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

d3 v4:堆叠直方图,其中一些序列低于x轴?

d3 v4是一个流行的JavaScript库,用于创建数据可视化和交互式图表。堆叠直方图是一种用于显示数据分布的图表类型,它将多个数据序列堆叠在一起,以显示它们在不同区间上的分布情况。

在堆叠直方图中,如果某些序列的值低于x轴(即负值),则这些序列将显示在x轴下方。这种情况通常发生在具有正负值的数据集中,其中一些序列的值低于其他序列。

堆叠直方图的优势在于可以同时显示多个序列的分布情况,帮助我们比较不同序列之间的差异。它可以用于分析多个变量的分布情况,例如比较不同产品的销售量或不同地区的人口分布。

在使用d3 v4创建堆叠直方图时,可以使用d3的堆叠布局(stack layout)来处理数据的堆叠。堆叠布局将数据序列按照指定的顺序堆叠在一起,并计算每个序列在每个区间上的起始和结束位置。

对于堆叠直方图的实现,可以使用d3的scale和axis来定义x轴和y轴的比例尺和刻度。然后,使用d3的矩形(rect)元素来表示每个数据区间,并根据堆叠布局计算的起始和结束位置来设置矩形的位置和高度。

在腾讯云的产品中,可以使用腾讯云的云服务器(CVM)来部署和运行d3 v4的应用程序。此外,腾讯云还提供了云数据库(TencentDB)和对象存储(COS)等服务,用于存储和管理数据。具体的产品介绍和链接地址可以参考腾讯云的官方文档。

需要注意的是,本回答中没有提及其他流行的云计算品牌商,因为题目要求不提及亚马逊AWS、Azure、阿里云、华为云、天翼云、GoDaddy、Namecheap、Google等品牌商。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

60种常用可视化图表的使用场景——(上)

3、弧线图 弧线图 (Arc Diagram) 是二维双图表以外另一种数据表达方式。在弧线图中,节点将沿着 X放置,然后再利用弧线表示节点与节点之间的连接关系。...图表其中一条代表要比较的具体类别,另一条则用作离散数值的标尺。 条形图的离散数据是分类数据,针对的是单一类别中的数量多少,而不会显示数值在某时间段内的持续发展。...14、不等宽柱状图 不等宽柱状图 (Marimekko Chart)也称为「马赛克图」,用来显示分类数据中一对变量之间的关系,原理类似双向的 100% 堆叠式条形图,但其中所有条形在数值/标尺上具有相等长度...两种较常用的面积图是分组式面积图和堆叠式面积图。分组式面积图在相同的零开始,而堆叠式面积图则从先前数据系列的最后数据点开始。...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 还是 X 上)。 推荐的工具有:AnyChart、Highcharts、plotly、Vega。

21610

60 种常用可视化图表,该怎么用?

弧线图 弧线图 (Arc Diagram) 是二维双图表以外另一种数据表达方式。在弧线图中,节点将沿着 X放置,然后再利用弧线表示节点与节点之间的连接关系。...图表其中一条代表要比较的具体类别,另一条则用作离散数值的标尺。 条形图的离散数据是分类数据,针对的是单一类别中的数量多少,而不会显示数值在某时间段内的持续发展。...不等宽柱状图 不等宽柱状图 (Marimekko Chart)也称为「马赛克图」,用来显示分类数据中一对变量之间的关系,原理类似双向的 100% 堆叠式条形图,但其中所有条形在数值/标尺上具有相等长度...两种较常用的面积图是分组式面积图和堆叠式面积图。分组式面积图在相同的零开始,而堆叠式面积图则从先前数据系列的最后数据点开始。...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 还是 X 上)。 推荐的工具有:AnyChart、Highcharts、plotly、Vega。

8.7K10
  • 常用60类图表使用场景、制作工具推荐!

