初探ExtJs一张图中最多可以显示多少个点

ExtJS PieChart饼图 Json文件: 阅读详情

结论

1张ExtJS中图中,影响显示的因素有:图像的宽度(width),Y轴坐标标题的宽度(widthOfYTitle)有关,初步推测点数 count 的计算公式为:

count = (width - widthOfYTitle

另外,显示的点数与,一张图中画的线的数目、画的点是否是在同一垂线上、图像的X轴的范围没有关系。


需要注意的一点是: 空白点也会占用点的个数,即设置的点的值 为 false,这样在图上就不会显示这个点,但是设置的空白点也算在计算的count之内


为实现结论的测试,我编写的测试代码如下:

<html>
<head>
<title>test-max-amount-of-point</title>
<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8">

<link rel="stylesheet" type="text/css" href="../ext-4.0.7-gpl/resources/css/ext-all.css">
<script type="text/javascript" src="../ext-4.0.7-gpl/bootstrap.js"></script>


<script type="text/javascript">

// test variable
var width = 200;
var count = 140;

var maxFieldY = 2;
var	fromDate = new Date(2013, 2, 8, 11, 0, 0);
var	toDate = new Date(2013, 2, 10, 11, 10, 0);

var minimum = 0;

var chart = null;
var store = null;

var colors = [ "#FF0000", "#115fa6","#a61120", "#ff8809", "#ffd13e", "#a61187", "#24ad9a", "#7c7474", "#a66111"];


function generateStore() {

	var coord = [];

	coord.push('x');
	for (var i = 0; i < maxFieldY; i++) {
		var yField = 'y';
		
		yField = yField + i;
		
		coord.push(yField);
	}

	if (store == null) {
		store = Ext.create('Ext.data.Store', {
			fields: coord
		});
	}

	// var count = (toDate.getTime() - fromDate.getTime()) / 1000;
	var data = [];

	for (var i = 0; i < count; i++) {
		var obj = {};
		var endObj = {};

		obj.x = new Date(fromDate.getTime() + 1000 * i);
		endObj.x = new Date(fromDate.getTime() + 1000 * (i+1));

		for (var j = 0; j < maxFieldY; j++) {
			var objKey = 'y' + j;

			obj[objKey] = minimum + i%10 + j*2;
			endObj[objKey] = obj[objKey];
		}		

		data.push(obj);
		// data.push(endObj);
	}

	store.loadData(data);
}

Ext.onReady(function () {

	generateStore();

	var me = {
		renderTo: 'chart',
		width: width,
		height: 200,
		store: store,
		shadow: false,
		
		axes: [{
			type: 'Numeric',
			position: 'left',
			fields: ['y0'],
			grid: true,
			minimum: minimum,
			maximum: minimum + 15
		},{
			type: 'Time',
			position: 'bottom',
			fields: ['x'],
			grid: true,
			step: false,
			dateFormat: 'Y-m-d H:i:s',
			fromDate: fromDate,
			toDate: toDate
		}]
	};

	me.series = [];

	// 添加线条
	for (var i = 0; i < maxFieldY; i++) {
		var title = "";

		var yField = 'y';
		
		yField = yField + i;
		
		me.series.push({
			type: 'line',
			xField: 'x',
			yField: yField,
			title: title,
			showMarkers: false,
			axis: ['left', 'bottom'],
			style: {
				stroke: colors[i%10],
				'stroke-width': 0
			},
			tips: {
				trackMouse: true,
                width: 200,
                height: 35,
				layout: 'fit',
				renderer: function(storeItem, item) {
					var curDate = null;

					curDate = item.value[0];

					var formatDate = Ext.Date.format(
						curDate,
						'Y-m-d H:i:s'
					);

					var value = item.value[1];

					this.setTitle(
						'date: ' + formatDate +
							'<br>' +
							'value:' + value.toFixed(3)
					);
				}
			}
		});
	}
	
	chart = Ext.create('Ext.chart.Chart', me);
});
	

</script>

</head>
<body>

  <div id="chart"></div>

</body>
</html>

上图为正常显示点的截图。


上图为改变时间范围并不影响图像显示的截图


上图为当数据数目过大时,图像不能显示的截图

关于Y轴坐标标题的宽度为影响因素的测试

     数据量为 6*60+10 秒为单位的梯状数据图形中
     [0, 15] 区间可以显示
     [100, 115] 区间不显示图形

关于画的点是否是在同一垂线上为无关因素的测试

1 个 count 只对应于 1 个点的情况

     count = (width - widthOfYTitle)

     在最大Y轴标题数值为 13.12 时,经过几组数据比较,可以认为 widthOfYTitle 为59

    
     测试 width: 400
     count: 340; result: yes
     count: 341; result: yes
     count: 342; result: no
    
    
     测试 width: 200
     count: 140; result: yes
     count: 141; result: yes
     count: 142; result: no

1 个 count 只对应于 2 个点的情况

     count = (width - widthOfYTitle) / 2

     因为每个 count 创建了两个点,
     所以实际公式应该修正为 count = (width - widthOfYTitle)
    
     在最大Y轴标题数值为 13.12 时,经过几组数据比较,可以认为 widthOfYTitle 为60

     测试 width: 400
     count: 169; result: yes
     count: 170; result: yes
     count: 171; result: no
 
     测试 width: 200
     count: 69; result: yes
     count: 70; result: yes
     count: 71; result: no

关于多条线为无关因素的测试

     在时间区间为 6*60+10 秒,
     图像宽度设置为 800
     Y 轴显示的数据范围 [0, 15]

     1 条线的情况: 可以显示
     10 条线的情况: 可以显示
     20 :可以显示

ExtJS4 自动生成控制grid的列显示、隐藏的checkbox 由于某种原因,需要做一个控制grid列显示的checkboxgroup, 阅读详情

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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")

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lvye1221
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