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

不同形状的熊猫堆叠条形图

是一种数据可视化图表,用于展示多个类别数据之间的比较关系。它通过使用熊猫(panda)的不同形状来代表不同的类别,并将它们堆叠在一起的条形图上,以突出不同类别数据的差异和组合效果。

这种图表的分类是根据数据的不同类别或者特征来划分的,可以用于展示不同类别的数据在多个维度上的比较情况,也可以用于展示某一类别数据在不同维度上的变化趋势。

优势:

  1. 引人注目:不同形状的熊猫堆叠条形图能够吸引用户的注意力,增强数据可视化的视觉冲击力。
  2. 清晰易懂:每个形状代表一个类别,使得数据的比较更加直观和易于理解。
  3. 多维度展示:可以同时展示多个维度的数据,帮助用户更全面地理解不同类别数据的特征和变化。

应用场景:

  1. 市场份额比较:可以用来比较不同品牌、不同产品在市场中的份额情况。
  2. 业绩分析:可以用来展示不同区域、不同部门或不同时间段的销售业绩对比情况。
  3. 调查结果分析:可以用来比较不同年龄、不同性别或不同群体在某项调查问题上的观点分布。

推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址: 腾讯云提供了一系列数据可视化产品和解决方案,可以帮助用户实现熊猫堆叠条形图的展示和分析。以下是其中两个相关产品的介绍链接地址:

  1. 数据万象(Image Processing):腾讯云的图像处理服务,可以进行多媒体图像的处理和转换,包括形状识别和对象检测等功能。通过数据万象的API,可以实现将不同形状的熊猫图像应用于堆叠条形图中的不同类别。
  2. 产品介绍链接:https://cloud.tencent.com/product/imagex
  3. 数据分析可视化(Data Analysis and Visualization):腾讯云提供的数据分析和可视化服务,包括数据仓库、数据分析平台和数据可视化工具等。用户可以使用这些工具和平台,将数据导入到堆叠条形图中,并进行分析和可视化展示。
  4. 产品介绍链接:https://cloud.tencent.com/product/dav
页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

NumPy中广播:对不同形状数组进行操作

广播描述了在算术运算期间如何处理具有不同形状数组。我们将通过示例来理解和练习广播细节。 我们首先需要提到数组一些结构特性。...广播在这种情况下提供了一些灵活性,因此可以对不同形状数组进行算术运算。 但是有一些规则必须满足。我们不能只是广播任何数组。在下面的例子中,我们将探索这些规则以及广播是如何发生。...但是,它们中一个在第一维度上大小为3,而另一个在大小上为1。因此,第二个数组将在广播中广播。 ? 两个数组在两个维度上大小可能不同。...在这种情况下,将广播尺寸为1尺寸以匹配该尺寸中最大尺寸。 下图说明了这种情况示例。第一个数组形状是(4,1),第二个数组形状是(1,4)。...如果特定维度大小与其他数组不同,则必须为1。 如果我们将这三个数组加在一起,则结果数组形状将为(2,3,4),因为广播尺寸为1尺寸与该尺寸中最大尺寸匹配。

3K20

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图形表示。它由两个背靠背条形图组成,一个显示男性分布,另一个显示女性在不同年龄组分布。...我们可以使用 px.bar() 函数来创建构成人口金字塔两个背靠背条形图。 请考虑下面显示代码。...barmode 参数指定条形应相对于彼此堆叠。 range_x 参数指定 x 轴范围,该范围确定金字塔大小。 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 x 和 y 值。...我们探索了两种不同方法来实现这一目标,一种使用熊猫数据透视表,另一种使用 Plotly 图形对象。我们讨论了每种方法优缺点,并详细介绍了每种方法中使用代码。

33310

60种常用可视化图表使用场景——(上)

13、堆叠条形图 跟多组条形图不同堆叠条形图 (Stacked Bar Graph) 将多个数据集条形彼此重迭显示,适合用来显示大型类别如何细分为较小类别,以及每部分与总量有什么关系。...堆叠条形图共分成两种: 简单堆叠条形图。将分段数值一个接一个地放置,条形总值就是所有段值加在一起,适合用来比较每个分组/分段总量。 100% 堆叠条形图。...比例面积图通常使用正方形或圆形,常见技术错误是,使用长度来确定形状大小,而非计算形状空间面积,导致数值出现指数级增长和减少。...通过使用流动有机形状,量化波形图 (Stream Graph) 可显示不同类别的数据随着时间变化,这些有机形状有点像河流,因此量化波形图看起来相当美观。...在量化波形图中,每个波浪形状大小都与每个类别中数值成比例。与波形图平行流动轴用作时间刻度。我们也可以用不同颜色区分每个类别,或者通过改变色彩来显示每个类别的附加定量值。