    弧线图 弧线图 (Arc Diagram) 是二维双图表以外另一种数据表达方式。在弧线图中,节点将沿着 X放置,然后再利用弧线表示节点与节点之间的连接关系。...图表其中一条代表要比较的具体类别,另一条则用作离散数值的标尺。 条形图的离散数据是分类数据,针对的是单一类别中的数量多少,而不会显示数值在某时间段内的持续发展。...不等宽柱状图 不等宽柱状图 (Marimekko Chart)也称为「马赛克图」,用来显示分类数据中一对变量之间的关系,原理类似双向的 100% 堆叠式条形图,但其中所有条形在数值/标尺上具有相等长度...两种较常用的面积图是分组式面积图和堆叠式面积图。分组式面积图在相同的零开始,而堆叠式面积图则从先前数据系列的最后数据点开始。...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 还是 X 上)。 推荐的工具有:AnyChart、Highcharts、plotly、Vega。

    8.8K20

    可视化图表样式使用大全

    弧线图 (Arc Diagram) 是二维双图表以外另一种数据表达方式。在弧线图中,节点将沿着 X放置,然后再利用弧线表示节点与节点之间的连接关系。 弧线图适合用来查找数据共同出现的情况。...图表其中一条代表要比较的具体类别,另一条则用作离散数值的标尺。 条形图的离散数据是分类数据,针对的是单一类别中的数量多少,而不会显示数值在某时间段内的持续发展。...不等宽柱状图 (Marimekko Chart)也称为「马赛克图」,用来显示分类数据中一对变量之间的关系,原理类似双向的 100% 堆叠式条形图,但其中所有条形在数值/标尺上具有相等长度,并会被划分成段...两种较常用的面积图是分组式面积图和堆叠式面积图。分组式面积图在相同的零开始,而堆叠式面积图则从先前数据系列的最后数据点开始。...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 还是 X 上)。 推荐的工具有:AnyChart、Highcharts、plotly、Vega。 树形结构图 ?

    9.4K10

    一文掌握Pandas可视化图表

    概述 这里我们引入需要用到的库,并做一些基础设置。...数据源选择 这里是指坐标x、y数据,对于Series类型数据来说其索引就是x,y则是具体的值;对于Dataframe类型数据来说,其索引同样是x的值,y默认为全部,不过可以进行指定选择。...# 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。...# 单直方图 df.a.plot.hist() 堆叠并指定分箱数(默认为 10) # 堆叠并指定分箱数(默认为 10) df.plot.hist(stacked=True, bins=20)...(x="c", y="d", color="red", label="Group 2", ax=ax) 一组数据,x/y及z,其中x/y表示位置、z的值用于颜色区分 df.plot.scatter(

    8.1K50

    『数据可视化』一文掌握Pandas可视化图表

    数据源选择 这里是指坐标x、y数据,对于Series类型数据来说其索引就是x,y则是具体的值;对于Dataframe类型数据来说,其索引同样是x的值,y默认为全部,不过可以进行指定选择。...选择X列为x,B、C列为y数据 # 指定多个Y df.plot(x='X',y=['B','C']) ?...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。...一组数据,x/y及z,其中x/y表示位置、z的值用于颜色区分 df.plot.scatter(x="a", y="b", c="c", s=50) # 参数s代表散点大小 ?

    8K40

    D3库实践笔记之几类特定图表与布局 |可视化系列37

    饼图布局 在v3.x版本中,d3的布局在d3.layout接口下,通过d3.layout.pie()创建一个饼状图布局,而到v5x及最新的v6之后,是d3.pie(),不再使用d3.layout系列,在控制台输入...d3-stack-bar 直方图序列数据处理为适合直方图的形式用d3.bin()。...d3-tree 总结 布局实现的是数据的变换,从序列数据或二维数据变换为方便绘制一些主题图的数据,例如变成饼图的每个楔形、变成直方图的分箱统计、力导向图的坐标点和连接线等。...在d3的v3.x版本里,饼图、直方图等数据转换函数汇总在layout下。通过d3.layout.pie()使用,而v5.x之后的版本没有了layout的集合,而是使用d3.pie()(data)。...本篇笔记学习和实践了饼图、堆叠柱图、直方图、力导向图、弦图及层级树图的绘制。

