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图表解析系列之柱状图

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”。...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 适用场景 柱状图最适合对分类的数据进行比较。尤其是当数值比较接近时,由于人眼对于高度的感知优于其他视觉元素(如面积、角度等),因此,使用柱状图更加合适。...图中左侧为现在的最高税率 35%,右侧则是第二年 1 月 1 日的最高税率 39.6%。 图片 看这幅图时,你对未来减税政策结束有什么看法?或许担心税率的大幅提升?让我们仔细看看。...这意味着条形图理论上应该向下延伸到页面的底部。事实上,按图中的画法,视觉增长达到了 460% [条形图的高度是 35-34=1 和 39.6-34=5.6,所以(5.6-1)/1=460%〕。

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总结了50个最有价值的数据可视化图表

有序条形图(Ordered Bar Chart) 有序条形图有效地传达了项目的排名顺序。但是,在图表上方添加度量标准的值,用户可以从图表本身获取精确信息。 16....下面的图表示基于类型变量对频率条进行分组,从而更好地了解连续变量和类型变量。 21....通过对条形图进行着色,可以将分布与表示颜色的另一个类型变量相关联。 22. 密度图(Density Plot) 密度图是一种常用工具,用于可视化连续变量的分布。...通过“响应”变量对它们进行分组,您可以检查 X 和 Y 之间的关系。 以下情况用于表示目的,以描述城市里程的分布如何随着汽缸数的变化而变化。 23....条形图(Bar Chart) 条形图是基于计数或任何给定指标可视化项目的经典方式。在下面的图表中,我为每个项目使用了不同的颜色,但您通常可能希望为所有项目选择一种颜色,除非您按组对其进行着色。

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    为什么你觉得Matplotlib用起来很困难?因为你还没看过这个思维导图

    我们对于这张思维导图中的主要图例做一些解释: 散点图 散点图非常适合显示两个变量之间的关系,因为您可以直接看到数据的原始分布。您还可以通过如下图所示的对组进行颜色编码来查看不同数据组的这种关系。 ?...完全没有异议只需使用另一个参数(如点大小)对第三个变量进行编码,如下面的第二个图所示,我们把这个图叫做冒泡图。 ?...使用条形图(而不是散点图)可以让我们清楚地看到每个箱子频率之间的相对差异。...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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    掌握了这些图表的关系,你也可以成为数据图表专家

    1、偏差 偏差其实可以理解为我们在统计学里学的数据的“标准差”,可以反映出一组数据的稳定性,在偏差的数据展现形式上,一般是以0刻度为基础,然后以柱状图,条形图等形式,来呈现正负值,在这个图形的原始数据上...,另外一组数据则根据排序的数据来展示他的数据趋势,最终我们来判断两组数据之间的关系。...3、排列 这个排列的关系,其实可以理解为数据的大小的对比,在对数量大小对比上,我们一般会选择条形图来对数据进行对比。...当然在案例里,类条形图还有气泡图等 4、分布 分布的关系可以理解为其实是一个频率的关系,比如在我们散点图中,我们可以根据散点来看数据的分布,比如在直方图中,我们对薪酬做分组,然后看每个组的人员数量或者占比的分布...,在图表的案例中,都是用了这种思维,只是在数据的分组中,数据间隔不同。

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    React 分析器简介

    开发者工具的分析器按提交对性能信息进行分组。 提交展示在分析器顶部附近的条形图中: [提交条形图的简介] 图表中的每个条形表示单个提交,当前选定的提交为黑色。...你可以单击条形图(或左/右箭头按钮)来选择其他提交。 每个条形的颜色和高度对应该次提交渲染所需的时间。 (较高的黄色条形比较短的蓝色条形耗费的时间长。)...图表中的每个条形代表一个React组件, (如: App, Nav)。 条形的大小和颜色代表渲染该组件及其子组件所需的耗时。 (条形的宽度代表组件 上次渲染 的耗时,颜色代表 当前提交 的耗时。)...图表中的每个条形代表一个 React 组件 (如: App,Nav)。 对图表进行排序,以便渲染耗时最长的组件位于顶部。...组件图以条形图的方式提供这些信息。 图表中的每个条形代表组件渲染的时间。 每个条形的颜色和高度对应于组件 相对于其他组件 的指定提交的渲染耗时。

