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  • word2016函数曲线图

    万次阅读 2018-03-18 16:12:43
    关于处理数据或计算数学关系的工具,大部分人都知道 ...选中”XY散点“的”带平滑曲线的散点“3.这时候会弹出一个excel 表格会让你填写数据。默认的数据名称是X值和Y值。输入对应的数据就可以生成对应的图像,但...

          关于处理数据或计算数学关系的工具,大部分人都知道 MATLAB ,但是如何在没有MATLAB的情况下画函数呢?我们可以尝试使用office中的word去画。以下为具体的方法。

    1.打开word2016,点击“插入”的 “图表“


    2.选中”XY散点图“的”带平滑曲线的散点图“

    3.这时候会弹出一个excel 表格会让你填写数据。默认的数据名称是X值和Y值。输入对应的数据就可以生成对应的图像,但是我们要生成函数图像,一个个输入数据太麻烦,这时候可以用excel的公式(公式的书写格式参考百度)。看图。在单元格输入”=+你的函数公式“即可自动算出函数值。

                                                    

    4.如果不熟悉excel的操作,可能不知道x值如何打出来,其实这种有规律的x值(示例中是等距的分布),可以用excel的自动填充功能,先在单元格内输入两三个有明显规律的数据,选中那几个数据,然后把鼠标放到最后一个数据右下角(下图箭头指的绿点),光标会变成一个  ”+“ 这时候按住往下拖,就可以自动填充。


    5.此时直接退出excel数据编辑界面,就可以看到word生成的图,点击图片,可以对图片进行修改,包括加横纵坐标的标题,是否要显示网格线。


    优点:无需matlab等专业工具,无需编程能力。

    缺点:只能利用离散的数据画图,虽然有平滑曲线,但是还是不如matlab等工具的函数语言方便。所以,在画一些比较大型的图片时,还是用其他专业软件比较好一点。

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  • Java实现Word画折线(非图片)

    千次阅读 2020-03-01 13:16:21
    最近需要实现Java在Word折线功能,不能简单的生成折线再导入。实现方法就是利用Apache poi 工具。实现的效果如下,把鼠标放上去可以显示值。 比较简单,有一些坑,发出来记录一下。 模板 要实现上述效果...

    引言

    最近需要实现Java在Word中画折线图功能,不能简单的生成折线图再导入。实现方法就是利用Apache poi 工具。实现的效果如下,把鼠标放上去可以显示值。
    在这里插入图片描述

    比较简单,有一些坑,发出来记录一下。

    模板

    要实现上述效果需要一个Word模板,直接新建一个Word文件,插入Word内置的折线图图表即可。

    在这里插入图片描述

    插入完成就是这样子:

    在这里插入图片描述
    把这个模板保存为line-chart-template.docx

    引入POI工具

    <dependency>
        <groupId>org.apache.poi</groupId>
        <artifactId>poi</artifactId>
        <version>4.1.0</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.poi</groupId>
        <artifactId>poi-ooxml</artifactId>
        <version>4.1.0</version>
    </dependency>
    

    完整代码

    注意poi版本的问题,最好不低于4.1.0。4.0.1的版本有个坑,不能修改系列的标题。
    这就是折线图的完整代码了:

    public class GraphTest3 {
        public static void main(String[] args) throws Exception {
            String templatePath = "D:\\word\\line-chart-template.docx";
    
            InputStream is = new FileInputStream(new File(templatePath));
            XWPFDocument doc = new XWPFDocument(is);
    
            //模拟统计图数据
            //系列
            String[] seriesTitles = {"日处理能力(kg)", "湿垃圾(kg)", "干垃圾(kg)"};
            //x轴
            String[] categories = {"2020-02-20", "2020-02-21", "2020-02-22", "2020-02-23", "2020-02-24", "2020-02-25", "2020-02-26"};
            List<Number[]> values = new ArrayList<>();
             //日处理能力
            Number[] value1 = {1000, 1000, 1000, 1000, 1000, 1000, 1000};
            //湿垃圾
            Number[] value2 = {450.2, 622.1, 514, 384.7, 486.5, 688.9, 711.1};
            //干垃圾
            Number[] value3 = {200.2, 321.4, 266, 156.5, 232.2, 325.5, 319.5};
    
            values.add(value1);
            values.add(value2);
            values.add(value3);
    
