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不如用最经典的工具画最酷炫的图

下面这种图也可以同时显示数量和占比，笔者称之为“球棍图”（或者叫棒棒糖、火柴棍之类的也行）。 ? 制作球棍图，首先要按数量制作出一个水平条形图； ? 要如何在条形顶部绘制圆形呢？...我们可以利用散点图，将散点的横坐标与数量一致，纵坐标与类别标签一致，因此添加一个辅助列作为散点图的 y 值。 ? 在图形上右键-选择数据，添加系列“占比”，系列值选择辅助列。 ?...此时，散点已就位，接下来在散点处右键-设置数据系列格式，在标记项中将散点放大到足够大小。 ? ? 之后添加数据标签，并在数据标签处右键-设置数据标签格式，选择单元格中的值并去掉原始值，再设置居中。...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 ?...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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教程 | 5种快速易用的Python Matplotlib数据可视化方法

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。...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。...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。...绘制该图的代码与分组条形图有相同的风格，我们循环地遍历每一组，但我们这次在旧的柱体之上而不是旁边绘制新的柱体。 ?...Matplotlib 函数 boxplot() 为 y_data 的每一列或 y_data 序列中的每个向量绘制一个箱线图，因此 x_data 中的每个值对应 y_data 中的一列/一个向量。 ?

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    5 种快速易用的 Python Matplotlib 数据可视化方法

    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。...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。...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。...绘制该图的代码与分组条形图有相同的风格，我们循环地遍历每一组，但我们这次在旧的柱体之上而不是旁边绘制新的柱体。...Matplotlib 函数 boxplot() 为 y_data 的每一列或 y_data 序列中的每个向量绘制一个箱线图，因此 x_data 中的每个值对应 y_data 中的一列/一个向量。

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    图表（Chart & Graph）你真的用对了吗？

    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. ...y轴起始为0，可以显示各柱状的数值。 2）条形图 条形图基本上是水平的柱形图，可以用于避免在超过10个项目进行比较时产生杂乱。这种图表类型也可用于显示负数。...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。...设计面积图的最佳做法： 使用透明的颜色 ，使Y轴标签不被遮蔽。 最多显示4个数据，以免产生混淆。 图表顶部的数据是高度可变的，方便阅读。...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。

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    数据可视化设计指南

    占比图表包括： 1.堆叠的条形图 2.饼图 3.甜甜圈图 4.堆积的面积图 5.矩形树图 6.旭日图 相关性图表 相关性图表显示两个或多个变量之间的相关性。...面积图 面积图有几种类型，包括堆叠面积图和重叠面积图： 堆叠面积图显示了多个数据类别（在同一时间段内）彼此堆叠 重叠面积图显示了多个数据类别（在同一时间段内）彼此重叠 这两个图的区别在于堆叠面积图是各个类别数据叠加显示...取而代之的是，使用堆叠面积图来比较一个时间维度内的多个数据类别（水平轴表示时间）。 ? 允许。 使用堆叠面积图表示多个数据，能够保持良好的可读性。3个类别的数据堆叠显示 ? 禁止。...此图表中的条形图具有微妙的圆角，以确保条形图的顶部能够精确地表明其长度。 ? 禁止。 不要使用难以读取图表的形状，例如顶部边缘不精确的条形图。...不要在图表X轴上添加过多的数值文本。 文字方向 文本标签应水平放置在图表上，以便于阅读。 文字标签不应： 旋转文字角度 垂直堆叠文字 ? 允许。

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    如何在 SwiftUI 中创建条形图

    以下列表数据被作为主视图的项目数据，每一条数据包含一个对（名称，值）。在真正的 app 里，这里的数据应该通过 ViewModel 从 model 里取数据。...它需要每一条数据的名称和值以及最大值和可用的条形高度。每个条形图都表示为圆角矩形，条形高度相对于最大条形高度设置。条形的颜色设置为纯蓝色。...条形图上的值使用叠加视图修改移到了条形图的顶部。这个值是偏移的，所以文本不会离条形图的顶部太近。数据名称的字体大小和字重也可以被设置。...文本视图的宽度被限制在条形图宽度的范围内，而且条形图的标签文本会被截断，条形图的文本视图也被限制在条形宽度的范围内，并且文本可以被隐藏起来。...使用 GeometryReader 可以创建适应更多可用环境的条形图。在这篇文章中，我们创建了一个简单的条形图，有数值，下面有标签，还有图表的标题，下一步就是分离出 x 轴和 y 轴。 - EOF -

