简单曲线图

<%@ page contentType="text/html;charset=GBK"%>

<%@ page import = "org.jfree.chart.ChartFactory,
org.jfree.chart.JFreeChart,org.jfree.chart.axis.NumberAxis,org.jfree.chart.axis.ValueAxis,org.jfree.chart.plot.XYPlot,
org.jfree.chart.servlet.ServletUtilities,
org.jfree.chart.title.TextTitle,
org.jfree.data.time.TimeSeries,
org.jfree.data.time.Month,
org.jfree.data.time.TimeSeriesCollection,
java.awt.Font"%>
<%
//访问量统计时间线
TimeSeries timeSeries = new TimeSeries("阿蜜果blog访问量统计", Month.class);
//时间曲线数据集合
TimeSeriesCollection lineDataset = new TimeSeriesCollection();
//构造数据集合
timeSeries.add(new Month(1, 2007), 11200);
timeSeries.add(new Month(2, 2007), 9000);
timeSeries.add(new Month(3, 2007), 6200);
timeSeries.add(new Month(4, 2007), 8200);
timeSeries.add(new Month(5, 2007), 8200);
timeSeries.add(new Month(6, 2007), 12200);
timeSeries.add(new Month(7, 2007), 13200);
timeSeries.add(new Month(8, 2007), 8300);
timeSeries.add(new Month(9, 2007), 12400);
timeSeries.add(new Month(10, 2007), 12500);
timeSeries.add(new Month(11, 2007), 13600);
timeSeries.add(new Month(12, 2007), 12500);

lineDataset.addSeries(timeSeries);
JFreeChart chart = ChartFactory.createTimeSeriesChart("访问量统计时间线", "月份", "访问量", lineDataset, true, true, true);
//设置子标题
TextTitle subtitle = new TextTitle("2007年度", new Font("黑体", Font.BOLD, 12));
chart.addSubtitle(subtitle);
//设置主标题
chart.setTitle(new TextTitle("阿蜜果blog访问量统计", new Font("隶书", Font.ITALIC, 15)));
chart.setAntiAlias(true);

chart.getLegend().setItemFont(new Font("隶书", Font.ITALIC, 12));
XYPlot plot = (XYPlot) chart.getPlot();
ValueAxis valueAxis = plot.getDomainAxis();
// 设置x轴上面的字体
valueAxis.setTickLabelFont(new Font("隶书", Font.ITALIC, 12));
// 设置X轴的标题文字
valueAxis.setLabelFont(new Font("隶书", Font.ITALIC, 12));
NumberAxis numberAxis = (NumberAxis) plot.getRangeAxis();
// 设置y轴上的字体
numberAxis.setTickLabelFont(new Font("宋体", Font.PLAIN, 13));
// 设置y轴上的标题字体
numberAxis.setLabelFont(new Font("宋体", Font.PLAIN, 13));

String filename = ServletUtilities.saveChartAsPNG(chart, 500, 300, null, session);
String graphURL = request.getContextPath() + "/DisplayChart?filename=" + filename;
%>
<img src="<%= graphURL %>"width=500 height=300 border=0 usemap="#<%= filename %>">
根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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