cewolf 图表 生成 1

本文详细介绍jFreeChart绘制饼图、柱状图、折线图的方法,包括数据集创建、图表配置及输出等关键步骤。

在使用cewolf 之前,首先来熟悉一下jFreeChart 。这里分三部分来介绍 jFreeChart 。第一部分介绍jFreeChart产生
图形的流程及相关的重要的类;第二部分介绍四种常用的报表图(饼图、柱状图、折线图、时间序列图);第三部分
介绍在图形中增加Item Lable 。 
jFreeChart 的版本是jfreechart-1.0.0-pre2(1)
cewolf 的最新版本是cewolf-0.12.0

一、jFreeChart产生图形的流程
  1. 创建一个数据源(dataset)来包含将要在图形中显示的数据?
  2. 创建一个 JFreeChart 对象来代表要显示的图形
  3. 把图形输出
   重要的类和接口:
   org.jfree.data.general.Dataset  所有数据源类都要实现的接口
   org.jfree.chart.ChartFactory    由它来产生 JFreeChart 对象
   org.jfree.chart.JFreeChart    所有对图形的调整都是通过它噢!!
   org.jfree.chart.plot.Plot    通过JFreeChart 对象获得它,然后再通过它对图形外部部分(例:坐标轴)调整
                                注意:它有很多子类,一般都下嗍造型到它的子类!
   org.jfree.chart.renderer.AbstractRenderer     通过JFreeChart 对象获得它,然后再通过它对图形内部部分
                                                (例:折线的类型)调整。同样,针对不同类型的报表图,它有
                                                着不同的子类实现!在下面我们简称它为 Renderer
   下面我们结合不同类型的图形来具体分析这个流程。
   
二、饼图
   饼图的dataset 一般是用PieDataset 接口,具体实现类是 DefaultPieDataset
   1、创建一个数据源(dataset):
    

 

   
  2、由ChartFactory  产生 JFreeChart 对象

 

 private static JFreeChart createChart(PieDataset piedataset)
    
{
        JFreeChart jfreechart 
= ChartFactory.createPieChart("Pie Chart Demo 1",  //图形标题名称
                                                              piedataset,   // dataset
                                                              true,      // legend?
                                                              true,     // tooltips?
                                                              false);  //URLs?
        PiePlot pieplot = (PiePlot)jfreechart.getPlot();  //通过JFreeChart 对象获得 plot:PiePlot!!
        pieplot.setNoDataMessage("No data available");    // 没有数据的时候显示的内容
        return jfreechart;
    }
 

   
    一些重要的方法:
    pieplot.setExplodePercent(0,0.3D) //把Lable 为"One" 的那一块”挖“出来30%    
   3、输出略  
   
三、柱状图
   柱状图的dataset 一般是用CatagoryDataset接口(具体实现类是DefaultCategoryDataset),也会用 IntervalXYDataset 
   接口
   1、创建一个数据源(dataset):

 

 private static CategoryDataset createDataset()
    
{
        String series1 
= "First";
        String series2 
= "Second";
        String series3 
= "Third";
        String category1 
= "Category 1";
        String category2 
= "Category 2";
        String category3 
= "Category 3";
        String category4 
= "Category 4";
        String category5 
= "Category 5";
        DefaultCategoryDataset defaultcategorydataset 
= new DefaultCategoryDataset();
        defaultcategorydataset.addValue(
1.0D, series1, category1);
        defaultcategorydataset.addValue(4D, series1, category2);
        defaultcategorydataset.addValue(3D, series1, category3);
        defaultcategorydataset.addValue(5D, series1, category4);
        defaultcategorydataset.addValue(5D, series1, category5);
        
        defaultcategorydataset.addValue(5D, series2, category1);
        defaultcategorydataset.addValue(7D, series2, category2);
        defaultcategorydataset.addValue(6D, series2, category3);
        defaultcategorydataset.addValue(8D, series2, category4);
        defaultcategorydataset.addValue(4D, series2, category5);
        
        defaultcategorydataset.addValue(4D, series3, category1);
        defaultcategorydataset.addValue(3D, series3, category2);
        defaultcategorydataset.addValue(2D, series3, category3);
        defaultcategorydataset.addValue(3D, series3, category4);
        defaultcategorydataset.addValue(6D, series3, category5);
        
return defaultcategorydataset;
    }


      2、由ChartFactory  产生 JFreeChart 对象    
  

 

  private static JFreeChart createChart(CategoryDataset categorydataset)
    
{
        JFreeChart jfreechart 
= ChartFactory.createBarChart("Bar Chart Demo"//图形标题名称
                                                            "Category",//domain 轴 Lable 
                                                                         这里先简单理解为横坐标Lable好了
                                                            
