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echarts折线图x轴与y轴相交点的大小‘

时间: 2025-06-27 13:06:21 浏览: 20
### 如何在 ECharts 中设置折线图 X 轴与 Y 轴相交点的标记大小 要在 ECharts 的折线图中自定义 X 轴与 Y 轴相交点的标记大小,可以通过 `series` 配置项中的 `markPoint` 或者通过绘制额外的数据点来实现。以下是详细的解决方案: #### 解决方案概述 ECharts 提供了灵活的方式来定制图表上的特殊点样式。如果需要突出显示 X 和 Y 轴的交点,则可以利用 `markPoint` 功能或者手动向数据集中添加该交点作为单独的一个系列。 1. **使用 markPoint 定义交点** 可以通过 `markPoint` 数据属性指定特定位置,并为其设定样式参数(如颜色、形状和尺寸)。这允许开发者精确控制交点的表现形式[^2]。 2. **增加独立数据序列代表交点** 将计算得出的实际交点坐标加入一个新的 series 中,仅渲染此单一点而不连接其他任何线条。这样做的好处是可以完全自由地设计这个特别标注点的样子,包括但不限于其大小调整[^3]。 下面给出具体代码示例说明上述两种方法之一——即采用第二种方式实现增大交点视觉效果的需求: ```javascript // 初始化echart实例对象 var myChart = echarts.init(document.getElementById('main')); let option = { tooltip: {}, legend: {}, xAxis: [{ type: 'category', boundaryGap: false, data: ['Mon', 'Tue', 'Wed', 'Thu', 'Fri', 'Sat', 'Sun'] }], yAxis: [ {type : 'value'} ], series: [ // 正常的第一条折线数据 { name:'Line 1', type:'line', smooth:true, data:[820, 932, 901, 934, 1290, 1330, 1320], }, // 正常的第二条折线数据 { name:'Line 2', type:'line', smooth:true, data:[760, 632, 701, 734, 1090, 1130, 1120], }, // 新增一个专门用来表示两直线交叉点的小圆圈 { symbolSize: 15,// 这里设置了较大的symbol size让交点更明显可见 itemStyle:{ color:'#ff0000' // 改变交点的颜色以便区分 }, name:"Intersection Point", type:'scatter', data:[[2,901]] // 假设已知这两条曲线在此处交汇[(index,value)] } ] }; myChart.setOption(option); ``` 以上脚本片段展示了如何创建一个具有显著较大符号尺寸的散点图层,它只包含单一数据点对应于先前确定下来的两个函数图像之间的唯一公共解的位置[^5]。 #### 注意事项 - 如果存在多个交点则需相应扩展 `data` 数组长度。 - 记得依据实际业务逻辑准确算取每一对有效交集的确切座标值再填充至最终呈现结构之中去。 ---
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import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.optimize import curve_fit, root_scalar import os from scipy.interpolate import interp1d, PchipInterpolator # 使用原始字符串避免Windows路径问题 excel_path = r'D:\PYC\PythonProject\est.xlsx' def generate_constitutive_curve(strain, stress, E, intercept, elastic_end_point, yield_y_point, fracture_elongation, tensile_strength, plastic_points=None): """ 生成本构拟合曲线(弹性阶段线性+塑性阶段多点插值) 参数: strain: 应变数据 stress: 应力数据 E: 弹性模量 (MPa) intercept: 截距 elastic_end_point: 弹性阶段结束点 (strain, stress) yield_y_point: 屈服点Y值对应的点 (strain, stress) fracture_elongation: 断裂延伸率 tensile_strength: 抗拉强度 plastic_points: 塑性阶段的关键点列表 [(strain, stress)] 返回: fit_strain: 拟合曲线应变 fit_stress: 拟合曲线应力 """ # 弹性阶段结束点的应变和应力 ε_end, σ_end = elastic_end_point # 生成拟合曲线 fit_strain = np.linspace(0, max(strain), 200) fit_stress = np.zeros_like(fit_strain) # 弹性阶段: 使用拟合直线 for i, ε in enumerate(fit_strain): if ε <= ε_end: fit_stress[i] = E * ε + intercept # 塑性阶段处理 if plastic_points: # 提取塑性阶段的关键点 plastic_strains = [p[0] for p in plastic_points] plastic_stresses = [p[1] for p in plastic_points] # 确保点按应变排序 sorted_idx = np.argsort(plastic_strains) plastic_strains = np.array(plastic_strains)[sorted_idx] plastic_stresses = np.array(plastic_stresses)[sorted_idx] # 