请教高手 mschar 设置的是线性图表,为什么程序运行起来显示的是柱形图表

f245775274 2012-10-24 04:14:59
请教高手 mschar 设置的是线性图表,为什么程序运行起来显示的是柱形图表,请高手帮我解答下,谢谢。。
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six-years 2012-10-25
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ToolTip是鼠标悬浮显示信息属性 #LEGENDTEXT是Series或者point的图例文字 后面是格式
f245775274 2012-10-25
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追问下小牛 Chart1.Series["Series1"].ToolTip = "#LEGENDTEXT: #VAL{C}";中的#LEGENDTEXT: #VAL{C}是什么意思
f245775274 2012-10-25
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非常感谢小牛,按照你的方法我解决了
f245775274 2012-10-25
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谢谢诶
six-years 2012-10-25
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兄弟 你的前台代码已经设置好了 是折线图 我粘过来给他添加point也是折线图 只是绑定数据有点问题 Series属性中的数据源字段XValueMember和YvalueMember都没设置 这个必须设置数据源的字段名称 还有XValueType和YValueType没设置类型

就这些 有其他问题再说
记得结贴
f245775274 2012-10-24
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这是我后台代码



private void showdata()
{
OleDbConnection connection = new OleDbConnection(connectionString);
string SQLString = "select top 3 TimePoint,DepotTemp from TempHumiData";

DataSet ds = new DataSet();
connection.Open();
OleDbCommand comm = new OleDbCommand(SQLString, connection);

OleDbDataReader myReader = comm.ExecuteReader();

Chart1.DataBindTable(myReader, "TimePoint");
//Chart1.Series["Series1"].Label = "#VAL";
connection.Close();
}
f245775274 2012-10-24
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朋友帮我看看
f245775274 2012-10-24
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<asp:Chart ID="Chart1" runat="server" Width="500px" Palette="None">
<Series>
<asp:Series Name="Series1" IsValueShownAsLabel="True" ChartType="FastLine">
</asp:Series>
</Series>
<ChartAreas>
<asp:ChartArea Name="ChartArea1">
<AxisY Title="销售数量(瓶)">
<MajorGrid Enabled="False" />
</AxisY>
<AxisX Title="时间(HH:DD)">
<MajorGrid Enabled="False" />
<LabelStyle Format="{hh:dd}" />
</AxisX>
</asp:ChartArea>
</ChartAreas>
<BorderSkin SkinStyle="Emboss" />
<Titles>
<asp:Title Font="微软雅黑, 16pt" Name="Title1" Text="华安电力总体销售评估表">
</asp:Title>
</Titles>
</asp:Chart>
wmpwll 2012-10-24
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贴代码
内容概要:本文围绕基于深度学习分类的时相关MIMO信道递归CSI量化技术展开研究,提出一种结合深度学习模型的递归式信道状态信息(CSI)反馈优化方法。该方法针对无线通信系统中时变MIMO信道的特点,利用深度学习网络对信道时序特征进行有效提取与分类,实现高精度、低开销的CSI量化与反馈,从而提升大规模MIMO系统的频谱效率与传输性能。研究不仅涵盖了算法设计与模型构建,还提供了完整的Matlab代码实现,便于验证与复现,适用于现代高性能无线通信系统的优化需求。; 适合人群:具备通信系统理论基础、熟悉MIMO与信道反馈机制,并掌握Matlab编程技能的研究生、科研人员及从事5G/6G通信、智能信号处理与深度学习在通信中应用的工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究MIMO系统中基于深度学习的CSI反馈压缩与重建技术;②探索时序信道建模与递归量化机制的深度融合方法;③复现并改进现有算法,支撑高水平学术论文撰写或通信系统原型开发。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐模块调试,深入理解深度学习分类网络与时序递归量化策略的协同工作机制,重点关注特征提取、分类决策与量化更新等关键环节的设计逻辑,并可尝试迁移至不同信道模型或引入更先进网络结构以进一步提升性能。

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