先上代码,然后再一行一行解释: x=1:37; %这一行其实一开始,写的时候是没有的,后来需要给X轴上规定几个刻度才加上的 plot(x,Y,'linewidth',2); %以x为自变量,y为因变量画图,设置线宽为2 xlim([0 37]) %设置X轴上的区间,避免出现空白区域set(gca,'xtick',1:37) %gca的意思是指定的坐标区,如果有好几个坐标区可以分成ax1,ax2:然后利用'Name','Value'的格式来指定某种name的值, 这里就是将x轴指定成三十七个刻度,

achartengine画出动态折线图的效果最近有个项目需要用到实时曲线图,我也上网搜索了一下,最后还是选择使用achartengine这个现成的东西,毕竟自己再canvas一下实在是太麻烦,而且项目时间上也不允许,虽然这个画图引擎比较简单,不过勉强够用了. 下一步问题就来了,我仓促上手,只会画静态图,就是事先定义好几个坐标,然后activity载入的时候折线就已经画好了,可是我的项目要求我每隔一秒种都要把新搜集到的数据添加到图表中去,类似于windows中那个任务管理器里的性能统计图,网上搜来

#coding=utf-8 """ 用matplotlib.pyplot画简单的折线图,直方图,散点图 """ import matplotlib.pyplot as plt x=[1,2,3,4,5,6] y=[0.4,0.5,2,4,6,1] #画折线图 plt.plot(x,y) plt.xlabel("x") plt.ylabel("y") plt.title("line chart&qu

1. 背景 Python在一些数据可视化的过程中需要使用 plt 函数画柱状图和折线图. 2. 导入 import matplotlib.pyplot as plt 3. 柱状图 array= np.array(array) plt.hist(array, bins=50,facecolor="red", edgecolor="red" ,linewidth=5,alpha=0.7) plt.xlabel("") plt.ylabel("

引入: import matplotlib.pyplot as plt 基本语法: plt.plot(x, y, format_string, **kwargs) x:x轴数据,列表或数组,可选 y:y轴数据,列表或数组 format_string:控制曲线的格式字符串,可选,如不写为默认格式 color:控制颜色,color='green' linestyle:线条风格,linestyle='dashed' marker:标记风格,maker='o' makerfacecolor:标记颜色,m

最近几天都在研究chartist,因为echarts生成的图是位图,导成PDF的时候不够清晰.而chartist是搜到的免费插件中呼声较高的,基于SVG. 今天主要是想举一些代码例子给大家,介绍下如何同时显示折线图和柱状图.chartist是响应式的,虽然我对响应式还不是很理解,理解的童鞋欢迎留言,算礼尚往来吧,哈哈 首先展示下最终的样子: chartist本身没有在同一个图上既画折线图又画柱状图的功能,但是,通过孜孜不倦的搜索,发现了workaround.接下来说下思路: 准备三个DIV,一个

由于写论文要将“哈密顿回路问题(TSP)”的求解中间结果表示出来,查了一下使用程序画多边形图形.现在在总结一下,这个图是“由给定节点首尾相连的”闭合多边形. 1.使用matlab作闭合多边形图 没有找到直接画多边形的函数,只能是将各个点的坐标保存在数组中,将一个点与其相邻的点相连,并将最后一个点与第一个点连接.下面是一个示例的.m文件: clear; clc; a=[ ; ]; %要连接的点坐标 x;y [n,m]=size(a); :m-; line([a(,i),a(,i+)],[a(,i)

1.不带标记的 如: x=[1,5,3,7,4] plot(x) 2. 带标记 plot(x,'-*') '-s'  表示方格 '-p' 表示五角星 '-d' 表示菱形 '-h' 表示六角形 '-+' 表示用加号 '-o'  表示用圈 '-*'  表示星号 ..................... 3.有比较的折线,同时要有标记 x=[1,2,3,4,5] y=[1,2,3,4,5] z=[6,5,4,3,2] plot(x,y,'-s',x,z,'-*') 多条线比较: plot(x1,y1

不多说,直接上干货! 最近,在帮导师,干此项目.其中需要 现在,我带你来一步一步地画出来. 第一步:插入  ->  图表 第二步: 第三步:弹出,默认的数据和图表. 第四步: 第五步: 第六步: 第七步:显示出数据 第八步:做最后的修改

举个例子: num=[5,44,62,154,264,365,398,480,619,705,762,728,669,726,890,731,707,696,558,509,444];date=[1.20,1.21,1.22,1.23,1.24,1.25,1.26,1.27,1.28,1.29,1.30,1.31,2.1,2.2,2.3,2.4,2.5,2.6,2.7,2.8,2.9];time=1:1:21;plot(time,num)text(time,num,num2str([date;n

