Echarts示例:盒须图echartsY轴为24小时时间轴,X轴为不同天数,展示一个完整的盒须图echarts示例

时间: 2024-09-10 22:11:40 浏览: 145
Echarts 是一个使用 JavaScript 实现的开源可视化库,提供了丰富多样的图表类型,其中包括盒须图(Boxplot),也称为箱形图。盒须图是一种用于显示一组数据分散情况的统计图表,它可以展示数据的中位数、四分位数以及异常值等信息。 要创建一个以24小时为Y轴,不同天数为X轴的盒须图,你需要在Echarts的配置中设置X轴和Y轴,并且配置好盒须图的系列(series)。以下是一个基本的Echarts盒须图配置示例: ```javascript // 假设你已经在页面中引入了Echarts库 // 准备数据,这里是一个简单示例 var data = [ {x: '01-01', value: [4200, 4900, 5200, 5700, 5800, 6100]}, {x: '01-02', value: [3500, 4200, 4700, 5200, 5400, 5600]}, // ...更多数据 ]; // 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 = { title: { text: '24小时不同天数的盒须图' }, tooltip: { trigger: 'item', axisPointer: { type: 'shadow' } }, legend: { data: ['数据'] }, toolbox: { show: true, orient: 'vertical', left: 'right', top: 'center', feature: { restore: {}, saveAsImage: {} } }, xAxis: { type: 'category', boundaryGap: false, data: data.map(function (item) { return item.x; }), axisLabel: { formatter: '{value}' } }, yAxis: { type: 'value', scale: true, boundaryGap: [0, '100%'], axisLabel: { formatter: '{value} min' } }, series: [{ name: '数据', type: 'boxplot', data: data.map(function (item) { return item.value; }), markPoint: { symbol: 'circle', data: [ // 可以添加一些特殊标记点 ] }, markLine: { symbol: 'none', data: [ // 可以添加一些特殊标记线 ] } }] }; // 使用刚指定的配置项和数据显示图表。 myChart.setOption(option); ``` 这段代码中,我们定义了一个名为`option`的对象,其中包含了图表的标题、提示框、图例、工具栏、X轴、Y轴和系列(series)。在`series`中我们设置了类型为`boxplot`来创建盒须图,并通过`data`属性传入了一个二维数组,这个数组的每个元素代表一个数据点的五数概括(最小值、第一四分位数、中位数、第三四分位数和最大值)。 最后,调用`myChart.setOption(option)`将配置应用到Echarts实例中,渲染出图表。
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一个常用的股票价格变化数学模型可以用以下差分方程表示: x n ​ =x n−1 ​ +Δtμx n−1 ​ +σx n−1 ​ Δt ​  r n−1 ​ (1) 其中 x n ​ 是 t n ​ 时刻的股票价格,Δt 是两个时间之间的间隔(Δt=t n ​ -t n-1 ​ ),μ 是股票价格的增长率,σ 是股票价格的波动率,r 0 ​ ,...,r n-1 ​ 是正态分布的随机数(均值为 0,标准差为单位标准差)。股票的初始价格 x 0 ​ 和μ,σ,Δt 都作为输入数据。 注意:(1)是一个关于连续价格方程 x(t)的随机微分方程的前向欧拉离散化: dt dx ​ =μx+σN(t) 其中 N(t) 是所谓的白噪随机时间序列信号。这样的方程在股票价格的模拟中占有中心地位。请你用 Python 实现(1)。假设 n=0, …, N(N=5000步),时间 T=180 天,步长 Δt=T/N。 请根据提示,在右侧编辑器补充代码,完成函数编写,通过随机游走模拟股票价格,并绘图。 ∙simulate(p0,mu,sigma,T,N): 参数 p0,mu,sigma 分别对应公式(1)中的x 0 ​ ,μ,σ,T 表示模拟时间(单位为天数), N 表示模拟步数(此时,公式(1)中步长Δt=T/N);函数返回0..N步内(含N), 每一步股票价格构成的向量; ∙draw_picture(prices): 绘制股票价格变化趋势图,并保存图片。 要求: 横轴为模拟步数,坐标轴范围为[-100,5200];纵轴为股票价格,坐标轴范围为[8,29]; 图片大小设为 8*4 (单位为 inch);

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