7、基于笛卡尔坐标系的图表创建指南

基于笛卡尔坐标系的图表创建指南

在数据可视化领域,基于笛卡尔坐标系创建各种图表是一项重要技能。本文将详细介绍如何创建折线图、瀑布图等,并对代码进行优化,以实现更灵活的图表渲染。

1. 确定元素位置的基本原理

在笛卡尔坐标系中,要确定元素在屏幕上的位置,我们需要将数据值与图表的实际空间进行映射。具体步骤如下:
- 计算数据值与数据范围的比例,该比例值始终在 0 到 1 之间。
- 将该比例值乘以可用的实际像素空间,得到元素在屏幕上的相对位置。
- 最后加上图表的起始点(填充值),得到元素的最终位置。

示例代码如下:

xPos = CHART_PADDING + (data[i][xDataLabel]-chartInfo.x.min)/xDataRange * chartWidth;

y 坐标的计算逻辑与 x 坐标相同,只是关注的是高度方向。

2. 构建折线图

折线图基于散点图,与散点图展示两个变量之间的孤立关联不同,折线图能从多个方面讲述数据的故事,常用于网站统计、随时间跟踪事物变化等场景。

2.1 准备工作

首先,准备好 HTML 包装器,并基于之前创建散点图的代码进行修改。这里以展示 2011 年和 2010 年每月新加入 02Geek.com 网站的会员数量为例,数据存储在两个数组中:

var a2011 = [38,65,85,111,131
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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