            XWPFChart xChart = doc.getCharts().get(0);//获取第1个图表
            generateChart(xChart, seriesTitles, categories, values);
    
            try (FileOutputStream fos = new FileOutputStream("D:\\word\\test.docx")) {
                doc.write(fos);
            }
    
        }
    
        public static void generateChart(XWPFChart chart, String[] series, String[] categories, List<Number[]> values) {
            String chartTitle = "收运量统计图";
            final List<XDDFChartData> data = chart.getChartSeries();//不知道这个ChartSeries代表什么意思
            final XDDFLineChartData line = (XDDFLineChartData) data.get(0);//这里一般获取第一个,我们这里是折线图就是XDDFLineChartData
    
            final int numOfPoints = categories.length;
    
            final String categoryDataRange = chart.formatRange(new CellRangeAddress(1, numOfPoints, 0, 0));
    
            final XDDFDataSource<?> categoriesData = XDDFDataSourcesFactory.fromArray(categories, categoryDataRange, 0);
            for (int i = 0; i < values.size(); i++) {
                final String valuesDataRange = chart.formatRange(new CellRangeAddress(1, numOfPoints, i + 1, i + 1));
                Number[] value = values.get(i);
                final XDDFNumericalDataSource<? extends Number> valuesData = XDDFDataSourcesFactory.fromArray(value, valuesDataRange, i + 1);
                XDDFChartData.Series ser;//图表中的系列
                ser = line.getSeries().get(i);
                ser.replaceData(categoriesData, valuesData);
                CellReference cellReference = chart.setSheetTitle(series[i], 1);//修改系列标题
                ser.setTitle(series[i], cellReference);
            }
    
            chart.plot(line);
            chart.setTitleText(chartTitle);//折线图标题
            chart.setTitleOverlay(false);
        }
    }
    

    XWPFChart xChart = doc.getCharts().get(0);//获取第1个图表这段代码是获取图表的意思。

    为了体现效果,我又加了个折线图,然后DEBUG可以看到charts里面是这样的。可以支持多图表的,虽然我这里只展示了一个图表。

    在这里插入图片描述

    效果

    在这里插入图片描述

    最终的效果如图,和在word中画折线图的效果一样,可以随意编辑模板折线图的样式。不需要代码处理,这里比如我把第一个系列“日处理能力”的线条样式改成虚线。

    修改模板中的效果如下:
    在这里插入图片描述

    此时代码不需要任何修改,重新跑一遍。

    在这里插入图片描述
    效果如上,是不是很方便。有问题欢迎留言。

    展开全文
  • 导出word可以生成图表,饼图和柱状和nopi的文本替换对Nopi版本有要求,我用来做的一个产品的年报
  • 此demo不需要借助其他插件,只需要加入poi相关的jar即可生成excel表格数据曲线,附件是源码
  • 坐在电脑前抠上一天越看越丑,最后把自己丑哭了……到了折线分析的时候,在想哪些工具的时候。首先否决了excel,读书人的事,怎么能excel论文的呢?然后我又尝试了Gnuplot、Matlab、Python等。这些软件...

    1240

    前言

    这几天在搞论文图,唉说实话抠图这种东西真能逼死人。坐在电脑前抠上一天越看越丑,最后把自己丑哭了……

    到了画折线图分析的时候,在想用哪些工具的时候。首先否决了excel,读书人的事,怎么能用excel画论文的图呢?

    1240

    然后我又尝试了Gnuplot、Matlab、Python等。这些软件作图无疑是一个非常好的选择,他们都有一个共同的特点,就是图片都是用代码生成的。

    但是学习成本太高啦。为了画一个破图,折腾上十天半个月,谁受得了。

    像小编这种偶尔写写代码日常懂点代码的还好。但那些平时不写代码而且没有代码基础又没有一个会写代码的男朋友或者只有一个不会写代码的男朋友的女生可咋办?

    strip

    python+Matplotlib

    最后挑来挑去,最终选用了python+Matplotlib。Matplotlib是著名Python的标配画图包,其绘图函数的名字基本上与 Matlab 的绘图函数差不多。优点是曲线精致,软件开源免费,支持Latex公式插入,且许多时候只需要一行或几行代码就能搞定。

    然后小编经过了几天的摸索,找了几个不错的python代码模板,供大家简单修改就能快速上手使用。建议使用Wing Personal 作为PythonIDE,生成的图片能上下左右进行调整:

