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

为什么我的条形图上的X轴不是从零开始?

条形图的X轴不从零开始是因为在某些情况下,从零开始可能不是最合适的选择。以下是一些可能导致条形图X轴不从零开始的原因:

  1. 数据范围较大:如果数据的范围非常大,从零开始可能会导致图表变得非常拥挤,难以清晰地展示数据的差异。在这种情况下,可以选择一个适当的起始点,以便更好地展示数据。
  2. 数据差异较小:如果数据之间的差异非常小,从零开始可能会导致条形之间的高度差异不明显,难以区分。在这种情况下,可以选择一个合适的起始点,以便更好地突出数据之间的差异。
  3. 强调变化:有时候,条形图的目的是强调数据的变化趋势,而不是具体的数值。在这种情况下,从零开始可能不是必要的,可以选择一个起始点,以便更好地展示数据的变化。
  4. 数据类型:如果X轴表示的是一些分类或离散的数据,而不是连续的数值,从零开始可能没有实际意义。在这种情况下,可以根据数据的特点选择一个合适的起始点。

总之,条形图的X轴是否从零开始取决于数据的特点和展示的目的。在选择起始点时,需要综合考虑数据范围、差异、变化趋势以及数据类型等因素,以便更好地展示数据。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

考上北航农村大学生为什么不是

因为知道,国庆7天,早点把家里这6、7亩地玉米收回去,就能多出一些时间来玩耍。...依稀记得那段时间,做梦都想拥有一台属于自己电脑,这样的话,就可以在家里上网玩五子棋游戏了。是不是很可笑?很有可能,和w君差距,就是从这里开始慢慢积累量变,最后导致质变。...有大学教授说过,“家庭背景决定了学生接触资源、学习环境、眼界和见识......你来到北航,不仅仅是因为你努力,更是因为你有了上述这些东西。” 后来,也有人跟我说过,并不是努力就能上清华北大。...发小跟我说,「记得你和w君小学、初中学习成绩都是势均力敌、不分上下啊,你看看人家现在混,春风得意马蹄疾啊!这十年,你是怎么为难自己?」这个问题当时没有回答。...那个考上北航农村大学生为什么不是?此刻心里似乎已经有了一个答案。 -END-

52440

SwiftUI中水平条形

在Numbers 等应用程序中,水平条形图被定义为独立图表类型,而不是垂直条形图。除了条形差异外,x和y格式也需要不同。...更新Y 我们创建了一个YaxisHView视图,用于在水平条形图上显示Y条形图中数据类别。...Y标签Swift代码与垂直条形X代码相似,宽度设置与高度设置互换。两种图表类型y轴线代码都是一样。...更新X 同样,创建了一个XaxisHView视图来显示水平条形X,并使用与垂直条形Y类似的代码来布置刻度线和刻度值。...在水平条形图中,显示条形图上数值并隐藏X可以使图表更简洁。 显示和隐藏水平条形图上元素 结论 创建水平条形SwiftUI代码与创建垂直条形代码不同。

4.7K20

做好数据可视化技巧和原则!

因此在设计过程中:每一个选择,最终都应落脚于读者体验,而非图表制作者个人。 一、不得不注意图表制作小技巧 1.条形基线必须从零开始 Y从零开始,可以使数据看起来具有比实际存在更大差距。...例如,假设我们测量 6 个月以来狗和猫体重。在实验结束时,我们想画出每只动物体重,分别用蓝色和红色区分猫和狗。 ? 5.颜色数量 不要在一张图上使用6种以上颜色。 ?...2.标签 这可能看起来没有必要,或者不是很有帮助,但是你无法想象,如果你图表有点混乱,或者看到数据的人对此不是很熟悉,你会被问多少次 x/y 代表是什么。...4.重点元素做注释 通常情况下,仅仅在图表左右两侧使用刻度本身并不是很清楚。在图上标注值对于解释图表非常有用。 ? 5.重要视图位置 将最重要视图放置在顶部或左上角。...5.删除变量 很多时候,太多信息会影响读者注意,从可视化中删除隐含信息是一个好主意,在这种情况下,认为我们不需要在中包含变量名称。 6.避免数据噪音 把不重要东西减到最少或者去掉。

99530

数据可视化设计指南

由于这三个图表使用同一个Y,因此比较他们之间数据差异更加容易。 ? 允许。 使用条形图表示随时间变化趋势或各个类别之间差异(这个图X为数据数值,Y为日期)。 ? 禁止。...ICON同时补充了色彩含义。 X、Y数值标签 带数值标签作用是清晰地显示相应图示数据范围和比例。例如,折线图X和Y显示一系列数值标签。 ? 条形图Y基准线起始值应始终从零开始。...考虑完全删除X、Y将视觉焦点集中在数据上。可以将数据直接放在其对应图表元素上。 条形图Y基准线起始值 条形图基准线起始值应从(y起始值)为零开始。...基准数值不从零开始可能会导致错误地读取数据。 ? 允许。 从零开始条形图 ? 禁止。 该基线起始于20%,容易引起误解。...将文本水平放置在柱状图上,如果需要,可以旋转柱状图以腾出空间。 ? 警告。 不要旋转条形标签角度,因为这会使它们难以阅读。 图例和注释 图例和注释是用来描述图表详细数据信息。

6K31

做好数据可视化技巧和原则!

