, 这些图表的共性是值都是由 x 和 y 数值组成的, 需要分别传入 x 轴数据 和 y 轴数据; -- XYSeries 类 : 图表中有多个曲线, 该类封装单个曲线的集合, XYMultipleSeriesDataset...Date[] 都是一条曲线的 x 轴数据; -- List yValues : List 集合中每个 double[] 都是一条曲线的 y 轴数据; 相关方法介绍 : -- 创建单条曲线数据...) : 创建曲线图数据集, x轴是日期, y轴是具体的数值 * * @param titles 各条曲线的标题, 放在一个数组中 * @param xValues x轴的日志值数组组成的集合...销售额对比图(折线图 面积图)示例 需求分析 : 给出 2007 年和 2008 年销售额, 将销售额绘制到折线图中, 并将它们的差绘制到面积图中; package org.achartengine.chartdemo.demo.chart...* * @return 返回图表的详细信息 */ public String getDesc() { return "2年内的月度销售额发展 (插入了 折线图 和 面积图
文章目录 前言 一、数据的绑定 1.数据绑定 二、组件的使用 1.全局组件和局部组件 三、组件传值 前言 因为是Python系列只是简单介绍VUE的基本使用。...组件是Vue中的一个重要概念，是一个可以重复使用的Vue实例，它拥有独一无二的组件名称，它可以扩展HTML元素，以组件名称的方式作为自定义的HTML标签。...例如 页面头部、侧边、内容区，尾部，上传图片，等多个页面要用到一样的就可以做成组件，提高了代码的复用率。 一、数据的绑定 1.数据绑定 在vue中数据通过data属性进行绑定，如下： 中调用子组件时，通过v-bind指定子组件中pos接受父组件中的哪个值 template:'全局组件 ', // components...属性指定绑定的数据内容，可以在当前的组件中进行使用 data:function(){ return {name:'python'}
model_matrix <- predict(gam_y, type = "lpmatrix") plot(y ~ x) 现在，让我们绘制所有基函数的图，然后再将其添加到GAM（y_pred）的预测中...现在，我们将看到 bs = 用于选择光滑器类型的k = 参数和用于选择结数的 参数，因为三次回归样条曲线具有固定的结数。我们使用12结，因为有12个月。...s(month, bs = 'cc', k = 12) + s(time) 让我们看一下拟合的光滑项： 从这两个光滑项来看，我们可以看到，月度光滑项检测到CO2浓度的月度上升和下降——从相对幅度（即月度波动与长期趋势...您可以ggplot 像本教程前面所述那样使用 简单的模型，但是对于更复杂的模型，最好知道如何使用predict预测数据 。...R语言非参数模型厘定保险费率：局部回归、广义相加模型GAM、样条回归 R语言广义加性模型GAMs分析温度、臭氧环境数据绘制偏回归图与偏残差图 R语言广义相加（加性）模型（GAMs）与光滑函数可视化 R语言里的非线性模型
在Matplotlib中，我们可以使用plot()函数来绘制折线图，通过设置x轴和y轴的数据，以及图表的标题、坐标轴标签等参数，就可以生成一个基本的折线图。...在Seaborn中，我们可以使用boxplot()函数来绘制箱线图。通过传入数据集和需要展示的数据列名，以及图表的标题、坐标轴标签等参数，就可以生成一个箱线图。...【例7.7】对于给定的2020年9月至2021年3月期间某基金产品发行数量的数据,该数据以字典形式存储, 形式如下所示。...【例7.11】给定某只股票从2021年12月31日到2022年1月11日的收盘价格，请利用Python的折线图和散点图组合图形式进行数据的绘制。...2021年12月14日至2021年12月28日的收盘价格和交易量,请利用Python绘制双坐标轴图，其中左坐标轴反映交易量，以柱状图表示；右坐标轴反映成交价格,以折线图表示。
