首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何标记来自连续条形值的y轴列值的总和,如示例“Confirmed”Cases per x-axis“Date”

要标记来自连续条形值的y轴列值的总和,可以通过在图表上添加数据标签或者使用工具提示来实现。

  1. 数据标签:在图表上显示每个条形的数值总和。这可以帮助读者直接看到每个条形的具体数值。具体步骤如下:
    • 在图表上右键单击任意一个条形,选择“添加数据标签”。
    • 数据标签将显示在每个条形的顶部或底部,显示该条形的数值。
    • 如果需要显示总和值,可以在图表上方或下方添加一个额外的条形,用于显示总和值。
  • 工具提示:当鼠标悬停在条形上时,显示该条形的数值总和。这可以提供更详细的信息,但需要读者主动去查看。具体步骤如下:
    • 在图表上右键单击任意一个条形,选择“编辑数据标签”。
    • 在弹出的对话框中,选择“工具提示”选项卡。
    • 选择“显示总和”选项,工具提示将显示每个条形的数值总和。

示例:“Confirmed”Cases per x-axis“Date”是一个柱状图,用于显示每个日期的确诊病例数。为了标记每个日期的确诊病例数的总和,可以使用数据标签或工具提示。

  • 数据标签方法:右键单击柱状图,选择“添加数据标签”。每个柱状图上将显示该日期的确诊病例数。如果需要显示总和值,可以在图表上方或下方添加一个额外的柱状图,用于显示总和值。
  • 工具提示方法:右键单击柱状图,选择“编辑数据标签”。在弹出的对话框中,选择“工具提示”选项卡,并选择“显示总和”选项。当鼠标悬停在柱状图上时,工具提示将显示该日期的确诊病例数的总和。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址:

  • 数据标签方法:腾讯云无特定产品与此相关。
  • 工具提示方法:腾讯云无特定产品与此相关。

请注意,以上答案仅供参考,具体的实现方式可能因使用的图表工具或编程语言而有所不同。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

COVID-19数据分析实战:统计分析及可视化

有一些国家,比如中国,美国,意大利等受疫情影响比较大国家还有各个省/州详细信息。 一既往,问题优先。今天我们简单回答两个问题: 截止到最近一天,各个国家情况如何?我们可以关注前30名。...只有简单confirmed,deaths,recovered信息。我们看到有一些Province/State 缺失。...这里列出关键参数,index 是我们最终作为row index数据,columns 是我们想把源数据中哪一作为新数据(很多)。value是我们观测。...对于y压缩我们可以直接用log scale。...比如: stack类型柱状图,颜色,数据选取 lineplot x起始位置选取 y缩放 inline(线内)标签 尾端marker 所有的努力就是为了让画面更清晰反映更多信息。

1.6K50

用 Python 对新冠病毒做数据分析,我们得出哪些结论?

数据集中有 8 共 770 个观测。 #checking the top 5 rows data.head() ? 名称显而易见。第一「Sno」看起来像行号,不向分析添加任何。...第五「Last Update」显示与「Date相同,但少数情况下,这些数字稍后会更新。在继续之前,我们先删除这两。...除「Province/State」外,所有都没有空。进一步分析显示,英国、法国和印度等国省份名称都不见了。在这种情况下,我们不能假设或填充任何主列表中缺少。让我们转到数字。...drop=None) df_by_date['daily_cases']=df_by_date.Confirmed.diff() df_by_date['daily_deaths']=df_by_date.Deaths.diff...( x="Date_date", y="Confirmed", data=data.groupby(['Date_date']).sum().reset_index(drop=None) ) plt.xticks

1.7K11
  • Matplotlib可视化没那么难:7种常用图表最全绘制攻略来了!

