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。...这些有两种类型: 威尔金森点图 在这个点图中,局部位移用于防止图上的点重叠。 克利夫兰点图 这是一个类似散点图的图表,在一个维度中垂直显示数据。...它由从中心点绘制的几个半径组成。 带标记的雷达图 在这些中,蜘蛛图上的每个数据点都被标记。 填充雷达图 在填充的雷达图中,线条和蜘蛛网中心之间的空间是彩色的。...数据的并排比较在图标的列或行中完成。这是为了将每个类别相互比较。 plotly code 在 plotly 中,标记符号可以与 graph_objs Scatter 一起使用。...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。
在Numbers 等应用程序中,水平条形图被定义为独立的图表类型,而不是垂直条形图。除了条形差异外,x轴和y轴的格式也需要不同。...更新Y轴 我们创建了一个YaxisHView视图,用于在水平条形图上显示Y轴和条形图中的数据类别。...柱状图的多数据功能被用来比较男孩和女孩的死亡率。 2018年最高的5岁以下儿童死亡率显示在垂直和水平条形图中 水平条形图重用了垂直条形图的很多代码,所以显示或隐藏标题、键和轴的效果是有效的。...在水平条形图中,显示条形图上的数值并隐藏X轴可以使图表更简洁。 显示和隐藏水平条形图上的元素 结论 创建水平条形图的SwiftUI代码与创建垂直条形图的代码不同。...在创建垂直条形图时学到的技术可以重复使用,但最好将水平条形图视为与垂直条形图不同的图表。当我们深入到轴等组件时,可以看到两个图表中的轴线都是一样的,但是它们的标签和定位在x和y之间是换位的。
最近不是在学习plotly嘛,为了方便理解,我们这里取excel绘图中常见的16种图表为例,分两期演示这些基础图表怎么用plotly进行绘制!...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...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。...# 在plotly绘图中,条形图与柱状图唯一的区别:在 Bar 函数中设置orientation='h',其余参数与柱状图相同 import plotly.express as px data = px.data.gapminder...在饼图上显示数据标签 圆环图: 圆环图是指饼图中间一定半径的圆部分为空白,设置参数hole=int即可(0-1)。
本文使用的代码主要基于作图库Plotly。...# 实现简单的条形图 import plotly.express as px # orientation='h' 用户表示绘制条形图 fig = px.bar(data, x='score', y='...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。...(通常用于时间标签的比较) 在plotly中没有直接进行百分比柱形图绘制的方法,因此我们可以先使用pandas算出数据的百分比,然后再将百分比数据用于绘图。...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。
在撰写本文时,ggplot2涉及在CRAN上的超过2,000个包和其他地方的更多包!在包中使用ggplot2编程增加了几个约束,特别是如果你想将包提交给CRAN。...尤其是在R包中编程改变了从ggplot2引用函数的方式,以及在aes()和vars()中使用ggplot2的非标准求值的方式。...有时候在开发R包时为了保证正常运行,不得不将依赖包列入Depdens。...常规任务最佳实践 使用ggplot2可视化一个对象 ggplot2在包中通常用于可视化对象(例如,在一个plot()-风格的函数中)。.../ 234, "r" = 25 / 234 ), class = "discrete_distr" ) R中需要的类都有plot()方法,但想要依赖一个单一的plot()为你的每个用户都提供他们所需要的可视化需求是不现实的
条形图的离散数据是分类数据,针对的是单一类别中的数量多少,而不会显示数值在某时间段内的持续发展。...在量化波形图中,每个波浪的形状大小都与每个类别中的数值成比例。与波形图平行流动的轴用作时间刻度。我们也可以用不同颜色区分每个类别,或者通过改变色彩来显示每个类别的附加定量值。...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 ?...可是,过多气泡会使图表难以阅读,但我们可以在图表中加入交互性功能来解决这个问题(点击或把鼠标悬停在气泡上以显示隐藏信息),也可选择重组或筛选分组类别。...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。
条形图的离散数据是分类数据,针对的是单一类别中的数量多少,而不会显示数值在某时间段内的持续发展。...在量化波形图中,每个波浪的形状大小都与每个类别中的数值成比例。与波形图平行流动的轴用作时间刻度。我们也可以用不同颜色区分每个类别,或者通过改变色彩来显示每个类别的附加定量值。...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。...可是,过多气泡会使图表难以阅读,但我们可以在图表中加入交互性功能来解决这个问题(点击或把鼠标悬停在气泡上以显示隐藏信息),也可选择重组或筛选分组类别。...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。
