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

R:使用Plotly()绘制的水平堆叠条形图

水平堆叠条形图是一种数据可视化图表,通过使用Plotly库的Plotly()函数可以绘制出来。水平堆叠条形图可以用于比较多个类别的数据,并展示每个类别中不同组成部分的比例关系。

水平堆叠条形图的优势在于能够清晰地展示不同类别之间的比较关系,同时也能够展示每个类别内部的组成部分。它可以帮助我们更好地理解数据的结构和分布情况。

水平堆叠条形图的应用场景非常广泛。例如,在销售领域,可以使用水平堆叠条形图比较不同产品在不同地区的销售情况;在人力资源管理中,可以使用水平堆叠条形图比较不同部门的员工构成情况;在金融领域,可以使用水平堆叠条形图比较不同投资组合的资产配置情况等等。

腾讯云提供了一系列与数据可视化相关的产品和服务,其中包括云原生的容器服务、云数据库、云服务器、云存储等。这些产品可以帮助用户快速搭建和部署数据可视化应用,并提供高可用性和可扩展性的解决方案。

以下是腾讯云相关产品和产品介绍链接地址:

  1. 云原生容器服务:提供了基于Kubernetes的容器集群管理服务,支持快速部署和扩展应用。了解更多:腾讯云容器服务
  2. 云数据库:提供了多种数据库类型,包括关系型数据库、NoSQL数据库和缓存数据库等,支持高可用性和弹性扩展。了解更多:腾讯云数据库
  3. 云服务器:提供了弹性计算能力,用户可以根据需求选择不同规格的云服务器实例。了解更多:腾讯云云服务器
  4. 云存储:提供了多种存储类型,包括对象存储、文件存储和块存储等,支持高可用性和数据备份。了解更多:腾讯云云存储

通过使用腾讯云的这些产品,开发工程师可以快速构建和部署水平堆叠条形图等数据可视化应用,并获得高可用性和可扩展性的解决方案。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

  • 手把手教你用plotly绘制excel中常见的16种图表(上)

    最近不是在学习plotly嘛,为了方便理解,我们这里取excel绘图中常见的16种图表为例,分两期演示这些基础图表怎么用plotly进行绘制!...excel插入图表 今天,我们介绍第一部分8类图表的绘制。公众号后台回复0306即可领取全部演示代码ipynb文件。 目录: 0. 准备工作 1. 柱状图 2. 条形图 3. 折线图 4....medals_long # 堆叠柱状图 (使用长表数据,这种数据excel无法直接绘制堆叠图) import plotly.express as px long_df = px.data.medals_long...宽表 # 堆叠柱状图 (使用长表数据,这种数据excel可以直接绘制堆叠图) import plotly.express as px wide_df = px.data.medals_wide() fig...饼图与圆环图 我们在用excel绘制饼图的时候,可以选择既定配色方案,还可以自定义每个色块的颜色。用plotly绘制的时候,这些自定义操作也是支持的。

    3.9K20

    Python|Plotly数据可视化(代码+应用场景)

    本文使用的代码主要基于作图库Plotly。...# 实现简单的条形图 import plotly.express as px # orientation='h' 用户表示绘制条形图 fig = px.bar(data, x='score', y='...柱形图的高度表示数值的大小,也可以对单一的变量或者多组变量进行比较。 注:在使用条形图和柱形图时x和y的参数传入相反。...(通常用于时间标签的比较) 在plotly中没有直接进行百分比柱形图绘制的方法,因此我们可以先使用pandas算出数据的百分比,然后再将百分比数据用于绘图。...Plotly绘制地图使用其内置的地图可视化工具进行绘制,但是展示效果并不是很好,绘制地图时推荐使用Pyecharts或者Tableau、Power bi等BI软件。

