bizcharts/echarts多维度折线图怎么配置

一般的图标多条折线图的数据都是有一个共同的字段作为x轴:
例:

 const data = [
      {
        month: "Jan",
        Tokyo: 7.0,
        London: 3.9
      },
      {
        month: "Feb",
        Tokyo: 6.9,
        London: 4.2
      },
      {
        month: "Mar",
        Tokyo: 9.5,
        London: 5.7
      },
      {
        month: "Apr",
        Tokyo: 14.5,
        London: 8.5
      },
      {
        month: "May",
        Tokyo: 18.4,
        London: 11.9
      },
                    ........
    ];

或者:

const data = [
      {
        country: "Asia",
        year: "1750",
        value: 502
      },
      {
        country: "Asia",
        year: "1800",
        value: 635
      },
      {
        country: "Asia",
        year: "1850",
        value: 809
      },
      {
        country: "Africa",
        year: "1750",
        value: 106
      },
      {
        country: "Africa",
        year: "1800",
        value: 107
      },
      {
        country: "Africa",
        year: "1850",
        value: 111
      },
      {
        country: "Europe",
        year: "1750",
        value: 163
      },
      {
        country: "Europe",
        year: "1800",
        value: 203
      },
      {
        country: "Europe",
        year: "1850",
        value: 276
      },
      {
        country: "Oceania",
        year: "1750",
        value: 200
      },
      {
        country: "Oceania",
        year: "1800",
        value: 200
      },
      {
        country: "Oceania",
        year: "1850",
        value: 200
      },

    ];
```这样就能形成多条有共同点的数据形成对比
![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201904/19/1555659637_48605.png),

但是!!!!但是!!!!但是!!!!

我现在的数据格式是这样的

const testData2 = [
  { 'title': '2019-05-01-2019-05-05新增用户', 'value': 12, date: "2019-05-01" },
  { 'title': '2019-05-01-2019-05-05新增用户', 'value': 11, date: "2019-05-02" },
  { 'title': '2019-05-01-2019-05-05新增用户', 'value': 50, date: "2019-05-03" },
  { 'title': '2019-05-01-2019-05-05新增用户', 'value': 8, date: "2019-05-04" },
  { 'title': '2019-05-01-2019-05-05新增用户', 'value': 11, date: "2019-05-05" },
  { 'title': '2019-04-01-2019-04-05新增用户', 'value': 2, date: "2019-04-01" },
  { 'title': '2019-04-01-2019-04-05新增用户', 'value': 1, date: "2019-04-02" },
  { 'title': '2019-04-01-2019-04-05新增用户', 'value': 2, date: "2019-04-03" },
  { 'title': '2019-04-01-2019-04-05新增用户', 'value': 3, date: "2019-04-04" },
  { 'title': '2019-04-01-2019-04-05新增用户', 'value': 7, date: "2019-04-05" },
]



有多条相同时间长度,不同的时间范围的数据,放在一个图标中进行趋势对比,多组数据中只有时间长度是一样的,请问各位大大佬像这种图,怎么配置,
这是效果图,注意看 Tooltip 和 x轴的值

![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201904/19/1555660189_848198.png)

对数据可视化也不熟悉,遇到这种奇葩的我就,没办法了,大佬们显显神通把!!!!谢谢谢谢
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一般的图标多条折线图的数据都是有一个共同的字段作为x轴: 例: ``` const data = [ { month: "Jan", Tokyo: 7.0, London: 3.9 }, { month: "Feb", Tokyo: 6.9, London: 4.2 }, { month: "Mar", Tokyo: 9.5, London: 5.7 }, { month: "Apr", Tokyo: 14.5, London: 8.5 }, { month: "May", Tokyo: 18.4, London: 11.9 }, ........ ]; ``` 或者: ``` const data = [ { country: "Asia", year: "1750", value: 502 }, { country: "Asia", year: "1800", value: 635 }, { country: "Asia", year: "1850", value: 809 }, { country: "Africa", year: "1750", value: 106 }, { country: "Africa", year: "1800", value: 107 }, { country: "Africa", year: "1850", value: 111 }, { country: "Europe", year: "1750", value: 163 }, { country: "Europe", year: "1800", value: 203 }, { country: "Europe", year: "1850", value: 276 }, { country: "Oceania", year: "1750", value: 200 }, { country: "Oceania", year: "1800", value: 200 }, { country: "Oceania", year: "1850", value: 200 }, ]; ```这样就能形成多条有共同点的数据形成对比 ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201904/19/1555659637_48605.png), 但是!!!!但是!!!!但是!!!! 我现在的数据格式是这样的 ``` const testData2 = [ { 'title': '2019-05-01-2019-05-05新增用户', 'value': 12, date: "2019-05-01" }, { 'title': '2019-05-01-2019-05-05新增用户', 'value': 11, date: "2019-05-02" }, { 'title': '2019-05-01-2019-05-05新增用户', 'value': 50, date: "2019-05-03" }, { 'title': '2019-05-01-2019-05-05新增用户', 'value': 8, date: "2019-05-04" }, { 'title': '2019-05-01-2019-05-05新增用户', 'value': 11, date: "2019-05-05" }, { 'title': '2019-04-01-2019-04-05新增用户', 'value': 2, date: "2019-04-01" }, { 'title': '2019-04-01-2019-04-05新增用户', 'value': 1, date: "2019-04-02" }, { 'title': '2019-04-01-2019-04-05新增用户', 'value': 2, date: "2019-04-03" }, { 'title': '2019-04-01-2019-04-05新增用户', 'value': 3, date: "2019-04-04" }, { 'title': '2019-04-01-2019-04-05新增用户', 'value': 7, date: "2019-04-05" }, ] ``` 有多条相同时间长度,不同的时间范围的数据,放在一个图标中进行趋势对比,多组数据中只有时间长度是一样的,请问各位大大佬像这种图,怎么配置, 这是效果图,注意看 Tooltip 和 x轴的值 ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201904/19/1555660189_848198.png) 对数据可视化也不熟悉,遇到这种奇葩的我就,没办法了,大佬们显显神通把!!!!谢谢谢谢

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MATLAB 索引超出矩阵维度。

开始运行程序没问题,后面在今天用的时候突然提示“索引超出矩阵维度。”我代码和数据集都没换过。。。不知道原因,求大神解一下 ``` function [acc,G,Cls] = GFK(X_src,Y_src,X_tar,Y_tar,dim) Ps = pca(X_src); Pt = pca(X_tar); G = GFK_core([Ps,null(Ps')], Pt(:,1:dim)); [Cls, acc] = my_kernel_knn(G, X_src, Y_src, X_tar, Y_tar); end function G = GFK_core(Q,Pt) N = size(Q,2); % dim = size(Pt,2); % compute the principal angles QPt = Q' * Pt; [V1,V2,V,Gam,Sig] = gsvd(QPt(1:dim,:), QPt(dim+1:end,:)); V2 = -V2; theta = real(acos(diag(Gam))); % theta is real in theory. Imaginary part is due to the computation issue. % compute the geodesic flow kernel eps = 1e-20; B1 = 0.5.*diag(1+sin(2*theta)./2./max(theta,eps)); B2 = 0.5.*diag((-1+cos(2*theta))./2./max(theta,eps)); B3 = B2; B4 = 0.5.*diag(1-sin(2*theta)./2./max(theta,eps)); G = Q * [V1, zeros(dim,N-dim); zeros(N-dim,dim), V2] ... * [B1,B2,zeros(dim,N-2*dim);B3,B4,zeros(dim,N-2*dim);zeros(N-2*dim,N)]... * [V1, zeros(dim,N-dim); zeros(N-dim,dim), V2]' * Q'; end ``` 我重新去下了原文件,还是提示索引超出矩阵维度。 此外还进行了断点测试,根本进不了GFK_core的函数里面![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201901/05/1546684734_37290.png)![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201901/05/1546684746_895315.png)

显示我错误使用 + 矩阵维度必须一致,但我找不出来

显示我错误使用 + 矩阵维度必须一致,但我找不出来 clear all clc %====================================================================== % Fibre simulation parameters lamdalD = 1.55e-6; %design wavelength lamda1 = 0.999*lamdalD; lamda2 = 1.001*lamdalD; step = 500; wal = (lamda1:(lamda2-lamda1)/step:lamda2); %====================================================================== %For a grating of maximun reflectance R = 0.2 Rmax = 0.2; %required maximum reflectivity rmax = sqrt(Rmax); kacL = atanh(rmax); c = 2.99793e8; %Speed of light h = 25e-9; t = 0:1e-3:1; z = 0:1e-6:3000e-6; v = 