phplot 多色显示数据

本文演示如何利用PHP脚本和PHPlot库生成动态条形图,每根条形的颜色根据其数值动态调整,实现数据可视化。通过自定义的数据颜色选择回调函数,赋予不同数据范围特定的颜色,如绿色代表超过80%,黄色代表60%-80%,红色代表低于60%。示例中展示了一个包含每月绩效数据的条形图,直观地展示了绩效评级。


<?php
# PHPlot Example: Bar chart with bar color depending on value
require_once 'phplot.php';

# Callback for picking a data color.
# PHPlot will call this every time it needs a data color.
# This returns a color index which depends on the data value.
# Color 0 is for values >= 80%, 1 is for >= 60%, 2 is for < 60%.
# The data_array must have 'text-data' type.
function pickcolor($img, $data_array, $row, $col)
{
  $d = $data_array[$row][$col+1]; // col+1 skips over the row's label
  if ($d >= 80) return 0;
  if ($d >= 60) return 1;
  return 2;
}

# The data array has our monthly performance as a percentage.
$data = array(
    array('Jan',  95), array('Feb',  75), array('Mar',  83),
    array('Apr',  66), array('May',  90), array('Jun',  80),
    array('Jul',  70), array('Aug',  50), array('Sep',  60),
    array('Oct',  70), array('Nov',  80), array('Dec',  45),
);

$plot = new PHPlot(800, 600);
$plot->SetImageBorderType('plain'); // Improves presentation in the manual
$plot->SetPlotType('bars');
$plot->SetDataValues($data);
$plot->SetDataType('text-data');
$plot->SetTitle('Monthly Performance Rating');

# Turn off X Tick labels which have no meaning here.
$plot->SetXTickPos('none');

# Force the Y axis to be exactly 0:100
$plot->SetPlotAreaWorld(NULL, 0, NULL, 100);

# Establish the function 'pickcolor' as a data color selection callback.
# Set the $data array as the pass-through argument, so the function has
# access to the data values without relying on global variables.
$plot->SetCallback('data_color', 'pickcolor', $data);

# The three colors are meaningful to the data color callback.
$plot->SetDataColors(array('green', 'yellow', 'red'));

# The legend will explain the use of the 3 colors.
$plot->SetLegend(array('Exceeded expectations', 'Met expectations',
  'Failed to meet expectations'));

$plot->DrawGraph();

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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