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    统计02:怎样描绘数据

    还有一些参数要通过对群体成员进行排序才能获得。比如群体的最大值(max)和最小值(min)。在这一类参数中,还经常会用到中位数(median)和四分位数(quartile)。...条形图绘制的是一个个竖直的长条,这个长条的高度就代表了取值。还是用上面2011年GDP的数据,用条形图绘制出来就是: ? 条形图有水平和竖直两个方向。...如果想知道数值,那么可以直接从数据表中读出来,大可以不必画条形图。统计绘图中更常用一种从条形图中衍生出来的绘图方式:直方图(histogram)。...直方图会对群体数据进行预处理,然后再把预处理结果用条形图的形式画出来。举一个简单的例子,在绘图中呈现湘北高中所有学生的身高数据。...因此,直方图先进行了一次分组的预处理,然后用条形图的办法,画出了每个组中包含的成员总数。在分组的处理中,一些原始信息丢失,以至于从竖条中没办法读出学生的具体身高。但得到简化的信息变得更容易理解。

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    R in action读书笔记(3)-第六章:基本图形

    6.1条形图 条形图通过垂直的或水平的条形展示了类别型变量的分布(频数)。函数:barplot(height) 6.1.1简单的条形图 ?...6.1.2推砌条形图和分组条形图 如果height是一个矩阵而不是一个向量,则绘图结果将是一幅堆砌条形图或分组条形图。...若beside=FALSE(默认值),则矩阵中的每一列都将生成图中的一个条形,各列中的值将给出堆砌的“子条”的高度。...若beside=TRUE,则矩阵中的每一列都表示一个分组,各列中的值将并列而不是堆砌。 ? ? 6.1.3均值条形图 条形图并不一定要基于计数数据或频率数据。...6.1.5棘状图 在结束关于条形图的讨论之前,让我们再来看一种特殊的条形图,它称为棘状图(spinogram)。棘状图对堆砌条形图进行了重缩放,这样每个条形的高度均为1,每一段的高度即表示比例。

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    R语言入门之点图和条形图

    除此以外,groups参数可以对x进行分组,gcolor指定各个组的颜色,而cex则可以控制标签的尺寸。在这里我们仍将使用R内置的mtcars数据集来演示。...labels=rownames(mtcars),cex=0.7, main="Gas Milage for Car Models", xlab="Miles Per Gallon") # 对数据进行分组绘图...# 按照mpg进行排序, 利用cylinder这个变量进行分组和上色 # cylinder是指汽车的气缸数 # 这里需要新建变量color用来存储颜色信息 x 条形图中我们可以看到不同挡数汽车的数目,也即车型在挡数上的分布,3挡的汽车类型最多。...这里设置beside=T,则将前一张图中的每一条带拆成两部分水平放置,效果其实是相似的。 注意事项 1. 条形图的绘制不必非得是计数或者频数类数据。

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    科研绘图你值得注意的14个点 (1)

    最好不要用条形图来区分均值,或者至少在确定使用条形图之前,先检查几个关键点。 2....在热图或颜色渐变中,一个常见的错误是让最浅或最深的颜色代表一些随意的数值,这就像条形图中最长的条不代表最大值一样糟糕。你能想象这种情况吗? 4....条形图之所以普遍,是因为多因素实验非常普遍。但是,条形图的设计并不适合其传达目的。要有效地展示多因素实验的结果,需要精心设计,通过感兴趣的因素进行分组或分面。...如果不对行和列进行重排,我们无法从热图中获取任何有价值的信息。我们可以通过聚类来重排行和列,但这并不是唯一的方法。当然,如果行和列对应于物理实体(比如96孔板的行和列),那么你就不能对它们进行重排。...但至少考虑对行和列进行重排是一个非常好的做法。 6. 未审视异常值的情况下创建热图 热图中的异常值可能会极大地影响我们对可视化的理解和解释。这一点在所有使用颜色来展示数值数据的图表中都是通用的。

