最近因为公司项目需要用到WinForm的DecExpress控件,在这里把一些使用方法总结一下. DevExpress中有一个专门用来绘制图表的插件ChartControl,可以绘制折线图.饼状图.柱状图等图表. 1.绘制图表基本步骤 准备数据并绑定 这里从数据库中取得数据,可以根据自己的需要修改. 1 DataTable dtData = BF<bll_ep_collection_data>.Instance.GetDataTable(sqlwhere, "data_time&qu

添加折线图(柱状图) 拖动ChartControl到Form上 在Series Collection中添加Line(或Bar) DevExpress.XtraCharts.Series series1 = new DevExpress.XtraCharts.Series(); DevExpress.XtraCharts.LineSeriesView lineSeriesView1 = new DevExpress.XtraCharts.LineSeriesView(); series1.View

它主要用于反映原始数据分布的特征,还可以进行多组数据分布特征的比较 如何利用Python绘制箱型图 需要的import的包 import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.font_manager import FontProperties import numpy as np import pandas as pd 该函数是绘制多箱型图,且数据长度不一致的情况,input_dict = {filename1:[a1,a2,...,an],file

Matplotlib库入门 Matplotlib基础绘图函数示例 pyplot基础图表函数概述 函数 说明 plt.plot(x,y,fmt, ...) 绘制一个坐标图 plt.boxplot(data,notch,position) 绘制一个箱体图 plt.bar(left,height,width,bottom) 绘制一个条形图 plt.barh(width,bottom,left,height) 绘制一个横向条形图 plt.polar(theta,r) 绘制极坐标图 plt.pie(dat

散点图进阶,结合箱体图与直方图对数据形成全面的认识 描述数据集中趋势的分析量: 均值 - 全部数据的算术平均值 众数 - 一组数据中出现次数最多的变量值 中位数 - 一组数据经过顺序排列后处于中间位置上的变量值 描述数据离散程度的分析量: 方差 - 一组数据各变量值与其平均值离差平方和的平均数 标准差 - 方差的平方根 偏态 - 描述数据分布形态的统计量,其描述的是某总体取值分布的对称性.偏度 = 三阶中心距 / 标准差的三次方 峰度 - 描述总体中所有取值分布形态陡缓程度的统计量,这个统计量需

pyecharts是一款将python与echarts结合的强大的数据可视化工具,本文将为你阐述pyecharts的使用细则 前言 我们都知道python上的一款可视化工具matplotlib,而前些阵子做一个Spark项目的时候用到了百度开源的一个可视化JS工具-Echarts,可视化类型非常多,但是得通过导入js库在Java Web项目上运行,平时用Python比较多,于是就在想有没有Python与Echarts结合的轮子.Google后,找到一个国人开发的一个Echarts与Python结

2月22日更新:   0.Python从零开始系列连载: Python从零开始系列连载(1)——安装环境 Python从零开始系列连载(2)——jupyter的常用操作 Python从零开始系列连载(3)——Python的基本数据类型(上) Python从零开始系列连载(4)——Python的基本数据类型(下) Python从零开始系列连载(5)——Python的基本运算和表达式(上) Python从零开始系列连载(6)——Python的基本运算和表达式(下) Python从零开始系列连载(7)

本博客是博主在学习了两篇关于 "House Prices: Advanced Regression Techniques" 的教程 (House Prices EDA 和 Comprehensive data exploration with Python )后的总结,重点在于探究如何分析真实数据的分布以及如何对数据进行预处理,同时强化 pandas 和 seaborn 包的操作技巧. 1 了解数据的基本统计信息 利用pandas读取数据: import pandas as pd im

转载:https://cloud.tencent.com/developer/article/1178368 seaborn针对分类型的数据有专门的可视化函数,这些函数可大致分为三种: 分类数据散点图:swarmplot(), stripplot() 分类数据的分布图: boxplot(), violinplot() 分类数据的统计估算图 : barplot(), pointplot() import numpy as np import pandas as pd import matplotl

一篇文章教你如何用R进行数据挖掘 引言 R是一种广泛用于数据分析和统计计算的强大语言,于上世纪90年代开始发展起来.得益于全世界众多 爱好者的无尽努力,大家继而开发出了一种基于R但优于R基本文本编辑器的R Studio(用户的界面体验更好).也正是由于全世界越来越多的数据科学社区和用户对R包的慷慨贡献,让R语言在全球范围内越来越流行.其中一些R包,例如MASS,SparkR, ggplot2,使数据操作,可视化和计算功能越来越强大. 我们所说的机器学习和R有什么关系呢?我对R的第一印象是,它只是

