不应认为排名第一的项目比排名第五的项目更好。 1. Matplotlib Matplotlib是一个开源绘图库，支持许多草图类型，如绘图、直方图、条形图和其他类型的图表。...除了用于绘图的各种格式（例如 PNG、PDF 等）之外，优点还集中在简单、友好的 UI 和高质量的图像上。 2....GnuPlot GnuPlot是一个命令驱动的绘图程序，它接受特殊单词或字母形式的命令来执行任务。它可用于以多种不同风格和多种不同输出格式操作二维和三维的函数和数据点。...它用于写入每年由大型强子对撞机实验记录的 PB 级数据。 这个项目每天被成千上万的物理学家使用，他们分析他们的数据或进行模拟，特别是在高能领域。...这个项目是一个令人难以置信的完整工具包，它可以帮助您从创建简单的直方图到在 Web 浏览器中提供交互式图形。很棒，不是吗？ 7.Plots 最后一个选项更适用于开始了解图形和数学函数的基础学术学生。
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...，将所有的葡萄酒品牌按照产区分类，看看哪个产区的葡萄酒品种多： 先将plot需要的参数打包成一个字典，然后在使用**解包（防止传进去的成为一个参数） 上面的图表说明加利福尼亚生产的葡萄酒比其他省都多... 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...，所以它们对歪斜的数据的处理不是很好： 在第一个直方图中，将价格>200的葡萄酒排除了。...在第二个直方图中，没有对价格做任何处理，由于有个别品种的酒价格极高，导致刻度范围变大，导致直方图的价格分布发生变化 。
上期的最后，给大家预告了一部分本次教程的内容：图形的组合，除此之外，我们在讲讲基本图形的绘制（条形图、散点图、饼图、直方图等），赶紧开始battle起来吧 本篇教程，内容十分丰富，虽然是单篇，大家务必多多练习...图形的组合 图形的组合，顾名思义，就是将两张或者更多图形放在一起展示。在R中，一般使用函数 par() 或者 layout() 组合多幅图形。...不用担心，条形图中的各种元素都是可以微调的，以图6中的第二幅图为例，调整图中文本的方向和大小使得图形更加简洁清晰。 ? 图8:条形图的微调。 还有一种特殊但常见的条形图：棘状图。...饼图中建议标注上每个变量的信息，否则分辨面积的大小不是一件容易的事情，特别是当差异很小的时候！相比之下，就不难理解为什么条形图更受欢迎了。 直方图 直方图和条形图很类似，但它描述的是连续型变量的分布。...图12:直方图示例 第一幅图形就是最简单的直方图绘制，余下的三幅图都是在函数 hist() 中调整参数或者加上其他元素而绘制的图形，其中第三、四幅图形中加上了密度曲线（在后面会进一步介绍），这是很常见的处理方式
通过 Matplotlib，我们可以仅需要写几行代码，就可以生成绘图，直方图，功率谱，条形图，错误图，散点图等，方便数据展示。...在hist()方法中参数含义如下： data:必选参数，绘图数据 bins:直方图的长条形数目，默认为10,为了更加明显地看出正态分布，可以设置大一些。...fc:全写为facecolor，长条形的颜色 ec:全写为edgecolor，长条形边框的颜色 条形图 在之前的小节中得到了高分电影上映年份的TOP，现在我们就将此数据做成可视化的条形图。...，在简单意义上已经完成了一个简单的数据获取、分析以及可视化的过程。...: 横坐标（序列） height：纵坐标（系列） width：条形图的宽度，默认是0.8，可以根据实际大小设置，以更加美观 bottom：用于绘制堆叠条形图，默认值为None align：x轴刻度标签的对齐方式
通过 Matplotlib，开发者可以仅需要几行代码，便可以生成绘图，直方图，功率谱，条形图，错误图，散点图等。 二、流程 1. 明确要研究的问题 2....选择需要使用什么图形（折线图、直方图……）来呈现 3. 准备相应的数据 4. 绘制图形和完善美化图形 在某些情况下，个人认为还有最后一点，是从图中可以得出什么结论。...以下只是简单的示例，就没有一定按照上面的流程。 三、简单示例 1.折线图 1.1 什么是折线图 以下引用自百度百科 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。...2.条形图 2.1 什么是条形图 以下引用自百度百科 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。...四、结语 本文简单举例介绍了matplotlib绘制折线图、条形图和直方图的方法，matplotlib很强大，可以绘制非常多的图形，可以参考https://matplotlib.org/gallery/
有序条形图（Ordered Bar Chart） 有序条形图有效地传达了项目的排名顺序。但是，在图表上方添加度量标准的值，用户可以从图表本身获取精确信息。 ? 16....包点图（Dot Plot） 包点图表传达了项目的排名顺序，并且由于它沿水平轴对齐，因此您可以更容易地看到点彼此之间的距离。 ? 18....类型变量的直方图（Histogram for Categorical Variable） 类型变量的直方图显示该变量的频率分布。通过对条形图进行着色，可以将分布与表示颜色的另一个类型变量相关联。 ?...直方密度线图（Density Curves with Histogram） 带有直方图的密度曲线汇集了两个图所传达的集体信息，因此您可以将它们放在一个图中而不是两个图中。 ? 24....每条垂直线（在自相关图上）表示系列与滞后 0 之间的滞后之间的相关性。图中的蓝色阴影区域是显着性水平。那些位于蓝线之上的滞后是显着的滞后。 那么如何解读呢?
