ECL坐标图上可以显示名称吗

MATLAB 画柱状图（/直方图）修改横坐标名称并使其横着显示

使用MATLAB 画柱状图 ,即bar (x,y),其横坐标是默认 1.2.3.4.……的 % --v1 y1=[asum1,asum2,asum3,asum4,asum5,asum6,asum7,asum8,asum9,asum10]; x1=[:]; bar(x1,y1) 现在需要修改横坐标名称,使用命令: % --v2 y2=[asum1,asum2,asum3,asum4,asum5,asum6,asum7,asum8,asum9,asum10]; x2=['<=10','10-25',

iOS绘制坐标图，折线图-Swift

坐标图,经常会在各种各样的App中使用,最常用的一种坐标图就是折线图,根据给定的点绘制出对应的坐标图是最基本的需求.由于本人的项目需要使用折线图,第一反应就是搜索已经存在的解决方案,因为这种需求应该很常见,一定存在不少方案.确实也找到不少,但是没有一个能完全满足需求的,而且一般写的好的都是库很大,包含各种各样的图表,而我这里只需要折线图这一种,也不需要其它功能,于是就决定自己写一个简单的折线图. 基本要求: 1.性能要好,能够快速绘制,改变点时能够时时绘制,有些在数据多的情况下性能实在是差,重新

Swift基础之设计折线坐标图

最近添加了折线视图的样式,所以在这里用Swift语言重新再使用设计一下首先设置纵坐标的数值是:体重 //体重 let weightLabel = UILabel.init(frame: CGRectMake(0, 10, 60, 30)); weightLabel.text = "体重(kg)"; weightLabel.textColor = UIColor.lightGrayColor(); weightLabel.font

Android动画translate坐标图

X坐标图示: Y坐标图示:

Qt绘图控件qwt绘制等比例坐标图

需要用到QwtPlotRescaler类,用法如下: QwtPlotRescaler *plotRescaler = new QwtPlotRescaler(canvas, yLeft, QwtPlotRescaler::Fitting ); plotRescaler->setExpandingDirection(QwtPlotRescaler::ExpandBoth); 其构造函数可以设置参考坐标轴,及其缩放动作,默认其他轴与参考轴的比例为1.0.setExpandingDirection函数

R和Tableau平行坐标图

R平行坐标图 library(lattice)data(iris)parallelplot( ~ iris[1:4], iris, groups = Species, horizontal.axis = FALSE, scales = list(x = list(rot = 90))) Tableau平行坐标图

D3.js绘制平行坐标图

参照:https://syntagmatic.github.io/parallel-coordinates/ 和 https://github.com/syntagmatic/parallel-coordinates 源码: <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>原始数据平行坐标图</title>

python 三维坐标图

绘制3D柱状图,其数据格式为,二维数组或三维数组. from numpy import * file=open('C:\\Users\\jyjh\\Desktop\\count.txt','r') arr=[] for i in file.readlines(): temp=[] for j in i.strip().split('\t'): temp.append(float(j)) arr.append(temp) import random import numpy as np impor

十种MYSQL显错注入原理讲解（二）

上一篇讲过,三种MYSQL显错注入原理.下面我继续讲解. 1.geometrycollection() and geometrycollection((select * from(select * from(select user())a)b)); 函数讲解: GeometryCollection是由1个或多个任意类几何对象构成的几何对象.GeometryCollection中的所有元素必须具有相同的空间参考系(即相同的坐标系).对GeometryCollection的元素无任何限制,但下面介绍

线性插值&双线性插值&三线性插值

http://www.cnblogs.com/yingying0907/archive/2012/11/21/2780092.html 內插是数学领域数值分析中的通过已知的离散数据求未知数据的过程或方法. 根据若干离散的数据,得到一个连续的函数(也就是曲线)或者更加密集的离散方程与已知数据相吻合.这个过程叫做拟合.內插是曲线必须通过已知点的拟合. 1.线性插值已知坐标 (x0, y0) 与 (x1, y1),要得到 [x0, x1] 区间内某一位置 x 在直线上的值. 由于 x 值已知,所以可

Excel应该这么玩——7、我是预言家：绘制趋势图

让我们先看一个场景:你是公司销售部的员工,你手里有公司最近几年的销售额相关的数据,经理希望你预测下个月的销售额.盯着一堆数据,你或许会想到画一张XY坐标图,然后将每个月份的销售额标定为一个坐标.但是下个月的趋势是上升还是下降,值是多少,估计你只能凭感觉在坐标图上打一个点. 读完本文,你就有了很严谨的预测未来趋势的能力,不只是凭感觉哦. 假设存在下面一系列数据,第一行是区间值(例如第几个月),第二行的随着区间变化的值(例如销售额). 选中数据,菜单:插入->图表->散点图->带平滑线和数据

[转]线性插值&双线性插值&三线性插值

转自:http://www.cnblogs.com/yingying0907/archive/2012/11/21/2780092.html 內插是数学领域数值分析中的通过已知的离散数据求未知数据的过程或方法. 根据若干离散的数据数据,得到一个连续的函数(也就是曲线)或者更加密集的离散方程与已知数据相吻合.这个过程叫做拟合.內插是曲线必须通过已知点的拟合. 1.线性插值已知坐标 (x0, y0) 与 (x1, y1),要得到 [x0, x1] 区间内某一位置 x 在直线上的值. 由于 x 值已