17610

数据可视化设计指南

时间变化图包括: 1.折线图 2.条形图 3.堆叠条形图 4.K线图 5.面积图(折线图) 6.时间线 7.地平线图(折线图) 8.瀑布图 同类别分析 同类别分析是同一维度下不同类别的数据之间比较分析...占比图表包括: 1.堆叠条形图 2.饼图 3.甜甜圈图 4.堆积面积图 5.矩形树图 6.旭日图 相关性图表 相关性图表显示两个或多个变量之间相关性。...例如,条形颜色可以表示不同类别,而条形长度可以表示值(数据大小)。 ? 形状可以用来表示不同数据。...在上图表中,每个类别均由特定形状(圆形,正方形和三角形)表示,这使得可以轻松比较分析特定范围内不同类别的数据。 形状 图表可以使用多种形状以表示不同数据。可以将形状设置为曲线,精确折现等。...此图表中条形图具有微妙圆角,以确保条形图顶部能够精确地表明其长度。 ? 禁止。 不要使用难以读取图表形状,例如顶部边缘不精确条形图

6K31

《数据可视化基础》第四章:可视化图形推荐

除了条形图之外,我们还可以使用点图来进行可视化。这个点图是把点放到数量相对应位置上来进行展示。 ? 如果对于有多组类别的计数。我们可以使用分组或者堆叠条形图来进行展示。...脊线图 (峰峦图, Ridgeline plots) 可以替代小提琴图,并且在可视化随时间变化分布时通常很有用。 ? 3 比例 我们使用饼图、并排条形图以及堆叠条形图来可视化比例。...堆叠条形图对于每一部分比较不是很容易区分,但是在比较多组比例时候很有用。 ? 如果要进行多组比较时候,这个时候饼图空间往往就不够了。这个时候如果分组比较少的话,分组条形图可以使用。...另外,堆叠条形图基本使用所有情况,如果是比例沿连续性变量进行变化时候,使用堆叠密度图是可以。 ?...5 地理空间数据 显示地理空间数据主要模式是地图。地图可以获取地球上坐标并将其投影到平坦表面上,这样地球上形状和距离就可以用2D表示中形状和距离来近似表示。

2.4K30

Google数据可视化团队:数据可视化指南(中文版)

柱状图(条形图)和饼图 柱状图(条形图)和饼图都可用于显示比例,表示部分与总体对比。...· 柱状图(条形图)使用共同基线,通过条形长度表示数量 · 饼图使用圆圆弧或角度表示整体一部分 柱状图(条形图),折线图和堆叠面积图在显示随时间变化方面比饼图更有效地。...取而代之,应当使用堆叠面积图来比较一个时间间隔内多个值(横轴表示时间)。 ? 样式 数据可视化使用自定义样式和形状,使数据更容易理解,以适合用户需求。...例如,在条形图中,条形颜色可以表示类别,而条形长度可以表示值(如人口数量)。 ? 形状可用于表示定性数据。...形状设计可以是有趣、曲线,或者精确和高保真的等等。 形状精确程度 图表可以展示不同精度程度数据。用于细致研究数据应该用适合交互形状(在触摸大小和功能可见性方面)展示。

5.1K31

谷歌Material Design可视化数据设计规范指南

· 柱状图(条形图)使用共同基线,通过条形长度表示数量 · 饼图使用圆圆弧或角度表示整体一部分 柱状图(条形图),折线图和堆叠面积图在显示随时间变化方面比饼图更有效地。...取而代之,应当使用堆叠面积图来比较一个时间间隔内多个值(横轴表示时间)。 样式 数据可视化使用自定义样式和形状,使数据更容易理解,以适合用户需求。...这些图形属性包括: · 形状 · 颜色 · 大小 · 面积 · 体积 · 长度 · 角度 · 位置 · 方向 · 密度 不同属性表现 多个视觉处理方法可以综合应用于数据点多个方面。...例如,在条形图中,条形颜色可以表示类别,而条形长度可以表示值(如人口数量)。 形状可用于表示定性数据。...形状设计可以是有趣、曲线,或者精确和高保真的等等。 形状精确程度 图表可以展示不同精度程度数据。用于细致研究数据应该用适合交互形状(在触摸大小和功能可见性方面)展示。

