带基准线的折线图php代码
python画折线图最全详解
#设置x轴的刻度
_xtick_labels=["{}岁".format(i) for i in x]
plt.xticks(x,_xtick_labels)
#绘制网格,并设置透明度
plt.grid(alpha=0.4)
plt.xlabel('年龄')
plt.ylabel('个数')
#把数值型数据对应到字符串上去
#只有列表才可以使用[]取步长,range不能用方括号取步长
plt.xticks(ltation=45)#rotation旋转90度,问题中文不显示
plt.xlabel('时间')
plt.ylabel('温度')
# matplotlib是Python的底层绘图库,用于数据可视化
# matplotlib的基本要点:axis轴,是指x或y这种坐标轴
#题目1:假设一天中每隔两个小时(range(2,26,2)的气温(℃)分别是[15,13,14,5,17,20,25,26,26,27,22,18,15]
#也可以写成import matplotlib.pyplot as
plt.yticks(range(min(y),max(y)+1))
#保存在当前路径下
plt.savefig('./t1.png')#可以保存为矢量图格式,使放大不会有齿轮plt.savefig('./sig_size.png')
plt.show()
题目2:如果列表a表示10点到12点的每一分钟的气温,如何绘制折线图观察每分钟气温的变化情况
#把x和y做到一一对应的折线图
php月销售额折线图
<?phpinclude ("jpgraph/jpgraph.php");include ("jpgraph/jpgraph_line.php");//引用折线图LinePlot类文件$datay = array(8320,9360,14956,17028,13060,15376,25428,16216,28548,18632,22724,28460); //填充的数据$graph = new Graph(600,300,"auto"); //创建画布$graph->img->SetMargin(50,40,30,40); //设置统计图所在画布的位置,左边距50、右边距40、上边距30、下边距40,单位为像素$graph->img->SetAntiAliasing(); //设置折线的平滑状态$graph->SetScale("textlin"); //设置刻度样式$graph->SetShadow(); //创建画布阴影$graph->title->Set("2007年《PHP5从入门到精通》图书月销售额折线图");//设置标题$graph->title->SetFont(FF_SIMSUN,FS_BOLD); //设置标题字体$graph->SetMarginColor("lightblue"); //设置画布的背景颜色为淡蓝色$graph->yaxis->title->SetFont(FF_SIMSUN,FS_BOLD); //设置Y轴标题的字体$graph->xaxis->SetPos("min");$graph->yaxis->HideZeroLabel();$graph->ygrid->SetFill(true,'#EFEFEF@0.5','#BBCCFF@0.5');$a=array("1月","2月","3月","4月","5月","6月","7月","8月","9月","10月","11月","12月"); //X轴$graph->xaxis->SetTickLabels($a); //设置X轴$graph->xaxis->SetFont(FF_SIMSUN); //设置X 坐标轴的字体$graph->yscale->SetGrace(20);$p1 = new LinePlot($datay); //创建折线图对象$p1->mark->SetType(MARK_FILLEDCIRCLE); //设置数据坐标点为圆形标记$p1->mark->SetFillColor("red"); //设置填充的颜色$p1->mark->SetWidth(4); //设置圆形标记的直径为4像素$p1->SetColor("blue"); //设置折形颜色为蓝色$p1->SetCenter(); //在X轴的各坐标点中心位置绘制折线$graph->Add($p1); //在统计图上绘制折线$graph->Stroke(); //输出图像?>。
VBA中的数据折线图绘制与自定义技巧
VBA中的数据折线图绘制与自定义技巧VBA(Visual Basic for Applications)是一种用于Microsoft Office应用程序的编程语言,通过VBA,用户可以实现更高级的功能和灵活性。
在此篇文章中,我们将重点介绍如何使用VBA在Excel中绘制数据折线图,并分享一些自定义技巧,以帮助您创建更具吸引力和易于理解的图表。
折线图是一种常用的数据可视化工具,它可展示数据在一段时间或其他连续变量上的趋势。
在Excel中,您可以使用VBA来自动化折线图的创建过程,从而大大减少手动绘图的时间和工作量。
下面是一些在VBA中绘制折线图的基本步骤:1. 创建一个新的Excel工作表并输入您的数据:在开始之前,首先确保您有适当的输入数据。
您可以在Excel的工作表中创建一个表格,并将数据按照正确的格式输入到相应的单元格中。
2. 打开Visual Basic编辑器:按下Alt + F11,以打开Visual Basic编辑器。
在编辑器中,您可以编写VBA代码来绘制折线图。
3. 插入图表对象:在Visual Basic编辑器中,选择"插入"->"图表",然后选择适当的图表类型(例如:折线图)。
这将为您创建一个新的Chart对象。
4. 定义图表的数据范围:通过设置Chart对象的SourceData属性来定义图表的数据范围。
例如,您可以使用以下代码来定义数据范围:```vbaChart.SetSourceData Source:=Range("A1:B10")```5. 设置图表的外观和布局:您可以使用各种VBA属性和方法来设置图表的外观和布局。
例如,您可以使用以下代码来设置X轴和Y轴的标签:```vbaChart.Axes(xlCategory).HasTitle = TrueChart.Axes(xlCategory).AxisTitle.Characters.Text = "时间"Chart.Axes(xlValue).HasTitle = TrueChart.Axes(xlValue).AxisTitle.Characters.Text = "数值"```6. 自定义折线图的样式:您可以使用VBA来自定义折线图的样式,以使其更加清晰和吸引人。
echarts 范例
ECharts 是一个使用 JavaScript 实现的开源可视化库,可以生成各种丰富的图表。
以下是一些 ECharts 的示例:1. 折线图:```javascriptvar option = {title: {text: '折线图堆叠'},tooltip: {trigger: 'axis'},legend: {data: ['邮件营销', '联盟广告', '视频广告', '直接访问', '搜索引擎']},grid: {left: '3%',right: '4%',bottom: '3%',containLabel: true},toolbox: {feature: {saveAsImage: {}}},xAxis: {type: 'category',boundaryGap: false,data: ['周一', '周二', '周三', '周四', '周五', '周六', '周日']},yAxis: {type: 'value'},series: [{name: '邮件营销',type: 'line',stack: '总量',data: [120, 132, 101, 134, 90, 230, 210]},{name: '联盟广告',type: 'line',stack: '总量',data: [220, 182, 191, 234, 290, 330, 310]},{name: '视频广告',type: 'line',stack: '总量',data: [150, 232, 201, 154, 190, 330, 410]},{name: '直接访问',type: 'line',stack: '总量',data: [320, 332, 301, 334, 390, 330, 320]},{name: '搜索引擎',type: 'line',stack: '总量',data: [820, 932, 901, 934, 1290, 1330, 1320]}]};```这个示例展示了如何创建一个堆叠的折线图,其中包含5种不同来源的访问数据。
利用JFreeChart生成折线图
利用JFreeChart生成折线图通过JFreeChart插件,既可以生成普通效果的折线图,也可以生成3D效果的折线图。
如果想生成普通效果的折线图,需要通过工厂类ChartFactory的createLineChart()方法获得JFreeChart类的实例;如果想生成3D效果的折线图,需要通过工厂类ChartFactory的createLineChart3D()方法获得JFreeChart类的实例。
这两个方法的入口参数是完全相同的,各个入口参数的类型及功能请参见14.2.1节的表14.2。
