自己写写Android上的Chart Engine（三. pie chart）

最新推荐文章于 2025-05-25 00:06:32 发布
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本文详细介绍了在Android平台上实现Pie Chart的过程，包括图表组件的构成、转换坐标系的方法及Tooltip实现的数学问题。通过实例展示了一个示例Pie Chart，并说明了用户交互功能。
From:
[url]http://blog.sina.com.cn/s/blog_83395bd50100ujwx.html[/url]

从昨天晚上开始着手写pie chart了，现在基本成形。有了之前bar chart的经验，pie的实现就比较轻松了，至少实现的过程比较明朗。pie chart依然由pie，grid，title，legend，tool tip等组成。

1. 这里的grid不是bar chart中的网格状的grid 坐标系，这里是的grid由椭圆极坐标系中的几个百分比数值组成；
2. Legend显示了不同颜色的类别名；
3. 在pie view中实现tooltip有个小小的数学问题，就是如何将椭圆中笛卡尔坐标值(x, y)转为极坐标(rho, theta) 自己写写Android上的Chart <wbr>Engine（三. <wbr>pie <wbr>chart） ，然后再进一步判断落在哪个pie piece上。。。

Anyway, 下图是pie chart的一个示例，用户点击蓝色的pie piece时会弹出tool tip显示(类别，数值)：

[align=center][img]http://s7.sinaimg.cn/middle/83395bd5ha6db235fcce6&690[/img][/align]
自己写写Android上的Chart Engine（二. bar chart）
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06-27 180
From : [url]http://blog.sina.com.cn/s/blog_83395bd50100ugsf.html[/url] 今天算是坚持了，对昨天完工的bar chart做了一定的polish： 1）能同时画出多个分类的bar，以不同的颜色显示； 2）添加了tooltip，不过这个tooltip需要用户点击(touch)响应的bar根据bar的数据、颜色和位置等信息显...
自己写写Android上的Chart Engine
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06-27 124
From: [url]http://blog.sina.com.cn/android4pim[/url] 基于android的chart engine现在已经很多了，最有名的应该是afreechart了。 最近刚开始学习android开发，准备从chart engine入手。计划先实现bar chart, pie chart, time series chart. 花了一段时间...
自己写写Android上的Chart Engine（四. time series chart）
再加把劲
07-06 237
转自： [url]http://blog.sina.com.cn/s/blog_83395bd50100utvz.html[/url] 今天晚上把time series chart完成了，并把它和之前的bar chart, pie chart 一起在我的手持终端上运行了一下，效果还算OK。 今天主要介绍一下Time Series Chart以及chart的设计模式（比较简单） ...
饼图 - Pie Chart
wyzx073的博客
04-17 3368
通过上述四个示例，我们可以看到不同图表库在绘制饼图方面的强大功能和灵活性。选择合适的工具和方法，可以使数据可视化更加直观和有效。
PIE-engine 教程 ——长时间序列NDVI影像计算和chart时序图加载（2017年锦州全年植被指数展示）
此星光明博客
09-26 2963
本次教程首先市选定我们合适的长时间序列影像，我们首先划定研究区，然后设定指定区域的NDVI计算这里用到的市mean合成的计算，设定我们的去云和可视化参数设定，我们定义一个佛如循环用来进行分别进行遍历，最后设定chart影像的格式，加载影像。矢量数据路径或单个PIEGeometry对象或单个PIEFeature对象或PIEFeature对象Array。正则表达式，如果regex是空字符串，则将输入字符串拆分为单个字符。通过Geometry构造Feature对象。返回值：Feature。返回值：String。
PIE-Engine APP：广东省生态遥感指数研究
此星光明博客
09-29 5171
本文使用的影像是MODIS影像（USGS/MOD09A1/006、USGS/MOD11A2/006、USGS/MOD13A1/006）然后利用QA波段进行去云，然后通过影像集合进行影像筛选和相关去云操作，然后设定可视化参数，之后就是计算每一个指数的参数以及可视化参数。最后我们将chart图表的样式进行设定，然后导出影像。投影的基准坐标参考系，暂指定为EPSG：4326或EPSG：3857参考系。默认是影像第一个波段的范围。导出影像到个人存储空间。导出影像任务的描述。导出影像的存储路径。要导出的最大像素数。
PIE-engine 教程 ——利用NDWI加载青海湖三年水域影像和面积计算
此星光明博客
