为Oxyplot HeatMap使用DateTime轴 - 腾讯云开发者社区

OxyPlot 导出图片及 WPF 元素导出为图片的方法目录 OxyPlot 导出图片及 WPF 元素导出为图片的方法一、OxyPlot 自带导出方法二、导出 WPF 界面元素的方法三、通过附加属性来使用...一、OxyPlot 自带导出方法同事说这个用 OxyPlot 官方提供的导出方法即可，我在 Demo 中试了一下，是可以的，代码如下： /// /// 曲线数据源（OxyPlot）...不过也有缺点，就是如果有些元素（比如说标题、坐标轴文字）不是使用 OxyPlot 图表控件来生成的话，则导出的图片就不会包含它们了：我在实际项目中确实遇到了这个问题，所以需要寻找其它方法，我们接着看...下面来看看本人修改的使用附加属性的方案，尝试解决这个问题。...使用方法就是在要导出的元素上设置上这两个附加属性，然后把值进行绑定：在 ViewModel 中，先设定导出路径，然后把 IsExporting 置为 true 即可开始导出：也是能正常导出的：

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OxyPlot.Wpf 图表控件使用备忘

OxyPlot.Wpf 图表控件使用备忘目录 OxyPlot.Wpf 图表控件使用备忘一、OxyPlot.Wpf 控件信息二、基本概念 (一) PlotView 和 Plot (二) PlotModel...://oxyplot.readthedocs.io/en/latest/index.html 使用版本：NuGet 版 2.0.0 参考文章：《OxyPlot 在 wpf 中绘制实时动态曲线【更新 2.0...去掉 Smooth 属性】》二、基本概念 (一) PlotView 和 Plot 界面上有两种使用方法：（1）使用 PlotView（界面简单，设置都在代码中）（2）使用 Plot （坐标轴、...坐标轴也有好几种类型：本文使用的是 LinearAxis： (四) Series Series 代表了一组数据，有很多种类型：本文以线条（LineSeries）为例：注释部分是指定平滑模式...可使用如下代码改为鼠标移上就显示（其中 _PlotView 为 PlotView 控件对象）：三、样式设置 (一) 效果对比默认样式如下（不包括标题和坐标轴标题）： Tracker 默认样式如下

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OxyPlot.WPF 公共属性一览

OxyPlot.WPF 公共属性一览目录 OxyPlot.WPF 公共属性一览一、PlotModel 1、构造函数中设置的属性 2、其它属性 3、只读属性二、Axis 1、构造函数中设置的属性 2...注释已提交到码云：https://gitee.com/DLGCY_Clone/oxyplot/tree/dlgcy 另外，之前《OxyPlot.Wpf 图表控件使用备忘》一文的例子程序有了后续，用 OxyPlot...// 是否自动分配颜色给不可见的线条 this.IsLegendVisible = true; // 图例是否可见（要使用图例则必须设置线条标题...TitleFont // 标题字体 Unit // 单位 UseSuperExponentialFormat // 是否使用上标指数格式...ActualMinimum 和 MinimumDataMargin 决定） ActualMinorStep // 实际辅步长 ActualStringFormat // 实际被使用的格式字符串

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大赞Pyecharts，教你做动态可视化！

前言基本使用链式调用单独调用全局配置系列配置基本图表饼图折线图漏斗图热力图日历图地理图地理热点图3D散点图其他特性xy轴翻转组合图表主题设置时间轴可视化分享航线图?...本文将会介绍Pyecharts1.x版本的使用方法，本文所有语句均基于v1.6.2，通过以下语句查询使用pyecharts版本： import pyecharts print(pyecharts....# 示例数据 begin = datetime.date(, , ) end = datetime.date(, , ) data = [[str(begin + datetime.timedelta...param) {return param.data[2];}")), xaxis_opts=opts.AxisOpts( # 设置坐标轴为数值类型...opts.SplitLineOpts(is_show=True)), yaxis_opts=opts.AxisOpts( # 设置坐标轴为数值类型

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python可视化 | 北京近一年来空气质量热力图，看看北京的沙尘暴真的多吗

