origin风向玫瑰图

2024-08-25

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

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

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

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 <-

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

TeeChart For VCL/FMX V2017使用教程：第一章-准备开始

https://blog.csdn.net/vbfgm/article/details/79338775 第一章准备开始-构建图表和填充数据序列 1.1 简介通过代码或Dataset(数据集)访问来构建Charts(图表)和填充Data Series(数据序列) 基本Charts(图表)可以使用Chart Editor(图表编辑器)进行构建和实现,而很少或根本不使用代码. Chart Editor(图表编辑器)在一个里面是两个编辑器,因为Chart(图表)可能被认为与它的数据Series(序

arcgis api 3.x for js 入门开发系列十八风向流动图（附源码下载）

前言关于本篇功能实现用到的 api 涉及类看不懂的,请参照 esri 官网的 arcgis api 3.x for js:esri 官网 api,里面详细的介绍 arcgis api 3.x 各个类的介绍,还有就是在线例子:esri 官网在线例子,这个也是学习 arcgis api 3.x 的好素材. 本篇主要讲述的是利用 arcgis api 3.x 实现风向流动图,效果图如下: 实现思路在esri提供的开源github基础上进行修改的修改之处 esri 的效果是缩放地图时候,粒子数是不

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

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

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

MICAPS数据文件格式

MICAPS系统的数据结构是建立在文件系统基础上的.其特点是: l 利用目录来区分不同的数据来源.要素和层次,即不同的数据来源.要素和层次的数据要放在不同的目录中.同一目录中的数据只能有时次或时效上的不同. l 系统根据不同的数据格式来显示不同类型的图形.除第六类数据(传真图)外,每个数据文件都有一个文件头,描述该数据文件属于哪一类数据格式.数据的日期.时次.时效及其它有关参数. l 除第6和13类数据(图象)外,数据文件均为文本文件. 下面描述各种数据类型的文件格式. 第一类数据格式:

XCL-Charts图表库简要教程及常见问题

这个Andriod图表库项目从开始至现在,热情消耗几近殆尽.还好已基本实现我想做的那些东西.趁还剩下点兴趣,把一些点非常简单的归纳一下. 所支持的图表类型: 基类图表名称 BarChart 横/竖向柱形图及背向式柱形图 BarChart3D 横/竖向3D柱形图 StackBarChart 横/竖向堆叠式柱形图 RangeBarChart 范围柱形图 LineChart

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

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