Matplotlib 是一个广泛用于绘制图表和数据可视化的库，它提供了丰富的函数和方法来创建各种类型的图表，包括条形图。 Matplotlib 是一个用于绘制数据可视化图表的 Python 库。...使用 plt.xlabel('Categories') 和 plt.ylabel('Values') 分别添加了 x 轴和 y 轴的标签，将 x 轴标签设置为 'Categories'，y 轴标签设置为...效果图： 月度开支的条形图 import matplotlib.pyplot as plt # 月份和开支数据 months = ['一月', '二月', '三月', '四月', '五月', '六月'...定义了两个列表变量 months 和 expenses，分别表示月份和对应的开支数据。其中，months 包括了一年中的所有月份，而 expenses 则包含了每个月的开支金额。...使用 plt.xlabel('月份') 和 plt.ylabel('开支（元）') 分别添加了 x 轴和 y 轴的标签，将 x 轴标签设置为 '月份'，y 轴标签设置为 '开支（元）'。
B站用户行为分析非官方报告 NBA的球星们喜欢在哪个位置出手 也介绍过如何用 pyecharts 绘制出更加精美的图表： 快速掌握pyecharts十种酷炫图表 有了这些库，一般的散点图、折线图、条形图...是在CMD中输入命令，不是python中。 注：我是Windows7系统，用的Anaconda的Python环境。 如何判断有无安装成功呢？...= Bar('标题：2019年下半年BAT超市月度营业额')bar.set_options(labels = ['7月','8月','9月','10月','11月','12月'],\...折线图 # 绘制折线图line = Line('标题：2019年下半年BAT超市月度营业额')line.set_options(labels = ['7月','8月','9月','10月'...饼图 # 绘制圆环图pie = Pie('标题：2019年下半年BAT超市月度营业额')pie.set_options(labels = ['7月','8月','9月','10月','11月
Pyecharts-12-涟漪散点图+日历图 本文中介绍的是如何利用pyecharts来绘制涟漪散点图和日历图，本文是自己依照官网的整理和学习，具体例子请移步至官网 导入库 from pyecharts.globals...c = ( EffectScatter() .add_xaxis(df['子类'].tolist()) # x轴数据 .add_yaxis("", df['数据'].tolist...()) # y轴数据 .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="EffectScatter-月度开支")) ) c.render_notebook...显示坐标分割线 c = ( EffectScatter() .add_xaxis(df['子类'].tolist()) # x轴数据 .add_yaxis("", df['数据...不同标识 c = ( EffectScatter() .add_xaxis(df['子类'].tolist()) # x轴数据 .add_yaxis("", df['数据'].
lm(y ~ x, data = Sample)并使用geom_smooth in 绘制带有数据的拟合线 ggplotggplot(Sample, aes(x, y)) + geom_point()...现在，我们将看到 bs = 用于选择光滑器类型的k = 参数和用于选择结数的 参数，因为三次回归样条曲线具有固定的结数。我们使用12结，因为有12个月。...s(month, bs = 'cc', k = 12) + s(time)让我们看一下拟合的光滑项：从这两个光滑项来看，我们可以看到，月度光滑项检测到CO2浓度的月度上升和下降——从相对幅度（即月度波动与长期趋势...您可以ggplot 像本教程前面所述那样使用 简单的模型，但是对于更复杂的模型，最好知道如何使用predict预测数据 。...：局部回归、广义相加模型GAM、样条回归R语言广义加性模型GAMs分析温度、臭氧环境数据绘制偏回归图与偏残差图R语言广义相加（加性）模型（GAMs）与光滑函数可视化R语言里的非线性模型：多项式回归、局部样条