虽然最后做成PPT里的图表会被要求用EXCEL画,但当我们只是在分析的过程中,想看看数据的走势,直接在SAS里画会比EXCEL画便捷的多. 修改起来也会更加的简单,,不用不断的修改程序然后刷新EXCEL里的透视表,,甚至有时还是需要重新插入图表等等麻烦的操作. 以下将介绍折线图(PROC GPLOT的用法): 先看代码: AXIS1 ORDER=(1990 TO 2012 BY 5) MINOR=(NUMBER=1);AXIS2 ORDER=(13000 TO 20000 BY 1000) MI

在Windows下使用客户端,直接可以打开.plt文件的gnuplot格式的文件,open->xx.plt 在Linux下使用shell 运行gnuplot脚本, 结果一闪而过.解决办法是在 程序末尾+一句: pause -1 #让程序永久暂停 操蛋的GNUPLOT命令简写,本来命令就很多,现在都用简写,谁tm知道是什么意思,而且还不好查.文档里面也是一大坨.简写是方便了,但是 让新手玩家欲哭无泪.所以本屌觉得这是个傻逼的 缩写方案. 转自:http://qbk378.lofter.com/ 谈

1.坐标轴的视点(viewpoint):从哪个方向看整个坐标系统,这决定了坐标轴的方向和位置,通过view函数实现视点的设置:view([z y ]):(将坐标系统想象为一座房子,而自己是个会飞的天使,最初你在房子的北,海拔角度为0的位置,这是时你的视角是view[0 0],之后可以根据需要设置z和y的值,分别是绕房子转动的方向,和沿空间轴向上妃的高度)z表示视角沿z轴(正方向)旋转的角度,y表示视角沿y轴(水平面)旋转的角度2.坐标轴显示.关闭.样式axis off; % 去掉坐标轴axis

通常使用AChartEngine画出的折线图,如果背景不是黑色,则会在折线图的坐标轴旁边出现黑边,如图所示: 试了好多设置,最后终于发现,去除黑边的设置是: mRenderer.setMarginsColor(Color.TRANSPARENT); 即把margin设置为透明,可以根据实际情况调整. mRenderer是XYMultipleSeriesRenderer类型. 去除之后的效果是:

matplotlib是一个可视化数据的模块,安装前需要先安装Visual Studio Community:然后去https://pypi.python.org/pypi上查找matplotlib并下载:最后安装:python -m pip install matplotlib-2.0.2-cp36-cp36m-win_amd64.whl: (安装过程中需要联网下载相关模块) 本例使用matplotlib模块画简单的折线图: from matplotlib import pyplot from

一.需要实现的目标是: 1.将数据绑定到pie的后台数据中,自动生成饼图. 2.生成的饼图有详细文字的说明. 1.设置chart1的属性Legends中默认的Legend1的Enable为false: 如图1所示: 图1 2.设置Series的ChartType为Pie,如图2所示: 图2 图3 3.后台绑定数据       List<string> xData = new List<string>() { "A", "B", "C

最近在用python中的matplotlib画折线图,遇到了坐标轴 "数字+刻度" 混合显示.标题中文显示.批量处理等诸多问题.通过学习解决了,来记录下.如有错误或不足之处,望请指正. 一.最简单的基本框架如下:已知x,y,画出折线图并保存.此时x和y均为数字. # -*- coding: utf-8 -*- import matplotlib.pyplot as plt #引入matplotlib的pyplot子库,用于画简单的2D图 import random x= range(0

之前尝试用jfreechart画自定义横坐标的折线图或时序图,发现很复杂,后来改用gnuplot了. gnuplot在网上一搜就能找到下载地址. 安装完成后,主要是命令行形式的交互界面,至少比jfreechart进步一些... set xrange [0:240]  #设置x轴范围 set yrange [1:1.5]  #设置y轴范围 set xtics ("0" 0, "60" 60, "120" 120, "180" 1

这里利用Jake Vanderplas所著的<Python数据科学手册>一书中的数据,学习画图. 数据地址:https://raw.githubusercontent.com/jakevdp/data-CDCbirths/master/births.csv 准备工作:先导入matplotlib和pandas,用pandas读取csv文件,然后创建一个图像和一个坐标轴 import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt birth=p

echars画折线图的一种数据处理方式 <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="utf-8" /> <title>echars画折线图的一种数据处理方式</title> </head> <script src="js/jquery.js"></script> <script src="js/ec

代码如下: import turtle yValues = [10.0,7.4,6.4,5.3,4.4,3.7,2.6] def main(): t = turtle.Turtle() t.hideturtle() drawLine(t,0,0,300,0) #画x轴 drawLine(t,0,0,0,175) #画y轴 #画折线 for i in range(6): drawLineWithDots(t,40 + (40 * i),15 * yValues[i],40 + (40 * (i+1