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  • 新建panel 新建panel后,在...Graph图表默认为折线图展示,我们现在需要将折线调整为柱状。 在右侧panel区域,找到Display 将Bars按钮点亮,将Lines按钮关掉。操作之后的视图如下。 是不是很简单呢。 ...

    新建panel

    新建panel后,在Visualization区域选择插件Graph

    添加查询sql语句,如果语句正常将会展示折线图,如下

    Graph图表默认为折线图展示,我们现在需要将折线调整为柱状。

    在右侧panel区域,找到Display

    将Bars按钮点亮,将Lines按钮关掉。操作之后的视图如下。

    是不是很简单呢。

    如果想在同一视图中,展示两条曲线,并且一个为折线一个为柱状,请查阅《Grafana实现Graph图表折线图和柱状图并存》

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  • <p>I am new to manipulating json data for a linechart. I have data to show line-chart of a daily and monthly based. I would like to rearrange json data of 'daily' to 'last 7days' and 'last 4weeks'...
  • 一、横坐标值全部显示 调整前:横坐标部分显示 调整后:横坐标值全部显示 grid: { y2: 70 }, xAxis: { type: 'category', boundaryGap: false, data: xAxisData, axisLabel: {

    一、横坐标值全部显示

    调整前:横坐标部分显示
    在这里插入图片描述

    调整后:横坐标值全部显示
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    			grid: {
                    y2: 70
                }, 
                xAxis: {
                    type: 'category',
                    boundaryGap: false,
                    data: xAxisData,
                    axisLabel: {
                        interval: 0,//横轴信息全部显示  
                        rotate: -30,//-30度角倾斜显示  
                    }  
                },
    

    二、饼状图或折线图或其他的颜色

     		var option = {
     			//这里定义一个color就可以了
                color: ["#1983DB", "#5fbf68", "#55bfc0", "#ece269","#de6a66"],//这里定义一个color就可以了
                title: {
                    text: '浏览时长',
                    subtext: '',
                    left: 'center'
                },
                tooltip: {
                    trigger: 'item'
                },
                legend: {
                    orient: 'vertical',
                    left: 'left',
                },
                series: [
                    {
                        name: '浏览时长',
                        type: 'pie',
                        radius: '65%',
                        data: [
                            { value: datas.onToThree, name: '一至三分钟' },
                            { value: datas.threeToFive, name: '三至五分钟' },
                            { value: datas.fiveToTen, name: '五至十分钟' },
                            { value: datas.overTen, name: '十分钟以上' },
                        ],
                        emphasis: {
                            itemStyle: {
                                shadowBlur: 10,
                                shadowOffsetX: 0,
                                shadowColor: 'rgba(0, 0, 0, 0.5)'
                            }
                        }
                    }
                ]
            };
            myChart.setOption(option);
    
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  • 文章目录数据前处理绘制折线图绘制饼图如何导出做好的图片如何更改说明的内容绘制环形图 数据前处理 注: 拆分的数据可以删除,保留自己想要的部分 原始数据不能被删除,只能隐藏 当然,也可以选择自定义拆分 ...


    在这里插入图片描述

    数据前处理

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    注:

    • 拆分的数据可以删除,保留自己想要的部分
    • 原始数据不能被删除,只能隐藏

    当然,也可以选择自定义拆分

    绘制折线图

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    当数字太大时,可以在格式里面调整数字的显示格式,改变易读性
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    右击纵坐标—双轴
    在这里插入图片描述

    绘制饼图

    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述

    如何导出做好的图片

    工作表——导出——图像
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    如何更改说明的内容

    在这里插入图片描述

    绘制环形图

    环形图其实就是两张饼图的叠加

    • 将价格等级拖至颜色
    • 将记录数拖至角度
      在这里插入图片描述
      将记录数放置行,并设置最小值(因为在原始数据中,最小值只有一个,这样就能保证两个饼图同轴,并且还在坐标中心),然后设置成双轴
      在这里插入图片描述
      然后将其中一个最小值的颜色和记录数删除,并调整大小
      在这里插入图片描述
      再添加价格和记录数标签
      在这里插入图片描述
      中间的饼图也可以添加一个记录数的标签
      在这里插入图片描述

    注:
    在调大小的时候,如果出现同时大同时小的情况,应该把其中的一个记录数给删除就能解决这个问题。

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  • 练习如何通过调整参数使图片呈现不同效果,例如颜色、图例位置、背景网格、坐标轴刻度和标记等 实验过程(附结果截图): 1. 练习python中箱线图、折线图绘图函数的用法,掌握相关参数的概念 (1)绘制箱线图 ...

