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​《七天数据可视化之旅》第三天:数据图表的选择(中)

重叠对比型: 所有系列的面积基线都是X轴,系列之间有重叠和覆盖的关系。 堆砌对比型: 只有底层系列的面积基线和X轴重合,其他系列都是堆砌在它们下面一组的数据上面。 面积图,一般也是用于趋势分析中。...而气泡图,是通过气泡的面积大小来对比数据的图形方式,它除了可以反映散点图中坐标点X、Y的相关关系,还有一个维度的数据可以映射到气泡的面积大小上,因此「气泡图」可以在二维平面展示三维信息的数据。 ?...雷达图和星状图的区别是: 雷达图是一体多维的数据,即可视化的对象是一个主体,只是这个主体具有多个维度上的数据特征。 对比的是,同一个主体,在不同维度上的数值,可以看出主体在不同维度上的偏向。...星状图是多体多维的数据,即可视化的对象是多个主体,且多个主体维度相同,且单个主体具有多个维度上的数据特征。 对比的是,多个主体,在同一维度上的数值,可以看出不同主体之间的差异和侧重点。...箱子的上下限,分别是数据的上四分位数Q3和下四分位数Q1,这代表箱体部分包含了数据集中50%的数据,因此,箱子的宽度(四分位距=Q3-Q1)在一定程度上反映了数据的离散程度。

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52个数据可视化图表鉴赏

23.热图 热图是数据的图形表示,其中矩阵中包含的各个值表示为颜色。分形贴图和树贴图通常都使用类似的颜色编码系统来表示层次结构中某个变量的值。...尺寸定义单个气泡,度量定义单个圆的大小和颜色。 33.面板图 面板图是一组类似的图表,整齐地排列在面板中,以帮助我们理解一些包含多个变量的数据。...34.帕累托图 以Vilfredo Pareto命名的Pareto图表是一种包含条形图和折线图的图表类型,其中单个值由条形图按降序表示,累积总数由线条表示。 35.饼图 使用饼图显示比例。...因此,使用圆型条形图主要是为了美观。 38.圆型柱形图 这种类型的图形使用同心圆网格在其上绘制条形图。...42.分段条形图 当两个或多个数据集并排绘制并分组在同一轴上的类别下时,可以使用如图的条形图的这种变化。与条形图一样,每个条形图的长度用于显示类别之间的离散数值比较。

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    用《复联3》的豆瓣评分教会你正确使用条形图、饼图、漏斗模型

    由此,也可以得出以下这些在使用统计图的过程中比较常见的错误,包括: 用条形图的长度来表现趋势或者占比 用饼图的面积表示数量的大小或比较 用折线图的纵坐标表示数量的大小或比较 …… ?...因此,条形图是通过一组条形中每一个条形的长度,来判断各组数据之间的数量关系的。 2. 饼图 饼图表现的是总分关系。也就是说一组数据中,每个数据占总体的比例。...比较常见的应用是用来描述一组数据的发展变化趋势。折线图是将各个数据点用线段连接起来,来通过线段的斜率反映数据的变化趋势。 ?...▲折线图样例 在使用折线图呈现分析结论的时候,如果在整体上,多个连续的数据点之间表现出相对统一的趋势,比如都在不断的下降,或者不断的上升,那么做趋势分析相对容易一些;而如果找不到类似统一趋势,折线上下反复波动...商业变现的方式有很多。在各种层出不穷的创业商业计划书中,就包含着各种各样的、人们热衷于讨论的所谓“商业模式”。

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    【陆勤笔记】《深入浅出统计学》1信息图形化:第一印象

    条形图 对于各个类的大小大致相同的情况,条形图是理想的图形,你能更精确地指出那个类的频数最高,也更容易发现细小的差别。 条形图可以是垂直的,也可以是水平。...堆砌条形图和分段条形图,当你想比较频数,可以使用堆砌条形图;当你要同时体现频数和百分数时,可以使用分段条形图。...直方图是一种专门用于体现分组数据的图形,它看起来像条形图,但每条长方形的高度是频数密度,而不是频数。频数密度指的是分组数据中频数的密集程度。 累计频数图 累计频数图,表示累计频数的一种图表。...累计频数,即到某个特定数值为止的总频数,即频数的累计总和。 折线图 折线图能很好地体现数据的趋势,你将每一批数据画成点,然后将这些点连接起来。可以方便地在同一张图上显示多批数据。...折线图常用于显示随时间变化的数值。 折线图用于展示数值型数据,不应用于展示类别数据。 重要的统计量 频数:表示在一个特定组,或者说在一个特定的区间内的统计对象的数目,类似于数数。

