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  • + scale_colour_manual("Density", values = c("red", "darkgreen")) + xlab(" ")+ ylab("Frequency") 点击Execute按钮,就可以看到R脚本绘制出来的图形了: 要获取更多Jerry的原创文章,请关注公众号"汪子熙":

    插入一个R visualization:

    一定要确保图形出现这个model的小图标,代表这个R visualization的模型数据成功绑定之后才能进行下一步操作:

    模型绑定成功后,在R script编辑器Environment标签页的Data下拉菜单里能看到模型数据。

    使用这个SAP Analytics Cloud官方教程里提供的excel文件作为数据源:

    https://www.sapanalytics.cloud/tutorial-r-visualization/

    该excel内容如下:

    excel系统导入SAP Analytics Cloud后,需要使用simple transformation,将;分号分隔的值拆分成三列:


    逐一拆分:

    拆分完毕之后,生成Model. 将这个url里包含的R脚本复制粘贴到R编辑器里:
    https://www.sapanalytics.cloud/wp-content/uploads/2019/09/R-Script-Plot.txt

    # Discription:
    # Creating a histogram of the log returns, adding the kernel density of the log returns
    # and the normal density as reference distribution 
    #
    # Requirements: 
    # ggplot requires a data frame
    # 
    # Output:
    # Histogram Plot
    # 
    
    library(ggplot2)
    
    Simulated_data <- data.frame(Simulated_data)
    
    histgg <- ggplot(data = Simulated_data, aes(logreturns))
    
    histgg + geom_histogram(aes(y = ..density..),fill = "lightblue",color = "black", alpha = 0.8, position = "identity") +
      geom_density(aes(color = "Kernel Density"), size = 1) +
      stat_function(aes(color = "Normal Distribution"), fun = dnorm, args = list(mean = mean(Simulated_data$logreturns), sd = sd(Simulated_data$logreturns)), size = 1) +
      ggtitle("Histogram") +
      theme(panel.grid = element_line(linetype = "dashed", color = "lightgrey"), panel.background = element_rect(fill = "white"),
            panel.border = element_rect(colour = "black", fill=NA),
            plot.title = element_text(hjust = 0.5)) +
      scale_colour_manual("Density", values = c("red", "darkgreen")) +
      xlab(" ")+
      ylab("Frequency") 
    

    点击Execute按钮,就可以看到R脚本绘制出来的图形了:

    要获取更多Jerry的原创文章,请关注公众号"汪子熙":

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  • 在使用Python绘制图表前,我们需要先安装两个库文件numpy和matplotlib。Numpy是Python开源的数值计算扩展,可用来存储和处理大型矩阵,比Python自身数据结构要高效;matplotlib是一个Python的图像框架,使用其绘制...

    在使用Python绘制图表前,我们需要先安装两个库文件numpy和matplotlib。

    Numpy是Python开源的数值计算扩展,可用来存储和处理大型矩阵,比Python自身数据结构要高效;matplotlib是一个Python的图像框架,使用其绘制出来的图形效果和MATLAB下绘制的图形类似。

    下面我通过一些简单的代码介绍如何使用 Python绘图。

    一、图形绘制

    2017021116034350.png

    直方图

    importmatplotlib.pyplotasplt

    importnumpyasnp

    mu=100

    sigma=20

    x=mu+sigma*np.random.randn(20000)# 样本数量

    plt.hist(x,bins=100,color='green',normed=True)# bins显示有几个直方,normed是否对数据进行标准化

    plt.show()

    条形图

    importmatplotlib.pyplotasplt

    importnumpyasnp

    y=[20,10,30,25,15]

    index=np.arange(5)

    plt.bar(left=index,height=y,color='green',width=0.5)

    plt.show()

    折线图

    importmatplotlib.pyplotasplt

    importnumpyasnp

    x=np.linspace(-10,10,100)

    y=x**3

    plt.plot(x,y,linestyle='--',color='green',marker='<')

    plt.show()

    散点图

    importmatplotlib.pyplotasplt

    importnumpyasnp

    x=np.random.randn(1000)

    y=x+np.random.randn(1000)*0.5

    plt.scatter(x,y,s=5,marker='<')# s表示面积,marker表示图形

    plt.show()