可以分别通过绘图区对象CategoryPlot的getDomainAxis()方法和getRangeAxis()方法,获得横轴对象和纵轴对象,通过得到的轴对象可以设置绘制坐标轴的相关属性,常用方法及实现功能如表14.4所示。
表14.4 设置坐标轴绘制属性的部分通用方法纵轴对象还提供了设置坐标最大值的方法setUpperBound(double max),在默认情况下将最大值控制在能够正常绘制统计图的范围内。
通过java.awt.BasicStroke类可以绘制出各种各样的线段,大体分为实线段和虚线段,可控的绘制条件包括线条的宽度、线段端点的风格、折线段的折点风格、虚线段的绘制风格和虚线段的绘制偏移量,BasicStroke类提供的所有构造方法如表14.5所示。
表14.5 BasicStroke类提供的所有构造方法线段端点的修饰风格有3种,分别由3个常量表示,具体信息如表14.6所示。
表14.6 线段端点修饰风格简介线段折点的修饰风格同样有3种,也由3个常量表示,具体信息如表14.7所示。
表14.7 线段折点修饰风格简介入口参数dash 用来定义虚线,为float 型数组,当dash 数组由偶数个元素组成时,索引值为偶数的元素值代表虚线段的长度,索引值为奇数的元素值代表两个虚线段之间的空白部分的长度,需要注意的是,数组的索引值是从0开始的;当数组中只有一个元素时,例如dash={6},等同于dash={6,6}。
PHP生成图表pChart入门教程
PHP生成图表pChart入门教程pChart是一个开源的图表生成库,主要涉及3个Class:pChart.class, pData.class, pCache.class,可生成20多种简单或复杂的图表,支持PNG,JPG,GIF通用图片格式。
数据源可以来自于Database,CSV,当然也可以手写。
使用该程序PHP需要开启GD服务,先来看看pChart的工作流程:主要分为三步:1.* 读取用于生成图表数据(数据库、文件)2.* 设计图表样式(圆角、底色等)3.* 制作标签、题目、图例并生成图表下面看一个简单的柱状图表:代码如下:<?php// Standard inclusionsinclude("pChart/pData.class");include("pChart/pChart.class");// Dataset definition$DataSet = new pData;//图表数据$DataSet->AddPoint(array(1,4,-3,2,-3,3,2,1,0,7,4),"Serie1");$DataSet->AddPoint(array(3,3,-4,1,-2,2,1,0,-1,6,3),"Serie2");$DataSet->AddPoint(array(4,1,2,-1,-4,-2,3,2,1,2,2),"Serie3");$DataSet->AddAllSeries();$DataSet->SetAbsciseLabelSerie();//数据图例$DataSet->SetSerieName("Microsoft","Serie1");$DataSet->SetSerieName("IBM","Serie2");$DataSet->SetSerieName("Google","Serie3");// Initialise the graph$Test = new pChart(700,230);//设置图表尺寸、样式$Test->setFontProperties("Fonts/tahoma.ttf",8);$Test->setGraphArea(50,30,680,200);$Test->drawFilledRoundedRectangle(7,7,693,223,5,240,240, 240);$Test->drawRoundedRectangle(5,5,695,225,5,230,230,230);$Test->drawGraphArea(255,255,255,TRUE);$Test->drawScale($DataSet->GetData(),$DataSet->GetData Description(),SCALE_NORMAL,150,150,150,TRUE,0,2,TRUE);$Test->drawGrid(4,TRUE,230,230,230,50);// Draw the 0 line$Test->setFontProperties("Fonts/MankSans.ttf",6);$Test->drawTreshold(0,143,55,72,TRUE,TRUE);// Draw the bar graph//柱状图要使用drawBarGraph()$Test->drawBarGraph($DataSet->GetData(),$DataSet->Get DataDescription(),TRUE,80);// Finish the graph//制作图例、标题、字体等属性$Test->setFontProperties("Fonts/MankSans.ttf",10);$Test->drawLegend(596,150,$DataSet->GetDataDescription (),255,255,255);$Test->setFontProperties("Fonts/MankSans.ttf",10);$Test->drawTitle(50,22,"Example",50,50,50,585);//生成图表$imageFile = "example12.png";$Test->Render($imageFile);echo '<img src="'.$imageFile.'">';>这个是雷达效果的:代码:<?php// Standard inclusionsinclude("pChart/pData.class");include("pChart/pChart.class");// Dataset definition$DataSet = new pData;$DataSet->AddPoint(array("Memory","Disk","Network","Slo ts","CPU"),"Label");$DataSet->AddPoint(array(6,4,7,4,5),"Serie1");$DataSet->AddPoint(array(2,3,5,2,4),"Serie2");$DataSet->AddSerie("Serie1");$DataSet->AddSerie("Serie2");$DataSet->SetAbsciseLabelSerie("Label");$DataSet->SetSerieName("Reference","Serie1");$DataSet->SetSerieName("Tested computer","Serie2");// Initialise the graph$Test = new pChart(400,400);$Test->setFontProperties("Fonts/tahoma.ttf",8);$Test->drawFilledRoundedRectangle(7,7,393,393,5,240,240, 240);$Test->drawRoundedRectangle(5,5,395,395,5,230,230,230);$Test->setGraphArea(30,30,370,370);$Test->drawFilledRoundedRectangle(30,30,370,370,5,255,25 5,255);$Test->drawRoundedRectangle(30,30,370,370,5,220,220,220 );// Draw the radar graph//要使用drawRadarAxis()生成雷达效果$Test->drawRadarAxis($DataSet->GetData(),$DataSet->Get DataDescription(),TRUE,20,120,120,120,230,230,230);$Test->drawFilledRadar($DataSet->GetData(),$DataSet->Ge tDataDescription(),50,20);// Finish the graph$Test->drawLegend(15,15,$DataSet->GetDataDescription(), 255,255,255);$Test->setFontProperties("Fonts/tahoma.ttf",10);$Test->drawTitle(0,22,"Example",50,50,50,400);$imageFile = "example8.png";$Test->Render($imageFile); echo '<img src="'.$imageFile.'">'; >再看几个其他的效果1,饼图:2, 双座标曲线图:3, 层叠柱状图:4, 多图表:图表的种类已经相当丰富了,具体图表设置请参考。
基于Python实现将列表数据生成折线图
基于Python实现将列表数据⽣成折线图⽬录前⾔代码代码说明验证效果前⾔本⽂提供python将列表数据画图的样例代码。
主要是给⾃⼰的记录,顺便分享⼀下。
主要使⽤到的库是:pandas、matplotlib。
代码下⾯直接发⼀下样例代码。