3.8K21

个性化条形图柱形图-让你报表与众不同

在日常业务报表中,我们跟踪销售,我们查看业绩表现,用到最多图表可能就是条形图和柱形图。 然而,最近十几年,Excel版本从2003到2016,图表似乎就那样,了无新意。...我们看看Power BI中条形图、柱形图可以是什么样子: 我们想看各省销售额,可以用钱袋子 想看其中箱包卖了多少,可以直接是包包 短袖多少直接是短袖 什么?你说你不在服饰行业?...非常简单,Power BI具有强大可视化图表处理能力(不了解Power BI请点击此处),只需两步实现以上各种条形图柱形图功能: 下载图表插件Infographic Designer(仅仅1M大小,文章末尾附下载链接...使用该图表功能后,图表右上角会有一个铅笔图示(如下图) 点击该图示即可选择自己需要图表样式。 该插件已经提供了丰富样式供选择,配色可自行更改。...如果您觉得还不够个性也没有关系,最后一项"Upload"可以上传您需要任何样式。

1.8K30

可视化图表样式使用大全

堆叠条形图 ? 跟多组条形图不同堆叠条形图 (Stacked Bar Graph) 将多个数据集条形彼此重迭显示,适合用来显示大型类别如何细分为较小类别,以及每部分与总量有什么关系。...堆叠条形图共分成两种: 简单堆叠条形图。将分段数值一个接一个地放置,条形总值就是所有段值加在一起,适合用来比较每个分组/分段总量。 100% 堆叠条形图。...通过使用流动有机形状,量化波形图 (Stream Graph) 可显示不同类别的数据随着时间变化,这些有机形状有点像河流,因此量化波形图看起来相当美观。...此外,条形也可以如堆叠条形图堆叠起来。 推荐制作工具有:jChartFX、Bokeh。 热图 ?...流程图 (Flow Chart) 使用一系列相互连接符号绘制出整个过程,从而解释复杂和/或抽象过程、系统、概念或算法运作模式。 不同符号代表不同意思,每种都具有各自特定形状

9.3K10

常用60类图表使用场景、制作工具推荐!

堆叠条形图 跟多组条形图不同堆叠条形图 (Stacked Bar Graph) 将多个数据集条形彼此重迭显示,适合用来显示大型类别如何细分为较小类别,以及每部分与总量有什么关系。...堆叠条形图共分成两种: 简单堆叠条形图。将分段数值一个接一个地放置,条形总值就是所有段值加在一起,适合用来比较每个分组/分段总量。 100% 堆叠条形图。...通过使用流动有机形状,量化波形图 (Stream Graph) 可显示不同类别的数据随着时间变化,这些有机形状有点像河流,因此量化波形图看起来相当美观。...此外,条形也可以如堆叠条形图堆叠起来。 推荐制作工具有:jChartFX、Bokeh。...流程图 流程图 (Flow Chart) 使用一系列相互连接符号绘制出整个过程,从而解释复杂和/或抽象过程、系统、概念或算法运作模式。 不同符号代表不同意思,每种都具有各自特定形状

8.7K20

60 种常用可视化图表,该怎么用?

堆叠条形图 跟多组条形图不同堆叠条形图 (Stacked Bar Graph) 将多个数据集条形彼此重迭显示,适合用来显示大型类别如何细分为较小类别,以及每部分与总量有什么关系。...堆叠条形图共分成两种: 简单堆叠条形图。将分段数值一个接一个地放置,条形总值就是所有段值加在一起,适合用来比较每个分组/分段总量。 100% 堆叠条形图。...通过使用流动有机形状,量化波形图 (Stream Graph) 可显示不同类别的数据随着时间变化,这些有机形状有点像河流,因此量化波形图看起来相当美观。...此外,条形也可以如堆叠条形图堆叠起来。 推荐制作工具有:jChartFX、Bokeh。...流程图 流程图 (Flow Chart) 使用一系列相互连接符号绘制出整个过程,从而解释复杂和/或抽象过程、系统、概念或算法运作模式。 不同符号代表不同意思,每种都具有各自特定形状

8.6K10

这些条形图用法您都知道吗?

