Vue 統計グラフの時系列とトレンド フィッティングの最適化
データ分析と視覚化テクノロジーの発展により、ますます多くの企業や個人が時間に注目し始めています。配列データの解析と可視化。 Vue フレームワークは、ユーザー インターフェイスを構築するための JavaScript フレームワークとして、さまざまなチャートや視覚化を作成するための強力なツールとライブラリを提供します。この記事では、Vue といくつかの最適化テクニックを使用して時系列データを処理し、トレンド フィッティングと最適化を実装する方法を紹介します。
まず、Vue と関連する依存ライブラリをインストールする必要があります。コマンド ラインで次のコマンドを使用して、Vue と Vue-Chartjs をインストールします。
npm install vue npm install vue-chartjs
次に、時系列データを表示する Vue コンポーネントを作成します。まず、HTML ファイルに Vue および Chart.js ライブラリ ファイルを導入し、グラフを表示するためのコンテナを作成します:
<div id="app"> <line-chart :data="chartData"></line-chart> </div>
次に、Vue インスタンスで折れ線グラフ コンポーネントを宣言して登録します:
Vue.component('line-chart', { extends: VueChartJs.Line, props: ['data', 'options'], mounted () { this.renderChart(this.data, this.options) } }) new Vue({ el: '#app', data: { chartData: { labels: ['1月', '2月', '3月', '4月', '5月', '6月'], datasets: [ { label: '销售额', backgroundColor: '#f87979', data: [100, 200, 150, 250, 300, 200] } ] } } })
上記のコードでは、データとオプションという 2 つの属性を持つ折れ線グラフ コンポーネントを作成し、マウントされたフック関数で renderChart メソッドを使用してデータをグラフにレンダリングしました。
次に、トレンドフィッティングと最適化の機能を実装します。 JavaScript の mathjs
ライブラリを使用して、トレンドのフィッティングと最適化を行うことができます。まず、コマンド ラインで次のコマンドを使用して、mathjs
ライブラリをインストールします。
npm install mathjs
次に、Vue コンポーネントの methods
に次のコードを追加します。
import math from 'mathjs' methods: { fitTrend () { const salesData = this.chartData.datasets[0].data const trend = math.regress(salesData.map((_, i) => [i]), salesData, 1).equation const optimizedSalesData = salesData.map((_, i) => trend[0] + trend[1] * i) this.chartData.datasets.push({ label: '拟合趋势', backgroundColor: '#bababa', data: optimizedSalesData }) this.updateChart() }, updateChart () { this.$refs.chart.destroy() this.renderChart(this.chartData, this.options) } }
math.regress メソッドを使用して、売上データに対して線形回帰を実行し、トレンド フィッティングの結果を取得します。次に、フィッティング結果の値を計算して最適化された販売データを生成し、元のデータの末尾に追加します。最後に、
updateChart メソッドを使用してチャートを更新し、新しいトレンド フィットと最適化データを表示します。
<button @click="fitTrend">拟合趋势并优化</button>
以上がVue 統計グラフの時系列とトレンド フィッティングの最適化の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。