    饼状图

    importmatplotlib.pyplotasplt

    importnumpyasnp

    labels='A','B','C','D'

    fracs=[15,30,45,10]

    plt.axes(aspect=1)#使x y轴比例相同

    explode=[0,0.05,0,0]# 突出某一部分区域

    plt.pie(x=fracs,labels=labels,autopct='%.0f%%',explode=explode)#autopct显示百分比

    plt.show()

    箱形图

    主要用于显示数据的分散情况。图形分为上边缘、上四分位数、中位数、下四分位数、下边缘。外面的点时异常值

    importmatplotlib.pyplotasplt

    importnumpyasnp

    np.random.seed(100)

    data=np.random.normal(size=(1000,4),loc=0,scale=1)

    labels=['A','B','C','D']

    plt.boxplot(data,labels=labels)

    plt.show()

    二、图像的调整

    1、23种点形状

    "."point","pixel"o"circle"v"triangle_down

    "^"triangle_up"<"triangle_left">"triangle_right"1"tri_down

    "2"tri_up"3"tri_left"4"tri_right"8"octagon

    "s"square"p"pentagon"*"star"h"hexagon1"H"hexagon2

    "+"plus"x"x"D"diamond"d"thin_diamond

    2、8种�冉�默认颜色的缩写

    b:blueg:greenr:redc:cyan

    m:magentay:yellowk:blackw:white

    3、4种线性

    - 实线 --虚线 -.点划线 :点线

    4、一张图上绘制子图

    2017021116034351.png

    importmatplotlib.pyplotasplt

    importnumpyasnp

    x=np.arange(1,100)

    plt.subplot(221)#2行2列第1个图

    plt.plot(x,x)

    plt.subplot(222)

    plt.plot(x,-x)

    plt.subplot(223)

    plt.plot(x,x*x)

    plt.subplot(224)

    plt.plot(x,np.log(x))

    plt.show()

    5、生成网格

    2017021116034452.png

    importmatplotlib.pyplotasplt

    importnumpyasnp

    y=np.arange(1,5)

    plt.plot(y,y*2)

    plt.grid(True,color='g',linestyle='--',linewidth='1')

    plt.show()

    6、生成图例

    2017021116034453.png

    importmatplotlib.pyplotasplt

    importnumpyasnp

    x=np.arange(1,11,1)

    plt.plot(x,x*2)

    plt.plot(x,x*3)

    plt.plot(x,x*4)

    plt.legend(['Normal','Fast','Faster'])

    plt.show()

    以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持脚本之家。

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  • 如何使用Excel绘制图表

    千次阅读 2018-08-19 23:42:23
    通过如何使用Excel进行数据分析...我们按下面图片中标出的顺序来看下,在Excel中如何绘制图表。   第1步,选住要绘制图形的数据,也就是数据透视表里的数据。 第2步,点击”开始”选项卡下的“推荐的图表”...

     

    通过如何使用Excel进行数据分析,我们已经学会了从原始数据中得到分下面的分析结果:统计出每个城市的数据分析师招聘数量。

     

     

    那么,问题就来了。有了数据分析结果以后,如何展示成图表呢?

     

    我们按下面图片中标出的顺序来看下,在Excel中如何绘制图表。

     

    第1步,选住要绘制图形的数据,也就是数据透视表里的数据。

    第2步,点击”开始”选项卡下的“推荐的图表”功能,就可以打开excel的所有图表。

    第3步,在所有图表里我们选择条形图中的“簇状条形图”,因为这里我们比较的是多个类别,所以选择常用的条形图,当然你也可以选择柱状图。最后在数据旁边生成了图形。

     

    到现在,我们生成的图表是excel默认的格式,我们需要按之前聊过的设计原则对图表进行些优化(知道这7个设计原则,你也可以设计出漂亮图表),让用户更能看懂这个图表。

     

    • 将数据和图表分开

     

    首先,我们需要将数据和图表分开到两张工作表中sheet。下面图片我们看下如何操作。

    第1步,我们在图表上鼠标右键,点击“剪切”

    第2步,我们在excel工作表上点击“加号”,增加一个新的工作表,并命名为:图表-城市需求。

    在数据分析的过程中,我们一般会将数据(sheet1)、数据透视表,图表分别放到3个工作表中进行管理。

    第3步,我们在这个新建的空工作表的第一个单元格上,点击鼠标右键,选择“粘贴”,就可以把图表粘贴过来。

     

    这样就可以把数据和图表分开。

     

    • 删除无关的元素

     

