Highcharts-制作图表的js库

Highcharts是一款强大的JavaScript图表库,支持多种图表类型如折线图、柱状图等,并具备良好的交互性和广泛的浏览器兼容性。它易于使用且支持Ajax数据加载。


Highcharts 简介:

 

Highcharts 是一个制作图表的 Javascript 类库,可以制作的图表有:直线图,曲线图、区域图、区域曲线图、柱状图、饼装图、散状图等等。主要特性:

1、 提示功能:鼠标移动到图表的某一点上有提示信息

2、 放大功能:选中图表部分放大,近距离观察图表

3、 对个人用户完全免费,这一点很重要的

4、 兼容性:兼容当今所有的浏览器,包括 iPhoneIE 和火狐等等

5、 跨语言:不管是 PHPAsp.net 还是 Java 都可以使用,它只需要三个文件:一个是 Highcharts 的核心文件 highcharts.js , 还有 a canvas emulator for IEJquery 类库或者 MooTools 类库

6、 支持大部分的图表类型: 直线图,曲线图、区域图、区域曲线图、柱状图、饼装图、散布图

7、 易用性:无需要特殊的开发技能,只需要设置一下选项就可以制作适合自己的图表

8、 时间轴:可以精确到毫秒

9、 Ajax 支持: 使用数组接受 Ajax 传值

二、Highcharts配置

http://www.cnblogs.com/jsonzheng/archive/2011/05/13/2045344.html

 

去除右下角官网:credits:{enabled:false;}

三、 Highcharts 图表预览

1、直线图

 

2、曲线图

 

3、散状图

 

 

4、区域图

 

5、区域曲线图

 

 

6、柱状图

 

7、饼状图

更多 Demo 请参考官方网站: http://www.highcharts.com/demo/

 

四、调用方式

以 Ajax返回数据到 Chat数据组为例,

1、效果

 

2、调用代码

var chart = new Highcharts.Chart({
      chart: {
         renderTo: 'container',
         defaultSeriesType: 'spline'
      },
      title: {
         text: 'Monthly Average Temperature in Tokyo'
      },
      subtitle: {
         text: 'Source: WorldClimate.com'
      },
      xAxis: {
         categories: ['Jan', 'Feb', 'Mar', 'Apr', 'May', 'Jun', 
            'Jul', 'Aug', 'Sep', 'Oct', 'Nov', 'Dec'],
         title: {
            text: 'Month'
         }
      },
      yAxis: {
         title: {
            text: 'Temperature (°C)'
         }
      },
      legend: {
         enabled: false
      },
      tooltip: {
         formatter: function() {
                   return '<b>'+ this.series.name +'</b><br/>'+
               this.x +': '+ this.y +'°C';
         }
      },
      series: [{
         name: 'Tokyo',
         dataURL: 'tokyo.json'
      }]
});

3、代码说明

       defaultSeriesType :图表类别,可取值有: linesplineareaareasplinebarcolumn 等等

       title 最顶端的标题

subtitle 最顶端的子标题

xAxis X 轴,数据以数组的形式组装

yAxis Y 轴,数据以数组的形式组装

tooltip 提示信息

series a jax 获得数据放到数据里面

基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究,重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法,并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例,展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外,文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系与实际应用场景,强调“借力”工具与创新思维在科研中的重要性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员,尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者; 使用场景及目标:①学习遗传算法及其他智能优化算法(如粒子群、蜣螂优化、NSGA等)在任务调度中的设计与实现;②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用;③获取多领域(如微电网、无人机、车间调度)的算法复现与创新思路; 阅读建议:建议按目录顺序系统浏览,重点关注算法原理与代码实现的对应关系,结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试与复现,同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法与创新路径。
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO),用于求解微电网多目标优化调度问题。该方法结合非支配排序机制,提升了传统蜣螂优化算法在处理多目标问题时的收敛性和分布性,有效解决了微电网调度中经济成本、碳排放、能源利用率等多个相互冲突目标的优化难题。研究构建了包含风、光、储能等多种分布式能源的微电网模型,并通过Matlab代码实现算法仿真,验证了NSDBO在寻找帕累托最优解集方面的优越性能,相较于其他多目标优化算法表现出更强的搜索能力和稳定性。; 适合人群:具备一定电力系统或优化算法基础,从事新能源、微电网、智能优化等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应用于微电网能量管理系统的多目标优化调度设计;②作为新型智能优化算法的研究与改进基础,用于解决复杂的多目标工程优化问题;③帮助理解非支配排序机制在进化算法中的集成方法及其在实际系统中的仿真实现。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注非支配排序、拥挤度计算和蜣螂行为模拟的结合方式,并可通过替换目标函数或系统参数进行扩展实验,以掌握算法的适应性与调参技巧。
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