急!!!!问题一解决马上结贴!OWC11根据一个DataTable怎样画出多条折线图!50分

turenjie 2006-04-17 11:23:51
client_ip visit_date Count
127.0.0.1 2006-04-09 480
127.0.0.1 2006-04-10 483
127.0.0.1 2006-04-11 45
172.16.10.188 2006-04-10 3
172.16.10.196 2006-04-10 107
172.16.210.104 2006-04-10 44
172.16.210.27 2006-04-10 82
172.16.210.27 2006-04-11 205
172.16.210.41 2006-04-10 347
如上表,数据动态从数据库里产生
我想产生如下的效果;
y轴为Count,X轴为visit_date!
有几个不同的IP要产生几个系列图

关键的是foreach段!或给出详细的例子!
问题一解决,马上结贴!
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windgao 2006-06-13
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这个很容易,你加几个序列,就会在一个坐标系内出现几个折线
例如:
string bb = "10000 \t 1500 \t 8519 \t 5239";
string ee = "9000 \t 2000 \t 6519 \t 7239";

ChSeries serDispInc = owcChart.SeriesCollection.Add(0);
serDispInc.SetData(ChartDimensionsEnum.chDimValues, (int)ChartSpecialDataSourcesEnum.chDataLiteral, bb);

ChSeries serDispInc2 = owcChart_1.SeriesCollection.Add(0);
serDispInc2.SetData(ChartDimensionsEnum.chDimValues, (int)ChartSpecialDataSourcesEnum.chDataLiteral, ee);
turenjie 2006-04-19
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难道没人会吗?还是分数太少!
turenjie 2006-04-17
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怎么没人回复呀!
king2003 2006-04-17
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http://www.codeproject.com/aspnet/owc11article.asp
没事去这个网站去看看
king2003 2006-04-17
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我晕,又是这个.
http://www.txsec.com/system/gbg.asp?display=1
呵我可以给你外包呀!没办法为了生活呀
内容概要:本文复现了硕士论文《可再生能源发电与电动汽车的协同调度策略研究》,聚焦于高渗透率背景下可再生能源(如光伏发电)与电动汽车(EV)在配电网中的协同运行问题。研究构建了涵盖电动汽车充放电行为、布式光伏出力特性及静止无功补偿器(SVC)等关键元件的多资源协同配电网基础模型,并提出了包含设备安全、负荷平稳性、电能质量与系统效率的多维评价指标体系。进一步地,设计了基于熵权法与模糊综合评价相结合的双层评模型,实现对不同渗透率下配电网承载能力的客观量化评估。通过算例仿真析了电动汽车不同接入比例对系统各指标的影响规律,并开展了指标灵敏度析,验证了所提模型在评估大规模电动汽车接入影响方面的有效性与实用性。; 适合人群:具备电力系统、电气工程或相关专业背景,熟悉Matlab编程与优化建模的研究生、科研人员及从事新能源并网、智能配电网规划的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于评估大规模电动汽车接入对配电网承载能力的影响;②为含高比例布式可再生能源的配电系统规划与运行提供决策支持;③支撑学术研究中关于源-网-荷协同优化、电动汽车V2G调度等课题的模型构建与仿真验证。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注熵权法权重计算与模糊综合评价的实现逻辑,并尝试复现仿真结果以加深理解。同时可拓展至其他优化算法或引入更多不确定性因素以提升模型实用性。
可参考下方数据集可视化效果。 YOLO牧场围栏区牛目标检测数据集 目标类别:['1', 'cow'] 中文类别:['其他', '牛'] 训练集:5032 张 验证集:458 张 测试集:382 张 总计:5872 张 该数据集提供了data.yaml文件,内容如下: train: ../train/images val: ../valid/images test: ../test/images nc: 2 names: ['1', 'cow'] 该数据集精准聚焦于牧场围栏区域的牛只监测场景,通过多角度、多光照条件下的真实影像采集,为畜牧业智能化管理提供了高价值的基础数据支撑。其内容高度贴合实际养殖环境,能够有效服务于牲畜行为析、数量统计与健康状态评估等核心需求。 数据集在训练集、验证集与测试集的划上展现出严谨的科学性,5032张训练图像确保模型具备充的学习样本,458张验证图像用于优化超参数,382张测试图像则客观评估模型泛化能力,三者比例合理,结构稳定,为后续模型部署奠定坚实基础。 标注工作严格遵循行业规范,所有牛只均被完整框选,边界贴合度高,无遗漏或误标现象,且标注标签与图像内容高度一致,体现出极高的专业水准与质量控制标准,保障了数据驱动决策的可靠性。 该数据集可广泛应用于智慧畜牧、农场自动化监控、牲畜健康管理等领域,尤其适用于围栏式牧场、规模化养殖场等实际作业场景,助力提升养殖效率与动物福利水平,推动农业数字化转型进程。

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