因此在设计过程中:每一个选择,最终都应落脚于读者体验,而非图表制作者个人。 一、不得不注意图表制作小技巧 1.条形基线必须从零开始 Y从零开始,可以使数据看起来具有比实际存在更大差距。...例如,假设我们测量 6 个月以来狗和猫体重。在实验结束时,我们想画出每只动物体重,分别用蓝色和红色区分猫和狗。 ? 5.颜色数量 不要在一张图上使用6种以上颜色。 ?...2.标签 这可能看起来没有必要,或者不是很有帮助,但是你无法想象,如果你图表有点混乱,或者看到数据的人对此不是很熟悉,你会被问多少次 x/y 代表是什么。...4.重点元素做注释 通常情况下,仅仅在图表左右两侧使用刻度本身并不是很清楚。在图上标注值对于解释图表非常有用。 ? 5.重要视图位置 将最重要视图放置在顶部或左上角。...5.删除变量 很多时候,太多信息会影响读者注意,从可视化中删除隐含信息是一个好主意,在这种情况下,认为我们不需要在中包含变量名称。 6.避免数据噪音 把不重要东西减到最少或者去掉。

1.2K10

30个数据可视化小技巧(文末赠书)

条形基线必须从零开始 条形原理就是通过比较条块长度来比较值大小。...2、标签 这可能看起来没有必要,或者不是很有帮助,但是你无法想象,如果你图表有点混乱,或者看到数据的人对此不是很熟悉,你会被问多少次 x/y 代表是什么。...4、重点元素做注释 通常情况下,仅仅在图表左右两侧使用刻度本身并不是很清楚。在图上标注值对于解释图表非常有用。 5、重要视图位置 将最重要视图放置在顶部或左上角。眼睛通常会首先注意到该区域。...5、删除变量 很多时候,太多信息会影响读者注意,从可视化中删除隐含信息是一个好主意,在这种情况下,认为我们不需要在中包含变量名称。 6、避免数据噪音 把不重要东西减到最少或者去掉。...个人微信,给本文点赞、点在看以后,发送截图给我: 对Python数据分析感兴趣朋友也可以自行购买:

63220

为什么 Mac 运行缓慢以及如何使用CleanMyMac X修复它

10 种有保证解决方案,可加快慢速 Mac 运行速度 1.后台运行过多 如果您 Mac 无法再处理简单任务,并且您想找到“为什么 Mac 这么慢?”...如果您在完成上述工作后仍然问为什么 MacBook 这么慢,请确保您 Mac 已安装所有最新更新。 4....相反,您互联网连接。例如,网页可能加载缓慢,或者对依赖互联网应用程序所做更改需要很长时间才能应用。这可能是因为连接问题,而不是由于硬件问题。...我们所有人都会下载一开始看起来有用且令人兴奋应用程序,但结果却使我们磁盘变得杂乱无章,而不是经常使用。 快速修复:卸载未使用应用程序 回答“为什么 iMac 这么慢?”...这就是为什么最好使用CleanMyMac X等工具清除设备上残留物。它卸载程序模块显示您有多少应用程序,并方便地将所有剩余应用程序收集在一个选项卡中。

2.6K30

关于数据可视化图表制作,你需要关注30个小技巧

一、你不得不注意图表制作小技巧 1.条形基线必须从零开始 条形原理就是通过比较条块长度来比较值大小。当基线被改变了,视觉效果也就扭曲了。...例如,假设我们测量 6 个月以来狗和猫体重。在实验结束时,我们想画出每只动物体重,分别用蓝色和红色区分猫和狗。 5.颜色数量 不要在一张图上使用6种以上颜色。...2.标签 这可能看起来没有必要,或者不是很有帮助,但是你无法想象,如果你图表有点混乱,或者看到数据的人对此不是很熟悉,你会被问多少次 x/y 代表是什么。...4.重点元素做注释 通常情况下,仅仅在图表左右两侧使用刻度本身并不是很清楚。在图上标注值对于解释图表非常有用。 5.重要视图位置 将最重要视图放置在顶部或左上角。眼睛通常会首先注意到该区域。...5.删除变量 很多时候,太多信息会影响读者注意,从可视化中删除隐含信息是一个好主意,在这种情况下,认为我们不需要在中包含变量名称。 6.避免数据噪音 把不重要东西减到最少或者去掉。

