45:16
    服务器可以将收集到的信息以柱状图和文件列表以及其他方式呈现给用户,以便用户对局域网内的主机进行监测和管理。 CClockST_demo 电子钟的实现,自绘Button、Static的实现,其中自定了一个辅助主题风格类。 ...
  • vc++ 开发实例源码包

    2014-12-16 11:25:17
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  • vc++ 应用源码包_4

    热门讨论 2012-09-15 14:38:35
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  • vc++ 应用源码包_3

    热门讨论 2012-09-15 14:33:15
    服务器可以将收集到的信息以柱状图和文件列表以及其他方式呈现给用户,以便用户对局域网内的主机进行监测和管理。 CClockST_demo 电子钟的实现,自绘Button、Static的实现,其中自定了一个辅助主题风格类。 ...
  • 树与:最近公共祖先、并查集 字符串:前缀树(字典树) / 后缀树 数据结构与算法的总结 数据结构总览 链表专题 树专题 堆专题() 堆专题(下) 二分专题() 二分专题(下) 动态规划(重置...
  • 提供3D无锯齿状的圆饼图、柱状图及线性图之报表展示工具。 可使用内建的字段编辑器,自订字段属性以及外观。 自动化 透过Sawmill排程功能,可以安排每日自动更新数据库、移除过期数据、产生报表、以邮件寄出报表...
  • PHP开发实战宝典

    热门讨论 2011-12-02 07:34:49
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  • 2019数据运营思维导图

    2019-03-29 21:34:09
    活跃用户留存 一般不分析活跃用户留存,而是通过DAU观察活跃用户流失数据 留存是评定游戏综合质量的最佳指标 5、平均使用时长和平均使用次数 可以使用柱状图来展现 两项宏观行为指标可反映出用户对app的依赖程度 ...
  • 数据运营思维导图

    2018-04-26 14:24:22
    可以使用柱状图来展现 两项宏观行为指标可反映出用户对app的依赖程度 如果留存较好,但时长和次数均不高,则可能是因过于强调每日登录奖励,但持续的app内容用户家缺乏吸引力所致 用户分析 用户规模 下载数量 ...
  • ASP网络记帐

    2014-07-07 11:32:57
    1、5.0版本基础增加安卓智能手机客户端,通过下载安卓客户端在手机实时记账,且与电脑实时同步。 安卓客户端设置url为http://*/m(*,为程序放置的位置,如http://home.eptime.cn/demo/m); 2、增加智能触屏手机...
  • 千里马酒店前台管理系统V7使用手册

    热门讨论 2011-06-16 14:09:38
    穿透技术可以从房态执行预订、开房、入帐、结帐等相关操作,也可以从工作视图或报表穿透到对应的客单、帐户,从帐户明细穿透到外围收银点的明细帐单,真正体现出千里马V7.2前后台一体化的特点。 中间的业务逻辑...
  • 数据库操作支持库增加读写长整数字段的功能,但受限于系统接口暂不能读写超出整数范围的数值。 7. 修改高级表格支持库,通过鼠标调整行高列宽时不改变当前光标行列号。 8. 修改BUG:在IDE中打开源代码文件(.e)后...

空空如也

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柱状图上加数字