    对图表进行简化,增强可读性。我们将图表上所有与数据表达无关的元素全部删除。

     

     

    1)上面图中红框的地方是标题和图例,在这些元素上点击鼠标右键,选择“删除”。

     

    很多人会疑问,为什么连标题和图例也要删除。其实我们遵循了设计样式和内容分离的设计原理。图表只需要聚焦于数据表达本身。标题可以通过Excel的单元格添加,总之别用图表自带的元素。

     

    2)上面图中黄色框的地方计数项:城市,和城市是数据透视表自动生成的按钮,在这些元素上点击鼠标右键,选择“隐藏图表上的所有字段按钮”。

     

    3)在图表的网格线上点击,点击鼠标右键,就可以把网格删掉。

     

    下面图片我们继续去掉图表的边框,并把图表背景色设置为透明。

     

    第1步,在图表边上点击鼠标右键,选择“设置图表区域格式”,会弹出设置图表格式对话框。

    第2步,在图表设置格式对话框中,选择“无填充”就可以把图表背景色设置为透明,选择“无线条”就可以把图表边框去掉。

     

    下面图片我们将将整个背景设置成白色。白色和任何颜色结合都不会显得突兀。

     

    我们选择工作表的全选表格按钮,然后设置填充颜色为白色。就可以把整个工作表都设置为白色背景。

     

    我不建议使用白色之外的背景,因为在白色背景上,我们可以很容易的聚焦在数据上,而深色背景吸引了用户的视线,让用户远离了数据。

     

    删除自带的元素和背景设置为白色,整个图表就变的清晰多了。

     

    • 图表的配色进行优化

     

    好的配色决定了图表整体美观的上限。

     

    颜色的变化只能说明一点:变化,所以,当你因为某些原因希望受众感觉到变化时,可以利用这一点,但千万不要仅仅因为新颖而使用。

     

    一般只选取两到三种颜色加黑灰白。使用颜色时,一定要克制住为了丰富多彩而使用颜色的冲动。如果使用了太多种颜色,甚至超过了彩虹的颜色种类,就失去了颜色的价值,因为没有什么是突出的。

     

    切记不要用过多的颜色,不然用户无法聚焦于你图表数据本身。

     

    配色属于设计领域的技能,分析师就不要学怎么搭配辅色对比色了。直接借助AdobeColor CC网站(https://color.adobe.com/zh/explore/?filter=newest)的色彩主题选取颜色。

     

    对于吸引注意的颜色,我通常选用蓝色,原因有这样几个:

    1)我喜欢蓝色

    2)避免了色盲的问题

    大约有8%的男性和0.5%的女神是色盲患者,色盲症的表现通常难以区分红色和绿色。因此一般情况下,应该避免同时使用红色和绿色。

    3)在黑白打印时效果很好

     

    所以我经常用的配色方案是VTBC,可以在这个网站搜索找到,它是高贵冷艳的商务风。后续图表我都会用这个配色方案。

     

    我们跟着下面图片的顺序看下如何找到这个配色方案。

     

    1)在搜索引擎中搜索这个网站的名称,就可以打开该网站。然后点击这个网站中的探索,在出现的页面搜索框中搜索VTBC配色方案。

    2)把鼠标放到这个配色方案上,可以看到“编辑副本”,我们点击“编辑副本”,可以打开它的RGB 配色值。

    3)打开以后我,我们把鼠标放到对应的配色上,就可以看到这个配色的RGB值,这个值在我们后面的图表颜色修改中会用到。

    后面设计到颜色的rgb值,你都可以按上面的操作在这个网站上找到。

     

    下面我们使用这个配色方案,对图表进行颜色设置。

     

    点击图表中的任意一个条形,就可以将全部条形选中,设置图颜色为配色方案中的浅蓝色。

     

    在表格最上方插入一行,输入标题。将这一行的行高度拉高。然后选中标题这一行,将背景颜色设置为配色方案中的深蓝色。并将标题的字体颜色设置为白色。

     

    此时标题的设计比图表自带标题要好看很多。整个图表已经很优美了(下图)。

     

     

    不会在excel中修改颜色的可以看下图的操作步骤

     

     

    第1步,选中要修改的颜色区域,然后点击“开始”选项卡下面的背景填充按钮,选中里面的“其他颜色”

    第2步,选中“自定义”,然后输入配色方案中RGB的三个颜色值。

     

