java 生成柱状图、饼状图等图片

JAVA jfreechart生成柱状图 在项目资源评估中,也就是生成word文档里需要根据数据生成柱状图,在网上找到了jfreechart工具包,来生成柱状图,当然他不仅仅只能生成柱状图,还支持折线图、饼状图等等… 注:1.5.3与1.0.19版本api变化比较大,由于工具类内容copy其他文章,并且测试发现是1.0.19,所以这里引入此版本主要有两个类和::可以理解为图中的数据对象,name是数据的名称,data是数据集合 工具类:这里根据原来的工具封装了方法,因为这里是应用到word中做展示,所以直接传入数据参数,生成转Base64后的png 阅读详情

package com.sinosoft.webmodule.landLibrary;

import java.awt.Color;
import java.awt.Font;
import java.io.File;
import java.io.FileOutputStream;
import java.text.DecimalFormat;
import java.text.NumberFormat;

import org.jfree.chart.ChartFactory;
import org.jfree.chart.ChartUtilities;
import org.jfree.chart.JFreeChart;
import org.jfree.chart.axis.CategoryAxis;
import org.jfree.chart.axis.CategoryLabelPositions;
import org.jfree.chart.axis.NumberAxis;
import org.jfree.chart.axis.ValueAxis;
import org.jfree.chart.labels.StandardCategoryItemLabelGenerator;
import org.jfree.chart.labels.StandardPieSectionLabelGenerator;
import org.jfree.chart.plot.CategoryPlot;
import org.jfree.chart.plot.PiePlot3D;
import org.jfree.chart.plot.PlotOrientation;
import org.jfree.chart.renderer.category.BarRenderer;
import org.jfree.chart.renderer.category.LineAndShapeRenderer;
import org.jfree.chart.renderer.category.StackedBarRenderer;
import org.jfree.chart.title.TextTitle;
import org.jfree.data.category.CategoryDataset;
import org.jfree.data.general.DatasetUtilities;
import org.jfree.data.general.DefaultPieDataset;
import org.jfree.data.general.PieDataset;


/**<p><br/>
 * @className CreateChartServiceImpl.java<br/>
 * @packageName com.sinosoft.webmodule.landLibrary<br/>
 * @date 2014-3-23 下午04:39:19<br/>
 * </p>
 *
 * @version v1.0.0
 */
public class CreateChartServiceImpl {
 private static final String CHART_PATH = "F:/1/";
 public static void main(String[] args) {
  CreateChartServiceImpl pm = new CreateChartServiceImpl();
  // 生成饼状图
  pm.makePieChart();
  // 生成单组柱状图
  pm.makeBarChart();
  // 生成单组柱状图
  pm.makeBarChart2();
  // 生成多组柱状图
  pm.makeBarGroupChart();
  // 生成堆积柱状图
  pm.makeStackedBarChart();
  // 生成折线图
  pm.makeLineAndShapeChart();

 }
 
 /**
  * 生成折线图
  */
 public void makeLineAndShapeChart() {
  double[][] data = new double[][] { { 672, 766, 223, 540, 126 },
    { 325, 521, 210, 340, 106 }, { 332, 256, 523, 240, 526 } };
  String[] rowKeys = { "苹果", "梨子", "葡萄" };
  String[] columnKeys = { "北京", "上海", "广州", "成都", "深圳" };
  CategoryDataset dataset = getBarData(data, rowKeys, columnKeys);
  createTimeXYChar("折线图", "x轴", "y轴", dataset, "lineAndShap.jpg");
 }

 /**
  * 生成分组的柱状图
  */
 public void makeBarGroupChart() {
  double[][] data = new double[][] { { 672, 766, 223, 540, 126 },
    { 325, 521, 210, 340, 106 }, { 332, 256, 523, 240, 526 } };
  String[] rowKeys = { "苹果", "梨子", "葡萄" };
  String[] columnKeys = { "北京", "上海", "广州", "成都", "深圳" };
  CategoryDataset dataset = getBarData(data, rowKeys, columnKeys);
  createBarChart(dataset, "x坐标", "y坐标", "柱状图", "barGroup.png");
 }

