qcharts扇型图

2024-10-26

47.QT-QChart之曲线图,饼状图,条形图使用

1.使用准备在pro中, 添加QT+= charts 然后在界面头文件中添加头文件并声明命名空间,添加: #include <QtCharts> QT_CHARTS_USE_NAMESPACE 2.QChart之曲线图绘制曲线图需要用到3个类 QSplineSeries: 用于创建有由一系列数据组成的曲线.类似的还有QPieSeries(饼图数据). QLineSeries(折线数据) QChart: 图表界面,用来管理图表内容,颜色,大小等 QChartView: 负责显示Q

CozyRSS开发记录1-原型图与Grid

CozyRSS开发记录1-原型图与Grid 1.使用MockPlus画出最简陋的原型图这个界面参考了目前我最常使用的RSS阅读-傲游浏览器的内置RSS阅读器.主体框架划分为上.左下.右下三块,分别是标题栏(工具类)TitleBar.订阅列表栏RSSListFrame.订阅内容栏RSSContentFrame.订阅内容栏又划分为上.左下.右下三部分,分别是RSSContentTitle.RSSContentList.RssContentView. 2.建立CozyRSS工程,用Grid划分窗口

【js类库Raphaël】基于svg中的path画40%表示的环型图

一.可供参考的文档资料. raphaeljs官网:http://raphaeljs.com/ w3c关于path的介绍:http://www.w3.org/TR/2003/REC-SVG11-20030114/paths.html mdn关于path的介绍(英文版):https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/SVG/Tutorial/Paths mdn关于path的介绍(中文版):https://developer.mozilla.org/zh-

06. Matplotlib 2 |折线图| 柱状图| 堆叠图| 面积图| 填图| 饼图| 直方图| 散点图| 极坐标| 图箱型图

1.基本图表绘制 plt.plot() 图表类别:线形图.柱状图.密度图,以横纵坐标两个维度为主同时可延展出多种其他图表样式 plt.plot(kind='line', ax=None, figsize=None, use_index=True, title=None, grid=None, legend=False, style=None, logx=False, logy=False, loglog=False, xticks=None, yticks=None, xlim=None, yl

Python图表数据可视化Seaborn：2. 分类数据可视化-分类散点图|分布图（箱型图|小提琴图|LV图表）|统计图（柱状图|折线图）

1. 分类数据可视化 - 分类散点图 stripplot( ) / swarmplot( ) sns.stripplot(x="day",y="total_bill",data=tips,jitter = True, size = 5, edgecolor = 'w',linewidth=1,marker = 'o') import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt imp

R语言-箱型图&热力图

1.箱型图 boxplot()函数 > metals<-read.csv("metals.csv",header=TRUE) #读取文件和列名 > boxplot(metals, #数据集 + xlab="Metals", #设置X轴标题 + ylab="Atmospheric Concentration in ng per cubic metre", #设置Y轴标题 + main="Atmospheric Metal

python箱型图

#-*- coding: utf-8 -*- import pandas as pd catering_sale = '../data/catering_sale.xls' #餐饮数据 data = pd.read_excel(catering_sale, index_col = u'日期') #读取数据,指定“日期”列为索引列 import matplotlib.pyplot as plt #导入图像库 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']

人工智能_机器学习——pandas - 箱型图

箱型图对数据的展示也是非常清晰的,这是箱型图的一些代码 #导报机器学习三剑客 import numpy as np import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt if __name__ == "__main__": #读取数据第一个参数是文件名 , 第二个是文件页面 df = pd.read_excel('tips.xlsx','sheet1') # print(df) #调查小费比例与用时段关系 df[['p

使用seaborn制图（箱型图）

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns # 设置风格,seaborn有5种基本风格,context表示环境 sns.set(style="white", context="notebook") # 处理中文问题 sns.set_style('whitegrid', {'font.sans-serif':['simhei',

使用matplotlib 制图（柱状图、箱型图）

柱状图: import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt data = pd.read_csv('D:\\myfiles\\study\\python\\analyse\\数据团\\城市数据团_数据分析师_体验课_课程资料\\数据资料\\地市级党委书记数据库(2000-10).csv', encoding='gbk') # 按省份分析市委书记女性比例 # 新建变量data_gender2,字段包括省份.性别 # 去除缺失值 data_gen

