echarts 横坐标刻度为整数

2024-09-07

echarts将图表Y坐标刻度设置成只显示整数

echarts的配置项中没有直接将坐标刻度强制设为整数的选项,但可以通过minInterval属性将刻度以整数形式显示,在配置项的yAxis对象中添加属性: minInterval: 1 表示将刻度的最小间距设置为1,这样就能保证刻度是整数.但是光设置minInterval还不够,因为官方文档中表明minInterval只在数值轴或时间轴中(type: 'value' 或 'time')有效,所以还要设置type

Echarts横坐标倾斜,顶部显示数字

最近项目使用到Echarts,所以学习了下根据API,实现Echarts很简单,在这就不多说了,下面就说说项目中碰到的一些需求 1.由于横坐标很多,导致数据不能展示完整,所以需要设置横坐标样式倾斜展示 2.每个数据列(比如柱形图),顶部需要显示具体数值 <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="utf-8"> <meta http-equiv=

Echarts纵坐标显示为整数小数

chart.DoubleDeckBarChart = function (getIDParam, Legend, xAxisData, seriesName1, seriesName2, seriesData1, seriesData2, color1, color2) { require.config({paths: {echarts: '/lib/echarts'}}); require( [ 'echarts', 'echarts/chart/bar' ], function (ec) {

Echarts 里面获取纵坐标刻度的间距

概述今天 PM 说,需要把 echarts 图表的纵坐标调成这样:如果全是 4 位数就用 K 为单位.冷静分析,就是说如果纵坐标刻度的间距是四位数,就用 K 为单位.那要如何获取纵坐标刻度的间距呢?我们都知道,Echarts 纵坐标刻度的间距是它自己生成的,而且会变.于是我去看 Echarts 源码碰碰运气,竟然让我发现了 Echarts 的纵坐标刻度的间距的生成方法!!!记录下来,供以后开发时参考,相信对其他人也有用. 参考资料: Echarts源码1 Echarts源码2 源码简单来说,

[原创][开源] SunnyUI.Net 开发日志：UIBarChart 坐标轴刻度取值算法

_ 在开发UIBarChart的过程中,需要绘制Y轴的刻度,数据作图时,纵横坐标轴刻度范围及刻度值的取法,很大程度上取决于数据的分布.对某一组数据,我们很容易就能知道如何选取这些值才能使图画得漂亮.但是要想找到一个通用的算法,用以对任意分布的数据决定这些值,并不是一件容易的事. 在网络上找到几篇算法,选取了其中一篇C#语法的,纪录之. 坐标轴刻度取值算法地址:https://blog.csdn.net/lweiyue/article/details/91869984 作者:还是叫明下载:ht

第五章：Logistic回归

本章内容 □sigmod函数和logistic回归分类器 □最优化理论初步□梯度下降最优化算法□数据中的缺失项处理这会是激动人心的一章,因为我们将首次接触到最优化算法.仔细想想就会发现,其实我们日常生活中遇到过很多最优化问题,比如如何在最短时间内从入点到达氏点?如何投人最少工作量却获得最大的效益?如何设计发动机使得油耗最少而功率最大?可风,最优化的作用十分强大.接下来,我们介绍几个最优化算法,并利用它们训练出一个非线性函数用于分类.读者不熟悉回归也没关系,第8章起会深入介绍这一主题.假设现在有

c# 柱状图（转载）

// c# 显示柱状图 using System; using System.Data; using System.Configuration; using System.Web; using System.Web.Security; using System.Web.UI; using System.Web.UI.WebControls; using System.Web.UI.WebControls.WebParts; using System.Web.UI.HtmlControls; us