    1240

    NO.1

    # -*- coding: utf-8 -*-

    import numpy as np

    import matplotlib.pyplot as plt

    plt.rcParams['font.sans-serif']=['Arial']#如果要显示中文字体,则在此处设为:SimHei

    plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False#显示负号

    x = np.array([3,5,7,9,11,13,15,17,19,21])

    A = np.array([0.9708, 0.6429, 1, 0.8333, 0.8841, 0.5867, 0.9352, 0.8000, 0.9359, 0.9405])

    B= np.array([0.9708, 0.6558, 1, 0.8095, 0.8913, 0.5950, 0.9352, 0.8000, 0.9359, 0.9419])

    C=np.array([0.9657, 0.6688, 0.9855, 0.7881, 0.8667, 0.5952, 0.9361, 0.7848, 0.9244, 0.9221])

    D=np.array([0.9664, 0.6701, 0.9884, 0.7929, 0.8790, 0.6072, 0.9352, 0.7920, 0.9170, 0.9254])

    #label在图示(legend)中显示。若为数学公式,则最好在字符串前后添加"$"符号

    #color:b:blue、g:green、r:red、c:cyan、m:magenta、y:yellow、k:black、w:white、、、

    #线型:- -- -. : ,

    #marker:. , o v < * + 1

    plt.figure(figsize=(10,5))

    plt.grid(linestyle = "--") #设置背景网格线为虚线

    ax = plt.gca()

    ax.spines['top'].set_visible(False) #去掉上边框

    ax.spines['right'].set_visible(False) #去掉右边框

    plt.plot(x,A,color="black",label="A algorithm",linewidth=1.5)

    plt.plot(x,B,"k--",label="B algorithm",linewidth=1.5)

    plt.plot(x,C,color="red",label="C algorithm",linewidth=1.5)

    plt.plot(x,D,"r--",label="D algorithm",linewidth=1.5)

    group_labels=['dataset1','dataset2','dataset3','dataset4','dataset5',' dataset6','dataset7','dataset8','dataset9','dataset10'] #x轴刻度的标识

    plt.xticks(x,group_labels,fontsize=12,fontweight='bold') #默认字体大小为10

    plt.yticks(fontsize=12,fontweight='bold')

    plt.title("example",fontsize=12,fontweight='bold') #默认字体大小为12

    plt.xlabel("Data sets",fontsize=13,fontweight='bold')

    plt.ylabel("Accuracy",fontsize=13,fontweight='bold')

    plt.xlim(3,21) #设置x轴的范围

    #plt.ylim(0.5,1)

    #plt.legend() #显示各曲线的图例

    plt.legend(loc=0, numpoints=1)

    leg = plt.gca().get_legend()

    ltext = leg.get_texts()

    plt.setp(ltext, fontsize=12,fontweight='bold') #设置图例字体的大小和粗细

    plt.savefig('D:\filename.png') #建议保存为svg格式,再用inkscape转为矢量图emf后插入word中

    plt.show()

    效果图:

    1240

    NO.2

    # coding=utf-8

    import numpy as np

    import matplotlib.pyplot as plt

    plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Arial'] # 如果要显示中文字体,则在此处设为:SimHei

    plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 显示负号

    x = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])

    VGG_supervised = np.array([2.9749694, 3.9357018, 4.7440844, 6.482254, 8.720203, 13.687582])

    VGG_unsupervised = np.array([2.1044724, 2.9757383, 3.7754183, 5.686206, 8.367847, 14.144531])

    ourNetwork = np.array([2.0205495, 2.6509762, 3.1876223, 4.380781, 6.004548, 9.9298])

    # label在图示(legend)中显示。若为数学公式,则最好在字符串前后添加"$"符号

    # color:b:blue、g:green、r:red、c:cyan、m:magenta、y:yellow、k:black、w:white、、、

    # 线型:- -- -. : ,

    # marker:. , o v < * + 1

    plt.figure(figsize=(10, 5))

    plt.grid(linestyle="--") # 设置背景网格线为虚线

    ax = plt.gca()

    ax.spines['top'].set_visible(False) # 去掉上边框

    ax.spines['right'].set_visible(False) # 去掉右边框

    plt.plot(x, VGG_supervised, marker='o', color="blue", label="VGG-style Supervised Network", linewidth=1.5)

    plt.plot(x, VGG_unsupervised, marker='o', color="green", label="VGG-style Unsupervised Network", linewidth=1.5)

    plt.plot(x, ourNetwork, marker='o', color="red", label="ShuffleNet-style Network", linewidth=1.5)

    group_labels = ['Top 0-5%', 'Top 5-10%', 'Top 10-20%', 'Top 20-50%', 'Top 50-70%', ' Top 70-100%'] # x轴刻度的标识

    plt.xticks(x, group_labels, fontsize=12, fontweight='bold') # 默认字体大小为10

    plt.yticks(fontsize=12, fontweight='bold')