    实验目的:

    1. 掌握Python中箱线图、折线图绘图函数的使用及展示图形的意义
    2. 利用上述绘图函数实现数据可视化

    实验内容:

    1. 练习python中箱线图、折线图绘图函数的用法,掌握相关参数的概念
    2. 根据步骤一绘图函数要求,处理实验数据
    3. 根据步骤二得到的实验数据,绘制箱线图、折线图
    4. 练习如何通过调整参数使图片呈现不同效果,例如颜色、图例位置、背景网格、坐标轴刻度和标记等

    实验过程(附结果截图):

    1. 练习python中箱线图、折线图绘图函数的用法,掌握相关参数的概念

    (1)绘制箱线图

    import matplotlib.pyplot as plt
    x = [1, 2, 3, 5]  # 数据集
    plt.boxplot(x)  # 垂直显示箱线图
    plt.show()  # 显示该图
    

    在这里插入图片描述
    (2)绘制折线图

    import matplotlib.pyplot as plt 
    squares=[1, 4, 9, 16, 25]
    x=[1, 2, 3, 4, 5]
    plt.plot(x, squares)
    plt.show()
    

    在这里插入图片描述
    2. 根据步骤一绘图函数要求,处理实验数据

    (1)实验数据

    np.random.seed(2)  # 设置随机种子
    df = pd.DataFrame(np.random.rand(5, 4),
                      columns=['A', 'B', 'C', 'D'])  # 先生成0-1之间的5*4维度数据,再装入4列DataFrame中
    

    3. 根据步骤二得到的实验数据,绘制箱线图、折线图

    (1)绘制箱线图

    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    import pandas as pd
    np.random.seed(2)  # 设置随机种子
    df = pd.DataFrame(np.random.rand(5, 4),
                      columns=['A', 'B', 'C', 'D'])  # 先生成0-1之间的5*4维度数据,再装入4列DataFrame中
    df.boxplot()  # 也可用plot.box()
    plt.show()
    

    在这里插入图片描述

    (2)绘制折线图

    import matplotlib.pyplot as plt
    from pylab import *  # 支持中文
    mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
    
    names = ['5', '10', '15', '20', '25']
    x = range(len(names))
    y = [0.855, 0.84, 0.835, 0.815, 0.81]
    y1 = [0.86, 0.85, 0.853, 0.849, 0.83]
    plt.plot(x, y, marker='o', mec='r', mfc='w', label=u'y=x^2曲线图')
    plt.plot(x, y1, marker='*', ms=10, label=u'y=x^3曲线图')
    plt.xticks(x, names, rotation=45)
    plt.margins(0)
    plt.subplots_adjust(bottom=0.15)
    plt.show()
    

    在这里插入图片描述
    4. 练习如何通过调整参数使图片呈现不同效果,例如颜色、图例位置、背景网格、坐标轴刻度和标记等

    (1)绘制箱线图

    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    import pandas as pd
    np.random.seed(2)  # 设置随机种子
    df = pd.DataFrame(np.random.rand(5, 4),
                      columns=['A', 'B', 'C', 'D'])  # 先生成0-1之间的5*4维度数据,再装入4列DataFrame中
    # df.boxplot()  # 也可用plot.box()
    # plt.show()
    df.boxplot(sym='r*', vert=False, patch_artist=True,
               meanline=False, showmeans=True)
    plt.show()
    

    在这里插入图片描述
    (2)绘制折线图

    import matplotlib.pyplot as plt
    from pylab import *  # 支持中文
    mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
    
    names = ['5', '10', '15', '20', '25']
    x = range(len(names))
    y = [0.855, 0.84, 0.835, 0.815, 0.81]
    y1 = [0.86, 0.85, 0.853, 0.849, 0.83]
    plt.plot(x, y, marker='o', mec='r', mfc='w', label=u'y=x^2曲线图')
    plt.plot(x, y1, marker='*', ms=10, label=u'y=x^3曲线图')
    plt.legend()  # 让图例生效
    plt.xticks(x, names, rotation=45)
    plt.margins(0)
    plt.subplots_adjust(bottom=0.15)
    plt.xlabel(u"time(s)邻居")  # X轴标签
    plt.ylabel("RMSE")  # Y轴标签
    plt.title("A simple plot")  # 标题
    plt.show()
    

    在这里插入图片描述

    实验小结自己写写就行,本实验仅供参考。

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折线图折线如何调整