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具有2个y轴的分组条形图显示为堆叠条形图

是一种数据可视化图表，用于展示两个不同维度的数据，并通过堆叠的方式将它们进行比较。

概念：堆叠条形图是一种在水平轴上绘制多个条形，并将它们堆叠在一起的图表形式。其中，每个堆叠的部分代表一个特定的维度，而每个堆叠内的不同颜色代表不同的子维度。

分类：堆叠条形图属于一种组合图表，结合了分组条形图和堆叠图的特点。分组条形图是将条形图按照主维度进行分组，而堆叠图是将条形图的不同子维度进行堆叠。

优势：

可以同时比较两个不同维度的数据，使得数据对比更直观。
通过堆叠的方式，可以更清晰地展示每个维度的子维度占比以及总体趋势。
可以突出显示整体数据的分布情况，便于观察各个维度之间的关系。

应用场景：堆叠条形图广泛应用于以下场景：

用于展示两个维度的数据对比，例如不同产品的销售额及其占比。
用于分析两个维度的关联性，例如不同地区的销售额和利润。
用于比较两个时间点或时间段的数据变化情况，例如不同季度的利润和成本。

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数据万象（https://cloud.tencent.com/product/ci）：腾讯云的图像和视频处理服务，可用于处理多媒体数据。
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注意：本回答只针对腾讯云相关产品，并不涉及其他云计算品牌商。

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60种常用可视化图表的使用场景——（上）

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。...14、不等宽柱状图不等宽柱状图 (Marimekko Chart)也称为「马赛克图」，用来显示分类数据中一对变量之间的关系，原理类似双向的 100% 堆叠式条形图，但其中所有条形在数值/标尺轴上具有相等长度...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。...误差线总是平行于定量标尺的轴线，可以是垂直或水平显示（取决于定量标尺是在 Y 轴还是 X 轴上）。推荐的工具有：AnyChart、Highcharts、plotly、Vega。

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《数据可视化基础》第四章：可视化图形推荐

除了条形图之外，我们还可以使用点图来进行可视化。这个点图是把点放到数量相对应的位置上来进行展示的。 ? 如果对于有多组类别的计数。我们可以使用分组或者堆叠的条形图来进行展示。...堆叠的条形图对于每一部分的比较不是很容易区分，但是在比较多组比例的时候很有用。 ? 如果要进行多组比较的时候，这个时候饼图的空间往往就不够了。这个时候如果分组比较少的话，分组的条形图可以使用的。...另外，堆叠的条形图基本使用所有情况，如果是比例沿连续性变量进行变化的时候，使用堆叠的密度图是可以的。 ?...对于成对的数据，沿x和y轴的变量以相同单位测量，通常添加一条表示x = y的线通常会有所帮助。 ? 对于大量的点，常规的散点图可能会由于点过多，就容易看不清趋势。...此外，我们可以根据数据为地图中的区域着色，从而显示不同区域中的数据值。这样的图被称为choropleth。

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可视化图表样式使用大全

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。...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。...误差线总是平行于定量标尺的轴线，可以是垂直或水平显示（取决于定量标尺是在 Y 轴还是 X 轴上）。推荐的工具有：AnyChart、Highcharts、plotly、Vega。树形结构图 ?...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 ?...记数符号图表 (Tally Chart) 既是记录工具，也可通过使用标记数字系统来显示数据分布频率。在绘制记数符号图表时，将类别、数值或间隔放置在同一个轴或列（通常为 Y 轴或左侧第一列）上。

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matlab中绘制三维柱状图bar3函数的使用方法

bar3 - 绘制三维条形图 此 MATLAB 函数绘制三维条形图，Z 中的每个元素对应一个条形图。如果 Z 是向量，y 轴的刻度范围是从 1 至 length(Z)。...详细解释 bar3 绘制三维条形图。 bar3(Z) 绘制三维条形图，Z 中的每个元素对应一个条形图。如果 Z 是向量，y 轴的刻度范围是从 1 至 length(Z)。...如果 Z 是矩阵，则 y 轴的刻度范围是从 1 到 Z 的行数。 bar3(Y,Z) 在 Y 指定的位置绘制 Z 中各元素的条形图，其中 Y 是为垂直条形定义 y 值的向量。...显示的默认模式为 'detached'。 'detached' 在 x 方向上将 Z 中的每一行的元素显示为一个接一个的单独的块。...通过指定样式选项为 stacked 对 Z 每行元素进行堆叠。

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数据可视化设计指南

条形图使用共同的Y轴表示条形长度代表的数量饼图使用圆内的圆弧或角度表示数据的占比情况如果数据需要显示时间维度，建议使用条形图，折线图和堆积面积图。...由于这三个图表使用同一个Y轴，因此比较他们之间的数据差异更加容易。 ? 允许。使用条形图表示随时间变化的趋势或各个类别之间的差异（这个图X轴为数据数值，Y轴为日期）。 ? 禁止。...ICON同时补充了色彩的含义。 X、Y轴数值标签带数值标签的轴的作用是清晰地显示相应图示数据的范围和比例。例如，折线图X轴和Y轴显示一系列数值标签。 ? 条形图Y轴基准线起始值应始终从零开始。...考虑完全删除X、Y轴将视觉焦点集中在数据上。可以将数据直接放在其对应的图表元素上。 条形图Y轴基准线的起始值 条形图基准线起始值应从（y轴的起始值）为零开始。...从零开始的条形图 ? 禁止。该基线起始于20％，容易引起误解。 X、Y轴上的数值文本 Y轴上的数值文本的使用应有助于在图表中反映最重要的数据洞察。

