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  • 利用echarts做堆积折线

    千次阅读 2018-06-06 18:56:04
    工作需要做堆积图和折线图的组合,比如总收入、收入分成交易和广告,同时还想看收入的环比,但是excel起来比较麻烦,在此利用echarts可以方便实现 直接上代码: <!DOCTYPE html> <...

            工作需要做堆积图和折线图的组合,比如总收入、收入分成交易和广告,同时还想看收入的环比,但是excel做起来比较麻烦,在此利用echarts可以方便实现

    直接上代码:

    <!DOCTYPE html>
    <html>
    <head>
        <meta charset="utf-8">
        <title>ECharts</title>
        <!-- 引入 echarts.js -->
        <!-- 这里是加载刚下好的echarts.min.js,注意路径 -->
        <script src="echarts.js"></script>
    </head>
    <body>
        <!-- 为ECharts准备一个具备大小(宽高)的Dom -->
        <div id="main" style="width: 1000px;height:600px;"></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'));
    
            var	option ={
    					tooltip : {
    						trigger: 'axis'
    					},
    					toolbox: {
    						show : true,
    						feature : {
    							mark : {show: true},
    							dataView : {show: true, readOnly: false},
    							magicType: {show: true, type: ['line', 'bar']},
    							restore : {show: true},
    							saveAsImage : {show: true}
    						}
    					},
    					calculable : true,
    					legend: {
    						data:['总水量','蒸发量','降水量','平均温度']
    					},
    					xAxis : [
    						{
    							type : 'category',
    							min: 0,
    							data : ['1月','2月','3月','4月','5月','6月','7月','8月','9月','10月','11月','12月']
    						}
    					],
    					yAxis : [
    						{
    							type : 'value',
    							max: 500
    						},
    						{
    							type : 'value',
    							name : '温度',
    							axisLabel : {
    								formatter: '{value} °C'
    							}
    						}
    					],
    					series : [
    						{
    							name:'总水量',
    							type:'bar',
    							color:'green',
    							data:[4.6, 10.8, 16.0, 49.6, 54.3, 147.4, 311.2, 344.4, 80.3, 38.8, 12.4, 5.6],
    							 itemStyle: {
                            //柱形图圆角,鼠标移上去效果,如果只是一个数字则说明四个参数全部设置为那么多
    							normal: {
    								//柱形图圆角,初始化效果
    								barBorderRadius:[5, 5, 5, 5],
    								label: {
    									show: true,//是否展示
    									textStyle: {
    										fontWeight:'bolder',
    										fontSize : '12',
    										fontFamily : '微软雅黑',
    										show: true,
    										color:'#333',
    										fontWeight:'bold'
    									}
    								}
    							}
    						}
    						},
    
    						{
    							name:'蒸发量',
    							type:'bar',
    							stack:'总水量',
    							color:'#ff7f50',
    							data:[2.0, 4.9, 7.0, 23.2, 25.6, 76.7, 135.6, 162.2, 32.6, 20.0, 6.4, 3.3],
    							 itemStyle: {
                            //柱形图圆角,鼠标移上去效果,如果只是一个数字则说明四个参数全部设置为那么多
    							normal: {
    								//柱形图圆角,初始化效果
    								barBorderRadius:[5, 5, 5, 5],
    								label: {
    									show: true,//是否展示
    									textStyle: {
    										fontWeight:'bolder',
    										fontSize : '12',
    										fontFamily : '微软雅黑',
    										show: true,
    										color:'#333',
    										fontWeight:'bold'
    									}
    								}
    							}
    							}
    						},
    						{
    							name:'降水量',
    							type:'bar',
    							stack:'总水量',
    							color:'#B5C334',
    							data:[2.6, 5.9, 9.0, 26.4, 28.7, 70.7, 175.6, 182.2, 48.7, 18.8, 6.0, 2.3],
    							 itemStyle: {
                            //柱形图圆角,鼠标移上去效果,如果只是一个数字则说明四个参数全部设置为那么多
                            
    
    								normal: {
    									//柱形图圆角,初始化效果
    									barBorderRadius:[5, 5, 5, 5],
    									label: {
    										show: true,//是否展示
    										textStyle: {
    											fontWeight:'bolder',
    											fontSize : '12',
    											fontFamily : '微软雅黑',
    											show: true,
    											color:'#333',
    											fontWeight:'bold'
    										}
    									}
    								} 
    							}
    						},
    						{
    							name:'平均温度',
    							type:'line',
    							yAxisIndex: 1,
    							color:'#FCCE10',
    							data:[2.0, 2.2, 3.3, 4.5, 6.3, 10.2, 20.3, 23.4, 23.0, 16.5, 12.0, 6.2]
    						}
    					]
    				};
    
    
            // 使用刚指定的配置项和数据显示图表。
            myChart.setOption(option);
    
        </script>
    </body>
    </html>

     

    展开全文
  • JAVA生成堆积图

    2013-03-06 14:59:37
    java代码生成堆积图,可以生成比较直观的堆积图
  • 这是使用条形创建带有误差条的堆积条形的示例。注意yerr用于误差条的参数,并且底部用于将女性条形堆叠在男士条形的顶部。#! /usr/bin/env python#coding=utf-8import matplotlib.pyplot as pltimport numpy ...