    # plt.title("example", fontsize=12, fontweight='bold') # 默认字体大小为12

    plt.xlabel("Performance Percentile", fontsize=13, fontweight='bold')

    plt.ylabel("4pt-Homography RMSE", fontsize=13, fontweight='bold')

    plt.xlim(0.9, 6.1) # 设置x轴的范围

    plt.ylim(1.5, 16)

    # plt.legend() #显示各曲线的图例

    plt.legend(loc=0, numpoints=1)

    leg = plt.gca().get_legend()

    ltext = leg.get_texts()

    plt.setp(ltext, fontsize=12, fontweight='bold') # 设置图例字体的大小和粗细

    plt.savefig('./filename.svg', format='svg') # 建议保存为svg格式,再用inkscape转为矢量图emf后插入word中

    plt.show()

    效果图:

    1240

    NO.3

    # coding=utf-8

    import matplotlib.pyplot as plt

    from matplotlib.pyplot import figure

    import numpy as np

    figure(num=None, figsize=(2.8, 1.7), dpi=300)

    #figsize的2.8和1.7指的是英寸,dpi指定图片分辨率。那么图片就是(2.8*300)*(1.7*300)像素大小

    test_mean_1000S_n = [0.7,0.5,0.3,0.8,0.7,0.5,0.3,0.8,0.7,0.5,0.3,0.8,0.7,0.5,0.3,0.8,0.7,0.5,0.3,0.8]

    test_mean_1000S = [0.9,0.8,0.7,0.6,0.9,0.8,0.7,0.6,0.9,0.8,0.7,0.6,0.9,0.8,0.7,0.6,0.9,0.8,0.7,0.6]

    plt.plot(test_mean_1000S_n, 'royalblue', label='without threshold')

    plt.plot(test_mean_1000S, 'darkorange', label='with threshold')

    #画图,并指定颜色

    plt.xticks(fontproperties = 'Times New Roman', fontsize=8)

    plt.yticks(np.arange(0, 1.1, 0.2), fontproperties = 'Times New Roman', fontsize=8)

    #指定横纵坐标的字体以及字体大小,记住是fontsize不是size。yticks上我还用numpy指定了坐标轴的变化范围。

    plt.legend(loc='lower right', prop={'family':'Times New Roman', 'size':8})

    #图上的legend,记住字体是要用prop以字典形式设置的,而且字的大小是size不是fontsize,这个容易和xticks的命令弄混

    plt.title('1000 samples', fontdict={'family' : 'Times New Roman', 'size':8})

    #指定图上标题的字体及大小

    plt.xlabel('iterations', fontdict={'family' : 'Times New Roman', 'size':8})

    plt.ylabel('accuracy', fontdict={'family' : 'Times New Roman', 'size':8})

    #指定横纵坐标描述的字体及大小

    plt.savefig('./where-you-want-to-save.png', dpi=300, bbox_inches="tight")

    #保存文件,dpi指定保存文件的分辨率

    #bbox_inches="tight" 可以保存图上所有的信息,不会出现横纵坐标轴的描述存掉了的情况

    plt.show()

    #记住,如果你要show()的话,一定要先savefig,再show。如果你先show了,存出来的就是一张白纸。

    效果图:

    1240

    最后在放点Matplotlib相关设置供大家参考:

    附颜色表

    1240

    Marker常见参数

    1240

    注:大家可以mark一下,说不定以后用得上呢?

    1240

    最后,我还是用回了excel作图。。。

    strip

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  • python价格—需求曲线图

    千次阅读 2018-08-06 23:46:34
    突然跟我说她有点想用Word写笔记,但是她不会画图(其实会也比手写花时间)。然后我让她给我发了一下她(微观经济学的)就是这样的 然后我感觉以我水平应该可以python一下这个。 说干就干。 ...

