做数据分析的Matlab用户最常见的问题之一是如何在日期轴上绘制数据。很多时候，分析师最初会使用Excel处理数据，然后用相应的工具去处理数据，分析数据。...Excel有一种在日期轴上绘制数据的简单方法，但在Matlab中使用日期轴需要麻烦一点。...但matlab针对这种特殊情况也有对应的一些函数，使用Matlab完成这项任务并不难，而且和大多数Matlab函数一样，它具有相当大的通用性。...使用datenum，用户可以用字符串或多个参数指定日期和时间。要从datenum中检索日期和时间，用户可以使用datevec。Matlab将datenum的输出用于绘图上的x轴数据。...例如，假设用户希望以6个月的间隔绘制3年的数据。首先要创建要绘制的日期、月份和年份的矢量。之后，将这些矢量转换为日期数字，并根据数据绘制日期数字。
继续对Echarts的属性进行探索，关于如何修改Echarts的x和y轴坐标颜色的问题，继续看，主要修改代码的地方： /*改变xy轴颜色*/ axisLine:...DOCTYPE html> 五分钟上手之折线图...type: 'category', boundaryGap: false, /*改变x轴颜色...yAxis: { splitLine: { show: false }, /*改变y轴颜色..."3", "4", "5"] }] }); 如图所示，已经将xy轴的颜色改变成为红色
使用 matplotlib 绘制带日期的坐标轴 源码及参考链接 效果图 [运行结果] 代码 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import...# 与前一行是等效的 """设置坐标轴的格式""" # 设置主刻度, 每6个月一个刻度 fmt_half_year = mdates.MonthLocator(interval=6) ax.xaxis.set_major_locator...坐标轴的刻度格式 ax.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter("%Y-%m")) # 设置横坐标轴的范围 datemin = np.datetime64...ax.format_xdata = mdates.DateFormatter('%Y-%m') ax.format_ydata = lambda x : f'$x:.2f$' ax.grid(True...) """自动调整刻度字符串""" # 自动调整 x 轴的刻度字符串（旋转）使得每个字符串有足够的空间而不重叠 fig.autofmt_xdate() plt.show() 代码中使用到的类简单介绍一下
接着安装 D3： npm i d3 使用 D3.js 构建折线图 前面我们了解了 D3 是什么，现在让我们通过创建折线图来学习如何使用它。...轴上绘制日期，在 y 轴上绘制数量。...然后，我们在 y 轴上使用了 d3.scaleLinear() 刻度，因为 y 轴上的值是线性增加的数字。...创建折线 D3 提供了一个 d3-shape 模块，我们可以使用它来创建复杂的形状，例如符号、线条和圆弧。我们正在创建一个折线图，因此我们将使用 d3.line() 方法。...这个路径实际上会根据数据的值绘制折线图： g.append("path") .datum(data) .attr("fill", "none") .attr("stroke
接着安装 D3： npm i d3 使用 D3.js 构建折线图 前面我们了解了 D3 是什么，现在让我们通过创建折线图来学习如何使用它。...轴上绘制日期，在 y 轴上绘制数量。...然后，我们在 y 轴上使用了 d3.scaleLinear() 刻度，因为 y 轴上的值是线性增加的数字。...创建折线 D3 提供了一个 d3-shape 模块，我们可以使用它来创建复杂的形状，例如符号、线条和圆弧。 我们正在创建一个折线图，因此我们将使用 d3.line() 方法。...这个路径实际上会根据数据的值绘制折线图： g.append("path") .datum(data) .attr("fill", "none") .attr("stroke