    s:标记大小,可自定义 c:标记颜色,可自定义 marker:标记样式,可自定义 我们通过matplotlib.pyplot模块画一个散点图,代码清单1所示。...▲图2 条形图 03 折线图 折线图是用直线连接排列在工作表或行中数据点而绘制成图形。折线图可以显示随时间(根据常用比例设置)而变化连续数据,因此非常适用于显示相等时间间隔下数据趋势。...x:数据源 labels:(每一块)饼图外侧显示说明文字 explode:(每一块)离开中心距离 startangle:起始绘制角度,默认图是从x正方向逆时针画起,设定=90则从y正方向画起 shadow...默认:False,即不画阴影 labeldistance:label标记绘制位置,相对于半径比例,默认为1.1, <1则绘制在饼图内侧 autopct:控制饼图内百分比设置,可以使用format...在构建直方图时,第一步是将范围分段,即将整个范围分成一系列间隔,然后计算每个间隔中有多少。这些通常被指定为连续、不重叠变量间隔,间隔必须相邻,并且通常是相等大小。

    6.4K31

    10分钟入门Matplotlib: 数据可视化介绍&使用教程

    这些图许多属性都是通用axis, color等,但有些属性却是特有的。 条形图 概述: 条形图使用水平或垂直方向长条去表示数据。条形图用于显示两个或多个类别的,通常x代表类别。...函数: 用于显示条形函数是' plt .bar() ' bar()函数需要输入XY数据 自定义: plt.bar()函数具有以下参数,可用于配置绘图: Width, Color, edge...请输入图片描述 散点图 概述: 散点图通过显示数据点来展示两数据之间关系。绘制散点图需要两个变量,一个变量表示X位置,另一个变量表示y位置。...请输入图片描述 直方图 概述: 直方图是用来了解数据分布。它是对连续数据概率分布估计。它与上面讨论条形图相似,但它用于表示连续变量分布,而条形图用于表示离散变量分布。...每个分布都有四个不同特征,包括 分布中心 分布散布 分布形状 分布峰值 直方图需要两个输入,x表示bin, y表示数据集中每个bin对应频率。每个bin都有一个最小和最大范围。

    1.7K10

    【Python】5种基本但功能非常强大可视化类型

    为了使上面的折线图看起来更好,我们可以使用“scale”特性调整y范围。...为了使用scale属性,我们使用X和Y编码(例如alt.X)指定列名。zero参数设置为“False”,以防止从零开始。 2.散点图 散点图也是一种关系图。它通常用于显示两个数值变量。...我们已经使用颜色编码来根据“cat”分离数据点。mark_circle函数size参数用于调整散点图中点大小。 3.直方图 直方图用于显示连续变量分布。...A中范围小于其他两个类别。框内白线表示中值。 5.条形条形图可用于可视化离散变量。每个类别都用一个大小与该类别的成比例条表示。...第一行从date中提取周。第二行将“val3”按周分组并计算总和。 我们现在可以创建条形图。

    2.1K20

    独家 | 手把手教数据可视化工具Tableau

    Tableau 假定这些连续。 当您将连续字段放在“行”或“”上时,Tableau 会显示一个是一个显示最小和最大之间度量线,标尺和模拟温度计是显示物品例子。...尽管连续上有标签(下图中 0、0.5、... 3.0),但实际标记不必像与标题对齐一样与这些标签对齐。...例如,在下图中,蓝色条形实际上延伸到了水平 6.940,而不是确切地延伸到 7.0。 连续字段可能数量无法预计。...该度量将聚合为一个总和并将创建一个标题将移到视图底部。 由于您添加了日期维度,因此 Tableau 会使用“线”作为标记类型。 STEP 4: 在“标记”卡上,从视图下拉列表中选择“条形”。...视图会更改为条形图。 标记(在本例中为条)是垂直,因为是垂直。每个标记长度表示那一年销售总额。您在此处看到数字可能与实际数字不匹配 — 示例数据会随时发生变化。

