我们的图表一旦引入了两种不同单位或者数量级相差很大的数据以后,这时候需要两种坐标对其进行计量. 下面以设置双Y轴为例, y轴坐标的参数设置成: yAxis: [{ title: { text: '坐标一', }, labels: { overflow: 'justify' }, gridLineWidth : 0, stackLabels : { style : { color : '#fff' } } },{ title: { text: '坐标2', }, labels: { overflo

Highcharts 测量图 配置 chart.type 配置 配置 chart 的 type 为 'gauge' .chart.type 描述了图表类型.默认值为 "line". var chart = { type: 'guage' }; pane 配置 pane 只适用在极坐标图和角度测量仪.此可配置对象持有组合x轴和y周的常规选项.每个x轴和y轴都可以通过索引关联到窗格中. var pane = { startAngle: -150, // x轴或测量轴的开始度数,以度数的方式

(1)设定双Y坐标 x=0:0.1:2*pi; y1=sin(x); y2=cos(x); y3=1-sin(x); [AX]=plotyy(x,y1,x,y2); %双Y坐标的建立 hold on; plot(x,y3); %左侧坐标再叠加波形 set(get(gca,'xlabel'),'string','X-axis'); set(get(AX(1),'Ylabel'),'string','left Y-axis'); set(get(AX(2),'Ylabel'),'string','r

需要注意的是,设置其中的柱子的宽度,间隔的宽度.有公式如下 width为柱子的宽度 space为间隔宽度 barnumbers 为柱子数量 那么xlim的设置右侧范围为:(width + space) * barnumbers + space

%%各时段电量需求 clc close all clear all cost_gd = [2200 1800 3800 4600]; cost_bj = [2.7 2.2 1.8 3.6]; cost_qd = [4000 1500 2500 1000]; fontsize = 24; axes('Parent',figure,'FontSize',fontsize); t=1:length(cost_gd); yyaxis left ; ylim([0,5000]); xlim = ([-2,

双y轴坐标轴图 今天利用matplotlib绘图,想要完成一个双坐标格式的图. fig=plt.figure(figsize=(20,15)) ax1=fig.add_subplot(111) ax1.plot(demo0719['TPS'],'b-',label='TPS',linewidth=2) ax2=ax1.twinx()#这是双坐标关键一步 ax2.plot(demo0719['successRate']*100,'r-',label='successRate',linewidth=

本文版权归http://www.cnblogs.com/weibaar 本文旨在介绍R语言中ggplot2包的一些精细化操作,主要适用于对R画图有一定了解,需要更精细化作图的人,尤其是那些刚从excel转ggplot2的各位,有比较频繁的作图需求的人.不讨论那些样式非常酷炫的图表,以实用的商业化图表为主.包括以下结构: 1.画图前的准备:自定义ggplot2格式刷 2.画图前的准备:数据塑形利器dplyr / tidyr介绍 3.常用的商业用图: 1)简单柱形图+文本(单一变量) 2)分面柱形图

1.ggplot2发展历程 ggplot2是Hadley在爱荷华州立大学博士期间的作品,也是他博士论文的主题之一,实际上ggplot2还有个前身ggplot,但后来废弃了,某种程度上这也是Hadley写软件的特 征,熟悉他的人就知道这不是他第一个“2”版本的包了(还有reshape2).带2的包和原来的包在语法上会有很大的改动,基本上不兼容.尽管如此,他的R代码风格在R社区可谓独树一帜,尤其是他的代码结构很好,可读性很高,ggplot2是R代码抽象的一个杰作.读者若感兴趣,可以在GitHub网站

biee 11g学习1. 创建资料档案库文件(RPD)  文件数据库 1.1 创建数据源连接          运行Net Manager 用于BIEE的数据库服务 1.2 模型的建立   1.运行oracle bi 管理工具,新建资料.档案库(二进制文件.名称.位置.导入元数据是.资料档案库口令admin123)   2.选择数据源(连接类型OCI 10g/11g,数据源名称MERIT,用户名DEV_BIPLATFORM,密码biee)   3.选择元数据类型 (表.关键字.外键)   4.选