#!/user/bin/env python# coding=utf-8"""@project : csdn@author : 剑客阿良_ALiang@file : draw_pic.py@ide : PyCharm@time : 2022-03-23 09:38:28"""import pandas as pdfrom matplotlib import pyplot as plt_dates = ['2022-03-22 16:45:08', '2022-03-22 16:46:08', '2022-03-22 16:47:08', '2022-03-22 16:48:08','2022-03-22 16:49:08', '2022-03-22 16:50:08', '2022-03-22 16:51:08', '2022-03-22 16:52:08','2022-03-22 16:53:08', '2022-03-22 16:54:08']_data1 = [1, 2, 4, 6, 3, 2, 5, 7, 8, 0]_data2 = [0, 9, 8, 2, 1, 0, 6, 5, 2, 1]di = pd.DatetimeIndex(_dates,dtype='datetime64[ns]', freq=None)pd.DataFrame({'data1': _data1},index=di).plot.line() # 图形横坐标默认为数据索引index。
python曲线类型
python曲线类型
在Python中,绘制曲线通常使用matplotlib库。
以下是一些常见的曲线类型:
1. 线性函数(Linear Function):y = mx + c
2. 二次函数(Quadratic Function):y = ax^2 + bx + c
3. 指数函数(Exponential Function):y = ae^(bx)
4. 对数函数(Logarithmic Function):y = a + blnx
5. 三角函数(Trigonometric Functions):例如正弦函数(y = sin(x))、余弦函数(y = cos(x))、正切函数(y = tan(x))等。
6. 幂函数(Power Functions):例如 y = x^a
7. 双曲线(Hyperbolic Functions):例如 y = sinh(x)、y = cosh(x)、y = tanh(x)等。
8. 多项式函数(Polynomial Functions):例如 y = ax^n + bx^(n-1) + ... + cz + d
9. 分式函数(Fractional Functions):例如 y = (x-a)/(x-b)
10. 正弦余弦复合函数(Sine-Cosine Composite Functions):例如 y = sin(cos(x))、y = cos(sin(x))等。
以上只是曲线类型的一部分,实际上还有许多其他类型的曲线。
如果你需要绘制特定的曲线,只需要找到对应的数学公式,然后使用Python的matplotlib库或者numpy库来计算对应的x和y值,最后用matplotlib 来绘制即可。
python linechart函数的使用
python linechart函数的使用关于Python中的LineChart函数的使用简介:Python是一种高级编程语言,被广泛应用于数据分析、可视化和机器学习等领域。
其中,数据可视化是数据分析的重要组成部分,而绘制线性趋势图是其中的一种常见操作。
在Python中,可以使用不同的库来实现此功能,其中包括matplotlib、seaborn和plotly等。
本文将重点介绍如何使用matplotlib库中的LineChart函数来绘制线性趋势图。
目录:1. 安装matplotlib库2. 导入所需的库3. 创建示例数据4. 绘制基本线性趋势图5. 添加标题和标签6. 设置线条样式7. 自定义图例8. 绘制多个线性趋势图9. 保存和展示图像10. 结论1. 安装matplotlib库在开始使用LineChart函数之前,需要先确保matplotlib库已经安装在计算机上。
可以使用以下命令来安装matplotlib库:pip install matplotlib2. 导入所需的库安装完matplotlib库后,需要在代码中导入相应的库来使用LineChart 函数。
通常,我们还会导入numpy库来处理数据。
以下是导入库的代码片段:pythonimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np3. 创建示例数据在绘制线性趋势图之前,需要先创建一些示例数据。
这些数据将作为绘图的输入。
以下是创建示例数据的代码片段:python# 创建x轴数据x = np.linspace(0, 10, 100)# 创建y轴数据y = np.sin(x)4. 绘制基本线性趋势图接下来,可以使用LineChart函数绘制基本线性趋势图。
以下是绘图的代码片段:python# 绘制线性趋势图plt.plot(x, y)# 显示绘图plt.show()通过运行以上代码,将会在屏幕上显示一个基本的线性趋势图。
Python绘制折线图
Python绘制折线图⼀、Python绘制折线图1.1、Python绘制折线图对应代码如下图所⽰import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npfrom pylab import mplmpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['STZhongsong'] # 指定默认字体:解决plot不能显⽰中⽂问题mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False#plt.figure(dpi=300,figsize=(24,8))#plt.figure(dpi=105,facecolor='red')x=['2021年1⽉','2021年2⽉','2021年3⽉','2021年4⽉','2021年5⽉','2021年6⽉','2021年7⽉','2021年8⽉','2021年9⽉','2021年10⽉','2021年11⽉','2021年12⽉'] y=[78,63,45,56,67,78,51,58,78,89,100,91]plt.plot(x,y,color="red",linestyle="solid",linewidth=1.5,marker="*",mec='r',mfc='w',markersize=12,label="店铺销售趋势")'''color 控制线的颜⾊linestyle 控制线的风格 solid:实线linewidth 控制线的粗细markersize 控制标记⼤⼩'''plt.title("店铺销售趋势图",loc="center")for a,b in zip(x,y):plt.text(a,b,b,ha='center', va="bottom" ,fontsize=15)plt.grid(True) #显⽰⽹格线plt.xlabel('时间',fontsize=10,color='red',fontweight='bold',loc='center',backgroundcolor='black',labelpad=0)#显⽰横坐标标题 fontsize设置字体⼤⼩ loc设置标签位置 labelpad与轴的距离plt.ylabel('销售数量')#显⽰纵坐标标题plt.legend(loc=2)#显⽰图例'''loc可以通过设置loc的参数来调整图例的位置0 ⾃动选择最合适的位置,1 右上⾓,2 左上⾓,3 左下⾓,4 右下⾓,5 右侧6 左侧中⼼位置,7 右侧中⼼位置,8 底部中⼼位置,9 顶部中⼼位置,10 正中⼼位置'''#设置坐标轴的刻度plt.xticks(rotation=20) #设置rotation X轴标题的倾斜⾓度#plt.yticks(np.arange(20,120,20),[20,40,60,80,100,120])plt.ylim(30,110) #设置y轴坐标轴的范围#plt.xlim(0,120) #设置x轴坐标轴的范围#关闭坐标轴#plt.axis("off")plt.show()1.2、对应效果图如下图所⽰。
python使用matplotlib绘制折线图的示例代码