1.4K41

让老板和客户一看就懂 ,赞不绝口10个数据可视化技巧

60 岁父亲只要用 excel 就能作出一些图表。当然,每个人都能做到,这就是为什么认为它并不神秘。和我朋友们都在从事数据科学和机器学习,但大多数人甚至不明白那是什么。...相信这可能是在数据科学中最大失败:没有充分考虑可解释性和可解释性重要性。你可能是个天才,但如果你不能向第三方解释你是如何得到这些美妙结论,以及为什么得到这些结论,那么你可能什么都不是。...想象一下,你告诉一个客户,你封锁了 x% 交易,只是因为机器学习模型是这样说,但你根本不知道为什么要这样做会怎样?当然,对于任何试图最大化环化率和销售情况电子商务来说,这都不是很有吸引力,对吧?...因此,在现实世界中,情况与我在学校从事学术数据科学项目时情况完全不同:从来不是项目的唯一参与者,同事和/或客户通常对使用数据不太了解。那我现在要为谁作图呢?听起来还没必要吗?很显然不是。...10.在条形图中设置顺序 最后是一个非常特殊工具~如果你喜欢使用条形图,你可能会面临这样问题:你条形图没有按照你想要顺序排列。

1.8K20

10个数据可视化技巧,让你一看就懂!

相信这可能是在数据科学中最大失败:没有充分考虑可解释性和可解释性重要性。你可能是个天才,但如果你不能向第三方解释你是如何得到这些美妙结论,以及为什么得到这些结论,那么你可能什么都不是。...想象一下,你告诉一个客户,你封锁了 x% 交易,只是因为机器学习模型是这样说,但你根本不知道为什么要这样做会怎样?当然,对于任何试图最大化环化率和销售情况电子商务来说,这都不是很有吸引力,对吧?..._2, y=vertical_data_2, ax=ax[1]); 2.标签 这可能看起来没有必要,或者不是很有帮助,但是你无法想象,如果你图表有点混乱,或者看到数据的人对此不是很熟悉,你会被问多少次...x/y 代表是什么。...在条形图中设置顺序 最后是一个非常特殊工具~如果你喜欢使用条形图,你可能会面临这样问题:你条形图没有按照你想要顺序排列。

2.3K10

不容忽视30个数据可视化小技巧

一、你不得不注意图表制作小技巧 1、条形基线必须从零开始 条形原理就是通过比较条块长度来比较值大小。当基线被改变了,视觉效果也就扭曲了。...2、标签 这可能看起来没有必要,或者不是很有帮助,但是你无法想象,如果你图表有点混乱,或者看到数据的人对此不是很熟悉,你会被问多少次 x/y 代表是什么。...按照前面的两个绘图示例,如果要为设置特定名称。 3、标题 如果我们要将数据呈现给第三方,另一个基本但关键要点是使用标题,它和之前标记非常相似。...[008i3skNly1gya26a472fj30ml0fedgn.jpg] 4、重点元素做注释 通常情况下,仅仅在图表左右两侧使用刻度本身并不是很清楚。在图上标注值对于解释图表非常有用。...5、删除变量 很多时候,太多信息会影响读者注意,从可视化中删除隐含信息是一个好主意,在这种情况下,认为我们不需要在中包含变量名称。 6、避免数据噪音 把不重要东西减到最少或者去掉。

41700

数据可视化设计过程:面向初学者循序渐进指南

因为对于初学者来说,他们将花费更多时间在图表新颖性和设计性上,而不是关注包含信息。 4. 观众有多少时间? 如果只有很少时间或兴趣,建议使用简单静态图表。反之,交互式图表是一个很好选择。...删除分散注意力图表元素-网格,变化颜色和笨重图例会分散观看者注意力,使他们无法快速查看总体趋势。 如果数据集从零开始,则放大y。在某些情况下,更改y比例会更容易。...柱形图上每一条是垂直,而条形图上每一条是水平。当一个数据标签很长或要比较项目超过10个时,通常用条形图来帮助避免混乱。这两种图标都很易于理解并创建。...创建条形图和柱形图最佳做法: 将y从零开始。我们眼睛对图表上条形区域敏感。如果这些小节被截断,则观看者可能得出错误结论。 将每一条所代表数据都标记清楚,为查看者提供上下文。...但是万变不离其宗,认为大多数测试都需要确定以下几个问题: 文字大小是分层且可读 少用标签 比例是准确 没有不必要刻度线或轴线 图形具有适当精度水平 这些都是很琐碎但是非常必要二次明确东西

