echarts中多个data雷达图的tooltip怎么让他展示indicator中的name字段和对应的值

时间: 2024-09-11 17:06:46 浏览: 104
在ECharts中,当您要设置多个数据系列的雷达图(Radar Chart)的tooltip显示内容时,您可以利用tooltip对象的`formatter`属性来自定义提示框的内容。`formatter`属性允许您指定一个函数,该函数可以根据传入的参数来自定义提示框的文本。 这里是一个基本的例子来说明如何实现: ```javascript option = { radar: { // 雷达图的配置项 }, series: [{ type: 'radar', name: '数据系列1', data: [{ value: [4200, 3000, 20000, 35000], name: '指标1' }, { value: [5000, 14000, 21000, 18000], name: '指标2' }] // ... 其他系列配置 }], tooltip: { trigger: 'item', // 触发类型 axisPointer: { type: 'shadow' }, formatter: function (params) { var result = ''; if (Array.isArray(params)) { for (let i = 0; i < params.length; ++i) { result += params[i].seriesName + '<br/>'; result += params[i].name + ': ' + params[i].value + '<br/>'; } } return result; } } // ... 其他配置项 }; ``` 在这个例子中,`formatter`函数通过`params`参数得到触发提示框的数据项信息。`params`是数组形式,每个元素代表一个系列中的一个数据点。在函数内部,我们遍历`params`数组,拼接出每个数据点的系列名称和指标名称以及对应的值。 请注意,上述代码只是基本示例,具体实现可能需要根据您的数据结构和ECharts版本进行调整。
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内容概要:本文介绍了一种使用PyTorch构建的深度学习模型,该模型结合了一个包含一个隐藏层的全连接神经网络(FCN)和一个卷积神经网络(CNN)。模型用于解决CIFAR-10数据集中猫狗图片的二分类问题。文章详细描述了从数据预处理到模型架构设计、融合方式选择、损失函数设定以及训练和测试流程。实验证明,模型的有效性和融合的优势得到了显著体现。 适用人群:面向具有一定机器学习和Python编程基础的研究人员和技术爱好者。 使用场景及目标:本项目的目的是提供一种可行的猫狗分类解决方案,同时帮助研究者深入了解两类网络的工作机制及其协作的可能性。 其他说明:文中不仅展示了完整的代码片段,还讨论了多种改进方向如结构优化、预处理策略、超参数调节、引入正则化技术等。 本项目适合有兴趣探究全连接网路与卷积网络结合使用的从业者。无论是初学者想要加深对这两类基本神经网络的理解还是希望找到新的切入点做相关研究的专业人士都可以从中受益。 此资源主要用于指导如何用Python(借助于PyTorch框架)实现针对特定分类任务设计的人工智能系统。它强调了实验的设计细节和对关键组件的选择与调优。 此外,作者还在最后探讨了多个可用于改善现有成果的方法,鼓励大家持续关注并试验不同的改进措施来提升模型性能。

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