    3.1K20

    Python中最常用的 14 种数据可视化类型的概念与代码

    本文总结介绍了多种可视化图及其适合使用场景,并同时展示使用了常用的绘图包(plotly、 seaborn 和 matplotlib )绘制这些图的代码。 条形图 条形图是用矩形条显示分类数据的图形。...这些条的高度或长度与它们所代表的值成正比。条形可以是垂直的或水平的。垂直条形图有时也称为柱形图。 以下是按年指示加拿大人口的条形图。 条形图适合应用到分类数据对比,横置时也称条形图。...分组条形图 当数据集具有需要在图形上可视化的子组时,将使用分组条形图。...这是堆叠条形图的类型,其中每个堆叠条形显示其离散值占总值的百分比。...它显示为点的集合。它们在水平轴上的位置决定了一个变量的值。垂直轴上的位置决定了另一个变量的值。当一个变量可以控制而另一个变量依赖于它时,可以使用散点图。当两个连续变量独立时也可以使用它。

    9.6K20

    来瞧瞧这些炫酷的百分比可视化新图形(附代码实现)⛵

    ,这也就是气泡图,我们把气泡水平罗列排布就可以起到对比和展示的作用,也就是罗列气泡图,下面是它的实现代码:df_coal['Y'] = [1]*len(df_coal)list_x = list(range...绘制的圆圈越多,需要的面积就越大。...下面是我们借助 Plotly 工具库绘制甜甜圈图的示例:import plotly.express as pxfig = px.pie(df_coal, values='Value', names='Country...图片下面我们使用类似的呈现手法,使用 Plotly 工具库构建条形图来显示占比,而且我们构建的图示是交互式的,大家的鼠标悬停在条形上时会显示相应的信息。...不过大家稍微注意一下,这种堆叠的结构的一个可能问题是,很小占比的国家,可能就显示不太清楚了,堆叠条形图的代码示例如下:import plotly.express as pxfig = px.bar(df_coal

    4.2K72

    常用60类图表使用场景、制作工具推荐!

    这种图表是直方图的变种,使用平滑曲线来绘制数值水平,从而得出更平滑的分布,并且它们不受所使用分组数量的影响,所以能更好地界定分布形状 。...堆叠式条形图 跟多组条形图不同,堆叠式条形图 (Stacked Bar Graph) 将多个数据集的条形彼此重迭显示,适合用来显示大型类别如何细分为较小的类别,以及每部分与总量有什么关系。...堆叠式条形图共分成两种: 简单堆叠式条形图。将分段数值一个接一个地放置,条形的总值就是所有段值加在一起,适合用来比较每个分组/分段的总量。 100% 堆叠式条形图。...误差线总是平行于定量标尺的轴线,可以是垂直或水平显示(取决于定量标尺是在 Y 轴还是 X 轴上)。 推荐的工具有:AnyChart、Highcharts、plotly、Vega。...此外,条形也可以如堆叠式条形图般堆叠起来。 推荐的制作工具有:jChartFX、Bokeh。

    8.9K20

    一文掌握Pandas可视化图表

    df.a.plot.bar() df.b.plot(color='r') 绘图引擎 通过backend可以指定不同的绘图引擎,目前默认是matplotlib,还支持bokeh、plotly、Altair...当然,在使用新的引擎前需要先安装对应的库。...# 柱状图bar df.plot.bar() (这里不做展示,前面案例中有) 此外我们还可以绘制堆叠柱状图,通过设置参数stacked来搞定 # 堆叠柱状图 df.plot.bar(stacked=True...) 柱状图多子图 # 柱状图多子图 df.plot.bar(subplots=True, rot=0) 条形图 条形图和柱状图其实差不多,条形图就是柱状图的横向展示 # 条形图barh df.plot.barh...(figsize=(6,8)) 堆叠条形图 # 堆叠条形图 df.plot.barh(stacked=True) 直方图 直方图又称为质量分布图,主要用于描述数据在不同区间内的分布情况,描述的数据量一般比较大