4、使用Python开发简单的自动化报表程序 下面举个例子： 你作为数据分析师，每周定期为公司基金销售数据制作报表 该报表包含以下内容： 绘制月度销售额趋势图 绘制基金产品销售额分布图 绘制未来6个月基金销售额预测趋势图...要求在excel中自动执行Python代码，每次更新数据只要点击xlwings插件执行即可。...(data[1:], columns=data[0]) df['月'] = df['日期'].dt.month df['年'] = df['日期'].dt.year # 绘制基金销售额月度趋势图...monthly_sales = df.groupby(['年', '月']).agg({'销售额': 'sum'}).reset_index() monthly_sales['日期']...= pd.to_datetime(monthly_sales['年'].astype(str) + '-' + monthly_sales['月'].astype(str), format='%Y-%
- 上表中第1行第2列的数值0.982321，表示的就是年销售额与年广告费投入额的皮尔逊相关系数，其余单元格中数值的含义依此类推。...#将直方图x轴的刻度标签设置为各区间的端点值 plt.title('月度销售额频率分析') #标题 plt.xlabel('月销售额') #x轴标题 plt.ylabel('频数') #y轴标题...知识延伸 第8行代码中的cut()是pandas模块中的函数，用于对数据进行离散化处理，也就是将数据从最大值到最小值进行等距划分。该函数的语法格式和常用参数含义如下。...在3.7.2节中曾使用过figure()函数，这里再详细介绍一下该函数的语法格式和常用参数含义。- 第16行代码中的hist()是Matplotlib模块中的函数，用于绘制直方图。...('月度销售额频率分析') #标题 plt.xlabel('月销售额') #x轴标题 plt.ylabel('频数') #y轴标题 #将图放进表里 app=xw.App(visible=True,add_book
数据提供者很多，有些是免费的，大多数是付费的。在本文中，我们将使用Yahoo金融网站上的数据。在这篇文章中，我们将：下载收盘价计算收益率计算收益的均值和标准差让我们先加载库。...() +接下来，我们可以绘制自2009年以来Netflix的月度收益率。...我们使用条形图来绘制数据。# 绘制Netflix的月度收益图表。 ...它的月平均回报率是5.2％和17％标准差。该数据是自2009年以来的整个时期。如果我们要计算每年的均值和标准差，该怎么办。我们可以通过按年份对Netflix收益数据进行分组并执行计算来进行计算。...模型对金融时间序列数据建模R语言股票市场指数：ARMA-GARCH模型和对数收益率数据探索性分析R语言多元Copula GARCH 模型时间序列预测R语言使用多元AR-GARCH模型衡量市场风险R语言中的时间序列分析模型
而《如何用Python和R对故事情节做情绪分析？》一文中，我给你介绍了如何绘制故事情绪时间序列。 ? 如你所见，这些图很有用。 但是它们只是静态的。 那么，如果图是动态的呢？...这个数据实际上是从《如何用4行 R 语句，快速探索你的数据集？》一文中的 nycflights13 数据集，通过转换得来的。...转换后的数据，统计了不同航空公司在2013年1月，每一天从纽约三大机场起飞航班次数。...请注意这个图里， x 轴和 y 轴的设置，都与我们的预期一致。但是任何实质性内容，都没有绘制出来。因为咱们还没有告诉 ggplot ，打算画一个什么类别的统计图形。...小结 本文给你展示了 R 环境绘制动态统计图的方法，具体包含以下知识点： 如何读入 .RData 格式的数据文件； 如何利用 ggplot 命令映射变量，选择统计图类型（包括柱状图、散点图和折线图等）；
在本文中，我们将使用Yahoo金融网站上的数据。 在这篇文章中，我们将： 下载收盘价 计算收益率 计算收益的均值和标准差 让我们先加载库。...() + 接下来，我们可以绘制自2009年以来Netflix的月度收益率。...我们使用条形图来绘制数据。 # 绘制Netflix的月度收益图表。...它的月平均回报率是5.2％和17％标准差。该数据是自2009年以来的整个时期。如果我们要计算每年的均值和标准差，该怎么办。我们可以通过按年份对Netflix收益数据进行分组并执行计算来进行计算。...模型时间序列预测 6.用R语言实现神经网络预测股票实例 7.r语言预测波动率的实现：ARCH模型与HAR-RV模型 8.R语言如何做马尔科夫转换模型markov switching model 9.matlab