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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...  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...api添加x坐标： 该图中的数据可以和散点图中的数据进行比较，但是hexplot能展示的信息更多 从hexplot中，可以看到《葡萄酒杂志》（Wine Magazine）评论的葡萄酒瓶大多数是87.5分...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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    5个快速而简单的数据可视化方法和Python代码

    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。...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 ?...Matplotlib函数' boxplot() '为' ydata '的每一列或序列' ydata '中的每个向量绘制一个箱线图，因此，“xdata”中的每个值对应于“y_data”中的列/向量。

    2.1K10

    PowerBI 2020年9月更新随Ignite发布，Premium 即将支持个人订阅，新一波变革来袭

    现在，您可以绘制一个矩形以选择堆叠条形图/列，群集条形图/列，100％堆叠条形图/列，折线图和堆叠柱图以及折线图和群集柱图上的数据点。...堆叠式视觉效果的标签总数 现在，您可以为堆叠的条形图，柱形图，堆叠的区域图，折线图和堆叠的柱形图打开总计标签，从而一目了然地查看数据汇总： ?...如果您的图表在“图例”（对于堆叠的条形/列）或“列系列”（对于组合）字段中都有一个字段，则可以在格式窗格中的卡片中启用总计标签： ?...使用新的搜索框，您可以 在工作区中搜索所有内容，快速在图中查找项目，查看其沿袭，并通过单击卡来浏览其元数据。 要使用搜索，请在键盘上键入CTRL + F或单击顶部菜单上的搜索框。...添加了10多个新图表选项，其中有专用的样式和数据标签部分，可以分别为每个图表设置样式。通过附加的布局选项提高了图表的可读性–在图表级别上，行比例和顶部/底部“ N”排名集中于关键驱动因素。

    9.3K20

    「R」ggplot2数据可视化

    其所属的分组不由它们在矩阵中的位置决定，而是在一个单独的列中指定。 术语 数据是我们想要可视化的对象。它包含了若干变量，变量存储于数据框的每一列。...ggplot函数设置图形但没有自己的视觉输出。使用一个或多个几何函数向图中添加了几何对象(简写为geom)，包括点、线、条、箱线图和阴影区域。...在上述例子中，geom_point()函数在图形中画点，创建了一个散点图。labs()函数是可选的，可以添加注释、轴标签、标题等。 ggplot2中有很多函数，并且大多数包含可选的参数。...对条形图来说，'dodge'将分组条形图并排，'stacked'堆叠分组条形图，'fill'垂直地堆叠分组条形图并规范其高度相等。对于点来说，'jitter'减少点重叠。...Number by Rank3.png 值得注意的是，第三个图形中y轴的标签是错误的，它应该是比例而不是数量。我们可以通过添加y="proportion"参数到labs()函数来解决。

    7.4K10

    数据导入与预处理-拓展-pandas可视化

    折线图 1.1 导入数据 1.2 绘制单列折线图 1.3 绘制多列折线图 1.4 绘制折线图-双y轴 2. 条形图 2.1 单行垂直/水平条形图 2.2 多行条形图 3....0.025427 2002-09-26 1.579653 Freq: D, Length: 1000, dtype: float64 进行累加操作： ts = ts.cumsum() # 按照行进行累计 按列可以添加...1.3 绘制多列折线图 df 的四列分别放在四个子图上 # 折线图｜子图 # 将 df 的四列分别放在四个子图上 df.plot(subplots=True) plt.show() 输出为：...df 的四列分别放在一个图上 # 折线图｜绘制 df 全部列的折线图 # 同时指定 画布大小 标题 显示网格线 x轴标签 y轴标签 轴字体大小 df.plot(figsize=(10, 6), #...iloc[2].plot(kind = 'bar', figsize=(10, 6)) plt.show() 输出为： 2.2 多行条形图 多行堆叠 # 多行，堆叠对应着着stacked=True

    3.1K20

    科研绘图你值得注意的14个点 (2)

    但如果我们想用长度来展示数据，为什么不直接将环状图展开，制作成堆叠条形图呢？在堆叠条形图中，条形并排展示，这样跨组比较就变得容易多了。 11....使用红/绿色和彩虹色系 Deuteranomaly 是最常见的红绿色觉异常类型，大约每16名男性中有1名，每256名女性中有1名会受到影响。...任何同时使用红色和绿色渐变的色带对于红绿色觉异常的人来说都是难以区分的（如图中的第三列所示）。此外，红/绿色和彩虹色系在黑白打印时（即灰度打印，如图中的第二列）几乎无法保留有效信息。...忽视堆叠条形图的重新排序 堆叠条形图在展示比例数据时非常有用，常用于展示社区结构、人口结构或混合分析等。这种视觉展示方式涉及到一系列样本，每个样本都包含多个类别的成员。...混淆堆叠条形图和均值分离图 有时候，一个图表如果试图同时展示太多信息，反而会变得混乱且效果不佳。一个典型的例子是将堆叠条形图和均值分离图混为一谈。

