Prototype图表插件 Plotr

码农软件 · 软件分类 · 报表/图表制作 · 2019-08-21 14:59:06

软件介绍

Plotr是一个基于PlotKit与MochiKit的轻量级Javascript制图库。Plotr依赖于prototype以及HTML Canvas。

Plotr 的使用相当简单,下面是Plotr的官方示例:

<div><canvas id="bars1" height="300" width="500"></canvas></div>
<script type="text/javascript">
// Define a dataset.
var dataset = {
    'myFirstDataset': [[0, 1], [1, 1], [2, 1.414], [3, 1.73], [4, 2.56]],
    'mySecondDataset': [[0, 0.3], [1, 2.67], [2, 1.34], [3, 1.73], [4, 1.9]],
    'myThirdDataset': [[0, 0.46], [1, 1.45], [2, 2.5], [3, 1.2], [4, 2.4]],
    'myFourthDataset': [[0, .86], [1, 0.83], [2, 3], [3, 1.73], [4, 0.76]],
};
// Define options.
var options = {
    // Define a padding for the canvas node
    padding: {left: 30, right: 0, top: 10, bottom: 30},
    // Background color to render.
    backgroundColor: '#d8efb0',
    // Use the predefined blue colorscheme.
    colorScheme: 'grey',
    // Render a horizontal oriented barchart.
    barOrientation: 'vertical',
    // Set the labels.
    xTicks: [
        {v:0, label:'day 1'},
        {v:1, label:'day 2'},
        {v:2, label:'day 3'},
        {v:3, label:'day 4'}
    ]
};
// Instantiate a new BarCart.
var vertical = new Plotr.BarChart('bars1',options);
// Add a dataset to it.
vertical.addDataset(dataset);
// Render it.
vertical.render();
</script>

效果如下:

本文地址:https://codercto.com/soft/d/12856.html

PYTHON3:数据分析与机器学习实战

PYTHON3:数据分析与机器学习实战

龙马高新教育 / 北京大学出版社 / 2018-9-1 / 69.00

机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科,是人工智能的核心,其应用遍及人工智能的各个领域,专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。在机器学习过程中,需要使用大量数据,而数据分析是指用适当的方法对收集的大量数据进行分析,提取有用信息并形成结论,进而对数据加以详细研究和概括总结的过程。本书结合机器学......一起来看看 《PYTHON3:数据分析与机器学习实战》 这本书的介绍吧!

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