使用PCHIP插值(保持形状的单调插值) plastic_curve = PchipInterpolator(plastic_strains, plastic_stresses) # 应用塑性阶段插值 for i, ε in enumerate(fit_strain): if ε > ε_end: if ε < plastic_strains[0]: fit_stress[i] = plastic_stresses[0] elif ε > plastic_strains[-1]: fit_stress[i] = plastic_stresses[-1] else: fit_stress[i] = plastic_curve(ε) print("使用多点插值生成本构曲线") return fit_strain, fit_stress # 回退到线性连接 print("使用线性连接塑性点") # 找到塑性阶段的关键点索引 plastic_indices = [np.where(fit_strain == ε_end)[0][0]] # 弹性结束点 for point in plastic_points: idx = np.argmin(np.abs(fit_strain - point[0])) plastic_indices.append(idx) # 对关键点进行线性插值 plastic_indices.sort() for i in range(len(plastic_indices) - 1): start_idx = plastic_indices[i] end_idx = plastic_indices[i + 1] start_stress = fit_stress[start_idx] end_stress = fit_stress[end_idx] # 线性插值 for j in range(start_idx + 1, end_idx): frac = (fit_strain[j] - fit_strain[start_idx]) / (fit_strain[end_idx] - fit_strain[start_idx]) fit_stress[j] = start_stress + frac * (end_stress - start_stress) return fit_strain, fit_stress def calculate_youngs_modulus(excel_path, strain_col='真实应变', stress_col='真实应力', offset=None): """ 从Excel数据拟合杨氏模量并计算交点,生成本构拟合曲线 参数: excel_path: Excel文件路径 strain_col: 应变数据列名 (默认 '真实应变') stress_col: 应力数据列名 (默认 '真实应力') offset: 屈服强度延伸率(例如0.002代表0.2%) 返回: youngs_modulus: 杨氏模量值 (MPa) intercept: 截距 elastic_end_point: 弹性阶段结束点 (strain, stress) yield_y_point: 屈服点Y值对应的点 (strain, stress) fracture_elongation: 断裂延伸率 tensile_strength: 抗拉强度 intersection_points: 曲线与平移直线的交点列表 [(应变, 应力)] """ # 1. 读取Excel数据 try: df = pd.read_excel(excel_path) print(f"成功读取Excel文件: {excel_path}") except Exception as e: print(f"读取Excel文件失败: {e}") return None, None, None, None, None, None, None # 2. 检查必要列是否存在 if strain_col not in df.columns or stress_col not in df.columns: print(f"错误: 数据中缺少 '{strain_col}' 或 '{stress_col}' 列") return None, None, None, None, None, None, None # 3. 数据预处理 strain = df[strain_col].values.astype(float) stress = df[stress_col].values.astype(float) # 确保应变按升序排列 sort_idx = np.argsort(strain) strain = strain[sort_idx] stress = stress[sort_idx] # 创建插值函数表示原始曲线 curve_func = interp1d(strain, stress, kind='linear', fill_value="extrapolate") # 4. 自动识别弹性阶段 def linear_func(x, a, b): return a * x + b best_r2 = 0 best_idx = 0 youngs_modulus = 0 intercept = 0 # 动态寻找最佳弹性阶段 for i in range(10, len(strain)): try: popt, pcov = curve_fit(linear_func, strain[:i], stress[:i]) a, b = popt # 计算R²值 y_pred = linear_func(strain[:i], a, b) residuals = stress[:i] - y_pred ss_res = np.sum(residuals ** 2) ss_tot = np.sum((stress[:i] - np.mean(stress[:i])) ** 2) if ss_tot < 1e-10: r2 = 0 else: r2 = 1 - (ss_res / ss_tot) # 更新最佳拟合 if r2 > best_r2 and a > 0: best_r2 = r2 best_idx = i youngs_modulus = a intercept = b except: continue if best_idx == 0: print("警告: 未能找到有效的弹性阶段!") return None, None, None, None, None, None, None # 5. 