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    这些条形图的用法您都知道吗？

    ，有两点需要说明，一方面，在ggplot2绘图过程中均采用图层思想，将多个图形进行叠加和设置；另一方面，图层思想是通过代码中的加号（+）表现出来的。...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...函数实现重排序）、数值标签的添加（代码中的geom_text函数）以及平均水平参考线的添加（代码中的geom_hline）。...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...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。

    5.6K10

    【数据分析】数据缺失影响模型效果？是时候需要missingno工具包来帮你了！

    然而，在现实世界中，数据是混乱的！它可能有错误的值、不正确的标签，并且可能会丢失部分内容。 丢失数据可能是处理真实数据集时最常见的问题之一。...条形图 条形图提供了一个简单的绘图，其中每个条形图表示数据帧中的一列。条形图的高度表示该列的完整程度，即存在多少个非空值。...右上角表示数据帧中的最大行数。 在绘图的顶部，有一系列数字表示该列中非空值的总数。 在这个例子中，我们可以看到许多列（DTS、DCAL和RSHA）有大量的缺失值。...当一行的每列中都有一个值时，该行将位于最右边的位置。当该行中缺少的值开始增加时，该行将向左移动。 热图 热图用于确定不同列之间的零度相关性。换言之，它可以用来标识每一列之间是否存在空值关系。...如果在零级将多个列组合在一起，则其中一列中是否存在空值与其他列中是否存在空值直接相关。树中的列越分离，列之间关联null值的可能性就越小。

    4.8K30

    Matplotlib入门

    2.Matplotlib快速预览 在matplotlib中，整个图像为一个Figure对象，在Figure对象中可以包含一个或者多个Axes对象。...，单位为英寸； dpi：制定绘图对象的分辨率，每英寸多少个像素，缺省值为80.因此本例中所创建的图表窗口的宽度为880=640像素，高度为480像素。...柱状图.png 4.3 绘制条形图plt.barh plt.barh为我们创建条形图。本质上条形图就是横向的柱形图，故两个的配置几乎完全相同。...劣势：在点状图显示多个序列看上去非常混乱 散点图通常用于比较2个变量来寻找相关性或者分组，plt.scatter不仅可以绘制x和y，而且还可以选择使用的标记颜色，大小和类型。...散点图.png 4.7绘制堆叠图plt.stackplot 堆叠图常用于“部分相对整体”随时间的关系。堆叠图基本上类似于饼图，只是随时间而变化。

    2.1K31

    常用60类图表使用场景、制作工具推荐！

    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。...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。...在地理区域上放置相等大小的圆点，旨在检测该地域上的空间布局或数据分布。 点示地图共有两种：一对一（每点代表单一计数或一件物件）和一对多（每点表示一个特定单位，例如 1 点 = 10棵树）。...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。

    8.9K20

    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。...堆叠式面积图使用区域面积来表示整数，因此不适用于负值。总的来说，它们适合用来比较同一间隔内多个变量的变化。...在地理区域上放置相等大小的圆点，旨在检测该地域上的空间布局或数据分布。 点示地图共有两种：一对一（每点代表单一计数或一件物件）和一对多（每点表示一个特定单位，例如 1 点 = 10棵树）。...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。

    9.4K10

    数据挖掘知识脉络与资源整理(九)–柱形图

    柱形图 简介 英文：histogram或者column diagram 排列在工作表的列或行中的数据可以绘制到柱形图中。在柱形图中，通常沿水平轴组织类别，而沿垂直轴组织数值。...当有多个数据系列并且希望强调总数值时，可以使用堆积柱形图。 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。...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...,堆叠条形图 ggplot(cabbage_exp, aes(x = Date, y = Weight, fill = Cultivar)) + geom_bar(stat = "identity")...给每一个bar添加一个标签,表示其具体数值是多少.这里标签使用的是weight变量的数值,因为纵坐标本来就是weight vjust表示距离bar的顶端有多少,你也可以设置成负数让标签在bar上面

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