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20个小技巧,让数据可视化图表更专业!

当时间间隔很小,且时间点较多时,折线是一种非常好的展示变化的方式,比如股票分钟线。 但如果时间点比较稀疏,且时间间隔大,最好是使用柱状图来展示,比如月销量变化。因为此情况下折线图容易导致混淆。...大多数用户不会密切关注双轴比例差异,只是浏览图表,可能得出错误的结论。 8、饼图中显示的切片数量不宜过多 饼图是最受欢迎且经常被误用的图表之一。 在大多数情况下,条形图是更好的选择。...11、饼图切片需要排序 如果饼图切片大小无顺序,则很难理解表达的内容。 所以饼图切片需要以一定规则排序,一般是将最大的切片放在12点钟位置,然后按顺时针方向降序放置下一个切片。...将最大值放在顶部(对于水平条形图)或左侧(对于垂直条形图),以确保最重要的值占据最突出的空间,减少眼球运动和阅读图表所需的时间。...14、尽量避免复杂样式,让数据自己说话 不必要的样式不仅会分散注意力,还可能导致对数据的误解,让用户产生错误印象。

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Power BI 图表设计思想:借力

以最基础的条形图为例,在早期Power BI内置视觉对象对SVG支持很差的时候,第三方视觉对象需要把维度、维度排序这些逻辑全部写到图表,现在利用表格矩阵的筛选环境,我们绘制条形图时只需要考虑条形本身,而无需在构图时把上下文情境也写进代码...表格矩阵的总计不仅仅可以显示总体数字,也可以作为图表的一部分进行独立设计,比如下方的均值标识(Power BI/Excel 表格条形图添加均值辅助线) 下图充分发挥了矩阵的特点,时间切片条形和趋势折线同时显示...,折线也是利用了总计(Power BI时间切片与趋势组合)。...比如下图的总分结构,因为卡片图自带总体数据,所以免去了这个指标的设计代码,只需考虑条形图如何加入(Power BI卡片图总分结构) 以上都是Power BI内部借力,外部的力呢?...Power BI完成这个图表我用了不到10分钟。

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    助力数据可视化的 20 个指导方法

    选择正确的图表类型 选择错误的图表类型或默认使用最常见的数据可视化类型可能会混淆用户或导致数据误解。相同的数据集可以以多种方式表示,具体取决于用户希望看到的内容。...大多数用户不会密切关注比例,只是浏览图表,得出错误的结论。 8.限制饼图中显示的切片数量 饼图是最受欢迎且经常被误用的图表之一。在大多数情况下,条形图是更好的选择。...订购饼图以加快扫描速度 有几种普遍接受的订购馅饼切片的方法: 将最大的切片放在 12 点钟位置,然后按顺时针方向降序放置下一个切片 将最大的切片放在 12 点钟方向,顺时针方向放置第二大块,然后在 11...将最大值放在顶部(对于水平条形图)或左侧(对于垂直条形图),以确保最重要的值占据最突出的空间,减少眼球运动和阅读图表所需的时间。 13....让数据自己说话 不必要的样式不仅会分散注意力,还可能导致对数据的误解和用户产生错误印象。

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    提供超全面代码,看看顶刊 Nat Med 是如何用单细胞和空间转录组研究癌症的

    b, 错误条形图显示了 Leiden 聚类与患者/样本或细胞类型注释之间的聚类凝聚度的 ARI,在每种指定方法的 10 次引导迭代中计算,如 a 所示。...带有切片的干燥盖玻片在室温下浸入乙酸乙酯 10 分钟,然后在室温下完全干燥 10 分钟。...简而言之,生成了长度为7的逻辑条形码序列,其中条形码中的每个位置是一个介于0到3之间的数字,并随机分配给感兴趣的基因。 这些条形码被设计成具有最小汉明距离3,能够实现错误检测和校正。...简而言之,在将组织切片冷冻切片到 Superfrost Plus 玻璃载玻片上(如上所述)后,用冰冻的 10% 甲醛固定 12 分钟,然后用冰冻的 1× PBS 洗涤三次,每次 5 分钟。...为了过滤掉错误的测量结果,所有位于 H&E 切片覆盖区域之外的观察结果都被移除,并根据与其重叠的组织病理学注释对观察结果进行了标注。

