plot2() { const limit2 = this.tableData.length; let y0 = []; let x0 = []; for (let i = 0; i <= limit2 - 1; i++) { y0.push(parseFloat(this.tableData[i].flux)); x0.push(parseFloat(this.tableData[i].date)); } console.log(y0) console.log(x0) let z1 = []; for (let i = 0; i < x0.length; i++) z1.push([x0[i],y0[i]]); charts = echarts.init(document.getElementById('chart2')); let option2 = { title: { text: '涌水量-时间' }, tooltip: { trigger: 'axis', axisPointer: { type: 'cross' } }, yAxis: { type: 'value', name: '涌水量' }, xAxis: { type: 'time', // 自定义时间格式 axisLabel: { formatter: function (value) { return echarts.format.formatTime('yyyy-MM-dd', value); } }, name: '时间' }, series: [{ data: z1, type: 'line', name: '涌水量', yAxisIndex: 0 }] }, charts.setOption(option2) }这段代码如何修改

时间: 2024-01-12 11:03:15 浏览: 28
这段代码可能需要进行以下修改: 1. 变量`charts`需要使用`let`或`const`关键字进行声明。 2. 函数`plot2()`可能需要传入参数,或者使用`this`关键字来引用当前作用域中的变量。 3. 在`x0`和`y0`数组的填充过程中,需要进行有效性检查,例如判断`this.tableData[i]`是否存在,以及对`parseFloat()`的返回值进行检查。 4. 在`option2`对象的定义中,需要对`series`属性进行更详细的配置,以便正确地呈现数据。例如,可以添加`smooth: true`来设置折线图的平滑程度。 改进后的代码示例如下: ```javascript function plot2(tableData) { const limit2 = tableData.length; let y0 = []; let x0 = []; // 进行有效性检查,并将数据解析为数值类型 for (let i = 0; i < limit2; i++) { if (tableData[i] && tableData[i].flux && tableData[i].date) { y0.push(parseFloat(tableData[i].flux)); x0.push(new Date(tableData[i].date)); } } console.log(y0); console.log(x0); let z1 = []; // 将数据转换为 [x, y] 的形式 for (let i = 0; i < x0.length; i++) { z1.push([x0[i], y0[i]]); } // 使用 let 或 const 声明变量 const charts = echarts.init(document.getElementById('chart2')); const option2 = { title: { text: '涌水量-时间', }, tooltip: { trigger: 'axis', axisPointer: { type: 'cross', }, }, yAxis: { type: 'value', name: '涌水量', }, xAxis: { type: 'time', axisLabel: { formatter: function (value) { return echarts.format.formatTime('yyyy-MM-dd', value); }, }, name: '时间', }, series: [ { // 添加 smooth: true 来设置折线图的平滑程度 data: z1, type: 'line', name: '涌水量', yAxisIndex: 0, smooth: true, }, ], }; charts.setOption(option2); } ``` 注意,这只是对代码进行了一些基本的修改,并不能保证在具体应用场景中一定能够正常运行。在实际开发中,需要根据具体情况进行调试和优化。

