TeeChart非常好用,是制作报表,图表不多得的控件。可是我无法找到能够长期使用的VB版本.不知道各位有没有好的版本?

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三款ActiveX图表控件对比评测 TeeChart VS ProEssentials…

概述:本文分别对几款优秀的ActiveX图表控件TeeChart Pro ActiveX、ProEssentials、ChartDirector作了优势分析,对比评测,希望对用户的图表选型有所帮助。 图表控件在现在的商业化应用中已经非常的常见了...

Teechart5 及VB源代码,图表的好帮手

安装需打开名为sn的txt文件,其中安装的用户名和密码。使用VB时要在VB界面左下方的控件栏右击,添加部件,选择Teechart pro Active Control v5的选项,并确定 同时里面已注册的控件,可以直接使用

TeeChart 图表控件

功能强大的 图表控件 ,弥补了 VB 中自带的 MS Chart 图表控件 无法显示 3D 饼图 的缺点,且不会 像MS Chart 一样由于列数过多导致的坐标名称显示清 的问题。

TeeChart2011图表控件

图表控件TeeChart Pro ActiveX是西班牙Steema SL公司开发的图表类控件,主要用来生成各种复杂的图表。熟悉Delphi和C++ Builder的编程人员对它不会陌生,因为在Delphi和C++ Builder里包括了TeeChart的VCL版本。...

图表控件TeeChart5 OCX

图表控件TeeChart5 OCX, 可直接在IDE中调用,TeeChart是一个支持多种开发平台与语言(VB、VC、Delphi...)的图表制作控件, 可以帮助你更快更好的开发图表制作类程序。

TeeChart安装、注册和使用

TeeChart Pro ActiveX是一个图表控件,适用于可识别ActiveX的编程环境——如:MicroSoftOffice,VB,VC++,ASP以及.NET 等等。TeeChart Pro ActiveX的结构和特征功能集是通过与客户多年的交互式开发建立起来的,所以...

TeeChart图表文章教程/demo示例/视频教程大集锦!

Steema是全球领先的图表类控件公司,而TeeChart是Steema公司研发的TeeChart for .NET、TeeChart Pro ActiveX 等一系列图表控件简称。想要熟练掌握此系列控件,网上的教程是很的,但是大多很散乱,而本文就是汇集...

python 图表控件_10款好用的.NET图表控件推荐

因为图表能直观的展示信息、对比和趋势等,所以许多项目开发中都需要用到图表控件,而很多图表控件都是在.NET平台下开发的,今天就为大家推荐10款非常好用的.NET图表控件,希望对广大开发者能有所帮助。TeeChart for...

10款好用的.NET图表控件推荐

概述:图形图表的可视化...因为图表能直观的展示信息、对比和趋势等,所以许多项目开发中都需要用到图表控件,而很多图表控件都是在.NET平台下开发的,今天就为大家推荐10款非常好用的.NET图表控件,希望对广大开发者

TeeChart for .NET教程:如何设置图表绘图区域的颜色?

图表控件还可以有效地用于创建任务的仪表板。 Q:查看了TChart属性对话框中的每个设置,但是都无法的图表的绘图区域设置颜色,希望能够提供帮助。 A:您好,想要解决这个问题非常简单,您可以通过以下...

teechart的addarray_【TeeChart Pro ActiveX教程】(六):使用系列(下)

TeeChart Pro ActiveX教程】(六):使用系列(下)将数据添加到系列大多数系列类型(ODBC数据源教程8和函数教程7除外)使用Add和ADDXY方法添加数据。 一些例外,请参阅下表,了解它们如何区别的示例:Series TypeAdd ...

TeeChart8绘图控件破解版

TeeChart Pro ActiveX是西班牙Steema SL公司开发的图表控件,主要用来生成各种复杂的图表。熟悉Delphi和C++ Builder的编程人员对它不会陌生,因为在Delphi和C++ Builder里包括了TeeChart的VCL版本TeeChart ...

TeeChart Pro ActiveX教程】(一):入门—构建图表并填充数据系列(上)

【下载TeeChart Pro ActiveX最新版本】 (一)简介 可以使用图表编辑器构建和实现基本图表,几乎不使用代码。图表编辑器是两个编辑器中的一个,图表可能被认为与其数据系列内容不同。您可以定义图表外观,标题,...

在vs2010下 teechart控件学习

控件的配置和类的添加网上了,主要记录函数的应用 vs2010+teechart 在官网上找的都是用vb或者vc++的例子,对vs2010很少。 1.这是添加数组并显示,注意series应该是在控件上添加了 CSeries lineSeries0...

TeeChart Pro ActiveX教程】(十二):导入和导出图表(上)

下载TeeChart Pro ActiveX最新版本 本教程概述了以各种格式导出TeeCharts并导入TeeChart自己的.ten格式图表模板。 导出图表 可用格式 可用导出格式。可以将所有格式复制到文件或剪贴板或Stream。 图像格式 BMP...

TeeChart 说明书.rar

TeeChart是.net开发图表类工程最常用的控件,可以大大节约开发的时间和成本,而且稳定可靠,美观,此处提供其使用说明

VS2010 MFC使用TeeChart绘图控件之二:绘制图形(折线图,柱状图)

... 具体可见VS2010 使用TeeChart绘图控件 - 之一 控件和类的导入 1. 1 添加TeeChart控件,给控件添加变量m_TeeChart   添加TeeChart控件,右击控件,选择添加变量,vs会自动

TeeChart Pro ActiveX教程】(十四):打印图表

下载TeeChart Pro ActiveX最新版本 标准打印 TeeChart Pro提供标准打印方法,可将“屏幕图表”按原样打印到打印机。 简单打印命令 要打印图表,请使用Print方法。这将打印出屏幕上显示的图表: [C#] tChart1...

