目录 需求 借鉴 echarts 的 demo 最终实现思路 实现效果 遇到的问题: 代码映射 源码 最后 始终如一 需求 需要利用 echarts 实现区间柱状图,效果如下: 效果来源于:g2-柱状图 借鉴 echarts 的 demo 柱状图-深圳月最低生活费组成 柱状图-阶梯瀑布图 demo 区间实现思路(视觉欺骗) 通过 bar 的 series 的 stack (堆叠)属性,实现柱子堆叠. 再通过 bar 的 series 的 itemStyle 设置作为辅助的柱子隐藏(透明度为 0)

前段时间, 做一个羡慕, 需要使用到瀑布流! 说道瀑布流, 或许大家都不陌生, 瀑布流的实现也有很多种! 从scrollView 到 tableView 书写的瀑布流, 然后再到2012年iOS6 苹果API 新加进的collectionView进行的瀑布流封装! 确实, 不论是写起来还是用起来都要方便很多! 由于项目开发中需要使用到很像瀑布流, 本来想着懒省事, 直接搜一个第三方, 可搜了一会, 并没有搜到有关横向瀑布流的第三方! 于是就决定自己写一个吧! 里边用到的就是UIColleciti

介绍 对于绘制某些类型的数据来说,瀑布图是一种十分有用的工具.不足为奇的是,我们可以使用Pandas和matplotlib创建一个可重复的瀑布图. 在往下进行之前,我想先告诉大家我指代的是哪种类型的图表.我将建立一个维基百科文章中描述的2D瀑布图. 这种图表的一个典型的用处是显示开始值和结束值之间起“桥梁”作用的+和-的值.因为这个原因,财务人员有时会将其称为一个桥梁.跟我之前所采用的其他例子相似,这种类型的绘图在Excel中不容易生成,当然肯定有生成它的方法,但是不容易记住. 关于瀑布图需要记

最近准备给组内的新同学们分享下 Fiddler 这枚神器,可以讲的地方太多,我打算把一节课讲不完的内容写在博客上,大家可以随便看看.今天先介绍下 Fiddler 的瀑布图. 每个网络请求都会经历域名解析.建立连接.发送请求.接受数据等阶段.把多个请求以时间作为 X 轴,用图表的形式展现出来,就形成了瀑布图.在 Fiddler 中,只要在左侧选中一些请求,右侧选择"Timeline"标签,就可以看到这些请求的瀑布图,如下(点击查看大图): 看到这张图,你是否可以回答这些问题: 图标的 Y

IBCS图表,每个细节都值得反复琢磨参悟,此篇给大家送上详尽的瀑布图方式下的利润数据观察.请不要拿Excel2016版提供的瀑布图与IBCS版的瀑布图作对比,那完全不是一个级别的,可以类比为拿一辆经济型小车和一辆特拉斯来对比,没有可比性. Excel原生的设计图表从来都只有被吐槽的份 千呼万唤出来的Excel新图表,真的好用么?真的够用么?从来对图表有点追求的人都很不屑于用Excel原生图表出来的效果,颜色丑,看多两眼就显呆板,就连新出的一堆瀑布图.树状图.漏斗图等也不出例外. 当一般普通用户用

本文首发于微信公众号 **“ 生信补给站 ”** ,期待您的关注!!! 原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s/G-0PtaoO6bYuhx_D_Rlrlw 对于组学数据的分析和展示来说,maftools算是一个宝藏“R包”,可用于MAF格式的组学数据的汇总,分析和可视化展示. ​ 随着癌症基因组学的进步, 突变注释格式+Specification) (MAF) 被广泛用于存储检测到的somatic variants.The Cancer Genome Atlas 项目对

Tableau绘制漏斗图.甘特图.瀑布图.镶边面积图.阴影坡度图 本文首发于博客冰山一树Sankey,去博客浏览效果更好.直接右上角搜索该标题即可 一. 漏斗图 数据源 1.1 分色直条漏斗图 (1)导入数据 (2)将[数量]拖到行这一栏,将[阶段]拖到标记下的颜色选项卡吗,之后对数量进行降序排列. (3)把[数量]拖到标记下的大小选项卡,视图设置为整个视图 (4)把[阶段],[数量]拖到标签选项卡,并对数量进行快速表计算--合计百分比. (5)下面的图形由于太少而导致无法显示标签,对此可手动的

aaarticlea/png;base64,iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAXcAAAKxCAIAAAAn+3udAAAKqWlDQ1BJQ0MgUHJvZmlsZQAASImVlg

主题:指定日期内,不同地区的发布信息的数量的变化曲线 数据库是mongod 数据是58同城的发布的信息 整体思路: 1由于从数据库中拿到的数据,格式等方面并不一样能完全满足需求,需要对数据库中的数据进行整理 2 更新数据库 3 数据可视化 出发点: 从哪天开始,到哪天结束 具体区域 追求点: 以上区域在 限定时间内的发帖变化. part1:拿到截止天和开始天之间的每一天. 为什么把这个功能单独拿出来作为一个函数? because 后面生成图表是,横坐标是 每一天. 所以,这样设计是有意义的. 这

实现方式一: 将数据(Point[])根据索引沿X轴使用虚拟画布进行绘制,每个数据绘制大小为1px * 1px:最终绘制出的宽度等于数据的总长度.标记并存储当前绘制的图为PreviousBitmap; 继续置顶绘制第二组数据,第二组数据绘制完后,将标记的PreviousBitmap作为Image在Y轴距离顶部距离为1px的地方用DrawingContext.DrawImage()方式绘制,以此类推.核心代码如下: private void DoAddDataArray(Point[] arrPo