    • 字体优化

     

    现在图表颜色已经设置好了,下面图片我们对字体进行修改。

     

    Excel模式生成的字体都是宋体,简直不能再丑。

    我比较喜欢将中文设置为微软雅黑,英文和数字设置为:Arial 字体。

     

    用户通常会从页面或者屏幕的左上方开始,按“之”字形移动视线并消化信息。所以避免使用居中对齐的文字,我喜欢将文字(标题,坐标轴标签等)按左上角对齐。这意味着用户会先看到有关如何阅读图表的细节,然后再看到数据本身。

     

    在图表下面的单元格可以配上数据来源,辅助阅读者理解。设计的核心思路是通过单元格完善图表,图表只专注数据元素。

     

     

    • 数据展示的顺序

     

    到这来我们已经用前面学习到的图表设计原则,对图表进行了优化。现在看着图表,你能发现什么问题吗?

     

    想想,这个图表能反映我们一开始想要分析的问题吗:在哪些城市找到数据分师工作的机会比较大?

     

    但是数据展示的顺序,却不是我们想要的结果。如果我们按城市招聘职位数进行降序排列,那么用户就可以一眼看出排在最前面的几个城市招聘职位数多,这样的城市找到工作的机会比较大。

     

    下面图片我们对数据进行排序,以展示出想要的数据结论。

     

     

    在条形图上任意条形上点击,就可以把所有条形都选中,然后鼠标右键,选中“排序”中的升序,我们就可以看到从上到下,条形图按招聘数量从大到小进行排练。这样就可以用图形把分析结论告诉用户。

     

    从城市来看,全国数据分析师的人才需求,其中将近一半需求产生在北京市,需求量全国第一。排在前5的分别是:北京、上海、深圳、广州、杭州。

    新一线城市,比如杭州,成都招聘需求也不错。

     

    • 模板提高效率

     

    有时候你好不容易制作了一些自我感觉良好的图表想把它保存下来,在以后的工作报表中像经常调用。怎么办?

     

     

    在Excel里有内置存放模板的操作,选择图表,然后点击鼠标右键,选择“另存为模板”,在弹出的对话框中定义自己模板的名称,这里定义名称为“猴子的条形图”,单击“保存”按钮就可以了。


    如果下次我们还想调用这张图表模板,可以在”插入“选项卡下的”图表推荐“里点击”模板“可以看到你保存的模板。

     

     

    前面我们虽然只介绍了条形图的制作和优化,但是其他图形也是类似的过程。掌握了这些最少必要知识,你以后设计出通俗易懂的图表。

     

    电影《全民情敌》中有句台词是这样说的:无论何时、何地、何人,任何男人都有机会亲近他喜欢的女人。

     

    同样的你人只要认真实践都可以按前面课程介绍的图表设计原则,使用Excel设计出用户喜欢的图表。

     

    推荐:知道这7个设计原则,你也可以设计出漂亮图表

     

    展开全文
  • 通过如何使用Excel进行...我们按下面图片中标出的顺序来看下,在Excel中如何绘制图表。   第1步,选住要绘制图形的数据,也就是数据透视表里的数据。 第2步,点击”开始”选项卡下的“推荐的图表”功能,就可...

    通过如何使用Excel进行数据分析,我们已经学会了从原始数据中得到分下面的分析结果:统计出每个城市的数据分析师招聘数量。

     

     

    那么,问题就来了。有了数据分析结果以后,如何展示成图表呢?

     

    我们按下面图片中标出的顺序来看下,在Excel中如何绘制图表。

     

    第1步,选住要绘制图形的数据,也就是数据透视表里的数据。

    第2步,点击”开始”选项卡下的“推荐的图表”功能,就可以打开excel的所有图表。

    第3步,在所有图表里我们选择条形图中的“簇状条形图”,因为这里我们比较的是多个类别,所以选择常用的条形图,当然你也可以选择柱状图。最后在数据旁边生成了图形。

     

    到现在,我们生成的图表是excel默认的格式,我们需要按之前聊过的设计原则对图表进行些优化(知道这7个设计原则,你也可以设计出漂亮图表),让用户更能看懂这个图表。

     

    • 将数据和图表分开

     

    首先,我们需要将数据和图表

    分开到两张工作表中sheet。下面图片我们看下如何操作。

    第1步,我们在图表上鼠标右键,点击“剪切”