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    Power BI ABC分析优化

    下图的柱形通过条件格式颜色把帕累托图表转换成了ABC图表,蓝灰红分别是: 销售贡献最大的前50%(A) 次重要的50-80%(B) 以及最后的20%(C) 使用参数功能+切片器,可以将ABC分级动态化...,下图ABC的划分是前70%,中间20%,尾部10% 把这个参数列表做成切片器: 颜色度量值动态驱动: M.ABC.颜色 = IF ( [M.累计销量占比] * 100 错误决策。 下图是优化的版本,把ABC图放在表格中,条形条件格式颜色进行ABC区分,条件格式图标加上ABC标签。...以上图表全部在单品层级,可以考虑加上百分比条形图反映ABC总结构。下图头部13%的产品款式贡献了49%的销量,尾部60%的款式仅贡献了24%的销量。 到底头部产品贡献多少合适?因行业而异。

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    python数据可视化第三方库有哪些_数据可视化!看看程序员大佬都推荐的几大Python库…

    数据可视化是数据分析中极为重要的部分,而数据可视化图表(如条形图,散点图,折线图,地理图等)也是非常关键的一环。...可以使用Matplotlib创建图,条形图,饼图,直方图,散点图,误差图,功率谱图,干图以及您想要的任何其他可视化图!...Ggplot可以使用高级功能创建数据可视化,例如条形图,饼图,直方图,散点图,错误图等。 API。可在单个可视化中添加不同类型的数据可视化组件或层。...Ggplot也与熊猫紧密相连,因此最好将数据保留在DataFrames中。 Altair Altair是Python中的统计数据可视化库。...Altair用最少的编码创建漂亮的图表数据可视化,例如条形图,饼图,直方图,散点图,误差图,功率谱,干图等。

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    Power BI案例-连锁糕点店数据集的仪表盘制作

    输入字符1,选择尽可能靠右,选择确定拆分如下删除月-复制.2 列 把 月-复制.1的名字修改为月排序依据,目前日期表的字段如下目标3: 删除空行和错误选择日期表--主页--删除行--再依次选择删除空行和删除错误删除后如下...营业店铺数量、单店平均销售额卡片图,并把卡片图合在一起,如下:目标3:插入环形图环形图就是中间挖空的饼图,它是依靠环形的长度来表达比例的大小;本案例:在环形图中显示不同产品的销售金额占比情况;目标4:插入条形图条形图可利用条状的长度反映数据的差异...,适用于多个项目的分类排名比较;本案例:条形图中显示不同产品分类下销售额,并按销售额大小进行排序;目标5:插入折线图和簇状柱形图折线图可以显示随时间变化的连续数据,非常适用于显示在相同时间间隔下的数据变化趋势...目标7:插入切片器切片器是画布中的视觉筛选器,是报表中的一种可视化图形元素;切片器本身不为了展示数据,而是作为展示数据时的各种维度选择本案例:设置“年度”和“店铺名称”切片器;这里的店铺名称修改为了磁片显示报表美化排版布局

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    告别字幕组:极空间NAS+AI工具,生肉秒变双语大片

    极影视提供了非常不错的影视墙,加上目前极空间还支持strm文件索引了,熊猫的影视库也是越来越壮大了。...这也是前几天极友给熊猫提出的需求,功夫不负有心人,经过一周的搜索还真让我找到了这样的工具。...所以熊猫最后找到了第三方修改后的镜像包pairzhu/krillinai。...在转换过程中下方会有任务进度条,如果用的本地,那么进度根据本地性能决定,如果用的在线,一般来说5分钟之内就能完成,完成之后会有对应的提示和下载链接。...,不过中文的识别还是非常精准的,基本没有出错的情况,如果中文识别没有错误,那么多半翻译应该也没什么问题。