形状变量、填充色变量等); # 绘制条形图函数 geom_bar(mapping = NULL, data = NULL, stat = "count", position = "...前提是绘图数据已做了统计汇总); position:用于设置条形图摆放位置,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...如果绘图数据涉及是双离散变量单数值变量或者双数值变量单离散变量时,也可以借助于geom_bar函数绘制堆叠条形图、百分比堆叠条形图、交错条形图和对比条形图。...然而,在实际企业环境中,这样图形出现频次并不是很高,因为绝对数量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百分比堆叠条形图。...如上图所示,该图形最大好处是既可以实现数据组内比较(如相同空气质量等级下不同风力比较),也可以实现数据组间比较(如相同风力下不同空气质量比较)。

5.5K10

课后笔记:ggplot2优雅显示WB结果

aes:颜色(color颜色或边框颜色、fill填充颜色和 alpha透明度) 形状(linetype线型、size点大小或线宽度和 shape形状) 位置 (x, y, xmin, xmax, ymin...关于映射详细介绍-> 一张统计图就是从数据到几何对象(点、线、条形等)图形属性(颜色、形状、大小等)一个映射。...✦ 标度(Scales)是将数据取值映射到图形空间,例如用颜色、大小或形状来表示不同取值,展现标度常见做法是绘制图例和坐标轴。...「position:」 位置调整,有效值是stack、dodge和fill,默认值是stack(堆叠),是指两个条形图堆叠摆放,dodge是指两个条形图并行摆放,fill是指按照比例来堆叠条形图,每个条形图高度都相等...「width:」 条形图宽度,是个比值,默认值是0.9 「color:」 条形图线条颜色 「fill:」 条形图填充色 基本演示 读取ImagJ数据及转换 #读取ImageJ dat=read.csv

2.5K20

教程 | 5种快速易用Python Matplotlib数据可视化方法

以下为我们绘制频率与 IQ 直方图,我们可以直观地了解分布集中度(方差)与中位数,也可以了解到该分布形状近似服从于高斯分布。...当类别数太多时,条形图将变得很杂乱,难以理解。你可以基于条形数量观察不同类别之间区别,不同类别可以轻易地分离以及用颜色分组。我们将介绍三种类型条形图:常规、分组和堆叠条形图。...常规条形图 分组条形图允许我们比较多个类别变量。如下图所示,我们第一个变量会随不同分组(G1、G2 等)而变化,我们在每一组上比较不同性别。...然后我们循环地遍历每一个组,并在 X 轴上绘制柱体和对应值,每一个分组不同类别将使用不同颜色表示。 ? 分组条形图 堆叠条形图非常适合于可视化不同变量分类构成。...在下面的堆叠条形图中,我们比较了工作日服务器负载。通过使用不同颜色方块堆叠在同一条形图上,我们可以轻松查看并了解哪台服务器每天工作效率最高,和同一服务器在不同天数负载大小。

2.4K60

5 种快速易用 Python Matplotlib 数据可视化方法

以下为我们绘制频率与 IQ 直方图,我们可以直观地了解分布集中度(方差)与中位数,也可以了解到该分布形状近似服从于高斯分布。...当类别数太多时,条形图将变得很杂乱,难以理解。你可以基于条形数量观察不同类别之间区别,不同类别可以轻易地分离以及用颜色分组。我们将介绍三种类型条形图:常规、分组和堆叠条形图。...常规条形图 分组条形图允许我们比较多个类别变量。如下图所示,我们第一个变量会随不同分组(G1、G2 等)而变化,我们在每一组上比较不同性别。...然后我们循环地遍历每一个组,并在 X 轴上绘制柱体和对应值,每一个分组不同类别将使用不同颜色表示。 分组条形图 堆叠条形图非常适合于可视化不同变量分类构成。...在下面的堆叠条形图中,我们比较了工作日服务器负载。通过使用不同颜色方块堆叠在同一条形图上,我们可以轻松查看并了解哪台服务器每天工作效率最高,和同一服务器在不同天数负载大小。

