本文以光大证券2021年8月发布的《碳中和行业(电新+环保)周报20210801》中的图表为例,简述图表定制的基本流程。
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 不管是生活还是工作中,定制都很常见。一谈到定制,会油然而生出一种专业感和高级感。 定制代表着量体裁衣,定制代表着充分适配,定制代表着专属设计。 图表也可以进行量身定制,定制后的图表标识性更强、更适合传播,能更好地为工作服务。 本文以光大证券2021年8月发布的《碳中和行业(电新+环保)周报20210801》中的图表为例,简述图表定制的基本流程。 01. 光大证券的图表优势 ---- 光大证券报告的图表格式统一、配色统一、区域划分统一,巧妙地运用线条、文字
目前我正在使用带有空子容器的 Expanded 在列的子项之间添加间隙,因此页面顶部和第一行之间有 10% 的“间隙”,两行之间还有 10% 的“间隙”
交互式数据可视化对探索性数据分析具有重要影响。在将任何描述性或预测性算法应用于数据集之前,必须首先了解这些特征如何相互关联以及它们如何在内部分布。许多可视化库提供了满足此要求的多种类型的图表。但另一个显而易见的事情是,为每个功能执行相同的绘图工作并滚动每个图表以比较每个功能的结果是一项艰巨的任务。
本文的目的是提供使用Matplotlib的简要介绍,Matplotlib是Python中最常用的绘图库之一。在本演练结束时,将了解如何制作几种不同类型的可视化以及如何操纵绘图的某些美学。可以在此处找到本教程中使用的数据。这个特定的数据集来自世界卫生组织收集的数据,它包含用于计算特定国家幸福得分的信息,例如国家的GDP,预期寿命,以及人们对该国政府腐败程度的看法。
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今天跟大家分享sparklines迷你图系列的第七篇——Comparision(+/-Variance)。 该图表用于表现指标增长率波动情况,波动范围-100%~100%之间。通过方向及填充颜色来区分
对日期进行插值是一项非常常见的任务。很多时候我们手头的时间序列都是不完整的,当中总会因为这样那样的原因漏了几天的观测,例如股票停牌了,观测仪器坏了,值班工人生病了等等。在分析时,我们为了获得完整的时间序列就需要“插入”那些丢失的日期。
我们通常看到的小而美的图表,一般都是经过图表制作者深层次加工过的成品。 而要想了解一个规范的商务图表制作过程,对图表的拆解与还原就显得非常重要。 今天的案例是关于三家电子消费业巨头:三星、苹果、华为的
highlights用于展示基因组上特定的区域的分布,通常情况下,还需要展示不同区域之间的关联,比如融合基因,CNV等信息,这样的信息就通过links 这个block 进行展示。
绘制网格的关键是使用 Python PIL ImageDraw.Draw.line() 方法。
Python的Matplotlib库是使用最广泛的数据可视化库之一。使用Matplotlib,可以使用各种图表类型(包括折线图、条形图、饼图和散点图)绘制数据。
\begin{table}[htbp] 表示表格的开始。中括号中的 htbp 表示的是表格的浮动格式。当然这个基本参数不仅仅只是对表格有用。需要注意的是,一般使用 [htb] 这样的组合,这样组合的意思就是Latex会尽量满足排在前面的浮动格式,就是 h-t-b 这个顺序,让排版的效果尽量好。 [h] 表示将表格放在当前位置。 [t] 表示将表格放置在页面的顶部。 [b] 表示将表格放置在页面的底部。 [p] 将表格放置在一只允许有浮动对象的页面上。 \caption{my table} 表示表格的标题,该设置可以放在 \begin{tabular} \end{tabular} 环境的前后,使得表格的标题显示在表格的上面或下面。\label{table1} 表示表格名字,用于正文中引用表格。 若要插入跨栏图表, 可以用浮动环境 table* 。\begin{table}[htbp] 变成 \begin{table*}[htbp] ,\end{table} 变成 \end{table*} 。 \begin{tabular}[位置]{列} 和 \begin{tabular*}{宽度}[位置]{列} 设置表格环境参数格式。 \begin{tabular}{|c|c|c|} 。一个 c 表示有一列,格式为居中显示,这是列必选参数。通过添加 | 来表示是否需要绘制竖线。|| 表示画二条紧相邻的竖直线。 l 表示该列左对齐。 c 表示该列居中对齐。 r 表示该列右对齐。 如果只需要某几列的宽度发生改变,可以使用 p{宽度} (以 cm 为单位或以 pt 为单位或 0.2\textwidth)来代替 c 参数,但是表格中的文字是默认左对齐的。因此此时可以添加 p{宽度}<{\centering} 来改变文本对齐方式,但此时需要添加包 \usepackage{array} 。在这里 \centering 参数可以被 \raggedleft 和 \raggedright 替换,分别表示为左对齐和右对齐。 也可以使用 tabular* (\begin{tabular*}{宽度}[位置]{列})环境参数,如上的 {宽度} 可以设置为 {10cm},表示整个表格的宽度为 10cm。