cognos 堆积柱状图X轴两个维度

2024-11-07

再谈Cognos报表设计中的维度函数

在报表设计的过程中,客户很多时候会想看同比.环比的数据,很多人会想到利用日期函数在数据库中处理好然后直接在报表拖出来使用,其实这样加大了数据库的压力,当然也是解决问题的一种思路.今天我们就来说一下如何用Cognos维度函数来解决同比环比的问题. 由于时间有限.Cognos维度函数众多,这里我们就举例我们用到的 1:tuple函数 tuple ( 成员 { , 成员 } ) 根据指定成员(它们必须来自不同的维度)确定单元格位置(交集).此功能显式包括所有维度中的当前成员,这些维度未在自变量中另行

Echarts堆积柱状图排序问题

Echarts堆积柱状图排序是按照堆积柱状图的柱子高度进行从大到小(或者从小到大)进行排序,方便查阅各坐标情况.以下是我自己研发的方法,有不对的地方敬请谅解,随时欢迎指教. 排序后效果如下图: (1)排序函数,这是一个简单的冒泡排序,首先计算横坐标各柱子的和,然后进行简单的冒泡排序(因为时间紧),可以选择其它效率更高的排序方法,原理都是一样的. /** * Echarts堆积柱状图排序 * @Author * @Date 2019/2/25 * @Version 1.0 * @param obj

Echarts-画堆积柱状图

导入echarts包 <script src='../scripts/libraries/echarts/echarts-all.js'></script> 堆积图js $(function () { var myChart = echarts.init(document.getElementById('main1')); myChart.setOption({ title : { text : "" }, tooltip : { trigger : 'axis

数据输入——生成你需要的echart图(堆积柱状图、扇形图、嵌套环形图)

最近论文需要一些比较直观的图表, 发现echart做出来的图还是比较美观的,这里介绍如何修改数据生成你需要的echart图. 1.堆积柱状图: http://echarts.baidu.com/examples/editor.html?c=bar-stack 以上的类型的颜色是自动分配的,stack属性可以将同一类型的数据放在一个矩形图中. 2.扇形图 http://echarts.baidu.com/examples/editor.html?c=pie-legend 1---->随机生成扇形图

js 把x,y轴两个数组变成[[x,y],[x,y]]的二维数组

例如有X轴数组xarr=[2006,2007,2008],Y轴数组yarr=[12,15,18],代码如下: //调用 mergexy([2006,2007,2008],[12,15,18]); //封装 function mergexy(xarr,yarr){ var arrxy=[]; for(var i=0;i<xarr.length;i++){ if(!yarr[i] && yarr[i]!=0)continue; if(!arrxy[i]) arrxy[i]=[]; arr

Echarts-画堆积柱状图，折线图

导入echarts包 <script src='../scripts/libraries/echarts/echarts-all.js'></script> js var myChart = echarts.init(document.getElementById('main2')); myChart.setOption({ title : { text : "" }, toolbox: { show : true, feature : { mark : {sh

echars3.0 柱状图y轴字体斜放

xAxis: [ { type: 'category', axisLabel: { interval: 0, rotate: 45,//倾斜角度设置,是什么时针未测 margin: 2 //距离上部的间距 }, data: dfbmData .map(obj => ({value: obj.name})), axisTick: { alignWithLabel: true } } ], 参考地址:http://cache.baiducontent.com/

ECharts大屏可视化【词云，堆积柱状图，折线图，南丁格尔玫瑰图】

一.简介参考ECharts快速入门:https://www.cnblogs.com/yszd/p/11166048.html 二.代码实现 <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>ECharts入门</title> </head> <body> <!-- 为ECharts准备一个具备大小

echart 柱状图X轴显示不全

z要设置interval为0就可以了 xAxis: [ { type: "category", boundaryGap: false, data: [], axisLine: { show: false }, axisTick: { show: false }, axisLabel: { interval:0, //设置这里 margin: 10 } }

echart 柱状图两个纵轴坐标刻度不一样

在使用echart的过程中, 有的时候柱状图会使用两个纵坐标, 如果两个纵坐标的最大值是一样的还好,这样刻度也会一样. 但是多数情况下最大值是不一样的, 这样就造成了,刻度线很乱,显示不均匀. 解决办法: 使用max , splitNumber, interval 三个属性配合 { type: "value", name: "订单量", position: "left", axisTick: { show: true }, axisLine: {