    8.1K50

    可视化图表样式使用大全

    这种图表是直方图的变种,使用平滑曲线来绘制数值水平,从而得出更平滑的分布,并且它们不受所使用分组数量的影响,所以能更好地界定分布形状 。...堆叠式条形图 ? 跟多组条形图不同,堆叠式条形图 (Stacked Bar Graph) 将多个数据集的条形彼此重迭显示,适合用来显示大型类别如何细分为较小的类别,以及每部分与总量有什么关系。...堆叠式条形图共分成两种: 简单堆叠式条形图。将分段数值一个接一个地放置,条形的总值就是所有段值加在一起,适合用来比较每个分组/分段的总量。 100% 堆叠式条形图。...这种图表是堆叠式面积图的一种变体,但其数值并非沿着固定直线轴来绘制,而是围绕着不断变化的中心基线。...误差线总是平行于定量标尺的轴线,可以是垂直或水平显示(取决于定量标尺是在 Y 轴还是 X 轴上)。 推荐的工具有:AnyChart、Highcharts、plotly、Vega。 树形结构图 ?

    9.4K10

    60 种常用可视化图表,该怎么用?

    这种图表是直方图的变种,使用平滑曲线来绘制数值水平,从而得出更平滑的分布,并且它们不受所使用分组数量的影响,所以能更好地界定分布形状 。...堆叠式条形图 跟多组条形图不同,堆叠式条形图 (Stacked Bar Graph) 将多个数据集的条形彼此重迭显示,适合用来显示大型类别如何细分为较小的类别,以及每部分与总量有什么关系。...堆叠式条形图共分成两种: 简单堆叠式条形图。将分段数值一个接一个地放置,条形的总值就是所有段值加在一起,适合用来比较每个分组/分段的总量。 100% 堆叠式条形图。...误差线总是平行于定量标尺的轴线,可以是垂直或水平显示(取决于定量标尺是在 Y 轴还是 X 轴上)。 推荐的工具有:AnyChart、Highcharts、plotly、Vega。...此外,条形也可以如堆叠式条形图般堆叠起来。 推荐的制作工具有:jChartFX、Bokeh。

    9K10

    『数据可视化』一文掌握Pandas可视化图表

    绘图引擎 通过backend可以指定不同的绘图引擎,目前默认是matplotlib,还支持bokeh、plotly、Altair等等。当然,在使用新的引擎前需要先安装对应的库。...# 柱状图bar df.plot.bar() (这里不做展示,前面案例中有) 此外我们还可以绘制堆叠柱状图,通过设置参数stacked来搞定 # 堆叠柱状图 df.plot.bar(stacked=True...条形图 条形图和柱状图其实差不多,条形图就是柱状图的横向展示 # 条形图barh df.plot.barh(figsize=(6,8)) ?...堆叠条形图 # 堆叠条形图 df.plot.barh(stacked=True) ? 直方图 直方图又称为质量分布图,主要用于描述数据在不同区间内的分布情况,描述的数据量一般比较大。...面积图 面积图又称区域图,是将折线图与坐标轴之间的区域使用颜色填充,填充颜色可以很好地突出趋势信息,一般颜色带有透明度会更合适于观察不同序列之间的重叠关系。

    8.1K40

    60种常用可视化图表的使用场景——(上)

    这种图表是直方图的变种,使用平滑曲线来绘制数值水平,从而得出更平滑的分布,并且它们不受所使用分组数量的影响,所以能更好地界定分布形状 。...堆叠式条形图共分成两种: 简单堆叠式条形图。将分段数值一个接一个地放置,条形的总值就是所有段值加在一起,适合用来比较每个分组/分段的总量。 100% 堆叠式条形图。...18、量化波形图 这种图表是堆叠式面积图的一种变体,但其数值并非沿着固定直线轴来绘制,而是围绕着不断变化的中心基线。...误差线总是平行于定量标尺的轴线,可以是垂直或水平显示(取决于定量标尺是在 Y 轴还是 X 轴上)。 推荐的工具有:AnyChart、Highcharts、plotly、Vega。...推荐的制作工具有:Arpit Narechania's Block。 30、径向条形图 径向条形图是在极坐标系上绘制的条形图。 虽然看起来很美观,但径向条形图上条形的长度可能会被人误解。

    26710

    这些条形图的用法您都知道吗?

