G2 分组柱状图 data

2024-08-30

G2 基本使用折线图柱状图饼图基本配置

G2的基本使用 1.浏览器引入  <script src="https://gw.alipayobjects.com/os/lib/antv/g2/3.4.10/dist/g2.min.js"></script> 2.通过 npm 安装 npm install @antv/g2 --save 3.创建 div 图表容器 <div id="c1"></div> 4. 编写图

echarts分组柱状图的前后台处理带平均线显示

原生的echarts使用: <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="utf-8" /> <title></title> </head> <body> 哈哈哈 <div id="chartmain" style="width:600px; height: 400px;"></div>

antV G2 为柱状图添加背景颜色

工作中需要在基础柱状图的基础上添加一个自定义高度的背景颜色, 基础柱状图: 目标柱状图: 由于chart绘图可以重叠,通过该特性,我们可以在画两次图重叠在一起,第一次绘图描述背景,第二次绘图描述数据,代码如下修改前的源代码如下: const data = [ { name: 'London', 月份: 'Jan.', 月均降雨量: 18.9 }, { name: 'London', 月份: 'Feb.', 月均降雨量: 28.8 }, { name: 'London', 月份: 'Mar.',

Matplotlib数据可视化（5）：柱状图与直方图

柱状图和直方图是两种非常类似的统计图,区别在于: 直方图展示数据的分布,柱状图比较数据的大小. 直方图X轴为定量数据,柱状图X轴为分类数据.因此,直方图上的每个条形都是不可移动的,X轴上的区间是连续的.固定的.而柱状图上的每个条形是可以随意排序的,有的情况下需要按照分类数据的名称排列,有的则需要按照数值的大小排列. 直方图柱子无间隔,柱状图条形有间隔直方图条形宽度可不一,柱状图条形宽度须一致.柱状图条形的宽度因为没有数值含义,所以宽度必须一致.但是在直方图中,条形的宽度代表了区间的长度,根

echarts彩虹柱状图每个bar显示不同颜色，标题在不同位置，工具中有可以直接保存为图片下载，平均线的添加

可以参考: https://echarts.baidu.com/echarts2/doc/example.html https://echarts.baidu.com/echarts2/doc/doc.html#LineStyle <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="utf-8" /> <title></title> </head> <body

python 数据聚合与分组

前面讲完了字符处理,但对数据进行整体性的聚合运算以及分组操作也是数据分析的重要内容. 通过数据的聚合与分组,我们能更容易的发现隐藏在数据中的规律. 数据分组数据的分组核心思想是:拆分-组织-合并首先,我们了解下groupby这个函数 import numpy as np import pandas as pd data=pd.DataFrame({'level':['a','b','c','b','a'], 'num':[3,5,6,8,9]}) print(data) 结果为: combi

data.table包简介

data.table包主要特色是:设置keys.快速分组和滚得时序的快速合并.data.table主要通过二元检索法大大提高数据操作的效率,同时它也兼容适用于data.frame的向量检索法. require(data.table) ## Loading required package: data.table 1.创建data.table格式数据类似于data.frame数据的创建,使用data.table函数 (DF = data.frame(x=c("b","b&qu

pandas中的分组技术

目录 1 分组操作 1.1 按照列进行分组 1.2 按照字典进行分组 1.3 根据函数进行分组 1.4 按照list组合 1.5 按照索引级别进行分组 2 分组运算 2.1 agg 2.2 transform 2.3 apply 3 利用groupby技术多进程处理DataFrame 我们在这里要讲一个很常用的技术, 就是所谓的分组技术, 这个在数据库中是非常常用的, 要去求某些分组的统计量, 那么我们需要知道在pandas里面, 这些分组技术是怎么实现的. 分组操作我们

extJS 中 ext.data 介绍

ext.data 最主要的功能是获取和组织数据结构,并和特定控件联系起来,于是,Ext.data成了数据的来源,负责显示数据. Ext.data在命名空间中定义了一系列store.reader和proxy.Grid和ComboxBox都是以Ext.data为媒介获取数据的,它包含异步加载.类型转换.分页等功能. Ext.data默认支持Array.JSON.XML等数据格式,可以通过Memory.HTTP.ScriptTag等方式获得这些格式的数据.如果要实现新的协议和新的数据结构,只需要扩展r

JQuery 数组按指定长度分组

JQuery方法 // 将data每3个一组进行分组 var data = ['法国','澳大利亚','智利','新西兰','西班牙','加拿大','阿根廷','美国','0','国产','波多黎各','英国','比利时','德国','意大利','意大利',]; var result = []; for(var i=0,len=data.length;i<len;i+=3){ result.push(data.slice(i,i+3)); } lodash方法 var data = ['法国',

选择屏幕(Selection Screen)

声明:原创作品,转载时请注明文章来自SAP师太技术博客( 博/客/园www.cnblogs.com):www.cnblogs.com/jiangzhengjun,并以超链接形式标明文章原始出处,否则将追究法律责任!原文链接:http://www.cnblogs.com/jiangzhengjun/p/4292295.html Calling选择屏幕CALL SELECTION-SCREEN 选择屏幕(Selection Screen) 选择屏幕可以定义在可执行程序.函数组.模块池(executa

