[转]Struts2整合之动态图表OpenFlashChart

本文介绍如何在Struts2框架中集成OpenFlashChart (OFC),实现柱状图、折线图和饼状图的展示。通过使用jofc2插件简化JSON数据生成过程,提高开发效率。
Java开源项目中制作图表比较出色的就是JFreeChart了,相信大家都听说过,它不仅可以做出非常漂亮的柱状图,饼状图,折线图基本图形之外,还能制作甘特图,仪表盘等图表。在Web应用中可以为项目增色不少。JFreeChart技术成熟,完全是通过Java代码控制图表生成,掌握难度不大。但是它的一个缺点就是所有资源在服务器端生成,需要占用大量的服务器资源,而且图表以流的形式输送到客户端也占用了大量的网络资源。
    对于服务器资源和网络资源吃紧的项目还不得不想办法,虽然JFreeChart非常的华丽,但是还好有Open Flash Chart,制作简单的柱状图,饼状图和折线图足够用,而且Flash的展示效果绝不比JFreeChart的差。项目地址是:http://teethgrinder.co.uk/open-flash-chart/
    先说说Open Flash Chart的工作原理,不要看到Flash就害怕,OFC的开发包内就是一个flash文件,其实我们不需要改动原有的Flash,只需给Flash提供符合规范的数据即可。OFC所需的数据格式就是JSON,JSON不依赖于任何技术(Java,.NET和PHP都有生成JSON代码的工具),这就使得OFC更加Open。本文从Java角度出发,使用Struts2框架,来分析OFC的使用。
    GoogleCode社区的一款开源插件为Java开发者使用OFC提供了JSON生成的专用工具,那就是jofc2,我可以使用jofc2采用类似JFreeChart的方式来组织代码,大大提升开发效率。该项目的地址是:http://jofc2.googlecode.com


首先把OFC的java支持包导入到struts2的工程里面,我这里用的是最新的jofc2-1.0-0.jar,然后把OFC需要的Flash文件expressInstall.swf和open-flash-chart.swf还有一个js文件swfobject.js导入到你的项目里,那么一个Struts2整合OFC项目已经部署好了,接下来是配置,是不是很方便很简洁呢?

这是显示Flash图表的显示页面,这里我只例举了三种风格的图表:

<html>
<head>
<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8">
<title>open-flash-chart</title>
<script type="text/javascript" src="flashchart/swfobject.js"></script>
<script type="text/javascript">

var barChartData = {"data-file":"flashchart/barChart.action"}; 
var lineChartData = {"data-file":"flashchart/lineChart.action"};
var pieChartData = {"data-file":"flashchart/pieChart.action"};

var params = {menu: "false",scale: "noScale",wmode:"opaque"}; 

swfobject.embedSWF(
		"flashchart/open-flash-chart.swf", 	//open-flash-chart图标显示组件
		"barChart_div", 					//将图表显示到指定的DIV中
		"600", 								//图表宽度
		"400", 								//图表高度
		"9.0.0",    						//指定flash播放器版本
		"flashchart/expressInstall.swf",    //flashplayer检查提示安装程序
		barChartData,						//从服务器端装载JSON格式的图表数据
		params
);

swfobject.embedSWF(
		"flashchart/open-flash-chart.swf", 	//open-flash-chart图标显示组件
		"lineChart_div", 					//将图表显示到指定的DIV中
		"600", 								//图表宽度
		"400", 								//图表高度
		"9.0.0",    						//指定flash播放器版本
		"flashchart/expressInstall.swf",    //flashplayer检查提示安装程序
		lineChartData,						//从服务器端装载JSON格式的图表数据
		params
);

swfobject.embedSWF(
		"flashchart/open-flash-chart.swf", 	//open-flash-chart图标显示组件
		"pieChart_div", 					//将图表显示到指定的DIV中
		"600", 								//图表宽度
		"400", 								//图表高度
		"9.0.0",    						//指定flash播放器版本
		"flashchart/expressInstall.swf",    //flashplayer检查提示安装程序
		pieChartData,						//从服务器端装载JSON格式的图表数据
		params
);

</script>
</head>
<center>
<body>
	<h1>柱状图玻璃效果图表</h1>
	<div id="barChart_div"></div>
	
	<h1>折线图表</h1>
	<div id="lineChart_div"></div>
	
	<h1>折线图表</h1>
	<div id="pieChart_div"></div>
</body>
</center>
</html>


这是专门为OFC配置的result的type,会在后面的struts.xml里面用到。

public class OfcResultType extends StrutsResultSupport{

	private static final long serialVersionUID = -904262813914309932L;
	
	private static final String OFC_ENCODING = "UTF-8";

	protected void doExecute(String arg0, ActionInvocation inv) throws Exception {
		Chart chartData = (Chart) inv.getStack().findValue("ofcChart");
		HttpServletResponse response = ServletActionContext.getResponse();
		
		response.setContentType("application/json-rpc;charset=" + OFC_ENCODING);
		response.setHeader("Cache-Control", "no-cache");
		response.setHeader("Expires", "0");
		response.setHeader("Pragma", "No-cache");
		
		String json = chartData.toString();
		response.setContentLength(json.getBytes(OFC_ENCODING).length);
		PrintWriter out = response.getWriter();
		out.print(json);
		out.flush();
		out.close();
	}