大家好，我是「前端实验室」爱分享的了不起~ 目前市面上绘制图表的 JavaScript 库已经多如繁星，而C3.js 就是其中的一员。...通过使用这些 API 和回调，您可以更新图表，即使在呈现图表之后也是如此。 使用C3.js 首选需要安装 c3。 npm i c3 此外，我们还需要 d3，因为 c3 依赖于它。...我们可以进一步自定义它，例如，通过更改 type 属性，如下所示： 现在可视化将如下所示（我们现在同时拥有条形和线类型）： 如果我们希望在调查结果数据的 x 轴上显示月份值而不是数字，可以通过稍微更改代码来实现这一点...您可以看到，现在图表在 x 轴上显示月份名称而不是数字： 自定义折线图 自定义折线图的大小，需要我们使用 CSS 来进行。 将以下样式添加到site.css。...在这里，我们以图表上的线型为目标，通过这种简单的样式，我们能够自定义线条的大小。 自定义轴，比如更改 x 轴和 y 轴的颜色 C3.js的自定义就要麻烦一些！需要熟练掌握相应的属性、样式等。
随着互联网和数据分析技术的发展，Python成为一种流行的编程语言，广泛评估数据处理和可视化。Python提供了丰富的库和工具，使得绘制K线图变得高效简单。...) / 10**9# 提取开盘价、收盘价、最高价和最低价ohlc = data[['Date', 'Open', 'High', 'Low', 'Close']]使用mplfinance库可以方便地绘制不同的...以下是一个绘制K线图的示例代码import mplfinance as mpf# 绘制K线图mpf.plot(ohlc, type='candle', style='yahoo', title='AAPL...K线图mpf.plot(ohlc, **kwargs)最后，我们可以将绘制好的K线图保存为图片或PDF文件。...这样的对比可以帮助我们更好地分析和理解股票市场的走势和趋势。同时，我们还可以根据需要自定义的K线图样式，将其保存为图片或PDF文件，以便后续使用和分享。
3、弧线图 弧线图 (Arc Diagram) 是二维双轴图表以外另一种数据表达方式。在弧线图中，节点将沿着 X轴放置，然后再利用弧线表示节点与节点之间的连接关系。...这种图表是直方图的变种，使用平滑曲线来绘制数值水平，从而得出更平滑的分布，并且它们不受所使用分组数量的影响，所以能更好地界定分布形状 。...分组式面积图在相同的零轴开始，而堆叠式面积图则从先前数据系列的最后数据点开始。...此外，雷达图也可用于查看数据集中哪些变量得分较高/低，是显示性能表现的理想之选。 每个变量都具有自己的轴（从中心开始）。所有的轴都以径向排列，彼此之间的距离相等，所有轴都有相同的刻度。...误差线总是平行于定量标尺的轴线，可以是垂直或水平显示（取决于定量标尺是在 Y 轴还是 X 轴上）。 推荐的工具有：AnyChart、Highcharts、plotly、Vega。
弧线图 弧线图 (Arc Diagram) 是二维双轴图表以外另一种数据表达方式。在弧线图中，节点将沿着 X轴放置，然后再利用弧线表示节点与节点之间的连接关系。...分组式面积图在相同的零轴开始，而堆叠式面积图则从先前数据系列的最后数据点开始。...此外，雷达图也可用于查看数据集中哪些变量得分较高/低，是显示性能表现的理想之选。 每个变量都具有自己的轴（从中心开始）。所有的轴都以径向排列，彼此之间的距离相等，所有轴都有相同的刻度。...误差线总是平行于定量标尺的轴线，可以是垂直或水平显示（取决于定量标尺是在 Y 轴还是 X 轴上）。 推荐的工具有：AnyChart、Highcharts、plotly、Vega。...每个烛台符号沿着 X 轴上的时间刻度绘制，显示随着时间推移的交易活动。 但是，蜡烛图只能显示开盘价和收盘价之间的关系，而非两者之间所发生的事件，因此也无法用来解释交易波动的缘由。
弧线图 (Arc Diagram) 是二维双轴图表以外另一种数据表达方式。在弧线图中，节点将沿着 X轴放置，然后再利用弧线表示节点与节点之间的连接关系。 弧线图适合用来查找数据共同出现的情况。...但缺点是：不能如其他双轴图表般清楚显示节点之间的结构和连接，而且过多连接也会使图表难于阅读。 推荐的制作工具有：Protovis (编程语言)、D3 (编程语言)。 折线图 ?...分组式面积图在相同的零轴开始，而堆叠式面积图则从先前数据系列的最后数据点开始。...此外，雷达图也可用于查看数据集中哪些变量得分较高/低，是显示性能表现的理想之选。 每个变量都具有自己的轴（从中心开始）。所有的轴都以径向排列，彼此之间的距离相等，所有轴都有相同的刻度。...每个烛台符号沿着 X 轴上的时间刻度绘制，显示随着时间推移的交易活动。 但是，蜡烛图只能显示开盘价和收盘价之间的关系，而非两者之间所发生的事件，因此也无法用来解释交易波动的缘由。
import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # For c...