有序条形图（Ordered Bar Chart） 有序条形图有效地传达了项目的排名顺序。但是，在图表上方添加度量标准的值，用户可以从图表本身获取精确信息。 16....包点图（Dot Plot） 包点图表传达了项目的排名顺序，并且由于它沿水平轴对齐，因此您可以更容易地看到点彼此之间的距离。 18....类型变量的直方图（Histogram for Categorical Variable） 类型变量的直方图显示该变量的频率分布。通过对条形图进行着色，可以将分布与表示颜色的另一个类型变量相关联。...直方密度线图（Density Curves with Histogram） 带有直方图的密度曲线汇集了两个图所传达的集体信息，因此您可以将它们放在一个图中而不是两个图中。 24....每条垂直线（在自相关图上）表示系列与滞后 0 之间的滞后之间的相关性。图中的蓝色阴影区域是显着性水平。那些位于蓝线之上的滞后是显着的滞后。 那么如何解读呢?
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。...plt.figure：创建空白画布，在一幅图中可省略 figure.add_subplot：第一个参数表示行，第二个参数表示列，第三个参数表示选中的子图编号 plt.title：标题 plt.xlabel...用于显示一个数据系列中各项的大小与各项总和的比例。饼图中的数据点显示为整个饼图的百分比，饼图的主要参数及其说明如下。...直方图是数值数据分布的精确图形表示，是对连续变量（定量变量）的概率分布的估计，由卡尔·皮尔逊（Karl Pearson）首先引入，是一种特殊的条形图。...在构建直方图时，第一步是将值的范围分段，即将整个值的范围分成一系列间隔，然后计算每个间隔中有多少值。这些值通常被指定为连续的、不重叠的变量间隔，间隔必须相邻，并且通常是相等的大小。
针对离散变量我们可以使用常见的条形图和饼图完成数据的可视化工作，那么，针对数值型变量，我们也有很多可视化的方法，例如箱线图、直方图、折线图、面积图、散点图等等。...在 Matplotlib 中，我们使用 plt.hist(x, bins=10) 函数，其中参数 x 是一维数组，bins 代表直方图中的箱子数量，默认是 10。...其中参数 x 是一维数组，bins 代表直方图中的箱子数量，kde 代表显示核密度估计，默认是 True，我们也可以把 kde 设置为 False，不进行显示。...seaborn 条形图 条形图可以帮我们查看类别的特征。在条形图中，长条形的长度表示类别的频数，宽度表示类别。...seaborn 饼图 饼图是常用的统计学模块，可以显示每个部分大小与总和之间的比例。在 Python 数据可视化中，它用的不算多。我们主要采用 Matplotlib 的 pie 函数实现它。
总的来说，他的电影的国内票房收入比其他演员的电影多。...当使用这种方法绘制时，直方图被称为在密度刻度上绘制。 在这个刻度上： 每个条形的面积等于相应桶中的数据值的百分比。 直方图中所有条形的总面积为 100%。...条形图和直方图的区别 条形图为每个类别展示一个数量。 它们通常用于显示类别变量的分布。 直方图显示定量变量的分布。 条形图中的所有条形都具有相同的宽度，相邻的条形之间有相等的间距。...直方图的条形可以具有不同的宽度，并且是连续的。 条形图中条形的长度（或高度，如果垂直绘制）与每个类别的值成正比。 直方图中条形的高度是密度的度量；直方图中的条形的面积与桶中的条目数量成正比。...这些图表在一些地方相互交叉：例如，2010 年的 4 岁人数比 2014 年多，2014 年的 14 岁人数比 2010 年多。