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    Python可视化——3D绘图解决方案pyecharts、matplotlib、openpyxl

    、散点图、曲面图示例如下: 3D表面、地图示例如下: 点、线、流GL图如下: 2. matplotlib 支持以下图表: 在 3D 绘图上绘制 2D 数据 3D条形图演 在不同平面上创建二维条形图...绘制 3D 轮廓(水平)曲线 使用 extend3d 选项绘制 3D 轮廓(水平)曲线 将轮廓轮廓投影到图形上 将填充轮廓投影到图形上 3D 曲面图中的自定义山体阴影 3D 误差条 3D 误差线 创建...2D 数据的 3D 直方图 参数曲线 洛伦兹吸引子 2D 和 3D 轴在同一个 图 同一图中的 2D 和 3D 轴 在 3D 绘图中绘制平面对象 生成多边形以填充 3D 折线图 3D 箭袋图 旋转 3D...… 3. openpyxl openpyxl:excel表格处理工具,可以根据数据绘制3D图表; 支持以下图表: 面积图 二维面积图 3D 面积图 条形图和柱形图 垂直、水平和堆积条形图 3D...条形图 气泡图 折线图 二维折线图 3D 折线图 散点图 饼图 投影饼图 3D 饼图 渐变饼图 甜甜圈图 雷达图 股票图表 表面图 3D条形图: 3D面积图: 3D表面图:

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    学会这7个绘图工具包,Matplotlib可视化也没那么难

    Matplotlib提供了丰富的数据绘图工具,主要用于绘制一些统计图形,例如散点图、条形图、折线图、饼图、直方图、箱形图等。...图1 散点图 条形图 条形图是用宽度相同的条形的高度或长度来表示数据多少的图形。条形图可以横置或纵置,纵置时也称为柱状图。此外,条形图有简单条形图、复式条形图等形式。...图2 条形图 折线图 折线图是用直线连接排列在工作表的列或行中的数据点而绘制成的图形。折线图可以显示随时间(根据常用比例设置)而变化的连续数据,因此非常适用于显示相等时间间隔下数据的趋势。...图7 水平箱形图 组合图 前面介绍的都是在figure对象中创建单独的图像,有时候我们需要在同一个画布中创建多个子图或者组合图,此时可以用add_subplot创建一个或多个subplot来创建组合图,...代码清单7 绘制组合图 from numpy.random import randn import matplotlib.pyplot as plt #在同一个figure中创建一组2行2列的subplot

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    你真的懂如何展示数据吗?

    热力图是用表格的形式可视化数据的一种方法,在显示数据的地方(在数据之外)利用着色的单元格传递数据相对大小的信息。用颜色饱和度提供视觉上的暗示,帮助眼睛和大脑更快地捕捉潜在的兴趣点。 ?...斜率图组合了很多信息,除了绝对数值(数据点本身)之外,连接数据点的线条能够在视觉上直观地告诉你是提升还是降低以及变化的程度(通过倾斜方向和斜率),而无需解释这些线条的意义和变化程度具体是多少。 ?...但需要注意的是,当你添加多组数据时,专注其中一组并得出结论就变得更为困难,所以谨慎使用包含多组数据的条形图。同时也要注意,有多组数据时,空白会把条形图分隔成视觉组。这使得类别的相对顺序变得重要。...从饼图转换成条形图可能会有所遗漏。饼图能够传达的一个独特的信息就是整体和部分的概念。但如果图形本身难以理解, ? 4)....散点图 散点图在展示两个因素的关系时很有用,因为可以同时将数据对应到x轴和y轴上,观察是否存在某种关系以及存在何种关系。散点图在科学领域使用更为频繁。 ? 5).