一.将子类别拖至列,利润拖拽至行,类型改为甘特条形图 二 右键利润-快速表计算-汇总(数据会从左向右显示累计汇总) 三.创建计算字段-[利润] 四.将负利润拖拽到大小,利润拖拽到颜色 分析-合计-显示行综合 五.右键子类别-排序-按照利润字段降序排序 六.其它细节调整

博客:www.jiaopengzi.com 焦棚子的文章目录 请点击下载附件 一.效果 二.data 三.添加字段 注意红色框标注地方 四.code # 下面用于创建数据帧并删除重复行的代码始终执行,并用作脚本报头: # dataset <- data.frame(dim, wd, values) # 在此处粘贴或键入脚本代码: ====================================================================================

前言: 有时候做项目过程中,设计的是一张横向的长图,但是我们需要在手机端观看的时候,也想把手机横着观看,这样视野更宽阔,如何解决这个问题呢? html <div class="imgBox"> </div> css .imgBox { height: 3.75rem; width: 6.67rem; background-image: url('../images/bigBg.jpg'); background-repeat: no-repeat; backgr

出处:https://brucezhaor.github.io/blog/2016/06/13/excel2ggplot/#%E5%89%8D%E8%A8%80 目录 前言 1.用到的包 2.数据准备 3.数据转换 柱形图 1.簇状柱形图 2.堆积柱形图 3.百分比堆积柱形图 4.三维簇状柱形图 5. 三维堆积柱形图 6.三维百分比堆积柱形图 7.三维柱形图——用分面替代 折线图 1.折线图 2.堆积折线图 3.百分比堆积折线图 4.带标记的折线图 5.带标记的堆积折线图 6.带标记的百分比堆积

在淘宝UWP中,搜索结果列表是用户了解宝贝的重要一环,其中的图片效果对吸引用户点击搜索结果,查看宝贝详情有比较大的影响.为此手机淘宝特意在搜索结果列表上采用了2种表现方式:一种就是普通的列表模式,而另一种则是突出宝贝图片的瀑布流模式. 如果用户搜索某些关键字,如女装类的情况下,淘宝的搜索结果会自动切换到瀑布流模式,让宝贝的美图更加冲击用户的视觉. 但是UWP默认的列表控件并没有这种效果,listview控件中虽然子元素可以不一样大小,但是只能有1列,gridview控件虽然有多列,但每个子元素都

项目中总会遇到加载长图的需求,图片的长度可能是手机长度的很多倍,也就是需要通过滑动来查看图片.比较简单的实现方式就是使用ScrollView来加载长图,但是这样做有一个很严重的问题,就是内存消耗严重.我这里有一张长图,宽高为440*10260,大小为477KB,使用ScrollView加载的话,总内存消耗为97M,是相当恐怖的.而使用优化后的自定View加载长图,内存消耗为46M,极大的减少了内存的优化,效果非常明显.我简单说一下实现的过程 1.创建自定义View——BigImageView对B

前言 本文的文字及图片来源于网络,仅供学习.交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理. 作者: 我被狗咬了 在谈及数据可视化的时候,我们通常都会使用到matplotlylib,pyecharts这些可视化的手段.但是,今天我主要来介绍Plotly这款可视化的库. 这个库是使用js写的前端,所以画出来的图非常的漂亮,不像matplotlylib画出来的那么生硬.plotly提供了Python的支持库,使用pip直接安装就可以: pip install plot

不知道你有没有被 Wordle 这款游戏刷屏,在本期热点速览的特推部分选了一个 React 编写的开源版本同你分享,而本次公众号摘要也是一个提示, 只不过这个只能盲猜了.别小瞧 Wordle 这个游戏,该项目刚被人用一百万美刀收购了- 别气馁,下一个百万美金也许就在你手里,首先,我们先看看本周有什么好用的小工具:高颜值 React UI 库 NextUI.帮你处理 Python 代码格式的 Black,管理知识形成树结构的 trilium,最后还有一个源自于兴趣的追踪名人飞机的 plane-no

有向图 在有向图中,结点对<x ,y>是有序的,结点对<x,y>称为从结点x到结点y的一条有向边,因此,<x,y>与<y,x>是两条不同的边.有向图中的结点对<x,y>用一对尖括号括起来,x是有向边的始点,y是有向边的终点,有向图中的边也称作弧. 无向图 在无向图中,结点对(x,y)是无序的,结点对(x,y)称为与结点x和结点y相关联的一条边.(x,y)等价于<x,y>和<y,x>. 完全图 在有n个结点的无向图中,若有n

题意:给一个图,图中有部分是向边,部分是无向边,要求判断是否存在欧拉回路,若存在,输出路径. 分析:欧拉回路的定义是,从某个点出发,每条边经过一次之后恰好回到出发点. 无向边同样只能走一次,只是不限制方向而已,那么这个情况下就不能拆边.不妨先按照所给的start和end的顺序,初步定下该无向边的顺序(若不当,一会再改).那么有个问题,我们需要先判断其是否存在欧拉回路先. 混合图不满足欧拉回路因素有:(1)一个点的度(无论有无向)是奇数的,那么其肯定不能满足出边数等于入边数.(2)有向边的出入度过

今天我们讲一个下怎么使用随机游走算法PersonalRank实现基于图的推荐. 在推荐系统中,用户行为数据可以表示成图的形式,具体来说是二部图.用户的行为数据集由一个个(u,i)二元组组成,表示为用户u对物品i产生过行为.本文中我们认为用户对他产生过行为的物品的兴趣度是一样的,也就是我们只考虑“感兴趣”OR“不感兴趣”.假设有下图所示的行为数据集. 其中users集U={A, B, C},items集I = {a,b,c,d}.则用户物品的二部图如下所示: 我们用G(V, E)来表示这个图,则顶