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  • 使用D3制作图表(三)

    千次阅读 2015-03-15 16:56:53
    5. 面积图表 使用d3.svg.area()来生成 面积图表就是在线性图表下生成了阴影,由y0和y1围成的轮廓 ...margin={left:50,top:30,right:20,bottom:20}, g_width=width-margin.left-margin.right, g_height=heigh

    感谢视频作者 @LuckyYang

    5. 面积图表

    使用d3.svg.area()来生成

    面积图表就是在线性图表下生成了阴影,由y0和y1围成的轮廓

    修改index.js文件:

    var width=500,
    height=250,
    margin={left:50,top:30,right:20,bottom:20},
    g_width=width-margin.left-margin.right,
    g_height=height-margin.top-margin.bottom;
    
    
    //svg
    var svg=d3.select("#container").append("svg")
    //width,height
    .attr("width",width) //attribute
    .attr("height",height)
    
    
    d3.select("svg").append("g")
    var g=d3.select("svg").append("g")
    .attr("transform","translate("+margin.left+","+margin.top+")")   //沿x轴偏移50px
    
    
    var data=[1,3,5,7,8,4,3,7]
    
    var scale_x=d3.scale.linear().domain([0,data.length-1]).range([0,g_width])
    var scale_y=d3.scale.linear().domain([0,d3.max(data)]).range([g_height,0])
    
    var area_generator=d3.svg.area()
    .x(function(d,i){return scale_x(i);})   //0,1,2,3,....
    .y0(g_height)    //1,3,5
    .y1(function(d){return scale_y(d);}) 
    .interpolate("cardinal")   //让直线变成拟合的曲线
    
    
    //d3.selectAll("g")
    g
    .append("path")             //<path d="M1,0L20,40L40,50L100,100L0,200"></path>
    .attr("d",area_generator(data))
    
    var x_axis=d3.svg.axis().scale(scale_x),     //添加x,y轴
    y_axis=d3.svg.axis().scale(scale_y).orient("left");
    
    g.append("g")
    .call(x_axis)     //添加x轴
    .attr("transform","translate(0,"+g_height+")")   //将x轴平移到下方
    
    
    g.append("g")
    .call(y_axis)     //添加y轴
    .append("text")
    .text("Price($)")
    .attr("transform","rotate(-90)")
    .attr("text-anchor","end")
    .attr("dy","1em")
    效果为:

    然后我们添加填充即可。

    g
    .append("path")             //<path d="M1,0L20,40L40,50L100,100L0,200"></path>
    .attr("d",area_generator(data))
    .style("fill","steelblue")


    完成




    展开全文
  • y,label="$sin(x)$",color="red",linewidth=2) #X轴的文字 plt.xlabel("Time(s)") #Y轴的文字 plt.ylabel("Volt") #图表的标题 plt.title("PyPlot First Example") #Y轴的范围 plt.ylim(-1.2,1.2) #显示图示 plt....

    如何用python画出折线图

    用pylab模块的plot函数

    pylab.plot(x,y)其中x y都是数组

    就能画出以x,y中元素为坐标的折线图

    python3 折线图上如何显示特殊数据

    # encoding=utf-8

    import matplotlib.pyplot as plt

    # 月份

    x1 = ['2017-01', '2017-02', '2017-03', '2017-04', '2017-05', '2017-06', '2017-07', '2017-08',

    '2017-09', '2017-10', '2017-11', '2017-12']

    # 体重

    y1 = [86, 85, 84, 80, 75, 70, 70, 74, 78, 70, 74, 80]

    # 设置画布大小

    plt.figure(figsize=(16, 4))

    # 标题

    plt.title("my weight")

    # 数据

    plt.plot(x1, y1, label='weight changes', linewidth=3, color='r', marker='o',

    markerfacecolor='blue', markersize=20)

    # 横坐标描述

    plt.xlabel('month')

    # 纵坐标描述

    plt.ylabel('weight')

    # 设置数字标签

    for a, b in zip(x1, y1):

    plt.text(a, b, b, ha='center', va='bottom', fontsize=20)

    plt.legend()

    plt.show()

    python怎么画折线图

    一、环境准备

    linux ubuntu 下需安装下面三个包:

