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的两个变体——双

今天给大家讲解图表中的两个变体——双 的两个变体 ▽ 一 双 通常如果一个数据系列要做对比 数据量较少并且数据之间差异不大的话还好 但是有适合数据量不但很多 大小差异还特别大的时候...做成的话哪些太小的数据基本无法辨识 如下图所示 ?...数据1%、3%所代表的比例已经很难辨认了 那么通常如果可以把较小的数据单独分割出来再做一个的话 数据显示效果就会好很多 比如像这样 ? 怎么做呢 先选中所有源数据区域 插入——复合 ?...除此之外还有可以调整的扇区间距分离程度 更改两个之间的间距 自定义第二的大小 二 双 当然,也可以把第二个图表做成柱形 ? 默认仍然是只把最小的两个值单独拆开做成了柱形 ?...至于这两种形式的分割法的使用场景 没有固定的说法看具体情况 如果是想要展示不同数据占总体百分比 那么双比较合适 如果仅仅是比较数据点之间的大小 还是比较清晰的

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    复合

    ▽ 其实这种复合在数据表达与展示上与传统相差无几,只是形式比较新颖,能够对局部数据突出展示,所以视觉传达效率比较高。...以下是小魔方通过参考多个渠道的信息,总结的复合制作一般方法步骤: ▽▼▽ ►首先整理作图原数据; ►利用占比数据做传统的: ►将占比数据再添加一次: ►此时图中已经加入了两个同样的数据序列,...只是因为两个数据序列一样的,所以其中一个被遮挡了无法被观察到; ►选中图右键单击——更改图表类型: ►在弹出菜单中,选择数据系列2,勾选次坐标轴复选框: ►此时仍然是无法观察到有任何变化; ►选中数据系列...2,将其扇区分列程度设置为100% ►此时我们可以看到位于次坐标轴(底层)的扇区已经变得非常分散。

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    细分

    今天跟大家分享的是一种叫做细分的图表制作技巧! 它所用到的技巧很简单,表达的数据也不很复杂,就是三层数据结构,每一层都是上一层的细分数据。...它的数据结构也如它呈现的效果一样,需要三层数据:(每一层之间都是层层细分的关系) 为了使作图便于修整,我们将数据重新整理如下: data1数据重复了一列,将作为辅助列用于添加标签: 将作图数据全部选中,插入圆环:...将最内层的data3数据序列图表类型更改为。...选中最内侧的 data3数据系列,更改为,并将扇区分离成都调整为40%。 选中每一个扇区,手动拖动至中心位置。 将四个数据序列轮廓色设置为白色,磅数0.25。并为三大扇区分别填色。...相关阅读: 树状(Tree Map) 旭日

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    创意的制作技巧——图标填充

    创意 ▽ 觉得默认的不够炫酷、不够养眼,木有逼格 没关系,今天就交给大家一种创意的制作技巧 图标填充 首先你需要下载两个代表男性、女性的图标素材 百度一下一大堆,最好是PNG格式的...然后把图表导入到PPT中 然后利用数据做出来一个 调整到和合适大小并复制一个不要更改大小 其中一个填充两个扇区填充纯色 (按照喜好自己定义) 另外一个需要用图标填充 在代表女性的扇区中填充女性图标...然后对着女性的扇区点击两次 选中扇块之后单击右键 选择填充——图片或纹理填充——插入图片来自剪切板 勾选将图片平铺为纹理 并调整透明度为70%(如果不合适可以为微调) 用同样的方法完成男性扇区的填充 完成之后,将填充图标的至于页面表层...然后同时选中两个 选择对齐工具栏中的左右居中、上下居中 如果仍然有局部没有对齐的话 摁住Alt键然后用鼠标拖动微调 直到完全对齐位置 然后插入两个文本框 分别填充各自代表所代表扇区的颜色

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    Python绘制

    数据可视化之 数据可视化就是把数据用图形的方式来呈现,通过图形,就能清晰直观地表达数据信息。 认识 可以展示每个部分占整体的比重。...的构成 绘制基础 matplotlib库 matplotlib是python中非常强大的绘图库。 绘制,需要用到matplotlib库中的pyplot模块。...使用 from 库 import 模块名 形式导入: py from matplotlib import pyplot 绘制基础 使用pie()函数,并在括号中填写数据列表,就可绘制出一个基础的...美化 大小 设置pie()函数的radius(半径)参数,可以改变大小。其默认值为1。...py pyplot.pie(data, labels=lab, autopct='%.2f%%', radius=1.5) 颜色 设置pie()函数的colors参数,可以改变颜色。

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    OrCAD怎样把原理输出为DXF格式

    OrCAD怎样把原理输出为DXF格式 又有段时间没分享文章了,想想主要还是自媒体写点内容确实不容易,要不断坚持下来更不容易,一直以来也就是凭着“乐于分享”的心在不定时更新。...今天分享的主题是:OrCAD怎样把原理输出为DXF格式 原因: 可能大家会觉着吧原理另存为DXF格式用处不大,因为我们平时都是使用PDF跟dsn格式的,如果保存为DXF格式的,还需要使用AutoCAD...步骤: 第一步:打开对应的DSN文件,然后选中需要输出的原理页,右键—“Schematic Page Properties” 第二步:把对应的原理页单位全部修改为mm格式的,注意如果图纸页比较多,...然后选择菜单栏中的“File”—“Export Design” 第四步:选择DXF,然后可以在下面根据自己需要配置: 点击Browse可以修改保存的路径 点击Entire Design则是整个工程的原理页都输出为...DXF格式的 点击Current Page 则只是输出当前页的 选中Include Border则是会一起输出原理图框 选中 Include Title Block则是会一起输出Title框图 而后继续点击确认即可

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    Python绘制

    二、 1 绘图原理 Python中绘制需用matplotlib.pyplot中的pie函数,该函数的基本语法为: pie(x, [explode], [labels], [colors...[startangle]:浮点数,指定从x轴逆时针旋转的开始角度,默认值None,为可选参数。 [radius]:浮点数,指定的半径,默认值1,为可选参数。...2 绘制 以每年股票成交笔数总计值绘制,具体语句如下: import matplotlib.pyplot as plt #导入绘图包 plt.rcParams...3 绘制并更改显示字体特征 以每年股票成交笔数总计值绘制,更改字体颜色、尺寸并加粗,具体语句如下: plt.pie(result['成交笔数'], labels=result.index...4 绘制指定离心偏移量 以每年股票成交笔数总计值为数值,标准化换手率为离心偏移量绘制,具体语句如下: result = date.groupby(date.index.year).agg

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