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    50 个数据可视化图表

    有序条形图(Ordered Bar Chart) 有序条形图有效地传达了项目的排名顺序。但是,在图表上方添加度量标准的值,用户可以从图表本身获取精确信息。 16....下面的图表示基于类型变量对频率条进行分组,从而更好地了解连续变量和类型变量。 21....通过对条形图进行着色,可以将分布与表示颜色的另一个类型变量相关联。 22. 密度图(Density Plot) 密度图是一种常用工具,用于可视化连续变量的分布。...通过“响应”变量对它们进行分组,您可以检查 X 和 Y 之间的关系。以下情况用于表示目的,以描述城市里程的分布如何随着汽缸数的变化而变化。 23....条形图(Bar Chart) 条形图是基于计数或任何给定指标可视化项目的经典方式。在下面的图表中,我为每个项目使用了不同的颜色,但您通常可能希望为所有项目选择一种颜色,除非您按组对其进行着色。

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    50个最有价值的数据可视化图表(推荐收藏)

    有序条形图(Ordered Bar Chart) 有序条形图有效地传达了项目的排名顺序。但是,在图表上方添加度量标准的值,用户可以从图表本身获取精确信息。 ? 16....下面的图表示基于类型变量对频率条进行分组,从而更好地了解连续变量和类型变量。 ? 21....通过对条形图进行着色,可以将分布与表示颜色的另一个类型变量相关联。 ? 22. 密度图(Density Plot) 密度图是一种常用工具,用于可视化连续变量的分布。...通过“响应”变量对它们进行分组,您可以检查 X 和 Y 之间的关系。以下情况用于表示目的,以描述城市里程的分布如何随着汽缸数的变化而变化。 ? 23....条形图(Bar Chart) 条形图是基于计数或任何给定指标可视化项目的经典方式。在下面的图表中,我为每个项目使用了不同的颜色,但您通常可能希望为所有项目选择一种颜色,除非您按组对其进行着色。 ?

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    统计02:怎样描绘数据

    还有一些参数要通过对群体成员进行排序才能获得。比如群体的最大值(max)和最小值(min)。在这一类参数中,还经常会用到中位数(median)和四分位数(quartile)。...条形图绘制的是一个个竖直的长条,这个长条的高度就代表了取值。还是用上面2011年GDP的数据,用条形图绘制出来就是: ? 条形图有水平和竖直两个方向。...如果想知道数值,那么可以直接从数据表中读出来,大可以不必画条形图。统计绘图中更常用一种从条形图中衍生出来的绘图方式:直方图(histogram)。...直方图会对群体数据进行预处理,然后再把预处理结果用条形图的形式画出来。举一个简单的例子,在绘图中呈现湘北高中所有学生的身高数据。...因此,直方图先进行了一次分组的预处理,然后用条形图的办法,画出了每个组中包含的成员总数。在分组的处理中,一些原始信息丢失,以至于从竖条中没办法读出学生的具体身高。但得到简化的信息变得更容易理解。

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    统计02:怎样描绘数据

    还有一些参数要通过对群体成员进行排序才能获得。比如群体的最大值(max)和最小值(min)。在这一类参数中,还经常会用到中位数(median)和四分位数(quartile)。...条形图绘制的是一个个竖直的长条,这个长条的高度就代表了取值。还是用上面2011年GDP的数据,用条形图绘制出来就是: ? 条形图有水平和竖直两个方向。...如果想知道数值,那么可以直接从数据表中读出来,大可以不必画条形图。统计绘图中更常用一种从条形图中衍生出来的绘图方式:直方图(histogram)。...直方图会对群体数据进行预处理,然后再把预处理结果用条形图的形式画出来。举一个简单的例子,在绘图中呈现湘北高中所有学生的身高数据。...因此,直方图先进行了一次分组的预处理,然后用条形图的办法,画出了每个组中包含的成员总数。在分组的处理中,一些原始信息丢失,以至于从竖条中没办法读出学生的具体身高。但得到简化的信息变得更容易理解。