    这是使用条形创建带有误差条的堆积条形图的示例。注意yerr用于误差条的参数,并且底部用于将女性条形图堆叠在男士条形图的顶部。

    #! /usr/bin/env python

    #coding=utf-8

    import matplotlib.pyplot as plt

    import numpy as np

    plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] #

    plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

    # 原文出自【易百教程】,商业转载请联系作者获得授权,非商业请保留原文链接。

    N = 5

    menMeans = (20, 35, 30, 35, 27)

    womenMeans = (25, 32, 34, 20, 25)

    menStd = (2, 3, 4, 1, 2)

    womenStd = (3, 5, 2, 3, 3)

    ind = np.arange(N) # the x locations for the groups

    width = 0.35 # the width of the bars: can also be len(x) sequence

    p1 = plt.bar(ind, menMeans, width, yerr=menStd)

    p2 = plt.bar(ind, womenMeans, width,

    bottom=menMeans, yerr=womenStd)

    plt.ylabel('分数')

    plt.title('分数和性别分组')

    plt.xticks(ind, ('G1', 'G2', 'G3', 'G4', 'G5'))

    plt.yticks(np.arange(0, 81, 10))

    plt.legend((p1[0], p2[0]), ('男', '女'))

    plt.show()

    执行上面示例代码,得到以下结果 -

    220358_97463.png

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    echarts堆积图 上面加total,可以自定义格式,动态控制label的显示隐藏,已准备了测试数据,可以直接运行,如果提示cros,请先设置浏览器哦,右键浏览器图标,属性-快捷方式 --allow-file-access-from-files,就可以...
  • matplotlib堆积图

    2020-06-11 08:45:10
    matplotlib堆积图 #堆积图 import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt mpl.rcParams["font.sans-serif"]=["SimHei"] mpl.rcParams["axes.unicode_minus"]=False x=[1,2,3,4,5] y=[6,10,4,5,1] y1=...

    matplotlib堆积图

    #堆积图
    import matplotlib as mpl
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    mpl.rcParams["font.sans-serif"]=["SimHei"]
    mpl.rcParams["axes.unicode_minus"]=False
    
    x=[1,2,3,4,5]
    y=[6,10,4,5,1]
    y1=[2,6,3,8,5]
    
    plt.bar(x,y,align="center",color="#66c2a5",tick_label=["A","B","C","D","E"],label="班级A")
    plt.bar(x,y1,align="center",bottom=y,color="#8da0cb",label="班级B")
    
    plt.xlabel("测试难度")
    plt.ylabel("试卷份数")
    
    plt.legend()
    plt.show()
    

    在这里插入图片描述

    展开全文
  • matplotlib-19 堆积图

    2020-08-18 10:09:22
    matplotlib-19堆积图堆积图堆积柱状图堆积条形图 堆积图 堆积图是由若干统计图形堆叠起来的统计图形。他是在柱状图和条形图的基础上,进行堆叠而产生的。 堆积柱状图 堆积条形图

    堆积图

    堆积图是由若干统计图形堆叠起来的统计图形。他是在柱状图和条形图的基础上,进行堆叠而产生的。

    堆积柱状图

    # -*- coding: UTF-8 -*-
    import matplotlib as mpl
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    mpl.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"]
    mpl.rcParams["axes.unicode_minus"] = False
    
    data_x = [1, 2, 3, 4]
    dog1 = [4, 9, 5, 10]
    dog2 = [7, 3, 6, 4]
    
    plt.bar(data_x,
            dog1,
            align="center",
            color="y",
            tick_label=["哈士奇", "贵宾犬", "吉娃娃", "柴犬"],
            hatch="-",
            label="动物商店1")
    plt.bar(data_x,
            dog2,
            align="center",
            bottom=dog1,
            color="b",
            tick_label=["哈士奇", "贵宾犬", "吉娃娃", "柴犬"],
            label="动物商店2")
    plt.xlabel("狗的品种")
    plt.ylabel("品种的个数")
    plt.legend()
    plt.show()
    

    在这里插入图片描述

    堆积条形图

    # -*- coding: UTF-8 -*-
    import matplotlib as mpl
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    mpl.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"]
    mpl.rcParams["axes.unicode_minus"] = False
    
    data_x = [1, 2, 3, 4]
    dog1 = [4, 9, 5, 10]
    dog2 = [7, 3, 6, 4]
    
    plt.barh(data_x,
            dog1,
            align="center",
            color="y",
            tick_label=["哈士奇", "贵宾犬", "吉娃娃", "柴犬"],
            hatch="-",
            label="动物商店1")
    plt.barh(data_x,
            dog2,
            align="center",
            left=dog1,
            color="b",
            tick_label=["哈士奇", "贵宾犬", "吉娃娃", "柴犬"],
            label="动物商店2")
    plt.xlabel("狗的品种")
    plt.ylabel("品种的个数")
    plt.legend()
    plt.show()
    

    在这里插入图片描述

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    2015-06-29 11:14:09
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  • importmatplotlib.pyplot as pltimportmatplotlib as mplmpl.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"]mpl.rcParams["axes.unicode_minus"] =Falsex= [1, 2, 3, 4, 5]y= [6, 10, 4, 5, 1]y1= [2, 6, 3, 8, 5]plt.ba...
  • 这是一个如何在MATLAB:registered:中创建堆积条形的示例。 阅读 MATLAB 文档中的“bar”函数。 有关更多示例,请转到 MATLAB 绘图库 - http://www.mathworks.com/discovery/gallery.html
  • stacked堆积图可以对多个类别进行展示,多用于类别多,且需要进行对比的场合。Series指定类别进行分组,即显示几块堆积图,Category指定X轴的类别字段,Value指定具体值的字段。首先创建一个新的空白模板,添加数据...
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空空如也

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