第一部分：柱状图、条形图、折线图、面积图、饼图与圆环图、散点图、气泡图和极坐标(雷达图) 第二部分：树状图、旭日图、直方图、箱线图、瀑布图、漏斗图、股价图和地图 ?...medals_long # 堆叠柱状图 （使用长表数据，这种数据excel无法直接绘制堆叠图） import plotly.express as px long_df = px.data.medals_long...宽表 # 堆叠柱状图 （使用长表数据，这种数据excel可以直接绘制堆叠图） import plotly.express as px wide_df = px.data.medals_wide() fig...极坐标 着色和分组标识： import plotly.express as px df = px.data.wind() fig = px.scatter_polar(df, r="frequency...着色和分组标识 雷达图： # 雷达图 import plotly.express as px df = px.data.wind() fig = px.line_polar(df, r="frequency
除此以外，groups参数可以对x进行分组，gcolor指定各个组的颜色，而cex则可以控制标签的尺寸。在这里我们仍将使用R内置的mtcars数据集来演示。...# 按照mpg进行排序, 利用cylinder这个变量进行分组和上色 # cylinder是指汽车的气缸数 # 这里需要新建变量color用来存储颜色信息 x 条形图 在R中我们可以使用barplot(height)函数来绘制条形图，这里height可以是一个向量或者矩阵。如果是一个向量的话，则它的值就决定了每一个条带的高度。...这里使用horiz=TURE这个参数来设置条形图为水平状态，使用name.args=参数来给不同的组别添加标签。...条形图的绘制不必非得是计数或者频数类数据。你可以使用均值、中位数和标准差等来绘制条形图，将aggregate()函数的结果传递到条形图barplot()里。 2.
一、前言二、初阶图形2.1 基本条形图2.2 水平柱状图2.3 带图例的堆叠柱状图2.4 带图例的分组柱状图2.5 ggplot作图2.6 plotly作图三、进阶图形3.1 水平柱状图3.2 显著性柱状图...3.3 堆积百分比柱状图3.4 分组柱状图四、讨论一、前言柱状图又称条形图，在统计分析中的使用频率最高，也是众多小白入门R最早绘制的可视化图形。...安装R包：barplotggplot2plotly二、初阶图形2.1 基本条形图values R包，可以绘制点图、线图、条形图、气泡图、桑基图、甘特图、树状图等。...领域广泛，除了生信外还运用于统计、财务、地图、人工智能等，后面会花篇幅专门介绍这个R包。图片还有很多刚入门或者准备入门生信的同学，特出此系列巩固和提供一些入门帮助。
本文总结介绍了多种可视化图及其适合使用场景，并同时展示使用了常用的绘图包（plotly、 seaborn 和 matplotlib ）绘制这些图的代码。 条形图 条形图是用矩形条显示分类数据的图形。...中 ax = sns.boxplot(x) ax.figure.set_size_inches(12,6) 以下是条形图的类型 分组条形图 当数据集具有需要在图形上可视化的子组时，将使用分组条形图。...堆叠条形图用于显示数据集子组。...这是堆叠条形图的类型，其中每个堆叠条形显示其离散值占总值的百分比。...我们一起学习了 plotly 和 seaborn 中的代码来生成这些图。为了更好地理解，介绍了在 plotly 和 seaborn 中使用哪些方法和属性来生成这些图。
) 绘图引擎 通过backend可以指定不同的绘图引擎，目前默认是matplotlib，还支持bokeh、plotly、Altair等等。...当然，在使用新的引擎前需要先安装对应的库。...) 柱状图多子图 # 柱状图多子图 df.plot.bar(subplots=True, rot=0) 条形图 条形图和柱状图其实差不多，条形图就是柱状图的横向展示 # 条形图barh df.plot.barh...(figsize=(6,8)) 堆叠条形图 # 堆叠条形图 df.plot.barh(stacked=True) 直方图 直方图又称为质量分布图，主要用于描述数据在不同区间内的分布情况，描述的数据量一般比较大...和 cumulative=True 绘制横向和累积直方图 df["a"].plot.hist(orientation="horizontal", cumulative=True) 多子图展示 # 绘制多子图