Python - matplotlib 数据可视化

在许多实际问题中,经常要对给出的数据进行可视化,便于观察. 今天专门针对Python中的数据可视化模块--matplotlib这块内容系统的整理,方便查找使用. 本文来自于对<利用python进行数据分析>以及网上一些博客的总结. 1 matplotlib简介 matplotlib是Pythom可视化程序库的泰斗,经过几十年它仍然是Python使用者最常用的画图库.有许多别的程序库都是建立在它的基础上或直接调用它,比如pandas和seaborn就是matplotlib的外包, 它们让你使用

JFreeChart工具类

需要的jar包: jfreechart-1.0.17.jarjcommon-1.0.24.jar (jfreechart一般只要1.0系列的都可以,jcommon一般任何版本都可以) 效果: 代码: JfreechartUtil: package jfreeChart; import java.awt.Color; import java.awt.Font; import java.io.File; import java.io.FileOutputStream; import java.tex

python之prettytable

sdata={'语文':89,'数学':96,'音乐':39,'英语':78,'化学':88} #字典向Series转化 >>> studata=Series(sdata) >>> studata 化学 88 数学 96 英语 78 语文 89 音乐 39 dtype: int64 >>> obj=Series(sdata,index=['物理','数学','化学']) >>> obj 物理 NaN[这个地方没有物理成绩所以是NaN,

数据挖掘之pandas

sdata={'语文':89,'数学':96,'音乐':39,'英语':78,'化学':88} #字典向Series转化 @@ >>> studata=Series(sdata) >>> studata 化学 88 数学 96 英语 78 语文 89 音乐 39 dtype: int64 >>> obj=Series(sdata,index=['物理','数学','化学']) >>> obj 物理 NaN[这个地方没有物理成绩所以是N

Matplotlib：绘图和可视化

Matplotlib:绘图和可视化简介简单绘制线形图 plot函数支持图类型保存图表一 .简介 Matplotlib是一个强大的Python绘图和数据可视化的工具包.数据可视化也是我们数据分析的最重要的工作之一,可以帮助我们完成很多操作,例如:找出异常值.必要的一些数据转换等.完成数据分析的最终结果也许就是做一个可交互的数据可视化. 安装方式: pip install matplotlib 引用方法: import matplotlib.pyplot as plt 二 .简单绘制线形图

数据可视化之Matplotlib的使用

1.什么是数据可视化数据可视化在量化分析当中是一个非常关键的辅助工具,往往我们需要通过可视化技术,对我们的数据进行更清晰的展示,这样也能帮助我们理解交易.理解数据.通过数据的可视化也可以更快速的发现量化投资中的一些问题,更有利于分析并解决它们.接下来我们主要使用的可视化工具包叫做--Matplotlib,它是基于Numpy和tkinter二次开发的,它是一个强大的Python绘图和数据可视化的工具包. 2.Matplotlib的用法 2.1.Matplotlib绘图基础安装方式: pip i

pandas巩固

导包 import pandas as pd 设置输出结果列对齐 pd.set_option('display.unicode.ambiguous_as_wide',True) pd.set_option('display.unicode.east_asian_width',True) 创建从 0 开始的非负整数索引 s1 = pd.Series(range(1,20,5)) 使用字典创建 Series 字典的键作为索引 s2 = pd.Series({'语文':95,'数学':98,'Pyt

pandas第三方库

# 一维数组与常用操作 import pandas as pd # 设置输出结果列对齐 pd.set_option('display.unicode.ambiguous_as_wide',True) pd.set_option('display.unicode.east_asian_width',True) # 创建从 0 开始的非负整数索引 s1 = pd.Series(range(1,20,5)) ''' 0 1 1 6 2 11 3 16 dtype: int64 ''' # 使用字典创

测试开发实战[提测平台]20-图表G2Plot在项目的实践实录

微信搜索[大奇测试开],关注这个坚持分享测试开发干货的家伙. G2Plot项目应用上一篇<提测平台19-Echarts图表在项目的实践>讲解了Echarts的图表应用,此篇来看下开箱即用且数据绑定更容易的G2Plot组件库如何使用,先上图看下已经实现的分组柱状图效果. 周需求数据对应数据接口逻辑SQL语句没有变只是查询结果改成直接返回,也就是说没有像为了Echarts使用的格式化经过逻辑的处理,接口实现直接拷贝一份修改下名字,删除格式化部分就得到本篇需要的分组表查询直出数据. # apis

*** wechat-php-sdk 微信公众平台php开发包

wechat-php-sdk 微信公众平台php开发包,细化各项接口操作,支持链式调用,欢迎Fork此项目weixin developer SDK. 项目地址:https://github.com/dodgepudding/wechat-php-sdk项目blog:http://binsee.github.io/wechat-php-sdk 使用详解使用前需先打开微信帐号的开发模式,详细步骤请查看微信公众平台接口使用说明:微信公众平台: http://mp.weixin.qq.com/wiki

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