但由于设置了表格的整体宽度,为了使表格对齐,需要使用表达式 @{\extracolsep{\fill}} ,但画正式表格一般 不推荐 使用这种表格方式(比较复杂,感觉一般用于画类似三线表格的图表中),可以通过命令调整整个表格的缩放。 \begin{tabular}[位置]{cc}。[位置] 中的参数是位置可选参数,该参数表示表格相对于外部文本行基线的位置,又称为垂直定位参数。一般为默认不设置,表示表格按照外部文本行的基线垂直居中。t表示表格顶部与当前外部文本行的基线重合。b 表示表格底部与当前外部文本行的基线重合。 可用 \setlength{\tabcolsep}{1pt} 来调整表格的列间距离 (十分推荐) 。 可用 \renewcommand\arraystretch{1.5} 来调整表格行间距,意思是将每一行的高度变为原来的1.5倍 (十分推荐) 。 如果表格太大,可以使用 \scalebox{1.5} 来对表格进行缩放,意思是将表格的大小变为原来的1.5倍 (十分推荐),使用的时候需要添加包 \usepackage{graphicx} 。
今天接着分享Evolution图表类型中的Area图表。 其实就是我们常见的区域图(或者叫面积图),它与折线图(昨天讲到的)都是用来呈现时间序列中的趋势走向和波动范围,进而对事物发展状态做出评价。 昨
在使用AI软件的过程中,我们多多少少还是会遇到一些问题。那么今天段老师就来和同学们聊一下,我们在使用AI中的一些提升效率的小技巧。希望可以帮助到正在学习的你~
前言 为什么学excel? 为了不再依赖别人来分析出结论,而是基于原始数据自己去分析,自己去控制结论的表现形式。 所有知识点都要学习吗? 版本、安装、运行,这一类的问题不应该占用学习的时间,因为这一类问题都可以通过自己思考、摸索或网络搜索来解决。如果这类简单的问题都要学习或记忆的话,那学习花费的时间就太多了,记忆量也太多了,远不如把学习跟记忆放在别的重要的地方。简单来说:要抓重点,不要浪费精力在不重要的事情上。 正文 excel 有没有自动提取信息的功能? 有,不单只提取数据,excel还可以自动合并数据
这个简单的例子有一系列数据。下面的图12所示的第一个显示了默认图表,我用金色和绿色填充颜色突出显示了两个单元格。
在这个例子中,我们使用了xyplot函数创建了一个散点图,然后通过修改layout参数来改变图表的布局。
Python的Matplotlib库是使用最广泛的数据可视化库之一。使用Matplotlib,可以使用各种图表类型绘制数据,包括折线图、条形图、饼图和散点图。
Stratified Rule-Aware Network for Abstract Visual Reasoning
这两行代码导入了 numpy 和 pandas 库。numpy 是 Python 中用于科学计算的基础库,提供了大量的数学函数工具,特别是对于数组的操作。pandas 是基于 numpy 构建的一个提供高性能、易用数据结构和数据分析工具的库。在本段代码中,numpy 用于生成随机数数组和执行数组操作,pandas 用于创建和操作 DataFrame。
VLOOKUP、数据透视表、条件格式…你用这几个技巧做,80%的工作需求都能解决。今天特意整理了这些操作技巧,拯救同在“表海”中挣扎的你,让你的工作效率超乎想象。
0到59的有2人,占29%;80-89的有1人,占14%;90-100的有4人,占57%
今天跟大家分享的图表是条形图组(辅助序列法)! ▽▼▽ 这个图表曾在之前的条件格式条形组图中介绍过。不过使用的工具不同,之前那个使用条件格式做成的,今天教大家使用辅助序列来做! ●●●●● 有时候我们
互联网时代,目标消费者需求变幻莫测与时俱进更加难以捉摸,在产品同质化竞争环境下,谁能率先抓住消费者的心,谁将在销售市场上占有一席之地。以下是市场调查问卷分析的案例,品牌休闲服购买因素分析,将高速我们是
3.复制划定区域,再进行黏贴,选择“仅复制数据”,这样一来,划定区域的公式会被消去,最后把不需要的数据进行删除就好。
Excel上玩出这么硬核的地图应用,李强老师的确有一手,不要以为在Tableau或PowerBI上轻松做出来,在Excel上做就没价值,论传播力Excel胜过前两者无数,稍加点自动化,就可以在Excel上自动做此类报表,非常有应用价值。
好多数据集都含缺失数据,缺失数据有多重表现形式 数据库中,缺失数据表示为NULL 在某些编程语言中用NA表示 缺失值也可能是空字符串(’’)或数值 在Pandas中使用NaN表示缺失值;
fmt命令用于编排文本文件,其会从指定的文件里读取内容,将其依照指定格式重新编排后,输出到标准输出设备,若指定的文件名为-,则fmt指令会从标准输入设备读取数据。
当我遇到一个新产品时,我首先想到的是他们如何实现CSS。当我遇到Meta的Threads时也不例外。我很快就探索了移动应用程序,并注意到我可以在网页上预览公共帖子。
对于 Jenkins 而言,可使用插件来可视化各种构建步骤的结果。有一些插件可用于呈现测试结果、代码覆盖率、静态分析等。这些插件通常都会获取给定构建步骤的构建结果,并在用户界面中显示它们。为了呈现这些细节,大多数插件使用静态 HTML 页面,因为这种类型的用户界面是 Jenkins 自 2007 年成立以来的标准可视化。