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60 种常用可视化图表，该怎么用？

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。...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。...误差线总是平行于定量标尺的轴线，可以是垂直或水平显示（取决于定量标尺是在 Y 轴还是 X 轴上）。推荐的工具有：AnyChart、Highcharts、plotly、Vega。...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。...在绘制记数符号图表时，将类别、数值或间隔放置在同一个轴或列（通常为 Y 轴或左侧第一列）上。每当出现数值时，在相应的列或行中添加记数符号。

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手把手教你用plotly绘制excel中常见的16种图表(上)

准备工作我这边是在jupyterlab中演示的plotly图表，如果只安装plotly是无法正常显示图表的（会显示为空白），我们需要进行以下准备(以下命令均在cmd下操作即可)： # 安装plotly...y='pop', # y轴 ) fig.show() ?...() fig = px.bar( long_df, # 数据集 x="nation", # x轴 y="count", # y轴 color="medal", #...条形图 条形图其实就是柱状图转个90度，横着显示呗。所以，本质上是一样的，唯一的区别：在 Bar 函数中设置orientation='h'，其余参数与柱状图相同。...x轴和y轴均是列表的形式： # x轴和y轴均是列表的形式 import plotly.express as px fig = px.scatter(x=[0, 1, 2, 3, 4], y=[0, 1

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图表解析系列之柱状图

——维基百科作为人们最常用的图表之一，柱状图也衍生出多种多样的图表形式。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”。再如将柱形图与折线图结合起来，共同绘制在一张图上，俗称“双轴图”，等等。...请注意：【条形图】在不同的产品或是概念解析中存在差异，例如在维基百科中，条形图等同于柱状图，认为柱状图为条形图的另一种称呼。而更多时候条形图我们可理解为专指横向的柱状图。...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）。

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5个快速而简单的数据可视化方法和Python代码

为给定的情况选择适当的数据可视化技术的图表散点图散点图非常适合显示两个变量之间的关系，因为你可以直接看到数据的原始分布。...我们将x轴和y轴数据传递给函数，然后将它们传递给“ax.scatter()”来绘制散点图。我们还可以设置点大小、点颜色和透明度。你甚至可以把y轴设成对数刻度。然后，为该图设置标题和轴标签。...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。...在' barplot() '函数中，' xdata '表示x轴上的标记，' ydata '表示y轴上的条高。误差条是以每个栏为中心的一条额外的线，用来显示标准差。分组条形图允许我们比较多个分类变量。...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。

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一文掌握Pandas可视化图表

（黑体），解决显示中文问题【Windows】 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 解决中文字体下坐标轴负数的负号显示问题 plt.rcParams...数据源选择这里是指坐标轴的x、y轴数据，对于Series类型数据来说其索引就是x轴，y轴则是具体的值；对于Dataframe类型数据来说，其索引同样是x轴的值，y轴默认为全部，不过可以进行指定选择。...） df.plot() 我们可以指定数据源，比如指定列A的数据 df.plot(y='A') 我们还可以指定x轴和多列为y，我这里先构建一列X，然后进行数据源选取 df["X"] = list(...(legend=False) # 图例倒序 df.plot.bar(legend='reverse') 坐标轴文字细心的朋友可能会发现，在上图中x轴标签数字显示是躺着的，怎么坐起来呢？...(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

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『数据可视化』一文掌握Pandas可视化图表

数据源选择这里是指坐标轴的x、y轴数据，对于Series类型数据来说其索引就是x轴，y轴则是具体的值；对于Dataframe类型数据来说，其索引同样是x轴的值，y轴默认为全部，不过可以进行指定选择。...选择X列为x轴，B、C列为y轴数据 # 指定多个Y df.plot(x='X',y=['B','C']) ?...坐标轴文字细心的朋友可能会发现，在上图中x轴标签数字显示是躺着的，怎么坐起来呢？那么可以通过参数rot设置文字的角度 # x轴标签旋转角度 df.plot.bar(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。

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这些条形图的用法您都知道吗？

ggplot函数所指定的数据框； stat：借助于该参数控制绘图数据的统计变换，默认为'count'，表示计数（前提是绘图数据为明细数据）；如果指定为'identity'，表示直接使用原始数据绘制y轴（...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...；如果设置为FALSE，则不显示任何图例；如果设置为TRUE，则显示图例； inherit.aes：bool类型的参数，绘图时是否延用ggplot函数中的数据和轴属性，默认为TRUE；根据作者的经验，如果...(data = df, # 指定绘图数据 # 指定x轴和y轴的变量 mapping = aes(x = Province, y = GDP)) + # 绘制条形图...' # 填充色为铁蓝色 ) + # 删除x轴的标题 labs(x = '')# 绘制有序的条形图 p2 <- ggplot(data = df, # 要求x轴的省份按