【Machine Learning in Action --5】逻辑回归（LogisticRegression）

1.概述 Logistic regression(逻辑回归)是当前业界比较常用的机器学习方法,用于估计某种事物的可能性. 在经典之作<数学之美>中也看到了它用于广告预测,也就是根据某广告被用户点击的可能性,把最可能被用户点击的广告摆在用户能看到的地方,然后叫他“你点我啊!”用户点了,你就有钱收了.这就是为什么我们的电脑现在广告泛滥的原因.还有类似的某用户购买某商品的可能性,某病人患有某种疾病的可能性啊等等.这个世界是随机的(当然了,人为的确定性系统除外,但也有可能有噪声或产生错误的结果,只

【机器学习实战】第5章 Logistic回归

第5章 Logistic回归 Logistic 回归概述 Logistic 回归虽然名字叫回归,但是它是用来做分类的.其主要思想是: 根据现有数据对分类边界线建立回归公式,以此进行分类. 须知概念 Sigmoid 函数回归概念假设现在有一些数据点,我们用一条直线对这些点进行拟合(这条直线称为最佳拟合直线),这个拟合的过程就叫做回归.进而可以得到对这些点的拟合直线方程,那么我们根据这个回归方程,怎么进行分类呢?请看下面. 二值型输出分类函数我们想要的函数应该是: 能接受所有的输入然后预测

C#.NET 用程序画图，曲线图

using System;using System.Data;using System.Configuration;using System.Web;using System.Web.Security;using System.Web.UI;using System.Web.UI.WebControls;using System.Web.UI.WebControls.WebParts;using System.Web.UI.HtmlControls;using System.Drawing.Im

机器学习实践之Logistic回归

关于本文说明,本人原博客地址位于http://blog.csdn.net/qq_37608890,本文来自笔者于2017年12月17日 19:18:31所撰写内容(http://blog.csdn.net/qq_37608890/article/details/78827013). 本文根据最近学习机器学习书籍网络文章的情况,特将一些学习思路做了归纳整理,详情如下.如有不当之处,请各位大拿多多指点,在此谢过. (今天发现第二部分第4点中,部分代码不整齐,重新梳理了.2017.12.2

Bresenham算法的实现思路

条件已知两个点的坐标p1(x0,y0),p2(x1,y1)要求画出这条直线之后的e代表每次的误差积累,初始值为0,可以计算出斜率为k=dy/dx=(y0-y1)/(x0-x1) 1.x为阶跃步长(直线光栅化) 适用于0<k<1的情况即x每次增加1,但是y的坐标根据其是靠近该点所处的单元格的距离来决定,如果离上边近则y加1,如果离下边近则还是y 可以知道机器在画每一个点的时候都会有误差,则画出的第一个点的坐标(x0,y0)也相当于是(x0,y0+e),那么可以知道下个点的坐标为红色的p

Python机器学习笔记 Logistic Regression

Logistic回归公式推导和代码实现 1,引言 logistic回归是机器学习中最常用最经典的分类方法之一,有人称之为逻辑回归或者逻辑斯蒂回归.虽然他称为回归模型,但是却处理的是分类问题,这主要是因为它的本质是一个线性模型加上一个映射函数Sigmoid,将线性模型得到的连续结果映射到离散型上.它常用于二分类问题,在多分类问题的推广叫softmax. 本文首先阐述Logistic回归的定义,然后介绍一些最优化算法,其中包括基本的梯度上升法和一个改进的随机梯度上升法,这些最优化算法将用于分类器的训

05机器学习实战之Logistic 回归

Logistic 回归概述 Logistic 回归或者叫逻辑回归虽然名字有回归,但是它是用来做分类的.其主要思想是: 根据现有数据对分类边界线(Decision Boundary)建立回归公式,以此进行分类. 须知概念 Sigmoid 函数回归概念假设现在有一些数据点,我们用一条直线对这些点进行拟合(这条直线称为最佳拟合直线),这个拟合的过程就叫做回归.进而可以得到对这些点的拟合直线方程,那么我们根据这个回归方程,怎么进行分类呢?请看下面. 二值型输出分类函数我们想要的函数应该是:

