1. 在scope中添加图例 (1)首先打开配置属性(configuration properties),在display下面的show legend前面打钩 这样就允许图例显示出来 (2)对scope的接入线进行编辑,双击就可以了 之后就变成下面的形式: (3)运行仿真之后就可以发现scope里面添加了图例 2. 对scope里面的线型进行编辑 (1)选择style (2)选择对应的曲线进行编辑 ----------------版权声明:本文为CSDN博主「水月灯花」的原创文章,遵循CC 4.

option = { legend: { orient: 'horizontal', // 'vertical' x: 'right', // 'center' | 'left' | {number}, y: 'top', // 'center' | 'bottom' | {number} backgroundColor: '#eee', borderColor: 'rgba(178,34,34,0.8)', borderWidth: 4, padding: 10, // [5, 10, 15,

转载自http://www.cnblogs.com/xinyus/p/3422198.html 主要介绍 Visifire 常用属性的设置,用来生成不同样式的图例 设置Chart的属 //设置title的值 // 创建一个标题的对象 Title title = new Title(); // 设置标题的名称 title.Text = titleText; title.Padding = new Thickness(0, 10, 5, 0); // 向图标添加标题 chart.Titles.Add

示波器探头有X1和X10档,当测量一个信号时应该如何选择? 1.先我们看它们的区别? X1档,表示信号没有经过衰减进入示波器 X10档,表示信号衰减10倍进入示波器(当示波器也设置为X10档,直接读数即可,当示波器设置为X1档,示波器上读数应扩大10倍才为真实值) 我们来看一下示波器探头的等效电路? 将探头模型简化为RLC电路,如下图所示. 如上图所示,Rprobe是探头的输入电阻,输入电阻Rprobe越大越好,但是Rprobe是不可能做到无穷大的,它和被测电路产生分压,使得实测电压比实际电压小

在ArcGIS中作图的时候,我们通常需要设置图层的颜色和粗细.点击图层的颜色,会跳出以下符号选择器: 右侧即可修改我们需要的属性. 但是我们有多个类似的属性如何修改成统一的样式呢? 鼠标图层右键,选择属性,跳出图层属性框如下: 点击导入,跳出导入符号系统,选择已经设置好的图层,点击3次确定后即可获得与之前图层一样的图例设置.

本文首发于“生信补给站”公众号,https://mp.weixin.qq.com/s/hMjPj18R1cKBt78w8UfhIw 学习了ggplot2的基本绘图元素ggplot2|详解八大基本绘图要素,可以初步绘制出需要展示的图形,legend可以对图例进行细节的修改ggplot2 |legend参数设置,图形精雕细琢,那theme有什么用呢? theme是解决图是否美观的一个工具,其与scale最大的区别在于不受数据左右.先把scale做好,就是一张合格的图:再处理theme,则是一张出色的

Simulink求解器 Simulink仿真过程 Simulink 模型的执行分几个阶段进行.首先进行的是初始化阶段,在此阶段,Simulink 将库块合并到模型中来,确定传送宽度.数据类型和采样时间,计算块参数,确定块的执行顺序,以及分配内存.然后,Simulink 进入到"仿真循环",每次循环可认为是一个"仿真步".在每个仿真步期间,Simulink 按照初始化阶段确定的块执行顺序依次执行模型中的每个块.对于每个块而言,Simulink 调用函数来计算块在当前采

[文章摘要] 最近用开源的AdminLTE做框架感觉效果特别好,其针对图表库Morris.js和flot都提供了不错的支持,也都提供了这两者的例子.不过Morris.js是基于Raphael.js来的,也就是其使用SVG和VML来绘制图形,而flot则是使用Canvas进行绘制,在绘制效率和浏览器兼容性等方面会有出入,同时两者需要的数据格式也不相同.本文中对两者的使用和性能进行了比较. [文章索引] Morris.js的使用 flot的使用 性能比较 [一.Morris.js的使用] Morri

NoteBook of <Data Analysis with Python> 3.IPython基础 Tab自动补齐 变量名 变量方法 路径 解释 ?解释, ??显示函数源码 ?搜索命名空间 %run命令 %run 执行所有文件 %run -i 访问变量 Ctrl-C中断执行 %paste可以粘贴剪切板的一切文本 一般使用%cpaste因为可以改 键盘快捷键 魔术命令 %timeit 检测任意语句的执行时间 %magic显示魔术命令的详细文档 %xdel v 删除变量,并清除其一切引用 注册

arcpy.mapping常用四大件-MapsurroundElement by 李远祥 在arcpy.mapping 中,除了数据入口MapDocument.图层Layer之外,另一重要的角色就是MapsurroundElement.MapsurroundElement直接关系的就是地图的整饰元素.只要凑齐上述的这三大件,ArcGIS的制图自动化基本上就可以实现了. 地图的整饰元素有很多,例如文本(标题及其他说明).图例.比例尺.指北针.图片.外加图形等.利用arcpy.mapping 的Ma

