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R语言之可视化（25）绘制相关图（ggcorr包）

以下是一些示例，说明如何将不同的关联方法传递给ggcorr： # Pearson correlation coefficients, using pairwise observations (default...对色阶的进一步控制包括name参数（用于设置其标题），legend.size参数（用于设置图例文本的大小）和legend.position参数（用于控制图例的显示位置）。...此外，用户可以通过min_size和max_size参数设置圆的最小和最大大小： ? 在该小插图的末尾示出了对ggcorr的几何形状的附加控制。...控制变量标签 在上面的几个例子中，变量标签的渲染（在相关矩阵的对角线上示出）不一定是最佳的。 要修改这些标签的方面，用户所要做的就是将geom_text支持的任何参数直接传递给ggcorr。...当色标是连续色彩渐变时，可以通过将limits参数设置为FALSE来实现： ggcorr(nba[, 2:15], limits = FALSE) ?

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    基于geopandas的空间数据分析—geoplot篇(上)

    中的cmap使用方式一致，用于控制色彩映射方案 scheme：作用类似geopandas中的scheme参数，用于控制分层设色，详见本系列文章的分层设色篇，但不同的是在geoplot0.4.0版本之后此参数不再搭配分层数量...不为None时，用于设定散点大小尺寸范围，格式为(min, max) s：当scale设置为None时，用于控制散点的尺寸大小 color：当hue设置为None时，用于控制散点的填充色彩 marker...：用于设定散点的形状 alpha：控制全局色彩透明度 linewidths：控制散点轮廓宽度 edgecolors：控制散点轮廓颜色 legend：bool型，用于控制是否显示图例 legend_var...：传入'hue'或scale，当设定为hue时图例显示色彩映射信息，当设定为'scale'时图例显示大小映射信息 legend_values：list型，用于自定义图例显示的各个具体数值 legend_labels...：list型，用于自定义图例显示的各个具体数值对应的文字标签，与legend_values搭配使用 legend_kwargs：字典，在legend参数设置为True时来传入更多微调图例属性的参数 extent

    2.2K30

    （数据科学学习手札82）基于geopandas的空间数据分析——geoplot篇(上)

    从这个简单的例子中我们可以大致了解到，geoplot在geopandas处理好的数据基础上，针对不同类型图层封装了各自不同的API，由用户自主传入对应类型的矢量数据进行图层叠加，以得到最终结果，且可以兼容...中的cmap使用方式一致，用于控制色彩映射方案 scheme：作用类似geopandas中的scheme参数，用于控制分层设色，详见本系列文章的分层设色篇，但不同的是在geoplot0.4.0版本之后此参数不再搭配分层数量...：用于设定散点的形状 alpha：控制全局色彩透明度 linewidths：控制散点轮廓宽度 edgecolors：控制散点轮廓颜色 legend：bool型，用于控制是否显示图例 legend_var...：传入'hue'或scale，当设定为hue时图例显示色彩映射信息，当设定为'scale'时图例显示大小映射信息 legend_values：list型，用于自定义图例显示的各个具体数值 legend_labels...：list型，用于自定义图例显示的各个具体数值对应的文字标签，与legend_values搭配使用 legend_kwargs：字典，在legend参数设置为True时来传入更多微调图例属性的参数

    2.3K20

    教你在Tableau中绘制蝌蚪图等带有空心圆的图表（多链接）

    我之前遇到过这种情况并且多年来尝试过各种方法，所以我会分享自己一些的尝试和简单的解决方法，用于在Tableau中使用空白圆绘制蝌蚪图等图表。...Adam McCann有个有趣的想法。他建议用“I”在圆圈内部加个标签并使之变白。我想到的一个类似的方法是利用字符作为标签并用白色填充圆圈。...但我发现如何将标签准确的放在圆圈中心和找到正确的字体大小仍是难题。 那么我们看看另一种构建此图表的方式。 建立一个基本的蝌蚪图 创建一个基本的蝌蚪图非常简单直接。...现在你的图例中应该有12种颜色。 双击图例中的任意颜色以打开编辑颜色菜单 将所有销售圈（副本）颜色改为白色(或背景颜色)并根据需要指定其他颜色。...或者也可双击图例中的一个尺寸图标，然后选择“反转”。 双击图例中的一个尺寸图标并使总和（销售圈(副本)）的小点更大。 你现在应该有一个类似的蝌蚪图表，并且没有线条穿过了圆圈。