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    52个数据可视化图表鉴赏

    如有错误之处,也欢迎及时指出。 1.弧线图 弧线图是一种图形绘制样式,其中图形的顶点沿欧几里德平面中的一条线放置,边在以该线为边界的两个半平面之一中绘制为半圆,或绘制为半圆序列形成的平滑曲线。...更改原始半径值将不成比例地更改面积,导致人们错误地感知数据。Coxcombs有助于使季节性模式可见,淡化细微差异,同时提供更好的图像。...37.圆型条形图 圆型条形图只是在极坐标系上绘制的条形图,而不是在笛卡尔坐标系上绘制的条形图。虽然看起来很酷,但圆型条形图的问题是条形长度可能会被误解。...39.圆型树形图 这种类型的可视化通过一系列环显示层次结构,这些环为每个类别节点切片。每个环对应于层次中的一个级别,中心圆表示根节点,层次从根节点向外移动。环根据其与父切片的层次关系进行切片和划分。...每个切片的角度要么在其父节点下等分,要么与某个值成比例。颜色可用于突出显示层次分组或特定类别。 40.桑基图 桑基图,即桑基能量分流图,也叫桑基能量平衡图。

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    【错误的三种处理】探索不同代码风格背后的哲学

    背景介绍 先来模拟一个背景故事: 我们要去动物园进行一次游玩,主要行为有: 进入动物园 参观熊猫 参观老虎 离开动物园 第一种风格 - 经典Go语言的处理模式 // 一次旅游 type ZooTour1...interface { Enter() error // 进入 VisitPanda(panda *Panda) error // 看熊猫 VisitTiger(tiger *Tiger) error...: 不关注错误的发生,而关注错误发生后的统一处理 内部存在大量的VisitXXX的函数,业务不关注发生错误的处理逻辑,而是关注整个流程完成后对error的处理。...一般推荐在工具类采用这种方式,处理的内容比较直观,不会有太多异常case 错误有多种分类,会影响到程序的运行逻辑 例如VisitPanda(panda *Panda) 可能产生的错误分2类: 不影响主流程...关注点1 - 数据结构 样例中的[]MyFunc是一个切片,可以简单地理解为串行执行,也就是MyFunc执行完一个,再执行下一个。

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    Z423旗舰版性能压榨,本地部署语音模型 - 熊猫不是猫QAQ

    今天熊猫又来介绍好玩有趣的Docker项目了,喜欢的记得点个关注哦!...高准确率:在 5 分钟的英文文本上,达到了约 2% 的 CER(字符错误率)和 WER(词错误率)。...(熊猫这里因为已经下载过了,所以执行之后直接显示) 项目使用 上述所有步骤完成之后,这时候就算是在极空间上成功的搭建好了本地模型了。...文本输入 再看下方的高级配置,第一排的迭代提示长度代表和模型的契合度,你可以理解为AI绘图中的参考性,后面的什么令牌、Top-P这些熊猫其实也没看懂,感兴趣的可以多次尝试调试试试。...这里熊猫下载了一段原神中纳西妲角色的配音,用来作为参考值。

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    前沿 | 详解Microns项目:通过大脑逆向工程来创造通用人工智能

    Church 说:「当其他团队试图在一立方毫米的大脑皮层上跟踪轴突时,错误将会累加,并模糊连接组数据。」 Church 的方法并不受轴突的长度或被调查的大脑皮层大小的影响。...他说:「如果你有一些巨大的长轴突也没关系,借助条形码你可以发现两个末端,这个过程中有多少困惑也并不紧要。」...Church 团队使用的大脑皮层切片厚度为 20 微米(μm),厚于 Cox 团队的 30 纳米(nm),因为他们并不担心在切片之间丢失轴突路径。...DNA 测序机纪录了当前给定大脑皮层切片中的所有条形码,然后程序通过所有的基因信息进行分类,以绘制展示神经元之间如何彼此连接。...测序机(右)通过记录与四种类型的碱基相连接的不同颜色的闪光灯读取条形码。George Church 团队绘制了这些条形码在大脑皮层中出现的地方以展示神经元在何处相互连接(上)。

