cewolf 图表 生成 2

本文详细介绍了使用JFreeChart库绘制折线图和时间序列图的方法,并展示了如何利用Cewolf在Web环境中生成并自定义图表。

B、由ChartFactory  产生 JFreeChart 对象 
   

 

 private static JFreeChart createChart(XYDataset xydataset)
    
{
        JFreeChart jfreechart 
= ChartFactory.createXYLineChart("Line Chart Demo 2"
                                                               
"X"
                                                               
"Y"
                                                               xydataset, 
                                                               PlotOrientation.VERTICAL, 
                                                               
true
                                                               
true
                                                               
false);
        jfreechart.setBackgroundPaint(Color.white);
        XYPlot xyplot 
= (XYPlot)jfreechart.getPlot(); //获得 plot:XYPlot!!
        xyplot.setBackgroundPaint(Color.lightGray); //设定图表数据显示部分背景色
        xyplot.setAxisOffset(new RectangleInsets(5D, 5D, 5D, 5D)); //设定坐标轴与图表数据显示部分距离
        xyplot.setDomainGridlinePaint(Color.white); //网格线颜色
        xyplot.setRangeGridlinePaint(Color.white);
        
//获得 renderer 注意这里是XYLineAndShapeRenderer !!
        XYLineAndShapeRenderer xylineandshaperenderer = (XYLineAndShapeRenderer)xyplot.getRenderer();
        xylineandshaperenderer.setShapesVisible(
true); //数据点可见
        xylineandshaperenderer.setShapesFilled(true); //数据点被填充即不是空心点
        NumberAxis numberaxis = (NumberAxis)xyplot.getRangeAxis();
        numberaxis.setStandardTickUnits(NumberAxis.createIntegerTickUnits());
        
return jfreechart;
    }
                      

   一些重要的方法:
        XYLineAndShapeRenderer xylineandshaperenderer = new XYLineAndShapeRenderer();
        xylineandshaperenderer.setSeriesLinesVisible(0, false); //第一个XYSeries数据点间连线不可见
        xylineandshaperenderer.setSeriesShapesVisible(1, false); //第二个XYSeries数据点不可见
        xyplot.setRenderer(xylineandshaperenderer);   
        
五、时间序列图
    时间序列图和折线图很相似,不同的是它在 domain轴的数据是时间而不是数字。 时间序列图的dataset 是
    XYDataset 接口,具体实现类是TimeSeriesCollection ,和上面类似,有TimeSeries 对象,它被添加入
    TimeSeriesCollection 。                                                                               
  1、创建一个数据源(dataset):
    

 

private static XYDataset createDataset()
    
{
        TimeSeries timeseries 
= new TimeSeries("L&G European Index Trust",Month.class);
        timeseries.add(
new Month(22001), 181.8D);//这里用的是Month.class,同样还有Day.class Year.class 等等
        timeseries.add(new Month(32001), 167.3D);
        timeseries.add(
new Month(42001), 153.8D);
        timeseries.add(
new Month(52001), 167.6D);
        timeseries.add(
new Month(62001), 158.8D);
        timeseries.add(
new Month(72001), 148.3D);
        timeseries.add(
new Month(82001), 153.9D);
        timeseries.add(
new Month(92001), 142.7D);
        timeseries.add(
new Month(102001), 123.2D);
        timeseries.add(
new Month(112001), 131.8D);
        timeseries.add(
new Month(122001), 139.6D);
        timeseries.add(
new Month(12002), 142.9D);
        timeseries.add(
new Month(22002), 138.7D);
        timeseries.add(
new Month(32002), 137.3D);
        timeseries.add(
new Month(42002), 143.9D);
        timeseries.add(
new Month(52002), 139.8D);
        timeseries.add(
new Month(62002), 137D);
        timeseries.add(
new Month(72002), 132.8D);
        
