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PHP PHPExcel_Best_Fit类代码示例

本文整理汇总了PHP中PHPExcel_Best_Fit的典型用法代码示例。如果您正苦于以下问题:PHP PHPExcel_Best_Fit类的具体用法?PHP PHPExcel_Best_Fit怎么用?PHP PHPExcel_Best_Fit使用的例子?那么, 这里精选的类代码示例或许可以为您提供帮助。


在下文中一共展示了PHPExcel_Best_Fit类的7个代码示例,这些例子默认根据受欢迎程度排序。您可以为喜欢或者感觉有用的代码点赞,您的评价将有助于系统推荐出更棒的PHP代码示例。

示例1: array

 /**
  * Define the regression and calculate the goodness of fit for a set of X and Y data values
  *
  * @param    int     $order   Order of Polynomial for this regression
  * @param    float[] $yValues The set of Y-values for this regression
  * @param    float[] $xValues The set of X-values for this regression
  * @param    boolean $const
  */
 function __construct($order, $yValues, $xValues = array(), $const = true)
 {
     if (parent::__construct($yValues, $xValues) !== false) {
         if ($order < $this->_valueCount) {
             $this->_bestFitType .= '_' . $order;
             $this->_order = $order;
             $this->_polynomial_regression($order, $yValues, $xValues, $const);
             if ($this->getGoodnessOfFit() < 0.0 || $this->getGoodnessOfFit() > 1.0) {
                 $this->_error = true;
             }
         } else {
             $this->_error = true;
         }
     }
 }
开发者ID:BozzaCoon,项目名称:SPHERE-Framework,代码行数:23,代码来源:polynomialBestFitClass.php

示例2: array

 function __construct($yValues, $xValues = array(), $const = True)
 {
     if (parent::__construct($yValues, $xValues) !== False) {
         $this->_logarithmic_regression($yValues, $xValues, $const);
     }
 }
开发者ID:otkinlife,项目名称:MyPhalcon,代码行数:6,代码来源:logarithmicBestFitClass.php

示例3: array

 function __construct($yValues, $xValues = array(), $const = True)
 {
     if (parent::__construct($yValues, $xValues) !== False) {
         $this->_exponential_regression($yValues, $xValues, $const);
     }
 }
开发者ID:Kiranj1992,项目名称:PHPExcel,代码行数:6,代码来源:exponentialBestFitClass.php

示例4: __construct

 /**
  * Define the regression and calculate the goodness of fit for a set of X and Y data values
  *
  * @param    float[]        $yValues    The set of Y-values for this regression
  * @param    float[]        $xValues    The set of X-values for this regression
  * @param    boolean        $const
  */
 public function __construct($yValues, $xValues = array(), $const = true)
 {
     if (parent::__construct($yValues, $xValues) !== false) {
         $this->exponentialRegression($yValues, $xValues, $const);
     }
 }
开发者ID:alyayazilim,项目名称:E-Ticaret-2015,代码行数:13,代码来源:exponentialBestFitClass.php

示例5: array

	function __construct($yValues, $xValues = array(), $const = True) {
		if (parent::__construct ( $yValues, $xValues ) !== False) {
			$this->_power_regression ( $yValues, $xValues, $const );
		}
	} // function __construct()
开发者ID:nanpeixoto,项目名称:cide,代码行数:5,代码来源:powerBestFitClass.php

示例6: array

 /**
  * Define the regression and calculate the goodness of fit for a set of X and Y data values
  *
  * @param    float[] $yValues The set of Y-values for this regression
  * @param    float[] $xValues The set of X-values for this regression
  * @param    boolean $const
  */
 function __construct($yValues, $xValues = array(), $const = true)
 {
     if (parent::__construct($yValues, $xValues) !== false) {
         $this->_linear_regression($yValues, $xValues, $const);
     }
 }
开发者ID:BozzaCoon,项目名称:SPHERE-Framework,代码行数:13,代码来源:linearBestFitClass.php

示例7: __construct

 /**
  * Define the regression and calculate the goodness of fit for a set of X and Y data values
  *
  * @param    float[]        $yValues    The set of Y-values for this regression
  * @param    float[]        $xValues    The set of X-values for this regression
  * @param    boolean        $const
  */
 public function __construct($yValues, $xValues = array(), $const = true)
 {
     if (parent::__construct($yValues, $xValues) !== false) {
         $this->logarithmicRegression($yValues, $xValues, $const);
     }
 }
开发者ID:oalkhanishvili,项目名称:track2,代码行数:13,代码来源:logarithmicBestFitClass.php


注:本文中的PHPExcel_Best_Fit类示例由纯净天空整理自Github/MSDocs等开源代码及文档管理平台,相关代码片段筛选自各路编程大神贡献的开源项目,源码版权归原作者所有,传播和使用请参考对应项目的License;未经允许,请勿转载。