 /**
  * 生成柱状图
  */
 public void makeBarChart() {
  double[][] data = new double[][] { { 672, 766, 223, 540, 126 } };
  String[] rowKeys = { "苹果" };
  String[] columnKeys = { "北京", "上海", "广州", "成都", "深圳" };
  CategoryDataset dataset = getBarData(data, rowKeys, columnKeys);
  createBarChart(dataset, "x坐标", "y坐标", "柱状图", "bar.png");
 }
 
 /**
  * 生成柱状图
  */
 public void makeBarChart2() {
  double[][] data = new double[][] { { 672, 766, 223, 540, 126 } };
  String[] rowKeys = { "苹果" };
  String[] columnKeys = { "北京", "上海", "广州", "成都", "深圳" };
  CategoryDataset dataset = getBarData(data, rowKeys, columnKeys);
  createHorizontalBarChart(dataset, "x坐标", "y坐标", "柱状图", "bar2.png");
 }

 /**
  * 生成堆栈柱状图
  */
 public void makeStackedBarChart() {
  double[][] data = new double[][] { { 0.21, 0.66, 0.23, 0.40, 0.26 },
    { 0.25, 0.21, 0.10, 0.40, 0.16 } };
  String[] rowKeys = { "苹果", "梨子" };
  String[] columnKeys = { "北京", "上海", "广州", "成都", "深圳" };
  CategoryDataset dataset = getBarData(data, rowKeys, columnKeys);
  createStackedBarChart(dataset, "x坐标", "y坐标", "柱状图", "stsckedBar.png");
 }

 /**
  * 生成饼状图
  */
 public void makePieChart() {
  double[] data = { 9, 91 };
  String[] keys = { "失败率", "成功率" };

  createValidityComparePimChar(getDataPieSetByUtil(data, keys), "饼状图",
    "pie2.png", keys);
 }

 // 柱状图,折线图 数据集
 public CategoryDataset getBarData(double[][] data, String[] rowKeys,
   String[] columnKeys) {
  return DatasetUtilities
    .createCategoryDataset(rowKeys, columnKeys, data);

 }

 // 饼状图 数据集
 public PieDataset getDataPieSetByUtil(double[] data,
   String[] datadescription) {

  if (data != null && datadescription != null) {
   if (data.length == datadescription.length) {
    DefaultPieDataset dataset = new DefaultPieDataset();
    for (int i = 0; i < data.length; i++) {
     dataset.setValue(datadescription[i], data[i]);
    }
    return dataset;
   }

  }

  return null;
 }

 /**
  * 柱状图
  *
  *@param dataset
  *            数据集
  * @param xName
  *            x轴的说明(如种类,时间等)
  * @param yName
  *            y轴的说明(如速度,时间等)
  * @param chartTitle
  *            图标题
  * @param charName
  *            生成图片的名字
  * @return
  */
 public String createBarChart(CategoryDataset dataset, String xName,
   String yName, String chartTitle, String charName) {
  JFreeChart chart = ChartFactory.createBarChart(chartTitle, // 图表标题
    xName, // 目录轴的显示标签
    yName, // 数值轴的显示标签
    dataset, // 数据集
    PlotOrientation.VERTICAL, // 图表方向:水平、垂直
    true, // 是否显示图例(对于简单的柱状图必须是false)
    false, // 是否生成工具
    false // 是否生成URL链接
    );
  Font labelFont = new Font("SansSerif", Font.TRUETYPE_FONT, 12);
  /*
   * VALUE_TEXT_ANTIALIAS_OFF表示将文字的抗锯齿关闭,
   * 使用的关闭抗锯齿后,字体尽量选择12到14号的宋体字,这样文字最清晰好看
   */
  // chart.getRenderingHints().put(RenderingHints.KEY_TEXT_ANTIALIASING,RenderingHints.VALUE_TEXT_ANTIALIAS_OFF);
  chart.setTextAntiAlias(false);
  chart.setBackgroundPaint(Color.white);
  // create plot
  CategoryPlot plot = chart.getCategoryPlot();
  // 设置横虚线可见
  plot.setRangeGridlinesVisible(true);
  // 虚线色彩
  plot.setRangeGridlinePaint(Color.gray);