09-30 2986
这里我们首先画一个自己选择的研究区，用于方便计算NDWI，这里我们将青海湖区域作为我们的研究区，第二步我们就是要设定一个函数，用于在函数中执行循环遍历，这里包括去云和影像筛选过程，最后按照最大值合成，最后我们分别加载影像，计算影像水域的面积分别用到的就是我们提到的pixelArea()和reduceregion(),在这个过程中我们可以设定一个水域变化面积的函数，用来展示每一面水体的面积变化情况，期间我们还可以构建动态展示效果，加载影像的三年湖水的动画效果。横坐标标注Array对象。
自然语言生成智能图表NL2Chart
Made In SQL
05-25 1062
PolarDB的NL2Chart方案通过两大阶段实现自然语言到可视化图表的智能转换：首先使用NL2SQL将用户问题转换为SQL查询语句，然后将查询结果自动生成图表。方案支持柱状图、饼图、折线图等多种图表类型，可根据问题关键词自动匹配或手动指定图表类型。生成的图表以临时链接形式返回，支持HTML和PNG两种格式，有效期为90分钟。该方案与NL2SQL功能无缝衔接，用户只需通过简单SQL语法即可完成从自然语言提问到图表展示的全流程，极大提升了数据分析效率。同时提供在线和离线两种生成模式，满足不同场景需求。
Create a nice looking chart with CL_GUI_CHART_ENGINE - Part 3 - Chart Data and render
ChampaignWolf的专栏
02-23 610
We know already how to use chart designer and we're able to save/read it's result to/from standard texts. So let's go for most interesting part - rendering the chart. Of course we will need some data ...
基于GEC6818平台的五子棋人机对战系统设计与实现
11-25
五子棋作为一种广为人知的策略性棋盘游戏，其基本规则易于掌握。在选定人机对战模式后，由程序执黑先行，用户执白应对。双方依次在棋盘上落子，任何一方在横向、纵向或斜向形成连续五个或更多同色棋子即获胜。 项目资源涵盖多个技术领域的程序代码，涉及前后端开发、移动终端应用、操作系统、智能系统、物联网技术、信息管理系统、数据存储方案、硬件设计、大数据处理、教学资料、多媒体处理及网站构建等多个方向。具体技术实例包括嵌入式平台如STM32与ESP8266，编程语言如PHP、QT、C++、Java、Python、C#，系统开发如Linux与iOS，以及电子设计自动化工具和实时操作系统等。 主要技术栈包含服务端开发语言Java、Python及Node.js，后端框架Spring Boot与Django，前端技术React、Angular与Vue，界面设计框架Bootstrap与Material-UI，数据库系统MySQL、PostgreSQL和MongoDB，缓存工具Redis，以及容器化部署方案Docker与Kubernetes。 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！
lv_0_20251125195629.mp4
11-25
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numpy、pandas、sklearn、pytorch等数据分析工具的一些使用技巧
11-25
NumPy数组操作实战技巧 numpy、pandas、sklearn、pytorch等数据分析工具的一些使用技巧
中国Cassandra数据库用户组开源社区项目-专注于Apache-Cassandra分布式NoSQL数据库技术研究与实践-提供技术文档下载与源码解析-集成Titan图数据库与Lu.zip
最新发布
11-25
Buffer内存管理实战技巧中国Cassandra数据库用户组开源社区项目_专注于Apache_Cassandra分布式NoSQL数据库技术研究与实践_提供技术文档下载与源码解析_集成Titan图数据库与Lu.zip中国Cassandra数据库用户组开源社区项目_专注于Apache_Cassandra分布式NoSQL数据库技术研究与实践_提供技术文档下载与源码解析_集成Titan图数据库与Lu.zip
图像处理基于电磁学优化算法的多阈值分割算法研究（Matlab代码实现）
11-25
【图像处理】基于电磁学优化算法的多阈值分割算法研究（Matlab代码实现）内容概要：本文研究基于电磁学优化算法（Electromagnetism-like Optimization, EMO）的多阈值图像分割方法，并通过Matlab代码实现。该方法借鉴电磁学中电荷间相互作用的机制，将图像分割问题转化为优化问题，利用EMO算法搜索最优阈值组合，以最大化分割效果的评价指标（如Otsu法或多级别熵）。文中详细介绍了EMO算法的基本原理、实现步骤及其在图像多阈值分割中的具体应用流程，展示了该算法能够有效避免传统方法易陷入局部最优的问题，从而获得更精确的分割结果。; 适合人群：具备图像处理基础知识和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①解决复杂背景下图像的多目标分割问题，提升医学影像、遥感图像等领域的分割精度；②学习智能优化算法（如EMO）在图像处理中的实际应用，为研究新型分割算法提供技术参考和实现范例。; 阅读建议：在学习过程中应结合Matlab代码，深入理解EMO算法的寻优机制与图像分割评价函数的构建方法，建议自行调试不同参数对分割效果的影响，以加深对算法性能的理解。
