origin线条玫瑰图

2024-11-09

Origin9.1如何绘制风向玫瑰图（Binned Data）？

Origin9.1如何绘制风向玫瑰图(Binned Data)? 时间:2014/5/14 21:02:44 点击: 2624 核心提示:今天为大家介绍下如何使用Origin9.1绘制如下图所示的风向玫瑰图?1.本例采用Wind Rose-Binned Data法绘制,数据如下.2.选中所有数据,进入Plot-Specialized菜单... 今天为大家介绍下如何使用Origin9.1绘制如下图所示的风向玫瑰图? 1.本例采用Wind Rose-Binned Data法绘制,数据如下. 2.选中

Origin9.1如何使用原始数据（Raw Data）绘制风向玫瑰图

核心提示:今天为大家简单介绍下如何使用原始数据绘制风向玫瑰图.本例以Origin 9.1进行演示.1.本例所用数据截图如下,列A为风向,列B为风速.2.选中两列数据,进入Plot下的Specialized菜单,... 今天为大家简单介绍下如何使用原始数据绘制风向玫瑰图.本例以Origin 9.1进行演示. 1.本例所用数据截图如下,列A为风向,列B为风速. 2.选中两列数据,进入Plot下的Specialized菜单, 点击Wind Rose-Raw Data. 3.Origin 9.1会弹出

帆软报表（finereport）图表——扇形图/等弧度的玫瑰图

扇形图/等弧度的玫瑰图,展示的是展示数据所占的比例,需要所有数据的和加起来为1. 下面利用一个实例说明玫瑰图的用法和设置起始角度和终止角度,操作如下: 1.配置一个内置数据集新增一个等弧度的玫瑰图模板,修改图形的标题: 选择数据集为扇形图(内置数据集的标题),分类选择无,系列名和值分别使用名称和百分比保存预览: 返回设计器,切换到样式下的系列,设置起始角度和终结角度: 再次保存文件,浏览器上查看图形效果,发现图形不是封闭的圆弧了扇形图与等弧度的玫瑰图操作一致

R笔记4：ggplot绘制商务图表--玫瑰图

我们说Excel有难度的图表,可以考虑ggplot2是否更方便,本帖的例子就是用ggplot做玫瑰图. Excel做玫瑰图有一定难度,可以使用雷达图或圆环图来构建,我的博客上曾有多个帖子讨论这个,见 1.已被sohu隐藏 2.已被sohu隐藏 3.圆环图做南丁格尔玫瑰图:http://blog.sina.com.cn/s/blog_6bc5205e0101jk0r.html 但在ggplot2中做这个图表类型却是非常的简单方便. #读入你的数据.还是使用以前例子的数据,如下图: rose <-

Qt绘制简单的风向玫瑰图代码

1.绘制简单的风向玫瑰图代码2.主要使用QPainter3.在子widget上绘制需要使用widget监视事件 eventfilter update();//更新界面 //镜头12 QPainter painter1(WindRose12)/**/; painter1.begin(WindRose12); painter1.setFont(QFont("宋体")); painter1.translate(WindRose12->width() >> 1, WindRo

如何用 Python 绘制玫瑰图等常见疫情图

新冠疫情已经持续好几个月了,目前,我国疫情已经基本控制住了,而欧美国家正处于爆发期,我们会看到很多网站都提供了多种疫情统计图,今天我们使用 Python 的 pyecharts 框架来绘制一些比较常见的统计图. 玫瑰图首先,我们来绘制前段时间比较火的南丁格尔玫瑰图,数据来源我们通过接口 `https://lab.isaaclin.cn/nCoV/zh` 来获取,我们取疫情中死亡人数超过 2000 的国家的数据,实现代码如下: url = 'https://lab.isaaclin.cn/nCo

pyecharts v1 版本学习笔记饼图,玫瑰图

饼图: 普通案例 from example.commons import Faker from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Page, Pie l1 = ['aa','bb','cc','dd','ee'] num =[10,20,15,25,30] c = ( Pie() .add("", [list(z) for z in zip(l1,num)]) .set_global_opts(t

js生成玫瑰图

html: <canvas id="c" height="600" width="600"></canvas> js: var b = document.body; var c = document.getElementsByTagName('canvas')[0]; var a = c.getContext('2d'); document.body.clientWidth; with(m=Math)C=cos,S=sin

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

matplotlib点线坐标刻度 3D图绘制(六)

plot语句中支持除X,Y以外的参数,以字符串形式存在,来控制颜色.线型.点型等要素,语法形式为: plt.plot(X, Y, 'format', ...) 1 点和线的样式颜色参数color或c 五种定义颜色值的方式别名 color='r' 合法的HTML颜色名 color = 'red' HTML十六进制字符串 color = '#eeefff' 归一化到[0, 1]的RGB元组 color = (0.3, 0.3, 0.4) 灰度 color = (0.1) 透明度 # 透明度 y

【Visual Studio 扩展工具】使用 ComponentOne迷你图控件，进行可视化数据趋势分析

概述迷你图 —— Sparklines是迷你的轻量级图表,有助于快速可视化数据. 它们是由数据可视化传奇人物Edward Tufte发明的,他将其描述为“数据密集,设计简单,字节大小的图形.”虽然迷你图不包含传统图表中的许多元素(如轴和坐标), 基于它们的简单性,它们可以比其他图表类型更具信息性. 由于其紧凑的尺寸,迷你图可以轻松嵌入数据网格或仪表板中,以显示一系列价值观的趋势,例如销售数据.天气或股票市场. Sparklines in FlexGrid 将迷你图用于数据网格是很常见的,因为它

