使用OWC生成数据分析图表

本文介绍了一种使用Microsoft Office Web Components (OWC) 在ASP.NET应用中生成销售记录图表的方法。根据从DataTable获取的数据,该方法创建了一个簇状条形图,并设置了图表的各种属性,包括图例、标题、坐标轴等。

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首先在VS2005----》网站----》添加引用----》com----->microsoft office web components
private void getchart(DataTable dt, int rows)
    {
        
try
        {
            
int count = dt.Rows.Count;
if (count < 3)
            {
                divchart.InnerHtml = "<span style='color:red'>数据少于3条,无法生成图表!</span>";
return;
            }
            
//存放月
            string[] MonNum = new string[count];
            
//存放数据
            string[] MonCount = new string[count];
            
string[] MonCount1 = new string[count];
            
//为数组赋值
            for (int i = 0; i < count; i++)
            {
                MonNum[i] 
= dt.Rows[i][3].ToString();
                MonCount[i] 
= dt.Rows[i][1].ToString();
                MonCount1[i] 
= dt.Rows[i][2].ToString();
            }
            
string strXdata = String.Empty;
            
foreach (string strData in MonNum)
            {
                strXdata 
+= strData + "\t";
            }
            
string strYdata = String.Empty;
            
foreach (string strValue in MonCount)
            {
                strYdata 
+= strValue + "\t";
            }

            
string strYdata1 = String.Empty;
            
foreach (string strValue in MonCount1)
            {
                strYdata1 
+= strValue + "\t";
            }

            ChartSpace laySpace 
= new ChartSpaceClass();


            ChChart InsertChart 
= laySpace.Charts.Add(0);


            InsertChart.Type 
= ChartChartTypeEnum.chChartTypeBarClustered;

            
string type = "1";
            
if (Request.QueryString["type"!= null)
            {
                type 
= Request.QueryString["type"].ToString();
            }

            InsertChart.HasLegend 
= true;
            InsertChart.HasTitle 
= true;
            InsertChart.Title.Caption 
= "销售记录";

            InsertChart.Axes[
0].HasTitle = true;
            InsertChart.Axes[
0].Title.Caption = string.Format("日期({0})", type == "1" ? "" : "");

            

            
//刻度格式 
            
            InsertChart.Axes[
1].HasTitle = true;
            InsertChart.Axes[
1].Scaling.SplitMinimum = 200;
            InsertChart.Axes[
1].Title.Caption = "金额(元)";

            InsertChart.SeriesCollection.Add(
0);
            InsertChart.SeriesCollection[
0].DataLabelsCollection.Add();
            InsertChart.SeriesCollection[
0].DataLabelsCollection[0].HasValue = true;
            InsertChart.SeriesCollection[
0].SetData(ChartDimensionsEnum.chDimSeriesNames, +(int)ChartSpecialDataSourcesEnum.chDataLiteral, "销售总额");
            InsertChart.SeriesCollection[
0].SetData(ChartDimensionsEnum.chDimCategories, +(int)ChartSpecialDataSourcesEnum.chDataLiteral, strXdata);
            InsertChart.SeriesCollection[
0].SetData(ChartDimensionsEnum.chDimValues, (int)ChartSpecialDataSourcesEnum.chDataLiteral, strYdata);

            InsertChart.Axes[
0].GroupingType = OWC10.ChartAxisGroupingEnum.chAxisGroupingManual;
            InsertChart.Axes[
0].GroupingUnitType = ChartAxisUnitTypeEnum.chAxisUnitMonth;
            InsertChart.Axes[
0].NumberFormat = "yyyy-MM";
            InsertChart.Axes[
0].GroupingUnit = 1;


            InsertChart.SeriesCollection.Add(
1);
            InsertChart.SeriesCollection[
1].DataLabelsCollection.Add();
            InsertChart.SeriesCollection[
1].DataLabelsCollection[0].HasValue = true;
            InsertChart.SeriesCollection[
1].SetData(ChartDimensionsEnum.chDimSeriesNames, +(int)ChartSpecialDataSourcesEnum.chDataLiteral, "已消费");
            InsertChart.SeriesCollection[
1].SetData(ChartDimensionsEnum.chDimCategories, +(int)ChartSpecialDataSourcesEnum.chDataLiteral, strXdata);
            InsertChart.SeriesCollection[
1].SetData(ChartDimensionsEnum.chDimValues, (int)ChartSpecialDataSourcesEnum.chDataLiteral, strYdata1);

            
string fn = DateTime.Now.ToString("yyyyMMddHHmmss"+ ".gif";
            
string strAbsolutePath = (Server.MapPath(Config.Temp_Path)) + fn;
            int height = rows * (rows > 10 ? 30 : 50);//数据间宽度
            laySpace.ExportPicture(strAbsolutePath, "GIF", 660, height);
      
         divchart.InnerHtml = "<img src='/upload/temp/" + fn + "'>";
        }
        
catch (Exception ex)
        {
            Console.Write(ex.Message);
        }
    }



本文转自94cool博客园博客,原文链接:http://www.cnblogs.com/94cool/archive/2011/05/11/2043241.html,如需转载请自行联系原作者
内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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