（六）6.6 Neurons Networks PCA

主成分分析(PCA)是一种经典的降维算法,基于基变换,数据原来位于标准坐标基下,将其投影到前k个最大特征值对应的特征向量所组成的基上,使得数据在新基各个维度有最大的方差,且在新基的各个维度上数据是不相关的,PCA有几个关键的点: 1)归一化均值与方差,均值归一化后便于计算,方差归一化后便于对各个维度进行比较 2)新基为正交基,即各个坐标轴是相互独立的(可理解为垂直),只需要取新基上取方差最大的前几个维度即可 3)PCA的前提是只对服从高斯分布的数据特征提取效果较好,这就大大限制了它的应用范围.如

最小二乘法（转）good

最小二乘法也称为最小平方法,是一种数据优化技术,它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配. 最小二乘法最初由高尔顿在创立回归分析的时候提出,现在已经成为探索变量间关系最重要的方法,最小二乘法根据其数学原理命名,即误差平方和最小,在误差平方和最小状态下进行函数参数估计,可认为是参数的最佳估计. 一.问题的提出我们在研究变量间的关系时,会收集一定量的数据样本,这些数据在二维坐标图上呈现为一个个的数据点,理论上来讲,如果变量间存在确定的已知函数关系,则函数图像(曲线或直线)会经过所有的数据点,而

ginput函数用法

1.ginput函数:获取指定点坐标值 2.用法说明 (1)[x,y] = ginput(n) 函数从当前的坐标轴上选择n个点,并返回这n个点相应的坐标值(x,y).这n个点可由鼠标定位.用户可以按下回车键在输入n个点之前终止输入: (2)[x,y] = ginput 函数获得任意个数的输入点,直到用户按下回车键为止并返回这n个点的相应的坐标向量(x,y): (3)[x,y,button] = ginput(n) 函数从当前的坐标图上选择n个点,并返回这n个点的坐标值(x,y).参数butto

MATLAB常用函数（不定时更新）

1.pause 一般情况下pause(a)表示程序暂停a秒后继续执行,但有时候也存在这种情况,程序中只有pause:并没有参数a,这样的意思是程序暂停,按任意键程序继续执行.2.uiwait(h,timeout) uiwait(h,timeout) 阻止程序执行,直至调用了 uiresume.删除了图窗 h 或已经过 timeout 秒.timeout 的最小值为 1.如果 uiwait 收到一个更小的值,将发出警告并使用值为 1 秒的 timeout. 3.msgbox() h = msgbo

PCA主成分分析+白化

参考链接:http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/%E4%B8%BB%E6%88%90%E5%88%86%E5%88%86%E6%9E%90 http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/%E7%99%BD%E5%8C%96 引言主成分分析(PCA)是一种能够极大提升无监督特征学习速度的数据降维算法.更重要的是,理解PCA算法,对实现白化算法有很大的帮助,很多算法都先用白化算法作预处理步骤

sklearn异常检测demo

sklearn 异常检测demo代码走读 # 0基础学python,读代码学习python组件api import time import numpy as np import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import svm from sklearn.datasets import make_moons, make_blobs from sklearn.covariance import EllipticEnv

CS229 6.6 Neurons Networks PCA主成分分析

主成分分析(PCA)是一种经典的降维算法,基于基变换,数据原来位于标准坐标基下,将其投影到前k个最大特征值对应的特征向量所组成的基上,使得数据在新基各个维度有最大的方差,且在新基的各个维度上数据是不相关的,PCA有几个关键的点: 1)归一化均值与方差,均值归一化后便于计算,方差归一化后便于对各个维度进行比较 2)新基为正交基,即各个坐标轴是相互独立的(可理解为垂直),只需要取新基上取方差最大的前几个维度即可 3)PCA的前提是只对服从高斯分布的数据特征提取效果较好,这就大大限制了它的应用范围.如

Gym 101246H ``North-East''（LIS）

http://codeforces.com/gym/101246/problem/H 题意: 给出n个点的坐标,现在有一个乐队,他可以从任一点出发,但是只能往右上方走(包括右方和上方),要经过尽量多的点.输出它可能经过的点和一定会经过的点. 思路: 分析一下第一个案例,在坐标图上画出来,可以发现,他最多可以经过4个点,有两种方法可以走. 观察一下,就可以发现这道题目就是要我们求一个LIS. 首先,对输入数据排一下顺序,x小的排前,相等时则将y大的优先排前面. 用二分法求LIS,这样在d数组中就可

CSS3的transition和transform

CSS3中的transition和transform是制作HTML5动画一定要使用到的两个属性. 注:这篇文章不考虑兼容性,只讨论webkit核心的浏览器.所以本文的所有例子请用chrome,safari或360极速浏览器看. transition transition对标签的变化过程进行设置.比如我需要将这个图在2s内进行翻转180的动画,就使用到这个了 transition可以配置的属性有: transision-property 要变化的属性,可以的参数请参考:http://www.zha

ECL坐标图上可以显示名称吗

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