[1]实例代码 (1)代码目录结构(备注:QtCreator默认步骤新建工程) (2)工程pro文件 QT += core gui greaterThan(QT_MAJOR_VERSION, ): QT += widgets TARGET = painter TEMPLATE = app SOURCES += main.cpp\ mainwindow.cpp HEADERS += mainwindow.h FORMS += mainwindow.ui (3)头文件 #ifndef MAINWIN

set(gca,'FontSize',16) %%设置横纵坐标字体的大小

%SA:利用SA算法解决TSP(数据是14个虚拟城市的横纵坐标)问题——Jason niu X = [16.4700 96.1000 16.4700 94.4400 20.0900 92.5400 22.3900 93.3700 25.2300 97.2400 22.0000 96.0500 20.4700 97.0200 17.2000 96.2900 16.3000 97.3800 14.0500 98.1200 16.5300 97.3800 21.5200 95.5900 19.4100

关于sql 分组统计查询,我们在做报表的时候经常需要用到;今天就在这里整理下; 先附上一段sql代码: if object_id(N'#mytb',N'U') is not null drop table #mytbgodeclare @Year intset @Year=2014create table #mytb ([Date] int,[Count] int,[Price] decimal(18, 0),[spbm] varchar(50),[sppp] varchar(100),[spm

1.问题描述 一组单选按钮,有周和月之分,选择"周",柱状图横坐标显示的是周,纵坐标显示的是人数:选择"月",柱状图横坐标显示的月,纵坐标显示的是比率. 2.演示实例 <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?> <s:Application xmlns:fx="http://ns.adobe.com/mxml/2009" xmlns:s="lib

origin默认是只能多个纵坐标,不能多个横坐标,所以这种情况只能先作成多个Y,然后像这样exchange一下.

h = i % * hCount; v = Math.floor(i / hCount);

imshow(I);title('公路');axis on;  %如果不需要,on改为off

# -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import matplotlib.mlab as mlab import matplotlib.pyplot as plt from scipy import optimize plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False #用来正常显示负号 ax = plt.

转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_67cf08270100ww0p.html 一.坐标系简介. Qt中每一个窗口都有一个坐标系,默认的,窗口左上角为坐标原点,然后水平向右依次增大,水平向左依次减小,垂直向下依次增大,垂直向上依次减小.原点即为(0,0)点,然后以像素为单位增减. 例如: void Dialog::paintEvent(QPaintEvent *) { QPainter painter(this); painter.setBrush(Qt::red

JupyterLab绘图 喜欢python的同学,可以到 https://v3u.cn/(刘悦的技术博客) 里面去看看,爬虫,数据库,flask,Django,机器学习,前端知识点,JavaScript,还有各种练习题,在里面可以自由提问.接触python时间不长,想扩展知识面,了解更多知识的朋友,欢迎你的加入 友情链接:   https://v3u.cn/ #需要导的包 from numpy import random import pandas as pd import numpy as n

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

散点图是指在回归分析中,数据点在直角坐标系平面上的分布图,散点图表示因变量随自变量而变化的大致趋势,据此可以选择合适的函数对数据点进行拟合. 用两组数据构成多个坐标点,考察坐标点的分布,判断两变量之间是否存在某种关联或总结坐标点的分布模式.散点图将序列显示为一组点.值由点在图表中的位置表示.类别由图表中的不同标记表示.散点图通常用于比较跨类别的聚合数据. 散点图通常用于显示和比较数值,例如科学数据.统计数据和工程数据. 初认识:使用numpy包的random函数随机生成100组数据,然后通过sc

# coding:utf-8 from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np plt.style.use('ggplot') x = np.random.randn(200) y = x + np.random.randn(200) * 0.5 # 确定图的位置 margin_border = 0.1 width = 0.6 margin_between = 0.02 height = 0.2 left_s = margin_bor