构造平移直线: y = E*(x - offset) + b' offset_line = lambda x: youngs_modulus * (x - offset) + intercept # 6. 精确计算交点 intersection_points = [] # 存储所有交点 # 定义交点方程 def intersection_eq(x): return curve_func(x) - offset_line(x) # 在应变范围内搜索交点 search_range = np.linspace(min(strain), max(strain), 1000) diffs = intersection_eq(search_range) # 检测符号变化点 sign_changes = np.where(np.diff(np.sign(diffs)))[0] # 对每个符号变化区间进行精确求解 for i in sign_changes: if i < len(search_range) - 1: try: # 使用布伦特法精确求解 sol = root_scalar(intersection_eq, bracket=(search_range[i], search_range[i + 1]), method='brentq') if sol.converged: x_int = sol.root y_int = offset_line(x_int) # 确保点在有效范围内 if min(strain) <= x_int <= max(strain) and min(stress) <= y_int <= max(stress): intersection_points.append((x_int, y_int)) except ValueError: continue # 去重处理 unique_points = [] tolerance = 1e-5 for point in intersection_points: is_duplicate = False for existing in unique_points: if abs(point[0] - existing[0]) < tolerance and abs(point[1] - existing[1]) < tolerance: is_duplicate = True break if not is_duplicate: unique_points.append(point) # 7. 计算其他力学性能 max_stress_idx = np.argmax(stress) fracture_elongation = strain[max_stress_idx] tensile_strength = stress[max_stress_idx] # 8. 弹性阶段结束点 elastic_end_strain = strain[best_idx] elastic_end_stress = youngs_modulus * elastic_end_strain + intercept elastic_end_point = (elastic_end_strain, elastic_end_stress) # 9. 计算屈服点Y值对应的点 # 取第一个屈服点的应力值作为Y值 if unique_points: yield_y_value = unique_points[0][1] else: # 如果没有交点,使用弹性结束点应力值 yield_y_value = elastic_end_stress # 在弹性阶段拟合线上找到对应Y值的点 yield_y_strain = (yield_y_value - intercept) / youngs_modulus yield_y_point = (yield_y_strain, yield_y_value) # 10. 准备塑性阶段的关键点 plastic_points = [] # 添加屈服点Y值对应的点作为塑性起点 plastic_points.append(yield_y_point) # 添加最大点 plastic_points.append((fracture_elongation, tensile_strength)) # 在塑性起点和最大点之间均匀选取3个点 num_points = 3 strain_range = fracture_elongation - yield_y_strain for i in range(1, num_points + 1): fraction = i / (num_points + 1) target_strain = yield_y_strain + fraction * strain_range # 找到最接近的原始数据点 idx = np.argmin(np.abs(strain - target_strain)) plastic_points.append((strain[idx], stress[idx])) # 按应变排序 plastic_points.sort(key=lambda x: x[0]) # 11. 生成本构拟合曲线 constitutive_strain, constitutive_stress = generate_constitutive_curve( strain, stress, youngs_modulus, intercept, elastic_end_point, yield_y_point, fracture_elongation, tensile_strength, plastic_points=plastic_points ) # 12. 输出结果 print("\n=== 分析结果 ===") print(f"杨氏模量 (E): {youngs_modulus:.2f} MPa") print(f"弹性阶段起点: (0, {intercept:.2f})") print(f"屈服点Y值对应点: 应变 = {yield_y_point[0]:.6f}, 应力 = {yield_y_point[1]:.2f} MPa") print(f"弹性阶段结束点: 应变 = {elastic_end_point[0]:.6f}, 应力 = {elastic_end_point[1]:.2f} MPa") if unique_points: print("\n曲线与平移直线的交点:") for i, (x, y) in enumerate(unique_points, 1): print(f"交点{i}: 应变 = {x:.6f}, 应力 = {y:.2f} MPa") else: print("警告: 未找到交点!") # 13. 