    2K20

    《七天数据可视化之旅》第五天:常用图表对比

    「柱状图」主要是比较数据的大小,「直方图」是用来展示数据的分布。 映射到X上的数据属性不同。 在柱状图中,X上的变量是分类数据,例如不同的手机品牌、店铺或网站在售商品的分类。...在直方图中,X上是连续的分组区间,这些区间通常表现为数字,且一般情况下组距是相同的,例如将在售商品的价格区间分为的“0-10元,10-20元……”。 宽度代表的意义不同。...4)总结 相同点: 堆叠柱状图和百分比堆叠柱状图,都适合用来展示分类数据的构成对比或构成随时间的变化趋势。 当映射到X上的数据为时间序列时,此时可以用堆叠面积图or百分比堆叠面积图来代替。...4)总结 相同点: 堆叠面积图和百分比堆叠面积图,映射到X的均为【时间序列】。...散点图和气泡图,都是将两个字段映射到x,y的位置上,(x,y)的取值确定一个圆点或气泡在直角坐标系中的位置。

    1.3K10

    《数据可视化基础》第四章:可视化图形推荐

    我们可以使用分组或者堆叠的条形图来进行展示。同时也可以把两个类别映射到X和Y上,这样就得到了热图来进行展示了。 ?...但是每一部分之间的比较的话,并排的条形图可能更好一些堆叠的条形图对于每一部分的比较不是很容易区分,但是在比较多组比例的时候很有用。 ? 如果要进行多组比较的时候,这个时候饼图的空间往往就不够了。...对于成对的数据,沿x和y的变量以相同单位测量,通常添加一条表示x = y的线通常会有所帮助。 ? 对于大量的点,常规的散点图可能会由于点过多,就容易看不清趋势。...当x表示时间或严格增加的变量(例如治疗剂量)时,我们通常绘制线图。...如果我们有两个响应变量的时间序列,我们可以绘制一个连接的散点图,其中我们首先在散点图中绘制两个响应变量,然后连接对应于相邻时间点的点。我们可以使用平滑线来表示较大数据集中的趋势。 ?

    2.4K30

    你知道怎么用Pandas绘制带交互的可视化图表吗?

    但其实,在Pandas的0.25.0版本之后,提供了一些其他绘图后端,其中就有我们今天要演示的主角基于Bokeh!...figsize : 图的宽度和高度 title : 设置标题 xlim / ylim:为 x 和 y 设置可见的绘图范围(也适用于日期时间 x ) xlabel / ylabel : 设置 x 和...alpha=0.6) 默认情况下,x的值就是数据索引列的值,我们也可通过指定参数x来设置x;另外,我们还可以通过关键字kind="barh"或访问器plot_bokeh.barh来进行条形图绘制...直方图 在绘制直方图时,有不少参数可供选择: bins:确定用于直方图的 bin,如果 bins 是 int,则它定义给定范围内的等宽 bin 数量(默认为 10),如果 bins 是一个序列,它定义了...也可以传递一个整数,例如normed=100将导致带有百分比 y 直方图直方图值的总和 = 100),默认值:False cumulative:如果为 True,则显示累积直方图,默认值:False

    3.7K30

    【数据可视化】Matplotlib 从入门到精通学习笔记

    Matplotlib功能扩展包许多第三方工具包都对 Matplotlib 进行了功能扩展,其中有些安装包需要单独安装,也有一些允许与 Matplotlib 一起安装。...直方图的横轴表示数据类型,纵轴表示分布情况。 首先,我们需要了解柱状图和直方图的区别。直方图用于概率分布,它显示了一组数值序列在给定的数值范围内出现的概率;而柱状图则用于展示各个类别的频数。...|| histtype | 要绘制的直方图类型,默认值为“bar”,可选值有 barstacked(堆叠条形图)、step(未填充的阶梯图)、stepfilled(已填充的阶梯图)。...|以下示例绘制了班级学生得分情况的直方图其中定义了四个区间(bins)分别是:0-25、26-50、51-75 和 76-100。直方图显示了相应范围的学生人数。...散点图将序列显示为一组点,其中每个散点值都由该点在图表中的坐标位置表示。对于不同类别的点,则由图表中不同形状或颜色的标记符表示。同时,您也可以设置标记符的颜色或大小。

    5.3K31

    收藏起来!比 matplotlib 效率高十倍的数据可视化神器!