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    25条神技!关于数据可视化,看这篇文章就够了

    作者:Katy French 编译:水扬波、李沛其 来源:SFUED(ID:SF_UED) ▲2分钟理解可视化的价值 本文提到了一些常见错误,也是我们团队总结出的一些技巧。...或许要在线性图表里增加一条趋势线,你也可能会发现饼图切片太多了(最多只能用6片)。这些微妙的调整将会带来极大的改变。 ?...选择最高效的可视化图形 保持视觉的一致性,让读者可以一眼辨别出,这意味着你可能要使用堆叠型柱状图、分组条形图或者折线图了。但无论选择哪种图形,不要让读者费力去对比太多东西。 6....使用一种颜色去表达相同类型的数据 如果条形图展示了月销售数据,那只需一种颜色即可。如果要在一组图表上对比今年和去年的销售数据,那么可用不同颜色代表不同年份的数据。...保证一切都贴上了标签 确保所有需要的信息都有标签——并且没有重复或拼写错误。 19. 确保标签可见 所有标签应清晰可见,并且对应的数据点都可以轻松识别。 20.

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    CVPR 2022 | 大幅减少零样本学习所需的人工标注,马普所和北邮提出富含视觉信息的类别语义嵌入

    来源:机器之心本文约2900字,建议阅读10+分钟VGSE模型能够发掘与人工标注属性互补的视觉特征。...VGSE 模型结构图 切片聚类模块 由于属性通常出现在图像的局部区域,例如动物的身体部位、场景中物体的形状和纹理等,因此本文提出利用图像局部切片的聚类来发掘视觉属性簇。...为了获得覆盖整个语义图像区域(例如动物头部)的图像块,切片聚类模块通过无监督紧凑分水岭分割算法 [4] 将图像分割成规则形状的区域,然后利用图像切片的视觉相似性进行聚类。...由于语义相关的类别通常共享部分属性,例如熊猫和斑马共享 “黑白相间“属性,麋鹿和公牛都包含“角” 这一属性。本节提出学习可见类与不可见类之间的语义相似性,并通过语义相关的可见类来预测不可见类的嵌入。...我们将 10,000 个图像切片的嵌入利用 t-SNE 映射到二维空间。本文采样了几个属性簇 (用相同颜色的点) 并在图中标记了来自该属性簇的图像切片。

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    用30分钟读懂人类感知世界的39项研究

    它是一门科学还是一门语言,那就请跟我们的作者一同走进这个世界,用短短的30分钟,看看39项关于人类感知的研究. 本文是作者在2016年4月OpenVis上的一段演讲。...Gattis和Holyoak 设计了一个实验,其中斜率代表高度或海拔,但这意味着自变量和因变量在错误的轴上。他们向参与者展示了正确和错误的图表,并询问虚线表示的速率是快还是慢。 ?...Siegrist观察了参与者对2D饼图(条形图)和3D饼图(条形图)的尺寸差异对感知程度。参与者对条形图的差异感知在2D和3D条版本下一样精确,但使用3D饼图则不太成功 。...Siegrist发现在条形图中,2D并不优于3D,但3D图表需要稍长的处理时间。使用饼图时,2D更好,并且透视角度对切片的评估精度有很大差异,这很可能是因为某些切片比其他切片更模糊。...他们发现, 使用离散形状, 无论是泛型圆圈还是象形文字, 都比单个条形图更能帮助人们记住数据。 使用象形文字代替坐标轴上的文字会导致更多的错误。 ?

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    【Science】万字综述:空间组学将去何方

    在多重错误鲁棒FISH(MERFISH)中,探针包括一个mRNA结合区域和一系列与条形码元素对应的“报告者”区域,这些区域在二次杂交回合中被检测。...MERFISH和seqFISH+引入的另一个元素是通过使用来自信息理论的编码策略使组合条形码“错误鲁棒”,从而减轻杂交失败或非特异性结合的影响,这些影响由于成像的循环性质可能相当大。...每个阵列斑点都有一个不同的空间条形码。然后将一个薄的组织切片放在阵列上,使其透孔以允许细胞RNA扩散到带条形码的寡核苷酸,并在原位进行反转录以产生空间索引的cDNAs。...此外,大多数转录组学方法都需要一个解码步骤,其中荧光信号的序列与面板中的一个基因匹配,或被解析为一个新的序列,并应用错误校正和检测。...对于条形码方法,寡核苷酸放置在2D层中,厚样本会导致每个位置捕获多个细胞。尽管2D分析非常有用,但它对于切片平面之外的内容是盲目的,不能为某些组织小室产生准确的图像。

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