  // 数据轴精度
  NumberAxis vn = (NumberAxis) plot.getRangeAxis();
  // vn.setAutoRangeIncludesZero(true);
  DecimalFormat df = new DecimalFormat("#0.00");
  vn.setNumberFormatOverride(df); // 数据轴数据标签的显示格式
  // x轴设置
  CategoryAxis domainAxis = plot.getDomainAxis();
  domainAxis.setLabelFont(labelFont);// 轴标题
  domainAxis.setTickLabelFont(labelFont);// 轴数值
  
  // Lable(Math.PI/3.0)度倾斜
  // domainAxis.setCategoryLabelPositions(CategoryLabelPositions
  // .createUpRotationLabelPositions(Math.PI / 3.0));

  domainAxis.setMaximumCategoryLabelWidthRatio(0.6f);// 横轴上的 Lable 是否完整显示

  // 设置距离图片左端距离
  domainAxis.setLowerMargin(0.1);
  // 设置距离图片右端距离
  domainAxis.setUpperMargin(0.1);
  // 设置 columnKey 是否间隔显示
  // domainAxis.setSkipCategoryLabelsToFit(true);

  plot.setDomainAxis(domainAxis);
  // 设置柱图背景色(注意,系统取色的时候要使用16位的模式来查看颜色编码,这样比较准确)
  plot.setBackgroundPaint(new Color(255, 255, 204));

  // y轴设置
  ValueAxis rangeAxis = plot.getRangeAxis();
  rangeAxis.setLabelFont(labelFont);
  rangeAxis.setTickLabelFont(labelFont);
  // 设置最高的一个 Item 与图片顶端的距离
  rangeAxis.setUpperMargin(0.15);
  // 设置最低的一个 Item 与图片底端的距离
  rangeAxis.setLowerMargin(0.15);
  plot.setRangeAxis(rangeAxis);

  BarRenderer renderer = new BarRenderer();
  // 设置柱子宽度
  renderer.setMaximumBarWidth(0.05);
  // 设置柱子高度
  renderer.setMinimumBarLength(0.2);
  // 设置柱子边框颜色
  renderer.setBaseOutlinePaint(Color.BLACK);
  // 设置柱子边框可见
  renderer.setDrawBarOutline(true);

  // // 设置柱的颜色
  renderer.setSeriesPaint(0, new Color(204, 255, 255));
  renderer.setSeriesPaint(1, new Color(153, 204, 255));
  renderer.setSeriesPaint(2, new Color(51, 204, 204));

  // 设置每个地区所包含的平行柱的之间距离
  renderer.setItemMargin(0.0);

  // 显示每个柱的数值,并修改该数值的字体属性
  renderer.setIncludeBaseInRange(true);
  renderer
    .setBaseItemLabelGenerator(new StandardCategoryItemLabelGenerator());
  renderer.setBaseItemLabelsVisible(true);

  plot.setRenderer(renderer);
  // 设置柱的透明度
  plot.setForegroundAlpha(1.0f);

  FileOutputStream fos_jpg = null;
  try {
   isChartPathExist(CHART_PATH);
   String chartName = CHART_PATH + charName;
   fos_jpg = new FileOutputStream(chartName);
   ChartUtilities.writeChartAsPNG(fos_jpg, chart, 500, 500, true, 10);
   return chartName;
  } catch (Exception e) {
   e.printStackTrace();
   return null;
  } finally {
   try {
    fos_jpg.close();
   } catch (Exception e) {
    e.printStackTrace();
   }
  }
 }