"Value"//range 轴 Lable
                                                                       这里也先简单理解为纵坐标Lable好了
                                                            categorydataset, 
//  dataset
                                                            PlotOrientation.VERTICAL, //垂直显示
                                                            true// legend?
                                                            true,  // tooltips?
                                                            false); //URLs?
        jfreechart.setBackgroundPaint(Color.white);   //设定背景色为白色
        CategoryPlot categoryplot = jfreechart.getCategoryPlot(); //获得 plot:CategoryPlot!!
        categoryplot.setBackgroundPaint(Color.lightGray); //设定图表数据显示部分背景色
        categoryplot.setDomainGridlinePaint(Color.white); //横坐标网格线白色
        categoryplot.setDomainGridlinesVisible(true); //可见
        categoryplot.setRangeGridlinePaint(Color.white); //纵坐标网格线白色
        
//下面两行使纵坐标的最小单位格为整数
        NumberAxis numberaxis = (NumberAxis)categoryplot.getRangeAxis();
        numberaxis.setStandardTickUnits(NumberAxis.createIntegerTickUnits());
        BarRenderer barrenderer 
= (BarRenderer)categoryplot.getRenderer(); //获得renderer 注意这里是下嗍造型
                                                                             到BarRenderer!!
        barrenderer.setDrawBarOutline(
false); // Bar的外轮廓线不画
        GradientPaint gradientpaint = new GradientPaint(0.0F0.0F, Color.blue, 
        
0.0F0.0Fnew Color(0064));   //设定特定颜色
        GradientPaint gradientpaint1 = new GradientPaint(0.0F0.0F, Color.green, 
        
0.0F0.0Fnew Color(0640));
        GradientPaint gradientpaint2 
= new GradientPaint(0.0F0.0F, Color.red,
        
0.0F0.0Fnew Color(6400));
        barrenderer.setSeriesPaint(
0, gradientpaint); //给series1 Bar设定上面定义的颜色
        barrenderer.setSeriesPaint(1, gradientpaint1); //给series2 Bar 设定上面定义的颜色
        barrenderer.setSeriesPaint(2, gradientpaint2); //给series3 Bar 设定上面定义的颜色
        CategoryAxis categoryaxis = categoryplot.getDomainAxis();  //横轴上的 Lable 45度倾斜
        categoryaxis.setCategoryLabelPositions(CategoryLabelPositions.UP_45);        
        
return jfreechart;
    }
  

    一些重要的方法:(增加一块标记)
        IntervalMarker intervalmarker = new IntervalMarker(4.5D, 7.5D);
        intervalmarker.setLabel("Target Range");
        intervalmarker.setLabelFont(new Font("SansSerif", 2, 11));
        intervalmarker.setLabelAnchor(RectangleAnchor.LEFT);
        intervalmarker.setLabelTextAnchor(TextAnchor.CENTER_LEFT);
        intervalmarker.setPaint(new Color(222, 222, 255, 128));
        categoryplot.addRangeMarker(intervalmarker, Layer.BACKGROUND);    
        
四、折线图
   折线图的dataset 两种CatagoryDataset接口(具体实现类是DefaultCategoryDataset),XYDataset 接口 
   1、CatagoryDataset接口:         
   A、创建一个数据源(dataset): 
    

 

private static CategoryDataset createDataset()
    
{
        String series1 
= "First";
        String series2 
= "Second";
        String series3 
= "Third";
        String type1 
= "Type 1";
        String type2 
= "Type 2";
        String type3 
= "Type 3";
        String type4 
= "Type 4";
        String type5 
= "Type 5";
        String type6 
= "Type 6";
        String type7 
= "Type 7";
        String type8 
= "Type 8";
        DefaultCategoryDataset defaultcategorydataset 
= new DefaultCategoryDataset();
        defaultcategorydataset.addValue(
1.0D, series1, type1);
        defaultcategorydataset.addValue(4D, series1, type2);
        defaultcategorydataset.addValue(3D, series1, type3);
        defaultcategorydataset.addValue(5D, series1, type4);
        defaultcategorydataset.addValue(5D, series1, type5);
        defaultcategorydataset.addValue(7D, series1, type6);
        defaultcategorydataset.addValue(7D, series1, type7);
        defaultcategorydataset.addValue(8D, series1, type8);
        
        defaultcategorydataset.addValue(5D, series2, type1);
        defaultcategorydataset.addValue(7D, series2, type2);
        defaultcategorydataset.addValue(6D, series2, type3);
        defaultcategorydataset.addValue(8D, series2, type4);
        defaultcategorydataset.addValue(4D, series2, type5);
        defaultcategorydataset.addValue(4D, series2, type6);
        defaultcategorydataset.addValue(2D, series2, type7);
        defaultcategorydataset.addValue(
1.0D, series2, type8);
        
        defaultcategorydataset.addValue(4D, series3, type1);
        defaultcategorydataset.addValue(3D, series3, type2);
        defaultcategorydataset.addValue(2D, series3, type3);
        defaultcategorydataset.addValue(3D, series3, type4);
        defaultcategorydataset.addValue(6D, series3, type5);
        defaultcategorydataset.addValue(3D, series3, type6);
        defaultcategorydataset.addValue(4D, series3, type7);
        defaultcategorydataset.addValue(3D, series3, type8);
        
return defaultcategorydataset;
    }
 

   B、由ChartFactory  产生 JFreeChart 对象     (与上面重复的部分就不再注释)
    

