使用两个离散变量绘制多个图-如何在两个轴上包含所有离散变量 - 腾讯云开发者社区

要在两个变量的组合上构建绘图，请将facet_grid（）添加到绘图调用中facet_grid（）的第一个参数也是一个公式。这次公式应该包含两个用〜分隔的变量名。 ?...如果您不想在行或列维度中进行构面，请使用。而不是变量名，例如facet_grid（.〜cyl）。 Genometric Objects 两个图包含相同的x变量，相同的y变量，并且都描述相同的数据。...如果这听起来很奇怪，我们可以通过在原始数据上叠加线条然后根据drv着色所有内容来使其更清晰。请注意，此图包含同一图表中的两个geom！我们将很快学会如何在同一个地块中放置多个geoms。...对于这些geoms，您可以将组审美设置为分类变量以绘制多个对象。 ggplot2将为分组变量的每个唯一值绘制一个单独的对象。...实际上，每当您将美学映射到离散变量时，ggplot2都会自动将这些geoms的数据分组（如线型示例中所示）。依靠这个特征很方便，因为群体aesthetic本身并没有增加传说或区别特征与geoms。

4.4K3 0

这些条形图的用法您都知道吗？

NULL, mapping = aes()) data：指定绘图所需的原始数据，如果不指定，则必须在geom_*函数中指定； mapping：通过aes的方式指定图形的属性（如x轴的变量，y轴的变量，颜色变量...：用于设置条形图的其他属性信息，如统一的边框色、填充色、透明度等； width：用于设置条形图的宽度，默认为0.9的比例； binwidth：该参数在条形图中已不再使用，但可以使用在绘制直方图的geom_histogram...如上图所示，使用grid.arrange函数将两张图组合在一个图框内，其中左图是使用geom_bar函数直接生成的原始图形，右图则是在左图的基础上添加了三项功能，分别是条形图的排序（代码中reorder...如果绘图数据涉及的是双离散变量单数值变量或者双数值变量单离散变量时，也可以借助于geom_bar函数绘制堆叠条形图、百分比堆叠条形图、交错条形图和对比条形图。...对于数值型变量有两个，离散型变量有一个的数据该如何绘制条形图呢（如常见的环比、同比问题），这里提供一个解决思路，那就是使用对比条形图。

5.6K1 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

《数据可视化基础》第一章：把数据放到图表上

对于数据可视化而言，什么样的数据，绘制什么样子的图形基本都是固定的。所以我们只要了解了数据的类型，那之后就可以通过数据的分类来寻找做什么样的图。...例如该表包含五个变量：月份，日期，位置，站点ID和温度（以华氏度为单位）。其中月是有序的分类变量；天是离散数值；位置和站点ID是无序分类变量；温度则是连续性数值。 ?...因此数据可视化的过程基本上分成两个步骤：把想要绘制的数据和图形的不同的标度对应上，我们称这个过程为映射。选择合适的图形把映射表现出来。对于这个选择也是有一定原则的，这个我们在后面会慢慢讲的。...同样的，如果我们把不同地区映射到Y轴，然后把温度映射到颜色上，最后通过正方形来可视化结果。然后就有了?的热图 ? 以上两个图形都是使用了x轴、y轴和颜色三个标度。...同样的，我们可以把三个标度变成多个标度。例如?的图，就是有x、y轴的位置标度、颜色标度、大小标度和形状标度，五个标度来呈现一个图形。 ?

8172 0

数据挖掘从入门到放弃（五）seaborn 的数据可视化

查看常规统计 tips.describe() 1、分布图（连续性变量）：distplot() # 1、分布图（连续性变量）：distplot() # 探究单个连续属性的分布图，使用distplot()方法...2、数量统计图(离散变量)：countplot() # 2、数量统计图(离散变量)：countplot() # 分布图一般是针对连续性的特征属性，当特征属性是离散的时使用countplot()方法查看特征属性值的个数统计量...axis3) = plt.subplots(1,3,figsize=(15,5)) sns.countplot(x='sex', data=tips, ax=axis1) # countplot() 可以绘制两个离散值之间的统计关系图...3、两个变量的散点图：scatterplot() # countplot() 中x和y只能指定一个，指定x轴则y轴展示数量，指定y轴则x轴展示数量 fig,(axis1,axis2,axis3) = plt.subplots...5、两个变量的联合分布图jointplot() # 5、两个变量的联合分布图jointplot() # 单个变量的分布探究完成后，可以做多个连续性变量之间的联合分布散点图，使用jointplot()函数

