根据excel内容画折线图和柱状图，具体可参考：https://blog.csdn.net/u010637291/article/details/117189249（其对应的代码和数据）

1．一般用户/会员 （1）系统遵循开放模式，注册用户可以填写相关的表单后注册成会员，注册成会员后才能够购物，非注册会员只能浏览 （2）新闻模块主要是一些站内的新闻信息和一些业内的先关信息 （3）预约挂号，用户在登陆后可以选择需要的医院和医生进行预约 （4）分诊预约，用户在登陆后填写体温信息异常后需要分诊到发热门诊。 （5）留言板模块，主要是用户和网站管理员的一个沟通平台，用户可以留言给管理员，管理员在 看到后进行回复，有助于帮助网站办的更好。 （6）专家介绍模块，用户在前台页面可以查看专家的基本信息，包括医院，可是和姓名以及坐诊时间等。 2．管理员 （1）管理员拥有最大权限，可以进入管理页面并配置系统信息。 （2）管理员可以管理会员，对会员进行添加 （3）管理员可以管理新闻管理，专家信息的管理，坐诊时间的管理。 （4）管理员可以管理预约信息，对一些不必要的信息进行删除。

2019年年底，一场突如其来的疫情打破了所有人的生活，经高通量测序发现这是一种新型冠状病毒—— [1],自疫情爆发以来，世界各地科研机构纷纷展开对 的研究，本文基于流行传染病 模型的基础上展开研究。 问题一：针对如何定量界定“流行”与“大流行”，本文在传统 模型的基础上，根据实际疫情数据计算出模型的死亡率、治愈率、感染率、确诊患者转化率以及确诊患者的自然增长率并求解出模型，并通过模型模拟数据与实际数据的对比，进而分析得出 的一个整体发展态势。在 模型的基础上求出 的基本再生数R_0，通过基本再生数R_0并与其他“流行”传染病(以 和 为例)对比，进而直接得到界定“流行”与“大流行”的一个量化指标。此外，疫情的覆盖范围、潜伏周期和投入资金也可以间接的作为界定“流行”与“大流行”的量化指标。 问题二： 本文首先通过对无症状感染者所占群体内部的一个比例来衡量该地区的疫情爆发趋势。针对这个问题，本文在传统流行病模型的基础上，判断流行病“无病平衡点”和“地方病平衡点”的稳定性以及“流行病传播的必要条件”入手。结合模型一的相关参数，推测出无症状感染者所占的比重，从而划分出不同风险等级的区域。由于所选区域较为灵活，对于范围较大的区域可以运用“统计学”原理和生物学的“抽样原理”，从宏观角度上分析无症状感染者的比重，当无症状感染者的比例大于1，则疫情随时可能爆发；当无症状感染者比例小于1时，疫情即使爆发也会很快控制下来，且疫情发展系数P_e的值越小，爆发的概率越大。以湖北、天津、浙江、北京和云南为例，计算得湖北的无症状感染者的比重1.1145，P_e的值是五个样本区域最小的，会有大爆发的趋势；其次是浙江的1.0025，有小范围爆发的趋势；随后是天津的0.8664，会有局部疫情爆发的可能，应当适当增强管控手段和隔离强度；云南和北京的无症状感染者比重都远远小于1，可以把更多的人力和资源投入到其他省的疫情管控。 问题三： 本文从疫情造成的影响和总体发展态势分析疫情，根据模型一提供相关数据分析管控措施和理论依据，并根据模型二的计算结果的模型原理提供如何高效的对地区采取管控政策。

冷冻干燥机实际处理量与压缩空气状态

压缩包内的源码是用VS2010写的，创建的是C# winform工程。从SQLite中读取数据显示在界面的dataGridView控件报表中并在右边用char图表绘制饼状图，柱状图，折线图等。

此例子详细解释了在Qt中怎么使用Qt的第三方会图库qwt进行绘图，此处给出了绘制柱状图的例子，另外附带于代码的还有使用说明。对学习Qwt库极有帮助。

pyecharts 实现显示数据为百分比的柱状图 效果见 https://blog.csdn.net/seakingx/article/details/105135110 增加了 tooltips 的显示修改.

采集脑电以后，对脑电数据进行处理，绘制ERSP柱状图，然后对数据进行显著性分析，比较不同实验条件下的差异性

非常好的wpf柱状图饼图曲线图控件，相关开发可以直接使用都无需修改了。非常好，很值得。

apl-冠状病毒检测的操作分析（英文）.pdf