 

private static JFreeChart createChart(CategoryDataset categorydataset)
    
{
        JFreeChart jfreechart 
= ChartFactory.createLineChart("Line Chart Demo 1"
                                                             
"Type"
                                                             
"Value"
                                                             categorydataset, 
                                                             PlotOrientation.VERTICAL, 
                                                             
true
                                                             
true
                                                             
false);
        jfreechart.setBackgroundPaint(Color.white);
        CategoryPlot categoryplot 
= (CategoryPlot)jfreechart.getPlot();
        categoryplot.setBackgroundPaint(Color.lightGray);
        categoryplot.setRangeGridlinePaint(Color.white);
        NumberAxis numberaxis 
= (NumberAxis)categoryplot.getRangeAxis();
        numberaxis.setStandardTickUnits(NumberAxis.createIntegerTickUnits());
        numberaxis.setAutoRangeIncludesZero(
true);
        
//获得renderer 注意这里是下嗍造型到lineandshaperenderer!!
        LineAndShapeRenderer lineandshaperenderer = (LineAndShapeRenderer)categoryplot.getRenderer();
        lineandshaperenderer.setShapesVisible(
true); //series 点(即数据点)可见
        lineandshaperenderer.setSeriesStroke(0new BasicStroke(2.0F111.0Fnew float[] {
            10F, 6F
        }
0.0F)); //定义series为"First"的(即series1)点之间的连线 ,这里是虚线,默认是直线
        lineandshaperenderer.setSeriesStroke(1new BasicStroke(2.0F111.0Fnew float[] {
            6F, 6F
        }
0.0F)); //定义series为"Second"的(即series2)点之间的连线
        lineandshaperenderer.setSeriesStroke(2new BasicStroke(2.0F111.0Fnew float[] {
            
2.0F, 6F
        }
0.0F)); //定义series为"Third"的(即series3)点之间的连线
        return jfreechart;
    }
 
        

一些重要的方法:
       
 lineandshaperenderer.setLineVisible(true)  //series 点(即数据点)间有连线可见
   2、XYDataset 接口:
   A、创建一个数据源(dataset):
    

 

private static XYDataset createDataset()
    
{
        XYSeries xyseries 
= new XYSeries("First"); //先产生XYSeries 对象
        xyseries.add(1.0D1.0D);
        xyseries.add(2D, 4D);
        xyseries.add(3D, 3D);
        xyseries.add(4D, 5D);
        xyseries.add(5D, 5D);
        xyseries.add(6D, 7D);
        xyseries.add(7D, 7D);
        xyseries.add(8D, 8D);
        
        XYSeries xyseries1 
= new XYSeries("Second");
        xyseries1.add(
1.0D, 5D);
        xyseries1.add(2D, 7D);
        xyseries1.add(3D, 6D);
        xyseries1.add(4D, 8D);
        xyseries1.add(5D, 4D);
        xyseries1.add(6D, 4D);
        xyseries1.add(7D, 2D);
        xyseries1.add(8D, 
1.0D);
        
        XYSeries xyseries2 
= new XYSeries("Third");
        xyseries2.add(3D, 4D);
        xyseries2.add(4D, 3D);
        xyseries2.add(5D, 2D);
        xyseries2.add(6D, 3D);
        xyseries2.add(7D, 6D);
        xyseries2.add(8D, 3D);
        xyseries2.add(9D, 4D);
        xyseries2.add(10D, 3D);
        
        XYSeriesCollection xyseriescollection 
= new XYSeriesCollection(); //再用XYSeriesCollection添加入XYSeries 对象
        xyseriescollection.addSeries(xyseries);
        xyseriescollection.addSeries(xyseries1);
        xyseriescollection.addSeries(xyseries2);
        
return xyseriescollection;
    }

 

private static PieDataset createDataset()
    
{
        DefaultPieDataset defaultpiedataset 
= new DefaultPieDataset(); //注意是DefaultPieDataset!!
        defaultpiedataset.setValue("One"new Double(43.200000000000003D));
        defaultpiedataset.setValue(
"Two"new Double(10D));
        defaultpiedataset.setValue(
"Three"new Double(27.5D));
        defaultpiedataset.setValue(
"Four"new Double(17.5D));
        
return defaultpiedataset;
    }
 
标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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