数据预处理由于绘制热力图x轴是日期(1-31)，y轴是年月。因此我们需要对原数据进行宽表转化和一些简单的预处理。注意：处理过程详情代码注释说明。...= air_quality_hist_df[['aqi']].copy() df.reset_index(inplace=True) # 将time字段改为时间格式 df.time = pd.to_datetime...(df.time) # 新增年月字段，内容为 x年x月，如2021年3月，为字符串格式 df['年月'] = df.time.apply(lambda x:x.strftime('%Y{y}%m{m}'...热力图绘制这里我们介绍两种热力图绘制手法，其一是sns.heatmap()，其二是plotly的ff.create_annotated_heatmap()。...as sns #设置全局默认字体为雅黑 plt.rcParams['font.family'] = ['Microsoft YaHei'] # 设置全局轴标签字典大小 plt.rcParams

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【Python可视化】超详细Pyecharts 1.x教程，让你的图表动起来～

'xxx'的报错，那是因为你安装了1.x的版本却使用了0.5x的调用方法。...pyecharts 本文将会介绍Pyecharts1.x版本的使用方法，本文所有语句均基于v1.6.2，通过以下语句查询使用pyecharts版本： import pyecharts print(...使用示例如下： """ 全局配置项使用示例： 1. 标题 & 副标题 2. 关闭图例 3....系列配置可以通过系列配置（.set_series_opts()）控制图表中的文本，线样式，标记等，使用示例如下： """ 系列配置项使用示例： 1. 不显示数值 2....# 示例数据 begin = datetime.date(2019, 1, 1) end = datetime.date(2019, 12, 31) data = [[str(begin + datetime.timedelta

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构建企业级监控平台系列（三十二）：Grafana 可视化面板 Heatmap 与 Gauge

Grafana Heatmap（热图） Heatmap是Grafana的原生插件，Heatmap（热图）您可以查看一段时间内的直方图。要完全理解和使用此面板，您需要了解什么是直方图以及如何创建它们。...Heatmap 热图示例：热图就像直方图，但是随着时间的推移，每个时间片代表自己的直方图。不用单元格高度来表示频率，而是使用单元格并按存储桶中值的数量成比例地为单元格上色。...直白一点说：Heatmap是用X轴表示时间，Y轴表示值的大小，bucket用来表示一个区间的值在对应时间点出现的次数。...使用Heatmap可视化Histogram类型的监控指标时，需要设置Format as选项为Heatmap。...使用Heatmap可视化其它类型样本分布情况对于非Histogram类型，由于其监控样本中并不包含Bucket相关信息，因此在Metrics选项中需要定义Format as为Time series。

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基于PyEcharts的COVID-19疫情可视化分析

Map类绘制世界地图时，需要输入各国家的英文名称和对应的数值，但我们的数据中国家的名称是中文，所以我们首先要将中文名称转换为英文名称： world_data.head() 我们载入国家中英文对照表，使用... = world_data[['eg_name','today_storeConfirm']].values.tolist() heatmap_data[:10] 接下来我们开始绘图，首先初始化类对象... '伊朗', '法国', '英国', '瑞士','比利时'] need_data = alltime_data[alltime_data['name'].isin(country_list)] 接下来使用...datetime模块生成时间数据，构造时间列表： from datetime import datetime,timedelta time_list = [(datetime(2020, 3, 1) +...5、总结本案例使用基于网易实时疫情播报平台爬取的数据，进行新冠肺炎疫情数据的可视化分析。

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ComponentOne 2018V2正式发布，提供轻量级的 .NET

本次更新的主要内容有： Dashboard Layout 布局控件 - 可用于创建企业级 .NET BI 仪表板 .NET开发人员可以使用这款布局控件，嵌入ComponentOne设计动态屏幕和商业智能仪表板...，可自定义不同的布局风格，并可通过内置功能（如拖放，最大化和恢复，保存和加载布局）为 .NET开发提供强大的布局系统。...Plessey、ISBN、Pharmacode、ISSN、Pharmacode、ISSN、 SMN、Telepen、ITF 14 数据可视化增强 ComponentOne FlexChart .NET图表控件为增强图表数据分析能力...HeatMap chart（热力图）此图表使用颜色表示数据值，尤其适用于绘制大型复杂数据。用户可自定义渐变色标，渐变色轴和离散色标。...分组功能增强功能对DateTime类型轴的自动分组展开/折叠轴组规定将日历期定为主要/次要单位规定最小/最大轴标签其他增强功能线标记：允许在水平/垂直位置更改后移动/拖动线标记FlexChart