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    R- 组合图(折线+条形图)绘制

    就是下面这张图,在途中用条形图展示了不同季节样本浮游动物的组成情况,同时使用带误差棒的折线图来表示浮游动物生物量的变化,相当于在一幅图中同时展示了群落的相对丰度和绝对丰度。 ?...绘图过程 接下来介绍绘图的过程,既然是同时展示相对丰度和绝对丰度,那就必然需要两个绘图数据文件。 第一个文件是个组样本中不同物种相对丰度的平均值,另一个文件为个组样品中总生物量的平均值及其标准偏差。...使用text添加其对应的标签,注意这里的line用于调整坐标轴的位置,如果左侧空间不够,需要调整上一步par内mar中的第二个数值。 ? 条形图绘制完成之后绘制折线图。...,所以一定要添加par(new = T),不然条形图就被覆盖了,这里绘图区域要与上一步条形图的绘图区保持一致。...这里需要添加两个图里,分别对应条形图和折线图。 要注意调整两个图里添加的位置,以及折线图腿中文字与图形元素的间距,是的两个图里看起来像是一个。 最后使用dev.off()关闭绘图区域并保存图像。 ?

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    【陆勤笔记】《深入浅出统计学》1信息图形化:第一印象

    条形图 对于各个类的大小大致相同的情况,条形图是理想的图形,你能更精确地指出那个类的频数最高,也更容易发现细小的差别。 条形图可以是垂直的,也可以是水平。...堆砌条形图和分段条形图,当你想比较频数,可以使用堆砌条形图;当你要同时体现频数和百分数时,可以使用分段条形图。...直方图是一种专门用于体现分组数据的图形,它看起来像条形图,但每条长方形的高度是频数密度,而不是频数。频数密度指的是分组数据中频数的密集程度。 累计频数图 累计频数图,表示累计频数的一种图表。...累计频数,即到某个特定数值为止的总频数,即频数的累计总和。 折线图 折线图能很好地体现数据的趋势,你将每一批数据画成点,然后将这些点连接起来。可以方便地在同一张图上显示多批数据。...折线图常用于显示随时间变化的数值。 折线图用于展示数值型数据,不应用于展示类别数据。 重要的统计量 频数:表示在一个特定组,或者说在一个特定的区间内的统计对象的数目,类似于数数。

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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)。...在图表没有比例尺的情况下,饼状图是最好的比例表示图表。 折线图 线条形状可以表达出令我们着迷的内容,但也会扭曲我们对数据的感知。 众所周知,自变量(原因)通常绘制在x轴上,因变量(结果)绘制在y轴上。...在同一项研究的两个独立实验中,Levy和共同作者为参与者准备了多种2D和3D图表。 参与者可以选择2D和3D图。当他们被告知选择图表会呈现给其他人时,他们倾向于选择3D图表。...Harrison和共同作者发现,参与者可以最容易地评估散点图(负相关和正相关)和平行坐标图(仅针对负相关)的相关性。 一年后,Kay和Heer重新评估了数据,并按照精确度将可视化分为四组。...Ziemkiewicz 对参与者进行了任务测试, 这些任务中包含像列表或容器一样的分层图形。

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    那么多的数据可视化图表,你选对了吗?

    常听到一句话,“能用图描述的就不用表,能用表就不用文字”。这句话也直接的表明了:在认知上,大家对于图形的敏感度远比文字高。...基础图形及特点 ---- 接下来给大家介绍下数据可视化图表的基本类型和选用原则,选用正确的数据可视化的图表。 ① 柱形图(Bar Chart) ?...优势:条形图用来反映分类项目之间的比较,适合应用于跨类别比较数据。在我们需要比较项类的大小、高低时适合使用条形图。 ③ 折线图(Line Chart) ? 优势:折线图用来反映随时间变化的趋势。...例如多个时间点上构成的比较等。 常见问题 ---- 最后整理了一些常见问题,供大家在实际操作中使用。 Q: 柱形图和条形图都可以表示分类比较,那两者在使用上有何差异呢?...所以在表示分类时,如项目数量较少,使用柱形图或条形图均可,如项目_数量较多_,则建议使用_条形图_。 Q: 柱形图和折线图都可以表示时间序列的趋势,如何选择?