图2 柱形图 图3 条形图 同样的道理，当数据量太多时，我们应增加柱形图或条形图中的柱条。此时应根据展示工具的尺寸特征来选择图表，目的是将图表既不拥挤、也不空旷地放在展示工具中。...图4 有时间顺序的柱形图 当数据没有时间顺序时，我们应考虑将柱形图或条形图中的数据按照大小顺序排序，然后用排序后的数据绘制图表。...在图7中，“内衣”进一步细分为“吊带”“打底衫”“袜子”后，这些细分项目和母饼图中的“上衣”“内衣”“裤子”“裙子”等项目均属于服装类商品。因此，母饼图和子饼图都用圆形，表示类别相同。...当细分数据和较大数据有类别上的区别时，应选择复合条饼图。在图8中，“其他”项目中的“口香糖”“薯片”等细分项目属于其他零食，而母饼图中的“可乐”“柠檬水”等项目均为饮品。...在直方图的x轴上，标签是一个数据区间。因此，直方图的作用是体现不同数据区间内有多少个数据，即数据的分布频率。
上面在一张图中展示31个省市自治区的GDP数据，使用条形图展示就非常合适。上图还使用了两个常见的条形图技巧。一个数值排序，这样有利于受众数值对比，二是使用了色温显示进一步加强了对比。...★ 竖直条形图（直方图） 跟水平条形图类似的就是竖直条形图。例如下图 ★ 多组条形图 条形图也支持一组以上的数据。...但我仍然觉得饼图不值它占据的这块地方。 用水平条形图替代饼图，按从大到小或者反向组织。记住，在条形图中，我们的眼睛会比较条形图的末端。由于以统一的基线对齐，很容易比较相对大小。...这里可采取一些常规的原则： 排序 通过数据排序，让受众更容易消化数据，更快速抓住信息要点。对比下图中的上下对比。 对齐文字 对齐文字，特别是坐标系的文字，方便读者更容易对比数据。...常见的策略是左侧坐标系文字右对齐，右侧左对齐，避免居中对齐的情况。 适当留白 边界处避免出现文字和图表。避免拉伸图表撑满可用空间的欲望，根据内容多少决定图表的合适大小。
上面在一张图中展示31个省市自治区的GDP数据，使用条形图展示就非常合适。上图还使用了两个常见的条形图技巧。一个数值排序，这样有利于受众数值对比，二是使用了色温显示进一步加强了对比。...★ 竖直条形图（直方图） 跟水平条形图类似的就是竖直条形图。例如下图 ? ★ 多组条形图 条形图也支持一组以上的数据。...但我仍然觉得饼图不值它占据的这块地方。 ? 用水平条形图替代饼图，按从大到小或者反向组织。记住，在条形图中，我们的眼睛会比较条形图的末端。由于以统一的基线对齐，很容易比较相对大小。...这里可采取一些常规的原则： 排序 通过数据排序，让受众更容易消化数据，更快速抓住信息要点。对比下图中的上下对比。 对齐文字 对齐文字，特别是坐标系的文字，方便读者更容易对比数据。...常见的策略是左侧坐标系文字右对齐，右侧左对齐，避免居中对齐的情况。 适当留白 边界处避免出现文字和图表。避免拉伸图表撑满可用空间的欲望，根据内容多少决定图表的合适大小。
但是注意，柱形图不适合大数据，在横坐标上如果排满了柱子，看着多眼晕呀。 条形图 条形图，貌似就是柱状图横过来，对于数值都是大于 0 的数据而言，画出来的条形图可以这样理解。...但是，下面这种类型的数据也是比较常见的。 ? 从数据表中可以看出，我国部分城市 1 月份最低气温，有的在 0℃ 以上，有的在 0℃ 以下。对于这类数据，用条形图显示，结果是这样的。 ?...折线图最典型的应用应该算是在股票方面了，范围大一点可以说是“金融数据分析”方面。 直方图 直方图貌似“柱形图”，但两者有很大区别。...直方图是以各个矩形的面积描述各组的频数，所有矩形的面积之积为各组频数的和。 例如，使用下面的程序构造了一批随机数。 ? 想直观地了解这个数据集中数字分布的特征，就可以利用直方图。 ?...为了便于检索，把一些图形的名称列在下面，供参考： 柱形图 堆积柱形图 条形图 气泡图 直方图 箱形图 热力图 散点图 雷达图 环形图 饼图 折线图 K 线图 仪表盘 词云 对数据进行可视化的时候，要根据数据特征