 /**
  * 横向图
  *
  * @param dataset
  *            数据集
  * @param xName
  *            x轴的说明(如种类,时间等)
  * @param yName
  *            y轴的说明(如速度,时间等)
  * @param chartTitle
  *            图标题
  * @param charName
  *            生成图片的名字
  * @return
  */
 public String createHorizontalBarChart(CategoryDataset dataset,
   String xName, String yName, String chartTitle, String charName) {
  JFreeChart chart = ChartFactory.createBarChart(chartTitle, // 图表标题
    xName, // 目录轴的显示标签
    yName, // 数值轴的显示标签
    dataset, // 数据集
    PlotOrientation.VERTICAL, // 图表方向:水平、垂直
    true, // 是否显示图例(对于简单的柱状图必须是false)
    false, // 是否生成工具
    false // 是否生成URL链接
    );

  CategoryPlot plot = chart.getCategoryPlot();
  // 数据轴精度
  NumberAxis vn = (NumberAxis) plot.getRangeAxis();
  // 设置刻度必须从0开始
  // vn.setAutoRangeIncludesZero(true);
  DecimalFormat df = new DecimalFormat("#0.00");
  vn.setNumberFormatOverride(df); // 数据轴数据标签的显示格式

  CategoryAxis domainAxis = plot.getDomainAxis();

  domainAxis.setCategoryLabelPositions(CategoryLabelPositions.UP_45); // 横轴上的
  // Lable
  Font labelFont = new Font("SansSerif", Font.TRUETYPE_FONT, 12);

  domainAxis.setLabelFont(labelFont);// 轴标题
  domainAxis.setTickLabelFont(labelFont);// 轴数值

  domainAxis.setMaximumCategoryLabelWidthRatio(0.8f);// 横轴上的 Lable 是否完整显示
  // domainAxis.setVerticalCategoryLabels(false);
  plot.setDomainAxis(domainAxis);

  ValueAxis rangeAxis = plot.getRangeAxis();
  // 设置最高的一个 Item 与图片顶端的距离
  rangeAxis.setUpperMargin(0.15);
  // 设置最低的一个 Item 与图片底端的距离
  rangeAxis.setLowerMargin(0.15);
  plot.setRangeAxis(rangeAxis);
  BarRenderer renderer = new BarRenderer();
  // 设置柱子宽度
  renderer.setMaximumBarWidth(0.03);
  // 设置柱子高度
  renderer.setMinimumBarLength(30);

  renderer.setBaseOutlinePaint(Color.BLACK);

  // 设置柱的颜色
  renderer.setSeriesPaint(0, Color.GREEN);
  renderer.setSeriesPaint(1, new Color(0, 0, 255));
  // 设置每个地区所包含的平行柱的之间距离
  renderer.setItemMargin(0.5);
  // 显示每个柱的数值,并修改该数值的字体属性
  renderer
    .setBaseItemLabelGenerator(new StandardCategoryItemLabelGenerator());
  // 设置柱的数值可见
  renderer.setBaseItemLabelsVisible(true);

  plot.setRenderer(renderer);
  // 设置柱的透明度
  plot.setForegroundAlpha(0.6f);

  FileOutputStream fos_jpg = null;
  try {
   isChartPathExist(CHART_PATH);
   String chartName = CHART_PATH + charName;
   fos_jpg = new FileOutputStream(chartName);
   ChartUtilities.writeChartAsPNG(fos_jpg, chart, 500, 500, true, 10);
   return chartName;
  } catch (Exception e) {
   e.printStackTrace();
   return null;
  } finally {
   try {
    fos_jpg.close();
   } catch (Exception e) {
    e.printStackTrace();
   }
  }
 }

 /**
  * 饼状图
  *
  * @param dataset
  *            数据集
  * @param chartTitle
  *            图标题
  * @param charName
  *            生成图的名字
  * @param pieKeys
  *            分饼的名字集
  * @return
  */
 public String createValidityComparePimChar(PieDataset dataset,
   String chartTitle, String charName, String[] pieKeys) {
  JFreeChart chart = ChartFactory.createPieChart3D(chartTitle, // chart
    // title
    dataset,// data
    true,// include legend
    true, false);

