JEECG Online图表配置与使用详解

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"JEECG Online 图表配置使用手册v3.6.pdf 是一份关于JEECG智能开发平台在线图表配置的详细指南,涵盖了在线报表和图表的设计、配置以及相关名词解析,旨在帮助用户轻松实现统计报表和图表的在线定义与开发。" JEECG智能开发平台是一个强大的工具,它提供了在线报表和图表设计的功能,允许用户通过简单的配置就能实现复杂的数据统计和展示。手册中的关键知识点包括: 1. **在线设计报表和图表**:用户可以通过这个平台在线创建和编辑报表及图表,无需编写复杂的前端代码,提高了开发效率。 2. **报表/图表SQL解析**:用户可以直接输入SQL语句,平台会自动解析并生成报表或图表,实现了SQL即所得的配置方式。 3. **报表/图表显示项配置**:用户可以自定义报表和图表中显示的字段,包括隐藏、排序、数据类型等,以满足不同的展示需求。 4. **报表/图表查询项配置**:允许用户配置查询条件,支持日期控件等特殊查询模式,提供范围查询和单条件查询的选择。 5. **图表Excel导出**:系统支持将图表数据导出为Excel格式,方便用户进行进一步的数据分析或分享。 6. **图表明细项配置**:对于图表的明细部分,用户可以决定哪些列显示,以及它们的顺序和显示方式。 7. **图表JS扩展**:对于高级用户,JEECG还提供了JavaScript扩展功能,可以自定义图表的交互行为和视觉效果。 在通用名词解析部分,手册详细解释了报表和图表配置的相关术语: - **编码**:报表或图表的唯一标识,用于系统内部识别。 - **名称**:简短的描述,用于界面标题显示。 - **描述**:详细说明,通常不直接显示在界面上。 - **查询SQL**:执行的SQL语句,用于从数据库获取数据。 - **名称(明细部分)**:SQL查询返回的列名。 - **排序**:列在查询结果中的顺序。 - **文本/字段文本**:列的英文名称,可改为中文以提高可读性。 - **类型/字段类型**:数据类型,如数值、字符串、日期等。 - **是否显示**:控制列在报表或图表中是否可见。 - **是否查询**:指定列是否作为查询条件,日期类型可与日期控件配合使用。 - **查询模式**:定义查询条件的类型,如范围或单条件。 - **字典Code**:用于外键字段的匹配SQL,关联数据字典以显示特定值。 这份手册不仅对初学者非常友好,也为经验丰富的开发者提供了详细的参考,帮助他们在JEECG平台上更好地利用在线图表配置功能,实现高效、灵活的数据可视化。
2023-06-01 上传

帮我优化一下代码 import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.offsetbox import OffsetImage, AnnotationBbox import pandas as pd import tkinter as tk from tkinter import filedialog import csv import numpy as np filepath = filedialog.askopenfilename() readData = pd.read_csv(filepath, encoding = 'gb2312') # 读取csv数据 print(readData) xdata = readData.iloc[:, 2].tolist() # 获取dataFrame中的第3列,并将此转换为list ydata = readData.iloc[:, 3].tolist() # 获取dataFrame中的第4列,并将此转换为list Color_map = { '0x0': 'r', '0x10': 'b', '0x20': 'pink', '0x30': 'm', '0x40': 'm', '0x50': 'm', '0x60': 'g', '0x70': 'orange', '0x80': 'orange', '0x90': 'm', '0xa0': 'b', '0xb0': 'g', '0xc0': 'g', '0xd0': 'orange', '0xe0': 'orange', '0xf0': 'orange', } plt.ion() fig = plt.figure(num = "蓝牙钥匙连接状态", figsize= (10.8,10.8),frameon= True) gs = fig.add_gridspec(1, 1) ax = fig.add_subplot(gs[0, 0]) colors = readData.iloc[:, 1].map(Color_map) plt.title("Connecting Status For Bluetooth Key") #plt.rcParams['figure.figsize']=(15, 15) ax.axis('equal') a,b = (0.,0.) r = [5,10] for r1 in r: theta = np.arange(0,r1*np.pi,0.05) ax.plot(a+r1*np.cos(theta),b+r1*np.sin(theta),linestyle='-.',c = 'darkgrey') ax.spines['bottom'].set_position(('data', 0)) ax.spines['left'].set_position(('data', 0)) ax.spines['right'].set_position(('data', 0)) ax.spines['top'].set_position(('data', 0)) arr_img = plt.imread('D:\\2022\\测试工作\\蓝牙钥匙测试\\定位\\室内定位(v3.6.21).rar-1656500746516.室内定位(v3.6.21)\\车型图2.png') imagebox = OffsetImage(arr_img, zoom=0.3) ab = AnnotationBbox(imagebox, [0, 0],xybox=(0, 0),pad=0) ax.add_artist(ab) ticks = np.arange(-10,10,2) plt.xticks(ticks) plt.yticks(ticks) #plt.figure(figsize=(15,15)) plt.scatter(xdata, ydata, s=150, edgecolors = None, linewidths=0, alpha=0.3,c = colors) # 画散点图,*:r表示点用*表示,颜色为红色 plt.legend() plt.ioff() plt.show() # 画图

2023-07-24 上传