    Numpy, Scipy,Matplotlib

    分别输入下面的代码进行安装:

    [plain] view plain copy

    pip install numpy

    pip install scipy

    sudo apt-get install python-matplotlib

    测试是否安装成功

    [html] view plain copy

    python

    >>> import pylab

    如果没有报错则安装成功

    二、开始画图

    1. 画最简单的直线图

    代码如下:

    [python] view plain copy

    import numpy as np

    import matplotlib.pyplot as plt

    x=[0,1]

    y=[0,1]

    plt.figure()

    plt.plot(x,y)

    plt.savefig("easyplot.jpg")

    结果如下:

    代码解释:

    [python] view plain copy

    #x轴,y轴

    x=[0,1]

    y=[0,1]

    #创建绘图对象

    plt.figure()

    #在当前绘图对象进行绘图(两个参数是x,y轴的数据)

    plt.plot(x,y)

    #保存图象

    plt.savefig("easyplot.jpg")

    2. 给图加上标签与标题

    上面的图没有相应的X,Y轴标签说明与标题

    在上述代码基础上,可以加上这些内容

    代码如下:

    [python] view plain copy

    import numpy as np

    import matplotlib.pyplot as plt

    x=[0,1]

    y=[0,1]

    plt.figure()

    plt.plot(x,y)

    plt.xlabel("time(s)")

    plt.ylabel("value(m)")

    plt.title("A simple plot")

    结果如下:

    代码解释:

    [python] view plain copy

    plt.xlabel("time(s)") #X轴标签

    plt.ylabel("value(m)") #Y轴标签

    plt.title("A simple plot") #标题

    3. 画sinx曲线

    代码如下:

    [python] view plain copy

    # -*- coding: utf-8 -*-

    import numpy as np

    import matplotlib.pyplot as plt

    #设置x,y轴的数值(y=sinx)

    x = np.linspace(0, 10, 1000)

    y = np.sin(x)

    #创建绘图对象,figsize参数可以指定绘图对象的宽度和高度,单位为英寸,一英寸=80px

    plt.figure(figsize=(8,4))

    #在当前绘图对象中画图(x轴,y轴,给所绘制的曲线的名字,画线颜色,画线宽度)

    plt.plot(x,y,label="$sin(x)$",color="red",linewidth=2)

    #X轴的文字

    plt.xlabel("Time(s)")

    #Y轴的文字

    plt.ylabel("Volt")

    #图表的标题

    plt.title("PyPlot First Example")

    #Y轴的范围

    plt.ylim(-1.2,1.2)

    #显示图示

    plt.legend()

    #显示图

    plt.show()

    #保存图

    plt.savefig("sinx.jpg")

    结果如下:

    4. 画折线图

    代码如下:

    [python] view plain copy

    # -*- coding: utf-8 -*-

    import numpy as np

    import matplotlib.pyplot as plt

    #X轴,Y轴数据

    x = [0,1,2,3,4,5,6]

    y = [0.3,0.4,2,5,3,4.5,4]

    plt.figure(figsize=(8,4)) #创建绘图对象

    plt.plot(x,y,"b--",linewidth=1)   #在当前绘图对象绘图(X轴,Y轴,蓝色虚线,线宽度)

    plt.xlabel("Time(s)") #X轴标签

    plt.ylabel("Volt")  #Y轴标签

    plt.title("Line plot") #图标题

    plt.show()  #显示图

    plt.savefig("line.jpg") #保存图

    结果如下:

    python 画折线图加一个legend

    12345import matplotlib.pyplot as plt plt.plot([1,2,4,1], label='line1')plt.plot([3,1,2,3], label='line2')plt.legend()

    可以通过plot函数的label参数来设置,

    然后需要调用一下legend()函数。

    【本文标题和网址】python显示股票折线图-python怎么画折线图:http://www.jjta.cn/pzzx/273465.html

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  • 上一篇博客制作图表放在Dashboard(仪表盘)中的效果如下: 放大后的效果如下: 由于项目太多(因为我家现在卖的特产种类比较多),图片小的时候很不好看,所以我打算看看只显示销量最多的几种特产看看....

