数据可视化

数据可视化

数据可视化
  • 数据可视化主要目的:借助于图形化手段,清晰有效地传达与沟通信息。
  • 数据可视化可以把冰冷的数字转换成图形,揭示蕴含在数据中的规律和道理。
常用的数据可视化库:
  • D3.js 目前 Web 端评价最高的 Javascript 可视化工具库(入手难)
  • ECharts.js 百度出品的一个开源 Javascript 数据可视话库
  • Highcharts.js 国外的前端数据可视化库,非商用免费,被许多国外大公司所使用
  • AntV 蚂蚁金服全新一代数据可视化解决方案
  • Highcharts 和 ECharts 就像是 Office 和 WPS 的关系
选择 ECharts 的原因
  • ECharts 遵循 Apache-2.0 开源协议,免费商用。
  • 全新4.0 SVG + Canvas 双引擎动力更佳。
  • 中文文档,阅读使用友好。
  • 上手简单。
  • 兼容性好:兼容当前绝大部分浏览器(IE8/9/10/11, Chrome, Firefox, Safari 等)

ECharts, 一个使用 Javascript 实现的开源可视化库,可以流畅的运行在 PC 和移动设备上,兼容当前绝大部分浏览器(IE8/9/10/11, Chrome, Firefox, Safari 等),底层依赖矢量图形库 ZRender,提供直观,交互丰富,可高度个性化定制的数据可视化图表。

ECharts 使用五部曲

步骤一:下载并引入 echarts.js 文件
步骤二:准备一个具备大小(宽高)的 DOM 容器
步骤三:初始化 echarts 实例对象
步骤四:指定配置项和数据(option)
步骤五:将配置项设置给 echarts 实例

  • 下载引入 (…)

html 引入

<script src="/js/echarts.min.js"></script>

vue 引入

import echarts from 'echarts'
  • 容器准备

dom 元素

<div class="chartBox" id="chartBox"></div>

...
...

.chartBox {
    width: 800px;
    height: 600px;
}

  • 初始化实例
// 初始化实例对象 echarts.init(dom容器);
var myChart = echarts.init(document.querySelector("#chartBox"));
  • 指定配置项和数据
// 指定配置项和数据
var option = {
    title: {
        text: 'ECharts 入门示例'
    },
    tooltip: {},
    legend: {
        data: ['销量'],
    },
    xAxis: {
        data: ['衬衫', '羊毛衫', '雪纺衫', '裤子', '高跟鞋', '袜子']
    },
    yAxis: {},
    series: [{
        name: '销量',
        type: 'bar',
        data: [500, 2000, 360, 100, 158, 267]
    }]
}
  • 把配置项给实例对象
// 把配置项给实例对象;
myChart.setOption(option);

完整代码:

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">

<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
    <title>Hello ECharts!</title>
    <style>
        .chartBox {
            width: 800px;
            height: 600px;
            border: 1px darkblue dashed;
        }
    </style>
</head>

<body>
    <div class="chartBox" id="chartBox"></div>

    <script src="/js/echarts.min.js"></script>
    <script>
        // 初始化实例对象 echarts.init(dom容器);
        var myChart = echarts.init(document.querySelector("#chartBox"));

        // 指定配置项和数据
        var option = {
            title: {
                text: 'ECharts 入门示例'
            },
            tooltip: {},
            legend: {
                data: ['销量'],
            },
            xAxis: {
                label: {
                    show: false
                },
                data: ['衬衫', '羊毛衫', '雪纺衫', '裤子', '高跟鞋', '袜子']
            },
            yAxis: {},
            series: [{
                name: '销量',
                // type: 'bar', // 柱状图
                // type: 'line', // 折线图
                type: 'pie', // 饼状图
                data: [500, 2000, 360, 100, 158, 267]
            }]
        }

        // 把配置项给实例对象;
        myChart.setOption(option);
    </script>
</body>

</html>
ECharts 官网
ECharts 官网: http://echarts.apache.org/
ECharts 社区
【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕非线性三自由度四轴飞行器模拟器的研究展开,重点介绍基于Matlab代码实现的四轴飞行器动力学建模与仿真方法。研究构建了考虑非线性特性的飞行器数学模型,涵盖姿态动力学与运动学方程,实现了三自由度(滚转、俯仰、偏航)的精确模拟。文中详细阐述了系统建模过程、控制算法设计思路及仿真结果分析,帮助读者深入理解四轴飞行器的飞行动力学特性与控制机制;同时,该模拟器可用于算法验证、控制器设计与教学实验。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及无人机相关领域的工程技术人员,尤其适合从事飞行器建模、控制算法开发的研究生和初级研究人员。; 使用场景及目标:①用于四轴飞行器非线性动力学特性的学习与仿真验证;②作为控制器(如PID、LQR、MPC等)设计与测试的仿真平台;③支持无人机控制系统教学与科研项目开发,提升对姿态控制与系统仿真的理解。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块分析,重点关注动力学方程的推导与实现方式,动手运行并调试仿真程序,以加深对飞行器姿态控制过程的理解。同时可扩展为六自由度模型或加入外部干扰以增强仿真真实性。
基于分布式模型预测控制DMPC的多智能体点对点过渡轨迹生成研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制(DMPC)的多智能体点对点过渡轨迹生成研究”展开,重点介绍如何利用DMPC方法实现多智能体系统在复杂环境下的协同轨迹规划与控制。文中结合Matlab代码实现,详细阐述了DMPC的基本原理、数学建模过程以及在多智能体系统中的具体应用,涵盖点对点转移、避障处理、状态约束与通信拓扑等关键技术环节。研究强调算法的分布式特性,提升系统的可扩展性与鲁棒性,适用于多无人机、无人车编队等场景。同时,文档列举了大量相关科研方向与代码资源,展示了DMPC在路径规划、协同控制、电力系统、信号处理等多领域的广泛应用。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器人学基础的研究生、科研人员及从事智能系统开发的工程技术人员;熟悉Matlab/Simulink仿真环境,对多智能体协同控制、优化算法有一定兴趣或研究需求的人员。; 使用场景及目标:①用于多智能体系统的轨迹生成与协同控制研究,如无人机集群、无人驾驶车队等;②作为DMPC算法学习与仿真实践的参考资料,帮助理解分布式优化与模型预测控制的结合机制;③支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发中的算法验证与性能对比。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注DMPC的优化建模、约束处理与信息交互机制;按文档结构逐步学习,同时参考文中提及的路径规划、协同控制等相关案例,加深对分布式控制系统的整体理解。
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