qt creator QWT 实现了一些基本的绘制， 同时增添了 动态刷新画图。 具体解释请参考博文：http://blog.sina.com.cn/s/blog_15d5ad05d0102w3va.html

1. 前后端分离：前端 Echarts JavaScript BootStrap; 后端Python Flask； 2. 数据动态更新：服务端触发数据源的变化，前端AJAX自动获取最新数据并渲染到Echarts图表上； 3. 数据格式：JSON； 更多Python&Echarts版的数据可视化大屏源码： https://yydatav.blog.csdn.net/article/details/120705616 更多Java SpringBoot&Echarts版的数据可视化大屏源码： https://yydatav.blog.csdn.net/article/details/123652970 更多《工厂订单出入库信息管理系统》案例源码： https://yydatav.blog.csdn.net/article/details/117841646 更多【工厂扫码打印&扫码装箱&错误追溯系统】完整案例 https://yydatav.blog.csdn.net/article/details/123096879

[haxes,hax_big] = gscatter2(x,y,group1,group2) 根据分组变量 group1 和 group2 绘制给定的 X 和 Y 数据，每个 Nx1 向量。 gplotmatrix2 将 X 和 Y 分成 KxJ 个子图，其中 K 和 J 的乘积大于或等于 group1 中的组数。 K 和 J 是自动确定的，它们的乘积将尽可能接近 group1 中的组数（条件是 K 和 J 最多相差 1）。 [haxes,hax_big] = gscatter2(X,Y,group1,group2,xlbl,ylbl,legendlbl) 接受可选参数 xlbl、ylbl 和 legendlbl。 xlbl 和 ylbl 分别描述 x 和 y 标签。 Legendlbl 是图例的标题文本对象。 例子： idx1 = randi([1 5], 1000, 1); idx2

绘制了笛卡尔数据集的 3D 散点图。 数据点按颜色排序，并为映射到相同颜色的每组点调用一次 plot3。 这大大减少了大型数据集的执行时间。 默认情况下，这些点根据它们与 XY 平面的距离进行着色。 可以使用'ColorData'属性更改此设置。 此外，可以指定颜色范围的上限和下限。 这对于创建一系列具有相同颜色的图很有用。 示例图由以下代码生成。 图('颜色','白色'); [x,y,z] = 峰值（101）； c = 梯度（z）； k = 假设（x，y）<3； plot3k({x(k) y(k) z(k)}, ... 'Plottype','stem','FontSize',12, ... 'ColorData'，c（k），'ColorRange'，[-0.5 0.5]，'Marker'，{'o'，2}，... '标签',{'峰值','半径','','强度','勒克斯'}); P

这是一个易于使用的3D散点图功能。 与八度高度兼容。

空间计量stata代码，适合面板数据，包括空间权重矩阵制作（地级市，省级均可）、莫兰散点图绘制， LM检验LR检验hausman检验等空间计量全过程 空间计量stata代码命令及解释、面板空间计量全部过程、空间相关性检验空间杜宾模型、空间滞后模型、空间误差模型、LM检验、RLM检验，固定效应和随机效应选择、wald检验、LR检验、结果解释、绘制区域地图，里面的操作步骤讲解本人均做了详细的说明，跟着整体跑一遍就可以学会，然后代入自己的数据即可，十分适合空间计量小白的学习！里面还有空间权重矩阵制的代码，均是本人整理的哦，不但可计算最常见的0 1矩阵，反距离矩阵，经济距离矩阵以及经济地理矩阵等四种矩阵，还可以计算门槛地理距离二元化矩阵，门槛地理反距离矩阵以及社会经济属性权重矩阵。操作写的很详细，并且有演示数据，还赠送shp文件哦，跟着跑一遍就可以学会哦，准确可靠 ！ stata相对于matlab而言入门空间计量的门槛还是比较低的，但是stata在空间计量方面的命令越来越完善，基本可以做到空间计量的全套检验，而且stata在结果呈现以及输出方面具有天然的优势，这点是matlab软件远远达不到的

Scatteract是一个自动从散点图中提取数据的框架。我们使用TensorBox1来检测相关对象（点、刻度线和刻度值），使用Tesseract来进行OCR，以及使用几个启发式提取图表坐标中的点。

python根据数据线性回归画图(散点图和直线并存，只需要修改X值和Y值即可生成) 并打印公式公式： Y= bX+a 用到的包有 pandas sklearn

建立企业盈亏平衡分析模型(量本利分析模型)-EXCEL动态图表-折线散点图

%% plot_box_scatter(data, groupIdx, pos, color, symbol, opt) % 绘制箱线图和散点叠加图％ 输入： % - data, , M * 1, M 总点数。 % - groupIdx, , M * 1, 标记不同组的数据% 可选输入： % - pos, , 每个箱线图的位置% 默认值：1：N，N 组数% - color, , cell, N * 1, 每组散点颜色％默认值：随机% - 符号，，单元格，N * 1，每组的分散符号% 默认值：随机% - opt, , 沿框中心 (0) 或填充框 (1) 散布% 默认值：1 ％ 输出： % - ax，当前轴％ 例子： % A = rand(100,1); B = randint(20,1