1.调用wcf 获取信息 private void svc_GetSingleChartDataCompleted(object sender, GetSingleChartDataCompletedEventArgs e) { ObservableCollection<ListItem> lBaseOilBar = e.Result; CreateChart(this.gridVisifire, lBaseOilBar); } 2.构造图表 ,根据解析xml获得的ListItem 画图 pu

ML.NET 0.6版本刚刚发布不久,我们知道ML.NET代码已经依赖于使用本机代码库的性能矢量化.这是一个重新实现托管代码中现有代码库的机会,使用.NET Hardware Intrinsics进行矢量化,并比较结果. 什么是矢量化,什么是SIMD,SSE和AVX? 矢量化是用于同时将相同操作应用于阵列的多个元素的名称.在x86 / x64平台上,可以通过使用单指令多数据(SIMD)CPU指令在类似阵列的对象上操作来实现矢量化. SSE(Streaming SIMD Extensions)和A

生成网格坐标,一个很好的说明图如下: 虽然xy双坐标比较常用,但实际上其输入可以是任意多的数组,输出数组数目等于输出数组数目,且彼此间shape一致. 如果输入数组不是一维的,会拉伸为1维进行计算. 输出维度:[len(x2), len(x1), len(x3)……]

Prepare 本文将使用一个NuGet公开的组件来实现一些特殊的控件显示,方便大家进行快速的开发系统. 在Visual Studio 中的NuGet管理器中可以下载安装,也可以直接在NuGet控制台输入下面的指令安装: Install-Package HslCommunication NuGet安装教程  http://www.cnblogs.com/dathlin/p/7705014.html 技术支持QQ群:592132877 (组件的版本更新细节也将第一时间在群里发布) Summary

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本篇博客主要对 HslControls 组件做一个大概的总览介绍,更详细的内容可以参照页面里的子链接,还有github上的源代码,然后进行相关的学习,和使用. Prepare 先从nuget下载到组件,然后就可以使用组件里的各种组件信息了. 在Visual Studio 中的NuGet管理器中可以下载安装,也可以直接在NuGet控制台输入下面的指令安装: Install-Package HslControls NuGet安装教程  http://www.cnblogs.com/dathlin/p

前言 最近研读了孙剑团队的Face Alignment at 3000fps via Regressing Local Binary Features这篇paper,基于matlab进行实现. 实现原理: 包含训练和测试两个阶段: 1.基于标准随机森林回归算法独立地学习每个特征点的局部二值特征,连接形成每张图像的特征: 2.基于双坐标下降法学习全局线性回归: 论文下载: http://www.jiansun.org/papers/CVPR14_FaceAlignment.pdf matlab实现

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C#基础教程 第一章       C#语言基础 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,能够进一步学习用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,还需要认真阅读有关C#语言的专著. 1.1      C#语言特点 Microsoft.NET(以下简称.NET)框架是微软提出的新一代Web软件开发模型,C#语言是.NET框架中新一代的开发工具.C#语言是一种现代.面向对象的语

转自 基于C#的波形显示控件的实现[附完整源码下载] 编者记: 09年暑假正好在学院实验室呆了一段时间,做了个完整的上位机软件(具体实现:根据下位机的指令,实现通过串口来操纵下位机进行实验,并将采集的数据进行处理和保存,并以图形的方式显示),整个项目边学C# WinForm边设计,这个波形显示控件就是项目中的一部分,也花了自己绝大多数时间.此外,顺便将该波形显示控件当作自己毕业设计的内容,下文实际上是节选自自己的本科毕业论文,希望对大家能有所帮助.代码以及文章有疏漏.错误.不妥之处在所难免,欢迎

使用ML.NET建立PCB加投率模型对单一蚀刻工序进行加投率预测, 此实例为最简单预测,要想实现全流程加投率预测挑战难度还是挺大的,可以查看另一种关于大数据在PCB行业应用---加投率计算基本原理:PCB 加投率计算实现基本原理--K最近邻算法(KNN)   一.PCB加投数据结构 建立数据结构,蚀刻工序影响报废的的关键参数,铜厚.线宽公差.最小线宽.最小线距(实际影响参数会更多) /// <summary> /// PCB加投模型样本数据结构(此为演示结构并非真实加投模型结构)--蚀刻工序