堆叠双柱状图

海量数据 / Vastbase 深度研究笔记 v3.1 v3.1 重点修订:在 v3.0 审慎版基础上,新增“2026 新变量”章节,纳入 7 亿级定增、HTAP / 多模态时序数据库、G100 V3.0 Build 8 的 3CM+2DN 高可用补强、pgvector / V100 / AI 多模叙事,以及集成服务基因与标准软件 ARR 的拉扯。核心关注点是:Vastbase 能否把 openGauss 生态红利、数据库产品矩阵和行业交付能力,转化为可持续、可复购、低边际成本的标准软件收入。海量不是没有业务基本盘,也不是马上失血致死;客户越多,服务债越大。 阅读详情

在这里插入图片描述

var timeData = ['国保', 'SK', '内保', '治安', '刑事', '信访', '经侦', '涉毒', '涉外','网安'];
option = {
    tooltip: {
        trigger: 'axis',
        axisPointer: {
            animation: false,
        },
    },
    color: ['#5EF1F0', '#98C7FF'],
    legend: {
        data: ['出站乘客数', '进站乘客数'],
        top: 5,
        right: 10,
        itemWidth: 12,
        itemHeight: 12,
        textStyle: {
            color: '#98C7FF',
            fontSize: 12,
        },
    },
    axisPointer: {
        link: {
            xAxisIndex: 'all',
        },
    },
    grid: [
        {
            left: 50,
            right: 50,
            top: '5%',
            height: '30%',
        },
        {
            left: 50,
            right: 50,
            top: '50%',
            height: '30%',
        },
    ],
    xAxis: [
        {
            type: 'category',
            boundaryGap: true,
            data: timeData,
            axisLine: {
                show:true,
            },
            axisLabel: {
                color: '#98C7FF',
                fontSize: 12,
            },
            splitLine: {
                show: false,
            },
            axisTick: {
                show: false,
            },
        },
        {
            gridIndex: 1,
            type: 'category',
            boundaryGap: true,
            data: timeData,
            position: 'top',
            axisLabel: {
                show: false,
            },
            axisLine: {
                show:true,
            },
            splitLine: {
                show: false,
            },
            axisTick: {
                show: false,
            },
        },
    ],
    yAxis: [
        {
            type: 'value',
            axisLine: {
                show:false,
            },
            axisLabel: {
                color: '#98C7FF',
                fontSize: 12,
            },
            splitLine: {
                show: false,
                lineStyle: {
                    color: '#767A8C',
                    opacity: 0.3,
                },
            },
            axisTick: {
                show: false,
            },
        },
        {
            gridIndex: 1,
            type: 'value',
            inverse: true,
            axisLine: {
                show:false,
            },
            axisLabel: {
                color: '#98C7FF',
                fontSize: 12,
            },
            splitLine: {
                show: false,
            },
            axisTick: {
                show: false,
            },
        },
    ],
    series: [
        {
            name: '出站乘客数',
            type: 'bar',
            symbolSize: 8,
            barWidth: 14,
            hoverAnimation: false,
            data: [100, 110, 100, 110, 100, 110, 100, 110, 200,150],
        },
        {
            name: '进站乘客数',
            type: 'bar',
            xAxisIndex: 1,
            yAxisIndex: 1,
            symbolSize: 8,
            barWidth: 14,
            hoverAnimation: false,
            data: [100, 110, 100, 110, 100, 110, 100, 110, 200,150],
        },
    ],
};

在这里插入图片描述

option = {
    // title: {
    //     text: '示例',
    //     left:"center",
    //     subtext: '',
    //     textStyle:{
    //         color:"#000"
    //     }
    // },
    color:['#60c4c4','#fca268', '#d48265', '#91c7ae','#749f83',  '#ca8622', '#bda29a','#6e7074', '#546570', '#c4ccd3'],
    tooltip: {
        trigger: 'axis',
        axisPointer: {
            type: 'shadow'
        },
    },
    legend: {
        left:"right",
        data: ['示例1','示例2'],
        textStyle:{fontSize:16}
    },
    toolbox: {
        show: false
    },
    Calculable: true,
    grid: [{bottom:"60%"},{top:'50%'}],
    xAxis: [
        {
            type: 'category',
            axisLine: {show: true, onZero: false},
            axisTick: {show: false},
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            splitArea: {show: false},
            splitNumber: 20,
            splitLine: {show: false},
            data:['周一','周二','周三','周四','周五'],
            position:"bottom",
            zlevel:10,
            show:true,
            min:0,
            nameTextStyle:{fontSize:16},
        },
        {
            type: 'category',
            show:true,
            axisLine: {show: true, onZero: true},
            axisTick: {show: false},
            axisLabel: {show: false,color:"green",fontSize:16},
            splitArea: {show: false},
            splitNumber: 20,
            splitLine: {show: false},
            data:[],
            gridIndex:1,
            position:"bottom",
            zlevel:10,
            min:0,
            nameTextStyle:{fontSize:16},
        }
    ],
    yAxis: [
        {
            type: 'value',
            // name:"示例1",
            axisLine: {show: true, onZero: false,lineStyle:{color:"#fff"}},
            axisLabel: {formatter: '{value}',fontSize:16},
            axisTick:{show:false},
            minInterval:1,
            splitLine: true,
            nameTextStyle:{fontSize:16},
            min:0
        },
        {
            type: 'value',
            // name:"示例2",
            axisLine: {show: true, onZero: false,lineStyle:{color:"#fff"}},
            axisLabel: {formatter: '{value}',fontSize:16},
            axisTick:{show:false},
            minInterval:1,
            position:"left",
            splitLine :true,
            gridIndex:1,
            nameGap:30,
            inverse:true, 
            nameTextStyle:{fontSize:16},
            min:0
        }
    ],
    series: [
        {type:"bar",name:"示例1",barMaxWidth:40,data:[20, 40, 60, 80, 100]},
        {type:"bar",name:"示例2",barMaxWidth:40,data:[20, 40, 60, 80, 100],xAxisIndex: 1,yAxisIndex: 1}
    ]
};