python使⽤matplotlib绘制折线图的⽰例代码⽰例代码如下:#!/usr/bin/python#-*- coding: utf-8 -*-import matplotlib.pyplot as plt# figsize - 图像尺⼨(figsize=(10,10))# facecolor - 背景⾊(facecolor="blue")# dpi - 分辨率(dpi=72)fig = plt.figure(figsize=(10,10),facecolor="blue") #figsize默认为4,4(图像尺⼨)ax1 = fig.add_subplot(1,1,1) # ⾏列位置#ax2 = fig.add_subplot(2,1,2)#ax = fig.add_subplot(1,1,1)ax1.set_title("title") #不⽀持中⽂# 设置坐标轴的labelax1.set_xlabel("ax1 - X")ax1.set_ylabel("ax1 - Y")# 设置刻度#ax1.set_xticks([1,2,3,4,5])#ax1.set_yticks([10,20,30,40,50])# 设置刻度label#ax1.set_xticklabels(["one","two","three","four","five"]) # one对应1# 绘制折线图x = [1,2,3,4,5]y = [80,3,4,5,1]#⽣成正弦波曲线import numpy as npx = np.linspace(0,np.pi * 2,20)y = np.sin(x)#⽣成余弦波曲线y2 = np.cos(x)#ax1.plot(x,y,x,y2) #在⼀张图中放置两条曲线# 使⽤图例# linewidth设置线条粗细,linestyle设置线条样式,marker设置数据点ax1.plot(x,y, label = "SIN",color="y",linewidth=3,linestyle="--",marker="o")ax1.plot(x,y2,label= "COS",color="r")ax1.legend(loc="best") # 使⽤图例 #best为最佳位置(upper left 左上;center 居中;...)# 注释,⽐如说明最⾼点# xy指定最⾼点,xytext指定注释位置arrowprops = {"arrowstyle": "->","color":"red"} #设置箭头ax1.annotate("max",xy=(np.pi/2,1),xytext=(np.pi/2+0.5,1),arrowprops=arrowprops)plt.show()效果如下以上就是python使⽤matplotlib绘制折线图的⽰例代码的详细内容,更多关于python matplotlib绘制折线图的资料请关注其它相关⽂章!。
利用python画出折线图
plt.show()
效果图:
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。
import matplotlib.pyplot as plt
from pylab import *
#支持中文
mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
names = ['5', '10', '15', '20', '25'] x = range(len(names)) y = [0.855, 0.84, 0.835, 0.815, 0.81] y1=[0.86,0.85,0.853,0.849,0.83] #plt.plot(x, y, 'ro-') #plt.plot(x, y1, 'bo-') #pl.xlim(-1, 11) # 限定横轴的范围 #pl.ylim(-1, 110) # 限定纵轴的范围 plt.plot(x, y, marker='o', mec='r', mfc='w',label=u'y=x^2曲线图') plt.plot(x, y1, marker='*', ms=10,label=u'y=x^3曲线图') plt.legend() # 让图例生效 plt.xticks(x, names, rotation=45) plt.margins(0) plt.subplots_adjust(bottom=0.15) plt.xlabel(u"time(s)邻居") #X轴标签 plt.ylabel("RMSE")e plot") #标题
Pythonpyecharts绘制折线图
Pythonpyecharts绘制折线图⼀、pyecharts绘制折线图line.add()⽅法简介line.add()⽅法简介add(name,x_axis,y_axis,is_symbol_show=True,is_smooth=false,is_stack=false,is_step=false,**kwargs)name->图例名称x_axis->list x坐标轴数据y_axis->list y坐标轴数据is_symbol_show=True 是否显⽰标记图形默认为trueis_smooth 是否平滑曲线显⽰默认为falseis_stack 数据堆叠,同个类⽬轴上系列配置相同的stack值可以堆叠放置。
默认为false。
is_step 是否为阶梯线图。
可以设置为true显⽰成阶梯线图。
默认为false。
⼆、绘制折线图按平滑曲线和阶梯线图显⽰attr = ["衬衫", "⽺⽑衫", "雪纺衫", "裤⼦", "⾼跟鞋", "袜⼦"]v1 = [5, 20, 36, 10, 10, 100]v2 = [55, 60, 16, 20, 15, 80]line = Line("折线图⽰例")line.add("商家A", attr, v1, mark_point=["average"],is_step=True,is_label_show=True,is_more_utils=True) #is_step阶梯线图line.add("商家B", attr, v2, is_smooth=True, mark_line=["max", "average"],is_label_show=True,is_more_utils=True) #is_smooth=True 平滑曲线显⽰page.add(line)三、绘制折线图添加标记点和标记线attr = ['周⼀', '周⼆', '周三', '周四', '周五', '周六', '周⽇']line1 = Line("折线图⽰例")line1.add("最⾼⽓温",attr,[11, 11, 15, 13, 12, 13, 10],mark_point=["max", "min"],mark_line=["average"],mark_point_symbol="arrow",mark_point_textcolor="#40ff27",)line1.add("最低⽓温",attr,[1, -2, 2, 5, 3, 2, 0],mark_point=["max", "min"],mark_line=["average"],yaxis_formatter="°C",mark_point_symbol="diamond",mark_point_symbolsize=40,)page.add(line1)四、完整代码如下所⽰from pyecharts import Pagefrom pyecharts import Linepage = Page()attr = ["衬衫", "⽺⽑衫", "雪纺衫", "裤⼦", "⾼跟鞋", "袜⼦"]v1 = [5, 20, 36, 10, 10, 100]v2 = [55, 60, 16, 20, 15, 80]line = Line("折线图⽰例")line.add("商家A", attr, v1, mark_point=["average"],is_step=True,is_label_show=True,is_more_utils=True) #is_step阶梯线图line.add("商家B", attr, v2, is_smooth=True, mark_line=["max", "average"],is_label_show=True,is_more_utils=True) #is_smooth=True 平滑曲线显⽰page.add(line)attr = ['周⼀', '周⼆', '周三', '周四', '周五', '周六', '周⽇']line1 = Line("折线图⽰例")line1.add("最⾼⽓温",attr,[11, 11, 15, 13, 12, 13, 10],mark_point=["max", "min"],mark_line=["average"],mark_point_symbol="arrow",mark_point_textcolor="#40ff27", )line1.add("最低⽓温",attr,[1, -2, 2, 5, 3, 2, 0],mark_point=["max", "min"],mark_line=["average"],yaxis_formatter="°C",mark_point_symbol="diamond", mark_point_symbolsize=40,)page.add(line1)page.render()。
快速生成折线图及代码详解