绘图引擎 通过backend可以指定不同的绘图引擎，目前默认是matplotlib，还支持bokeh、plotly、Altair等等。当然，在使用新的引擎前需要先安装对应的库。...# 绘图引擎 plotly df.plot.bar(backend='plotly', barmode='group', height=500, # 图表高度...条形图 条形图和柱状图其实差不多，条形图就是柱状图的横向展示 # 条形图barh df.plot.barh(figsize=(6,8)) ?...堆叠条形图 # 堆叠条形图 df.plot.barh(stacked=True) ? 直方图 直方图又称为质量分布图，主要用于描述数据在不同区间内的分布情况，描述的数据量一般比较大。...分组 # by 分组 np.random.seed(1) data = pd.Series(np.random.randn(1000)) data.hist(by=np.random.randint(0
这种图表是直方图的变种，使用平滑曲线来绘制数值水平，从而得出更平滑的分布，并且它们不受所使用分组数量的影响，所以能更好地界定分布形状 。...12、多组条形图 多组条形图也称为「分组条形图」或「复式条形图」，是条形图的变种。...堆叠式条形图共分成两种： 简单堆叠式条形图。将分段数值一个接一个地放置，条形的总值就是所有段值加在一起，适合用来比较每个分组/分段的总量。 100% 堆叠式条形图。...跟折线图一样，面积图可显示某时间段内量化数值的变化和发展，最常用来显示趋势，而非表示具体数值。 两种较常用的面积图是分组式面积图和堆叠式面积图。...分组式面积图在相同的零轴开始，而堆叠式面积图则从先前数据系列的最后数据点开始。
本文使用的代码主要基于作图库Plotly。...注：在使用条形图和柱形图时x和y的参数传入相反。...() # 实现多维度比较条形图 import plotly.express as px ''' barmode='group' : 按照标签y和颜色color进行聚合，每个“颜色”单独一个条图 ''...堆叠面积图和普通的面积图的区别是每个数据值序列映射的区域起点都是上一个数据值序列顶端。...绘制直方图时，最简单的我们只需要一个维度的数值型数据即可，复杂的我们可以同时使用多组数据绘制组合直方图。 切记不要把直方图和柱状图混为一谈，在使用的场景上二者是有一定差异的。
多组条形图 ? 多组条形图也称为「分组条形图」或「复式条形图」，是条形图的变种。...堆叠式条形图 ? 跟多组条形图不同，堆叠式条形图 (Stacked Bar Graph) 将多个数据集的条形彼此重迭显示，适合用来显示大型类别如何细分为较小的类别，以及每部分与总量有什么关系。...堆叠式条形图共分成两种： 简单堆叠式条形图。将分段数值一个接一个地放置，条形的总值就是所有段值加在一起，适合用来比较每个分组/分段的总量。 100% 堆叠式条形图。...跟折线图一样，面积图可显示某时间段内量化数值的变化和发展，最常用来显示趋势，而非表示具体数值。 两种较常用的面积图是分组式面积图和堆叠式面积图。...分组式面积图在相同的零轴开始，而堆叠式面积图则从先前数据系列的最后数据点开始。
多组条形图 多组条形图也称为「分组条形图」或「复式条形图」，是条形图的变种。 多组条形图通常用来将分组变量或类别与其他数据组进行比较，也可用来比较迷你直方图，每组内的每个条形将表示变量的显著间隔。...堆叠式条形图 跟多组条形图不同，堆叠式条形图 (Stacked Bar Graph) 将多个数据集的条形彼此重迭显示，适合用来显示大型类别如何细分为较小的类别，以及每部分与总量有什么关系。...堆叠式条形图共分成两种： 简单堆叠式条形图。将分段数值一个接一个地放置，条形的总值就是所有段值加在一起，适合用来比较每个分组/分段的总量。 100% 堆叠式条形图。...跟折线图一样，面积图可显示某时间段内量化数值的变化和发展，最常用来显示趋势，而非表示具体数值。 两种较常用的面积图是分组式面积图和堆叠式面积图。...分组式面积图在相同的零轴开始，而堆叠式面积图则从先前数据系列的最后数据点开始。
