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使用CocosCreator和cc.Graphics创建能力图和雷达图

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简介:
本教程详细介绍如何运用Cocos Creator结合cc.Graphics组件来开发动态且美观的能力图与雷达图。适合游戏开发者或前端工程师学习。 1. 使用CocosCreator制作雷达图。 2. 可以自行设置边数。 版本为creator 2.0.8,如有疑问请留言。

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  • 使CocosCreatorcc.Graphics
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    本教程详细介绍如何运用Cocos Creator结合cc.Graphics组件来开发动态且美观的能力图与雷达图。适合游戏开发者或前端工程师学习。 1. 使用CocosCreator制作雷达图。 2. 可以自行设置边数。 版本为creator 2.0.8,如有疑问请留言。
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  • 使 ExtJS ECharts 桑基
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    本教程介绍如何利用ExtJS和ECharts两个流行的前端框架和技术创建美观且交互性强的桑基图。 使用ExtJs结合Echart实现桑基图的绘制,包括前端页面搭建、后端数据赋值、桑基图的数据绑定以及后台格式定义和Json格式转换到前台接收等步骤。如果下载后无法运行,请联系群组并备注“ExtJs桑基图代码”。如果您觉得有用,请给予五分好评,感谢大家的支持。
  • 距离___范围_三部.zip
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    该资料包包含关于雷达性能与应用的相关信息,包括雷达的距离测量、威力评估及作用范围等内容,并提供三份详细研究报告。 在IT行业中,雷达系统是电子战中的关键技术之一,主要用于探测、定位和跟踪目标。“radio_distance_雷达威力_雷达威力图_雷达_雷达威力范围_三部雷达.zip”这个文件包可能包含了一些关于雷达系统的相关信息,特别是涉及雷达的探测距离、功率以及不同类型的雷达数据。以下是基于这些关键词的相关知识点详细说明: 1. 雷达距离:这是指其工作的一个关键参数是能够探测到目标的最大距离。这通常由发射功率、天线增益、目标反射系数(即雷达截面积)和信噪比等因素决定。计算公式为R = sqrt( (P_t * G_t * A_e) / (4 * π * P_r * σ)),其中各符号代表:R是探测距离;P_t 是发射功率;G_t 为天线增益;A_e 表示有效发射面积;P_r 指接收到的目标信号强度;σ 则表示目标的雷达截面。 2. 雷达威力:这体现在其能够探测到目标的能力,不仅与上述的距离有关,还涉及频率选择、波形设计和信号处理能力。更高的雷达功率意味着能发现更远距离或难以检测的小型目标。 3. 雷达威力图:这是一种图表工具,展示的是雷达在不同方向上的性能表现。这通常包括水平及垂直覆盖角度,在这些角度下的探测范围等信息。通过这种图形化表示可以更好地理解雷达的工作模式和限制条件。 4. 雷达类型:“三部雷达”可能指的是三种不同的雷达系统,比如脉冲式、连续波型和相控阵列雷达。每种类型的雷达适用于特定的应用场景,并各有优缺点:如脉冲式适合远距离探测但对移动目标的追踪不够精确;而连续波则更擅长于速度测量;相控阵列以其快速扫描能力和多任务处理能力著称。 5. 雷达威力范围:指的是能够有效发现和识别目标的最大距离。这一参数受多种因素影响,包括发射功率、接收机灵敏度、目标尺寸以及环境干扰等条件。理解雷达的威力范围对于军事行动、航空导航、海上航行及气象预报等领域至关重要。 该压缩包内可能包含不同雷达系统的数据表、功率曲线图和性能比较图表等内容,对分析与对比各种雷达系统具有重要的参考价值。通过深入研究这些资料,可以更全面地了解现代雷达技术的复杂性和应用潜力。
  • 使Rational Rose时序协作
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    本文章将详细介绍如何利用Rational Rose这一工具来构建高质量的软件设计文档,重点在于教授读者怎样运用它来生成有效的时序图及协作图。适合需要掌握Rational Rose高级功能的专业人士阅读。 使用Rational Rose设计时序图和协作图的一些简单例子!
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    本教程介绍如何利用Python进行数据处理,结合ECharts强大的可视化能力以及Excel的数据管理功能,创建美观且信息量丰富的桑基图。适合数据分析爱好者学习实践。 在IT行业中,数据可视化是一项至关重要的技能,它能够帮助我们清晰地理解复杂的数据关系和模式。本主题聚焦于使用Python编程语言结合Echarts库和Excel文件来创建桑基图(Sankey Diagram)。桑基图是一种流程图,特别适合展示流量或能量转移的过程,其特点是宽度比例代表了数量,使得数据的流向一目了然。 让我们深入了解一下Python。Python是一种高级、通用的编程语言,以其简洁明了的语法和强大的库支持而闻名。在数据处理和科学计算领域,Python拥有诸如Pandas、NumPy和Matplotlib等众多优秀的库,其中Echarts就是用于数据可视化的Python接口。 Echarts是百度开发的一个开源JavaScript图表库,提供了丰富的可视化图表类型,包括折线图、柱状图、饼图以及我们关心的桑基图等。通过Python的Echarts库,我们可以方便地在Python环境中生成Echarts图表,并将它们嵌入到网页或其他前端项目中。 在本案例中,`TM_Sankey.py`很可能是实现桑基图的主要Python脚本。这个脚本可能包含以下步骤: 1. 导入必要的库:会导入Echarts库,以及其他可能需要的库如Pandas用于读取Excel数据。 2. 数据准备:`TM_Sankey.xls`是Excel文件,通常用于存储数据。Python的Pandas库可以轻松地读取Excel文件并将其转换为DataFrame对象。数据可能包含不同节点及其对应的流量值。 3. 创建图表配置:在Echarts中,需要定义图表的配置,包括标题、图例、数据和颜色等设置。在Python中,这通常是通过创建一个字典来完成的,字典键对应Echarts的配置项,值则是具体的设定。 4. 生成桑基图:使用Echarts库提供的函数根据数据和配置生成桑基图。Echarts的`Sankey`类将用于创建桑基图实例。 5. 渲染和展示:Python脚本可能会将生成的Echarts图表写入HTML文件,或者在Jupyter Notebook等交互式环境中直接显示。 总结起来,使用Python、Echarts以及Excel来制作桑基图是一个结合了Python的数据处理能力、Echarts的图表渲染功能以及Excel数据存储优势的例子。通过这种方式,我们可以高效地分析和展示具有复杂流向的数据,这对于理解和传达业务流程、供应链分析或能源流动等场景非常有用。学习并掌握这种技术能够提升你在数据可视化领域的专业性,并帮助你更有效地在工作中沟通数据故事。
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    本教程详细介绍如何运用Python编程语言结合Matplotlib库来制作具有透明背景及自定义图例的图表。非常适合需要在演示或出版物中呈现专业图形的用户学习参考。 最近工作中遇到一个需求,在使用matplotlib生成图片时需要背景透明,并且图例部分也显示透明效果。通过查找相关资料找到了大概的设置方法,特此记录下来以便自己或有需要的朋友参考学习。 示例代码如下: ```python # coding=utf-8 # matplotlib 背景透明示例图 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from pylab import mpl import scipy.stats as stats # 设置中文字体 mpl.rcParams[font.sans-serif] = [SimHei] ``` 注意:这里使用了`SimHei`字体来支持中文显示。