  // 使下说明标签字体清晰,去锯齿类似于
  // chart.getRenderingHints().put(RenderingHints.KEY_TEXT_ANTIALIASING,RenderingHints.VALUE_TEXT_ANTIALIAS_OFF);的效果
  chart.setTextAntiAlias(false);
  // 图片背景色
  chart.setBackgroundPaint(Color.white);
  // 设置图标题的字体重新设置title
  Font font = new Font("隶书", Font.BOLD, 25);
  TextTitle title = new TextTitle(chartTitle);
  title.setFont(font);
  chart.setTitle(title);

  PiePlot3D plot = (PiePlot3D) chart.getPlot();
  // 图片中显示百分比:默认方式

  // 指定饼图轮廓线的颜色
  // plot.setBaseSectionOutlinePaint(Color.BLACK);
  // plot.setBaseSectionPaint(Color.BLACK);

  // 设置无数据时的信息
  plot.setNoDataMessage("无对应的数据,请重新查询。");

  // 设置无数据时的信息显示颜色
  plot.setNoDataMessagePaint(Color.red);

  // 图片中显示百分比:自定义方式,{0} 表示选项, {1} 表示数值, {2} 表示所占比例 ,小数点后两位
  plot.setLabelGenerator(new StandardPieSectionLabelGenerator(
    "{0}={1}({2})", NumberFormat.getNumberInstance(),
    new DecimalFormat("0.00%")));
  // 图例显示百分比:自定义方式, {0} 表示选项, {1} 表示数值, {2} 表示所占比例
  plot.setLegendLabelGenerator(new StandardPieSectionLabelGenerator(
    "{0}={1}({2})"));

  plot.setLabelFont(new Font("SansSerif", Font.TRUETYPE_FONT, 12));

  // 指定图片的透明度(0.0-1.0)
  plot.setForegroundAlpha(0.65f);
  // 指定显示的饼图上圆形(false)还椭圆形(true)
  plot.setCircular(false, true);

  // 设置第一个 饼块section 的开始位置,默认是12点钟方向
  plot.setStartAngle(90);

  // // 设置分饼颜色
  plot.setSectionPaint(pieKeys[0], new Color(244, 194, 144));
  plot.setSectionPaint(pieKeys[1], new Color(144, 233, 144));

  FileOutputStream fos_jpg = null;
  try {
   // 文件夹不存在则创建
   isChartPathExist(CHART_PATH);
   String chartName = CHART_PATH + charName;
   fos_jpg = new FileOutputStream(chartName);
   // 高宽的设置影响椭圆饼图的形状
   ChartUtilities.writeChartAsPNG(fos_jpg, chart, 500, 230);

   return chartName;
  } catch (Exception e) {
   e.printStackTrace();
   return null;
  } finally {
   try {
    fos_jpg.close();
    System.out.println("create pie-chart.");
   } catch (Exception e) {
    e.printStackTrace();
   }
  }

 }

 /**
  * 判断文件夹是否存在,如果不存在则新建
  *
  * @param chartPath
  */
 private void isChartPathExist(String chartPath) {
  File file = new File(chartPath);
  if (!file.exists()) {
   file.mkdirs();
   // log.info("CHART_PATH="+CHART_PATH+"create.");
  }
 }

 /**
  * 折线图
  *
  * @param chartTitle
  * @param x
  * @param y
  * @param xyDataset
  * @param charName
  * @return
  */
 public String createTimeXYChar(String chartTitle, String x, String y,
   CategoryDataset xyDataset, String charName) {

  JFreeChart chart = ChartFactory.createLineChart(chartTitle, x, y,
    xyDataset, PlotOrientation.VERTICAL, true, true, false);

  chart.setTextAntiAlias(false);
  chart.setBackgroundPaint(Color.WHITE);
  // 设置图标题的字体重新设置title
  Font font = new Font("隶书", Font.BOLD, 25);
  TextTitle title = new TextTitle(chartTitle);
  title.setFont(font);
  chart.setTitle(title);
  // 设置面板字体
  Font labelFont = new Font("SansSerif", Font.TRUETYPE_FONT, 12);

  chart.setBackgroundPaint(Color.WHITE);

