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Android——MPAndroidChart折线图柱状的使用

【背景】:项目中需要使用到图表,于是找了目前非常热门的开源图表,折线图/柱状/等应有尽有,各种效果实现都很给力,附上github链接,有原DEMO,github是最好的老师,看DEMO例程源码,相比在网上泛泛的查资料要高效的多...这里仅给出折线图的使用方法,柱状的使用基本类似,在官方GEMO中即可找到,不再赘述了,文末会给出柱状的使用效果展示。...一、折现的初始化       入参为折线图的对象和自定义的XY坐标轴数据,初始化的相关属性注释中都已给出,这里主要单独说明下如何自定义XY坐标轴、如何点击折线图中的数据显示数据标签。...布局可以自定义 // Legend l = chart.getLegend();//图例 // l.setEnabled(true); //是否使用 图例 } 二、折现设置数据

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的两个变体——双

今天给大家讲解图表中的两个变体——双 的两个变体 ▽ 一 双 通常如果一个数据系列要做对比 数据量较少并且数据之间差异不大的话还好 但是有适合数据量不但很多 大小差异还特别大的时候...做成的话哪些太小的数据基本无法辨识 如下图所示 ?...数据1%、3%所代表的比例已经很难辨认了 那么通常如果可以把较小的数据单独分割出来再做一个的话 数据显示效果就会好很多 比如像这样 ? 怎么做呢 先选中所有源数据区域 插入——复合 ?...除此之外还有可以调整的扇区间距分离程度 更改两个之间的间距 自定义第二的大小 二 双 当然,也可以把第二个图表做成柱形 ? 默认仍然是只把最小的两个值单独拆开做成了柱形 ?...至于这两种形式的分割法的使用场景 没有固定的说法看具体情况 如果是想要展示不同数据占总体百分比 那么双比较合适 如果仅仅是比较数据点之间的大小 还是比较清晰的

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    Python如何使用Matplotlib模块的pie()函数绘制

    labels 图标签说明 colors 的填充色 autopct 自动添加百分比显示 pctdistance 设置百分比标签与圆心的距离 shadow 是否添加的阴影效果 labeldistance...设置各扇形标签与圆心的距离 startangle 设置的初始摆放角度 radius 设置的半径 counterclock 是否让逆时针显示 wedgeprops 设置图内外边界的属性...,如边界线粗细和颜色 textprops 设置图文本属性,如字体大小和颜色 center 的中心点位置,默认原点 frame 是否显示后的图框 4 实现过程 4.1 导入包 import...定义方法: def test_pic(self): """""" 解决中文乱码问题: plt.rcParams'font.sans-serif' = 'SimHei' 设置大小...'金额'.values.tolist() 设置每块的颜色: colors = 'cyan','darkorange','lawngreen','pink','gold' 绘制: patches

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    细分

    今天跟大家分享的是一种叫做细分的图表制作技巧! 它所用到的技巧很简单,表达的数据也不很复杂,就是三层数据结构,每一层都是上一层的细分数据。...它的数据结构也如它呈现的效果一样,需要三层数据:(每一层之间都是层层细分的关系) 为了使作图便于修整,我们将数据重新整理如下: data1数据重复了一列,将作为辅助列用于添加标签: 将作图数据全部选中,插入圆环:...将最内层的data3数据序列图表类型更改为。...选中最内侧的 data3数据系列,更改为,并将扇区分离成都调整为40%。 选中每一个扇区,手动拖动至中心位置。 将四个数据序列轮廓色设置为白色,磅数0.25。并为三大扇区分别填色。...相关阅读: 树状(Tree Map) 旭日

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    复合

    ▽ 其实这种复合在数据表达与展示上与传统相差无几,只是形式比较新颖,能够对局部数据突出展示,所以视觉传达效率比较高。...以下是小魔方通过参考多个渠道的信息,总结的复合制作一般方法步骤: ▽▼▽ ►首先整理作图原数据; ►利用占比数据做传统的: ►将占比数据再添加一次: ►此时图中已经加入了两个同样的数据序列,...只是因为两个数据序列一样的,所以其中一个被遮挡了无法被观察到; ►选中图右键单击——更改图表类型: ►在弹出菜单中,选择数据系列2,勾选次坐标轴复选框: ►此时仍然是无法观察到有任何变化; ►选中数据系列...2,将其扇区分列程度设置为100% ►此时我们可以看到位于次坐标轴(底层)的扇区已经变得非常分散。