快速⽣成折线图及代码详解快速⽣成折线图时,只需要修改代码中的以下数据:1、Y轴刻度个数:Ycounts2、Y轴最⼩刻度数:YminValue3、横坐标:数组mouth4、标题:strTopic5、⽤户数据:数组d6、[可选]修改背景⾊:代码中27⾏改为所需要的颜⾊即可完整代码:1using System;2using System.Collections.Generic;3using ponentModel;4using System.Data;5using System.Drawing;6using System.Text;7using System.Windows.Forms;89namespace Test1110 {11public partial class Form1 : Form12 {13public Form1()14 {15 InitializeComponent();16 }1718private void Form1_Paint(object sender, PaintEventArgs e)19 {20int Ycounts = 9;//Y轴刻度个数21int YminValue = 20;//Y轴最⼩值22string[] month = new string[8] { "1⾄3天", "4⾄7天", "8⾄14天", "15⾄21天", "22⾄28天", "29⾄39天", "36⾄42天", "42天以后" };23float[] d = new float[8] { 36, 35, 33.5F, 31.5F, 29, 27, 26, 21 };24//画图初始化25 Bitmap bMap = new Bitmap(500, 500);26 Graphics gph = Graphics.FromImage(bMap);27 gph.Clear(Color.White);28 PointF cPt = new PointF(40, 420);//中⼼点29 PointF[] xPt = new PointF[3] { new PointF(cPt.Y + 15, cPt.Y), new PointF(cPt.Y, cPt.Y - 8), new PointF(cPt.Y, cPt.Y + 8) };//X轴三⾓形30 PointF[] yPt = new PointF[3] { new PointF(cPt.X, cPt.X - 15), new PointF(cPt.X - 8, cPt.X), new PointF(cPt.X + 8, cPt.X) };//Y轴三⾓形31string strTopic = "畜禽温度时刻图表";32 gph.DrawString(strTopic, new Font("宋体", 14), Brushes.Black, new PointF((cPt.Y-strTopic.Length*14)/2, cPt.X*2f/3));//图表标题,居中对齐33//画X轴34 gph.DrawLine(Pens.Black, cPt.X, cPt.Y, cPt.Y, cPt.Y);35 gph.DrawPolygon(Pens.Black, xPt);36 gph.FillPolygon(new SolidBrush(Color.Black), xPt);37 gph.DrawString("天数", new Font("宋体", 12), Brushes.Black, new PointF(cPt.Y + 12, cPt.Y + 12));//12为字体⼤⼩38//画Y轴39 gph.DrawLine(Pens.Black, cPt.X, cPt.Y, cPt.X, cPt.X);40 gph.DrawPolygon(Pens.Black, yPt);41 gph.FillPolygon(new SolidBrush(Color.Black), yPt);42 gph.DrawString("单位(摄⽒度)", new Font("宋体", 12), Brushes.Black, new PointF(0, 6));//6为字体⼤⼩的⼀半4344for (int i = 0; i < Ycounts; i++)45 {46//画Y轴刻度47string strY = (i * 2 + YminValue).ToString();//Y轴刻度值48 gph.DrawString(strY, new Font("宋体", 11), Brushes.Black, new PointF(cPt.X - strY.Length*11, cPt.Y - i * (cPt.Y-cPt.X)/Ycounts-11*2f/3));//11为字体⼤⼩49if (i != 0)50 {51 gph.DrawLine(Pens.Black, cPt.X + 3, cPt.Y - i * (cPt.Y - cPt.X) / Ycounts , cPt.X, cPt.Y - i * (cPt.Y - cPt.X) / Ycounts);52 }53 }5455for (int i = 1; i <= month.Length; i++)56 {57//画X轴项⽬58int positionWordTian=month[i-1].IndexOf("天");59int positionWordZhi = month[i - 1].IndexOf("⾄");60int py = 0;61if (positionWordZhi > 0)62 {63 gph.DrawString(month[i - 1].Substring(0, positionWordZhi).PadLeft(2), new Font("宋体", 11), Brushes.Black, new PointF(cPt.X + (i - 1) * (cPt.Y-cPt.X)/month.Length-11, cPt.Y));64 gph.DrawString(month[i - 1].Substring(positionWordZhi, 1), new Font("宋体", 11), Brushes.Black, new PointF(cPt.X + (i - 1) * (cPt.Y - cPt.X) / month.Length-11, cPt.Y + 15));//15为字体⽐例⼤⼩,下同65 gph.DrawString(month[i - 1].Substring(positionWordZhi + 1, positionWordTian - positionWordZhi - 1).PadLeft(2), new Font("宋体", 11), Brushes.Black, new PointF(cPt.X + (i - 1) * (cPt.Y - cPt.X) / month.Length-11, cPt.Y +66 py = 30;67 }68else69 {70 gph.DrawString(month[i - 1].Substring(0, positionWordTian), new Font("宋体", 11), Brushes.Black, new PointF(cPt.X + (i - 1) * (cPt.Y - cPt.X) / month.Length-11, cPt.Y));71 }72for (int j = positionWordTian; j < month[i - 1].Length;j++ )73 gph.DrawString(month[i - 1].Substring(j, 1), new Font("宋体", 11), Brushes.Black, new PointF(cPt.X + (i - 1) * (cPt.Y - cPt.X) / month.Length-11, cPt.Y + (j - positionWordTian + 1) * 15 + py));74//画X轴刻度75if (i != 0)76 {77 gph.DrawLine(Pens.Black, cPt.X + (i - 1) * (cPt.Y - cPt.X) / month.Length, cPt.Y-3, cPt.X + (i - 1) * (cPt.Y - cPt.X) / month.Length, cPt.Y);78 }79//画点80float YpointPosition = (cPt.Y - cPt.X) / (Ycounts * 2f);81 gph.DrawEllipse(Pens.Black, cPt.X + (i - 1) * (cPt.Y - cPt.X) / month.Length, cPt.Y - (d[i - 1] - YminValue) * YpointPosition - 1.5F, 3, 3);82 gph.FillEllipse(new SolidBrush(Color.Black), cPt.X + (i - 1) * (cPt.Y - cPt.X) / month.Length, cPt.Y - (d[i - 1] - YminValue) * YpointPosition - 1.5F, 3, 3);83//画折线84if (i > 1) gph.DrawLine(Pens.Red, cPt.X + (i - 2) * (cPt.Y - cPt.X) / month.Length, cPt.Y - (d[i - 2] - YminValue) * YpointPosition - 1.5F, cPt.X + (i - 1) * (cPt.Y - cPt.X) / month.Length, cPt.Y - (d[i - 1] - YminValue) * YpointPosition -85 }86 pictureBox1.Image = bMap;87 }88 }89 }效果图如下:。
Python利用matplotlib绘制折线图的新手教程
Python利⽤matplotlib绘制折线图的新⼿教程前⾔matplotlib是Python中的⼀个第三⽅库。
主要⽤于开发2D图表,以渐进式、交互式的⽅式实现数据可视化,可以更直观的呈现数据,使数据更具说服⼒。