6、边缘直方图 （Marginal Histogram） 边缘直方图具有沿 X 和 Y 轴变量的直方图。这用于可视化 X 和 Y 之间的关系以及单独的 X 和 Y 的单变量分布。...03 排序 （Ranking） 15、有序条形图 （Ordered Bar Chart） 有序条形图有效地传达了项目的排名顺序。但是，在图表上方添加度量标准的值，用户可以从图表本身获取精确信息。...17、包点图 （Dot Plot） 包点图表传达了项目的排名顺序，并且由于它沿水平轴对齐，因此您可以更容易地看到点彼此之间的距离。...23、直方密度线图 （Density Curves with Histogram） 带有直方图的密度曲线汇集了两个图所传达的集体信息，因此您可以将它们放在一个图中而不是两个图中。...每条垂直线（在自相关图上）表示系列与滞后0之间的滞后之间的相关性。图中的蓝色阴影区域是显着性水平。那些位于蓝线之上的滞后是显着的滞后。
Matplotlib是一个流行的Python库，可以很容易地用于创建数据可视化。然而，设置数据、参数、图形和绘图在每次执行新项目时都可能变得非常混乱和繁琐。...我们对于这张思维导图中的主要图例做一些解释： 散点图 散点图非常适合显示两个变量之间的关系，因为您可以直接看到数据的原始分布。您还可以通过如下图所示的对组进行颜色编码来查看不同数据组的这种关系。 ?...使用箱子(离散化)真的帮助我们看到“更大的画面”，如果我们使用所有没有离散箱子的数据点，在可视化中可能会有很多噪音，使我们很难看到到底发生了什么。 ? 假设我们要比较数据中两个变量的分布。...条形图 当您试图将类别很少(可能少于10个)的分类数据可视化时，条形图是最有效的。如果我们有太多的类别，那么图中的条形图就会非常混乱，很难理解。...它们非常适合分类数据，因为您可以根据条形图的大小;分类也很容易划分和颜色编码。我们将看到三种不同类型的条形图:常规的、分组的和堆叠的： ?
，而这个函数可以只格式化一列的第一行，包括添加各种符号等，然后在其余行的最后添加空格，达到对齐的效果。...gt_sparkline 可以是折线图/面积图/直方图等。画图的数据需要是list格式。...首先要自己把比例算好，这个百分比需要由多列组成。...tab_df %>% gt() %>% gt_plt_bar_stack(column = list_data) image-20220514203622740 win/loss plot 这个图形在体育领域用的比较多...，暂时没想到在医学领域有什么用。。。
2.条形图 条形图，可以视为是柱状图的一种变体，在大部分情况下，是可以互换的。那么在哪些情况下，条形图能比柱状图更好的展示数据呢？...在散点图中，圆点的面积是相同的，主要是通过圆点在坐标轴中的坐标点（X，Y）确定的位置，来映射数据。...绘制直方图，有如下几步： 首先，要对数据进行分组，然后统计每个分组内数据元的频数和频率。 其次，在平面直角坐标系中，横轴标出每个组数据的下限和上限，即上图中的a和b。...最后，纵轴表示频数或频率，每个矩形的高代表对应的频数或频率，即上图中的h。 若纵轴表示的是频数，则是「频数直方图」；若纵轴展示的是「频率」，则为「频率直方图」，如上图所示。...「频数分布直方图」中，频数乘以组距得出每个分组的数量，可以看出频数分布直方图是用面积来表示频数的，和柱状图（条形图）是用长方形的高度（宽度）表示数量是有本质性区别的。
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