    8.5K50

    （数据科学学习手札43）Plotly基础内容介绍

    tickwidth：int型，设置刻度标签的像素宽度 　　　　tickcolor：str型，传入十六进制色彩，用于控制刻度标签的颜色 　　　　tickfont：字典型，同前面所有字典型字体控制参数...，用于对刻度标签进行单独控制 　　　　tickangle：int型，设置刻度标签的旋转角度 　　　　showline：bool型，控制是否绘制出该坐标轴上的直线部分 　　　　linecolor：str型...showlegend：bool型，控制是否绘制图例 legend：字典型，用于控制用图例相关的所有属性的设置，主要键如下： 　　　　bgcolor：str型，十六进制设置图例背景颜色 　　　　bordercolor...，设置图例各元素的堆叠方向，'v'表示竖直，'h'表示水平堆叠 　　　　x：数值型，-2到3之间，用于设置图例在水平方向上的位置，默认为1.02 　　　　xanchor：str型，用于直接设置图例水平位置的固定位置...，有'left'、'center'、'right'和'auto'几个可选项 　　　　y：数值型，-2到3之间，用于设置图例在竖直方向上的位置，默认为1 　　　　yanchor：str型，用于直接设置图例竖直方向上的固定位置

    3.6K40

    Python可视化神器——Plotly详细教程

    对于不同的graph_obj，trace的配置格式也各有不同之处。...型，传入十六进制色彩，用于控制刻度标签的颜色 　　　　tickfont：字典型，同前面所有字典型字体控制参数，用于对刻度标签进行单独控制 　　　　tickangle：int型，设置刻度标签的旋转角度 　　　　...2.4.3 图例 showlegend：bool型，控制是否绘制图例 　　legend：字典型，用于控制用图例相关的所有属性的设置，主要键如下： 　　　　bgcolor：str型，十六进制设置图例背景颜色...str型，用于直接设置图例水平位置的固定位置，有'left'、'center'、'right'和'auto'几个可选项 　　　　y：数值型，-2到3之间，用于设置图例在竖直方向上的位置，默认为1 　　　　...yanchor：str型，用于直接设置图例竖直方向上的固定位置，有'top'、'middle'、'bottom'和'auto'几个选项 下面是一个简单的例子： 将图例的位置挪动到图像中心，即百分比上（0.5,0.5

    30.9K63

    CSS3圆角边框“完全解读”

    但是当CSS3的这个border-radius出现之后，对于开发者而言简直就是福利，只需要在需要圆的地方给上一句代码就可以了。...radius其实指的是边框所在圆的半径，这个CSS3属性不仅能够创建圆角，还可以创建椭圆角（如图下图第2），而把这些角按照不同的顺序和大小来展现，也能够绘制成多种多样的图形。...以下图例就是通过定义border-radius得到的效果。 ? 基本语法 想要完成上述的这些图例，我们及很有必要来了解一下其语法到底是怎么样的。...1）Pac-Man 经典的“吃豆人”游戏是一个缺了四分之一的圆形，把它画出来，那必然是需要用到圆角属性的，当然除了圆角，还需要借助一个transparent（指定全透明色彩）属性来配合。...3）阴阳图 本案例展示了一个阴阳图的做法，通过使用标签的伪元素、元素边框以及定位的操作，用层叠的视觉效果给大家展示一个"八卦"的样子。

    2.1K50

    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。...关注图表可读性 为了考虑到色盲用户，您可以使用其他方法来强调数据，例如高对比度的阴影，形状或 纹理。 将文本标签应用于数据还有助于阐明其含义，同时消除了对图例的需求。...文本排版 文本可用于标记不同的图表元素，包括： 图表标题 数据标签 X、Y轴标签 图例 优先级最高的文本通常是图表标题，X、Y轴标号和图例优先级最低。 ?...使用文字标签和CION可以清楚地表示关键信息。 ? 禁止。 避免单一使用ICON来表示重要信息。 ? ICON同时补充了色彩的含义。...文本标签和图例 简单图表中可以直接在图表元素上显示文本标签，但是，密集的数据图表最好使用图例。 ? 使用文本标签的折线图 ?

    6.1K31

    Matplotlib 中文用户指南 3.6 图例指南

    本指南使用一些常见术语，为了清楚起见，这些术语在此处进行说明： 图例条目 图例由一个或多个图例条目组成。 一个条目由一个键和一个标签组成。 图例键 每个图例标签左侧的彩色/图案标记。...图例标签 描述由键表示的句柄的文本。 图例句柄 用于在图例中生成适当条目的原始对象。 控制图例条目 不带参数调用legend()会自动获取图例句柄及其相关标签。...以下示例演示如何将两个图例的键相互叠加： import matplotlib.pyplot as plt from numpy.random import randn z = randn(10) red_dot...markerfirst: [ True | False ] 如果为True，则图例标记位于图例标签的左侧，如果为False，图例标记位于图例标签的右侧。...fancybox：None或布尔值 控制是否应在构成图例背景的FancyBboxPatch周围启用圆边。 默认值为None，它将从legend.fancybox rcParam中获取值。