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    数据可视化分析工具:Matplotlib

    Matplotlib是当前用于数据可视化的最流行的Python工具包之一,它是一个跨平台库,用于根据数组中的数据制作2D图,主要用于绘制一些统计图形,例如散点图、条形图、折线图、饼图、直方图、箱型图等。...2.条形图 条形图(bar chart)是用宽度相同的条形的高度或长短来表示数据多少的图形。条形图可以横置或纵置,纵置时也称为柱状图(column chart)。...例如下面一个例子,假设现在我们拿到了2017年内地电影票房前10的电影和电影票房数据,现在我们想直观比较各电影票房数据大小,那么条形图显然是最合适的呈现方式,代码如下。...3.折线图 折线图是排列在工作表的列或行中的数据可以绘制到折线图中。折线图可以显示随时间(根据常用比例设置)而变化的连续数据,因此非常适用于显示在相等时间间隔下数据的趋势。...from numpy.random import randn import matplotlib.pyplot as plt #在同一个figure中创建一组2行2列的 subplotfig = plt.figure

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    报表应用系统中如何正确使用图表功能

    (一) 为什么需要使用图表功能 图表是一种将数据以图形方式显示的可视化手段,多用于实现以下需求: 1. 让数据更易于阅读和理解 2. 展示数据数据对比 3. 发挥数据的影响力 4....饼图:饼图用于显示各部分数据在总数据中的大小和比例关系。例如,下图显示了2012年度各类产品的销售百分比。 ? 条形图:常用于显示各类别数据之间大小关系。...组合图:是将两种或多种图表类型显示在同一图表,主要是实现将不同角度的数据放到同一图表中,以便发现数据之间的关联性。...例如,下图就在同一图表中显示了订单金额和订单数量两组数据,而且分别用不同的图表类型进行呈现。 ? 散点图:散点图常用于显示两组数据之间的相关性,可展示数据的分布情况。...例如,下图展示了全年每个订单的产品数量分别情况。 ? 气泡图:用于显示三组数据之间的关系,其中一组数据作为横坐标,一组数据作为纵坐标,另一组数据表示气泡的大小。 ?

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    再谈可视化:如何展示数据

    热力图是用表格的形式可视化数据的一种方法,在显示数据的地方(在数据之外)利用着色的单元格传递数据相对大小的信息。用颜色饱和度提供视觉上的暗示,帮助眼睛和大脑更快地捕捉潜在的兴趣点。...斜率图组合了很多信息,除了绝对数值(数据点本身)之外,连接数据点的线条能够在视觉上直观地告诉你是提升还是降低以及变化的程度(通过倾斜方向和斜率),而无需解释这些线条的意义和变化程度具体是多少。...但需要注意的是,当你添加多组数据时,专注其中一组并得出结论就变得更为困难,所以谨慎使用包含多组数据的条形图。同时也要注意,有多组数据时,空白会把条形图分隔成视觉组。这使得类别的相对顺序变得重要。...从饼图转换成条形图可能会有所遗漏。饼图能够传达的一个独特的信息就是整体和部分的概念。但如果图形本身难以理解, 4)....散点图 散点图在展示两个因素的关系时很有用,因为可以同时将数据对应到x轴和y轴上,观察是否存在某种关系以及存在何种关系。散点图在科学领域使用更为频繁。 5).

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    数据可视化设计指南

    时间变化图包括: 1.折线图 2.条形图 3.堆叠的条形图 4.K线图 5.面积图(折线图) 6.时间线 7.地平线图(折线图) 8.瀑布图 同类别分析 同类别分析是同一维度下的不同类别的数据之间比较分析...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。...在移动设备上,将图例放在图表上方,以使其在交互期间可见。 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 ?...使用图例的折线图 小显示器 可穿戴设备(或其他小屏幕)上显示的图表应为移动端或PC端图表的简化版本。 ? 允许。 数据图形上的在关键点显示注释以描述关键数据。在此示例中,显示波峰、波谷的数值。 ?...报告板显示气候数据 监测报告板 操作报告板旨在回答一组预定义的问题。它们通常用于完成与监视有关的任务。 在大多数情况下,这些类型的报告板以当前信息为特征,这些信息被安排为一组简单的图表。

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    绘制统计图形(一)