    整个堆叠顺序是cufflinks>plotly>plotly.js>d3.js,意味着我们同时获得了 Python 的编程高效性和d3强大的图形交互能力。...直方图是绘制单变量分布的首选方式。...时间序列 现实世界中的大部分数据都与时间相关。幸运的是,plotly + cufflinks 在设计之初就考虑到了时间序列的可视化。...我们在一行代码里完成了很多不同的事情: - 自动获得了格式友好的时间序列作为x - 添加一个次坐标(第二y),因为上图中的两个变量的值范围不同。...如果你点击该链接,就会跳转到名为chart studio的云制图平台,然后你就可以对自己的图标进行润色,添加注释、改改颜色、清理一些不必要的内容等等。 ?

    1.8K60

    5个快速而简单的数据可视化方法和Python代码

    我们将x和y数据传递给函数,然后将它们传递给“ax.scatter()”来绘制散点图。我们还可以设置点大小、点颜色和透明度。你甚至可以把y设成对数刻度。然后,为该图设置标题和标签。...请查看下面的直方图,我们在其中绘制了频率直方图和IQ直方图。我们可以清楚地看到中心的浓度和中值。我们还可以看到它服从高斯分布。...叠加直方图 对于叠加直方图,需要在代码中设置一些东西。首先,我们设置水平范围以适应这两个变量分布。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。...看一下代码,' ydatalist '变量现在实际上是列表的列表,其中每个子列表表示不同的组。然后我们循环遍历每一组,对于每一组,我们在x上画出每一个刻度的横杠,每一组也用颜色进行编码。

    2.1K10

    教程 | 5种快速易用的Python Matplotlib数据可视化方法

    我们将 x 和 y 的数据传递给该函数,然后将其传递给 ax.scatter() 来画出散点图。...我们将介绍三种类型的条形图:常规、分组和堆叠条形图。 常规条形图如图 1 所示。在 barplot() 函数中,x_data 表示 x 上的不同类别,y_data 表示 y 上的条形高度。...正如代码所示,y_data_list 变量现在实际上是一组列表,其中每个子列表代表了一个不同的组。...然后我们循环地遍历每一个组,并在 X 上绘制柱体和对应的值,每一个分组的不同类别将使用不同的颜色表示。 ? 分组条形图 堆叠条形图非常适合于可视化不同变量的分类构成。...Matplotlib 函数 boxplot() 为 y_data 的每一列或 y_data 序列中的每个向量绘制一个箱线图,因此 x_data 中的每个值对应 y_data 中的一列/一个向量。 ?

    2.4K60

    5 种快速易用的 Python Matplotlib 数据可视化方法

    我们将 x 和 y 的数据传递给该函数,然后将其传递给 ax.scatter() 来画出散点图。...我们将介绍三种类型的条形图:常规、分组和堆叠条形图。 常规条形图如图 1 所示。在 barplot() 函数中,x_data 表示 x 上的不同类别,y_data 表示 y 上的条形高度。...正如代码所示,y_data_list 变量现在实际上是一组列表,其中每个子列表代表了一个不同的组。...然后我们循环地遍历每一个组,并在 X 上绘制柱体和对应的值,每一个分组的不同类别将使用不同的颜色表示。 分组条形图 堆叠条形图非常适合于可视化不同变量的分类构成。...Matplotlib 函数 boxplot() 为 y_data 的每一列或 y_data 序列中的每个向量绘制一个箱线图,因此 x_data 中的每个值对应 y_data 中的一列/一个向量。

    2K40

    3D特征点概述(2)