    第2步,我们在excel工作表上点击“加号”,增加一个新的工作表,并命名为:图表-城市需求。

    在数据分析的过程中,我们一般会将数据(sheet1)、数据透视表,图表分别放到3个工作表中进行管理。

    第3步,我们在这个新建的空工作表的第一个单元格上,点击鼠标右键,选择“粘贴”,就可以把图表粘贴过来。

     

    这样就可以把数据和图表分开。

     

    • 删除无关的元素

     

    对图表进行简化,增强可读性。我们将图表上所有与数据表达无关的元素全部删除。

     

     

    1)上面图中红框的地方是标题和图例,在这些元素上点击鼠标右键,选择“删除”。

     

    很多人会疑问,为什么连标题和图例也要删除。其实我们遵循了设计样式和内容分离的设计原理。图表只需要聚焦于数据表达本身。标题可以通过Excel的单元格添加,总之别用图表自带的元素。

     

    2)上面图中黄色框的地方计数项:城市,和城市是数据透视表自动生成的按钮,在这些元素上点击鼠标右键,选择“隐藏图表上的所有字段按钮”。

     

    3)在图表的网格线上点击,点击鼠标右键,就可以把网格删掉。

     

    下面图片我们继续去掉图表的边框,并把图表背景色设置为透明。

     

    第1步,在图表边上点击鼠标右键,选择“设置图表区域格式”,会弹出设置图表格式对话框。

    第2步,在图表设置格式对话框中,选择“无填充”就可以把图表背景色设置为透明,选择“无线条”就可以把图表边框去掉。

     

    下面图片我们将将整个背景设置成白色。白色和任何颜色结合都不会显得突兀。

     

    我们选择工作表的全选表格按钮,然后设置填充颜色为白色。就可以把整个工作表都设置为白色背景。

     

    我不建议使用白色之外的背景,因为在白色背景上,我们可以很容易的聚焦在数据上,而深色背景吸引了用户的视线,让用户远离了数据。

     

    删除自带的元素和背景设置为白色,整个图表就变的清晰多了。

     

    • 图表的配色进行优化

     

    好的配色决定了图表整体美观的上限。

     

    颜色的变化只能说明一点:变化,所以,当你因为某些原因希望受众感觉到变化时,可以利用这一点,但千万不要仅仅因为新颖而使用。

     

    一般只选取两到三种颜色加黑灰白。使用颜色时,一定要克制住为了丰富多彩而使用颜色的冲动。如果使用了太多种颜色,甚至超过了彩虹的颜色种类,就失去了颜色的价值,因为没有什么是突出的。

     

    切记不要用过多的颜色,不然用户无法聚焦于你图表数据本身。

     

    配色属于设计领域的技能,分析师就不要学怎么搭配辅色对比色了。直接借助AdobeColor CC网站(https://color.adobe.com/zh/explore/?filter=newest)的色彩主题选取颜色。

     

    对于吸引注意的颜色,我通常选用蓝色,原因有这样几个:

    1)我喜欢蓝色

    2)避免了色盲的问题

    大约有8%的男性和0.5%的女神是色盲患者,色盲症的表现通常难以区分红色和绿色。因此一般情况下,应该避免同时使用红色和绿色。

    3)在黑白打印时效果很好

     

    所以我经常用的配色方案是VTBC,可以在这个网站搜索找到,它是高贵冷艳的商务风。后续图表我都会用这个配色方案。

     

    我们跟着下面图片的顺序看下如何找到这个配色方案。

     

    1)在搜索引擎中搜索这个网站的名称,就可以打开该网站。然后点击这个网站中的探索,在出现的页面搜索框中搜索VTBC配色方案。

    2)把鼠标放到这个配色方案上,可以看到“编辑副本”,我们点击“编辑副本”,可以打开它的RGB 配色值。

    3)打开以后我,我们把鼠标放到对应的配色上,就可以看到这个配色的RGB值,这个值在我们后面的图表颜色修改中会用到。

    后面设计到颜色的rgb值,你都可以按上面的操作在这个网站上找到。

     

    下面我们使用这个配色方案,对图表进行颜色设置。

     

    点击图表中的任意一个条形,就可以将全部条形选中,设置图颜色为配色方案中的浅蓝色。

     

    在表格最上方插入一行,输入标题。将这一行的行高度拉高。然后选中标题这一行,将背景颜色设置为配色方案中的深蓝色。并将标题的字体颜色设置为白色。

     