        TimeSeries timeseries1 
= new TimeSeries("L&G UK Index Trust",Month.class);
        timeseries1.add(
new Month(22001), 129.6D);
        timeseries1.add(
new Month(32001), 123.2D);
        timeseries1.add(
new Month(42001), 117.2D);
        timeseries1.add(
new Month(52001), 124.1D);
        timeseries1.add(
new Month(62001), 122.6D);
        timeseries1.add(
new Month(72001), 119.2D);
        timeseries1.add(
new Month(82001), 116.5D);
        timeseries1.add(
new Month(92001), 112.7D);
        timeseries1.add(
new Month(102001), 101.5D);
        timeseries1.add(
new Month(112001), 106.1D);
        timeseries1.add(
new Month(122001), 110.3D);
        timeseries1.add(
new Month(12002), 111.7D);
        timeseries1.add(
new Month(22002), 111D);
        timeseries1.add(
new Month(32002), 109.6D);
        timeseries1.add(
new Month(42002), 113.2D);
        timeseries1.add(
new Month(52002), 111.6D);
        timeseries1.add(
new Month(62002), 108.8D);
        timeseries1.add(
new Month(72002), 101.6D);
        TimeSeriesCollection timeseriescollection 
= new TimeSeriesCollection();
        timeseriescollection.addSeries(timeseries);
        timeseriescollection.addSeries(timeseries1);
        timeseriescollection.setDomainIsPointsInTime(
true); //domain轴上的刻度点代表的是时间点而不是时间段
        return timeseriescollection;
    }

   2、由ChartFactory  产生 JFreeChart 对象 
   

 

 private static JFreeChart createChart(XYDataset xydataset)
    
{
        JFreeChart jfreechart 
= ChartFactory.createTimeSeriesChart("Legal & General Unit Trust Prices"
                                                                   
"Date"
                                                                   
"Price Per Unit"
                                                                   xydataset, 
                                                                   
true
                                                                   
true
                                                                   
false);
        jfreechart.setBackgroundPaint(Color.white);
        XYPlot xyplot 
= (XYPlot)jfreechart.getPlot(); //获得 plot : XYPlot!!
        xyplot.setBackgroundPaint(Color.lightGray);
        xyplot.setDomainGridlinePaint(Color.white);
        xyplot.setRangeGridlinePaint(Color.white);
        xyplot.setAxisOffset(
new RectangleInsets(5D, 5D, 5D, 5D));
        xyplot.setDomainCrosshairVisible(
true);
        xyplot.setRangeCrosshairVisible(
true);
        org.jfree.chart.renderer.xy.XYItemRenderer xyitemrenderer 
= xyplot.getRenderer();
        
if(xyitemrenderer instanceof XYLineAndShapeRenderer)
        
{
            XYLineAndShapeRenderer xylineandshaperenderer 
= (XYLineAndShapeRenderer)xyitemrenderer;
            xylineandshaperenderer.setDefaultShapesVisible(
true); //数据点可见
            xylineandshaperenderer.setDefaultShapesFilled(true);  //数据点是实心点
        }

        DateAxis dateaxis 
= (DateAxis)xyplot.getDomainAxis(); //对domain 轴上日期显示格式定义
        dateaxis.setDateFormatOverride(new SimpleDateFormat("MMM-yyyy"));
        
return jfreechart;
}

   
       一些重要的方法:
     A、增加标记线: 
        xyplot.addRangeMarker(new ValueMarker(550D)); //数值轴
        Quarter quarter = new Quarter(2, 2002);
        xyplot.addDomainMarker(new ValueMarker(quarter.getMiddleMillisecond()));  //时间轴
     B、数据点的调整
        XYLineAndShapeRenderer xylineandshaperenderer = (XYLineAndShapeRenderer)xyplot.getRenderer();
        xylineandshaperenderer.setDefaultShapesVisible(true);  //数据点可见
        xylineandshaperenderer.setSeriesFillPaint(0, Color.red);  //数据点填充为红色
        xylineandshaperenderer.setSeriesFillPaint(1, Color.white);  //数据点填充为白色
        xylineandshaperenderer.setUseFillPaint(true);    //应用
     C、平均值曲线 
       这个曲线有什么用呢?很简单的例子,这里有一个以半年每天为单位的数据绘制的曲线,我们想看看以月为单位数据
       的变化,这时就可以用到它了。 
        TimeSeries timeseries = createEURTimeSeries();  //就是以半年每天为单位的数据
        TimeSeries timeseries1 = MovingAverage.createMovingAverage(timeseries, 
                                                                   "30 day moving average", 
                                                                   30, //30天为一个周期
                                                                   30); //最开始的30天跳过
        TimeSeriesCollection timeseriescollection = new TimeSeriesCollection();
        timeseriescollection.addSeries(timeseries);
        timeseriescollection.addSeries(timeseries1);
        return timeseriescollection; 
     
