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    这些条形图的用法您都知道吗?

    前提是绘图数据已做了统计汇总); position:用于设置条形图的摆放位置,默认为'stack',表示绘制堆叠条形图;如果指定为'dodge',表示绘制水平交错条形图;如果为'fill',表示绘制百分比堆叠条形图...在实际应用中,对于单离散变量和单数值变量的条形图,右图会更加受欢迎,因为它更加直观(借助于排序可以迅速地发现柱子的最高、最低及差异;借助于数值标签可以明确地得知各离散水平下的具体值;借助于参考线可以比较哪些水平值高于平均水平...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。...双离散单数值的百分比堆叠条形图 # 明细数据--双离散单数值变量的百分比堆叠条形图 ggplot(data = weather2017, mapping = aes(x = aqiInfo, fill

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    数据挖掘知识脉络与资源整理(九)–柱形图

    柱形图具有下列图表子类型: 簇状柱形图和三维簇状柱形图 簇状柱形图比较各个类别的数值。簇状柱形图以二维垂直矩形显示数值。三维簇状柱形图仅以三维格式显示垂直矩形,而不以三维格式显示数据。...当您有代表下列内容的类别时,可以使用簇状柱形图类型: 数值范围(例如,直方图中的项目计数)。 特定的等级排列(例如,具有"非常同意"、"同意"、"中立"、"不同意"和"非常不同意"等喜欢程度)。...百分比堆积柱形图和三维百分比堆积柱形图 这些类型的柱形图比较各个类别的每一数值所占总数值的百分比大小。百分比堆积柱形图以二维垂直百分比堆积矩形显示数值。...前面我们都是stat="identity"即每一个bar的高度根据另一个数值变量来决定,那如果,面对像下面的数据,caret变量是分类因子型,这列变量中同一水平的因子有好几个,那么我们画条形图时,一般采用频数型...width = 0.5) ggplot(pg_mean, aes(x = group, y = weight)) + geom_bar(stat = "identity", width = 1) 那如果是一组一组的条形图我想让他们中间有点缝隙怎么办

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    图表(Chart & Graph)你真的用对了吗?

    有以下几种类型,用于创建对比数据的图表: 柱状图 条形图 百分比图 线形图 散点图 子弹图 2. 是否需要展示数据的组成部分?...这种图表类型主要用于展示数据的所有组成部分,例如各省份的数据合在一起组成全国数据。 有以下几种图表类型,展示数据的组成: 饼状图 堆叠条形图 堆叠柱形图 面积图 瀑布图 3. ...设计条形图的最佳做法: 图表中使用对比色,高亮特殊有意义的数据。 使用垂直标签,提高数据可读性。 X轴起始为0,可以显示各柱状的数值。...6)堆叠条形图 这种图表用于比较多个不同的数据集,并显示每个被比较的数据集的组成。 设计堆叠条形图的最佳做法: 最适用于说明部分和整体的关系。 使用对比色,会使对比更加清晰。...图表尺寸足够大,以便各数据组之间有间隙。 7)饼状图 饼状图用于显示整体的组成比例。饼状图的每一部分都是百分比数字,所有部分的总和等于100%。

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    C++ Qt开发:Charts绘制各类图表详解

    QBarCategoryAxis 表示条形图横坐标,用于管理和显示条形图中的分类轴,其中每个条形图都属于特定的类别。...chart->legend()->setAlignment(Qt::AlignRight);设置饼图分块的标签和槽函数关联: 对于每个分块,设置其标签文字,包括数值和百分比,并关联鼠标悬停事件的槽函数。...在图表中,每个分块代表一种分析对象,标签包含人数和百分比信息,运行后输出如下效果;1.3 创建堆叠图堆叠图(Stacked Chart)用于展示多个数据系列的累积效果,即将不同系列的数据在同一数值点上进行堆叠显示...堆叠图的创建需要用到QStackedBarSeries和QBarCategoryAxis类,QStackedBarSeries 是 Qt Charts 模块中用于创建堆叠柱状图的类。...使用这些方法和属性,可以方便地控制堆叠柱状图的外观和行为,如下代码则是堆叠图创建的实现;// 初始化叠加柱状图绘制窗口QChart *chart = new QChart();chart->setAnimationOptions

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    60种常用可视化图表的使用场景——(上)

    7、象形图 象形图 (Pictogram Chart) 也称为「象形统计图」,使用图案来显示数据量。 使用图案能克服语言、文化和教育水平方面的差异,是更具代表性的数据显示方法。...13、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。...会显示每组占总体的百分比,并按该组每个数值占整体的百分比来绘制,可用来显示每组中数量之间的相对差异。...推荐的制作工具有:D3。 15、面积图 面积图 (Area Graph) 是折线图的一种,但线下面的区域会由颜色或纹理填满。