而且还是支持在线编辑,以及多种语言python、javascript、matlab、R等许多API。 Plotly在Python中使用也很简单,直接用pip install plotly就可以了。...使用Plotly,只需在方程前后添加符号,就可以在图例和标题中使用\LaTeX # 定义图例中多项式方程函数 def format_coefs(coefs): equation_list = [...在Plotly中可以利用px.scatter_3d 和go.Surface绘制3D图。...但如果有两个以上的特性,则需要找到其他方法来可视化数据。 一种方法是使用条形图。下面列子中每个条形图表示每个输入特征的线性回归模型的系数。...残差图 就像预测误差图一样,使用plotly很容易在几行代码中可视化预测残差。
在弧线图中,节点将沿着 X轴放置,然后再利用弧线表示节点与节点之间的连接关系。 弧线图适合用来查找数据共同出现的情况。...条形图的离散数据是分类数据,针对的是单一类别中的数量多少,而不会显示数值在某时间段内的持续发展。...在量化波形图中,每个波浪的形状大小都与每个类别中的数值成比例。与波形图平行流动的轴用作时间刻度。我们也可以用不同颜色区分每个类别,或者通过改变色彩来显示每个类别的附加定量值。...在每个流程阶段中,流向箭头或线可以组合在一起,或者往不同路径各自分开。我们可用不同颜色来区分图表中的不同类别,或表示从一个阶段到另一个阶段的转换。...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。
plotly提供了Python的支持库,使用pip直接安装就可以: pip install plotly 在python里面使用plotly画图非常的简单,我们先来看一个简单的柱状图例子: import...这样的图看上去还是比较素,我们可以使用参数来自定义条形图的样式: import plotly.express as px data = px.data.gapminder() data_canada...散点图更偏向于研究型图表,能让我们发现变量之间隐藏的关系为我们决策作出重要的引导作用。...饼图 饼图主要用于总体中各组成部分所占比重的研究,可以很直观地分析项目的组成结构与比重,一目了然地进行描述重量分成。比如我们统计各种开销占总支出多少的时候,这个时候使用饼图可以很明显看出开销的大头。...箱型图 箱形图(Box-plot)又称为盒式图或箱线图,是一种用作显示一组数据分散情况资料的统计图。因形状如箱子而得名。在各种领域也经常被使用,常见于品质管理。
它们从水平轴开始,由一系列与负面或正面评论相关的浮动列连接。有时,条形图与图表中的线条相连。 瀑布图使用条件 让我们举个例子来了解何时何地使用瀑布图,因为制作瀑布图不是什么大问题。...Plotly 绘制瀑布图 我们将要使用的数据取自Netflix 电影和电视节目的Kaggle数据。 我们将使用一个开源图表库 Plotly绘制。...导入库 import plotly.graph_objects as go 数据集 df = pd.read_csv(r'D:/netflix_titles.csv') 添加年和月并转换为正确的日期时间格式...x: x轴上的值 y: y轴上的值 text: 将要在图表上显示的值 textposition: 我们可以把文本放在图表的柱状图内或柱状图上方 为何更加优雅的使用图表,我们可以为图表的条形及其连接线设置颜色...: 设置标题字体属性 这里,通过使用 update_yaxes(visible=False) 隐藏了 y 轴。
{c}%") ) ) # 创建水球图 c = ( Liquid() .add("lq", [0.6, 0.7], center=["80%", "50%"]) ) # 在一个页面中显示两个图表...: 子弹图中每个区段的名称 axis_label: x轴的标签 title: 图形标题 size: 图形大小 palette: 子弹图的颜色板 formatter...: 用于格式化x轴刻度的格式器 target_color: 目标值线条的颜色,默认是灰色 bar_color: 实际值条形的颜色,默认黑色 label_color: 标签文本颜色...,默认灰色 ''' # 确定最大值来调整条形图的高度(除以10似乎效果不错) h = limits[-1] / 10 # 默认使用sns的绿色调色板 if...也利用plotly通过自定义方式模拟出仪表盘的效果。
阅读本文大约需要 31 分钟 概述 前言 推荐 plotly bokeh pyecharts 后记 前言 更新:上一篇文章《python 数据可视化利器》中,我写了 bokeh、pyecharts 的用法...,但是有一个挺强大的库 plotly 没写,主要是我看到它的教程都是在 jupyter notebooks 中使用,说来也奇怪,硬是找不到如何本地使用(就是本地输出 html 文件),所以不敢写出来。...https://plot.ly/python/#financial-charts) 使用方式: plotly 有 online 和 offline 两种方式,这里只介绍 offline 的。...) 条形图 这配色看着还挺舒服的,比 pyecharts 条形图的配色好看一点。...我在代码中都做了一些注释,希望对你理解有帮助。注:圆心为正中央,即直角坐标系中标签为(0,0)的地方。