    18.8K71

    Google Earth Engine(GEE)——特征和特征集合图表概述和柱状图

    函数选择决定了图表中数据排列方式,即定义 x y 内容以及定义系列内容。使用以下函数描述和示例来确定最适合您函数和图表类型。...图表功能总体概述 使用以下绘图作为视觉指南,了解每个函数如何在图表中排列特征及其属性;即,哪些元素定义了 x y 和系列。...ui.Chart.feature.byProperty 特征属性按名称沿 x 绘制;给定属性沿 y 绘制。系列是由选定属性标记特征。...为每个特征绘制一个或多个属性: - X = 由 xProperty 标记特征(默认:'system:index')。...Returns: ui.Chart 柱状图 特征沿 x 绘制,由选定属性标记。系列由属性名称列表定义相邻列表示,其沿 y 绘制。

    16710

    Julia中数据分析入门

    我们df现在(在写入时)有320。但是,我们希望一显示日期,另一显示我们称之为“case”。换句话说,我们要把数据帧从宽格式转换成长格式,这里就需要使用堆栈函数。...我们需要将deDate”从分类字符串格式转换为绘制时间序列日期格式。 df.Date = Dates.Date....(df.Date |> Array, Dates.DateFormat("m/d/Y")) .+ Dates.Year(2000) 这是对最终整理后数据描述如下。 describe(df) ?....== "US", :Date], df[df["Country/Region"] .== "US", :Cases], title = "Confirmed cases US",...在我们最后一个图中,我们将绘制美国每天新病例。要做到这一点,我们必须计算连续天数之间差值。因此,对于时间序列第一天,这个将不可用。

    2.8K20

    了解绘制条形图和折线图细节

    本章将以ggplot2为主进行学习啦~~ ---- 3.1 绘制基本条形图 Q:当你有一个包含两数据框,一为x位置,一y对应高度,基于此如何绘制条形图?...weight))+geom_col()# 是不是很简单啊,寥寥几句代码即可 : #时间是连续性变量,此时会在x上介于最小和最大之间所有可能取值范围处绘制条形 ggplot(BOD,aes(x...d21 #又缺失项时(没有或者NA),结果会略去不绘,同时相近条形会自动填充到相应位置 3.3 绘制频数条形图 Q:如果每行数据对应一个样本那么如何针对样本频数绘制条形图?...#如果x是一个连续性变量Carat(钻石克拉数),那么,每一个都会对应一个条形 ggplot(diamonds,aes(x=carat))+geom_bar() #如果使用直方图,那么每一个条形表示了一定范围内...,scales = 'free_y',space = 'free_y') 第四章 折线图 折线图通常对两个连续变量之间相互依存关系进行可视化,x对应自变量, y对应因变量。

    7K10

    你知道怎么用Pandas绘制带交互可视化图表吗?

    ( figsize=(800, 450), # 图宽度和高度 y="苹果", # y,这里选择是df数据中苹果 title="苹果", # 标题 xlabel...="Date", # x标题 ylabel="Stock price [$]", # y标题 yticks=[0, 100, 200, 300, 400], # y刻度...,它们是: plot_data_points:添加绘制线上数据点 plot_data_points_size:设置数据点大小 标记:定义点类型*(默认:circle)*,可能有:“circle...=True, # 堆叠柱状图 alpha=0.6) 默认情况下,x就是数据索引,我们也可通过指定参数x来设置x;另外,我们还可以通过关键字kind="barh"或访问器plot_bokeh.barh...也可以传递一个整数,例如normed=100将导致带有百分比 y 直方图(直方图总和 = 100),默认:False cumulative:如果为 True,则显示累积直方图,默认:False