利用R求分位数及画出箱型图

1)数据集 data<-c(75.0,64.0,47.4,66.9,62.2,62.2,58.7,63.5,66.6,64.0,57.0,69.0,56.9,50.0,72.0) 默认是四分位:quantile(data) 求某个百分位:例如90% 求两个百分位:例如,10%,90% 产生一系列的等分位:0.1即为10%分位,1表示100%分位,0.1相当于步长10% 2)画箱型图:boxplot()函数 boxplot(data)

canvas绘制三等分饼型图

<!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>Document</title> </head> <body> <canvas id="c"></canvas> <script> var cv = document.getEl

canvas绘制饼型图

<!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>Document</title> </head> <body> <canvas id="c"></canvas> <script> var cv = document.getEl

Python_箱型图绘制与特征值获取

它主要用于反映原始数据分布的特征,还可以进行多组数据分布特征的比较如何利用Python绘制箱型图需要的import的包 import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.font_manager import FontProperties import numpy as np import pandas as pd 该函数是绘制多箱型图,且数据长度不一致的情况,input_dict = {filename1:[a1,a2,...,an],file

箱型图Box

箱型图Box 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 又称为盒须图.盒式图.盒状图或箱线图,是一种用作显示一组数据分散情况资料的统计图. 箱形图最大的优点就是不受异常值的影响,能够准确稳定地描绘出数据的离散分布情况,同时也利于数据的清洗. 例子有一组数据为: 12,15,17,19,20,23,25,28,30,33,34,35,36,37 1.下四分位数Q1 确定四分位数的位置.Qi所在位置=i(n+1)/4,其中i=1,2,3.n表示序列中包含的项数. 根据位置,计算相应的

seaborn分类数据可视化：散点图|箱型图|小提琴图|lv图|柱状图|折线图

一.散点图stripplot( ) 与swarmplot() 1.分类散点图stripplot( ) 用法stripplot(x=None, y=None, hue=None, data=None, order=None, hue_order=None,jitter=True, dodge=False, orient=None, color=None, palette=None,size=5, edgecolor="gray", linewidth=0, ax=None, **kw

matplotlib柱状图、面积图、直方图、散点图、极坐标图、箱型图

一.柱状图 1.通过obj.plot() 柱状图用bar表示,可通过obj.plot(kind='bar')或者obj.plot.bar()生成:在柱状图中添加参数stacked=True,会形成堆叠图. fig,axes = plt.subplots(2,2,figsize=(10,6)) s = pd.Series(np.random.randint(0,10,15),index = list('abcdefghijklmno')) df = pd.DataFrame(np.random.r

R绘图(1): 在散点图边缘加上直方图/密度图/箱型图

当我们在绘制散点图的时候,可能会遇到点特别多的情况,这时点与点之间过度重合,影响我们对图的认知.为了更好地反映特征,我们可以加上点的密度信息,比如在原来散点所在的位置将密度用热图的形式呈现出来,再比如在主图的边缘加上直方图等来反映密度.具体实现如下: 先导入数据,除了ggplot2,还有一个ggExtra包 library(ggplot2) library(tidyverse) library(ggExtra) df=read.table("20191126P31_HTODemux_CiteFu

seaborn学习笔记（四）：箱型图、小提琴图

html { font-family: sans-serif; -ms-text-size-adjust: 100%; -webkit-text-size-adjust: 100% } body { margin: 0 } article, aside, details, figcaption, figure, footer, header, hgroup, main, menu, nav, section, summary { display: block } audio, canvas, p

R语言绘制箱型图

箱形图是数据集中数据分布情况的衡量标准.它将数据集分为三个四分位数.盒形图表示数据集中的最小值,最大值,中值,第一四分位数和第四四分位数. 通过为每个数据集绘制箱形图, 比较数据集中的数据分布也很有用. R中的盒形图通过使用boxplot()函数来创建. 基本公式为: boxplot(x, data, notch, varwidth, names, main) x - 是向量或公式.data - 是数据帧.notch - 是一个逻辑值,设置为TRUE可以画出一个缺口.varwidth - 是一个

盒型图(boxplot)

最近在摆弄数据离散度的时候遇到一种图形,叫做盒图(boxplot).它对于显示数据的离散的分布情况效果不错. 盒图是在1977年由美国的统计学家约翰·图基(John Tukey)发明的.它由五个数值点组成:最小值(min),下四分位数(Q1),中位数(median),上四分位数(Q3),最大值(max).也可以往盒图里面加入平均值(mean).如上图.下四分位数.中位数.上四分位数组成一个“带有隔间的盒子”.上四分位数到最大值之间建立一条延伸线,这个延伸线成为“胡须(whisker)”. 由

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