统计学家Hans Rosling在TED上关于《亚洲何时崛起》的演讲，其所采用的数据可视化展示方法可谓是近年来经典的可视化案例之一，动态的气泡图生动的展示了中国和印度是如何在过去几十年拼命追赶欧美经济的整个过程...使其生动的展示在大众面前，为了对这位伟大的统计学家的怀念(Hans Rosling 于2017年2月7日离开了这个世界)， 本次教程将使用Python 经典的可视化库Matplotlib再现这经典的动态气泡图...本推文绘制动态图的完整代码如下： 知识点讲解： （1）第 12 行在 matplotlib 绘制动态图表过程中非常重要，一般设置较大值，如2**64 或者 2**128，其目的就是为了消除动态图过大，导致出图不完整问题...以上，基于matplotlib的动态气泡图就绘制完成了，难点：在于多类别图例的添加，可以参考本文方法也可参考官网方法。 下面给出本例子其中一年份数据绘图的结果图 ： 04....就个人而言，绘制动态图可以先采用单一数据进行静态可视化绘制，在经过美化图表设置后，在通过 animation 模块进行 “魔力”即可。
本文利用R语言的ggplot2包，从头带您绘制文献级别的KEGG富集分析气泡图。...二 绘制KEGG气泡图 2.1初始化数据并绘制散点图 ggplot(pathway,aes(Pvalue,PATHWAY)) + geom_point() ?...四 参考资料 ggplot2：数据分析与图形艺术 好了，更换成自己的数据集即可以自己动手绘制KEGG通路气泡图了。
关系（四）利用python绘制气泡图 气泡图（Bubble plot）简介 气泡图是散点图的变种，可以利用圆的大小来可视化第三个变量。...# 导入数据 data = gapminder.loc[gapminder.year == 2007] # 利用scatterplot函数快速绘制气泡图 sns.scatterplot(data=data...from gapminder import gapminder # 导入数据 data = gapminder.loc[gapminder.year == 2007] # 利用scatter函数快速绘制气泡图...通过seaborn绘制多样化的气泡图 seaborn主要利用scatterplot绘制气泡图，可以通过seaborn.scatterplot[1]了解更多用法 import matplotlib.pyplot...matplotlib主要利用scatter绘制气泡图，可以通过matplotlib.pyplot.scatter[2]了解更多用法 自定义气泡图 import matplotlib.pyplot as
今天在线上训练营好几个同学提出想要学习如何绘制人员离职的气泡图模型，今天我们就来分享下这个模型图的设计。...气泡图是在所有的数据图表里维度最多的一个图表，他可以有4个维度的数据组成 1、X轴数据 2、Y轴数据 3、气泡颜色 4、气泡的大小 我们做人员离职预测模型的目的是希望能够通过以往的历史数据来分析预测未来的离职人群的特点...X轴为薪酬的数据 Y轴为年龄数据 气泡的大小显示工龄的大小 各种不同的颜色代表了不同的职级 气泡图，散点图都是一种频率的数据图表，我们可以分析气泡图中各个职级的气泡的密集程度，来分析哪种职级的人员...关于气泡图的设计，各位同学可以学习下面的视频。http://mpvideo.qpic.cn/0b785mabeaaak4abxsa5v5qvb26dclvqaeqa.f10002.mp4?