六、总结一下
                           dataset                          plot                    renderer                       
  饼图           PieDataset(DefaultPieDataset)           PiePlot                    ------
  柱状图    CatagoryDataset(DefaultCategoryDataset)    CategoryPlot                BarRenderer
  折线图    CatagoryDataset(DefaultCategoryDataset)    CategoryPlot              LineAndShapeRenderer
                  XYDataset(XYSeriesCollection)           XYPlot                XYLineAndShapeRenderer
  时间序列图     XYDataset (TimeSeriesCollection)         XYPlot                XYLineAndShapeRenderer



七、Item Lable 
   这里以柱状图为例说明,具体来说就是在每个柱状上显示它的数据,具体有下面内容:
   A、使 Item Lable 可见
   B、调整 Item Lable 的颜色、字体等
   C、调整 Item Lable 的位置
   D、定制 Item Lable 的内容
   1、分配一个 Lable Generator 给 renderer
      BarRenderer barrenderer = (BarRenderer)categoryplot.getRenderer();
      GategoryLableGenerator generator =new StandardGategoryLableGenerator(
           "{2}", new DecimalFormat("0.00")    //调整显示的数字和字符格式
      );
      barrenderer.setLableGenerator(generator);
   2、使 Item Lable 可见
      barrenderer.setItemLableVisible(true);
   3、调整 Item Lable 的颜色、字体等
      barrenderer.setItemLablePaint(Color.red);
      barrenderer.setItemLableFont(new Font("SansSerif",Font.PLAIN,10));
   4、调整 Item Lable 的位置
      这里涉及到一个新的对象 ItemLablePosition , ItemLablePosition的构造函数有两个或四个参数
      public ItemLabelPosition(ItemLabelAnchor itemLabelAnchor,
                         org.jfree.ui.TextAnchor textAnchor,
                         org.jfree.ui.TextAnchor rotationAnchor,
                         double angle)
      itemLabelAnchor - Item Lable 的位置 (最重要的!!)
      textAnchor - Item Lable里包含的正文相对于Item Lable 的位置
      rotationAnchor - Item Lable里包含的正文旋转的位置
      angle - 旋转的角度
      ItemLabelPosition itemlabelposition = new ItemLabelPosition(ItemLabelAnchor.INSIDE12, 
                                                      TextAnchor.CENTER_RIGHT, 
                                                      TextAnchor.CENTER_RIGHT, 
                                                      -1.57D);
      barrenderer.setPositiveItemLabelPosition(itemlabelposition); 
   这样就可以每个柱状上显示它的数据了,当然可以定制 Item Lable 的内容,比如 Item Lable text 超过100的才
   显示,这样就需要定制自己的类,它要实现GategoryLableGenerator 接口,实现generateItemLable()方法。
   
了解了jFreeChart ,现在要使用cewolf 。具体在web 中如何配置,就不说了。首先也是了解cewolf 工作的流程,然后对
它的标签进行说明.