Origin的使用问题集锦

在空间上看见同学转的一篇关于学术研究的文章,由于不常常上空间,更别说在上面看一些好的文章,所以特意将那篇文章整理到自己的博客中,方便以后做科研的时候能够用到,原文出处:http://user.qzone.qq.com/9320597/blog/1380214863#!app=2&via=QZ.HashRefresh&pos=1380214863 1. 请教怎样反读出 origin 曲线上全部数据点? 如,我用 10个数据点画出了一条 origin 曲线,并存为 project的.OPJ

Fantasia (点强连通分量建图 + 树形DP)

简化一下题意,我们先看成一副强连通的图,这时候应该是最简单了,去点任意点都是其他的乘积.那再加强一点难度,改为两个强连通图连接的非强连通图呢?那应该就是找出关键的那个点,并求出两边的乘积.但是一个一个去找是不可能的. 假设如图中的非绿色线是题目给的图.然后我们根据强连通分量去新建一副如图中绿色线条的图,那么这时候我们就把原图转化为以可树了..对于每一个点我们求的是该点以及以下的乘积.然后我们从A出发这时候我们发现A点的值刚好就是整幅图的乘积.这时候如果我们需要求删除3这个点的得到的结果应该就是整

Echarts 学习系列(2)-常见的静态ECharts图

目录写在前面折线(面积)图 1.折线图 2.堆叠折线图 3.堆积面积图柱状(条形)图 1.柱状图 2.条形图 3.堆积条形图饼(圆环)图 1.饼图 2.环形图 3.南丁格尔图写在前面上一小节,我们介绍了如何下载定制的Echarts和定制的主题.以及Echarts的初步使用. 接下来,这一小节,我们总结一下我们会在做项目的过程中会可能会经常用的Echarts图表. 每个例子都可以直接复制,直接运行哒~ 折线(面积)图 1.折线图 <!DOCTYPE html> <html>

学会这些Python美图技巧，就等着女朋友夸你吧

一.前言 Python中有许多用于图像处理的库,像是Pillow,或者是OpenCV.而很多时候感觉学完了这些图像处理模块没有什么用,其实只是你不知道怎么用罢了.今天就给大家带了一些美图技巧,让你的图美翻全场,朋友圈赞不绝口,女朋友也夸你,富贵你好厉害啊! 很多人学习python,不知道从何学起. 很多人学习python,掌握了基本语法过后,不知道在哪里寻找案例上手. 很多已经做案例的人,却不知道如何去学习更加高深的知识. 那么针对这三类人,我给大家提供一个好的学习平台,免费领取视频教程,电子书

R----ggplot2包介绍学习

分析数据要做的第一件事情,就是观察它.对于每个变量,哪些值是最常见的?值域是大是小?是否有异常观测? ggplot2图形之基本语法: ggplot2的核心理念是将绘图与数据分离,数据相关的绘图与数据无关的绘图分离ggplot2是按图层作图ggplot2保有命令式作图的调整函数,使其更具灵活性ggplot2将常见的统计变换融入到了绘图中.ggplot的绘图有以下几个特点:第一,有明确的起始(以ggplot函数开始)与终止(一句语句一幅图):其二,图层之间的叠加是靠"+"号实现的,越后面其

R语言 ggplot2包

R语言 ggplot2包的学习分析数据要做的第一件事情,就是观察它.对于每个变量,哪些值是最常见的?值域是大是小?是否有异常观测? ggplot2图形之基本语法: ggplot2的核心理念是将绘图与数据分离,数据相关的绘图与数据无关的绘图分离ggplot2是按图层作图ggplot2保有命令式作图的调整函数,使其更具灵活性ggplot2将常见的统计变换融入到了绘图中.ggplot的绘图有以下几个特点:第一,有明确的起始(以ggplot函数开始)与终止(一句语句一幅图):其二,图层之间的叠加

R----ggplot2包介绍学习--转载

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Matplotlib基本使用简介

目录 Matplotlib基本使用简介 1. Matplotlib简介 2. Matplotlib操作简介 Matplotlib基本使用简介 1. Matplotlib简介 Matplotlib是Python的一个2D图形库,能够生成各种格式的图形(诸如折线图,散点图,直方图等等),界面可交互(可以利用鼠标对生成图形进行点击操作),同时该2D图形库跨平台,即既可以在Python脚本中编码操作,也可以在Jupyter Notebook中使用,以及其他平台都可以很方便的使用Matplotlib图

ggplot绘图之基本语法

ggplot绘图之基本语法 2018年09月03日 22:29:56 一个人旅行*-* 阅读数 4332更多分类专栏: R语言 1.ggplot2图形之基本语法: ggplot2的核心理念是将绘图与数据分离,数据相关的绘图与数据无关的绘图分离.按图层作图,保有命令式作图的调整函数,使其更具灵活性,并将常见的统计变换融入到了绘图中.ggplot的绘图有以下几个特点:第一,有明确的起始(以ggplot函数开始)与终止(一句语句一幅图):其二,图层之间的叠加是靠“+”号实现的,越后面其图层越高.

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