今天的推文教程使用geopandas进行空间图表的绘制(geopandas空间绘图很方便，省去了很多的数据处理过程，而且也完美衔接matplotlib,学习python 空间绘图的小伙伴可以看下啊)，...具体为空间气泡图的绘制，主要涉及的内容如下： geopandas geojson数据格式读取并可视化展示 单独添加散点大小图例图层 adjustText 库解决文本重叠问题 geopandas geojson...添加气泡散点数据 这里的数据来源为我的朋友J哥的公号：菜J学Python,感谢提供数据支持。...气泡图例添加 这里我们不是直接基于数据进行图例的生成，而是单独进行其他图层的绘制进行图例生成，这样做的好处就是可以更加自由定制所需图例的颜色和大小，涉及的代码如下： #这里进行单独的图例添加 ax.scatter...legend.get_texts(): text.set_color("#ffffff") #添加必要的文本：这里title也是采用相同方法 ax.text(.5,1.05,"香港在售二手房分布图"
那么今天小编就向大家介绍一下这个图的绘制方法吧~ R包scatterpie 1....气泡饼图 当然，这个包非常实用的是，还可以根据一些指标调整饼图的大小（即圆的直径）。...小编想尝试是否可用corrplot中的饼图绘制来复现上图。首先我们来介绍一下这个R包。..."cyan", "#007FFF", "blue","#00007F")) par(ask = FALSE) #将绘图区分割成规则的几个部分,ask在新图绘制前是否进行提示...，还介绍了绘制相关性图的方法，都是很实用的数据展示方式，大家动手操作一下吧~
可视化神器Plotly玩转气泡图 本文是可视化神器Plotly绘图的第6篇：将会重点讲解如何通过Plotly绘制气泡图，英文叫Bubble Charts。...首先看一段Plotly官网中对气泡图的简介： A bubble chart is a scatter plot in which a third dimension of the data is shown...气泡图是也是一种散点图。这种散点图和普通散点图的不同之处在于：它会引入第三方维度，即标记markers的大小来进行展示。在Plotly中散点的大小是通过size参数来设置 ?...36张图爱上高级可视化神器Plotly_Express Plotly玩转散点图 Plotly玩转饼图 Plotly玩转漏斗图 Plotly玩转柱状图 导入库 首先还是需要导入我们绘图需要的几个常用库 import...基于go实现 基础气泡图 import plotly.graph_objects as go fig = go.Figure(data=[go.Scatter( x=[1, 2, 3, 4],
今天的推文教程使用geopandas进行空间图表的绘制(geopandas空间绘图很方便，省去了很多的数据处理过程，而且也完美衔接matplotlib,学习python 空间绘图的小伙伴可以看下啊)，具体为空间气泡图的绘制...数据可视化展示 在读取完数据之后，我们可以直接使用geopandas的plot() 方法进行绘制,代码如下(做了简单的颜色设置)： fig, ax = plt.subplots(figsize=(10,8...添加气泡散点数据 这里的数据来源为我的朋友J哥的公号：菜J学Python,感谢提供数据支持。...气泡图例添加 这里我们不是直接基于数据进行图例的生成，而是单独进行其他图层的绘制进行图例生成，这样做的好处就是可以更加自由定制所需图例的颜色和大小，涉及的代码如下： #这里进行单独的图例添加 ax.scatter...legend.get_texts(): text.set_color("#ffffff") #添加必要的文本：这里title也是采用相同方法 ax.text(.5,1.05,"香港在售二手房分布图"
欢迎关注R语言数据分析指南 ❝本节来介绍如何使用ggcirclepack包来绘制气泡物种组成图，数据为随意构建无实际意义仅做绘图展示，整个过程仅供参考。...结果图 ❝绘制物种组成图传统的类型一般是柱状图，但是用来展示数据的图形可不止一类，通过此堆砌气泡图来展示也是别有一份滋味 Voronoi treemap图 优化亮点 ❝2024年6月份开始所发文档提供html...版注释版文档，更加详细的内容展示，更方便阅读查阅 2024年已更新案例图展示 2023年案例图展示
因为我认为我只要会修改别人的ggplot2绘图代码，然后把自己想要绘制的各种元素，能转化为语言去进行网络搜索，这样想绘制的图，基于上都可以根据百度谷歌和工具书去实现。
欢迎关注R语言数据分析指南公众号 ❝本节来介绍如何使用ggplot2来个性化绘制气泡图，数据无实际意义，整个过程仅参考。希望对各位观众老爷能有所帮助。...❞ 结果展示 图形解读 ❝1.使用刻度条来展示y轴并进行渐变色填充，增加正负号来展示数据变化情况 2.散点通过外部轮廓颜色与内部填充颜色来定义两个变量 3.添加虚线来展示平均值 相对于以往的气泡图，此图可展示更多的数据信息
目前计划推出基础图表的绘制教程推文(会同时推出R和Python两个版本)，原因在于有时苦苦找不到数据，不仅导致想绘制的图表完成不了，而且也白白浪费了时间，再者也有小伙伴私信要求多些基础教程的推文，当然...转换成这样的数据格式后，我们就可以使用ggplot2 进行可视化绘制。...ggplot2 可视化绘制 简单绘制 我们只是对处理过的数据进行简单的绘制，代码如下： # Plot it library(ggplot2) HK_map <- ggplot() + geom_polygon..."bottom", nrow=1))+ labs( title = "香港在售二手房分布图"...中目前还无法高效实现)，这里我们只放出相应的代码，如下： #导入ggtext包 library(ggtext) #需要定制文本的地方 labs( title = "香港在售二手房分布图"
今天跟大家分享的是气泡图！ ▽▼▽ EXCEL制作的气泡图需要三个序列数据，除了通常必须的X轴、Y轴之外，还需要第三列数据，用来指定气泡面积大小。...●●●●● 三列数据一定要按照先后顺序排列（X轴、Y轴、气泡面积） 首先看下作图数据的排序： ?...然后选中后三列作图数据（D、E、F列数据） 插入——图表——气泡图（这里给出了两个备选项，三维气泡图和平面气泡图，建议还是平面的为好，三维效果纯属炫技，没啥实际意义，还容易误导视觉） ?...这是默认输出的气泡图，效果一般，我们需要做少许改动，让气泡图看起来更加有趣，规范，信息丰富一点。 ? 右键打开设置数据系列格式选项，将填充设置成依据数据点着色，将气泡面积设置为80%。 ? ?...这样，气泡图就大功告成了！
前两部分可见（跳转）： 趋势显示的二维散点图 分布显示的二维散点图 该书对气泡图的绘制并不是非常详细，小编将内容进行了大量拓展。下面的例子将一步步带你完成气泡图的绘制。...手把手绘制 geom_point()函数构建 气泡图是添加了第三维度的散点图：附加数值变量的值通过点的大小表示。(来源:data-to-viz[2])。...使用ggplot2，可以通过geom_point()函数构建气泡图。aes()设定至少三个变量:x、y和size。其实就是散点图绘制的升级版吧，aes()中多了一个参数。...该图基本可以满足我们日常生活的气泡图的可视化了。相信大家通过前面的详细的介绍，应该可以自行绘制，只要换个数据，懂得各个代码的含义即可。...plotly包[6]绘制可以互动的气泡图 ?