Plotly Plotly[4]图形库提供了一种毫不费力的方式来创建交互式和高质量的图形。它提供了一系列类似于Matplotlib和Seaborn的图表类型,包括线图、散点图、面积图、条形图等等。...优点 与R相似 如果你熟悉在R中创建绘图,并在使用Python时怀念它的功能,Plotly是一个很好的选择。它允许你用Python实现同样水平的高质量绘图。...这种互动性使你的可视化的消费者有能力自己去探索数据。 复杂地块中的简单性 Plotly简化了复杂图的创建,这在其他库中可能是个挑战。...缺点 Altair的简单图表,如柱状图,可能看起来不像Seaborn或Plotly等库中的图表那样有风格,除非你指定自定义风格。...例如,使用泰坦尼克号数据创建同样的计数图,除了需要提前转换数据外,如果我们想让图表看起来漂亮,还需要设置条形图的宽度和颜色。
概述 前言 推荐 plotly bokeh pyecharts 后记 前言 更新:上一篇文章《python 数据可视化利器》中,我写了 bokeh、pyecharts 的用法,但是有一个挺强大的库 plotly...没写,主要是我看到它的教程都是在 jupyter notebooks 中使用,说来也奇怪,硬是找不到如何本地使用(就是本地输出 html 文件),所以不敢写出来。...使用方式: plotly 有 online 和 offline 两种方式,这里只介绍 offline 的。 ?...Wave') 只要将最后一行中的 py.iplot 替换为下面代码 py.offline.plot 便可以运行。...) 条形图 这配色看着还挺舒服的,比 pyecharts 条形图的配色好看一点。
不过饼图并不是我们可以使用的唯一选择,还有一些炫酷高级的图表可以表示比例或百分比,在本篇内容中 ShowMeAI 将给大家讲到另外9个备选可视化图形方案,具备相同的功能但实现效果不一样。...,我们需要刨去 Russia 之后看各国家占比,那又是另外一个分布情况,而这种灵活的交互式应用,可以借助于 Python 中的 Plotly 工具库完成,下面是交互式饼状图绘制代码:import plotly.express...25, b=25), showlegend=True)fig.show()图片 华夫饼图大家一定见过 GitHub 中的活跃天数图,大家有没有觉得,这也是一个非常酷的可视化方法,在可视化领域,这样的图叫做华夫饼图...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
px --plotly的高阶组件,同时提供了内置的数据集 fig = go.Figure() fig = go.Figure(data=go.Bar(y=[2, 3, 1])) # fig.add_trace...连续折线之间的区域被填充; 14、bar:条形图 在条形图中,每行data_frame表示为矩形标记; 15、timeline:时间轴图 在时间轴图中,每一行数据框都表示为日期类型x轴上的矩形标记...16、bar_polar:极坐标条形图 在极坐标条形图中,每一行都data_frame表示为极坐标中的楔形标记; 17、violin:小提琴图 在小提琴图中,将data_frame每一行分组成一个曲线标记...y(或者x,如果orientation是'h'时); 21、pie:饼图 在饼图中,数据帧的每一行表示为饼图的扇区。...dash_html_components和HTML属性有几点重要的不同: 1. 在HTML中,style属性是以分号分隔的字符串。在Dash中,你可以使用一个字典。
静态绘图的一些限制是,我们无法放大绘图中有趣的部分,也无法将鼠标悬停在绘图上以查看特定信息。 于是,plotly包闪亮登场了!...在下一节中,我们将使用gapminder数据来绘制印度和中国两国的社会经济随时间的发展情况。...印度和中国的人口 现在,我们要创建一个条形图,来展示印度和中国的人口随时间的变化。使用 plotly graph 对象模块创建绘图,分成2个步骤: 1. 设置图形函数,我们将在其中设置数据参数。...数据参数设置为一个列表,其中包含印度和中国的条形图函数 (go.Bar)。在 bar 函数中,我们将 x 轴设置为年份列,将 y 轴设置为人口列,将标记国家-颜色设置为印度-红色,中国-蓝色。 2....animation_frame:用于标记动画帧的dataframe列的值。在我们的示例中,参数设置为年份列。
Plotly Plotly[4]图形库提供了一种毫不费力的方式来创建交互式和高质量的图形。它提供了一系列类似于Matplotlib和Seaborn的图表类型,包括线图、散点图、面积图、条形图等等。...推荐阅读(点击阅读):Pandas+Matplotlib+Plotly,完美解决 Python 数据分析问题 优点 与R相似 如果你熟悉在R中创建绘图,并在使用Python时怀念它的功能,Plotly是一个很好的选择...这种互动性使你的可视化的消费者有能力自己去探索数据。 复杂地块中的简单性 Plotly简化了复杂图的创建,这在其他库中可能是个挑战。...缺点 Altair的简单图表,如柱状图,可能看起来不像Seaborn或Plotly等库中的图表那样有风格,除非你指定自定义风格。...例如,使用泰坦尼克号数据创建同样的计数图,除了需要提前转换数据外,如果我们想让图表看起来漂亮,还需要设置条形图的宽度和颜色。
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