Seaborn的分类图分为三类,将分类变量每个级别的每个观察结果显示出来,显示每个观察分布的抽象表示,以及应用统计估计显示的权重趋势和置信区间: 第一个包括函数swarmplot()和stripplot() 第二个包括函数boxplot()和violinplot() 第三个包括函数barplot()和pointplt() 导入所需要的库: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns sns.se

一.读入titanic.xlsx文件,按照教材示例步骤,完成数据清洗. titanic数据集包含11个特征,分别是: Survived:0代表死亡,1代表存活Pclass:乘客所持票类,有三种值(1,2,3)Name:乘客姓名Sex:乘客性别Age:乘客年龄(有缺失)SibSp:乘客兄弟姐妹/配偶的个数(整数值)Parch:乘客父母/孩子的个数(整数值)Ticket:票号(字符串)Fare:乘客所持票的价格(浮点数,0-500不等)Cabin:乘客所在船舱(有缺失)Embark:乘客登船港口:S

一.读入titanic.xlsx文件,按照教材示例步骤,完成数据清洗. titanic数据集包含11个特征,分别是: Survived:0代表死亡,1代表存活Pclass:乘客所持票类,有三种值(1,2,3)Name:乘客姓名Sex:乘客性别Age:乘客年龄(有缺失)SibSp:乘客兄弟姐妹/配偶的个数(整数值)Parch:乘客父母/孩子的个数(整数值)Ticket:票号(字符串)Fare:乘客所持票的价格(浮点数,0-500不等)Cabin:乘客所在船舱(有缺失)Embark:乘客登船港口:S

一.读入titanic.xlsx文件,按照教材示例步骤,完成数据清洗. titanic数据集包含11个特征,分别是: Survived:0代表死亡,1代表存活Pclass:乘客所持票类,有三种值(1,2,3)Name:乘客姓名Sex:乘客性别Age:乘客年龄(有缺失)SibSp:乘客兄弟姐妹/配偶的个数(整数值)Parch:乘客父母/孩子的个数(整数值)Ticket:票号(字符串)Fare:乘客所持票的价格(浮点数,0-500不等)Cabin:乘客所在船舱(有缺失)Embark:乘客登船港口:S

https://segmentfault.com/a/1190000015310299 Seaborn学习大纲 seaborn的学习内容主要包含以下几个部分: 风格管理 绘图风格设置 颜色风格设置 绘图方法 数据集的分布可视化 分类数据可视化 线性关系可视化 结构网格 数据识别网格绘图 本次将主要介绍 分类数据可视化的使用. 分类数据可视化 数据集中的数据类型有很多种,除了连续的特征变量之外,最常见的就是类目型的数据类型了,常见的比如人的性别,学历,爱好等.这些数据类型都不能用连续的变量来表示,

官方数据教程: 柱状图-Bar //导入柱状图-Bar from pyecharts import Bar //设置行名 columns = ["Jan", "Feb", "Mar", "Apr", "May", "Jun", "Jul", "Aug", "Sep", "Oct", "Nov&quo

pyecharts是一款将python与echarts结合的强大的数据可视化工具,本文将为你阐述pyecharts的使用细则 前言 我们都知道python上的一款可视化工具matplotlib,而前些阵子做一个Spark项目的时候用到了百度开源的一个可视化JS工具-Echarts,可视化类型非常多,但是得通过导入js库在Java Web项目上运行,平时用Python比较多,于是就在想有没有Python与Echarts结合的轮子.Google后,找到一个国人开发的一个Echarts与Python结

概要 从事金融行业开发 ,会接触些图表控件,这里我分享一下自己基于DevExpress.Charts.v16.2开发的股票分时走势图的经验. 附上源码:点击跳转 如果需要讨论,Q群:580749909 截图 思路 <dxc:ChartControl CrosshairEnabled="True" DataSource="{Binding ChartCollection}"> <dxc:XYDiagram2D> <!-- 设置X轴的内容

Short Description     The Pie Chart is represented by the Pie3DSeriesView object, which belongs to Pie, Doughnut and Funnel Series Views. This view is useful when it's necessary to compare the percentage values of different point arguments in the sam

https://documentation.devexpress.com/#WindowsForms/CustomDocument2976 ChartControl lineChart = new ChartControl(); Series series1 = new Series("Series 1", ViewType.Line); series1.Points.Add(, )); series1.Points.Add(, )); series1.Points.Add(, ));