MFC绘制图表TeeChart安装、注册和使用

TeeChart Pro ActiveX是一个图表控件,适用于可识别ActiveX的编程环境——如:MicroSoftOffice,VB,VC++,ASP以及.NET 等等。TeeChart Pro ActiveX的结构和特征功能集是通过与客户多年的交互式开发建立起来的,所以...

TeeChart Pro ActiveX教程】(十二):导入和导出图表(下)

下载TeeChart Pro ActiveX最新版本 导出数据 系列数据四种导出格式: 文字:TextFormat类 XML:XMLFormat类 HTML:HTMLFormat类 Excel:ExcelFormat类 上述组件可以与图表系列相关联,从中可以将数据导出为...

TeeChart Pro ActiveX教程】(十一):缩放和滚动

下载TeeChart Pro ActiveX最新版本 如何使用鼠标进行缩放和滚动 缩放 要放大图表,请在要放大的区域的左上角按住鼠标左键并按住鼠标按钮,将矩形拖动到缩放区域的右下角。释放鼠标按钮,图表将重绘所选区域。 要...

TeeChart Pro ActiveX教程】(十三):图表面板上的自定义绘图(上)

下载TeeChart Pro ActiveX最新版本 TeeChart通过Canvas对象提供广泛的自定义绘图工具。使用Canvas,您可以在“Chart Panel”的任何位置添加形状,线条和文本,并定义其颜色,笔和画笔样式。 TeeChart画布 绘图...

TeeChart .NET教程】(十八):TeeChart工具集合(中)——系列工具

上一篇:【TeeChart .NET教程】(十八):TeeChart工具集合(上)——其它工具   【下载TeeChart.Net最新版本】 (一)介绍 本教程重点介绍TeeChart for.NetTools,这是一个易于实现的代码单元,用户可以使用...

TeeChart5控件及其帮助文档

TeeChart是一个支持多种开发平台与语言(VB、VC、Delphi...)的图表制作控件,在使用过程中网上介绍的资料很少而且全面,这个里面有控件及其使用文档,两者相结合可以帮助你更快更好的开发图表制作类程序。

TeeChart Pro ActiveX教程】(十七):设计时,运行时和授权要求(上)

下载TeeChart Pro ActiveX最新版本 TeeChart运行时要求 本教程介绍了TeeChart应用程序的运行时安装的某些方面。 TeeChart运行时文件 您的TeeChart应用程序需要与TeeChart.dll一起分发,如果您的应用程序使用...

TeeChart帮助文档----中英文帮助文档 CHM格式

使用TeeChart编辑器及少量或完全无需用代码就可以创建和实现基本的图表TeeChart编辑器是一个二合一的编辑器,图表能与完全不同的数据序列相关联。您可以在插入一个数据序列的情况下来定义图表的外观,名称,图例...

TeeChart Pro ActiveX教程(十九):TeeChart工具集(一)

下载TeeChart Pro ActiveX最新版本 介绍 本教程重点介绍TeeChart for .Net Tools,这是一个易于实现的代码单元,您或您的应用程序的用户可以使用这些代码为TeeCharts添加额外的功能。十种新工具可供部署: 系列...

TeeChart Pro ActiveX V2011 (一个非常完美的Chart控件)

TeeChart Pro ActiveX是一个图表控件,适用于可识别ActiveX的编程环境——如:MicroSoft Office,VB,VC++,ASP以及Visual Studio.NET等等。本产品的结构和特征功能集是通过与客户多年的交互式开发建立起来的,所以...

“互联网+”大学生创新创业大赛项目计划书

填 写 说 明 1.封面上“项目编号”一栏由秘书组编写; 2.项目名称力求简洁、明确,每个项目限报一名负责人; 3.请逐项认真填写; 4.本次大赛必须以团队形式报名参赛,每个团队成员不能少于 3人(包括项目负责人在内); 5.请将撰写完成后的项目计划书按规定时间提交。

matlab神经网络30个案例分析

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐,用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论,在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数,仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解,利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器,反复训练BP神经网络预测样本输出,通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理,在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数,预先设定一个非线性函数,如式y=20+x21-10cos(2πx1)+x22-10cos(2πx2)所示,假定函数解析式不清楚的情况下,随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据,将y作为RBF网络的输出数据,分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析,并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析,分别取国内生产总值(GDP),工业总产值,铁路运输线路长度,复线里程比重,公路运输线路长度,等级公路比重,铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入,以货运总量,铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出,构建GRNN,由于训练数据较少,采取交叉验证方法训练GRNN神经网络,并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识,设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字,当数字被一定的噪声干扰后,仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价,试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据,并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力,建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题,要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型,利用该模型可以快速地找到最优(或近似最优)的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数,不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集,使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平,即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡,避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问,可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征,其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别,建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征,分别是前面提及过的:最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8),使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据,选定反馈神经网络的输入、输出节点,来反映电力系统负荷运行的内在规律,从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后,以改良三比值法为基础,建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值(MIV,Mean Impact Value)方法来说明如何使用神经网络来筛选变量,找到对结果有较大影响的输入项,继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理,建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度),这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此,需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系,从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像,图像来自不同的10个人,每人5幅图像,人脸的朝向分别为:左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络,对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘,但是由于网络入侵特征数据维数较多,不同入侵类别间的数据差别较小,不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理,在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中,建立模型时选用的每个样本(即病例)数据包括10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度)的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值(各特征的3个最大数据的平均值)共30个数据。明显,这30个输入自变量相互之间存在一定的关系,并非相互独立的,因此,为了缩短建模时间、提高建模精度,有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理,在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户,快速地利用神经网络解决实际问题,MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用,MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱(拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱)。

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