1;%Fringe visibilty %====================================================================== %Implementation of the transfer matrix method for solution of %coupled-mode equations L = 3000e-6; %length of grating in micrometers M = 100; dz = L/M; dzo = - L + 10.69e-3; %Distance between gratings kac = kacL/L; %"AC" coupling coefficient kdc = 2*kac/v; %"DC" coupling coefficient neff = 1+v*cos(cos(t)+2*pi*z/dz); %core index of fibre for r = 1:step+1 w = lamda(r); F = [1 0; 0 1]; for s = 1:M det = 2*pi*neff*(1/w - 1/lamdalD); gdc = det + kdc; p1 = sqrt(kac^2 - gdc^2); p2 = gdc^2/kac^2; f11 = cosh(p1*dz) - 1i*(gdc/p1)*sinh(p1*dz); f12 = -1i*(kac/p1)*sinh(p1*dz); f21 = 1i*(kac/p1)*sinh(p1*dz); f22 = cosh(p1*dz) + 1i*(gdc/p1)*sinh(p1*dz); ff = [f11 f12; f21 f22]; F = ff*F; end r3(r) = F(2,1)/F(1,1); %amplitude reflection coefficient R3(r) = (abs(r3(r)))^2; %power reflection coefficient %of single grating PHI = 2*pi*neff*dzo/w; %phase difference between gratings Fp = [exp(-1i*PHI) 0; 0 exp(1i*PHI)]; Ffp = F*Fp*F; t3(r) = 1/Ffp(1,1); %amplitude transmission coefficient T3(r) = (abs(t3(r)))^2; %power transmission coefficient of %Fabry-Perot filter end %================================================================== %Calculate Delay and Dispersion of Fabry-Perot Filter theta = phase(r3); dtheta1 = gradient(theta, h); dtheta2 = gradient(dtheta1, h); DELAY3 = -((wal.^2)./(2*pi*c)).*dtheta1; DELAYu3 = DELAY3*1e12; %delay in (ps) DISPERSION3 = (2*DELAY3./wal) - ((wal.^2)./(2*pi*c)).*dtheta2; DISPERSIONu3 = DISPERSION3*(1e12/1e9); %dispersion in (ps/nm) %===================================================================== %Plots for reflection and transmission spectra for Bragg reflector and %Fabry-Perot filter respectively figure (1) plot(wal*1e9, R3, 'k') grid axis([1549 1551.5 0 0.2]) title('Reflection Spectrum of Bragg Reflector') xlabel('Wavelength (nm)') ylabel('Power (p.u)') figure (2) plot(wal*1e9, T3, 'k') grid axis([1549 1551.5 0.4 1]) title('Transmission Spectrum of the Fabry-Perot Filter') xlabel('Wavelength (nm)') ylabel('Power (p.u)') figure (3) plot(wal*1e9, DELAYu3, 'k') grid axis([1545 1550 0.002 0.2]) title('Delay Spectrum of the Fabry-Perot Filter') xlabel('Wavelength (nm)') ylabel('Delay (ps)') figure (4) plot(wal*1e9, DISPERSIONu3, 'k') grid axis([1545 1550 -3 5]) title('Dispersion Spectrum of the Fabry-Perot Filter') xlabel('Wavelength (nm)') ylabel('Dispersion (ps)') %====================================================================

matlab中报错,索引超出矩阵维度该如何改?

![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201904/20/1555751055_468241.png)![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201904/20/1555751117_287266.png) 尝试用程序把Inimg和Staimg图像都改成512*512的,和把两个图像像素改成一样大小,但是还是超出维度,怎么办?

在中国程序员是青春饭吗?

今年,我也32了 ,为了不给大家误导,咨询了猎头、圈内好友,以及年过35岁的几位老程序员……舍了老脸去揭人家伤疤……希望能给大家以帮助,记得帮我点赞哦。 目录: 你以为的人生 一次又一次的伤害 猎头界的真相 如何应对互联网行业的「中年危机」 一、你以为的人生 刚入行时,拿着傲人的工资,想着好好干,以为我们的人生是这样的: 等真到了那一天,你会发现,你的人生很可能是这样的: ...

程序员请照顾好自己,周末病魔差点一套带走我。

程序员在一个周末的时间,得了重病,差点当场去世,还好及时挽救回来了。

和黑客斗争的 6 天!

互联网公司工作,很难避免不和黑客们打交道,我呆过的两家互联网公司,几乎每月每天每分钟都有黑客在公司网站上扫描。有的是寻找 Sql 注入的缺口,有的是寻找线上服务器可能存在的漏洞,大部分都...

搜狗输入法也在挑战国人的智商!

故事总是一个接着一个到来...上周写完《鲁大师已经彻底沦为一款垃圾流氓软件!》这篇文章之后,鲁大师的市场工作人员就找到了我,希望把这篇文章删除掉。经过一番沟通我先把这篇文章从公号中删除了...

总结了 150 余个神奇网站,你不来瞅瞅吗?

原博客再更新,可能就没了,之后将持续更新本篇博客。

副业收入是我做程序媛的3倍,工作外的B面人生是怎样的?