    关注本人微信和易信公众号: 微软动态CRM专家罗勇,回复144或者20150412可方便获取本文,同时可以在第一时间得到我发布的最新的博文信息,follow me!

    上一篇博客制作的图表放在Dashboard(仪表盘)中的效果如下:
     
    放大后的效果如下:
     
    由于项目太多(因为我家现在卖的特产种类比较多),图片小的时候很不好看,所以我打算看看只显示销量最多的几种特产看看,这个设置很简单,在解决方案中打开这个图表,点击营收净额那个 图例条目 的最右边的图表,选择顶部5项,保存并关闭这个解决方案。
     
     然后对这个解决方案进行进行 发布所有自定义项 操作。
     
     刷新浏览器,可以看到效果,真的只有销售量最多的5项了。
     
    下面我们尝试将图表导出来编辑下。在解决方案中选择这个图表,然后点击 其他操作 > 导出图表。
     
    可以看到导出来的是一个与图表名称相同的后缀为 .xml的文件,我这里是 营收净额,现有产品.xml ,因为我们取得是销量最多的5个记录,是这个生效的应该是 datadescription节点中的fetch xml的查询的我红圈所示的部分。 count我们知道就相当于sql 中的top 语句,Order相当于sql中的order语句,注意因为是汇总查询,所以order不要哪个列用的是 alias 这个属性指定的。数据部分我们本篇博客不做分析了。
     
     
     我们来看看修改其他部分,首先修改个最简单的看看,找到下面这个属性 <Area3DStyle Enable3D="false" /> ,我们将属性值改成 true (也就是<Area3DStyle Enable3D="true" />)然后保存。
     
    然后导入进去,还是在解决方案中 点击 其他操作 > 导入图表。
     
    选择文件后,点击 导入 按钮。
     
    会提示,这里我选择 替换 。
      
    对解决方案执行 发布所有自定义项后刷新浏览器,看到效果如下,还真有点3D的效果:
     
     小试牛刀成功,宜将剩勇追穷寇,我这里还介绍三个常用的修改,以飨观众。
    1. 修改显示的数字的格式,因为我觉得货币显示到小数点两位以后比较丑,还是显示到元比较好点。
    2. 自定义图片的颜色,我这里想将前3种销量最多的颜色分别定义为自己想要的颜色。
    3. 将标签数值显示到外面,方便查看。
    还是老办法,修改那个xml。
    找到Series 这个元素,添加一个 LabelFormat="C0" 的属性,如下图红框所示。
     
    因为我个人不善美工,就随便找了几个颜色来做例子,我这里是从 http://www.rapidtables.com/web/color/red-color.htm 网站中选择几个颜色吧,分别选择 red,orangered和palevioletred三种颜色吧,他们的RGB值分别是:rgb(255,0,0) ,rgb(255,69,0)和rgb(219,112,147) 。打开的图表xml文件,找到Chart元素的Palette属性,将前三种分别修改为我前面选择颜色的RGB值,也就是:255,0,0; 255,69,0; 219,112,147;  如下图所示。还可以直接指定Series元素的Color属性。默认的Palette属性的值为 None,可以指定为其他,比如Berry, Bright,Excel, Light等等。
     
    最后一个效果是找到如下的属性:将 PieLabelStyle=Inside 改成 PieLabelStyle=Outside 。
     
     保存后导入这个图表,然后发布解决方案的所有自定义项,步骤和前面相同不再赘述。然后我们看看效果如下所示,如我所愿。
     
    常见的格式还包括:LabelFormat="$#,0,K" ,如果希望以百分比显示,还需要加上 Label="#PERCENT" LabelFormat="#0.##%" 。更多的格式学习请参考官方网址:Numeric Format Strings 。
    如果不想显示值的话,可以设置 IsValueShowAsLabel="false" 。
    还有一些其他的高级功能,比如使用StripLine ,ScaleBreak 等,在学习网站 https://www.pluralsight.com/ 上面有介绍。
    如果还想对图表做更加深入的学习,推荐如下学习资料:
     Chart Controls for Integrating Data

    转载于:https://www.cnblogs.com/luoyong0201/p/Dynamics_365_chart_export_import_top.html

    展开全文
  • 移动端看报表已成主流,Smartbi今天不是要告诉大家这是为什么,而是要实实在在的教大家,移动端报表应该怎么做,下面以Smartbi云报表的DEMO库中的“适合你的热销车TOP25”这张报表为示例,为大家一步步呈现制作过程...

