9、数据可视化:创建气泡图和饼图

数据可视化:创建气泡图和饼图

1. 引言

在之前的工作中,我们主要处理二维数据并构建了线性图表。现在,我们将利用创建非线性数据的能力来展示数据,本文将详细介绍如何创建气泡图和饼图。

2. 构建气泡图

2.1 准备工作

我们从画布设置开始项目,跳过 HTML 部分。构建气泡图主要有三个步骤:
- 创建数据源
- 创建背景
- 将图表数据信息添加到图表中

2.2 具体步骤

以下是创建气泡图的详细步骤:
1. 构建数据对象 :创建一个包含学生英语、数学和编程成绩的数组对象。

var students2001 = [{name:"Ben",
  math:30,
  english:60,
  programing:30},
  {name:"Joe",
  math:40,
  english:60,
  programing:40},
  {name:"Danny",
  math:50,
  english:90,
  programing:50},
  {name:"Mary",
  math:60,
  english:60,
  programing:60},
  {name:"Jim",
  math:80,
  english:20,
  programing:80}];
  1. 定义图表规则 :与之前的图表不同,此图表有第三个参数用于
【电能质量扰动】基于MLDWT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)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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