⼀、安装matplotlibpip install matplotlib -i https:///simple⼆、matplotlib图像简介matplotlib的图像分为三层,容器层、辅助显⽰层和图像层。
1. 容器层主要由Canvas、Figure、Axes组成。
Canvas位于图像的最底层,充当画布的作⽤。
Figure位于Canvas之上,指画布上的⼀整张图像。
Axes位于Figure之上,指Figure中的单个图表,⼀个Figure中可以有⼀个或多个Axes,即⼀张图像中可以有⼀个或多个图表。
2. 辅助显⽰层是单个图表(Axes)中⽤来提供辅助信息的层。
辅助显⽰层主要包括Axes外观(facecolor)、边框线(spines)、坐标轴(axis)、坐标轴名称(axis label)、坐标轴刻度(tick)、坐标轴刻度标签(tick label)、⽹格线(grid)、图例(legend)、标题(title)等内容。
辅助层可使图像显⽰更加直观,提⾼可读性。
3. 图像层指Axes内通过plot、scatter、bar、histogram、pie等函数绘制出的图形。
三、matplotlib绘制折线图# coding=utf-8import matplotlib.pyplot as pltplt.figure(figsize=(20, 10), dpi=100)game = ['1-G1', '1-G2', '1-G3', '1-G4', '1-G5', '2-G1', '2-G2', '2-G3', '2-G4', '2-G5', '3-G1', '3-G2', '3-G3','3-G4', '3-G5', '总决赛-G1', '总决赛-G2', '总决赛-G3', '总决赛-G4', '总决赛-G5', '总决赛-G6']scores = [23, 10, 38, 30, 36, 20, 28, 36, 16, 29, 15, 26, 30, 26, 38, 34, 33, 25, 28, 40, 28]plt.plot(game, scores)plt.show()运⾏结果:figure(): 创建图像并设置图像的⼤⼩等属性,返回⼀张图像,可以传⼊很多参数,常⽤参数有两个。
php绘制折线图的步骤
PHP绘制折线图使用microsoft visio 绘制流程图如下:代码如下:<?php/*** VoteSystem Version1.0* ================================================* Copy 2012* ================================================* Author: Lpyuan* Date: 2012-4-7*/header("Content-Type:image/png");$width = 240; //定义画布宽度$height= 240; //定义画布高度$unit = 40; //定义刻度间隔$right = 20; //定义坐标系距画布右侧距离$left = 20; //定义坐标系距画布左侧距离$top = 20; //定义坐标系距画布上侧距离$buttom= 20; //定义坐标系距画布下侧距离$x = array(); //定义x坐标空数组$y = array(); //定义y坐标空数组$data = array(10,5,30,40,25); //定义所绘制数据数组$name = array('a','b','c','d','e'); //定义横坐标的坐标标签for ($i = 0;$i<count($data);$i++){ //获取$data中最大值if($data[$i]>$max){$max = $data[$i];}}$image = imagecreatetruecolor($width, $height); //---------------------// $white = imagecolorallocate($image, 255, 255, 255); //定义真彩画布及颜色值// $black = imagecolorallocate($image, 10, 10, 10);$blue = imagecolorallocate($image, 0, 0, 255); //---------------------// imagefill($image, 0, 0, $white); //用白色填充画布//画横坐标imageline($image, $left, $height-$buttom, $width-$right, $height-$buttom, $black);//画纵坐标imageline($image, $left, $buttom, $left, $height-$buttom, $black);//画箭头imageline($image,$width-$right, $height-$buttom,($width-$right)-8,$height-$buttom-3, $black);imageline($image,$width-$right, $height-$buttom,($width-$right)-8,$height-$buttom+3, $black);imageline($image, $left, $top/4+16, $left+3, $top/4+24, $black);imageline($image, $left, $top/4+16, $left-3, $top/4+24, $black);//计算$data数组中没个元素的坐标for ($i = 0;$i < count($data);$i++){$x[$i] = $left+$i*$unit;$y[$i] = $top+round($height-$top-$buttom)*(1-$data[$i]/$max);}//画出横坐标for ($i = 0;$i<count($data);$i++){imageline($image, $left+$i*$unit, $height-$buttom, $left+$i*$unit,$height-$buttom-8, $black);imagestring($image, 2, $left+$i*$unit, $height-$buttom, $name[$i], $black); }//画出纵坐标for($i = 0;$i<count($data);$i++){imageline($image, $left, $top+($height-$top-$buttom)*$i/count($data), $left+5, $top+($height-$top-$buttom)*$i/count($data), $black);imagestring($image, 2, $left/4, $top+($height-$top-$buttom)*$i/count($data), $max*(count($data)-$i)/(count($data)), $black);}//绘制数据折线图for ($i=0;$i<count($data);$i++){if ($i+1!=count($data)){imageline($image, $x[$i], $y[$i], $x[$i+1], $y[$i+1], $blue);imagefilledarc($image, $x[$i], $y[$i], 5, 5, 0, 360, $blue, IMG_ARC_PIE);}}//绘制数据标签实心圆点imagefilledarc($image, $x[count($data)-1], $y[count($data)-1], 5, 5, 0, 360, $blue, IMG_ARC_PIE);for ($i=0;$i<count($data);$i++){//绘制折点标签值imagestring($image, 3, $x[$i]+5, $y[$i]+5, $data[$i], $black);}//输出图形imagepng($image);//销毁图形资源imagedestroy($image);?>。
python测试开发django-150.ECharts生成折线图
python测试开发django-150.ECharts⽣成折线图前⾔ECharts 是⼀个使⽤ JavaScript 实现的开源可视化库,涵盖各⾏业图表,满⾜各种需求。