创建输出目录 output_dir = os.path.dirname(excel_path) # ============================ # 第一张图:拟合斜率直线与原始数据曲线 # ============================ plt.figure(figsize=(10, 6)) # 绘制原始数据 - 实线 plt.plot(strain, stress, 'b-', label='原始数据', alpha=0.7, linewidth=2) # 绘制弹性阶段拟合直线 - 虚线 elastic_fit_x = np.linspace(0, strain[best_idx], 50) elastic_fit_y = youngs_modulus * elastic_fit_x + intercept plt.plot(elastic_fit_x, elastic_fit_y, 'm--', linewidth=2.5, label=f'弹性阶段拟合 (E={youngs_modulus / 1000:.1f} GPa)') # 绘制平移直线 - 虚线 offset_fit_x = np.linspace(offset, max(strain), 50) offset_fit_y = offset_line(offset_fit_x) plt.plot(offset_fit_x, offset_fit_y, 'g--', linewidth=2, label=f'偏移{offset * 100:.1f}%直线') # 标记交点 if unique_points: for i, (x, y) in enumerate(unique_points): plt.plot(x, y, 'r*', markersize=12, label=f'屈服点{i + 1} (ε={x:.4f}, σ={y:.1f} MPa)') # 标注弹性阶段起点 plt.plot(0, intercept, 'co', markersize=8, label=f'弹性起点 (0, {intercept:.1f})') # 标注屈服点Y值对应的点 plt.plot(yield_y_point[0], yield_y_point[1], 'yo', markersize=8, label=f'屈服Y值点 (ε={yield_y_point[0]:.4f}, σ={yield_y_point[1]:.1f} MPa)') # 设置y轴范围 y_max = max(stress) * 1.15 plt.ylim(0, y_max) # 添加网格和标签 plt.title('弹性阶段拟合与屈服点确定', fontsize=14) plt.xlabel('真实应变 (ε)', fontsize=12) plt.ylabel('真实应力 (σ, MPa)', fontsize=12) plt.legend(loc='best', fontsize=9) plt.grid(True, linestyle='--', alpha=0.7) plt.tight_layout() # 保存第一张图表 chart_path1 = os.path.join(output_dir, 'elastic_fit.png') plt.savefig(chart_path1, dpi=300) print(f"\n弹性阶段拟合图表已保存为 '{chart_path1}'") # ============================ # 第二张图:本构拟合曲线与原始数据曲线 # ============================ plt.figure(figsize=(10, 6)) # 绘制原始数据 - 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{excel_path}") else: print(f"开始分析文件: {excel_path}") # 获取用户输入的偏移量 user_offset = input("请输入屈服强度延伸率(例如0.002代表0.2%),直接回车则使用默认值0.002: ") if user_offset.strip() == '': offset_val = 0.002 else: try: offset_val = float(user_offset) except ValueError: print("输入无效,将使用默认值0.002") offset_val = 0.002 # 调用函数并获取结果 E, intercept, elastic_end, yield_y_pt, fracture_elong, tensile_str, intersection_pts = calculate_youngs_modulus( excel_path, offset=offset_val) if E is not None: print(f"\n=== 最终结果 ===") print(f"杨氏模量 = {E:.2f} MPa ({E / 1000:.1f} GPa)") print(f"弹性阶段起点: (0, {intercept:.2f})") print(f"屈服点Y值对应点: 应变 = {yield_y_pt[0]:.6f}, 应力 = {yield_y_pt[1]:.2f} MPa") print(f"弹性阶段结束点: 应变 = {elastic_end[0]:.6f}, 应力 = {elastic_end[1]:.2f} MPa") print(f"真实抗拉强度 = {tensile_str:.2f} MPa") print(f"真实断裂延伸率 = {fracture_elong:.6f} ({fracture_elong * 100:.2f}%)") # 输出所有交点坐标 if intersection_pts: print("\n所有交点坐标:") for i, (strain_val, stress_val) in enumerate(intersection_pts, 1): print(f"交点{i}: 应变 = {strain_val:.6f}, 应力 = {stress_val:.2f} MPa") else: print("未找到交点") else: print("分析失败,请检查输入数据和错误信息") 修改该代码,在准备塑性阶段的关键点时,我需要大概5个点左右