在matplotlib中，scatter()函数用于绘制散点图。...下面绘制一个最简单的散点图： import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np X= np.random.rand(100) Y= np.random.randn...当 s 也为数组时，可以额外显示第三个维度的信息，此时散点图可称作气泡图。...依然可以添加其它的图形元素，使气泡图更完整： plt.title("气泡图示例",fontproperties="SimHei",fontsize = 20) plt.xlabel("x 轴", fontproperties
背景 模仿出2016年XieWei老师Nature的泡泡图Figure 4a。...可以看出，比paper的图多出了很多转录因子。而且同一转录因子对应多个motif，paper里的只出现一个motif，作者是怎么处理的呢？
不过为了实现更好的动态演示效果，实际应用中常常还需要和js相结合。 今天我们就来给大家分享一个用D3.js实现的动态气泡图案例。 本文用到的语言主要 js，不过主要是做一些配置，所以阅读起来并不困难。...另外也建议大家有空可以了解一下基础的js语法，会很有帮助。 首先我们来看下 D3.js 的气泡图效果： ?...colour, duration, }), ], }; }; 划分数据的层次结构，生成气泡图的结构...-1 : 1; return mod * (a.value - b.value); }) ); } 设置For循环延时，完成动态气泡图的实现...如此便完成了一个动态的气泡图，这个案例用了疫情随时间变化的数据，这种图表可以比较直观地展现数据的变化趋势。
富集分析气泡图dotplot, 本脚本只需要一个表格数据（如果是clusterProfiler包输出的富集分析结果可直接使用），也可以是其他软件工具的结果，按需改成本脚本所需格式即可。...6.129368e-06 27 0.06 GO:0045444 fat cell differentiation 7.622508e-06 18 0.04 -------------- 可将数据按需排序好，图的顺序就是表格的顺序...# Dotplot 气泡图 library(tidyverse) DEG_Dotplot <- function(df, title="") { # """ # data格式如下（需有Description
矩阵气泡图，其实就是矩阵（透视表）的升级版。下图显示了虚拟的几家店铺下半年的业绩，气泡大小表示业绩大小，气泡颜色表示业绩达成状态。比起普通矩阵来说，矩阵气泡图信息层次更加丰富。...准备好如下数据，写一个度量值，叫数据： 数据 = SUM('业绩表'[业绩]) 如果是传统矩阵，字段如下设置： 结果如下： 如果要呈现气泡图，需要对该度量值进行包装，包装后的度量值为： 矩阵气泡图
导读 本文[1]将学习如何使用 Python 的 Matplotlib 库通过示例绘制气泡图。 简介 气泡图是散点图的改进版本。在散点图中，有两个维度 x 和 y。...在气泡图中，存在三个维度 x、y 和 z。其中第三维 z 表示权重。这样，气泡图比二维散点图在视觉上提供了更多信息。 数据准备 对于本教程，我将使用包含加拿大移民信息的数据集。...years = list(range(1980, 2014)) 可视化 为了看看区别，让我们先绘制散点图。...') plt.xlabel("Years", size=14) plt.ylabel("Number of immigrants", size=14) plt.show() scatter 现在，绘制气泡图...但是当我们绘制两个变量时，它并没有那么好。因为在这个过程中我们没有明确定义各个变量的颜色。但是当我们在 y 轴上绘制一个变量时，它做得很好。让我们绘制每年来自巴西的移民人数，以了解多年来的趋势。
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