    移动端看报表已成主流,Smartbi今天不是要告诉大家这是为什么,而是要实实在在的教大家,移动端报表应该怎么做,下面以Smartbi云报表的DEMO库中的“适合你的热销车TOP25”这张报表为示例,为大家一步步呈现制作过程。

    152.jpg

    制作工具:Smartbi云报表

    Smartbi云报表是一款基于Office Excel的SAAS BI工具,支持在Excel端结合云端数据和本地数据进行处理、分析,可以一键生成动态、静态图表,能够将结果发布至移动端,用户可以随时随地查看、分享、点评,实现协同办公。

    153.jpg

    1. 极简的架构,用户不用安装“服务器”;

    2. 安装插件后用手机、QQ、微信直接登录;

    3. Excel一键直达APP实现移动报表。

    注:由于定位的区别,云报表插件不能和Smartbi电子表格插件兼容!

    154.jpg

    图:Smartbi云报表的Excel插件功能

    示例教程

    以云端“主流品牌热销私家车” 数据为例,实现查询条件下的数据展示。效果如下:

    155.jpg

    实现步骤
    1、 选择数据集

    在Excel中登录服务,点击 查询数据,选择业务查询-主流热销乘用车:
    156.jpg

    157.jpg

    2、 设置查询数据

    拖拽左侧资源树区中的年份、月份、预算字段到过滤器区。

    158.jpg

    点击月份字段右侧的 笔形 图标,打开参数设置面板,将月份默认值改为06。

    159.jpg

    同样地,将预算的控件类型改为 下拉框。
    160.jpg

    3、 设置展示数据

    选中行区,依次勾选左侧资源树区的车型、车类、车企、品牌字段(或拖拽以上字段到行区)。勾选待选区底部的 立即刷新,这样选择度量字段后,数据会自动刷新而不用手动刷新。

    161.jpg

    同样地,勾选或拖拽销量字段到度量区。

    162.jpg

    右键 销量 字段 进行 降序 排列。

    163.jpg

    右键 销量 字段 进行 时间计算,增加 同期增长率 和 环比增长率。
    164.jpg

    4、 保存数据集

    保存建好的数据集,关闭数据查询页面。
    5、 设计报表样式

    在Excel中设计报表样式如下:
    166.jpg

    6、 设置报表字段

    拖拽车型、车类、车企、品牌、销量字段到相应区域。

    167.jpg

    本例要求只显示前25名的数据,我们已在数据集中做了排序,这里只需要设置显示数量即可。双击 车型 字段,打开 单元格属性 面板,在 其他 中 选择 前N个,设置数量为25。

    168.jpg

    在J7中拖入 同期增长率 字段 ,设置字体颜色为 白色。

    169.jpg

    在K7中输入公式=J7*100,这样做的目的是不在数据中显示百分号。同时将数据格式进行自定义设置:[绿色]▲ +0.0;[红色]▼ -0.0;-

    170.jpg

    同样地,在L7中拖入 环比增长率 字段 ,设置字体颜色为 白色。在M7中输入公式=L7*100,将数据格式进行自定义设置:[绿色]+0.0 ▲;[红色]-0.0 ▼;-
    171.jpg

    7、 设置序号

    在A7中输入公式= SSR_GetIndex(C7),并设置其父格为C7(在 云报表 定义单元格 的属性 中进行设置)。

    175.jpg

    176.jpg

    在B7中输入公式=“No.”&A7,并设置其父格为A7。

    177.jpg

    178.jpg

    8、 绑定参数

    点击 独立排版 ,打开参数面板。同时选中三个参数,选择 删除行。

    179.jpg

    这时参数全部进入到下部灰色区域中。

    180.jpg

    然后分别进行单元格绑定。点击 绑定 按钮,选择单元格即可。

    181.jpg

    182.jpg

    参数绑定完毕,我们的报表就做好了,可以发布移动端进行查看了。

    183.jpg

    请使用与Excel插件端相同的账号登陆APP查看

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