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Nature图表复现｜热图叠加折线图

into = "name", sep = "-") %>% # 将"name"列根据"-"分隔成新的列 ggplot(aes(name, cluster, fill = value)) + # 使用...axis.ticks = element_blank(), # 设置轴刻度为空 axis.text.x = element_text(angle = 45, color = "black",...% ggplot(aes(x = type, y = len, group = cluster, color = group)) + # 使用...(), # 设置y轴文字为空 axis.text.x = element_text(color = "black", face = "bold"), # 设置x轴文字样式 axis.title...= element_blank(), # 设置轴标题为空 axis.ticks = element_blank() # 设置轴刻度为空 ) 拼图 plot heatmap %>

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十分钟掌握pyecharts十类顶级图，都很实用！

使用pip install pyecharts 安装，安装后的版本为 v1.6 pyecharts几行代码就能绘制出有特色的的图形，绘图API链式调用，使用方便。.../data/仪表盘.html") print('ok') 仪表盘中共展示三项，每项的比例为30%,70%,90%，如下图默认名称显示第一项：Python机器学习，完成比例为30% ?...Calendar def calendar_interval_1() -> Calendar: begin = datetime.date(2019, 1, 1) end = datetime.date.../img/polar.html') 极坐标表示为(夹角,半径)，如(6,94)表示"夹角"为6，半径94的点： ?.../img/heatmap_pyecharts.html') ?

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ProPlot 基本语法及特点

多子图绘制处理共享轴标签在使用 Matplotlib 绘制多子图时，不可避免地要进行轴刻度标签、轴标签、颜色条（colorbar）和图例的重复绘制操作，导致绘图代码冗长。...，其中（a）为无共享轴标签样式；（b）为设置 Y 轴共享标签样式；（c）展示了设置 Y 轴共享方式为 Limits 时的样式，可以看出，每个子图的刻度范围被强制设置为相同，导致有些子图显示不全...；（d）展示了设置 Y 轴共享方式为 True 时的样式，此时，轴标签、刻度标签都实现了共享。...figure() 函数中的 spanx、spany 和 span 参数用于控制是否对 X 轴、Y 轴或两个轴使用“跨度”轴标签，即当多个子图的 X 轴、Y 轴标签相同时，使用一个轴标签替代即可。...下面为使用 ProPlot 的不同颜色映射选项绘制的不同颜色映射的效果图。

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十分钟掌握pyecharts十类顶级图，建议收藏！

使用pip install pyecharts 安装，安装后的版本为 v1.6 pyecharts几行代码就能绘制出有特色的的图形，绘图API链式调用，使用方便。.../data/仪表盘.html") print( ok ) 仪表盘中共展示三项，每项的比例为30%,70%,90%，如下图默认名称显示第一项：Python机器学习，完成比例为30% ?...Calendar def calendar_interval_1() -> Calendar: begin = datetime.date(2019, 1, 1) end = datetime.date.../img/polar.html ) 极坐标表示为(夹角,半径)，如(6,94)表示"夹角"为6，半径94的点： ?...def heatmap_car() -> HeatMap: x = [ 宝马 , 法拉利 , 奔驰 , 奥迪 , 大众 , 丰田 , 特斯拉 ] y = [ 中国 ,

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Pyecharts十类顶级图，都很实用！

使用pip install pyecharts 安装，安装后的版本为 v1.6 pyecharts几行代码就能绘制出有特色的的图形，绘图API链式调用，使用方便。.../data/仪表盘.html") print('ok') 仪表盘中共展示三项，每项的比例为30%,70%,90%，如下图默认名称显示第一项：Python机器学习，完成比例为30% 2 漏斗图 from...Calendar def calendar_interval_1() -> Calendar: begin = datetime.date(2019, 1, 1) end = datetime.date.../img/polar.html') 极坐标表示为(夹角,半径)，如(6,94)表示"夹角"为6，半径94的点： 8 词云图 from pyecharts import options as opts.../img/heatmap_pyecharts.html')

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快速掌握 pyecharts 十种酷炫图表

首先，使用pip install pyecharts 即可安装 pyecharts。.../data/仪表盘.html") print('ok') 仪表盘中共展示三项，每项的比例为30%,70%,90%，如下图默认名称显示第一项：Python机器学习，完成比例为30% ?...Calendar def calendar_interval_1() -> Calendar: begin = datetime.date(2019, 1, 1) end = datetime.date.../img/calendar.html') print('ok') 绘制2019年1月1日到12月27日的步行数，官方给出的图形宽度900px不够，只能显示到9月份，本例使用opts.InitOpts.../img/polar.html') 极坐标表示为(夹角,半径)，如(6,94)表示"夹角"为6，半径94的点： ?

