上下俩个echarts,上面的echarts的legend叫神经网络算法,下面echarts的legend叫神经网络算法偏差和神经网络偏差率,怎么通过控制上面的legend来控制下面的legend,实现俩张图表联动
时间: 2023-07-28 15:16:39 浏览: 35
可以通过echarts的事件机制来实现上下两个图表的联动。具体实现步骤如下:
1. 在上面的echarts图表中添加一个legendselectchanged事件监听器,当上面的图表中的legend发生变化时,会触发该事件。
2. 在事件处理函数中获取到上面图表中被选中的legend的名称,并将该名称作为参数调用下面图表的setOption方法,更新下面图表的数据。
代码示例:
```javascript
// 上面图表添加事件监听器
myChart1.on('legendselectchanged', function(params) {
// 获取到被选中的legend的名称
var selectedLegend = params.name;
// 根据选中的legend的名称更新下面图表的数据
var newData = getNewData(selectedLegend);
myChart2.setOption({
series: [{
data: newData
}]
});
});
// 获取新的数据
function getNewData(selectedLegend) {
// 根据选中的legend的名称获取新的数据
// ...
return newData;
}
```
注意:需要保证上下两个图表的数据结构和配置项都是相同的。
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用python写一个年度收入预测神经网络算法
好的,我可以为您提供一个简单的年度收入预测神经网络算法的Python示例代码。
首先,需要安装相应的Python库,如numpy、pandas、keras、matplotlib等。
以下是示例代码:
```python
import numpy as np
import pandas as pd
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取数据集
data = pd.read_csv('income.csv')
X = data.iloc[:, :-1].values
y = data.iloc[:, -1].values
# 数据预处理
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
sc = StandardScaler()
X = sc.fit_transform(X)
# 划分训练集和测试集
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
# 创建模型
model = Sequential()
model.add(Dense(units=6, kernel_initializer='uniform', activation='relu', input_dim=3))
model.add(Dense(units=6, kernel_initializer='uniform', activation='relu'))
model.add(Dense(units=1, kernel_initializer='uniform', activation='sigmoid'))
# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')
# 训练模型
history = model.fit(X_train, y_train, epochs=100, batch_size=10, validation_data=(X_test, y_test))
# 可视化训练过程
plt.plot(history.history['loss'], label='train')
plt.plot(history.history['val_loss'], label='test')
plt.legend()
plt.show()
# 预测结果
y_pred = model.predict(X_test)
```
这里使用了一个简单的三层神经网络,其中第一层和第二层都有6个神经元,使用ReLU作为激活函数,输出层为一个神经元,使用sigmoid作为激活函数。数据集中有3个特征,因此输入层的神经元个数为3。损失函数使用均方误差。
您需要将代码中的数据集路径替换为您自己的数据集,并根据需要调整模型参数以获得更好的预测效果。
bp神经网络算法matlab代码
以下是一个简单的BP神经网络的MATLAB代码:
```matlab
% BP神经网络的MATLAB代码
clear all;
clc;
% 生成输入数据和输出数据
x = -5:0.1:5;
y = sin(x);
% 创建神经网络
net = feedforwardnet(10);
% 配置训练参数
net.trainParam.epochs = 1000;
net.trainParam.goal = 0.01;
net.trainParam.lr = 0.01;
% 训练神经网络
net = train(net, x, y);
% 使用神经网络预测
y_pred = net(x);
% 绘制结果
plot(x, y, '-b');
hold on;
plot(x, y_pred, '-r');
legend('原始数据', '预测数据');
xlabel('输入数据');
ylabel('输出数据');
```
在这个例子中,我们生成了一个包含 $-5$ 到 $5$ 之间的数字的输入数据和对应的正弦输出数据。我们使用 `feedforwardnet` 函数创建了一个包含10个神经元的BP神经网络,并使用 `train` 函数训练该网络。最后,我们使用 `net` 对象对输入数据进行预测,并将原始数据和预测数据绘制在同一张图表上。