在利用Python做数据分析时,探索数据以及结果展现上图表的应用是不可或缺的. 在Python中通常情况下都是用matplotlib模块进行图表制作. 先理下,matplotlib的结构原理: matplotlib API包含有三层: 1.backend_bases.FigureCanvas : 图表的绘制领域 2.backend_bases.Renderer : 知道如何在FigureCanvas上如何绘图 3.artist.Artist : 知道如何使用Renderer在FigureCanv

声明.数据库连接机制框架已经写好.框架模式是MVC模式.就以我的from测试.我的做法是在查询页面创建一个按钮,然后在这个按钮上绑定一个点击事件.点击查询按钮把查询条件传到需要显示图例的页面.查询页面→显示图例页面 new一下需要传值的页面例如我这样 private void simpleButton2_Click(object sender, EventArgs e) { FrmTyp p = new FrmTyp(ConvertEx.ToSqlMinDate(txt_CREATIONDATE

图形 概述 随着大量的监控数据被采集到Zabbix中,如果用户可以以可视化的表现形式来查看发生了什么事情,那么和仅仅只有数字的表现形式比起来则更加轻松. 以下是进行图形设置的地方.图形可以一目了然地掌握数据的流向并关联问题,发现某件事情开始,或在某件事情可能变成问题事件时进行报告. Zabbix为用户提供了如下几种图形: 监控项数据的内置简单图形simple graphs; 可能创建更发杂的自定义图形custmomised graphs; 在最新数据中,可以利用特定图形ad-hoc graphs

参考网页:http://sklearn.apachecn.org/cn/0.19.0/ 其中提供了中文版的文件说明,较为清晰. from sklearn.linear_model import LinearRegression as lr import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.array([3.6,4.5,2.6,4.9,2.5,3.5]).reshape(-1,1) y = np.array([9.7,8.1,7.6

Bokeh pandas和matplotlib就可以直接出分析的图表了,最基本的出图方式.是面向数据分析过程中出图的工具:Seaborn相比matplotlib封装了一些对数据的组合和识别的功能:用Seaborn出一些针对seaborn的图表是很快的,比如说分布图.热图.分类分布图等.如果用matplotlib需要先group by先分组再出图: Seaborn在出图的方式上,除了图表的可视化好看,还多了出图的公用性的东西: 关联数据用get去做,空间数据用echart.powmart去做. 什

虽然现在JS做报表和图形展示已经非常普遍和漂亮了,但是不能忽略有jfreechart 这样一种东西! 这些翻阅资料,在看以前写的示例时发现了关于jfreechart 的简单示例,不管怎样发上来分享一下! 这个示例使用JSP和Servlet做后台和前台展示,下面有源代码可以直接运行! 生产线型趋势图: package com.xidian.servlet; import java.awt.Color; import java.awt.Font; import java.io.*; import j

'--------------------------------------------------------Module1-------------------------------------------------------- Sub Macro1() ActiveSheet.Range("B1:B40").Select ActiveSheet.Shapes.AddChart.Select ActiveChart.ChartType = xlXYScatter Activ

转自:https://mp.weixin.qq.com/s/FNpNJSMK5Vs8pwi0PbbBzw 说明:图片无法直接复制,请查看原文 导读:Plotly Express 是一个新的高级 Python 可视化库:它是 Plotly.py 的高级封装,它为复杂的图表提供了一个简单的语法. 受 Seaborn 和 ggplot2 的启发,它专门设计为具有简洁,一致且易于学习的 API :只需一次导入,你就可以在一个函数调用中创建丰富的交互式绘图,包括分面绘图(faceting).地图.动画和趋

画直线图 1.最简单的用法: import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x=np.linspace(-3,3,50) #在(-1,1)范围内生成50个数,等分的, y=2*x+1 #一张图里画一条线 plt.figure() #如果是一张图里只有一条线,则使用它与不使用他差别不大,如果是在一张图里有2条或多条线,则使用它可以把两条线放在一个图里. plt.plot(x,y) plt.show() 2.有的时候需要在一张图里画两条或多条线

[微语]人生有可为之事,也有不可为之事.可为之事,当尽力为之,此谓尽性,不可为之事,当尽心为之,此谓知命. 三人行必有我师 官方参考API:https://matplotlib.org/tutorials/index.html Bilibili教程:https://www.bilibili.com/video/av16378354/? 博客园参考:https://www.cnblogs.com/xubing-613/p/5895948.html 快速入门matplotlib: # 导入库 imp

function createRadarChart(indicatorData, personData) { var myChart = echarts.init(document.getElementById('fl2Grid')); var option = { legend: {//图例设置 data: [{ name: personData[0].name, icon: 'rect' }, { name: personData[1].name, icon: 'rect' }],//名字和