rator</td><td> 用于生成图象的帮助提示,不同类型图表对应不同类型的工具提示类</td></tr>
</table>
基本上我认为JFreeChart项目本身的类结构的设计并不是很好,首先在创建图表的时候用到了大量的工厂方法,这样做虽然可以简化创建图表对象的代码,但是对项目本身或者开发人员来讲自行扩展一种新的图表都仍然是一件很麻烦的事情;其次除图表对象本身外其余的类过于复杂,使用者必须去了解每个类型的图表对象应该对应哪些Axis、Plot、Renderer类,并且必须非常熟悉这些类的构造函数中每个参数的具体含义。这些问题都大大困扰很多初学者。不过,虽然存在很多问题,但是JFreeChart本身仍不失为一个非常优秀的图表引擎,况且项目本身也在逐渐的发展中。
在非常简略的介绍了JFreeChart本身的代码结构后,下面我们开始动手试验几个常用的图表并把他们放到web上。
三、使用JFreeChart生成各种样式的图表
限于篇幅的问题我们在这里只实现两种常用的图表,其他类型图表读者可以触类旁通。我们先给出柱状图的实现,饼图的实现再来跟柱状图进行比较。
1 柱状图
package lius.chart.demo;
import java.io.*;
import org.jfree.data.*;
import org.jfree.chart.*;
import org.jfree.chart.plot.*;
/**
* 该类用于演示最简单的柱状图生成
* @author Winter Lau
*/
public class BarChartDemo {
public static void main(String[] args) throws IOException{
CategoryDataset dataset = getDataSet2();
JFreeChart chart = ChartFactory.createBarChart3D(
"水果产量图", // 图表标题
"水果", // 目录轴的显示标签
"产量", // 数值轴的显示标签
dataset, // 数据集
PlotOrientation.VERTICAL, // 图表方向:水平、垂直
true, // 是否显示图例(对于简单的柱状图必须是false)
false, // 是否生成工具
false // 是否生成URL链接
);
FileOutputStream fos_jpg = null;
try {
fos_jpg = new FileOutputStream("D:\\fruit.jpg");
ChartUtilities.writeChartAsJPEG(fos_jpg,100,chart,400,300,null);
} finally {
try {
fos_jpg.close();
} catch (Exception e) {}
}
}
/**
* 获取一个演示用的简单数据集对象
* @return
*/
private static CategoryDataset getDataSet() {
DefaultCategoryDataset dataset = new DefaultCategoryDataset();
dataset.addValue(100, null, "苹果");
dataset.addValue(200, null, "梨子");
dataset.addValue(300, null, "葡萄");
dataset.addValue(400, null, "香蕉");
dataset.addValue(500, null, "荔枝");
return dataset;
}
/**
* 获取一个演示用的组合数据集对象
* @return
*/
private static CategoryDataset getDataSet2() {
DefaultCategoryDataset dataset = new DefaultCategoryDataset();
dataset.addValue(100, "北京", "苹果");
dataset.addValue(100, "上海", "苹果");
dataset.addValue(100, "广州", "苹果");
dataset.addValue(200, "北京", "梨子");
dataset.addValue(200, "上海", "梨子");
dataset.addValue(200, "广州", "梨子");
dataset.addValue(300, "北京", "葡萄");
dataset.addValue(300, "上海", "葡萄");
dataset.addValue(300, "广州", "葡萄");
dataset.addValue(400, "北京", "香蕉");
dataset.addValue(400, "上海", "香蕉");
dataset.addValue(400, "广州", "香蕉");
dataset.addValue(500, "北京", "荔枝");