2.1K5 0

Matlab系列之二维图形（上）

,yn]，然后这两个数组在直角坐标系中以点序列的形式表示，于是就形成了离散的图形，而连续图形的表示则是把离散区间进行细化，逼近连续的形式，在视觉上呈现连续的效果，画图的时候，每两个离散点用线进行连接，则可表示出该函数的连续特性...看接下来的两个示例，就可以清楚MATLAB中的连续和离散了 %示例1 离散 x=0:12;%自变量 y=sin(x);%x的对应点 plot(x,y,'r*','markersize',20)%对点进行标记...Figure1，subplot就可以指定子图的位置，如果像上述那样直接进行了plot，则是默认使用Figure1的窗口 3）绘图，根据数据绘制曲线或曲面图，可对绘制方式进行设置，如：色彩、线型、数据点标记等...子图绘制子图很常见，就是在一个窗口里布置多个独立的图形，使用subplot函数 subplot(m,n,k)%图形窗口中将有(m x n)幅子图，k是当前子图的编号，编号从左到右，从上到下增加 subplot...~1]，左下角为（0，0）坐标位置注：由于子图是独立的，因此所有的绘图指令都可以在子图中使用；若使用subplot后，想要重新在整个窗口绘图，则可使用“clf”命令清除已绘图形再进行绘制，当然直接用close

1.9K2 0

吐血整理：24种可视化图表优缺点对比，一图看懂！

并不是人人都同意他对图表类型的组织方式，层级结构也并未包含所有有效的图表类型。事实上，这里显示的每个图表都有许多变体和混合，而且人们时时刻刻都在创建出新的图表类型。...常用来表示复杂的关系，如绘制不同国家的多个人口数据块。（也被错误地称为散点图。）...优点：大家都熟悉的形式；非常适合于一目了然地表现趋势缺点：如果我们重点关注趋势线，将更难看到和探讨离散的数据点；太多的趋势线使得人们很难看到任何单根的线 12 棒棒糖图类似于点图，但在单个测量值上绘制两个点...优点：既适合水平又适合垂直的紧凑的图表形式；当两个变量之间的差异最重要时，非常适合在它们之间进行多次比较缺点：当变量“翻转”（高值是前一个棒棒糖图中的低值）时，多个棒棒糖图之间的比较可能令人困惑；值相似的多个棒棒糖图...优点：使人们易于发现系统流程中的细节；帮助识别主要的组成部分和低效的地方缺点：是一种由包含许多组成部分和流动路径的复杂系统构成的图表 17 散点图对照某一特定数据集的两个变量而绘制的点，表示这两个变量之间的关系

4.9K2 0

吐血整理：24种可视化图表优缺点对比，一图看懂！

并不是人人都同意他对图表类型的组织方式，层级结构并且其中并未包含所有有效的图表类型。事实上，这里显示的每个图表都有许多变体和混合，而且人们时时刻刻都在创建出新的图表类型。...它常用于说明基于两个变量的类型。优点：针对元素分类和“区域”创建的易于使用的组织原则。缺点：在不同的空间间隔绘制象限内的项，暗示两者可能不存在统计关系。...04 气泡图散布在两次测量上的点，为数据增加了第三个维度（气泡大小），有时增加了第四个维度（气泡颜色），以显示几个变量的分布。常用来表示复杂的关系，如绘制不同国家的多个人口数据块。...12 棒棒糖图类似于点图，但在单个测量值上绘制两个点，用一根线连接，以显示两个值之间的关系。绘制几个棒棒糖图，可以产生类似于浮动条形图的效果，其中的值并不全都固定在同一个点上。...缺点：是一种由包含许多组成部分和流动路径的复杂系统构成的图表。 17 散点图对照某一特定数据集的两个变量而绘制的点，表示这两个变量之间的关系。常用于检测和显示相关性，如年龄与收入的关系图。

4.4K3 3

探索性数据分析，Seaborn必会的几种图

本文从实际需求出发，重点放在数据中多个变量关联性的探索上，依据探索的数据类型为连续型或是离散型，将Seaborn常见的图进行简单分组，既方便记忆，又可以从多种图的比较中意识到何时何地该该使用何种图。...离散变量VS连续变量 boxplot 箱形图，用作显示一组数据的分散情况。...绘制方法是：先找出一组数据的上边缘、下边缘、中位数和两个四分位数；然后，连接两个四分位数画出箱体；再将上边缘和下边缘与箱体相连接，中位数在箱体中间。...heatmap 热力图，将矩形数据绘制为颜色编码矩阵，也就是，通过数据透视表，将数据拆分为多个组别（格子），最终每个格子的value用颜色进行展示。...这是一个坐标轴级的函数，如果没有提供给ax参数，它会将热力图绘制到当前活动的轴中。