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教程 | 5种快速易用的Python Matplotlib数据可视化方法

我们还可以设置点半径、点颜色和 alpha 透明度，甚至将 y 轴设置为对数尺寸，最后为图指定标题和坐标轴标签。...当类别数太多时，条形图将变得很杂乱，难以理解。你可以基于条形的数量观察不同类别之间的区别，不同的类别可以轻易地分离以及用颜色分组。我们将介绍三种类型的条形图：常规、分组和堆叠条形图。...常规条形图如图 1 所示。在 barplot() 函数中，x_data 表示 x 轴上的不同类别，y_data 表示 y 轴上的条形高度。误差条形是额外添加在每个条形中心上的线，可用于表示标准差。...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。...在下面的堆叠条形图中，我们比较了工作日的服务器负载。通过使用不同颜色的方块堆叠在同一条形图上，我们可以轻松查看并了解哪台服务器每天的工作效率最高，和同一服务器在不同天数的负载大小。

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Pandas数据可视化

直方图看起来很像条形图，直方图是一种特殊的条形图，它可以将数据分成均匀的间隔，并用条形图显示每个间隔中有多少行，直方图柱子的宽度代表了分组的间距，柱状图柱子宽度没有意义直方图缺点：将数据分成均匀的间隔区间...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。...散点图最适合使用相对较小的数据集以及具有大量唯一值的变量。有几种方法可以处理过度绘图。...一：对数据进行采样二：hexplot(蜂巢图) hexplot hexplot将数据点聚合为六边形，然后根据其内的值为这些六边形上色：上图x轴坐标缺失，属于bug，可以通过调用matplotlib的...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

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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。...注释：要以使用可更改的三个轴（水平轴、垂直轴和深度轴）的FineReport柱形图FineReport柱形图三维格式显示数据，应该使用三维柱形图子类型。...(x = group, y = weight)) + geom_bar(stat = "identity", fill = "lightblue", colour = "black") 2、涉及分组变量的条形图...你家电线红色是不是火线,红色是不是正极,虽然上图没有错,但是我们想换一下,正的为红色,负的为蓝色咋办?而且我不想要旁边的图例了,怎么办?...,堆叠条形图 ggplot(cabbage_exp, aes(x = Date, y = Weight, fill = Cultivar)) + geom_bar(stat = "identity")

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Google数据可视化团队：数据可视化指南(中文版)

显示随时间的变化可以使用时间序列图表来表示随时间的变化，就是按时间顺序表示数据点的图表。表示随时间变化的图表包括：折线图，柱状图（条形图）和面积图。 ? *基线值是y轴上的起始值。...· 柱状图（条形图）使用共同的基线，通过条形长度表示数量 · 饼图使用圆的圆弧或角度表示整体的一部分柱状图（条形图），折线图和堆叠面积图在显示随时间的变化方面比饼图更有效地。...文字排版文本可用于不同的图表元素，包括： · 图表标题 · 数据标签 · 轴标签 · 图例图表标题通常是具有最高层次结构的文本，轴标签和图例具有最低级别的层次结构。 ?...坐标轴一个或多个坐标轴显示数据的比例和范围。例如，折线图沿水平和垂直坐标轴显示一系列值。 ? 柱状图（条形图）基线柱状图（条形图）应从为零的基线（y轴上的起始值）开始。...文字方向为便于阅读，文本标签应水平放置在图表上。文字标签不应该： · 旋转 · 垂直堆叠 ? 7. 图例和注释图例和注释描述了图表的信息。注释应突出显示数据点，数据异常值和任何值得注意的内容。

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原来使用 Pandas 绘制图表也这么惊艳

: 正如我们在图中看到的，title 参数为绘图添加了一个标题，而 ylabel 为绘图的 y 轴设置了一个标签。...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。...： 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...直方图直方图是一种表示数值数据分布的条形图，其中 x 轴表示 bin 范围，而 y 轴表示某个区间内的数据频率。...='%.f', subplots=True, figsize=(14,8)) Output: 散点图散点图在 x 和 y 轴上绘制数据点以显示两个变量之间的相关性。

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R语言可视化—饼图

theta = "x"表示使用x轴进行极坐标转换，theta = "y"表示使用y轴进行极坐标转换, start = 0 控制起始角度。...接下来再对这张图进行修饰即可，观察Fig.1A，知道应该做如隐藏x，y轴、移除多余的图形元素、将value值标注在对应的色块中并且居中排列、将图例放在图的下方按照两列排列并隐藏图例名称、图例外有黑边包边...（或饼图）的堆叠位置中的显示方式。...具体来说： position_stack：这是一个位置调整函数，用于在堆叠的条形图或饼图中调整元素的位置。对于堆叠的条形图，它将标签按照条形的高度依次堆叠。...举例说明： vjust = 0：标签会贴近扇形的内圈边缘。 vjust = 1：标签会贴近扇形的外圈边缘。 vjust = 0.5：标签会居中，通常是最理想的显示位置。

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