  CategoryPlot categoryplot = (CategoryPlot) chart.getPlot();
  // x轴 // 分类轴网格是否可见
  categoryplot.setDomainGridlinesVisible(true);
  // y轴 //数据轴网格是否可见
  categoryplot.setRangeGridlinesVisible(true);

  categoryplot.setRangeGridlinePaint(Color.WHITE);// 虚线色彩

  categoryplot.setDomainGridlinePaint(Color.WHITE);// 虚线色彩

  categoryplot.setBackgroundPaint(Color.lightGray);

  // 设置轴和面板之间的距离
  // categoryplot.setAxisOffset(new RectangleInsets(5D, 5D, 5D, 5D));

  CategoryAxis domainAxis = categoryplot.getDomainAxis();

  domainAxis.setLabelFont(labelFont);// 轴标题
  domainAxis.setTickLabelFont(labelFont);// 轴数值

  domainAxis.setCategoryLabelPositions(CategoryLabelPositions.UP_45); // 横轴上的
  // Lable
  // 45度倾斜
  // 设置距离图片左端距离
  domainAxis.setLowerMargin(0.0);
  // 设置距离图片右端距离
  domainAxis.setUpperMargin(0.0);

  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.setBaseShapesVisible(true); // series 点(即数据点)可见
  lineandshaperenderer.setBaseLinesVisible(true); // series 点(即数据点)间有连线可见

  // 显示折点数据
  // lineandshaperenderer.setBaseItemLabelGenerator(new
  // StandardCategoryItemLabelGenerator());
  // lineandshaperenderer.setBaseItemLabelsVisible(true);

  FileOutputStream fos_jpg = null;
  try {
   isChartPathExist(CHART_PATH);
   String chartName = CHART_PATH + charName;
   fos_jpg = new FileOutputStream(chartName);

   // 将报表保存为png文件
   ChartUtilities.writeChartAsPNG(fos_jpg, chart, 500, 510);

   return chartName;
  } catch (Exception e) {
   e.printStackTrace();
   return null;
  } finally {
   try {
    fos_jpg.close();
    System.out.println("create time-createTimeXYChar.");
   } catch (Exception e) {
    e.printStackTrace();
   }
  }
 }

 /**
  * 堆栈柱状图
  *
  * @param dataset
  * @param xName
  * @param yName
  * @param chartTitle
  * @param charName
  * @return
  */
 public String createStackedBarChart(CategoryDataset dataset, String xName,
   String yName, String chartTitle, String charName) {
  // 1:得到 CategoryDataset

  // 2:JFreeChart对象
  JFreeChart chart = ChartFactory.createStackedBarChart(chartTitle, // 图表标题
    xName, // 目录轴的显示标签
    yName, // 数值轴的显示标签
    dataset, // 数据集
    PlotOrientation.VERTICAL, // 图表方向:水平、垂直
    true, // 是否显示图例(对于简单的柱状图必须是false)
    false, // 是否生成工具
    false // 是否生成URL链接
    );
  // 图例字体清晰
  chart.setTextAntiAlias(false);

  chart.setBackgroundPaint(Color.WHITE);

  // 2 .2 主标题对象 主标题对象是 TextTitle 类型
  chart
    .setTitle(new TextTitle(chartTitle, new Font("隶书", Font.BOLD,
      25)));
  // 2 .2.1:设置中文
  // x,y轴坐标字体
  Font labelFont = new Font("SansSerif", Font.TRUETYPE_FONT, 12);

  // 2 .3 Plot 对象 Plot 对象是图形的绘制结构对象
  CategoryPlot plot = chart.getCategoryPlot();

  // 设置横虚线可见
  plot.setRangeGridlinesVisible(true);
  // 虚线色彩
  plot.setRangeGridlinePaint(Color.gray);