ECharts下载与使⽤⽣成折线图type:'line' ⽣成基础的折线图<!DOCTYPE html><html><head><meta charset="utf-8"><title>基础折线图</title><!-- 引⼊ echarts.js --><script src="https:///echarts/4.3.0/echarts.min.js"></script></head><body><!-- 为ECharts准备⼀个具备⼤⼩(宽⾼)的Dom --><div id="main" style="width: 600px;height:400px;"></div><script type="text/javascript">// 基于准备好的dom,初始化echarts实例var myChart = echarts.init(document.getElementById('main'));// 指定图表的配置项和数据myChart.setOption({// 标题title: {text: '⽤例数量统计'},tooltip: {trigger: 'axis'},// 图例-每⼀条数据的名字叫⽤例数legend: {data:['⽤例数']},// ⼯具箱-保存图⽚toolbox: {feature: {saveAsImage: {show:true}}},// x轴xAxis: {data:["10/5", "10/6","10/7","10/8","10/9","10/10"]},// y轴⾃动⽣成yAxis: {},series: [{name:'⽤例数',type:'line', //折线图// 图表数据data:[30, 36, 38, 47, 49, 56]}]});</script></body></html>⽣成效果平滑折线图smooth: true ⽣成平滑折线图series: [{name:'⽤例数',type:'line', //折线图smooth: true,// 图表数据data:[30, 36, 38, 47, 49, 56]}]⽣成效果多个折线图分别统计⽤例总数,成功数和失败数<!DOCTYPE html><html><head><meta charset="utf-8"><title>ECharts 折线图</title><!-- 引⼊ echarts.js --><script src="https:///echarts/4.3.0/echarts.min.js"></script> </head><body><!-- 为ECharts准备⼀个具备⼤⼩(宽⾼)的Dom --><div id="main" style="width: 600px;height:400px;"></div><script type="text/javascript">// 基于准备好的dom,初始化echarts实例var myChart = echarts.init(document.getElementById('main'));// 指定图表的配置项和数据var option = {// 标题title: {text: '折线图'},// 提⽰⼯具tooltip: {trigger: 'axis'},// 图例-可筛选查看legend: {data:['⽤例总数','成功数','失败数']},// 调整折线图位置grid: {left: '3%',right: '4%',bottom: '3%',containLabel: true},// ⼯具箱-保存图⽚toolbox: {feature: {saveAsImage: {show:true}}},// x轴xAxis: {type: 'category',boundaryGap: false,data: ["10/5", "10/6","10/7","10/8","10/9","10/10"]},// y轴⾃动⽣成yAxis: {type: 'value'},series: [{name:'⽤例总数',type:'line',color: '#7a7a7a', // 设置颜⾊data:[30, 35, 36, 39, 54, 58]},{name:'成功数',type:'line',color: '#00ff00', // 设置颜⾊data:[28, 25, 30, 37, 53, 58]},{name:'失败数',type:'line',color: '#d43f3a',data:[2, 10, 6, 2, 1, 0]}]};// 使⽤刚指定的配置项和数据显⽰图表。
JS+html5canvas实现的简单绘制折线图效果示例
JS+html5canvas实现的简单绘制折线图效果⽰例本⽂实例讲述了JS+html5 canvas实现的简单绘制折线图效果。
分享给⼤家供⼤家参考,具体如下:1、实例代码:<!DOCTYPE html><html><head><meta charset='utf-8'><title>画图</title><style>#divContainer{margin-top: 20px;text-align: center;}#cv{width: 300px;height: 200px;border-bottom: 2px solid #000;border-left: 2px solid #000;}</style></head><body><div id="divContainer">铝锭价⾛势图<br/><canvas id="cv">你的设备不⽀持图表数据显⽰</canvas></div><script>(function(){window.onload = function(){//数据源var dict = [{x: "2015-04-24", y: 13400},{x: "2015-04-25", y: 13380},{x: "2015-04-26", y: 13370},{x: "2015-04-27", y: 13370},{x: "2015-04-28", y: 13380}]//数据源提取var len = dict.length;var xArr = [], yArr = [], tmp_yArr = [];for(var i=0; i<len; i++){xArr.push(i * 60);tmp_yArr.push(dict[i].y);}var tmp_minY = Math.min.apply(Math, tmp_yArr);//最⼩值var tmp_maxY = Math.max.apply(Math, tmp_yArr);//最⼤值if(tmp_maxY - tmp_minY <= 100){for(var i=0; i<len; i++){yArr.push(tmp_yArr[i] - tmp_minY + 50);//与最⼩的做⽐较}}else{//如果相差太⼤会导致图表不美观for(var i=0; i<len; i++){yArr.push(tmp_yArr[i] / 500);}}var minY = Math.min.apply(Math, yArr);var maxY = Math.max.apply(Math, yArr);//canvas 准备var canvas = document.getElementById("cv");//获取canvas画布var ctx = canvas.getContext("2d");//画折线for(var i=0 ;i<len; i++){var x = xArr[i];var y = maxY - yArr[i] + minY;if(i === 0){ctx .moveTo(x, y);}else{ctx .lineTo(x, y);}}ctx .stroke();//画点for(var i=0; i<len; i++){var x = xArr[i];var y = maxY - yArr[i] + minY;var xMemo = dict[i].x;var yMemo = "¥" + dict[i].y;ctx.beginPath();ctx.fillStyle = "#000";ctx.arc(x, y, 2, 0, 2*Math.PI);//画点ctx.fill();ctx.fillText(yMemo, x + 3, y - 10);ctx.fillText(xMemo, x + 3, canvas.height - 10, 40);//画⽂字}}})();</script></body></html>2、运⾏效果图如下:更多关于JavaScript相关内容感兴趣的读者可查看本站专题:《》、《》、《》、《》、《》、《》、《》及《》希望本⽂所述对⼤家JavaScript程序设计有所帮助。
折线指标公式源码
折线指标公式源码折线图是一种常用的技术分析工具,通过将价格数据分折成一系列水平线以展示价格趋势。
以下是一个简单的折线图指标公式的源码:```// 原始数据const data = [{ x: 1, y: 10 },{ x: 2, y: 15 },{ x: 3, y: 20 },{ x: 4, y: 25 }];// 分折函数function partition(x, y, partitionType) {const partitionIndex = partitionType === "line" ? Math.floor(x / y) : x - y * partitionType;const partitionEnd = partitionIndex + partitionType; return {left: { x, y },right: { x, y },partitionEnd: { partitionEnd, x, y }};}// 创建折线图const线图 = {// 水平线lines: [{type: "line",data: data.map(({ x, y }) => [partition(x, y, "line"))), // 垂直线{type: "垂直",data: data.map(({ x, y }) => [partition(x, y, "垂直"))), // 折线图终点{ type: "line", data: data.map(({ x, y }) => [partition(x, y, "line", { max: partitionEnd, min: partitionEnd })]) }}]},// 标题title: { type: "text" },// 横轴标签left轴标签: { type: "text" },right轴标签: { type: "text" },// 坐标轴标签value轴标签: { type: "text" }};// 绘制折线图线图.lines.forEach(({ type, data, partitionEnd }) => { const x = partitionEnd.x;const y = partitionEnd.y;const value = partitionEnd.partitionEnd.x + partitionEnd.partitionEnd.y;线图.lines[type].data.push({x,y,value});});```这个代码定义了一个`partition`函数,用来将价格数据分折成一系列水平线和垂直线。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
