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

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

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

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 <-

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

通过plt.subplot能够在一张图中画出多个子图 #coding: utf-8 #!/usr/bin/env python """ Draw a graph with matplotlib. You must have matplotlib for this to work. """ __author__ = """Aric Hagberg (hagberg@lanl.gov)"""

ggplot2在一幅图上画两条曲线 print(data)后的结果是 C BROWN.P MI.P 0 0.9216 0.9282 30 0.9240 0.9282 100 0.9255 0.9282 现想要在一张图中画两条曲线.横轴为C,纵轴分别为BROWN.P和MI.P,如何做? 其实很简单 p1<-ggplot(brown.results, aes(x=C)) + geom_point(aes(y=BROWN.P), ) + geom_line(aes(y=BROWN.P, , color

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

流程图基本符号 首先要记住图中1.2.3.4.6这几种符号. 图片摘自网络 流程图基本概念及入门 简易流程图 流程图简介(基本符号与绘制工具) 你可能学了假流程图,三步教会你绘制大厂流程图 使用流程图描述算法 用流程图描述算法(包含案例) 程序流程图怎么画 ER图 如何用ER图绘制业务实体模型 绘图工具 用yEd绘制流程图的教程 yEd官网 用Graphviz画图-适合画数据结构中的各种图

假如数据格式是这样: day    邓文迪    微博    城管0    0.0    9.262970888519191E-4    0.01    0.0    0.0014477585501346314    0.02    0.0    0.0010537133405673631    0.03    0.0    0.001019433865726601    1.640094753065665E-44    0.0    0.0011060571441833288    0.05 

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

1.画引用类 引用到了类时,需要画关联线,否则其他基本类型(int.string.date等)不画. 2.画集合 当然,方法1中可加入箭头.对应java代码: public class Sale { private List<SalesLineItem> lineItems = new ArrayList<SaleLineItem>(); //... }

E-R图也称实体-联系图(Entity Relationship Diagram),提供了表示实体类型.属性和联系的方法,用来描述现实世界的概念模型. 它是描述现实世界关系概念模型的有效方法.是表示概念关系模型的一种方式.用"矩形框"表示实体型,矩形框内写明实体名称:用"椭圆图框"或圆角矩形表示实体的属性,并用"实心线段"将其与相应关系的"实体型"连接起来: 用"菱形框"表示实体型之间的联系成因,在菱形框内

UML 能帮我们做什么? 我们在进行项目的时候,通过使用 UML 的面向对象图的方式来更明确.清晰的表达项目中的架设思想.项目结构.执行顺序等一些逻辑思维. UML 介绍: 1997年,OMG 组织(Object Management Group对象管理组织)发布了统一建模语言(Unified Modeling Language,UML).UML 是一种编制软蓝图的标准化语言,它的目标之一就是为开发团队提供标准通用的设计语言来开发和构建计算机应用.UML 提出了一套 IT 专业人员期待多年的统一

说起函数,大家应该都不陌生吧,函数不论是在初中还是在高中都是需要重点学习的知识点,不仅仅是重点,更是作为难点曾出现在高考最后一道大题中.那今天我们就来做一个函数思维导图,来简单地了解一下关于函数的一些基本知识. 老规矩,先给大家讲一讲小编用的软件跟系统,我这里使用的是MindManager Windows 21,我将会运用这个软件来给大家做函数思维导图. 这里主要以高中生所学的函数知识为蓝本,在高中里面,学生需要学习函数的概念.性质与微积分这三大块. 图1:函数思维导图框架 在概念里面需要明白是

摘自:https://segmentfault.com/q/1010000002760775

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

使用python的图形库. 环境:conda+jupyter notebook 代码如下: import numpy as np from PIL import Image from numba import jit MAXITERS = 200 RADIUS = 100 @jit def color(z, i): v = np.log2(i+1-np.log2(np.log2(abs(z))))/5 if v < 1.0: return v**4, v**2.5, v else: v = ma

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

import matplotlib.pyplot as plt lena = mpimg.imread(r'C:\Users\Administrator.WIN-QV9HPTF0DHS\Desktop\Project\GA\GAutomator\screenshot\btn_close_1527581659.png') # 读取和代码处于同一目录下的 lena.png# 此时 lena 就已经是一个 np.array 了,可以对它进行任意处理plt.scatter(50, 45, color='