    3.7K30

    Python数据可视化,被Altair圈粉了

    用户只需要提供数据与编码通道之间链接,例如xy,颜色等,其余绘图细节它会自动处理。 事实上,Altair能做还有很多,大家可以去官网example gallery观赏 ?...新建一个notebook,运行示例代码,OK! ?...Encoding:编码方式定义了图片显示各种属性,每个图片位置,图片属性等。这部分是最重要,记住关键几个就行。...位置通道:定义位置相关属性: x: x数值 y: y数值 row: 按行分列图片 column: 按分列图片 通道描述: color: 标记点颜色 opacity: 标记透明度 shape:...标记形状 size: 标记大小 通道域信息:text:文本标记 label:标签 数据类型: quantitative:缩写Q 连续型数据 ordinal:缩写O 离散型 nominal:缩写N

    1.4K20

    「R」ggplot2数据可视化

    几何对象是用以呈现数据几何图形对象,条形、线条和点。 图形属性是几何对象视觉属性,x坐标和y坐标、线条颜色、点形状等。 数值和图形属性之间存在着某类映射。...标度控制着数据空间到图形属性空间映射。一个连续y标度会将较大数值映射至空间中纵向更高位置。 引导元素向看图者展示了如何将视觉属性映射回数据空间。...aes()函数功能是指定每个变量扮演角色(aes代表aesthetics,即如何用视觉形式呈现信息)。在这里,变量wt映射到x,mpg映射到y。...选项 详述 color 对点、线和填充区域边界进行着色 fill 对填充区域着色,条形和密度区域 alpha 颜色透明度,从0(完全透明)到1(不透明) linetype 图案线条(1=实线,...指定刻度标记、labels=指定刻度标记标签、limits=控制要展示范围 scale_x_discrete()和scale_y_discrete() breaks=对因子水平进行放置和排序,labels

    7.3K10

    使用Pandas melt()重塑DataFrame

    重塑 DataFrame 是数据科学中一项重要且必不可少技能。在本文中,我们将探讨 Pandas Melt() 以及如何使用它进行数据处理。...最简单melt 最简单melt()不需要任何参数,它将所有变成行(显示为变量)并在新中列出所有关联。...value_name='Cases' ) 指定多个 ID Melt() 最有用特性之一是我们可以指定多个 id 以将它们保留为。...='Date', value_name='Cases' ) 指定melt Pandasmelt() 函数默认情况下会将所有其他(除了 id_vars 中指定)转换为行。...', 'Lat', 'Long'] ) 现在,我们得到一个包含 Confirmed、Deaths 和 Recovered 完整表格: 总结 在本文中,我们介绍了 5 个用例和 1 个实际示例,这些示例使用

    2.9K10

    使用Matplotlib对数据进行高级可视化(基本图,3D图和小部件)

    在读取和处理输入数据集之后,使用plt.plot()绘制xYear和在y上构建属性数折线图。 2.Bar Plot 条形图显示具有与其表示成比例矩形高度或长度条分类数据。...plt.clf() 上面的代码段可用于创建条形图。 3.直方图 直方图是数值数据分布精确表示。它是连续变量概率分布估计。...数据表中每一行都由一个标记表示,该标记位置取决于在X,Y和Z上设置。...轮廓图可用于表示2D格式3D表面。给定Z,绘制线以连接发生特定z(x,y)坐标。轮廓图通常用于连续变量而不是分类数据。...您所见,滑块允许用户更改变量/参数并立即查看更改。 如果有兴趣探索具有现代设计美学更多互动情节,建议您查看Dash by Plotly。

    3.8K20

    UCB Data100:数据科学原理和技巧:第六章到第十章

    我们可以使用条形图来可视化 Continent 分布。...条形图(plt.bar或sns.countplot)将为变量每个唯一创建一个单独条。对于连续变量,我们可能没有有限数量可能,这可能导致我们需要许多条来显示每个唯一情况。...换句话说,它们使我们能够在一个可视化中绘制定性变量和定量连续变量。 使用seaborn,我们可以通过指定 x 和 y 轻松创建并列图。...请注意,与我们绘制单变量分布示例不同,现在我们指定要沿 x y 绘制序列。...让我们首先考虑上面图中国民总收入变量。观察散点图中 y ,我们可以看到许多大 y 都聚集在一起,压缩了垂直。水平比例也受到右侧少数大离群 x 影响而被扭曲。