图片本篇内容涉及的工具库，大家可以参考ShowMeAI制作的工具库速查表和教程进行学习和快速使用。...它其实和饼图很像，但是因为中心位置空出来了，大家可以在其中添加一些额外的信息。...0, b=0))fig.show()图片 树状图并不只有圆圈状的可视化图适合显示占比，我们也可以使用其他的形状，比如最常见的可视化图之一就是树状图，我们会用方块状的图来展示数据大小和占比情况，参考示例如下...图片下面我们使用类似的呈现手法，使用 Plotly 工具库构建条形图来显示占比，而且我们构建的图示是交互式的，大家的鼠标悬停在条形上时会显示相应的信息。...不过大家稍微注意一下，这种堆叠的结构的一个可能问题是，很小占比的国家，可能就显示不太清楚了，堆叠条形图的代码示例如下：import plotly.express as pxfig = px.bar(df_coal
人口金字塔是人口年龄和性别分布的图形表示。它由两个背靠背的条形图组成，一个显示男性的分布，另一个显示女性在不同年龄组的分布。...Plotly是一个强大的可视化库，允许我们在Python中创建交互式和动态绘图。 我们将使用 Plotly 创建一个人口金字塔，该金字塔显示人口的年龄和性别分布。...我们可以使用 px.bar（） 函数来创建构成人口金字塔的两个背靠背条形图。 请考虑下面显示的代码。...barmode 参数指定条形应相对于彼此堆叠。 range_x 参数指定 x 轴的范围，该范围确定金字塔的大小。 最后，我们使用 show（） 方法打印绘图。...数据使用 pd.read_csv 方法加载到熊猫数据帧中。 使用 go 为男性和女性群体创建两个条形图轨迹。条形方法，分别具有计数和年龄组的 x 和 y 值。
一个堆叠条形图可视化的例子 在上面说到堆叠条形图的时候，我们说到，由于内部比例相对变化的问题。所以不建议用堆叠的条形图来可视化时间序列的数据。但是如果只有两个分组的话，那么就可以使用堆叠的条形图了。...例如在观察一个地方一段时间男女比例构成的时候，我们就可以使用堆叠的条形图的。 ? 对于一个连续性多分组的比例数据，如果使用堆叠的条形图的话，会是很多并排的条形，可视化效果不好。...这个时候我们就可以使用堆叠密度图来进行可视化。 例如我们在可视化健康状态和年龄的时候，其中年龄可以当作连续性变量，如下图所有，利用堆叠密度图的可视化效果还是不错的。...将比例分别可视化为总体的一部分 并排条形图的问题是，它们无法清晰地看到各个亚组相对于整体的变化，而堆叠式条形图的问题在于，由于它们具有不同的基线，因此无法轻松比较不同的条形图。
在R语言的ggplot2包中，读者可以借助于geom_bar函数轻松地绘制条形图。对于条形图大家对其的印象是什么呢？又见过哪些种类的条形图呢？在本篇文章我将带着各位网友说道说道有关条形图的哪些品种。...ggplot2的语法讲解 ---- 如果读者对R语言比较熟悉，一定听过或使用过ggplot2的绘图体系了。...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。...然而，在实际的企业环境中，这样的图形出现的频次并不是很高，因为绝对数量的堆叠条形图并不能够达到刺激效果。读者不妨使用下面介绍的百分比堆叠条形图。...堆叠条形图也有弊端，那就是只能够解决可叠加问题的可视化，假设数值型指标不能够叠加（如平均薪资、渗透率等指标是不能相加的），就不可以使用该类图形，但不妨可以试试水平交错条形图。
在数据科学和可视化领域，Plotly Express是一个强大的工具，它能够让您轻松地创建漂亮且具有交互性的图表。...Plotly Express创建条形图，并定制样式fig = px.bar(df, x='Category', y='Value', title='Customized Bar Chart',...animation_frame='Date', # 按日期动画化 animation_group=df.index, # 使用索引分组 range_x...我们从安装Plotly Express开始，然后演示了如何使用简单的示例数据集创建各种类型的图表，包括散点图、面积图和条形图等。...我们还探讨了如何通过定制化参数来调整图表的外观和样式，包括调整标签、颜色、字体、布局等。此外，我们还介绍了如何使用Plotly Express创建动态图表和子图布局，以便更好地探索和展示数据。