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<think>嗯,用户这次想深入了解自适应卡尔曼滤波(AKF)的概念和原理。从对话历史看,用户之前研究过相机自动对焦系统的降噪技术,其中提到过自适应卡尔曼滤波的应用场景。用户可能是个工程师或研究者,正在探索信号处理在具体场景的实现细节。 用户提供的三篇参考文献很有价值:[1]是基础理论综述,[2]聚焦多传感器场景,[3]讨论噪声协方差自适应方法。需要特别注意相机AF系统的特殊需求——实时性要求高(每秒数十次对焦计算)、噪声环境复杂(机械振动/弱光干扰),这些在解释原理时要结合具体案例。 技术要点需要分层解析:先明确标准卡尔曼滤波的局限(固定噪声参数),再展开自适应机制。对于相机AF场景,重
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EIA-CEA 861B标准深入解析:时间与EDID技术

EIA-CEA 861B标准是美国电子工业联盟(Electronic Industries Alliance, EIA)和消费电子协会(Consumer Electronics Association, CEA)联合制定的一个技术规范,该规范详细规定了视频显示设备和系统之间的通信协议,特别是关于视频显示设备的时间信息(timing)和扩展显示识别数据(Extended Display Identification Data,简称EDID)的结构与内容。 在视频显示技术领域,确保不同品牌、不同型号的显示设备之间能够正确交换信息是至关重要的,而这正是EIA-CEA 861B标准所解决的问题。它为制造商提供了一个统一的标准,以便设备能够互相识别和兼容。该标准对于确保设备能够正确配置分辨率、刷新率等参数至关重要。 ### 知识点详解 #### EIA-CEA 861B标准的历史和重要性 EIA-CEA 861B标准是随着数字视频接口(Digital Visual Interface,DVI)和后来的高带宽数字内容保护(High-bandwidth Digital Content Protection,HDCP)等技术的发展而出现的。该标准之所以重要,是因为它定义了电视、显示器和其他显示设备之间如何交互时间参数和显示能力信息。这有助于避免兼容性问题,并确保消费者能有较好的体验。 #### Timing信息 Timing信息指的是关于视频信号时序的信息,包括分辨率、水平频率、垂直频率、像素时钟频率等。这些参数决定了视频信号的同步性和刷新率。正确配置这些参数对于视频播放的稳定性和清晰度至关重要。EIA-CEA 861B标准规定了多种推荐的视频模式(如VESA标准模式)和特定的时序信息格式,使得设备制造商可以参照这些标准来设计产品。 #### EDID EDID是显示设备向计算机或其他视频源发送的数据结构,包含了关于显示设备能力的信息,如制造商、型号、支持的分辨率列表、支持的视频格式、屏幕尺寸等。这种信息交流机制允许视频源设备能够“了解”连接的显示设备,并自动设置最佳的输出分辨率和刷新率,实现即插即用(plug and play)功能。 EDID的结构包含了一系列的块(block),其中定义了包括基本显示参数、色彩特性、名称和序列号等在内的信息。该标准确保了这些信息能以一种标准的方式被传输和解释,从而简化了显示设置的过程。 #### EIA-CEA 861B标准的应用 EIA-CEA 861B标准不仅适用于DVI接口,还适用于HDMI(High-Definition Multimedia Interface)和DisplayPort等数字视频接口。这些接口技术都必须遵循EDID的通信协议,以保证设备间正确交换信息。由于标准的广泛采用,它已经成为现代视频信号传输和显示设备设计的基础。 #### EIA-CEA 861B标准的更新 随着技术的进步,EIA-CEA 861B标准也在不断地更新和修订。例如,随着4K分辨率和更高刷新率的显示技术的发展,该标准已经扩展以包括支持这些新技术的时序和EDID信息。任何显示设备制造商在设计新产品时,都必须考虑最新的EIA-CEA 861B标准,以确保兼容性。 #### 结论 EIA-CEA 861B标准是电子显示领域的一个重要规范,它详细定义了视频显示设备在通信时所使用的信号时序和设备信息的格式。该标准的存在,使得不同厂商生产的显示设备可以无缝连接和集成,极大地增强了用户体验。对于IT专业人士而言,了解和遵守EIA-CEA 861B标准是进行视频系统设计、故障诊断及设备兼容性测试的重要基础。
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【DFLauncher应用实战】:如何将DFLauncher融入矮人要塞并提升效率

# 摘要 DFLauncher是一款功能全面的游戏管理工具,旨在简化游戏安装、启动和维护过程。本文介绍了DFLauncher的基本使用方法,详细解析了其核心功能,包括游戏库管理、游戏配置优化、更新机制等。同时,文章探讨了DFLauncher在特定游戏“矮人要塞”中的集成应用,以及通过插件和脚本进行的高级定制。故障诊断与系统优化章节提供了实用的诊断方法和性能提升技巧。最后,本文展望了DFLauncher的未来发展方向,并鼓励社区贡献和用户反馈,以满足不断变化的用户需求。 # 关键字 DFLauncher;游戏管理工具;安装配置;性能优化;故障诊断;社区贡献;定制化扩展;网络功能集成 参考资源
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银河麒麟系统打开屏保

<think>嗯,用户的问题是关于银河麒麟操作系统如何开启屏幕保护程序。这个问题其实挺实用的,毕竟长时间盯着电脑屏幕容易造成视觉疲劳,屏幕保护能起到一定的保护作用。 从用户提供的引用内容来看,引用[2]提到了银河麒麟系统的常见问题处理,包括重启输入法和双屏配置问题,虽然不直接相关,但说明用户对系统设置有一定了解。引用[3]是关于安装cmake的,可能用户之前尝试过其他系统配置操作。 用户可能是在办公环境中使用银河麒麟系统,需要保护视力。考虑到银河麒麟是基于Linux开发的国产操作系统,它的屏幕保护设置应该和主流Linux发行版类似,但可能有自己的特色功能。 我回忆了一下Linux系统的屏