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    科研绘图你值得注意的14个点 (2)

    在点状图和线形图中,数据值是通过在x轴和y轴上的位置来表示的。这种表示方法同样适用于其他基于位置的图表,比如箱形图。而在条形图中,数据值是通过条形与x轴的距离,也就是条形的长度来表示的。...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....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。...但是,当样本和类别数量众多时,为了有效传达信息,堆叠条形图需要进行优化,这里的“优化”指的是对样本进行合理分组和排序。 这里有一个包含100个样本和8个成员类别的数据示例。...由于样本和类别众多,如果不对条形图的顺序进行优化,很难从图表中看出任何信息。我在看什么?优化条形图的顺序后,哇,这真的让图表变得清晰多了,不是吗? 14.

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    50种常见Matplotlib科研论文绘图合集!赶紧收藏~~

    这可用于对这些组上的大量数据和计算操作进行分组。 reset_index重置DataFrame的索引,并使用默认值。如果DataFrame具有MultiIndex,则此方法可以删除一个或多个级别。...03 排序 (Ranking) 15、有序条形图 (Ordered Bar Chart) 有序条形图有效地传达了项目的排名顺序。但是,在图表上方添加度量标准的值,用户可以从图表本身获取精确信息。...下面的图表示基于类型变量对频率条进行分组,从而更好地了解连续变量和类型变量。 也可以看成堆叠图的形式,同样适用于空气质量的分级。...通过对条形图进行着色,可以将分布与表示颜色的另一个类型变量相关联。 22、密度图 (Density Plot) 密度图是一种常用工具,用于可视化连续变量的分布。...通过“响应”变量对它们进行分组,您可以检查 X 和 Y 之间的关系。以下情况用于表示目的,以描述城市里程的分布如何随着汽缸数的变化而变化。

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    R语言可视化—饼图

    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...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。...在饼图中,position_stack(vjust = 0.5)用于将标签(如百分比)放置在每个饼图扇形区域的中间位置,从而使得标签更清晰地显示在每个部分的中心。...绘制饼图 pie <- ggplot(data,aes(x="",y=value,fill=group))+ geom_bar(width = 1,stat = "identity")+#画条形图.../results/Figure 1A.pdf') 其中如何在饼图外加分组名称暂未研究明白。

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    这些条形图的用法您都知道吗?

    在R语言的ggplot2包中,读者可以借助于geom_bar函数轻松地绘制条形图。对于条形图大家对其的印象是什么呢?又见过哪些种类的条形图呢?在本篇文章我将带着各位网友说道说道有关条形图的哪些品种。...:用于设置条形图的其他属性信息,如统一的边框色、填充色、透明度等; width:用于设置条形图的宽度,默认为0.9的比例; binwidth:该参数在条形图中已不再使用,但可以使用在绘制直方图的geom_histogram...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...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...堆叠条形图也有弊端,那就是只能够解决可叠加问题的可视化,假设数值型指标不能够叠加(如平均薪资、渗透率等指标是不能相加的),就不可以使用该类图形,但不妨可以试试水平交错条形图。

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    「R」ggplot2数据可视化

    几何对象是用以呈现数据的几何图形对象,如条形、线条和点。 图形属性是几何对象的视觉属性,如x坐标和y坐标、线条颜色、点的形状等。 数值的值和图形属性之间存在着某类映射。...、线和填充区域的边界进行着色 fill 对填充区域着色,如条形和密度区域 alpha 颜色的透明度,从0(完全透明)到1(不透明) linetype 图案的线条(1=实线,2=虚线,3=点,4=点破折号...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。...Salaries by phd.png 最后,我们可以用一个分组的条形图按学术等级和性别来可视化教授的人数(三种条形图方式): ? Number by Rank1.png ?...scale_y_continuous() breaks=指定刻度标记、labels=指定刻度标记标签、limits=控制要展示的值的范围 scale_x_discrete()和scale_y_discrete() breaks=对因子的水平进行放置和排序

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