echarts回顾之基本使用一

poi-tl之图表操作(基于模板) poi-tl基于模板的图表导出 阅读详情

一,下载echarts相关jar包

此处采用js文件自定义下载:
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在构建页面选择完所需模块之后,选择下载:
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二,基础概念series

系列(series)是很常见的名词。在 echarts 里,系列(series)是指:一组数值以及他们映射成的图。“系列”这个词原本可能来源于“一系列的数据”,而在 echarts 中取其扩展的概念,不仅表示数据,也表示数据映射成为的图。所以,一个 系列 包含的要素至少有:一组数值、图表类型(series.type)、以及其他的关于这些数据如何映射成图的参数。

echarts 里系列类型(series.type)就是图表类型。系列类型(series.type)至少有:line(折线图)、bar(柱状图)、pie(饼图)、scatter(散点图)、graph(关系图)、tree(树图)…
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三,官方demo


```html
   <div id="bar" style="width: 600px;height: 400px;"></div>

<script>
    $(function () {
        initDemo();
    })

    function initDemo() {
        var myChart = echarts.init(document.getElementById('bar'));

        // 指定图表的配置项和数据
        var option = {
            title: {
                text: 'ECharts 入门示例'
            },
            tooltip: {},
            legend: {
                data:['销量']
            },
            xAxis: {
                data: ["衬衫","羊毛衫","雪纺衫","裤子","高跟鞋","袜子"]
            },
            yAxis: {},
            series: [{
                name: '销量',
                type: 'bar',
                data: [5, 20, 36, 10, 10, 20]
            }]
        };

        // 使用刚指定的配置项和数据显示图表。
        myChart.setOption(option);
    }
</script>

三,样式之基本定位

left,bottom等定位都是对元素进行定位

//图形颜色设置
color:["#EE6666"],
//yAxis:对y轴进行相关设置
 yAxis: {splitNumber :2, //y轴分割刻度值,但是echarts会根据y轴的值计算
         maxInterval:60,//y轴最大分割值(刻度值),但是如果超出设置大小,echarts会自动计算
            },
series: [{//饼状图
                name: '销量',
                type: 'pie',
                data: [5, 20, 36, 10, 10, 20],
                width:"17%",//宽,
                left:"40%",//距左边
                bottom:"66",//距离底部66像素,left,top等定位都是绝对定位(position: absolute)
                center: ["43%", "43%"],//采用中心点方式定位,也就是以中心点为坐标[x轴,y轴]移动
                radius: ["14%", "49%"]//["中心点大小","外圈饼状图大小"]
            }]

四,坐标系:

很多系列,例如 line(折线图)、bar(柱状图)、scatter(散点图)、heatmap(热力图)等等,需要运行在 “坐标系” 上。其他一些系列,例如 pie(饼图)、tree(树图)等等,并不依赖坐标系,能独立存在。

var echart=echarts.init(document.getElementById("xyAxis"));
        var colors = ['#5470C6', '#91CC75', '#EE6666'];

        option = {
            color: colors,

            tooltip: {
                trigger: 'axis',
                axisPointer: {
                    type: 'cross'
                }
            },
            grid: {
                right: '20%'
            },
            toolbox: {
                feature: {
                    dataView: {show: true, readOnly: false},
                    restore: {show: true},
                    saveAsImage: {show: true}
                }
            },
            legend: {
                data: ['蒸发量', '降水量', '平均温度']
            },
            xAxis: [
                {
                    type: 'category',
                    axisTick: {
                        alignWithLabel: true
                    },
                    data: ['1月', '2月', '3月', '4月', '5月', '6月', '7月', '8月', '9月', '10月', '11月', '12月']
                }
            ],
            yAxis: [//定义三个y轴
                {
                    type: 'value',
                    name: '蒸发量',
                    min: 0,
                    max: 250,
                    position: 'right',
                    axisLine: {
                        show: true,
                        lineStyle: {
                            color: colors[0]
                        }
                    },
                    axisLabel: {
                        formatter: '{value} ml'
                    }
                },
                {
                    type: 'value',
                    name: '降水量',
                    min: 0,
                    max: 250,
                    position: 'right',
                    offset: 80,
                    axisLine: {
                        show: true,
                        lineStyle: {
                            color: colors[1]
                        }
                    },
                    axisLabel: {
                        formatter: '{value} ml'
                    }
                },
                {
                    type: 'value',
                    name: '温度',
                    min: 0,
                    max: 25,
                    position: 'left',
                    axisLine: {
                        show: true,
                        lineStyle: {
                            color: colors[2]
                        }
                    },
                    axisLabel: {
                        formatter: '{value} °C'
                    }
                }
            ],
            series: [
                {
                    name: '蒸发量',
                    type: 'bar',
                    data: [2.0, 4.9, 7.0, 23.2, 25.6, 76.7, 135.6, 162.2, 32.6, 20.0, 6.4, 3.3]
                },
                {
                    name: '降水量',
                    type: 'bar',
                    yAxisIndex: 1,
                    data: [2.6, 5.9, 9.0, 26.4, 28.7, 70.7, 175.6, 182.2, 48.7, 18.8, 6.0, 2.3]
                },
                {
                    name: '平均温度',
                    type: 'line',
                    yAxisIndex: 2,//yAxisIndex:指定数据是属于哪一个y轴,根据集合索引指定
                    data: [2.0, 2.2, 3.3, 4.5, 6.3, 10.2, 20.3, 23.4, 23.0, 16.5, 12.0, 6.2]
                }
            ]
        };

        echart.setOption(option);

五,简单数据动态交互

页面:

 var myChart = echarts.init(document.getElementById('bar'));

        $.get('/basic/getListData').done(function (data) {
            console.log("data:"+data);
            myChart.setOption({
                title: {
                    text: '动态数据'
                },
                tooltip: {},
                legend: {
                    data:['销量']
                },
                xAxis: {
                    data:data.week
                },
                yAxis: {},
                series: [{
                    name: '销量',
                    type: 'bar',
                    data: data.data
                }]
            });
        });

接口:

 @RequestMapping("getListData")
    @ResponseBody
    public Map<String,Object> getDataArr(){
        Map<String, Object> map = new HashMap<>();
        List<Integer> arrayList = new ArrayList<>();
        arrayList.add(5);
        arrayList.add(15);
        arrayList.add(8);
        arrayList.add(31);
        arrayList.add(24);
        map.put("data",arrayList);
        String [] week={"周一","周二","周三","周四","周五",};
        map.put("week",week);
        return map;
    }
数据可视化—百度Echarts基础 前言 16年的时候还是个在校学生,基于对数据可视化的兴趣,参加了天池的气象可视化大赛,磕磕碰碰没获奖,与其他合作伙伴最后也不欢而散,最后还是咬咬牙通宵一两个星期终于实现了也交了,这个比赛最后留给我的实质性的可能是简历上面的一行字和这篇文章,但其实还是给我带来了很多精神上的鼓励,相信自己能做到。 三年前写的入门基础,Echarts都发展很迅速了,先搬上来,以后有时间再慢慢修改,可能有些链接已失效。... 阅读详情

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深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. 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")

pyc php js echarts css 数据挖掘感悟 2016.05.24回顾

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导电的烧火棍
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