java excel 导出多条折线图

时间: 2023-08-22 22:07:24 浏览: 41
要在Java中导出多条折线图到Excel,你可以使用Apache POI库和JFreeChart库来实现。以下是一个简单的示例代码: ```java import org.apache.poi.ss.usermodel.*; import org.apache.poi.xssf.usermodel.*; import org.jfree.chart.*; import org.jfree.chart.axis.*; import org.jfree.chart.plot.*; import org.jfree.data.xy.*; import java.io.*; public class ExcelLineChartExporter { public static void main(String[] args) throws IOException { // 创建Excel工作簿和工作表 XSSFWorkbook workbook = new XSSFWorkbook(); XSSFSheet sheet = workbook.createSheet("折线图"); // 创建折线图数据集 XYSeriesCollection dataset = new XYSeriesCollection(); // 添加折线图数据 XYSeries series1 = new XYSeries("系列1"); series1.add(1, 5); series1.add(2, 3); series1.add(3, 6); dataset.addSeries(series1); XYSeries series2 = new XYSeries("系列2"); series2.add(1, 4); series2.add(2, 7); series2.add(3, 9); dataset.addSeries(series2); // 创建折线图 JFreeChart chart = ChartFactory.createXYLineChart( "多条折线图", // 标题 "X轴", // X轴标签 "Y轴", // Y轴标签 dataset, // 数据集 PlotOrientation.VERTICAL, // 图表方向 true, // 是否包含图例 true, // 是否包含工具提示 false // 是否包含URL链接 ); // 将折线图绘制到Excel工作表中 ByteArrayOutputStream chartImage = new ByteArrayOutputStream(); ChartUtils.writeChartAsPNG(chartImage, chart, 400, 300); int pictureIdx = workbook.addPicture(chartImage.toByteArray(), Workbook.PICTURE_TYPE_PNG); chartImage.close(); CreationHelper helper = workbook.getCreationHelper(); Drawing drawing = sheet.createDrawingPatriarch(); ClientAnchor anchor = helper.createClientAnchor(); anchor.setCol1(0); anchor.setRow1(0); Picture picture = drawing.createPicture(anchor, pictureIdx); picture.resize(); // 保存Excel文件 FileOutputStream fileOut = new FileOutputStream("折线图.xlsx"); workbook.write(fileOut); fileOut.close(); System.out.println("折线图导出成功!"); } } ``` 上述代码使用了Apache POI库来创建Excel工作簿和工作表,使用JFreeChart库来创建折线图并将其绘制到Excel工作表中。你可以根据需要修改折线图的数据和样式。最后,通过调用`workbook.write(fileOut)`将Excel文件保存到磁盘上。 请确保已在项目中引入了Apache POI和JFreeChart的相关依赖。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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