}

只需要这样在struts.xml里面配置result就行了

<constant name="struts.devMode" value="true" />
	
	<package name="ofc" extends="struts-default">
        <result-types>
            <result-type name="ofcChart" class="com.chou.ofc.OfcResultType"/>
        </result-types>
    </package>
	
	
	<package name="flashchart" namespace="/flashchart" extends="ofc">
		<action name="*" class="com.chou.web.FlashChartAction" method="{1}">
			<result type="ofcChart"/>
		</action>
	</package>

接下来是在Action后台利用jofc类库来组织json数据利用response返回给页面从而生成漂亮的图表

public class FlashChartAction extends ActionSupport {

	private static final long serialVersionUID = -51015983910941007L;

	private Chart ofcChart;

	public Chart getOfcChart() {
		return ofcChart;
	}

	public String barChart() throws Exception {
		// y轴数据集合-使用次数
		List<Number> ySet = new ArrayList<Number>();

		// x轴数据集合-浏览器类型
		List<String> xLabel = new ArrayList<String>();

		// 填充y轴
		for (int i = 0; i < 7; i++) {
			ySet.add(i * 100);
		}
		// 填充x轴
		xLabel.add("360Safe");
		xLabel.add("Safari");
		xLabel.add("IE6");
		xLabel.add("Opera");
		xLabel.add("Firefox");
		xLabel.add("IE9");
		xLabel.add("Chrome");

		// 设置X轴内容
		XAxis labels = new XAxis();
		labels.setLabels(xLabel);
		// 设置Y轴显示值域:Range的三个参数含义为:坐标最小值,最大值和步进值
		YAxis range = new YAxis();
		range.setRange(0, 1000, 100);
		
		//玻璃效果柱状图
		//BarChart chart=new BarChart(BarChart.Style.GLASS);
		//Sketch效果柱状图设置  
		SketchBarChart chart = new SketchBarChart();
		chart.addValues(ySet);
		chart.setColour("#6666FF");//折线的颜色
		chart.setText("使用者数量");
		
		// 图表设置
		ofcChart = new Chart("用户浏览器使用量分布");
		ofcChart.setXAxis(labels);
		ofcChart.setYAxis(range);
		ofcChart.addElements(chart);

		return SUCCESS;
	}
	
	public String lineChart() throws Exception {
		// y轴数据集合-使用次数
		List<Number> ySet = new ArrayList<Number>();

		// x轴数据集合-浏览器类型
		List<String> xLabel = new ArrayList<String>();

		// 填充y轴
		for (int i = 0; i < 7; i++) {
			ySet.add(i * 100);
		}
		// 填充x轴
		xLabel.add("360Safe");
		xLabel.add("Safari");
		xLabel.add("IE6");
		xLabel.add("Opera");
		xLabel.add("Firefox");
		xLabel.add("IE9");
		xLabel.add("Chrome");

		// 设置X轴内容
		XAxis labels = new XAxis();
		labels.setLabels(xLabel);
		// 设置Y轴显示值域:Range的三个参数含义为:坐标最小值,最大值和步进值
		YAxis range = new YAxis();
		range.setRange(0, 1000, 100);

		//折线图设置
		LineChart chart = new LineChart(LineChart.Style.NORMAL);  
		chart.addValues(ySet);
		chart.setColour("#6666FF");//柱子的颜色
		chart.setWidth(3);//折线宽度
		chart.setText("使用者数量");
		
		// 图表设置
		ofcChart = new Chart("用户浏览器使用量分布");
		ofcChart.setXAxis(labels);
		ofcChart.setYAxis(range);
		ofcChart.addElements(chart);

		return SUCCESS;
	}

	public String pieChart() throws Exception {
		// y轴数据集合-使用次数
		List<Number> ySet = new ArrayList<Number>();

		// x轴数据集合-浏览器类型
		List<String> xLabel = new ArrayList<String>();

		// 填充y轴
		for (int i = 0; i < 7; i++) {
			ySet.add(i * 100);
		}
		// 填充x轴
		xLabel.add("360Safe");
		xLabel.add("Safari");
		xLabel.add("IE6");
		xLabel.add("Opera");
		xLabel.add("Firefox");
		xLabel.add("IE9");
		xLabel.add("Chrome");

		// 设置X轴内容
		XAxis labels = new XAxis();
		labels.setLabels(xLabel);
		// 饼状图添加块:Range的三个参数含义为:最小值,最大值和步进值
		YAxis range = new YAxis();
		range.setRange(0, 1000, 100);

		//饼状图设置
		PieChart chart = new PieChart();
		chart.addValues(ySet);
		chart.setColours("#d01f3c", "#356aa0", "#C79810","#6666FF");
		chart.setRadius(180); //饼图的半径
		chart.setText("使用者数量");
		chart.setTooltip("#val# / #total#<br>#percent#");
		
		// 图表设置
		ofcChart = new Chart("用户浏览器使用量分布");
		ofcChart.setXAxis(labels);
		ofcChart.setYAxis(range);
		ofcChart.addElements(chart);

		return SUCCESS;
	}
}

原文地址: http://zhou137520.iteye.com/blog/1573398

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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