题目:给你一个链表的头节点 head ,该链表包含由 0 分隔开的一连串整数。链表的 开端 和 末尾 的节点都满足 Node.val == 0 。 对于每两个相邻的 0 ,请你将它们之间的所有节点合并成一个节点,其值是所有已合并节点的值之和。然后将所有 0 移除,修改后的链表不应该含有任何 0 。 返回修改后链表的头节点 head 。
今天给大家分享一篇可视化干货,介绍的是功能强大的开源 Python 绘图库 Plotly,教你如何用超简单的(甚至只要一行!)代码,绘制出更棒的图表。
R语言必学的原因是丰富的图表和Biocductor上的各种生信分析R包,且包的使用是一通百通的。
今天要分享的是瀑布图的两个案例应用。 因为瀑布图的用法比较特殊,在数据组织方面需要很强的技巧,所以这里再用两个案例来讲解瀑布图的用法。 首先来看第一个案例图,根据我们上一篇讲述瀑布图的经验,需要先分析
NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库,支持大量的维度数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。是在学习机器学习、深度学习之前应该掌握的一个非常基本且实用的Python库。
python处理Excel实现自动化办公教学(数据筛选、公式操作、单元格拆分合并、冻结窗口、图表绘制等)【三】
语法 CREATE [UNIQUE] [CLUSTERED|NONCLUSTERED] INDEX index_name ON table_name [WITH FILLFACTOR=X]
简单来说,A 表和 B 表的 Hash Join 需要我们选择一个 Inner 表来构造哈希表,然后对 Outer 表的每一行数据都去这个哈希表中查找是否有匹配的数据。
https://towarddatascience.com/the-next-level-of-data-visualization-in-python-dd6e99039d5e
接着上节继续学习,在本章中,你将从网上下载数据,并对这些数据进行可视化。网上的数据多得难以置信,且大多未经过仔细检查。如果能够对这些数据进行分析,你就能发现别人没有发现的规律和关联。我们将访问并可视化以两种常见格式存储的数据:CSV和JSON。我们将使用Python模块csv来处理以CSV(逗号分隔的值)格式存储的天气数据,找出两个不同地区在一段时间内的最高温度和最低温度。然后,我们将使用matplotlib根据下载的数据创建一个图表,展示两个不同地区的气温变化:阿拉斯加锡特卡和加利福尼亚死亡谷。在本章的后
原文:https://towardsdatascience.com/the-next-level-of-data-visualization-in-python-dd6e99039d5e
最近,孩子在万门大学上学习了Excel,拿了几道题考考我。我自认为Excel功底还不错,从Office 2000一直用到现在的Office 365,窗口冻结、区域命名、数据筛选,透视表,高级公式,还有VBA编程等等,不算精通也算高手,但一做题,发现不知道的技巧还真不少。
最近有一个要修改PE文件的需求,就先从EXE文件下手吧,我也是初学一个小时而已,不过之前接触过一点汇编罢了,这篇文章算是个DEMO,主要的思路是将其反汇编得到汇编代码后,然后手动修改他的逻辑首先跳转到弹框区域再跳转回来去执行原来的代码,相关的工具有ollydbg,以及要修改的一个xp系统自带的扫雷软件,还有参考的文章,都会在文末给出。
今天要跟大家分享的是think-cell chart系列的第二篇——堆积百分比柱形图! 我们还是先欣赏一下使用think-cell chart制作的堆积百分比柱形图呈现的效果如何! 该图表整体制作过程
Java 和 Python 一直都是两种很火很强大的编程语言,对于刚开始起步学习编程的同学来说,会迷惑且最经常问的问题是,我该学 Java 还是 Python,是不是 Python 容易学,或是应该先学什么编程语言等等这样的问题。作为一名 Java 程序员,肯定会建议你先学 Java,然后再学 Python,但如果你问一个 Python 程序员,可能会得到一个完全相反的答案。与此同时,Python 已经不再是乳臭未干的黄毛小子了,它已经成长而且和主流的编程语言,像 Java,C++ 有的一拼。当最开始接触
Java 和 Python 一直都是两种很火很强大的编程语言,对于刚开始起步学习编程的同学来说,会迷惑且最经常问的问题是,我该学 Java 还是 Python,是不是 Python 容易学,或是应该先学什么编程语言等等这样的问题。作为一名 Java 程序员,肯定会建议你先学 Java,然后再学 Python,但如果你问一个 Python 程序员,可能会得到一个完全相反的答案。与此同时,Python 已经不再是乳臭未干的黄毛小子了,它已经成长而且和主流的编程语言,像 Java,C++ 有的一拼。当最开始接
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