as px from plotly import tools 使用pandas读入并合并数据集，我们选取的数据来自于国家统计局网站，该数据包含了15座新一线城市自2000年~2019年20年期间的...GDP和人口数据，这是一份带有时间序列的面板数据，适合进行动态可视化绘图使用。.../data/新一线城市人口和GDP.xlsx', sheet_name=1) # 合并数据 df_all = pd.merge(left=df_gdp, right=df_pop, on=['城市',...和express，此次我们主要使用express进行动态可视化图形的绘制，使用它可以轻松绘制如散点图、条形图、漏斗图、桑基图等图形。...接下来我们演示使用plotly.express绘制动态条形图和散点图。 首先绘制一个动态条形图，用于展示15座城市随时间走势的GDP变化趋势，调用bar的方法即可。
例如，将多个并列的类别聚类、形成一组，再在组与组之间进行比较，这种图表叫做“分组柱状图”或“簇状柱形图”。将类别拆分称多个子类别，形成“堆叠柱状图”。...图片 图片 分组柱状图：由子类别来划分一组有几条柱子，形成分组柱状图。 图片 堆叠柱状图：由堆叠项将一个类别拆成多个子类别形成堆叠柱状图。...图片 双轴图（组合图） 双轴图的指标分为左侧指标和右侧指标，对应的坐标轴分别为坐标 Y 轴的左轴（主轴）和右轴（副轴）。...这意味着条形图理论上应该向下延伸到页面的底部。事实上，按图中的画法，视觉增长达到了 460% [条形图的高度是 35-34=1 和 39.6-34=5.6，所以（5.6-1)/1=460%〕。...如果我们以 0 作为纵轴起点，条形图按实际高度绘制（35 和 39.6），实际视觉增长只有 13%[ (39.6-35)/35]。 图片
我们担心学员没那么快hold住R语言可视化高级技巧，所以介绍了两个小白神包： 新手绘图一站式R包ggstatsplot 新手绘图一站式R包之ggpubr 但是学生的表现实在是太超出我意料了，能超脱于现有的工具...mapping:使用aes函数指定，为aesthetic attributes的缩写。但字符串映射使用aes_string。..., ymax, xend, yend） 指定数据分组和顺序的映射group和order，另一类是字符串映射。...identity表示条形的高度是变量的值；对于连续性变量使用bin，转换的结果使用变量density来表示。...「position：」 位置调整，有效值是stack、dodge和fill，默认值是stack（堆叠），是指两个条形图堆叠摆放，dodge是指两个条形图并行摆放，fill是指按照比例来堆叠条形图，每个条形图的高度都相等
可以使用Matplotlib创建图，条形图，饼图，直方图，散点图，误差图，功率谱图，干图以及您想要的任何其他可视化图！...Pyplot模块还提供类似于MATLAB的界面，该界面与MATLAB一样通用和有用，同时是免费和开源的。 Plotly Plotly是一个免费的开源图形库，可用于形成数据可视化。...除此之外，Plotly可以在没有互联网连接的情况下离线使用。 Seaborn Seaborn是基于Matplotlib的Python数据可视化库，并与NumPy和pandas数据结构紧密集成。...它是一个高级界面，用于创建美观和信息丰富的统计图形，这些图形对于探索和理解数据必不可少。Seaborn数据图形可以包括条形图，饼图，直方图，散点图，误差图等。...GGplot Ggplot是一个Python数据可视化库，它基于为编程语言R创建的ggplot2的实现为基础。Ggplot可以使用高级功能创建数据可视化，例如条形图，饼图，直方图，散点图，错误图等。
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