    55610

    matlab中绘制三维柱状图bar3函数使用方法

    bar3 - 绘制三维条形图 此 MATLAB 函数 绘制三维条形图,Z 中每个元素对应一个条形图。如果 Z 是向量,y 刻 度范围是从 1 至 length(Z)。...详细解释 bar3 绘制三维条形图。 bar3(Z) 绘制三维条形图,Z 中每个元素对应一个条形图。如果 Z 是向量,y 刻度范围是从 1 至 length(Z)。...如果 Z 是矩阵,则 y 刻度范围是从 1 到 Z 行数。 bar3(Y,Z) 在 Y 指定位置绘制 Z 中各元素条形图,其中 Y 是为垂直条形定义 y 向量。...y 可以是非单调,但不能包含重复。如果 Z 是矩阵,则 Z 中位于同一行内元素将出现在 y 相同位置。 bar3(...,width) 设置条形宽度并控制组中各个条形间隔。...条形高度是行中元素总和。每个条形标记有多种颜色,不同颜色分别对应不同元素,显示每行元素占总和相对量。 bar3(...,color) 使用 color 指定颜色显示所有条形

    58110

    深入了解 Plotly 高级技术,附实用代码示例

    了解 Plotly Plotly 是一个可在 Python 中使用开源库,用于制作交互式图表和仪表盘。它提供了多种图表类型,散点图、折线图、条形图等。...', yaxis_title='Y-axis') # Show the plot fig.show() 我们在这里利用Plotlymake_subplots函数创建了两个共享同一x子图。...每个点颜色取决于Z,从而创造了一种引人注目的视觉表现方式。...,我们使用 Plotly 创建了一个漏斗图,表示一个具有不同阶段连续过程。...每个部分大小代表相应。 结论 Plotly 是一款功能强大、应用广泛 Python 数据可视化库。本文提供了一系列高级示例,展示了多种图表类型和交互功能。

    40410

    用Python只需要三分钟即可精美地可视化COVID-19数据

    Matplotlib可能是Python事实数据可视化库,但它并不总是最漂亮。在本文中,我们将探讨如何将单调默认Matplotlib图变成漂亮数据可视化。...在第三步中,我们创建一个汇总,该汇总汇总了已确认病例,已恢复病例以及因COVID-19而死亡任何个人病例总数。...在第七步中,我们使用Pandas绘图功能创建了第一个可视化。我们使用colors参数将颜色分配给不同。我们还使用该set_major_formatter方法以数千个分隔符设置格式。...它将包含国家/地区名称文本放在最后covid.index[-1]一天y(始终等于该最大最后一个x(→数据框中最后日期)右侧。...') percapitaplot.set_ylabel('# of Cases per 100,000 People') for country in list(colors.keys()):

    2.6K30

    pytorch学习笔记(八):PytTorch可视化工具 visdom

    和一个可供选择 tensor X 用来指定对应 x; X可以是一个长度为Ntensor(这种情况下,M条线共享同一个 x),也可以是形状和Y一样tensor。...它需要一个 形状为N或者N*M tensor X 来指定M时间序列中N个点。一个可选择Y,形状为N或者N×M,用Y来指定时间戳,如果Y形状是N,那么默认M时间序列共享同一个时间戳。...: 包含x标签table options.rownames : 包含y标签table plot.bar 条形图wiki 这个函数可以画 正常,堆起来,或分组条形图。...输入参数: X(tensor):形状 N 或 N×M,指定每个条高度。如果X有M,那么每行可以看作一组或者把他们堆起来(取决与options.stacked是否为True)。...Y(tensor, optional):形状 N,指定对应x

    2.7K50
    领券