    此时标题的设计比图表自带标题要好看很多。整个图表已经很优美了(下图)。

     

     

    不会在excel中修改颜色的可以看下图的操作步骤

     

     

    第1步,选中要修改的颜色区域,然后点击“开始”选项卡下面的背景填充按钮,选中里面的“其他颜色”

    第2步,选中“自定义”,然后输入配色方案中RGB的三个颜色值。

     

    • 字体优化

     

    现在图表颜色已经设置好了,下面图片我们对字体进行修改。

     

    Excel模式生成的字体都是宋体,简直不能再丑。

    我比较喜欢将中文设置为微软雅黑,英文和数字设置为:Arial 字体。

     

    用户通常会从页面或者屏幕的左上方开始,按“之”字形移动视线并消化信息。所以避免使用居中对齐的文字,我喜欢将文字(标题,坐标轴标签等)按左上角对齐。这意味着用户会先看到有关如何阅读图表的细节,然后再看到数据本身。

     

    在图表下面的单元格可以配上数据来源,辅助阅读者理解。设计的核心思路是通过单元格完善图表,图表只专注数据元素。

     

     

    • 数据展示的顺序

     

    到这来我们已经用前面学习到的图表设计原则,对图表进行了优化。现在看着图表,你能发现什么问题吗?

     

    想想,这个图表能反映我们一开始想要分析的问题吗:在哪些城市找到数据分师工作的机会比较大?

     

    但是数据展示的顺序,却不是我们想要的结果。如果我们按城市招聘职位数进行降序排列,那么用户就可以一眼看出排在最前面的几个城市招聘职位数多,这样的城市找到工作的机会比较大。

     

    下面图片我们对数据进行排序,以展示出想要的数据结论。

     

     

    在条形图上任意条形上点击,就可以把所有条形都选中,然后鼠标右键,选中“排序”中的升序,我们就可以看到从上到下,条形图按招聘数量从大到小进行排练。这样就可以用图形把分析结论告诉用户。

     

    从城市来看,全国数据分析师的人才需求,其中将近一半需求产生在北京市,需求量全国第一。排在前5的分别是:北京、上海、深圳、广州、杭州。

    新一线城市,比如杭州,成都招聘需求也不错。

     

    • 模板提高效率

     

    有时候你好不容易制作了一些自我感觉良好的图表想把它保存下来,在以后的工作报表中像经常调用。怎么办?

     

     

    在Excel里有内置存放模板的操作,选择图表,然后点击鼠标右键,选择“另存为模板”,在弹出的对话框中定义自己模板的名称,这里定义名称为“猴子的条形图”,单击“保存”按钮就可以了。


    如果下次我们还想调用这张图表模板,可以在”插入“选项卡下的”图表推荐“里点击”模板“可以看到你保存的模板。

     

     

    前面我们虽然只介绍了条形图的制作和优化,但是其他图形也是类似的过程。掌握了这些最少必要知识,你以后设计出通俗易懂的图表。

     

    电影《全民情敌》中有句台词是这样说的:无论何时、何地、何人,任何男人都有机会亲近他喜欢的女人。

     