[译]用R语言做挖掘数据《四》

回归一.实验说明 1. 环境登录无需密码自动登录,系统用户名shiyanlou,密码shiyanlou 2. 环境介绍本实验环境采用带桌面的Ubuntu Linux环境,实验中会用到程序: 1. LX终端(LXTerminal): Linux命令行终端,打开后会进入Bash环境,可以使用Linux命令2. GVim:非常好用的编辑器,最简单的用法可以参考课程Vim编辑器3. R:在命令行输入‘R’进入交互式环境,下面的代码都是在交互式环境运行. 3. 环境使用使用R语言交互式环境输入实验

机器学习算法( 五、Logistic回归算法)

一.概述这会是激动人心的一章,因为我们将首次接触到最优化算法.仔细想想就会发现,其实我们日常生活中遇到过很多最优化问题,比如如何在最短时间内从A点到达B点?如何投入最少工作量却获得最大的效益?如何设计发动机使得油耗最少而功率最大?可见,最优化的作用十分强大.接下来,我们介绍几个最优化算法,并利用它们训练出一个非线性函数用于分类. 假设现在有一些数据点,我们用一条直线对这些点进行拟合(该线称为最佳拟合直线),这个拟合过程就称作回归.利用Logistic回归进行分类的主要思想是:根据现有数据对分类

机器学习实战之Logistic回归

Logistic回归一.概述 1. Logistic Regression 1.1 线性回归 1.2 Sigmoid函数 1.3 逻辑回归 1.4 LR 与线性回归的区别 2. LR的损失函数 3. LR 正则化 3.1 L1 正则化 3.2 L2 正则化 3.3 L1正则化和L2正则化的区别 4. RL 损失函数求解 4.1 基于对数似然损失函数 4.2 基于极大似然估计二. 梯度下降法 1. 梯度 2. 梯度下降的直观解释 3. 梯度下降的详细算法 3.1 梯度下降法的代数方式描述 3.2

机器学习实战读书笔记(五)Logistic回归

Logistic回归的一般过程 1.收集数据:采用任意方法收集 2.准备数据:由于需要进行距离计算,因此要求数据类型为数值型.另外,结构化数据格式则最佳 3.分析数据:采用任意方法对数据进行分析 4.训练算法:大部分时间将用于训练,训练的目的是为了找到最佳的分类回归系数 5.测试算法:一旦训练步骤完成,分类将会很快. 6.使用算法:首先,我们需要输入一些数据,并将其转换成对应的结构化数值:接着,基于训练好的回归系数就可以对这些数值进行简单回归计算,判定它们属于哪个类别:在这之后,我们就可以在输

【R语言进行数据挖掘】回归分析

1.线性回归线性回归就是使用下面的预测函数预测未来观测量: 其中,x1,x2,...,xk都是预测变量(影响预测的因素),y是需要预测的目标变量(被预测变量). 线性回归模型的数据来源于澳大利亚的CPI数据,选取的是2008年到2011年的季度数据. rep函数里面的第一个参数是向量的起始时间,从2008-2010,第二个参数表示向量里面的每个元素都被4个小时间段. year <- rep(2008:2010, each=4) quarter <- rep(1:4, 3) cpi <-

机器学习基础-Logistic回归1

利用Logistic回归进行分类的主要思想是:根据现有数据对分类边界线建立回归公式,以此进行分类. 训练分类器时的做法就是寻找最佳拟合参数,使用的时最优化算法. 优点:计算代价不高,利于理解和实现. 缺点:容易欠拟合,分类精度可能不高. 适用数据类型:数值型和标称型数据. 最优化算法:1基本的梯度上升法 2改进的梯度上升法海维塞德阶跃函数=单位阶跃函数(该函数在跳跃点上从0瞬间跳跃到1),这个顺时跳跃过程很难处理.幸好,另一个函数也有类似的性质,而且数学上更容易处理,这就是Sigmoid函数.

echarts 横坐标刻度为整数

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