//画箭头
imageline($image,$width-$right, $height-$buttom, ($width-$right)-8,$height-$buttom-3, $black);
foreach($data as $k=>$v){ //获取$data中最大值
if( $k== 0 && $v !='' ){
$min = $v;
$max = $v;
}elseif( $v !='' ) {
imagefilledarc($image, $x[$i], $y[$i], 5, 5, 0, 360, $red, IMG_ARC_PIE);//画点
}
else{
imagefilledarc($image, $x[$i], $y[$i], 5, 5, 0, 360, $blue, IMG_ARC_PIE);//画点
for ($i=0;$i<count($data);$i++){
if ($i+1!=count($data)){
imageline($image, $x[$i], $y[$i], $x[$i+1], $y[$i+1], $blue); //画线条
if ($data[$i]>$up||$data[$i]<$down){
$white = imagecolorallocate($image, 255, 255, 255); //定义真彩画布及颜色值//
$black = imagecolorallocate($image, 10, 10, 10);
$blue = imagecolorallocate($image, 0, 0, 255);
}
}
//画上基准线的值
$upl=$top+round($height-$top-$buttom)*(1-$up/$max);
imageline($image, $left,$upl, $width-$right, $upl, $yellow );
imagestring($image, 5, $width-$right-57,$upl+2, "UCL="."$up", $yellow );
}
else{
imagefilledarc($image, $x[count($data)-1],$y[count($data)-1], 5, 5, 0, 360, $blue,IMG_ARC_PIE);//画点
}
}
//绘制折点标签值
for ($i=0;$i<count($data);$i++){
* Date: 733687e21aaa3.html:我做了点修改(2013-4-14)
*/
header("Content-Type:image/png");
$width = 900; //定义画布宽度
imagestring($image, 10, $left/4, $top+($height-$top-$buttom)*$i/count($data), round($max*(count($data)-$i)/(count($data))), $black);
}
//绘制数据折线图
$red = imagecolorallocate($image, 255, 0, 0); //---------------------//
$yellow = imagecolorallocate($image, 255, 170, 0);
$green= imagecolorallocate($image, 79, 144, 30);
imagestring($image, 5, $width-$right-57,$targetl+2, "tar="."$target", $green);
//输出图形
imagepng($image);
//销毁图形资源
imagedestroy($image);
$x[$i] = $left+$i*$unit;
$y[$i] = $top+round($height-$top-$buttom)*(1-$data[$i]/$max);
}
//画出横坐标
for ($i = 0;$i<count($data);$i++){
//画标准线的值
$targetl=$top+round($height-$top-$buttom)*(1-$target/$max);
imageline($image, $left,$targetl, $width-$right, $targetl, $green );
imageline($image, $left, $top, $left+3, $top+5, $black);
//计算$data数组中每个元素的坐标
$unit =($width-$left-$right)/count($data); //定义x轴刻度间隔
for ($i = 0;$i < count($data);$i++){
$up=79; //上基准线的值
$down=33; //下基准线的值
$target=46; //标准线的值
$x = array(); //定义x坐标空数组
imagefill($image, 0, 0, $white); //用白色填充画布
//画横坐标
imageline($image, $left,$height-$buttom, $width-$right, $height-$buttom, $black);
$y = array(); //定义y坐标空数组
$data = array(10,5,30,40,25,80,5,30,40,25,46); //定义所绘制数据数组
$name = array('a','b','c','d','e','f','b','c','d','e','f'); //定义横坐标的坐标标签
imageline($image, $left+$i*$unit, $height-$buttom, $left+$i*$unit, $height-$buttom-8, $black);
imagestring($image, 10, $left+$i*$unit, $height-$buttom, $name[$i], $black);
imageline($image,$width-$right, $height-$buttom, ($width-$right)-8,$height-$buttom+3, $black);
imageline($image, $left-3, $top+5, $left, $top, $black);
//画下基准线的值
$downl=$top+round($height-$top-$buttom)*(1-$down/$max);
imageline($image, $left,$downl, $width-$right, $downl,$yellow );
imagestring($image, 5, $width-$right-57,$downl+2, "LCL="."$down", $yellow );
if ($data[$i]>$up||$data[$i]<$down){
imagestring($image, 10, $x[$i]+5, $y[$i]+5, $data[$i], $red);
}
else{
imagestring($image, 10, $x[$i]+5, $y[$i]+5, $data[$i], $blue);
/**
* VoteSystem Version1.0
* ================================================
* Copy 2012
* ================================================
* Author: Lpyuan
$min = min($min,$v);
$max = max($max,$v);
}
if($v == ''){
$kong = $k;
}
}
$image = imagecreatetruecolor($width, $height); //---------------------//
$height= 240; //定义画布高度
$right = 20; //定义坐标系距画布右侧距离
$left = 20; //定义坐标系距画布左侧距离
$top = 70; //定义坐标系距画布上侧距离
$buttom= 20; //定义坐标系距画布下侧距离
}
//画出纵坐标
for($i = 0;$i<count($data);$i++){