声明:本文原创于yafeilinux的百度博客,http://hi.baidu.com/yafeilinux 转载请注明出处. 我看了这篇文章很好很容易理解.如果看了Qt助手之后更加的形象. 前面一节我们讲解了图片的显示,其中很多都用到了坐标的变化,这一节我们简单讲一下Qt的坐标系统,其实也还是主要讲上一节的那几个函数.这里我们先讲解一下Qt的坐标系,然后讲解那几个函数,它们分别是:translate()函数,进行平移变换:scale()函数,进行比例变换:rotate()函数,进行旋转变换:s

对比常用统计图 折线图: 特点:能够显示数据的变化趋势,反映事物的变化情况.(变化) 直方图: 特点:绘制连续性的数据,展示一组或者多组数据的分布情况(统计) 条形图: 特点:绘制离散的数据,能够一眼看出各个数据的大小,比较数据之间的差距(统计) 散点图: 特点:判断变量之间是否存在数量关联趋势,展示离群点(分布规律) 绘制散点图(plt.scatter) 假设通过爬虫你获取到了北京2016年3,10月份每天白天的最高气温(分别位于列表a,b),那么此时如何寻找出气温和随时间(天)变化的某种规律

https://datawhalechina.github.io/pms50/#/chapter3/chapter3 如果你想了解两个变量如何相互改变,那么最佳拟合线就是常用的方法. 下图显示了数据中各组之间最佳拟合线的差异. 要禁用分组并仅为整个数据集绘制一条最佳拟合线,请从下面的 sns.lmplot()调用中删除 hue ='cyl'参数. 导入所需要的库 # 导入numpy库 import numpy as np # 导入pandas库 import pandas as pd # 导入m

1  简介 使用Qt的charts模块来绘制图表,案例来自Qt自带的demo. charts模块简介:Qt Chars模块提供了一系列容易使用的图表组件.需要使用charts组件时,需要导入Qt Charts模块,通过如下方式:QT += charts 在安装Qt Creator的时候,需要勾选上这个模块,不然是不能使用的. 2  Qt Charts总览 Qt Chars支持绘制:坐标图.柱状图.折线图.饼图.曲线图.散点图等. 3  测试及说明 首先创建一个工程,继承至MainWindow组件

k-近邻算法(kNN)采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类. 优点:精度高.对异常值不敏感.无数据输入假定 缺点:计算复杂度高.空间复杂度高 使用数据范围:数值型和标称型 工作原理:存在一个样本数据集合,也称为训练样本集,并且样本集中每个数据都存在标签,即我们知道样本集中每一数据与所属分类的对应关系.输入没有标签的新数据后,将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较,然后算法提取样本集中特征最相似数据(最近邻)的分类标签.一般来说,我们只选择样本数据集中前k个最相似的数据,这就是k-

目录 1 描述性统计是什么?2 使用NumPy和SciPy进行数值分析 2.1 基本概念 2.2 中心位置(均值.中位数.众数) 2.3 发散程度(极差,方差.标准差.变异系数) 2.4 偏差程度(z-分数) 2.5 相关程度(协方差,相关系数) 2.6 回顾3 使用Matplotlib进行图分析 3.1 基本概念 3.2 频数分析 3.2.1 定性分析(柱状图.饼形图) 3.2.2 定量分析(直方图.累积曲线) 3.3 关系分析(散点图) 3.4 探索分析(箱形图) 3.5 回顾4 总结5 参

QCustomPlot 是一个比较小的 QT 图表插件.使用时,我们在程序中写完相关调用的代码后,只需将 QCunstomPlot.cpp 和 QCustomPlot.h 两个文件加入工程,正常编译即可.看起来使用挺方便.对于简单的,效率不高的数据可视化需求,基本能满足.这里把使用该插件的一些经验做简单记录. 1. 插件的声明 QCustomPlot 的官方文档里,只介绍了在 QT Designer 中 prompt 插件的方法,如果是使用可视化窗口设计界面,这样就足够了.但是,如果用纯代码来设