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    C++ Qt开发:Charts绘制各类图表详解

    分组柱状图(Grouped Bar Chart):将柱按照类别分组,同一组内的柱一般在相同的位置。 堆叠柱状图(Stacked Bar Chart):将柱叠加在一起,柱的高度表示总和。...QBarCategoryAxis 表示条形图横坐标,用于管理和显示条形图中的分类轴,其中每个条形图都属于特定的类别。.../ 图例 chart->legend()->setAlignment(Qt::AlignRight); 设置饼图分块的标签和槽函数关联: 对于每个分块,设置其标签文字,包括数值和百分比,并关联鼠标悬停事件的槽函数...在图表中,每个分块代表一种分析对象,标签包含人数和百分比信息,运行后输出如下效果; 1.3 创建堆叠图 堆叠图(Stacked Chart)用于展示多个数据系列的累积效果,即将不同系列的数据在同一数值点上进行堆叠显示...使用这些方法和属性,可以方便地控制堆叠柱状图的外观和行为,如下代码则是堆叠图创建的实现; // 初始化叠加柱状图绘制窗口 QChart *chart = new QChart(); chart->setAnimationOptions

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    原来使用 Pandas 绘制图表也这么惊艳

    数据可视化是捕捉趋势和分享从数据中获得的见解的非常有效的方式,流行的可视化工具有很多,它们各具特色,但是在今天的文章中,我们将学习使用 Pandas 进行绘图。...默认情况下显示图例的图例,但是我们可以将 legend 参数设置为 false 来隐藏图例。 条形图 条形图是一种基本的可视化图表,用于比较数据组之间的值并用矩形条表示分类数据。...该图表可能包括特定类别的计数或任何定义的值,并且条形的长度对应于它们所代表的值。 在下面的示例中,我们将根据每月平均股价创建一个条形图,来比较每个公司在特定月份与其他公司的平均股价。...: df_3Months.plot(kind='barh', figsize=(9,6)) Output: 我们还可以在堆叠的垂直或水平条形图上绘制数据,这些条形图代表不同的组,结果条的高度显示了组的组合结果...上面代码中的新关键字参数是 autopct,它在饼图切片上显示百分比值。

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    Python|Plotly数据可视化(代码+应用场景)

    ='h' : 用户表示绘制条形图 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 text_auto=True : 显示数据标签 ''' fig =...柱形图的高度表示数值的大小,也可以对单一的变量或者多组变量进行比较。 注:在使用条形图和柱形图时x和y的参数传入相反。...堆积柱形图和多维度柱形图的表示效果类似,其主要在于比较标签的整体水平,会对所有标签下的值进行加和统计,通过color属性可以看出每个标签下的数据差异。...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。...饼图 饼图通常用于展示一组数据中各项的大小和总和的比例,每块内容用不同的颜色进行表示。

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    可视化图表样式使用大全

    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。...会显示每组占总体的百分比,并按该组每个数值占整体的百分比来绘制,可用来显示每组中数量之间的相对差异。...条形通常从中心点开始向外延伸,但也可以别处为起点以显示数值范围(如跨度图)。此外,条形也可以如堆叠式条形图般堆叠起来。 推荐的制作工具有:jChartFX、Bokeh。 热图 ?...每个集都是一组具有共同之处的物件或数据,当多个圆圈(集)相互重迭时,称为交集 (intersection),里面的数据同时具有重迭集中的所有属性。

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    常用60类图表使用场景、制作工具推荐!

    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。...会显示每组占总体的百分比,并按该组每个数值占整体的百分比来绘制,可用来显示每组中数量之间的相对差异。...每个集都是一组具有共同之处的物件或数据,当多个圆圈(集)相互重迭时,称为交集 (intersection),里面的数据同时具有重迭集中的所有属性。

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    60 种常用可视化图表,该怎么用?

    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。...会显示每组占总体的百分比,并按该组每个数值占整体的百分比来绘制,可用来显示每组中数量之间的相对差异。...每个集都是一组具有共同之处的物件或数据,当多个圆圈(集)相互重迭时,称为交集 (intersection),里面的数据同时具有重迭集中的所有属性。

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    Python中最常用的 14 种数据可视化类型的概念与代码

    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。...堆叠柱状图将每个柱子进行分割以显示相同类型下各个数据的大小情况。 分类: 堆积柱状图: 比较同类别各变量和不同类别变量总和差异。 百分比堆积柱状图: 适合展示同类别的每个变量的比例。...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。...适用: 堆叠面积图不适用于表示带有负值的数据集。非常适用于对比多变量随时间变化的情况。 分类: 堆积面积图 同类别各变量和不同类别变量总和差异。 百分比堆积面积图 比较同类别的各个变量的比例差异。