    今天小老婆给我抱怨说复习得很累,写了特别多的东西。突然跟我说她有点想用Word写笔记,但是她不会画图(其实会画也比手写花时间)。然后我让她给我发了一下她画的图(微观经济学的图)就是这样的
    这里写图片描述
    然后我感觉以我水平应该可以用python画一下这个图。
    说干就干。

    import matplotlib.pyplot as plt
    import numpy as np
    from pylab import *
    from scipy import interpolate
    
    #一个小函数
    def demand_curve(x, a, c):
        return 5*(x-a)**(2)+c
    
    #设置编码,让中文可以在图上显示
    mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
    
    #开启一个窗口,num设置子图数量,figsize设置窗口大小,dpi设置分辨率
    fig = plt.figure(num=1, figsize=(15, 8),dpi=80)
    plt.title("送给小老婆", {"size":24})
    
    #这是和L1相切的无差异曲线
    x = np.arange(0, 0.2, 0.01)
    y = demand_curve(x, 0.3, 0.6)
    plt.plot(x, y, linestyle="--")
    #这是和L2相切的无差异曲线
    x = np.arange(0.5,0.7,0.01)
    y = demand_curve(x, 0.7, 0.35)
    plt.plot(x, y, linestyle="--")
    #这是和L3相切的无差异曲线
    x = np.arange(1.1,1.3,0.01)
    y = demand_curve(x, 1.25, 0.3875)
    plt.plot(x, y, linestyle="--")
    
    #这是三条切线
    plt.plot([0,0.5],[1,0], label="L1", linestyle="-")
    plt.plot([0,1],[1,0], label="L2", linestyle="-")
    plt.plot([0,2],[1,0], label="L3", linestyle="-")
    
    #这是三条无差异曲线和切线的切点以及一个额外点表示价格-消费曲线,这里我用线性插值的方式把价格-消费曲线补全
    x = np.array([0.1, 0.6, 1.2, 1.5])
    y = np.array([0.8, 0.4, 0.4, 0.5])
    xnew = np.arange(0.1,1.5,0.01)
    func = interpolate.interp1d(x, y, kind='quadratic')
    ynew = func(xnew)
    plt.plot(xnew,ynew,label="价格-消费曲线",linestyle="-.")
    
    #这是三个切点
    plt.plot(0.1, 0.8, 'rs', 0.6, 0.4, 'bs', 1.2, 0.4, 'ys')
    
    #这些是图例以及坐标轴显示范围 
    plt.legend(["U1", "U2", "U3", "L1", "L2", "L3","价格-消费曲线", "A", "B", "C"], loc=0, ncol=2, prop={"size":20})
    plt.xlim(0,2.2)
    plt.ylim(0,1.2)
    plt.xlabel("食物(单位/月)",{"size":20})
    plt.ylabel("衣服(单位/月)",{"size":20})
    #让坐标轴刻度隐身
    plt.xticks([])
    plt.yticks([])
    
    #显示绘图结果
    plt.show()

    最后就是跑一下,得到的图是这样的
    这里写图片描述
    看上去还不错,给小老婆发一下她也说不错。美滋滋

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  • C#绘制实时曲线图

    2011-12-09 11:23:53
    在实际项目中我们经常需要绘制一些实时的数据图片,比如当前各公司的用水量、用电量还有播放声音视频时实时显示当前的声频等等,在我们最熟悉的任务管理...用曲线图来实时表示一些实际数据,由于形象直观,很受客户欢迎
  • word画物理(赞)

    千次阅读 2012-03-19 21:47:29
    再谈用WORD画物理图形的技巧  江西省萍乡市上栗中学 彭俊昌  Microsoft word是一款通用的电子文档处理软件。物理教师在撰写电子教案、命制物理试卷、
  • 最近在写一些报告,要用到不少表格和,一开始不知道如何柱状和折线的结合体,查了一番后搞定,记录下,以备日后翻阅。 以GDP的数据为例说明: 1、在word中插入一张柱状图表,会自动生成一个excel,用来...
  • 使用Matlab之后,想要插入到word里面去 有的人是使用保存为JPG,BMP等格式;还有的是转为PDF再裁剪,再插入;还有的是转为EPS格式再插入,但是没有一个是高清的 下面是我从小木虫论坛里面看到的一种方法,...
  •  现在,我带你来一步一步地出来。      第一步:插入 -&gt; 图表      第二步:    第三步:弹出,默认的数据和图表。    第四步:    第五步:    第六步:   ...
  • Word写论文及PPT论文的经验总结

