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相同的数据在时间序列折线图和条形图中看起来不同

是因为这两种图表的展示方式不同。

时间序列折线图是一种以时间为横轴，数据值为纵轴的图表，通过连接数据点的线条展示数据随时间的变化趋势。在时间序列折线图中，相同的数据点会通过线条连接在一起，形成一条曲线。这种图表适用于展示数据随时间变化的趋势，可以清晰地观察到数据的增长、下降、波动等变化情况。

条形图是一种以矩形条形表示数据的图表，矩形的高度表示数据的大小。在条形图中，每个数据点都用一个矩形条形表示，矩形的高度与数据的大小成比例。相同的数据点在条形图中会以相同的高度的矩形条形表示，这些矩形条形并排排列。这种图表适用于比较不同数据之间的大小关系，可以直观地比较数据的差异。

相同的数据在时间序列折线图和条形图中看起来不同主要是因为折线图通过线条的连续性展示数据的变化趋势，而条形图通过矩形的高度展示数据的大小关系。在时间序列折线图中，相同的数据点会被连接在一起，形成一条曲线，而在条形图中，相同的数据点会以相同的高度的矩形条形表示。因此，尽管数据是相同的，但在不同的图表中展示出来的形式和视觉效果是不同的。

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时间序列折线图：腾讯云云监控（https://cloud.tencent.com/product/monitoring）
条形图：腾讯云数据可视化（https://cloud.tencent.com/product/dv）

相关搜索:使用pandas在同一图中绘制5个不同的时间序列数据集不同尺度的折线图和堆积条形图在R中如何区分在不同的x轴上绘制条形图和线条序列图在基本R图中自动显示时间序列的数据结构的方法()在时间序列数据准备期间，如何连接不同试验的切片窗口数据？在Javascript中转换来自不同时间段的时间序列数据在recharts线形图中显示包含日期和时间的数据集在时间序列中的同一图形上绘制线状图和堆叠条形图如何用pyplot在同一个x轴(日期时间)不同的y轴上绘制折线图和条形图？在不同日期和相同日期的范围内选择时间如何让来自不同数据帧的项目在条形图中获得一致的颜色？在python中合并不同时间频率的序列/数据帧如何在Google Earth Engine上将具有不同时间步长的时间序列数据集组合到单个绘图中 R Boxplot (和小提琴)在输入不同的数据时看起来非常奇怪在具有相同形状和不同数据类型的dask数组中强制使用相同的块布局在mysql sequelize中查找使用相同字段和不同值的所有数据与SQL数据库在不同时间间隔减去相同列值的查询根据用户的好友和用户名在不同数据集中查找相同的用户将GAM预测值和GAM AR1绘制在与数据相同的图中的问题在python中从记录的和差异的时间序列数据中恢复原始预测

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《七天数据可视化之旅》第五天：常用图表对比

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用30分钟读懂人类感知世界的39项研究

柱状图和折线图 在同一项研究的两个独立实验中，Zacks和Tversky发现，当参与者被要求描述柱状图中的数据时，他们倾向于使用坐标轴进行对比（例如，A比B在X中的数量更大）。...当在两个图中表示相同的相关性时，但是在一个图中，比例被吹出，因此点云变得非常小，人们认为它具有更高的相关性。 ?...他们还发现，令人惊讶的是，在对少于约1,000的数据集进行叶-叶比较时，低倍数的条形图表达优于树图。 ? 与树图相比，参与者在低倍数条形图中进行叶-叶比较更为准确。...数据密度 Heer，Hong和Argrawala探讨了图形的密集程度和传达价值方面的效果。它们反映了时间序列图表中的负值，并将极值叠加到2,3和4色带中，有效地将图表大小减少了75％。...他们还操纵图表的高度，使一些只出现6像素高。 ? Heer，Hong和Argrawala的实验涉及的时间序列图表减少到原始大小的四分之一。 ? 研究人员降低了图表高度以测试如何有效地感知条带和镜像。

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20个小技巧，让数据可视化图表更专业！

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Pandas单变量画图

在本节中，我们将学习基本的“pandas”绘图工具，从最简单的可视化类型开始：单变量或“单变量”可视化。这包括条形图和折线图等基本工具。...通过这些，我们将了解pandas绘制库结构，并花一些时间检查数据类型。数据分类： Norminal Data 定类变量：变量的不同取值仅仅代表了不同类的事物。...但是，折线图有一个重要的缺点：与条形图不同，它们不适合名义分类数据。虽然条形图区分了点线图的每个“类型”，但它们将它们组合在一起。因此，折线图断言水平轴上的值的顺序，并且对于某些数据，顺序将没有意义。...折线图也使得区分单个值变得更加困难[连线]。通常，如果你的数据可以放入条形图中，只需使用条形图！面积图Area charts 面积图就是底部有阴影的折线图。...直方图看起来很简单，就像一个条形图。它基本上是！实际上，直方图是一种特殊的条形图，它将您的数据拆分为均匀间隔，并显示每个条形区域中有多少行。