    同样的你人只要认真实践都可以按前面课程介绍的图表设计原则,使用Excel设计出用户喜欢的图表。

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  • [Android]Android 如何绘制图表

    千次阅读 2011-12-22 22:11:07
    在日常的统计中,经常要用图表来给用户恰当的数据体验,比如用饼状图,柱型图等。在传统的web中,有比较多的开源的这方面的解决方案。本文将简单介绍如何在Android中,如何使用开源工具库来展示图表。  在...
  • 乃本人作品,不得转载 在日常的统计中,经常要用图表来给用户恰当的数据体验,比如用饼状图,柱型图等。...本文将简单介绍如何在Android中,如何使用开源工具库来展示图表。  在Android中,有三种解决方案...
  • 我们按下面图片中标出的顺序来看下,在Excel中如何绘制图表。第1步,选住要绘制图形的数据,也就是数据透视表里的数据。第2步,点击”开始”选项卡下的“推荐的图表”功能,就可以打开excel的所有图表。第3步,在...
  • 图表基于统计数据。通常,它们是从数据库中获取的。但是在某些情况下,有必要根据转换后的数据构建时间表。例如,使用执行的初始数据计算。一些报表生成器仅允许使用现成的数据源。这不方便,...
  • R语言数据可视化_科学统计图表绘制2.2——平滑面积图 接上回~ 客户提供了一组描述密度函数的数据,包括x轴的位置和该位置对应的概率密度,并要求绘制面积图。可问题是数据中的点的数量并不充足,如果按照正常的方式...
  • 您将要创造的 在本教程中,我将向您展示如何使用JavaScript和画布以饼图和甜甜圈图的形式显示数字信息。 比起从头开始编写图表,有更简便... 图表是一种统计工具,用于以图形方式表示数字数据。 饼形图将数值数据...
  • matlab由于其强大的数据处理和绘图功能,被越来越多的人用来进行数据统计分析绘图工具使用,而正态分布图是统计分析数据的非常重要的图表,那么怎么使用matlab绘制正态分布图呢。下面简单说一下。 方法: 1、首先,...
  • 介绍一个好用的免费流程图和UML绘制软件-Diagram Designer 介绍Windows任务管理器的替代者-Process Explorer 介绍一个强大的磁盘空间检测工具Space Sniffer 如何在电脑上比较两个相似文件的差异 程序员工作效率提升...
  • 统计图表

    2010-09-11 23:31:00
    本文讲述如何绘制条形图,折线图,柱形图,面积图等常见图形。效果图:手把手教程:原理:OWC是Office Web Compent的缩写,即Microsoft的Office Web组件,它为在Web中绘制图形提供了灵活的同时也是最基本的机制。...
  • 在往期原创推文中,我已经介绍过编辑数学公式、绘制统计图表的技巧:Word/PPT/OneNote快速编辑数学公式(点击阅读)Stata统计制图(点击阅读)R统计制图(点击阅读)ArcGIS绘制地图(点击阅读)GeoDa绘制地图(点击阅读)SPSS...
  • 本文将讲解如何在Lighthouse等云服务器上通过display、Python、Matplotlib等工具查看和绘制各类图表。 背景概述 工程师小王最近在折腾些性能统计分析的工作,所有的数据记录都在云服务器端,他很好奇如何在服务器端...
  • 有一位学生看了前一篇短文之后打电话问我...我试着写了两个程序,第一个程序是 Windows Form 程序,我先建立一个 DataTable 对象来存放所动态绘制好的统计图表,然后将 DataGridView 控件的数据来源设定成该 DataTa...
  • .NET 统计图表

    千次阅读 2008-09-10 17:02:00
    本文讲述如何绘制条形图,折线图,柱形图,面积图等常见图形。效果图:手把手教程:原理:OWC是Office Web Compent的缩写,即Microsoft的Office Web组件,它为在Web中绘制图形提供了灵活的同时也是最基本的机制。在...
  • 目录:&lt;?xml:namespace prefix = o ns = "...本文是在概述GDI+的基础上,简单的介绍如何绘制数据图表,并在此基础上将其做成一个用户控件。便于读者及用户的使用。 GDI+概述: 提到...
  • GDI+实现统计图表控件

    千次阅读 2005-02-18 02:32:00
    目录: GDI+概述数据图表绘制函数数据图表用户控件总结 摘要:本文是在概述GDI+的基础上,简单的介绍如何绘制数据图表,并在此基础上将其做成一个用户控件。便于读者及用户的使用。 GDI+概述:提到GDI+,我们不得...
  • ASP.NET2.0轻松搞定统计图表【月儿原创】

    万次阅读 热门讨论 2007-03-27 22:16:00
    ASP.NET2.0轻松搞定统计图表 作者:清清月儿 主页:http://blog.csdn.net/21aspnet/ 时间:2007.3.27本文讲述如何绘制条形图,折线图,柱形图,面积图等常见图形。效果图:手把手教程:原理:OWC是Office Web ...
  • 本文讲述如何绘制条形图,折线图,柱形图,面积图等常见图形。 效果图: 手把手教程: 原理:OWC是Office Web Compent的缩写,即Microsoft的Office Web组件,它为在Web中绘制图形提供了灵活的同时也是最基本...
  • ASP.NET2.0轻松搞定统计图表【月儿原创】 ASP.NET2.0轻松搞定统计图表 作者:清清月儿 主页:http://blog.csdn.net/21aspnet/ 时间:2007.3.27本文讲述如何绘制条形图,折线图,柱形图,面积图等常见图形。...

空空如也

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