    1.6K10

    基于geopandas的空间数据分析—geoplot篇(下)

    中的对象 hue：传入对应df中指定列名或外部序列数据，用于映射面的颜色，默认为None即不进行设色 cmap：和matplotlib中的cmap使用方式一致，用于控制色彩映射方案 alpha：控制全局色彩透明度...：list型，用于自定义图例显示的各个具体数值对应的文字标签，与legend_values搭配使用 legend_kwargs：字典，在legend参数设置为True时来传入更多微调图例属性的参数 extent...的参数传入，便得到理想的效果： 图9 2.3 Sankey 桑基图专门用于表现不同对象之间某个指标量的流动情况，譬如最常见的航线流向情况，其本质是对线数据进行可视化，并将指标值映射到线的色彩或粗细水平上...即不进行设色 cmap：和matplotlib中的cmap使用方式一致，用于控制色彩映射方案 alpha：控制全局色彩透明度 scheme：作用类似geopandas中的scheme参数，用于控制分层设色...legend_labels：list型，用于自定义图例显示的各个具体数值对应的文字标签，与legend_values搭配使用 legend_kwargs：字典，在legend参数设置为True时来传入更多微调图例属性的参数

    1.6K50

    （数据科学学习手札83）基于geopandas的空间数据分析——geoplot篇(下)

    中的对象 hue：传入对应df中指定列名或外部序列数据，用于映射面的颜色，默认为None即不进行设色 cmap：和matplotlib中的cmap使用方式一致，用于控制色彩映射方案 alpha：控制全局色彩透明度...：list型，用于自定义图例显示的各个具体数值对应的文字标签，与legend_values搭配使用 legend_kwargs：字典，在legend参数设置为True时来传入更多微调图例属性的参数...图9 2.3 Sankey 　　桑基图专门用于表现不同对象之间某个指标量的流动情况，譬如最常见的航线流向情况，其本质是对线数据进行可视化，并将指标值映射到线的色彩或粗细水平上，而geoplot中的sankey...中的cmap使用方式一致，用于控制色彩映射方案 alpha：控制全局色彩透明度 scheme：作用类似geopandas中的scheme参数，用于控制分层设色，详见本系列文章的分层设色篇，但不同的是在...legend_labels：list型，用于自定义图例显示的各个具体数值对应的文字标签，与legend_values搭配使用 legend_kwargs：字典，在legend参数设置为True时来传入更多微调图例属性的参数

    1.8K30

    Matplotlib可视化50图：散点图（1）

    ) #装饰图形 plt.legend() #显示图例 plt.show() #让图形显示 result 例子 # 除了两列X之外，还有标签y的存在 # 在机器学习中，经常使用标签y作为颜色来观察两种类别的分布的需求...# 查看使用的标签，如下图 categories 颜色 plt.cm.tab10() 用于创建颜色的十号光谱，在 matplotlib 中，有众多光谱供我们选择：https://matplotlib.org...光谱tab10中总共只有十种颜色，如果输入的浮点数比较接近，会返回类似的颜色。这种颜色会以元祖的形式返回，表示为四个浮点数组成的RGBA色彩空间或者三个浮点数组成的RGB色彩空间中的随机色彩。...= 12 params = {'axes.titlesize': large, # 子图上的标题字体大小 'legend.fontsize': med, # 图例的字体大小...plt.legend(fontsize=12) # 图例的字体大小 plt.show() result

    1K30

    数据可视化，除了炫目你真的看懂内涵了嘛？

    •背景——据说是南丁格尔（对，就是你知道的那个南丁格尔）出于公务人员对统计结果不重视的忧虑，发展出一种色彩绚烂的表达形式，以让人印象深刻，用以表达军医院季节性死亡率，并最终使医改提案获得了高层支持。...•归类——尽管一些报表生成工具也把它归类到饼图了，但其本质是圆型直方图 •典型应用——用于夸张、突出数据的差距，因为半径长一点，面积差距就很大。...图例说明：用于表示数据间的关系和流量。外围不同颜色圆环表示数据节点，弧长表示数据量大小。内部不同颜色连接带，表示数据关系流向、数量级和位置信息，连接带颜色还可以表示第三维度信息。...首尾宽度一致的连接带表示单向流量（从与连接带颜色相同的外围圆环流出），而首尾宽度不同的连接带表示双向流量。外层加入比例尺，还可以一目了然的发现数据流量所占比例。...•背景——是一种特定类型的流程图，图中延伸的分支的宽度对应数据流量的大小，通常应用于能源、材料成分、金融等数据的可视化分析。