3.4K3 1

不使用直方图的6个原因以及应该使用哪个图替代

右边的图是通过缩小箱子得到的，并给出了一个更清晰的现实表现。但问题是，无论你如何缩小容器的范围，你永远无法确定第一个容器中是否只包含0或其他一些值。 4、不能区分连续和离散变量。...你不想下载所有的数据只是为了制作一个直方图，对吧?基本上，你所需要的只是一个包含每个容器的极端间隔和观测计数的表。...换句话说，CDP上的每个点显示: x轴:变量的原始值(正如直方图所示); y轴:有多少个是与观察值相同或少于观察值的数量。让我们来看一个常见变量的例子:最大心率。 ?...如果只有一堆可能的值（即变量是离散的），则可以立即看出来，因为曲线是阶梯形的。 5.可以轻松比较分布。比较同一图上的两个或多个分布很容易，因为它们只是曲线，而不是面积。...然后，你只需要画出这两列，注意把变量的值放在x轴上。

1.3K1 0

数据分析中10种常见的可视化图例

但是，在工作中，我们经常遇到的是已知数据指标，如何在Dashboard上呈现这些数据。不论是产品经理、设计师还是工程师，理解怎样的数据通过怎样的图像表达比较合适都是有意义的。...数据类型：两个连续变量使用场景：表达两个连续变量的关系表达形态：一个变量代表横轴，另一个变量代表纵轴局限：不适用于相关性不强的数据，也不适合比较多个类别气泡图气泡图（bubble chart...多个离散变量的可视化多个离散变量一般表达不同的类别，不同类别之间的关系一般包括：类别标量大小内部组成类别相对于整体的占比类别之间的层次关系类别之间的线性依赖类别之间的多属性对比 4 柱状图...数据类型：多变量的多个维度使用场景：表达复杂变量的整体性能，以及多个维度的整体特性表达形态：多个轴代表多个维度，不同颜色线代表不同的变量，轴上的点组成的面积形状代表整体衡量。...数据类型：多个连续的变量使用场景：以颜色密度表达变量之间的关系，典型的是两个变量之间的关系表达形态：两个变量分别是x、y轴，颜色深浅代表对应点的值的大小。

3901 0

如何画一幅好图 - 2. 数据映射美学

数据可视化类型很多，如散点图、条形图、饼状图等，但可视化过程精髓都是将数据值“变成”纸上墨水斑点或屏幕上彩色像素。一言以蔽之，数据可视化将数据值映射到可量化特征。...在任何两个时间之间比如 50 秒和 51 秒，有任意许多中间指，如 50.5 秒，50.51秒，50.50001 秒等。离散数据值不存在任意精细值。例如，房间里人数是离散值。...需要强调的是，上图的两个位置尺度（沿 x 轴和沿 y 轴的位置）不是连续刻度。月是一个有 12 个层级的有序变量地点是一个有 4 个层级的无序变量两个位置尺度都是离散的。...上面两图总共使用了三个尺度，两个位置尺度和一种颜色刻度。这是基本可视化的典型尺度，但我们可以一次使用超过三个尺度，看下例。...下图使用五个尺度，两个位置尺度，一个颜色刻度，一个尺寸标度和一个形状刻度，并且所有尺度都表示来自数据集的不同变量。 ?

8103 0

R可视乎|分面一页多图

3.1.facet_wrap() 当想通过单个变量进行分面，则可以使用函数`facet_wrap()`其第一个参数是一个公式，创建公式的方式是在~符号后面加一个变量名，并且该变量应该是离散的。...fixed 表示所有小图均使用统一坐标范围；free表示每个小图按照各自数据范围自由调整坐标刻度范围；free_x为自由调整x轴刻度范围；free_y为自由调整y轴刻度范围。...3.2.facet_grid() 如果想通过两个变量对图进行分面，则使用`facet_grid()`。这个函数第一个参数也是公式，但该公式包含由~隔开的两个变量。...它是指用于分面的包含每个变量元素所有数据的数据组。很好用的参数！具体例子如下：用drv与cyl变量进行分面，x轴方向是cyl，y轴方向是drv的值。注意的是俩都是分类型变量。...如果使用连续变量进行分面，得到的图会非常的多，每个数值分一次面，可读性很差，不建议使用该方法。 4.2.