    此节内容与上一节内容类似,可以看做是并列关系。本节以实例的方式来为大家讲解各种图形的应用,并介绍一些新的图形。...1 堆积图 主要结合柱状图和条形图的绘制方法来说明堆积柱状图和堆积条形图的实现方法。 1.1 堆积柱状图 仅在第二个柱状图中添加bottom参数即可。...、间断条形图和阶梯图 3.1 堆积折线图 堆积折线图是通过绘制不同数据及的折线图而生成的。...堆积折线图是按照垂直方向上彼此堆叠且又不相互覆盖的顺序排列,绘制若干条折线图而形成的组合图形。...间断条形图是在条形图的基础上绘制而成,主要用来可视化定性数据的相同指标在时间维度上的指标值的变化情况,实现定性数据的相同指标的变化情况的有效直观比较。

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    5个快速而简单的数据可视化方法和Python代码

    根据这个范围和所需的箱子数量,我们实际上可以计算出每个箱子的宽度。最后,我们在同一块图上绘制两个直方图,其中一个稍微透明一些。...我们将看到三种不同类型的条形图:常规条形图、分组条形图和堆叠条形图。在我们进行的过程中,请查看下图中的代码。 常规的条形图如下面的第一个图所示。...在' barplot() '函数中,' xdata '表示x轴上的标记,' ydata '表示y轴上的条高。误差条是以每个栏为中心的一条额外的线,用来显示标准差。 分组条形图允许我们比较多个分类变量。...然后我们循环遍历每一组,对于每一组,我们在x轴上画出每一个刻度的横杠,每一组也用颜色进行编码。 堆叠的条形图对于可视化不同变量的分类构成非常有用。在下面的堆叠条形图中,我们比较了每天的服务器负载。...我们循环遍历每一组,但是这次我们在旧的条形图上绘图,而不是在它们旁边画新条形图。 ? 常规条形图 ? 分组条形图 ?

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    如何用指标分析维度精准定位可视化图表?

    分析维度:比较 适用:对比多维度数据 局限:数据不够直观 条形图 相当于柱形图的横置,两根轴对调了一下。条形图是用宽度相同的条形的长短来表示数据多少的图形。 ?...双向条形图:用于对比同一个项目下两个不同数据的表现。 ? 折线图 折线图是排列在工作表的列或行中的数据可以绘制到折线图中。...折线图可以显示随时间(根据常用比例设置)而变化的连续数据,因此非常适用于显示在相等时间间隔下数据的趋势。在折线图中,类别数据沿水平轴均匀分布,所有值数据沿垂直轴均匀分布。 ?...阶梯折线图:折线在数据点之间形成一系列阶梯,常用于显示不规则间隔下发生的波动。 ? 线柱图 线柱图是一种非常重要且常用的组合图表,可以将两组数据在同一个表中直观的表达。...箱线图的绘制方法是:先找出一组数据的上边缘、下边缘、中位数和两个四分位数;然后,连接两个四分位数画出箱体;再将上边缘和下边缘与箱体相连接,中位数在箱体中间。

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    Pandas数据可视化

    单变量可视化, 包括条形图、折线图、直方图、饼图等 数据使用葡萄酒评论数据集,来自葡萄酒爱好者杂志,包含10个字段,150929行,每一行代表一款葡萄酒 加载数据 条形图是最简单最常用的可视化图表 在下面的案例中...也可以用来展示《葡萄酒杂志》(Wine Magazine)给出的评分数量的分布情况:  如果要绘制的数据不是类别值,而是连续值比较适合使用折线图 : 柱状图和折线图区别 柱状图:简单直观,很容易根据柱子的长短看出值的大小...,易于比较各组数据之间的差别 折线图: 易于比较各组数据之间的差别; 能比较多组数据在同一个维度上的趋势; 每张图上不适合展示太多折线  面积图就是在折线图的基础上,把折线下面的面积填充颜色 : 直方图...  直方图看起来很像条形图, 直方图是一种特殊的条形图,它可以将数据分成均匀的间隔,并用条形图显示每个间隔中有多少行, 直方图柱子的宽度代表了分组的间距,柱状图柱子宽度没有意义 直方图缺点:将数据分成均匀的间隔区间...: 通过透视表找到每种葡萄酒中,不同评分的数量 : 从上面的数据中看出,行列分别表示一个类别变量(评分,葡萄酒类别),行列交叉点表示计数,这类数据很适合用堆叠图展示 折线图在双变量可视化时,仍然非常有效

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