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    相关矩阵可视化-神颜R包！

    今天小编就将给大家分享一个精美的R语言绘制相关系数矩阵的软件包：ggcorr。ggcorr函数主要用于绘制相关矩阵图，它的主要依赖包是ggplot2。...= 2,##当geom设置为“圆”时，圆的最小尺寸。...max_size = 6,##当geom设置为“圆”时，圆的最大尺寸。 label = FALSE,##是否向绘图中添加相关系数。...，默认在下 legend.size = 9,##图例标题和标签的大小 ... ) 02 绘图实例 使用自带的mtcars数据作为样本 ##获取mtcars数据## data=mtcars ##查看数据格式...2、ggcorr应用比较简单，制图精美，可以满足我们绘制漂亮的相关性图形的需求。 了解了这么多，大家可以将它应用于实际，去绘制属于自己的相关性图啦！

    1.5K30

    Matlab中的画图函数

    一、二维曲线和图形 MATLAB提供了多种二维图形的绘制命令 命令名 含义和功能 area 面域图；主要用于表现比例、成分 bar 直方图；主要用于统计数据 compass 射线图；主要用于方向和速度...该命令的输入量(x,y,’s’)称为平面绘图三元组。他们分别指定平面曲线的几何位置、点形、线型和色彩。 (1)....of display scaling on plotting results) 例：比较(Default, axis square, axis equal, axis tight)几种不同的显示方式的显示效果....’, 圆’o’, 加号’+’, 星号’*’, x符号’x’, 方形’s’, 菱形’d’, hexagram ‘h’，上三角△ ‘^’, 下三角▽ ‘v’, 左三角'’, 正五边形’p...’ 命令：plot(x,y,’—’), plot(x1,y1,’:’,x2,y2,’*’) 例1：选择不同的线形绘图。

    3.4K20

    R语言在地图上绘制月亮图、饼状图数据可视化果蝇基因种群

    月亮图也是如此，它把一个圆分成多个部分，这些部分的面积代表整个圆的比例，但在月亮图中，这些部分被画成圆的月牙形，就像月相。 ? 使用月亮图而不是饼图背后的动机主要是审美的选择。...在研究受试者对不同图表类型中百分比的感知时，"圆形切片 "的表现与饼图类似。月亮图与 "圆形切片 "的不同之处在于，后者是在一个基础圆上滑动第二个同样大小的圆盘，更像是月食而不是月相。...图例关键字 三个关键字，用于不同类型的图例：默认值，绘制一个右边的悬臂月（见上文）。 left从左边画出一个新月，与长臂月互补，这对组合图例很有用。...key画的是一个圆。它类似于 "点 "的形状，但计算方式略有不同，所以如果你想让图例月亮的尺寸和月亮的尺寸相匹配，就更合适。...Harvey balls哈维球分析法 "哈维球 "本质上是用于定性比较的饼图，通常以表格形式出现。我们可以使用月形图来达到同样的目的。 首先，让我们获取一些数据。 ? 哈维月亮的图表。

    1.9K30

    （七）Python绘图基础：Matplotlib绘图

    子图-subplot() 子图-subplots() 子图-axes()  ---- Matplotlib绘图 最著名Python绘图库， 主要用于二维绘图 – 画图质量高 – 方便快捷的绘图模块 绘图...，具体每个色彩和样式就不一一展示，只展示几个色彩样式，代码如下所示： import matplotlib.pyplot as plt plt.plot(range(7),[3, 4, 7, 6, 3,...        将简述图的大小、精度、颜色、线型、线宽、图例等等属性，代码如下所示： import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np plt.figure...='-', linewidth=3, label='Line 1') # 颜色、线型、线宽、图例的设定 plt.plot(t, t + 2, color='green', linestyle='', marker...color='blue', linestyle='', marker='+', linewidth=3, label='Line 3') plt.legend(loc='upper left') # 图例的位置

    2.1K20

    Google数据可视化团队：数据可视化指南(中文版)

    图表可以从以下方面进行优化： · 图形元素 · 文字排版 · 图标 · 轴和标签 · 图例和注释 不同类型数据的样式设计 可视化编码是将数据转换为可视形式的过程。...将文本标签应用于数据还有助于说明其含义，同时消除对图例的需求。 3. 线 图表中的线可以表示数据的特性，例如层次结构，突出和比较。线条可以有多种不同的样式，例如点划线或不同的不透明度。...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。 ?...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。...图例 在PC端，建议在图表下方放置图例。在移动端，将图例放在图表上方，以便在交互过程中保持可见。 标签和图例 在简单图表中，可以使用直接标签。在密集的图表（或更大的图表组的一部分）中，可以用图例。

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