【HALCON工业视觉应用探索】02. C# + Halcon铸件毛刺机器人打磨引导:点云处理从实验室到工业现场的全流程落地 摘要:铸件毛刺的自动化打磨是机械制造领域的重要难题,其随机性(高度0.1-3mm)和复杂工况导致人工打磨效率低(3分钟/件)、工伤率高。本文基于Halcon 24.11与.NET 6,构建了一套点云处理方案:通过线激光扫描仪获取三维点云,经预处理、毛刺检测、路径规划三大模块,引导机器人完成打磨。虚拟实验测试显示,对高度>1mm的毛刺检出率达100%,定位误差±0.08mm,但工业现场受油污、粉尘影响,性能降至检出率68-75%、处理时间>45秒。 阅读详情

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深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

双柱状图柱子数量比较多_一条代码完成堆叠柱状图冲击图的操作终结版

00. 堆叠柱状图和冲击图介绍堆叠柱状图用于表征高维数据,例如微生物群落,代谢物组成是一种常见的图表类型,所以使用的次数也非常多,理所应当被封装成函数,一键绘制。冲击图其实添加了堆叠柱状图之间的连线,这对于柱子之间的横向比较会更加容易一些,同堆叠柱状图互为替代。堆叠柱状图在R语言中实现似乎不难,但是有许多的细节需要把握:整条柱子的子柱块排序问题,是否在柱子上添加标签,过滤低丰度柱子等在我...

weixin_33609654的博客 331

双柱状图柱子数量比较多_一条代码完成堆叠柱状图-冲击图的操作-终结版

Editor's Note生统和生信分析一直是咱们投必得关注的重要内容,虽然我们现在还没有固定的编辑在写,但是也会经常转载我自己和其它几个朋友在其它公众号首发的一些相关干货,今天这篇来源于“微生物生信”,带大家看看堆叠柱状图​和冲击图是如何实现的,并且附代码奥~00. 堆叠柱状图和冲击图介绍堆叠柱状图用于表征高维数据,例如微生物群落,代谢物组成是一种常见的图表类型,所以使用的次数也非常多,理所应当...

weixin_39876739的博客 299

echarts双柱_echarts 柱状堆叠双X轴的概括实现

export default {// 父组件传递过来的数据 (两种方式声明:1.数组 2.对象)props: {titleText: {type:String,default: () => {return ''}}, // 图表名称isPercentage: {type:Boolean}, // 是否是%// 原来的数组传入inSeriesData: {type:Array,default:...

weixin_36114355的博客 966

双柱状图柱子数量比较多_柱状图、堆叠柱状图、瀑布图有什么区别?怎样用Python绘制?(附代码)...

来源:大数据DT(ID:hzdashuju)作者:屈希峰,资深Python工程师,知乎多个专栏作者本文约8000字,建议阅读20分钟柱状图是当前应用最广泛的图表之一,你几乎每天都可以在电子产品上看到它。它有哪些分类?可以展示哪些数据关系?怎样用Python绘制?本文带你逐一了解。01 概述柱状图(Histogram)是一种以长方形的长度为变量的表达图形的统计报告图,由一系列高度不等的纵向...

weixin_39997311的博客 756

vue+Echarts合集(饼图,柱状图,线图,双柱状图,堆叠柱状图)

Echarts图表合集,根据自己需要使用

weixin_56916588的博客 727

echarts 堆叠都从底部开始计算

效果图 option的值 var colors = ['#5793f3', '#d14a61', '#675bba']; option = { color: colors, tooltip: { trigger: 'axis', axisPointer: { type: 'cross' } }, grid: { right: '20%' }, xAxis:

hjy170314的博客 895

双柱状图柱子数量比较多_微生信生物新年放大招:一条代码完成堆叠柱状图冲击图的操作终结版...

00. 写在前面堆叠柱状图用于表征高维数据,例如微生物群落,代谢物组成是一种常见的图表类型,所以使用的次数也非常多,理所应当被封装成函数,一键绘制。冲击图其实添加了堆叠柱状图之间的连线,这对于柱子之间的横向比较会更加容易一些,同堆叠柱状图互为替代。堆叠柱状图在R语言中实现似乎不难,但是有许多的细节需要把握:整条柱子的子柱块排序问题,是否在柱子上添加标签,过滤低丰度柱子等在我们这条代码中都...

weixin_33785596的博客 387

Echarts柱状图配置代码详解,含常用图例代码

Echarts柱状图配置代码详解,包含示例代码

m0_74444744的博客 1232

Echarts 柱状图上下对称

varxAxisData=[]; vardata1=[]; vardata2=[]; vardata3=[]; vardata4=[]; for(vari=0;i<180;i++){ xAxisData.push('Class'+i); data1.push((Math.random()*2).toFixed(2)); data2.push(-Math.random().toFixed(2)); ...

dsj_0516的博客 2721

vue 记录一个echarts页面 单色环形饼图 多色环形饼图 柱状图加折线图 饼状图 饼图无数据的时候的显示‘暂无数据‘ 双柱状图 雷达图 多色堆叠柱状图

vue echarts 单色环形饼图 多色环形饼图 柱状图加折线图 饼状图 双柱状图 雷达图 多色堆叠柱状图

qq_27806371的博客 449
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