1.9K40

不如用最经典工具画最酷炫

球棍图制作步骤略显繁琐,而图形表达是多样,我们始终可以尝试用各种不同形式制图,还能起到练习和拓展思维作用。 2、表格热力图 ?...但是这种图形也有着明显缺点,若圆环图和其中片段过多,就不能很好比较不同环中同类片段,人眼对圆弧长度、扇形面积等并不那么敏感。有的时候用堆积条形图更合适。 PPT篇 1、堆叠球形图 ?...而更多层关系用柱状图堆叠太多会显得不够美观,那么可以换一种形状。圆天生就具有包含感觉,利用起来非常方便。 ?...只需在 PPT 中插入形状和文本框进行组合即可,至于尺寸嘛,可以通过精确计算后在格式菜单中调整大小(老板,我目测十分精确,信我),另外 SmartArt 中也有很多图形可以为我们提供制图灵感。 ?...第2种:按堆叠球形图思路又何尝不可呢,加以箭头又体现了球体膨胀过程。 ? 第3种:是的,不得不说箭头真的很好用,只要把它和常规条形图组合,效果就会变得不一样,既反映了时间变化方向又体现了增长。

2.7K20

52个数据可视化图表鉴赏

造轮子含义:明知道你做不可能比前辈做得更好,却仍然坚持要做。车轮子是圆形,这是大家公认最合适形状。...8.子弹图 (不同产品预计销售目标以及实际销售情况) 子弹图是Stephen Few开发条形图变体。子弹图灵感来自于许多仪表板中传统温度计图表和进度条。...30.Mekko图 Mekko图(有时也称为marimekko图)是二维堆叠图。除了常规堆叠图表不同线段高度外,Mekko图表列宽也不同。列宽按比例缩放,使总宽度与所需图表宽度匹配。...外部每个条相对于最后一个相对较长,即使它们代表相同值。这是因为每个杆必须位于不同半径,所以每个杆都是根据其角度来判断。我们视觉系统更擅长解释直线,因此笛卡尔条形图是比较数值更好选择。...流图通过使用流动有机形状显示不同类别数据随时间变化,这些形状有点像河流。这使得流图在美学上更令人愉悦,看起来更吸引人。 在流图中,每个单独流形状大小与每个类别中值成比例。

5.8K21

绘图资源rpubs推荐

不可否认是里面的优秀资源确实不少,比如;https://rpubs.com/Mentors_Ubiqum/geom_col_1 一步步带你绘制各种各样条形图: ggplot: How to stack...其实中文领域,公众号才是最好资源,类似的绘图细节有《老俊俊生信笔记》: 环形热图进阶 ggplot 绘制环形堆叠条形图 精彩目录, 值得细读: 其实它底层仍然是ggplot系列 但是如果你要从ggplot2...一张统计图就是从数据到几何对象(点、线、条形等)图形属性(颜色、形状、大小等)一个映射。...✦ 数据(Data),最基础是可视化数据和一系列图形映射(aesthetic mappings),该映射描述了数据中变量如何映射到可见图形属性。...✦ 标度(Scales)是将数据取值映射到图形空间,例如用颜色、大小或形状来表示不同取值,展现标度常见做法是绘制图例和坐标轴。

92660

用30分钟读懂人类感知世界39项研究

当没有很多颜色选择时,不同填充物或形状(甚至是不易混淆字母)都不会降低准确度。 ? Lewandowsky和Spence发现人类可以最准确地辨别散点图符号中颜色变化。...Harrison和共同作者对几种用于描述相关性可视化类型进行了有效性排名。他们发现散点图和平行坐标效果最好。在堆叠图表变体中,堆叠条带明显优于堆叠区域和堆叠线。 ?...他们发现, 使用离散形状, 无论是泛型圆圈还是象形文字, 都比单个条形图更能帮助人们记住数据。 使用象形文字代替坐标轴上文字会导致更多错误。 ?...Haroz、Kosara和Franconeri发现,用堆叠象形文字替换通用条形图并不会导致人们理解记忆准确性下降。...他们发现, 将条形图替换为象形文字并不会影响人们对数据感知以及记忆,并且人们也更倾向于研究使用象形文字而不是泛型形状可视化。

1.1K40
领券