1.3K30

5个快速而简单数据可视化方法和Python代码

我们可以清楚地看到中心浓度和中值。我们还可以看到它服从高斯分布。使用条形图(而不是散点图)可以让我们清楚地看到每个存储箱频率之间相对差异。...在' barplot() '函数中,' xdata '表示x标记,' ydata '表示y条高。误差条是以每个栏为中心一条额外线,用来显示标准差。 分组条形图允许我们比较多个分类变量。...然后我们循环遍历每一组,对于每一组,我们在x上画出每一个刻度横杠,每一组也用颜色进行编码。 堆叠条形图对于可视化不同变量分类构成非常有用。在下面的堆叠条形图中,我们比较了每天服务器负载。...我们循环遍历每一组,但是这次我们在旧条形图上绘图,而不是在它们旁边画新条形图。 ? 常规条形图 ? 分组条形图 ?...把东西抽象成函数总是让你代码更容易阅读和使用!希望你喜欢这篇文章,并学到一些新和有用东西。

2K10

(七)Python绘图基础:Matplotlib绘图

目录 Matplotlib绘图 折线图 绘制一组数据 绘制多组数据 散点图(scatter) 条形图(竖) 条形图(横) 饼图 Matplotlib属性 保存图片 色彩和样式 文字 其他属性 绘制子图...Y坐标,X不写也可以默认从零开始 plt.show() 运行结果如下所示: 绘制多组数据  代码如下所示: import matplotlib.pyplot as plt import numpy...# 绘制横条形图 plt.savefig('E:\截图\绘图\huitu2.jpg') plt.show()  运行结果如下所示: 饼图 代码如下所示: import matplotlib.pyplot...matplotlib.pyplot as plt plt.plot(range(7),[3, 4, 7, 6, 3, 7, 9],"c:") plt.show() 运行结果如下所示: 文字         可以在图上加标题...='r') plt.axes([0.3, 0.15, 0.4, 0.3]) # 设置到边框距离 plt.plot(x, np.cos(x), color='g') plt.savefig('E:\截图

2K20

数据挖掘知识脉络与资源整理(九)–柱形图

注释:要以使用可更改三个(水平、垂直和深度FineReport柱形图FineReport柱形图三维格式显示数据,应该使用三维柱形图子类型。...三维柱形图 三维柱形图使用可修改三个(水平、垂直和深度),可对沿水平和深度分布数据点(数据点:在图表中绘制单个值,这些值由条形、柱形、折线、饼图或圆环图扇面、圆点和其他被称为数据标记图形表示...") 看看如何给条形图上色:运用fill=" ",我们发现,fill是填充色,colour是边框色,(这里colour是英式英语颜色写法,等价于美式英语color) ggplot(pg_mean, aes...你家电线红色是不是火线,红色是不是正极,虽然上图没有错,但是我们想换一下,正为红色,负为蓝色咋办?而且不想要旁边图例了,怎么办?...x = group, y = weight)) + geom_bar(stat = "identity", width = 1) 那如果是一组一组条形想让他们中间有点缝隙怎么办?

3.7K100

手把手教你用plotly绘制excel中常见16种图表(上)

大家好,是才哥。 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!...'year', # x y='pop', # y ) fig.show() ?...条形条形图其实就是柱状图转个90度,横着显示呗。所以,本质上是一样,唯一区别:在 Bar 函数中设置orientation='h',其余参数与柱状图相同。...在饼图上显示数据标签 圆环图: 圆环图是指饼图中间一定半径圆部分为空白,设置参数hole=int即可(0-1)。...x和y均是列表形式: # x和y均是列表形式 import plotly.express as px fig = px.scatter(x=[0, 1, 2, 3, 4], y=[0, 1

3.7K20

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 2. 条形图 2.1 单行垂直/水平条形图 2.2 多行条形图 3....# 绘制 df 第一列折线图 df['A'].plot() plt.show() 输出为: 1.3 绘制多列折线图 df 四列分别放在四个子图上 # 折线图|子图 # 将 df 四列分别放在四个子图上...df.plot(subplots=True) plt.show() 输出为: df 四列分别放在一个图上 # 折线图|绘制 df 全部列折线图 # 同时指定 画布大小 标题 显示网格线 x...(loc=2) # 右侧坐标图例位于右上角 plt.legend(loc=1) # 左侧坐标图例位于左上角 ax.set_ylabel('B') # 设置左侧坐标label plt.show...() 输出为: 4.3 设置渐变色/边缘/边缘宽度 df4.plot.scatter(x="a", # x y="b", # y

3K20
领券