一、cewolf 产生图形的流程
   创建一个数据源(dataset)来包含将要在图形中显示的数据?????>><cewolf:chart/>标签对图形进行调整
   ??????>><cewolf:img/>标签把图形输出
 1、创建一个数据源(dataset)
   创建数据源基本上和上面一样,所不同的是 cewolf 对其重新进行了包装,它提供了一个DatasetProducer 接口,你需要
   实现这一接口,下面是一个例子
  DatasetProducer timeData = new DatasetProducer() {
    public Object produceDataset(Map params) {  //cewolf 对其重新进行了包装
      TimeSeries ts = new TimeSeries("Cewolf Release Schedule", Month.class);//怎么样?和上面一样吧
      ts.add(new Month(7, 2002), 0.1);
      ts.add(new Month(8, 2002), 0.4);
      ts.add(new Month(9, 2002), 0.9);
      ts.add(new Month(10, 2002), 1.0);
      return new TimeSeriesCollection(ts);
    }
    public String getProducerId() {  //返回唯一的ID
      return "TimeDataProducer";
    }
    public boolean hasExpired(Map params, Date since) { //默认就好
      return false;
    }
  };
  pageContext.setAttribute("timeData", timeData); //产生完以后要把它放到页面中保存以给 cewolf标签调用
 2、<cewolf:chart/>标签
  <cewolf:chart id="timeChart"     //这个id要唯一,给下边<cewolf:img/>标签引用
                title="TimeSeries"  //图形的标题
                type="timeseries"   //图形的类型 
                xaxislabel="x-values"    //横轴 Lable
                yaxislabel="y-values">   //纵轴Lable
    <cewolf:colorpaint color="#EEEEFF"/>  //图形的背景色
    <cewolf:data>
        <cewolf:producer id="timeData"/>  //引用上面产生的数据
    </cewolf:data>
  </cewolf:chart> 
  一些说明:
  关于图形的背景色,还有两个选择,分别是
    <cewolf:gradientpaint>   //产生色彩倾斜的背景
        <cewolf:point x="0" y="0" color="#AAAAFFEE" />
        <cewolf:point x="300" y="0" color="#DDDDFF" />
    </cewolf:gradientpaint>
  和
    <cewolf:texturepaint image="/img/bg.jpg" width="60" height="60" /> //加入背景图案
 3、<cewolf:img/>标签
   <cewolf:img chartid="timeChart"   //就是上面那个 id
               renderer="/cewolf"    //这个是必需的!web.xml 中有配置
               width="300"         //宽
               height="300" />      //高
   还有一种图形输出方式:
  <img src='<cewolf:imgurl chartid="foobar" renderer="/cewolf" width="100" height="100"/>'>
  很明显,这种方式把图形包含到 Html 的<img/>中
 4、进一步调整
   看到上面的步骤,你可能会认为用 cewolf 输出图形是如此的简单,是这样的,但看了最开始的 jFreeChart 对图形
   的一些调整,你会想我如何调整呢?我不想用默认值,我想输出更复杂的图形。很好,我是这样做的:
   这里要介绍一个新的接口ChartPostProcessor  和一个标签<cewolf:chartpostprocessor/>
   我们要写自己的类实现这个ChartPostProcessor 接口,然后再用标签<cewolf:chartpostprocessor/>调用我们所写
   的类
  ChartPostProcessor dataColor = new ChartPostProcessor() {
    public void processChart(Object chart, Map params) {  //这个接口就这一个方法
      CategoryPlot plot = (CategoryPlot) ((JFreeChart) chart).getPlot(); //看到了什么??!!对,获得了plot!
                                                                 下面就可以通过plot 对图形进行调整!!          
      plot.setAxisOffset(new RectangleInsets(5D, 5D, 5D, 5D));  //一个实验,坐标轴与图分离
      for (int i = 0; i < params.size(); i++) {   //这里的params 是通过标签<cewolf:chartpostprocessor/>输入的!
        String colorStr = (String) params.get(String.valueOf(i));
        plot.getRenderer().setSeriesPaint(i, java.awt.Color.decode(colorStr));//看到 renderer了吧,又可以大
                                                                                干一场了,嘿嘿!
      }
    }
  };
  pageContext.setAttribute("dataColor", dataColor); //记得要放起来噢
  具体引用:
<cewolf:chart id="stackedHorizontalBar" title="StackedHorizontalBar" 
              type="stackedHorizontalBar" xaxislabel="Fruit" yaxislabel="favorite">
    <cewolf:data>
        <cewolf:producer id="categoryData" />
    </cewolf:data>
    <cewolf:chartpostprocessor id="dataColor">   //在这里!!
        <cewolf:param name="0" value='<%= "#FFFFAA" %>'/>
        <cewolf:param name="1" value='<%= "#AAFFAA" %>'/>
        <cewolf:param name="2" value='<%= "#FFAAFF" %>'/>
        <cewolf:param name="3" value='<%= "#FFAAAA" %>'/>
    </cewolf:chartpostprocessor>
</cewolf:chart>  
 我们当然也可以在实现ChartPostProcessor 接口的类里把一切都做好,然后这么用:
    <cewolf:chartpostprocessor id="dataColor"/>

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!
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值