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Python 数据可视化,常用看这一篇就够了

可视化视图分为 4 类，比较：比较数据间各类别的关系，或者是它们随着时间的变化趋势，比如折线图；联系：查看两个或两个以上变量之间的关系，比如散点图；构成：每个部分占整体的百分比，或者是随着时间的百分比变化...可视化的视图可以说是分门别类，多种多样，常用的 10 种视图，这些视图包括：散点图、折线图、直方图、条形图、箱线图、饼图、热力图、蜘蛛图、二元变量分布和成对关系。...折线图 折线图折线图可以用来表示数据随着时间变化的趋势。...在条形图中，长条形的长度表示类别的频数，宽度表示类别。...在蜘蛛图中，一个变量相对于另一个变量的显著性是清晰可见的。这里需要使用 Matplotlib 来进行画图，首先设置两个数组：labels 和 stats。他们分别保存了这些属性的名称和属性值。

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让数据图表发挥更大的价值 | 20条实用建议

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由于折线图主要用来表示趋势，所以最好能够根据特定阶段的数据集来调整显示比例，并保持折线图形显示在Y轴范围的三分之二区域内。...线形图，左边几乎是平的，右边则很好地描述了趋势 05 使用折线图时要考虑到数据的时间序列 折线图是由线条连接的一系列“标记”组成的，通常用于形象地显示数据在时间间隔（一个特定的时间序列）内的变化趋势。...这有助于说明数值是如何随时间变化的，在时间间隔较短的情况下效果非常好，但当数据更新不频繁时，可能会引起混淆。...左为“平滑”折线图，右为清晰折线图 07 避免混乱的双轴形式图表有时为了节省图表空间，你可能会倾向于使用双轴图表，即两个数据系列具有相同的衡量标准，但各自变化幅度不同。...左图是双轴折线图，右图分为了2个独立的折线图 08 限制饼图中显示的区块数量饼图是最受欢迎的图表之一，但也是经常被滥用的图表。大多数情况下，柱状图是一个更好的选择。

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如何正确使用数据可视化图表

01 条形图对于随时间发展或按多个类别（如不同行业或货物或两者）分组的数据集，条形图是一个可靠的选择。以下是一些有助于保证条形图易于阅读的技巧：按发生时间顺序排列条形图。...对于包含多个类别的条形图，你可以为每个类别创建单独的图形，也可以在每个时间标签上合成多个条形图（每个类别一个）为一个。...对于这种类型的信息，应该改用饼图。我接下来很快会说到。 02 折线图 与条形图非常类似，折线图对于显示随时间变化的数据或按类别分组的数据非常有用。但线图可以包含微末细节。...对于展示长时间跨度的信息，或者显示大量增量变化的数据，折线图是个极佳的选择。这是因为折线图的天然属性允许它在更细的粒度弯曲和变化。一张没人看得懂的漂亮图表就只是抽象艺术。...2016年至2017年间，在YouTube上品牌视频内容浏览量增长了99%。下图中显示99%的圆图就不对。这将使它看起来像99%的视频观看是品牌视频，然而事实并非如此。

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Altair 数据可视化已超神

为了可视化任何形式的数据，我们都可能在某个时间点使用过数据透视表和图表，如条形图、直方图、饼图、散点图、折线图、基于地图的图表等。这些很容易理解并帮助我们传达准确的信息。...为了进行比较，我们将使用这两个库创建相同的可视化集，并得出结论，在易用性、语法、可视化外观和样式以及自定义可视化的能力方面，一个库是否比另一个具有明显优势。...同样，这两个图都很好地提供了相同的信息并且看起来同样出色。条形图和计数图在下一组可视化中，我们将绘制一个基本的条形图和计数图。这一次，我们还将添加一个图表标题。...Altair 条形图中，我们传递 df、x 和 y，并根据"origin"特征指定颜色。...bin 不同，因此绘图看起来略有不同。

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【数据可视化】Echarts最常用图表

为了更直观地查看商品销售数据、广告类别数据、人口数据和生活消费数据，需要在ECharts中绘制不同的柱状图进行展示，如标准柱状图、堆积柱状图、条形图和瀑布图。...在图中，由上到下各个柱子依次表示2011年和2012年的世界人口、E国人口、D国人口、C国人口、B国人口和A国人口。由于柱子较多，所以适合使用条形图。...为了更直观地查看商品销售数据和名胜风景区的门票价格数据，需要在ECharts中绘制不同的折线图进行展示，如标准折线图、堆积面积图、堆积折线图和堆积面积折线图。...4.1 绘制堆积面积图和堆积折线图 堆积折线图的作用是用于显示每一数据所占大小随时间或有序类别而变化的趋势，展示的是部分与整体的关系。堆积面积图是在折线图中添加面积图，属于组合图形中的一种。...与折线图不同的是，阶梯图是使用间歇型跳跃的方式显示一种无规律数据的变化，用于显示某变量随时间的变化模式是上升还是下降。

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