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    创意的制作技巧——图标填充

    创意 ▽ 觉得默认的不够炫酷、不够养眼,木有逼格 没关系,今天就交给大家一种创意的制作技巧 图标填充 首先你需要下载两个代表男性、女性的图标素材 百度一下一大堆,最好是PNG格式的...然后把图表导入到PPT中 然后利用数据做出来一个 调整到和合适大小并复制一个不要更改大小 其中一个填充两个扇区填充纯色 (按照喜好自己定义) 另外一个需要用图标填充 在代表女性的扇区中填充女性图标...然后对着女性的扇区点击两次 选中扇块之后单击右键 选择填充——图片或纹理填充——插入图片来自剪切板 勾选将图片平铺为纹理 并调整透明度为70%(如果不合适可以为微调) 用同样的方法完成男性扇区的填充 完成之后,将填充图标的至于页面表层...然后同时选中两个 选择对齐工具栏中的左右居中、上下居中 如果仍然有局部没有对齐的话 摁住Alt键然后用鼠标拖动微调 直到完全对齐位置 然后插入两个文本框 分别填充各自代表所代表扇区的颜色

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    AI数据分析:用deepseek根据Excel数据绘制分裂

    工作任务:要绘制下面表格中月活用户占比的分裂 在deepseek中输入提示词: 你是一个Python编程专家,要完成一个Python脚本编写的任务,具体步骤如下: 读取Excel文件"F:\AI自媒体内容...\AI行业数据分析\poetop50bots中文翻译.xlsx", 用matplotlib绘制一个分裂: 从A列“热门bot名称”中提取数据作为标签,用于的各个扇区; E列“月活用户占比”中提取数据作为大小...,用于计算的各个扇区的比例。...设置的半径为:0.5 设置的中心位置为:(0.2,0.2) 设置百分比标签与圆心的距离:0.6 设置分裂,使得A列“热门bot名称”前5列的扇区突出 确保x轴和y轴的刻度一致,从而使保持圆形...90度 explode = [0.1]*5 + [0]*45 # 绘制 fig, ax = plt.subplots() ax.pie(sizes, explode=explode, labels

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    Python绘制

    数据可视化之 数据可视化就是把数据用图形的方式来呈现,通过图形,就能清晰直观地表达数据信息。 认识 可以展示每个部分占整体的比重。...的构成 绘制基础 matplotlib库 matplotlib是python中非常强大的绘图库。 绘制,需要用到matplotlib库中的pyplot模块。...使用 from 库 import 模块名 形式导入: py from matplotlib import pyplot 绘制基础 使用pie()函数,并在括号中填写数据列表,就可绘制出一个基础的...美化 大小 设置pie()函数的radius(半径)参数,可以改变大小。其默认值为1。...py pyplot.pie(data, labels=lab, autopct='%.2f%%', radius=1.5) 颜色 设置pie()函数的colors参数,可以改变颜色。

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    Python matplotlib绘制

    对扇形进行分离展示后,将shadow参数设置为True,给添加阴影,使更立体,切分的效果会更好。...在对进行分离后,的布局会发生变化,为了控制占用的区域是一个正方形,且避免变成椭圆形,使用axis('equal')函数,传入'equal'参数。...,在绘制出后,再次调用pie()函数绘制一个更小的纯白即可,先后顺序不能相反。...radius参数默认为1,如果第一张的radius参数是1,设置白色的radius参数小于1,得到的白色就会小于第一张。...此外不需要设置其他参数,白色不需要显示百分比,不需要显示标签等。 绘制完成小的白色,环形效果就实现了,还需要调整第一张的百分比的显示位置。

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    Python绘制

    二、 1 绘图原理 Python中绘制需用matplotlib.pyplot中的pie函数,该函数的基本语法为: pie(x, [explode], [labels], [colors...[startangle]:浮点数,指定从x轴逆时针旋转的开始角度,默认值None,为可选参数。 [radius]:浮点数,指定的半径,默认值1,为可选参数。...2 绘制 以每年股票成交笔数总计值绘制,具体语句如下: import matplotlib.pyplot as plt #导入绘图包 plt.rcParams...3 绘制并更改显示字体特征 以每年股票成交笔数总计值绘制,更改字体颜色、尺寸并加粗,具体语句如下: plt.pie(result['成交笔数'], labels=result.index...4 绘制指定离心偏移量 以每年股票成交笔数总计值为数值,标准化换手率为离心偏移量绘制,具体语句如下: result = date.groupby(date.index.year).agg

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