当然，古典的时间序列分析工具（如相关图correlogram）可以帮助评估滞后变量（lag variables），但并不能直接帮助开发者对其他类型的特征进行选择，例如从时间戳（年、月、日）和移动统计信息...载入数据 在本教程中，我们将基于魁北克在 1960 到 1968 年的月度汽车销量数据进行讲解。...例如，下面的代码绘制了月汽车销量数据集中所有滞后变量的相关图。...图中 x 轴表示滞后值，y 轴上 -1 和 1 之间则表现了这些滞后值的正负相关性。 蓝色区域中的点表示统计学显着性。滞后值为 0 相关性为 1 的点表示观察值与其本身 100% 正相关。...● 如何计算和查看时间序列数据中的特征重要性得分。 ● 如何使用特征选择来确定时间序列数据中最相关的输入变量。
本期我们就来聊聊Python中关于时间轴的几种处理办法，包括如何控制时间轴呈现的刻度个数、刻度间隔和刻度标签的旋转。...语法介绍 ---- 在Python中绘制折线图，需要使用matplotlib模块中的plot函数实现，该函数的具体语法如下： plt.plot(x, y, linestyle, linewidth, color...label：为折线图添加标签，类似于图例的作用； 刻度个数的控制 ---- 本案例所使用的数据是2018年9月21日至2018年12月21日上海空气质量指数，数据来源于2345天气网。...首先将该数据读入到Python环境中，并检查数据的数据类型，是否适合绘制折线图。...如上图所示，图形中的x轴是非常糟糕的，重叠的几乎看不清。必须要对轴作处理，否则无法使用。
2 用股票数据绘制三维折线图 按年月分组，统计股票收盘价的均值，并以年对应的标签为x轴，月对应的标签为y轴，收盘价对应的数值为z轴，绘制三维折线图，具体语句如下： date = date.set_index...') #给x轴添加标签 plt.ylabel('对应月标签') #给y轴添加标签 plt.title('按年月绘制收盘价的变化趋势三维图...并以月对应标签为x轴，每月对应收盘价均值为y轴，年对应标签为z轴，绘制三维柱状图，具体语句如下： import matplotlib.cm as cm #导入库 result = date...3d直方图 plt.xlabel('年对应标签') #给x轴添加标签 plt.ylabel('月对应标签') #给y轴添加标签 plt.title('3维直方图...至此，在Python中绘制三维图已全部讲解完毕，感兴趣的同学可以自己实现一遍
以2020年9月28日和2020年10月12日的代码为例进行绘图，代码详见： 2020年9月28日代码： 白国星，公众号：Path Tracking Letters代码详解——MATLAB/Simulink...实时性仿真 2020年10月12日代码 白国星，公众号：Path Tracking Letters代码详解——如何计算航向误差？...读取这些数据时，可以用函数： load('matlab1.mat'); matlab1.mat即当前文件夹中的数据文件名称。...根据仿真中的定义，可知x0、y0为参考路径横、纵坐标，x1、y1为实际轨迹横、纵坐标，我们首先可以利用这些数据绘制轨迹图，代码如下： plot(x0(1),y0(1),'ko');%绘制起点（也可选择实际轨迹的起点...;%绘制实际轨迹，r为红色，设为点划线 xlabel('\itX\rm/m');%x轴标签，\it为设置后续文字斜体，\rm为设置后续文字正体，坐标轴标签需要设置为两行时，可以写为xlabel({'\itX
背景：2019年的某月末日，三路人开局，兴趣所致组建了“花儿少年”：一个有组织、有纪律的R语言入门交流学习组织。自此，开启了一段小白&大师的成长史。...01 — 如何理解formula中y~.和y~x:z的含义？ y~. 和 y~x:z 是一个简单的formula。~和 : 是formula中的运算符，但它们与通常理解的数学运算符存在一定的差距。...以下是formula中其他一些运算符的含义： ~ ：~连接公式两侧，~的左侧是因变量，右侧是自变量。 + ：模型中不同的项用+分隔。注意R语言中默认表达式带常数项，因此估计 只需要写y~x。...- ：-表示从模型中移除某一项，y~x-1表示从模型中移除常数项，估计的是一个不带截距项的过原点的回归方程。此外，y~x+0或y~0+x也可以表示不带截距项的回归方程。...(←是大写的i不是小写的L） y~x+I(z^2）的含义： y~x+z^2的含义： （因为z没法和自己交互） 那么，y~x+w+z和y~x+I(w+z)有什么区别呢？
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