    NARF (Normal Aligned Radial Feature) 这是一个局部特征点,NARF功能扩展了SIFT(Lowe)的一些概念。...法线是图像块的局部坐标系的Z其中Pi位于(0,0)。 Y是世界坐标系YX相应对齐。围绕Pi的半径r内的所有邻居都被转移到该局部坐标系中。 (3)具有n个光束的星形图案投射在图像块上。...简短概述 (1)对于深度图像RI中的每个关键点Pi,对Pi周围的所有邻居进行采样,并将它们转换为局部坐标系,其中Pi为O. (2)在图像块上投射星形图案并计算每个光束下的强度变化以获得光束的分数。...(4) D2比率:还有另一个直方图,可以捕获位于表面和自由空间中的每条线的各部分之间的比率。 (5) D3:对于D3函数,计算Pri,Prj和Prk之间三角形区域的平方根。...增加D3直方图的相应直方图区间。 (6) A3:对于A3函数计算三点之间的角度。此功能再次分为IN,OUT和MIXED。这次使用与角度相反的线。增加相应的A3直方图bin。

    1.5K50

    【Python量化投资】金融应用中用matplotlib库实现的数据可视化

    散点图 要介绍的第一种图表是散点图,这种图表中一个数据集的值作为其他数据集的x值。例如,这种图标类型可用于绘制一个金融时间序列的收益和另一个时间序列收益的对比。...下面例子中,将使用二维数据集和其他一些数据。 ? ? 直方图 另一种图表类型直方图也常常用于金融收益中。它是金融应用中的重要图表类型。主要应用plt.hist这个函数。...下面显示的是两个数据集的数据在直方图堆叠。 ? ? 箱形图 另一种实用图表类型是箱形图。和直方图类似,它可以简洁概述数据集的特性,很容易比较多个数据集。通过下面的例子我们绘制出了这类图表。 ?...而且matplotlib会根据数据集中的日期信息,为x正确设置标签: ? ? 3D图形应用 最后一个是在金融中的3D图形应用。金融中从3维可视化中获益的领域不是太大。...上面便是matplotlib在大部分金融环境下的一些基本绘图函数应用。作为python数据可视化的主力,它是一个相当强大的库,具有复杂的API。

    4.8K50

    从 Vite 与 Vue 开始的 D3 数据可视化之旅

    Vue + D3 根据老师的要求,作为一个 Demo 示例,我们只需要简单演示一下 D3 直方图是如何与 Vue 相结合的。 ?...D3 也支持读取 CSV 格式的数据,当然我们还是可以先将其转换为 JSON 格式,因为它更通用一些。 为了方便起见,下载下来后,我们可以直接使用 CSV to JSON 等一些类似的网站进行转换。...绘制直方图 我们还需先定义一个 bar-chart-container 的容器,以供 D3 操作。 咱是直方图?...d3-scaleband // x 的缩放比例尺 const x = d3 .scaleBand() .domain(d3.range(data.length)) .range([margin.left...: tickSizeOuter(0): 移除 0 处初始的标记 tickFormat: 记号格式 axisLeft: 绘制左侧坐标 // x 坐标 const xAxis = (g) => g.attr

    2.5K30

    60种常用可视化图表的使用场景——(下)

    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。...33、散点图 散点图 (Scatterplot) 也称为「点图」、「散布图」或「X-Y 点图」,用来显示两个变量的数值(每个上显示一个变量),并检测两个变量之间的关系或相关性是否存在。...如您有一对数值数据,可使用散点图来查看其中一个变量是否在影响着另一个变量。可是请记住,相关性并非因果关系,也有可能存在另一个变量在影响着结果。...每个烛台符号沿着 X 上的时间刻度绘制,显示随着时间推移的交易活动。 但是,蜡烛图只能显示开盘价和收盘价之间的关系,而非两者之间所发生的事件,因此也无法用来解释交易波动的缘由。...在绘制记数符号图表时,将类别、数值或间隔放置在同一个或列(通常为 Y 或左侧第一列)上。每当出现数值时,在相应的列或行中添加记数符号。

    13410
    领券