和我之前介绍过的 D3 不同，它的唯一目的就是用来绘制曲线图的，即便是它的不同插件的功能，也基本上都在这个范畴之内。...Flot 采用 Canvas 绘制图形（Web 总共就有三种常见方式来绘制图形，不了解的同学请看这篇文章），在数据量非常大的时候，你需要考虑浏览器端的性能问题。...顺便提一句，D3 是采用 SVG 来绘制图形的，从我自己的体会来说，对于拖动图来说，SVG 会比较流畅。 首先介绍一下数据的格式。...x 轴或者多 y 轴的，在这种情况下，series 中只要指定了数据对应的坐标轴的序号，就可以实现多轴效果： 还有两个概念需要提及，一个是 “legend”，就是展示在图中（比如上图中的左下角）或者图外面的图示...核心的概念就是这些，Flot 的 API 设计得很简洁，所以需要额外学习的东西也很少，马上就可以上手使用。
本文介绍基于Python语言，读取Excel表格数据，并基于给定的行数范围内的指定列数据，绘制多条曲线图，并动态调整图片长度的方法。 首先，我们来明确一下本文的需求。...，也就是处于指定行数内的数据；time就是第一列数据，也就是一个循环内的时间序列，time_x则用于显示图片的x轴刻度——之所以需要这个，是因为我这里希望用字符的形式来表示图片中x轴的刻度（如果用数字的话...，那么相当于一年365天对应的x轴长度都是固定的365个刻度；而对于时相缺失比较多的循环，这样绘制出来的图不好看）。...随后，分别提取本文开头图片中紫色框内的数据，其分别表示蓝色、绿色、红色、近红外和NDVI的预测值和实际值。 随后，即可绘制曲线图。...设置图例、x轴刻度旋转等属性，并保存图片；最后，通过plt.show()显示绘制的图片。
我们这里来尝试绘制一张简单的热力图，代码如下 from d3blocks import D3Blocks # 初始化 d3 = D3Blocks() # 导入数据集 df = d3.import_example...figsize=[1200, 500]) output 时间序列图 时间序列的折线图，又被称为是趋势图，是以时间为横轴，观察变量为纵轴，用来反映时间与数量之间的关系，这里我们调用的是timeseries...'].astype(str).values # 可视化图表 d3.violin(x=df['labels'].values, # X轴上的值 y=df['age'].values,..., 'coad', 'ov'], # X轴的上的值 figsize=[None, None], # 图表的大小...filepath='violine_demo.html') output 散点图 散点图通常用于查看X轴与Y轴之间是否有关联，它的绘制，我们这里调用的是scatter()方法，代码如下
我们将把 D3和 Vue结合在一起 - 使用 Vue的动态数据绑定，清晰的语法和模块化结构，可以充分发挥 D3的最佳性能。 ? 根据广泛定义，D3可拆分为以下几种分库： ?...用于数据可视化的 D3，其核心在于使用绘图指令装饰数据，从源数据创建新的可绘制数据，生成 SVG路径以及从数据和方法在 DOM中创建数据可视化元素（如轴）的功能。 ?...创建折线图 ? 最后，你将学习如何创建折线图以显示近四个月的比特币价格。要获取数据，你将使用外部API。这个项目还将你在整个课程中学到的很多概念结合在一起，所以这是一个很好的可视化课程结束。...接下来进入第二部分： Vue中使用 D3.js的正确姿势 2. Vue中使用 D3.js的正确姿势 我们将使用 D3和 Vue构建一个基本的柱状图组件。...我们可以简单地安装和使用 D3整库: npm i d3 但我在前面讲到，实际上 D3是几个分库的集合，考虑到项目的优化，我们只安装所需的模块。 ? 使用 VueCli 初始化项目即可。 2.
echarts主要开发者御术曾说过，和d3相比，d3是面粉而echarts相当于面条。这是个很形象的比喻，和面粉相比，面条可以快速煮出各种美食，很贴合echarts的特点。...pyecharts绘制交互柱状图 pyecharts本质做的是把Python语句向echarts的JavaScript语句的映射，因此更强调配置，语句上使用add_、set_频率高。...翻转XY轴 通过翻转柱状图的xy轴绘制条形图： bar.reversal_axis() #翻转柱状图的xy轴 bar.render_notebook() ?...堆叠柱状图效果 绘制折线图的多条折线也是用add_yaxis()。...饼图 直角坐标系基本都是.add_xaxis(x).add_yaxis("y",y)配置X/Y轴的数据（包括箱线图），而饼图、雷达图等，是用add()配置数据。
今天给大家如何利用Excel绘制直方图与正态分布曲线，还是先上几幅不同配色的图来看一下： 作图思路 先对原始的数据进行分割（组），计算每个分组的频数与正态分布后。...然后插入柱形图与折线图，调整柱形的分类间距与折线的平滑度即可。 原始数据 原始数据源如下图所示： 操作步骤 Step-01 对原数据进行分组，计算频数与正态分布。...=NORM.DIST(D3,AVERAGE(A:A),STDEV.P(A:A),0) Step-02 使用D列与E列，插入柱形图。如下图所示。...Step-03 再添加一个数据系列，即将F列添加进来，修改为纵坐标轴，图表类型为折线。如下图所示： Step-04 将横坐标轴【标签】的【指定间隔单位】修改为2。如下图所示。...Step-05 将柱形的【间隙宽度】修改为0，有些版本也叫分类间距。 Step-06 将折线改为平滑线。如下图所示： Step-07 最后对图表进行美化即可绘制出精美的直方图与正态分布曲线。
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