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    不如用最经典的工具画最酷炫的图

    第一反应可能是柱状图和折线图的组合,柱子表示数量,次坐标轴的折线表示占比,例如下图。 ? 然后我们可以通过操纵坐标轴尺度,添加数据标签、折线节点,隐藏轴标签和网格线,使得图形更加干练直观。 ?...但是这种图形也有着明显的缺点,若圆环图和其中片段过多,就不能很好的比较不同环中的同类片段,人眼对圆弧长度、扇形面积等并不那么敏感。有的时候用堆积条形图更合适。 PPT篇 1、堆叠球形图 ?...而更多层的关系用柱状图堆叠太多会显得不够美观,那么可以换一种形状。圆天生就具有包含的感觉,利用起来非常方便。 ?...PPT 是可以根据数据表格来生成图形的,就像是内嵌了一个微型 EXCEL,这使得我们能够精准地绘制百分比堆积条形图,而不是拖几个矩形出来手动调整大小。完成一个之后,复制,再修改数据,最后再稍加装饰。...第2种:按堆叠球形图的思路又何尝不可呢,加以箭头又体现了球体的膨胀过程。 ? 第3种:是的,不得不说箭头真的很好用,只要把它和常规条形图组合,效果就会变得不一样,既反映了时间变化的方向又体现了增长。

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    Pandas数据可视化

    单变量可视化, 包括条形图、折线图、直方图、饼图等 数据使用葡萄酒评论数据集,来自葡萄酒爱好者杂志,包含10个字段,150929行,每一行代表一款葡萄酒 加载数据 条形图是最简单最常用的可视化图表 在下面的案例中... 也可以折算成比例, 计算加利福尼亚葡萄酒占总数的百分比 : 条形图(柱状图)非常灵活: 高度可以代表任何东西,只要它是数字即可 每个条形可以代表任何东西,只要它是一个类别即可。...points',figsize=(14,8),fontsize = 16) 修改x轴 y轴标签字体   上图显示了价格和评分之间有一定的相关性:也就是说,价格较高的葡萄酒通常得分更高。...堆叠图(Stacked plots) 展示两个变量,除了使用散点图,也可以使用堆叠图 堆叠图是将一个变量绘制在另一个变量顶部的图表 接下来通过堆叠图来展示最常见的五种葡萄酒  从结果中看出,最受欢迎的葡萄酒是...: 通过透视表找到每种葡萄酒中,不同评分的数量 : 从上面的数据中看出,行列分别表示一个类别变量(评分,葡萄酒类别),行列交叉点表示计数,这类数据很适合用堆叠图展示 折线图在双变量可视化时,仍然非常有效

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    因为你还没看过这个思维导图

    让我们看看下面的图来说明。我们可以清楚地看到,所有专业的百分比随时间变化很大。用散点图来绘制这些图会非常杂乱,很难真正理解和看到发生了什么。...直线图非常适合这种情况,因为它基本上可以快速总结两个变量(百分比和时间)的协方差。同样,我们也可以通过颜色编码来使用分组。 ?...直方图 直方图对于查看(或真正发现)数据点的分布很有用。看看下面的柱状图,我们绘制了频率和智商的柱状图。我们可以清楚地看到向中心的浓度和中值是什么。我们也可以看到它遵循一个高斯分布。...条形图 当您试图将类别很少(可能少于10个)的分类数据可视化时,条形图是最有效的。如果我们有太多的类别,那么图中的条形图就会非常混乱,很难理解。...它们非常适合分类数据,因为您可以根据条形图的大小;分类也很容易划分和颜色编码。我们将看到三种不同类型的条形图:常规的、分组的和堆叠的: ?

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    5个快速而简单的数据可视化方法和Python代码

    你还可以通过对组进行简单的颜色编码来查看不同组数据的这种关系,如下面的第一个图所示。想要可视化三个变量之间的关系吗?完全没有问题!只需使用另一个参数,如点大小,对第三个变量进行编码,如下面的图2所示。...让我们看看下面的图来说明。我们可以清楚地看到,随着时间的推移,所有专业的百分比都有很大的变化。用散点图来画这些会非常混乱,很难理解和理解发生了什么。...我们将看到三种不同类型的条形图:常规条形图、分组条形图和堆叠条形图。在我们进行的过程中,请查看下图中的代码。 常规的条形图如下面的第一个图所示。...然后我们循环遍历每一组,对于每一组,我们在x轴上画出每一个刻度的横杠,每一组也用颜色进行编码。 堆叠的条形图对于可视化不同变量的分类构成非常有用。在下面的堆叠条形图中,我们比较了每天的服务器负载。...我们循环遍历每一组,但是这次我们在旧的条形图上绘图,而不是在它们旁边画新条形图。 ? 常规条形图 ? 分组条形图 ?

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