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快速掌握 pyecharts 十种酷炫图表

首先，使用pip install pyecharts 即可安装 pyecharts。.../data/仪表盘.html") print( ok ) 仪表盘中共展示三项，每项的比例为30%,70%,90%，如下图默认名称显示第一项：Python机器学习，完成比例为30% ?...Calendar def calendar_interval_1() -> Calendar: begin = datetime.date(2019, 1, 1) end = datetime.date.../img/polar.html ) 极坐标表示为(夹角,半径)，如(6,94)表示"夹角"为6，半径94的点： ?...heatmap_car() -> HeatMap: x = [ 宝马 , 法拉利 , 奔驰 , 奥迪 , 大众 , 丰田 , 特斯拉 ] y = [ 中国 , 日本 , 南非

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Matplotlib数据关系型图表（3）

to_heatmap = df['passenger'].values.reshape(12, -1) #将乘客数据转为二维数据 x_ticks = list(df['year'].unique())...#x轴标签数据，年份 y_ticks = list(df['month'].unique()) #y轴标签数据，月份 plt.imshow(to_heatmap, cmap = 'jet_r') #设置颜色映射为..., cmap = 'jet_r') #设置axes对象的x轴和y轴标签，并设置标签的字体样式和对齐方式（很重要的属性，要熟悉） ax1.set_xticks(range(0, 12, 2), labels...#加载基本数据，设置x轴y轴数据，设置填充数值为乘客列 base_plot = (ggplot(df, aes(x = 'year', y = 'month', fill = 'passenger',...+ scale_size_area(max_size = 11, guide = False) #设置颜色映射，name表示映射使用到哪个图中，本次是使用在点中，当有多个子图，

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基于长短期记忆模型的股价预测及可视化

() # 股票时间设置start = datetime(end.year - 3, end.month, end.day) for stock in tech_list: # tech_list...绘图数据调用hist函数 company['Daily Return'].hist(bins=50) # 直方图箱体个数 plt.xlabel('Daily Return') # xy轴标题...returns_fig.map_diag(plt.hist,bins=30)plt.show()热力图heatmapplt.figure(figsize=(12, 10))plt.subplot(2, 2, 1)sns.heatmap..., annot=True, cmap='summer') # 日回报率plt.title('Correlation of stock return')plt.subplot(2, 2, 2)sns.heatmap...) # x-y轴标题plt.ylabel('Close Price USD ($)', fontsize=18)plt.title('Close Price History') # 图的标题plt.show

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ECharts 做的另一种猜数小游戏

[i]-text 和 graphic.elements[i]-rect 做文本框、提示框监听 heatmap 的点击事件，输入数字、猜数 heatmap 虚拟按键实现 heatmap 数据准备 //...所在 x、y 坐标轴数据 var categoryX = ['0', '1', '2']; var categoryY = ['0', '1', '2', '3']; heatmap 部分配置项 option...} }, data: btnData }] }; grid：直角坐标系位置等配置 tooltip：隐藏提示框 xAxis 和 yAxis：x 轴和...y 轴配置 series[i]-heatmap：热力图配置，其中 label.formatter 使用回调函数把 '-1' 和 '-2' 分别换成 '←' 和 '猜'，data 绑定之前准备好的heatmap... : 三元表达式，如果为真，则执行，否则执行 btnID：传入的按钮数据当 btnID 等于 '-1' 时，删除 inputList

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趋势（七）利用python绘制日历热图

趋势（七）利用python绘制日历热图日历热图（Calendar Heatmap）简介日历热图通过将事件聚合到日历网格中进行可视化分析，针对时序类数据特征较为直观，其中以github代码热图而知名。...import random # 自定义数据 begin = datetime.date(2022, 1, 1) end = datetime.date(2022, 12, 31) data = [...(dates_2022, data_2022, title='Github Activity', cmap="github") july.heatmap(dates_2023, data_2023, cmap...="github") plt.show() 定制多样化的日历热图自定义日历热图一般是结合使用场景对相关参数进行修改，并辅以其他的绘图知识。...并通过修改参数或者辅以其他绘图知识自定义各种各样的日历热图来适应相关使用场景。共勉～

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OxyPlot 导出图片及 WPF 元素导出为图片的方法

OxyPlot.Wpf 图表控件使用备忘

OxyPlot.WPF 公共属性一览

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