1.5K4 0

信号与系统实验一信号在MATLAB中的表示

目录【实验目的】【实验原理】【实验设备】【实验内容】 1.实验教程p8练习一，1 2.绘出下列信号波形图（1）教材p39,1-4(2) 编辑（2）教材p39,1-4(3) 3.用下列函数各画一图...离散信号的MATLAB表示如果仅在一些离散的瞬间具有定义的信号，则称之为离散时间信号，简称离散信号或序列。如DNA序列、人口统计数据等均为离散信号。...离散序列通常用x(n),f(n)表示，自变量必须是整数。对于任意离散序列x(n),需要两个向量来表示：一个表示n的取值范围，另一个表示序列的值。类似于连续时间信号，离散时间信号也有一些典型的序列。...plot(t,y),grid on;%绘制图像并设置网格线 axis([-10,10,0,1]);%设置坐标轴范围 xlabel('-10.0 \leq t \leq 10.0');%设置横轴标签...');%设置纵轴标签 title(' y(n)=e^(iπ n/3)的实部')%设置图像名称 2.绘出下列信号波形图（1）教材p39,1-4(2) t = -1:0.01:1;% 设置自变量范围及精度

1.2K2 0

Python Seaborn (4) 线性关系的可视化

许多数据集包含多个定量变量，分析的目的通常是将这些变量相互关联起来。我们以前讨论过可以通过显示两个变量的联合分布来实现的功能。...分类关系的最佳方式是绘制相同轴上的两个级别，并使用颜色来区分它们： ? 除了颜色之外，还可以使用不同的散点图标记来使黑色和白色的图像更好地绘制。您还可以完全控制所用的颜色： ?...要添加另一个变量，您可以绘制多个 “facet”，每个级别的变量出现在网格的行或列中： ? ?...这是因为 func：regplot 是一个 “轴级” 功能绘制到特定的轴上。这意味着您可以自己制作多面板图形，并精确控制回归图的位置。...在下图中，两轴在第三个变量的两个级别上不显示相同的关系; 相反，PairGrid() 用于显示数据集中变量的不同配对之间的多个关系： ?

2.1K2 0

《七天数据可视化之旅》第三天：数据图表的选择(中)

并列柱状图：适合两个或三个数据类别的对比，若数据类别超出3个，不建议使用并列柱状图。...重叠对比型：所有系列的面积基线都是X轴，系列之间有重叠和覆盖的关系。堆砌对比型：只有底层系列的面积基线和X轴重合，其他系列都是堆砌在它们下面一组的数据上面。面积图，一般也是用于趋势分析中。...所以，相较于散点图而言，气泡图除了可以展示X、Y两个变量间的相关关系，同时还可以对比主体另一个维度的数据，并且这个数据是映射到气泡的大小上的。当只有一个系列时，只需要一种气泡图只需要一种颜色即可。...当有多个系列时，不同系列之间可以用颜色来区别。 5.单词云图单词云图，主要是用于网络文本中词频数据的可视化，如关键词搜索，文章高频词，热点事件关键词等。...箱子的上下限，分别是数据的上四分位数Q3和下四分位数Q1，这代表箱体部分包含了数据集中50%的数据，因此，箱子的宽度（四分位距=Q3-Q1）在一定程度上反映了数据的离散程度。

1.4K3 0

ggplot2包图形参数(坐标轴、分面、配色)整理

分面 5.1 使用分面将数据分割绘制到子图中 5.2 在不同坐标轴下使用分面 5.3 修改分面的文本标签 5.4 修改分面标签和标题的外观 6....配色 6.1 设置对象的颜色 6.2 将变量映射到颜色上 6.3 对离散型变量使用不同的调色板 6.4 对离散型变量使用自定义调色板 6.5 使用色盲友好型调色板 6.6 对连续性变量使用自定义调色板...分面 5.1 使用分面将数据分割绘制到子图中使用facet_grid()或facet_wrap()函数，并指定根据哪个变量来分割数据。...通过设置只有的坐标轴标度，各个子图将拥有自己的坐标轴值域。...对离散型变量使用不同的调色板 ?

11.3K4 1

五分钟入门数据可视化

，比如饼图；分布：关注单个变量，或者多个变量的分布情况，比如直方图。...多变量可视化视图：可以让一张图同时查看两个以上的变量，比如“身高”和“年龄”，你可以理解是同一个人的两个参数，这样在同一张图中可以看到每个人的“身高”和“年龄”的取值，从而分析出这两个变量之前是否存在某种联系...离散变量和连续变量：离散变量是指其数值只能用自然数或整数单位计算的则为离散变量. 例如,企业个数,职工人数,设备台数等,只能按计量单位数计数,这种变量的数值一般用计数方法取得....针对离散变量我们可以使用常见的条形图和饼图完成数据的可视化工作，那么，针对数值型变量，我们也有很多可视化的方法，例如箱线图、直方图、折线图、面积图、散点图等等。...在 Matplotlib 中，我们使用 plt.pie(x, labels=None) 函数，其中参数 x 代表要绘制饼图的数据，labels 是缺省值，可以为饼图添加标签。