    在R语言的ggplot2包中,读者可以借助于geom_bar函数轻松地绘制条形图。对于条形图大家对其的印象是什么呢?又见过哪些种类的条形图呢?在本篇文章我将带着各位网友说道说道有关条形图的哪些品种。...ggplot2的语法讲解 ---- 如果读者对R语言比较熟悉,一定听过或使用过ggplot2的绘图体系了。...前提是绘图数据已做了统计汇总); position:用于设置条形图的摆放位置,默认为'stack',表示绘制堆叠条形图;如果指定为'dodge',表示绘制水平交错条形图;如果为'fill',表示绘制百分比堆叠条形图...然而,在实际的企业环境中,这样的图形出现的频次并不是很高,因为绝对数量的堆叠条形图并不能够达到刺激效果。读者不妨使用下面介绍的百分比堆叠条形图。...堆叠条形图也有弊端,那就是只能够解决可叠加问题的可视化,假设数值型指标不能够叠加(如平均薪资、渗透率等指标是不能相加的),就不可以使用该类图形,但不妨可以试试水平交错条形图。

    5.6K10

    如何使用Python和Plotly绘制3D图形的方法

    本文将介绍如何使用Python和Plotly来绘制各种类型的3D图形,并给出代码实例。准备工作首先,确保你已经安装了Plotly库。...你可以使用pip命令来安装:pip install plotly接下来,我们将使用Plotly的plotly.graph_objects模块来创建3D图形。我们还将使用numpy库生成一些示例数据。...通过以上示例,我们展示了如何使用Python和Plotly来绘制各种类型的三维图形。你可以根据自己的需求进一步定制这些图形,并探索Plotly库中更多丰富的功能。Happy plotting!...绘制3D条形图除了散点图、曲面图和线框图之外,我们还可以绘制3D条形图,展示数据之间的差异和关系。...你可以通过查阅官方文档或参考在线教程来深入了解这些功能,并将其应用到你的项目中。总结通过本文,我们学习了如何使用Python和Plotly库绘制各种类型的三维图形,包括散点图、曲面图、线框图和条形图。

    37810

    如何在 Python 中使用 plotly 创建人口金字塔?

    人口金字塔是人口年龄和性别分布的图形表示。它由两个背靠背的条形图组成,一个显示男性的分布,另一个显示女性在不同年龄组的分布。...我们可以使用 px.bar() 函数来创建构成人口金字塔的两个背靠背条形图。 请考虑下面显示的代码。...barmode 参数指定条形应相对于彼此堆叠。 range_x 参数指定 x 轴的范围,该范围确定金字塔的大小。 最后,我们使用 show() 方法打印绘图。...数据使用 pd.read_csv 方法加载到熊猫数据帧中。 使用 go 为男性和女性群体创建两个条形图轨迹。条形方法,分别具有计数和年龄组的 x 和 y 值。...方向设置为水平,并使用名称和标记参数为每条迹线指定名称和颜色。 将为绘图创建一个布局,其中包含 x 轴和 y 轴的标题和标签。 使用 go 创建图形。图法与两条迹线和布局。

    41610

    数据导入与预处理-拓展-pandas可视化

    折线图 1.1 导入数据 1.2 绘制单列折线图 1.3 绘制多列折线图 1.4 绘制折线图-双y轴 2. 条形图 2.1 单行垂直/水平条形图 2.2 多行条形图 3....plt.show() 输出为: 1.4 绘制折线图-双y轴 折线图–双y轴 A、C、D使用一个y轴,B使用一个y轴 # 折线图|双y轴 # A、C、D使用一个y轴,B使用一个y轴 ax = df.plot...条形图 2.1 单行垂直/水平条形图 单行垂直/水平条形图 生成数据: # 生成数据 df2 = pd.DataFrame(np.random.rand(10, 4), columns=["a", "...b", "c", "d"]) df2 输出为: # kind = 'bar'表示垂直,若kind = 'barh'表示为水平 # 重新生成数据,并对使用条形图可视化 df2 的第 3 行 df2....iloc[2].plot(kind = 'bar', figsize=(10, 6)) plt.show() 输出为: 2.2 多行条形图 多行堆叠 # 多行,堆叠对应着着stacked=True

    3.1K20
    领券