提到“程序员”,多数人脑海里首先想到的大约是:为人木讷、薪水超高、工作枯燥…… 然而,当离开工作岗位,撕去层层标签,脱下“程序员”这身外套,有的人生动又有趣,马上展现出了完全不同的A/B面人生! 不论是简单的爱好,还是正经的副业,他们都干得同样出色。偶尔,还能和程序员的特质结合,产生奇妙的“化学反应”。 @Charlotte:平日素颜示人,周末美妆博主 大家都以为程序媛也个个不修边幅,但我们也许...

MySQL数据库面试题(2020最新版)

文章目录数据库基础知识为什么要使用数据库什么是SQL?什么是MySQL?数据库三大范式是什么mysql有关权限的表都有哪几个MySQL的binlog有有几种录入格式?分别有什么区别?数据类型mysql有哪些数据类型引擎MySQL存储引擎MyISAM与InnoDB区别MyISAM索引与InnoDB索引的区别?InnoDB引擎的4大特性存储引擎选择索引什么是索引?索引有哪些优缺点?索引使用场景(重点)...

如果你是老板,你会不会踢了这样的员工?

有个好朋友ZS,是技术总监,昨天问我:“有一个老下属,跟了我很多年,做事勤勤恳恳,主动性也很好。但随着公司的发展,他的进步速度,跟不上团队的步伐了,有点...

我入职阿里后,才知道原来简历这么写

私下里,有不少读者问我:“二哥,如何才能写出一份专业的技术简历呢?我总感觉自己写的简历太烂了,所以投了无数份,都石沉大海了。”说实话,我自己好多年没有写过简历了,但我认识的一个同行,他在阿里,给我说了一些他当年写简历的方法论,我感觉太牛逼了,实在是忍不住,就分享了出来,希望能够帮助到你。 01、简历的本质 作为简历的撰写者,你必须要搞清楚一点,简历的本质是什么,它就是为了来销售你的价值主张的。往深...

优雅的替换if-else语句

场景 日常开发,if-else语句写的不少吧??当逻辑分支非常多的时候,if-else套了一层又一层,虽然业务功能倒是实现了,但是看起来是真的很不优雅,尤其是对于我这种有强迫症的程序"猿",看到这么多if-else,脑袋瓜子就嗡嗡的,总想着解锁新姿势:干掉过多的if-else!!!本文将介绍三板斧手段: 优先判断条件,条件不满足的,逻辑及时中断返回; 采用策略模式+工厂模式; 结合注解,锦...

离职半年了,老东家又发 offer,回不回?

有小伙伴问松哥这个问题,他在上海某公司,在离职了几个月后,前公司的领导联系到他,希望他能够返聘回去,他很纠结要不要回去? 俗话说好马不吃回头草,但是这个小伙伴既然感到纠结了,我觉得至少说明了两个问题:1.曾经的公司还不错;2.现在的日子也不是很如意。否则应该就不会纠结了。 老实说,松哥之前也有过类似的经历,今天就来和小伙伴们聊聊回头草到底吃不吃。 首先一个基本观点,就是离职了也没必要和老东家弄的苦...

2020阿里全球数学大赛:3万名高手、4道题、2天2夜未交卷

阿里巴巴全球数学竞赛( Alibaba Global Mathematics Competition)由马云发起,由中国科学技术协会、阿里巴巴基金会、阿里巴巴达摩院共同举办。大赛不设报名门槛,全世界爱好数学的人都可参与,不论是否出身数学专业、是否投身数学研究。 2020年阿里巴巴达摩院邀请北京大学、剑桥大学、浙江大学等高校的顶尖数学教师组建了出题组。中科院院士、美国艺术与科学院院士、北京国际数学...

男生更看重女生的身材脸蛋,还是思想?

往往,我们看不进去大段大段的逻辑。深刻的哲理,往往短而精悍,一阵见血。问:产品经理挺漂亮的,有点心动,但不知道合不合得来。男生更看重女生的身材脸蛋,还是...

程序员为什么千万不要瞎努力?

本文作者用对比非常鲜明的两个开发团队的故事,讲解了敏捷开发之道 —— 如果你的团队缺乏统一标准的环境,那么即使勤劳努力,不仅会极其耗时而且成果甚微,使用...

为什么程序员做外包会被瞧不起?

二哥,有个事想询问下您的意见,您觉得应届生值得去外包吗?公司虽然挺大的,中xx,但待遇感觉挺低,马上要报到,挺纠结的。

当HR压你价,说你只值7K,你该怎么回答?