2.7K3 0

教程 | 5种快速易用的Python Matplotlib数据可视化方法

使用箱体（离散化）确实能帮助我们观察到「更完整的图像」，因为使用所有数据点而不采用离散化会观察不到近似的数据分布，可能在可视化中存在许多噪声，使其只能近似地而不能描述真正的数据分布。 ?...直方图案例下面展示了 Matplotlib 中绘制直方图的代码。这里有两个步骤需要注意，首先，n_bins 参数控制直方图的箱体数量或离散化程度。...首先，我们设定的水平区间要同时满足两个变量的分布。根据水平区间的范围和箱体数，我们可以计算每个箱体的宽度。其次，我们在一个图表上绘制两个直方图，需要保证一个直方图存在更大的透明度。...常规条形图分组条形图允许我们比较多个类别变量。如下图所示，我们第一个变量会随不同的分组（G1、G2 等）而变化，我们在每一组上比较不同的性别。...然后我们循环地遍历每一个组，并在 X 轴上绘制柱体和对应的值，每一个分组的不同类别将使用不同的颜色表示。 ? 分组条形图堆叠条形图非常适合于可视化不同变量的分类构成。

2.4K6 0

5 种快速易用的 Python Matplotlib 数据可视化方法

使用箱体（离散化）确实能帮助我们观察到「更完整的图像」，因为使用所有数据点而不采用离散化会观察不到近似的数据分布，可能在可视化中存在许多噪声，使其只能近似地而不能描述真正的数据分布。...直方图案例下面展示了 Matplotlib 中绘制直方图的代码。这里有两个步骤需要注意，首先，n_bins 参数控制直方图的箱体数量或离散化程度。...首先，我们设定的水平区间要同时满足两个变量的分布。根据水平区间的范围和箱体数，我们可以计算每个箱体的宽度。其次，我们在一个图表上绘制两个直方图，需要保证一个直方图存在更大的透明度。...常规条形图分组条形图允许我们比较多个类别变量。如下图所示，我们第一个变量会随不同的分组（G1、G2 等）而变化，我们在每一组上比较不同的性别。...然后我们循环地遍历每一个组，并在 X 轴上绘制柱体和对应的值，每一个分组的不同类别将使用不同的颜色表示。分组条形图堆叠条形图非常适合于可视化不同变量的分类构成。

2K4 0

机器学习统计概率分布全面总结（Python）

随机变量离散随机变量随机实验的所有可能结果都是随机变量。一个随机变量集合用表示。如果实验可能的结果是可数的，那么它被称为离散随机变量。...连续随机变量这些是不能以离散方式表示的值。例如，一个人可能有 1.7 米高，1米 80 厘米，1.6666666...米高等等。 2. 密度函数我们使用密度函数来描述随机变量的概率分布。...PMF：概率质量函数返回离散随机变量等于的值的概率。所有值的总和等于 1。PMF 只能用于离散变量。 PMF。...两个事件不能同时发生。如每 60 分钟接到 4 个电话。这意味着 60 分钟内通话的平均次数为 4。让我们绘制在 60 分钟内接到 0 到 10 个电话的概率。...QQ 图我们可以使用 QQ 图来直观地检查样本与正态分布的接近程度。计算每个数据点的 z 分数并对其进行排序，然后在 y 轴上表示它们。X 轴表示值的排名的分位数。

5561 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

R for data science （第一章） ②

这些条形图的用法您都知道吗？

《数据可视化基础》第一章：把数据放到图表上

数据挖掘从入门到放弃（五）seaborn 的数据可视化

Matlab系列之二维图形（上）

吐血整理：24种可视化图表优缺点对比，一图看懂！

吐血整理：24种可视化图表优缺点对比，一图看懂！

探索性数据分析，Seaborn必会的几种图

不使用直方图的6个原因以及应该使用哪个图替代

数据分析中10种常见的可视化图例

如何画一幅好图 - 2. 数据映射美学

R可视乎|分面一页多图

信号与系统实验一信号在MATLAB中的表示

Python Seaborn (4) 线性关系的可视化

《七天数据可视化之旅》第三天：数据图表的选择(中)

ggplot2包图形参数(坐标轴、分面、配色)整理

五分钟入门数据可视化

教程 | 5种快速易用的Python Matplotlib数据可视化方法

5 种快速易用的 Python Matplotlib 数据可视化方法

机器学习统计概率分布全面总结（Python）

扫码

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

社区

活动

资源

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