06. Matplotlib 2 |折线图| 柱状图| 堆叠图| 面积图| 填图| 饼图| 直方图| 散点图| 极坐标| 图箱型图

1.基本图表绘制 plt.plot() 图表类别:线形图.柱状图.密度图,以横纵坐标两个维度为主同时可延展出多种其他图表样式 plt.plot(kind='line', ax=None, figsize=None, use_index=True, title=None, grid=None, legend=False, style=None, logx=False, logy=False, loglog=False, xticks=None, yticks=None, xlim=None, yl

数据可视化基础专题（十一）：Matplotlib 基础（三）常用图表（一）折线图、散点图、柱状图

1 折线图折线图主要用于表现随着时间的推移而产生的某种趋势. cat = ["bored", "happy", "bored", "bored", "happy", "bored"] dog = ["happy", "happy", "happy", "happy", "bored",

IT人的自我导向型学习：学习的3个维度

看到大家对我的文章赞了不少,看来大家还比较喜欢看.园子里的一些朋友和我说:”终于又看到你要在园子里发原创文章了.几年前就受益匪浅,经过几年的成长分享来的东西肯定也是精品.“ 感谢大家对我的信任,如果你手机以前就喜欢看我的博客的,可以在文章后面回复一下,我看看有多少是老顾客.这两年没有写太多新东西,当然不是说我没有在写东西,写的其实也不少,而且自认为也是精品.只是这两年家里事多,压力大,给IT朋友们写的少了,这也让我技术也给荒废了,今天在路上我还想着是不是要把OEA来个再版,支持B/S和Mobil

排产的两种方式(前推式与后拉式)在Optaplanner上的体现

生产计划的约束在制定生产计划过程中,必然是存在某些制约因素,满足某些需求才能进行的,或是交期保证.或是产能限制.或是关键工序制约.即TOC理论 - 任何系统至少存在着一个制约因素/瓶颈:否则它就可能有无限的产出.就是说,如果不存在这个(或这些)制约因素,生产计划就没必要“排”了,只需随意地,毫无约束地把任意一个或多个生产任务纳入生产日程,都能满足生产.营业等所有业务要求.那也不需要人的智慧参投入其中了. 两种计划模式而现实环境中,资源是有限的,且往往是在资源不足,并需要尽量满足制约因素情况下

echart-X轴标签文字方向

1. rotate斜体: axisLabel:{interval:0,rotate:45, margin:2, textStyle:{ color:"#222" }2. formatter:function(val){ return val.split("").join("\n"); }3. /** * <li>Echarts 中axisLabel中值太长自动换行处理:经测试:360.IE7-IE11.google.火狐 * 均能正常

【Excel】绘图案例_常见复合图：簇状图+堆积图+折线图

前言最近有朋友让我帮忙用excel画图,老实说我很讨厌用excel画图,点来点去,复杂一些还不能复用,非常繁琐.当然,入门也很简单.需求时不同城市.不同产品的2016和2017销量及环比数据,这应该算是比较典型的复合图,所以在这里做个总结. 0. 原始数据类似还有很多变体,这种是横坐标->城市 + 簇状(一级)-> 年份 + 堆积(二级)->产品 +环比:常见的还有横坐标->年份 + 簇状(一级)-> 销量和总量 + 堆积(二级)->不同产品的销量和总量 +销量占比

深度学习原理与框架-神经网络-线性回归与神经网络的效果对比 1.np.c_[将数据进行合并] 2.np.linspace(将数据拆成n等分) 3.np.meshgrid(将一维数据表示为二维的维度) 4.plt.contourf(画出等高线图，画算法边界)

1. np.c[a, b] 将列表或者数据进行合并,我们也可以使用np.concatenate 参数说明:a和b表示输入的列表数据 2.np.linspace(0, 1, N) # 将0和1之间的数分成N份参数说明:0表示起始数据,1表示末尾数据,N表示生成的分数 3.xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x.min(), x.max(), N), np.arange(y.min(), y.max(), N)) 对数据进行切分后,生成二维数据点参数说明:np.ar