当HR压你价,说你只值7K时,你可以流畅地回答,记住,是流畅,不能犹豫。 礼貌地说:“7K是吗?了解了。嗯~其实我对贵司的面试官印象很好。只不过,现在我的手头上已经有一份11K的offer。来面试,主要也是自己对贵司挺有兴趣的,所以过来看看……”(未完) 这段话主要是陪HR互诈的同时,从公司兴趣,公司职员印象上,都给予对方正面的肯定,既能提升HR的好感度,又能让谈判气氛融洽,为后面的发挥留足空间。...

面试:第十六章:Java中级开发(16k)

HashMap底层实现原理,红黑树,B+树,B树的结构原理 Spring的AOP和IOC是什么?它们常见的使用场景有哪些?Spring事务,事务的属性,传播行为,数据库隔离级别 Spring和SpringMVC,MyBatis以及SpringBoot的注解分别有哪些?SpringMVC的工作原理,SpringBoot框架的优点,MyBatis框架的优点 SpringCould组件有哪些,他们...

面试阿里p7,被按在地上摩擦,鬼知道我经历了什么?

面试阿里p7被问到的问题(当时我只知道第一个):@Conditional是做什么的?@Conditional多个条件是什么逻辑关系?条件判断在什么时候执...

面试了一个 31 岁程序员,让我有所触动,30岁以上的程序员该何去何从?

最近面试了一个31岁8年经验的程序猿,让我有点感慨,大龄程序猿该何去何从。

大三实习生,字节跳动面经分享,已拿Offer

说实话,自己的算法,我一个不会,太难了吧

程序员垃圾简历长什么样?

已经连续五年参加大厂校招、社招的技术面试工作,简历看的不下于万份 这篇文章会用实例告诉你,什么是差的程序员简历! 疫情快要结束了,各个公司也都开始春招了,作为即将红遍大江南北的新晋UP主,那当然要为小伙伴们做点事(手动狗头)。 就在公众号里公开征简历,义务帮大家看,并一一点评。《启舰:春招在即,义务帮大家看看简历吧》 一石激起千层浪,三天收到两百多封简历。 花光了两个星期的所有空闲时...

《Oracle Java SE编程自学与面试指南》最佳学习路线图2020年最新版(进大厂必备)

正确选择比瞎努力更重要!

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都前后端分离了,咱就别做页面跳转了!统统 JSON 交互

文章目录1. 无状态登录1.1 什么是有状态1.2 什么是无状态1.3 如何实现无状态1.4 各自优缺点2. 登录交互2.1 前后端分离的数据交互2.2 登录成功2.3 登录失败3. 未认证处理方案4. 注销登录 这是本系列的第四篇,有小伙伴找不到之前文章,松哥给大家列一个索引出来: 挖一个大坑,Spring Security 开搞! 松哥手把手带你入门 Spring Security,别再问密...

字节跳动面试官竟然问了我JDBC?

轻松等回家通知

面试官:你连SSO都不懂,就别来面试了

大厂竟然要考我SSO,卧槽。

阿里面试官让我用Zk(Zookeeper)实现分布式锁

他可能没想到,我当场手写出来了

终于,月薪过5万了!

来看几个问题想不想月薪超过5万?想不想进入公司架构组?想不想成为项目组的负责人?想不想成为spring的高手,超越99%的对手?那么本文内容是你必须要掌握的。本文主要详解bean的生命...

自从喜欢上了B站这12个UP主,我越来越觉得自己是个废柴了!

不怕告诉你,我自从喜欢上了这12个UP主,哔哩哔哩成为了我手机上最耗电的软件,几乎每天都会看,可是吧,看的越多,我就越觉得自己是个废柴,唉,老天不公啊,不信你看看…… 间接性踌躇满志,持续性混吃等死,都是因为你们……但是,自己的学习力在慢慢变强,这是不容忽视的,推荐给你们! 都说B站是个宝,可是有人不会挖啊,没事,今天咱挖好的送你一箩筐,首先啊,我在B站上最喜欢看这个家伙的视频了,为啥 ,咱撇...

代码注释如此沙雕,会玩还是你们程序员!

某站后端代码被“开源”,同时刷遍全网的,还有代码里的那些神注释。 我们这才知道,原来程序员个个都是段子手;这么多年来,我们也走过了他们的无数套路… 首先,产品经理,是永远永远吐槽不完的!网友的评论也非常扎心,说看这些代码就像在阅读程序员的日记,每一页都写满了对产品经理的恨。 然后,也要发出直击灵魂的质问:你是尊贵的付费大会员吗? 这不禁让人想起之前某音乐app的穷逼Vip,果然,穷逼在哪里都是...

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