我知道使用可视化API很容易实现这一点,但除非我错过了一个关键点,否则不可能将可视化API库与UIApp一起使用?相比之下,Charts服务的功能似乎极其有限。
我在下面附上了一个图表创建代码的示例:
...
var sampleData = Charts.newDataTable()
.addColumn(Charts.ColumnType.STRING, "Subject")
.addColumn(Charts.ColumnType.NUMBER, "Target")
//.addColumn(Charts.ColumnType.STRING, {role: 'tooltip'})
.addColumn(Charts.ColumnType.NUMBER, "Level")
.addRow([subjectArray[0], 10, /*'custom tooltip',*/ 9])
.addRow([subjectArray[1], 11, 9])
.build();
var chart = Charts.newColumnChart()
.setTitle('KS3 target vs. level')
.setXAxisTitle('Subject')
.setYAxisTitle('Grade')
.setDimensions(1200, 500)
.setDataTable(sampleData)
.build();
return UiApp.createApplication().add(chart);
图表服务是可视化API的一个非常有限的子集,这一点您是正确的。不过,如果我正确理解您的问题,请在图表的.build()
之前添加.setcolors(array_of_colors)
。
array_of_colors
应该是十六进制颜色数组。
另外,.setoption
允许您通过可视化API设置许多可用的属性(图例、标题、axes、hAxis、vAxis、FocusStarget等)。不过,我希望您可以为DataTable列分配角色。
TensorFlow 图表计算强大而又复杂,图表可视化在理解和调试时显得非常有帮助。 下面是一个运作时的可式化例子。 "一个TensorFlow图表的可视化") 一个TensorFlow图表的可视化。 为了显示自己的图表,需将 TensorBoard 指向此工作的日志目录并运行,点击图表顶部窗格的标签页,然后在左上角的菜单中选择合适的运行。想要深入学习关于如何运行 TensorBoard 以及如何
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