DriverBooster12pro
11-25
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Java8与Java21切换方法[项目代码]
11-25
本文介绍了如何通过设置环境变量实现Java8与Java21版本的自由切换，避免反复卸载安装。具体步骤包括分别安装Java8和Java21，设置JAVA_HOME环境变量指向所需版本，并调整Path变量中的路径顺序。此外，还提供了版本切换失效的解决方法，如重新打开cmd窗口或调整Path中路径的优先级。最后，文章提到了残留问题，如javac -version显示旧版本及java -version始终显示8版本的情况。
基于机器学习的糖尿病风险预测系统源码实现（含详细注释）
11-25
本研究提供一套运用机器学习技术进行糖尿病风险预测的系统源代码，该成果在学术评审中获得优异评价。程序结构清晰且附带详尽注释，便于初学者理解与应用。系统界面设计直观，功能模块完备，支持管理员高效管理操作。经过多轮严格测试验证，系统运行稳定可靠，具备显著的实践推广价值。本资源适用于毕业设计、课程结业作业及学术研究等场景，部署流程简单快捷，下载后即可直接投入教学或科研使用。所有程序文件均已完整包含在项目包内，确保开箱即用的便捷性。 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！
彩虹易支付快手支付插件 – 支持微信支付宝
11-25
这是一款彩虹易支付快手支付插件支持微信/支付宝支付，已适配彩虹易支付2025/06/02：3088 版本，将压缩包丢到网站根目录解压覆盖替换。进入后台支付接口->>支付插件->>刷新支付插件，喜欢的自行部署吧！
chrome142版本无更新组件安装包
11-25
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pie engine降水
02-22
### PIE Engine 降水模拟使用方法 #### 加载所需库和定义研究区域 为了在 PIE Engine 中进行降水相关的模拟或应用，首先需要加载必要的库，并定义感兴趣的研究区域。这可以通过上传自定义边界文件来实现[^2]。 ```python import pie # 定义研究区 study_area = "path_to_your_study_area_file.geojson" ``` #### 获取降水量数据 接着，需获取覆盖目标时间段内的降水量数据。对于长期的历史数据分析，可以考虑使用全球2.5分钟分辨率累积降水量数据集，该数据的时间跨度从1961年至2018年，适用于广泛的地理范围[^4]。 ```python # 加载全球2.5分分辨率累积降水量数据集 precipitation_data = ( pie.ImageCollection(&#39;WORLDCLIME/GLOBAL_PREC_MONTH&#39;) .filterDate(&#39;1980-01-01&#39;, &#39;2018-12-31&#39;) # 设置时间过滤器 ) # 应用空间滤波器以仅保留研究区内像素 filtered_precipitation = precipitation_data.filterBounds(study_area) ``` #### 处理与分析数据 一旦获得了适当的空间和时间筛选后的图像集合，则可进一步对其进行处理，比如计算多年平均降水量或其他统计指标。此过程通常涉及调用 `reduceRegion` 方法来进行区域性汇总统计操作。 ```python # 计算多年平均降水量 mean_annual_precipitation = filtered_precipitation.mean() # 执行地区级聚合运算得到具体数值 stats = mean_annual_precipitation.reduceRegion( reducer=pie.Reducer.mean(), geometry=study_area, scale=1000, # 分辨率设置为1公里 maxPixels=1e9 ) print(stats.get(&#39;precipitation&#39;).getInfo()) ``` #### 可视化结果 最后一步是创建图表以便直观展示随时间变化的趋势。PIE Engine 提供了方便的方法来绘制这些趋势图，其中 X 轴代表时间序列而 Y 轴则对应于所选变量（此处为降水量）的值。 ```python # 创建时间序列折线图 time_series_chart = pie.ui.Chart.image.series({ imageCollection: filtered_precipitation.select([&#39;precipitation&#39;]), region: study_area, reducer: pie.Reducer.mean(), scale: 1000 }).setOptions({ title: &#39;Annual Precipitation Over Time&#39;, vAxis: {title: &#39;Precipitation (mm)&#39;}, hAxis: {title: &#39;Year&#39;} }) display(time_series_chart) ```
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