Highcharts js图表使用

本文介绍如何使用Highcharts创建线性图表,包括图表配置参数说明及实例应用。涵盖图表容器、类型设置、标题、横纵坐标配置、数据点提示、数据项显示等内容,并提供数据准备与JSON格式转换的方法。
[b]资料[/b]
Highcharts官方网址: http://www.highcharts.com/
Highcharts官方文档网址:http://www.highcharts.com/demo/


[b]线性图表基础实例参数说明[/b]
var chart;
$(document).ready(function() {
chart = new Highcharts.Chart({
chart: {
renderTo: 'container', //图表在页面显示容器
type: 'line', //图表类型(line线性,此项为默认值)
marginRight: 130, //右宽度(类css margin-right)
marginBottom: 25 //下宽度
},
title: {
text: 'Monthly Average Temperature', //正标题
x: -20 //center 默认标题居中,-20为相对居中往左20,往右则为正数
},
subtitle: {
text: 'Source: WorldClimate.com', //副标题
x: -20
},
xAxis: {
//横坐标显示数据
categories: ['Jan', 'Feb', 'Mar', 'Apr', 'May', 'Jun',
'Jul', 'Aug', 'Sep', 'Oct', 'Nov', 'Dec']
},
yAxis: {
//纵坐标标题
title: {
text: 'Temperature (°C)'
},
//标线属性
plotLines: [{
value: 0,
width: 1,
color: '#808080'
}]
},
//数据点的提示框内容
tooltip: {
//数据格式,自定义
formatter: function() {
return '<b>'+ this.series.name +'</b><br/>'+
this.x +': '+ this.y +'°C';
}
},
//数据点参数选项
plotOptions: {
line: {
dataLabels: {
enabled: true //数据点显示数据(默认为不显示)
},
enableMouseTracking: false //当鼠标移到数据点上时,是否显示数据提示框(默认为显示)
}
},
//数据项显示位置(此例为: 'Tokyo', 'New York',显示位置为右边)
legend: {
layout: 'vertical',
align: 'right',
verticalAlign: 'top',
x: -10,
y: 100,
borderWidth: 0
},
//需显示的数据内容
series: [{
name: 'Tokyo',
data: [7.0, 6.9, 9.5, 14.5, 18.2, 21.5]
}, {
name: 'New York',
data: [-0.2, 0.8, 5.7, 11.3, 17.0, 22.0]
}]
});
});



[b]实例应用[/b]
一、 引入winCharts.js
二、 显示数据准备
从上面实例配置可以看出,显示数据内容为典型的JSON 数据格式,这样可以通过json-lib.jar 进行数据转换。
1、最终数据格式
{
name: 'Tokyo',
data: [7.0, 6.9, 9.5, 14.5, 18.2, 21.5]
}

//数据准备

2、data:List dataList = new ArrayList();
dataList .add(7.0);
dataList .add(6.9);
dataList .add(9.5);
dataList .add(14.5);
dataList .add(18.2);
dataList .add(21.5);
3、Map map = new HashMap();
map.put(“name”,” Tokyo”);
map.put(“data”, dataList);

注:多数据重复如上步骤
//数据通过json-lib.jar中方法格式化成JSON类型数据
4、JSONObject json  = new JSONObject();
Json.putAll(map);

三、 Highcharts 创建
如上参数说明
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问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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