C# OpenXml Excel 饼状图

时间: 2023-09-30 07:06:24 浏览: 90
要使用C# OpenXml创建Excel饼状图,需要进行以下步骤: 1. 创建Excel文件并添加工作表。 2. 创建饼状图并添加到工作表中。 3. 配置饼状图的数据系列。 4. 配置饼状图的数据标签和图例。 5. 保存Excel文件。 下面是一个简单的示例代码,它创建一个包含饼状图的Excel文件: ```csharp using System; using System.IO; using DocumentFormat.OpenXml; using DocumentFormat.OpenXml.Packaging; using DocumentFormat.OpenXml.Spreadsheet; using DocumentFormat.OpenXml.Drawing; using DocumentFormat.OpenXml.Drawing.Charts; using A = DocumentFormat.OpenXml.Drawing; using C = DocumentFormat.OpenXml.Drawing.Charts; namespace ExcelPieChartDemo { class Program { static void Main(string[] args) { // 创建Excel文件 var filePath = "PieChart.xlsx"; using (var spreadsheet = SpreadsheetDocument.Create(filePath, SpreadsheetDocumentType.Workbook)) { // 添加工作表 var workbookPart = spreadsheet.AddWorkbookPart(); workbookPart.Workbook = new Workbook(); var worksheetPart = workbookPart.AddNewPart<WorksheetPart>(); worksheetPart.Worksheet = new Worksheet(); var sheets = workbookPart.Workbook.AppendChild(new Sheets()); var sheet = new Sheet() { Id = workbookPart.GetIdOfPart(worksheetPart), SheetId = 1, Name = "Sheet1" }; sheets.Append(sheet); // 创建饼状图 var chartPart = worksheetPart.AddNewPart<ChartPart>(); var chart = new C.Chart(); chartPart.ChartSpace = new ChartSpace(); chartPart.ChartSpace.AppendChild(chart); var plotArea = chart.AppendChild(new PlotArea()); var pieChart = plotArea.AppendChild(new PieChart()); var series = pieChart.AppendChild(new C.Series(new C.StringReference() { Formula = new A.Formula("Sheet1!$A$1:$A$3") })); series.AppendChild(new C.CategoryAxisData(new C.StringReference() { Formula = new A.Formula("Sheet1!$B$1:$B$3") })); series.AppendChild(new C.Values(new C.NumberReference() { Formula = new A.Formula("Sheet1!$C$1:$C$3") })); // 配置饼状图的数据标签和图例 pieChart.AppendChild(new DataLabels(new C.ShowLegendKey() { Val = true })); pieChart.AppendChild(new C.Legend(new C.LegendPosition() { Val = C.LegendPositionValues.Right })); // 保存Excel文件 worksheetPart.Worksheet.Save(); chartPart.ChartSpace.Save(); spreadsheet.Close(); } } } } ``` 在上面的示例中,我们创建了一个包含三个数据点的饼状图,每个数据点都包含一个标签和一个值。我们还为饼状图配置了数据标签和图例。你可以根据自己的需求修改代码以创建不同的饼状图。

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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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