    千次阅读 2020-01-03 09:49:12
    一、PPT论文 技巧篇 素材;模板;效率(掌握技巧) 二、Word 语言问题: 1、本研究不是本文 技巧篇 1、公式(1)怎么自动生成 2、公式输入问题 mathtype不用自带的,自带的会导致行间距改变; mathtype输入...
  • NPOI 操作word创建 柱形-双柱-多柱

    千次阅读 2018-12-03 11:30:56
    是使用NPOI操作word生成数据模板时,遇到创建柱形的需求,本篇记录创建双柱或者多柱的方式,下一篇记录单柱形,在制作单柱形时需要注意一些地方的改动才能更好的展示。代码是经过复制+黏贴+反复调整勉强可实现...
  • 首先否决了excel,读书人的事,怎么能excel论文的呢? 然后我又尝试了Gnuplot、Matlab、Python等。这些软件作图无疑是一个非常好的选择,他们都有一个共同的特点,就是图片都是代码生成的。 但是学习成本太...
  • 事实上在很多时候,例如写论文,例如写报告,例如做ppt,都需要花很多很多曲线图,让人家信服 毕竟数据可视化是人的本能。 假如读者您很不幸,像我一样不会matlab之类的东西画图或者没办法matlab画图,那么可以...
  • 从本专栏开始,作者正式开始研究Python...本文将分享如何评价神经网络,绘制训练过程中的loss曲线,并结合图像分类案例讲解精确率、召回率和F值的计算过程。本文可以指导您撰写简单的深度学习论文,希望对您有所帮助。
  • QGraphicsView折线Qt计算线段交点QGraphicsItem得简单使用
  • NPOI 操作word创建柱形- 单柱

    千次阅读 2018-12-03 11:47:11
    创建单柱形和创建多柱形的代码一样,只是里面需要修改一些地方,让柱形的显示更好看一些(貌似也不咋的好看) 结果: XWPFDocument m_Docx = new XWPFDocument(); //测试数据格式 //string zxtstr=&...
  • Matlab图形高清插入word文档的几种方法。

    万次阅读 多人点赞 2019-04-11 20:29:23
    方法一:简单直接粗暴 1.1、在matlab的figure中另存为emf格式,保存到本地,打开Word插入图片,不要复制粘贴。...虽然原非常清晰,但有个小缺点,当把Word中的图形缩小时,线条会比原来粗很多,很模糊。...
  • 写了一个月 4月20-5月20,终于完成 …一个日报 大多es查的数据,有一点mysql查的数据 先占个坑,回头有空记录一下
  • java绘制图表(柱状、饼图、折线)包, jfreechart
  • 怎​样​​w​o​r​d​​机​械​---- http://wenku.baidu.com/link?url=-S-bKlc1eVwx47J5jsWYi7t_TllVRXP8hQMuEglHFyYCsoU2JCVw3OzR4FE3RFD7YvMM6BCrtw7VT_0MF8BwN1_tfeq-nmSdh9kUzUzLLtu 2、 在​...
  • C#基础教程-c#实例教程,适合初学者

    万次阅读 多人点赞 2016-08-22 11:13:24
    本章介绍C#语言的基础知识,希望具有C语言的读者能够基本掌握C#语言,并以此为基础,能够进一步学习C#语言编写window应用程序和Web应用程序。当然仅靠一章的内容就完全掌握C#语言是不可能的,如需进一步学习C#语言...
  • 插入——图表 转载于:https://www.cnblogs.com/baixu/p/10256727.html
  • Visio可以复杂曲线

    千次阅读 2014-07-11 11:16:04
    首先修改图片属性:在Word中选中图形(Excel自动生成的图),右键单击“设置图片格式”,选择“版式”,改成四周环绕型。...你会发现其实Excel中自动生成的图形,包括比较复杂的曲线图等,都是由Vis
  • 本代码包含C#在窗体中绘制线的示例代码,绘制了坐标轴和正弦函数
  • 前言今年刚进入公司按经理的要求为底盘测控机写了一个小小的console。这也是第一次教认真的完成整个程序的编写。程序不大,所用技术比较基础也不前卫,属于初级程序员的练手程序(知识的整理和搬运)。...
  • python动态-python动态

    千次阅读 2020-10-29 14:35:57
    广告关闭2017年12月,云+社区对外发布,从最开始的技术博客到现在拥有多个社区产品。...原来可视化不仅可用直方和箱形,还能做得如此动态好看甚至可交互。 对数据科学家来说,讲故事是一个至关重要的...

空空如也

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如何用word画曲线图