Wszystkie możliwości wykresów są dostępne po utworzeniu obiektu wykresu. Wykres tworzony jest przez określenie odpowiedniego typu (ScatterPlot, LinePlot, itd). Informacja na temat danych przekazywana jest jako argument do konstruktora obiektu. Zobacz, aby uzyskać więcej informacji na temat typów wykresów.

Obiekt wykresu tworzony jest przez konstruktor wykresu wybranego typu klasy. Składnia konstruktora wygląda następująco:

PlotType(dataObject)

gdzie PlotType powinien być zastąpiony nazwą odpowiedniej klasy wykresu. Parametr dataObject określa obiekt danych, który powinien zostać użyty do utworzenia wykresu.

Dla każdego obiektu wykresu dostępne są następujące metody:

show()

setTitle(name)

getTitle()

getJFreeChart()

d = Data('tableName', ['x', 'y'] )
ScatterPlot(d).show()
                

Istnieje także prostszy sposób tworzenia wykresów ad-hoc. Jest to podstawowy i wygodny sposób tworzenia pojedynczych wykresów, bez tworzenia obiektu Data.

ScatterPlot('tableName', ['x', 'y']).show()
                

Podstawowe trzy typy wykresów opisane są poniżej.

Typ 1 - wykresy 2D

Klasy

Następujące klasy wykresów 2D mogą zostać użyte:

• ScatterPlot
• LinePlot

Przygotowanie danych

Składnia konstruktora Data dla użycia wykresów 2D jest następująca:

Data(tableName, [x_column, y_column])

lub

Data(tableName, [series_column_name, x_column, y_column])

Tabela 11.2. Opis parametrów konstruktora danych dla wykresów 2D

Parametr	Opis
series_name_column	Nazwa zawierająca nazwy serii do których należą pary współrzędnych
x_column	Nazwa kolumny z wartościami współrzędnych x
y_column	Nazwa kolumny z wartościami współrzędnych y

Przykład 11.9. Tworzenie wykresu 2D

table 'scatter_plot':
    s  x     y
    a  0     0
    b  0     0.5
    a  0.5   0.25
    b  0.5   1
    a  1     1
    a  1.5   2.25
    b  1     1.5
    b  1.5   2
    a  2     4
    b  2     2.5

d = Data('scatter_plot', ['s', 'x', 'y'])
ScatterPlot(d).show()         
    

Rysunek 11.9. 2 series scatter plot

Typ 2 - wykresy 3D

Klasy

Następujące klasy wykresów 3D mogą zostać użyte:

• BubblePlot

Przygotowanie danych

Składnia konstruktora Data dla użycia wykresów 3D jest następująca:

Data(tableName, [x_column, y_column, z_column])

lub

Data(tableName, [series_column_name, x_column, y_column, z_column])

Tabela 11.3. Opis parametrów konstruktora danych dla wykresów 3D

Parametr	Opis
series_name_column	Nazwa zawierająca nazwy serii do których należą pary współrzędnych
x_column	Nazwa kolumny z wartościami współrzędnych x
y_column	Nazwa kolumny z wartościami współrzędnych y
z_column	Nazwa kolumny z wartościami współrzędnych z

Przykład 11.10. Creating a bubble plot

table 'bubble_plot':
    x    y    z
    1    2    0.3
    1.5  1.5  0.5
    2    1    0.1
    2.5  2.7  0.2
    3    3    0.2
    3.5  1.8  0.4
    4    2    0.15

d = Data('bubble_plot', ['x', 'y', 'z'])
BubblePlot(d).show()       
    

Rysunek 11.10. Bubble plot

Typ 3 - wykresy danych nominalnych

Klasy

Następujące klasy wykresów mogą zostać użyte z danymi nominalnymi:

• CategoryPlot (wykres słupkowy)
• PiePlot
• ScatterCategory3DPlot (wymaga zainstalowanej Java3D)
• LineCategory3DPlot (wymaga zainstalowanej Java3D)
• Bar3DPlot (wymaga zainstalowanej Java3D)
• Pie3DPlot (wymaga zainstalowanej Java3D)

Przygotowanie danych

Składnia konstruktora Data dla użycia wykresów danych nominalnych 3D jest następująca:

Data(tableName, [group_name_column, numeric_value_column])

Tabela 11.4. Opis parametrów konstruktora danych dla wykresów 3D

Parametr	Opis
group_name_column	Nazwa kolumny zawierająca nazwy grup
numeric_values_column	Nazwa kolumny z wartościami każdej grupy

Przykład 11.11. Creating a category plot

table 'category_plot':
    c2        c3
    'high'    55
    'high'    32
    'high'    40
    'medium'  24
    'medium'  28
    'medium'  20
    'low'      4
    'low'      8
    'low'     11

d = Data('category_plot', ['c2', 'c3'])
CategoryPlot(d).show()     
    

Rysunek 11.11. Category plot

Możliwe jest zobrazowanie więcej niż jednego wykresu na tym samym wykresie z wspólnymi osiami x oraz y. Zakres wspólnych osi zostanie ustawiony aby wyświetlić wszystkie wartości z zgrupowanych wykresów.

Możliwe jest grupowanie poziome (horyzontalne – wspólna oś x) podobnie jak pionowe (wertykalne – wspólna oś y)

Składnia:

CombinedVerticalXYPlot(xyplot1, xyplot2, ..., xyplotN)

CombinedHorizontalXYPlot(xyplot1, xyplot2, ..., xyplotN)

Przykład 11.12. Grouping plots

table 'table_A':
    a1  a2
    1   2
    3   4
                    
table 'table2':
    x   y
    1   2
    3   4
    
p1 = ScatterPlot('table_A', ['a1', 'a2'])
p2 = LinePlot('table2', ['x', 'y'] )
CombinedVerticalXYPlot(p1, p2).show()
    

Rysunek 11.12. Grouped plots

Podrozdział ten opisuje niektóre użyteczne funkcjonalności interfejsu JFreeChart.

table 'table_1':
    a1  a2
    1   2
    3   4

chartObject = ScatterPlot('table_1', ['a1', 'a2'])
chartObject.getJFreeChart().getPlot().setDomainAxis(BetterLogarithmicAxis('axis_name'))
chartObject.show()
    

                        table 'table':
                        a1  a2
                        1   2
                        3 4
chartObject = ScatterPlot('table', ['a1', 'a2'])
plot = chartObject.getJFreeChart().getPlot()
m = org.jfree.chart.plot.ValueMarker(2)
m.label = 'marker_label'
plot.addDomainMarker(m)
chartObject.show()