  // 数据轴精度
  NumberAxis vn = (NumberAxis) plot.getRangeAxis();
  // 设置最大值是1
  vn.setUpperBound(1);
  // 设置数据轴坐标从0开始
  // vn.setAutoRangeIncludesZero(true);
  // 数据显示格式是百分比
  DecimalFormat df = new DecimalFormat("0.00%");
  vn.setNumberFormatOverride(df); // 数据轴数据标签的显示格式
  // DomainAxis (区域轴,相当于 x 轴), RangeAxis (范围轴,相当于 y 轴)
  CategoryAxis domainAxis = plot.getDomainAxis();

  domainAxis.setLabelFont(labelFont);// 轴标题
  domainAxis.setTickLabelFont(labelFont);// 轴数值

  // x轴坐标太长,建议设置倾斜,如下两种方式选其一,两种效果相同
  // 倾斜(1)横轴上的 Lable 45度倾斜
  // domainAxis.setCategoryLabelPositions(CategoryLabelPositions.UP_45);
  // 倾斜(2)Lable(Math.PI 3.0)度倾斜
  // domainAxis.setCategoryLabelPositions(CategoryLabelPositions
  // .createUpRotationLabelPositions(Math.PI / 3.0));

  domainAxis.setMaximumCategoryLabelWidthRatio(0.6f);// 横轴上的 Lable 是否完整显示

  plot.setDomainAxis(domainAxis);

  // y轴设置
  ValueAxis rangeAxis = plot.getRangeAxis();
  rangeAxis.setLabelFont(labelFont);
  rangeAxis.setTickLabelFont(labelFont);
  // 设置最高的一个 Item 与图片顶端的距离
  rangeAxis.setUpperMargin(0.15);
  // 设置最低的一个 Item 与图片底端的距离
  rangeAxis.setLowerMargin(0.15);
  plot.setRangeAxis(rangeAxis);

  // Renderer 对象是图形的绘制单元
  StackedBarRenderer renderer = new StackedBarRenderer();
  // 设置柱子宽度
  renderer.setMaximumBarWidth(0.05);
  // 设置柱子高度
  renderer.setMinimumBarLength(0.1);
  // 设置柱的边框颜色
  renderer.setBaseOutlinePaint(Color.BLACK);
  // 设置柱的边框可见
  renderer.setDrawBarOutline(true);

  // // 设置柱的颜色(可设定也可默认)
  renderer.setSeriesPaint(0, new Color(204, 255, 204));
  renderer.setSeriesPaint(1, new Color(255, 204, 153));

  // 设置每个地区所包含的平行柱的之间距离
  renderer.setItemMargin(0.4);

  plot.setRenderer(renderer);
  // 设置柱的透明度(如果是3D的必须设置才能达到立体效果,如果是2D的设置则使颜色变淡)
  // plot.setForegroundAlpha(0.65f);

  FileOutputStream fos_jpg = null;
  try {
   isChartPathExist(CHART_PATH);
   String chartName = CHART_PATH + charName;
   fos_jpg = new FileOutputStream(chartName);
   ChartUtilities.writeChartAsPNG(fos_jpg, chart, 500, 500, true, 10);
   return chartName;
  } catch (Exception e) {
   e.printStackTrace();
   return null;
  } finally {
   try {
    fos_jpg.close();
   } catch (Exception e) {
    e.printStackTrace();
   }
  }
 }

}


 

java 生成柱状图、饼状图等图片保存至word文档 java导出word中 Document 用的包比较乱,这里需要注意是个坑,我最下面测试用了两种方式导出word,XWPFDocument 与 com.lowagie.text包下的Document.,个人感觉XWPFDocument 方式比较好,图片也支持读取流或读图片路径两种方式写入word,相对来说Document只能用Image img = Image.getInstance("E:\\picture\\bar.png");读取路径方式。 Image 类的包导入也要注意,示例只能用java8,ja 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")

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