相关推荐

下面的这段python代码,哪里有错误,修改一下:import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import torch import torch.nn as nn from torch.autograd import Variable from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler training_set = pd.read_csv('CX2-36_1971.csv') training_set = training_set.iloc[:, 1:2].values def sliding_windows(data, seq_length): x = [] y = [] for i in range(len(data) - seq_length): _x = data[i:(i + seq_length)] _y = data[i + seq_length] x.append(_x) y.append(_y) return np.array(x), np.array(y) sc = MinMaxScaler() training_data = sc.fit_transform(training_set) seq_length = 1 x, y = sliding_windows(training_data, seq_length) train_size = int(len(y) * 0.8) test_size = len(y) - train_size dataX = Variable(torch.Tensor(np.array(x))) dataY = Variable(torch.Tensor(np.array(y))) trainX = Variable(torch.Tensor(np.array(x[1:train_size]))) trainY = Variable(torch.Tensor(np.array(y[1:train_size]))) testX = Variable(torch.Tensor(np.array(x[train_size:len(x)]))) testY = Variable(torch.Tensor(np.array(y[train_size:len(y)]))) class LSTM(nn.Module): def __init__(self, num_classes, input_size, hidden_size, num_layers): super(LSTM, self).__init__() self.num_classes = num_classes self.num_layers = num_layers self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.seq_length = seq_length self.lstm = nn.LSTM(input_size=input_size, hidden_size=hidden_size, num_layers=num_layers, batch_first=True) self.fc = nn.Linear(hidden_size, num_classes) def forward(self, x): h_0 = Variable(torch.zeros( self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size)) c_0 = Variable(torch.zeros( self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size)) # Propagate input through LSTM ula, (h_out, _) = self.lstm(x, (h_0, c_0)) h_out = h_out.view(-1, self.hidden_size) out = self.fc(h_out) return out num_epochs = 2000 learning_rate = 0.001 input_size = 1 hidden_size = 2 num_layers = 1 num_classes = 1 lstm = LSTM(num_classes, input_size, hidden_size, num_layers) criterion = torch.nn.MSELoss() # mean-squared error for regression optimizer = torch.optim.Adam(lstm.parameters(), lr=learning_rate) # optimizer = torch.optim.SGD(lstm.parameters(), lr=learning_rate) runn = 10 Y_predict = np.zeros((runn, len(dataY))) # Train the model for i in range(runn): print('Run: ' + str(i + 1)) for epoch in range(num_epochs): outputs = lstm(trainX) optimizer.zero_grad() # obtain the loss function loss = criterion(outputs, trainY) loss.backward() optimizer.step() if epoch % 100 == 0: print("Epoch: %d, loss: %1.5f" % (epoch, loss.item())) lstm.eval() train_predict = lstm(dataX) data_predict = train_predict.data.numpy() dataY_plot = dataY.data.numpy() data_predict = sc.inverse_transform(data_predict) dataY_plot = sc.inverse_transform(dataY_plot) Y_predict[i,:] = np.transpose(np.array(data_predict)) Y_Predict = np.mean(np.array(Y_predict)) Y_Predict_T = np.transpose(np.array(Y_Predict))

最新推荐

recommend-type

matplotlib 曲线图 和 折线图 plt.plot()实例

主要介绍了matplotlib 曲线图 和 折线图 plt.plot()实例,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
recommend-type

Python设置matplotlib.plot的坐标轴刻度间隔以及刻度范围

主要介绍了Python设置matplotlib.plot的坐标轴刻度间隔以及刻度范围,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成

![实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/10eb2e6972b3b6086286fc64c0b3ee41.jpeg) # 1. 实时数据湖架构概述** 实时数据湖是一种现代数据管理架构,它允许企业以低延迟的方式收集、存储和处理大量数据。与传统数据仓库不同,实时数据湖不依赖于预先定义的模式,而是采用灵活的架构,可以处理各种数据类型和格式。这种架构为企业提供了以下优势: - **实时洞察:**实时数据湖允许企业访问最新的数据,从而做出更明智的决策。 - **数据民主化:**实时数据湖使各种利益相关者都可
recommend-type

2. 通过python绘制y=e-xsin(2πx)图像

可以使用matplotlib库来绘制这个函数的图像。以下是一段示例代码: ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def func(x): return np.exp(-x) * np.sin(2 * np.pi * x) x = np.linspace(0, 5, 500) y = func(x) plt.plot(x, y) plt.xlabel('x') plt.ylabel('y') plt.title('y = e^{-x} sin(2πx)') plt.show() ``` 运行这段
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。
recommend-type

"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依
recommend-type

实现实时监控告警系统:Kafka与Grafana整合

![实现实时监控告警系统:Kafka与Grafana整合](https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly9tbWJpei5xcGljLmNuL21tYml6X2pwZy9BVldpY3ladXVDbEZpY1pLWmw2bUVaWXFUcEdLT1VDdkxRSmQxZXB5R1lxaWNlUjA2c0hFek5Qc3FyRktudFF1VDMxQVl3QTRXV2lhSWFRMEFRc0I1cW1ZOGcvNjQw?x-oss-process=image/format,png) # 1.1 Kafka集群架构 Kafka集群由多个称为代理的服务器组成,这
recommend-type

导入numpy库,创建两个包含9个随机数的3*3的矩阵,将两个矩阵分别打印出来,计算两个数组的点积并打印出来。(random.randn()、dot()函数)

可以的,以下是代码实现: ```python import numpy as np # 创建两个包含9个随机数的3*3的矩阵 matrix1 = np.random.randn(3, 3) matrix2 = np.random.randn(3, 3) # 打印两个矩阵 print("Matrix 1:\n", matrix1) print("Matrix 2:\n", matrix2) # 计算两个数组的点积并打印出来 dot_product = np.dot(matrix1, matrix2) print("Dot product:\n", dot_product) ``` 希望