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如何更改ggplot2中堆积条形图中的堆积顺序

语言之可视化①④一页多图(1) R语言之可视化①⑤ROC曲线 R语言之可视化①⑥一页多图(2) R语言之可视化①⑦调色板 R语言之可视化①⑧子图组合patchwork包 R语言之可视化①⑨之ggplot2中的图例修改...R语言之可视化(20)之geom_label()和geom_text() R语言之可视化(21)令人眼前一亮的颜色包 R语言之可视化(22)绘制堆积条形图 R语言之可视化(23)高亮某一元素 R语言之可视化...(24)生成带P值得箱线图 R语言之可视化(25)绘制相关图(ggcorr包) R语言之可视化(26)ggplot2绘制饼图 R语言之可视化(27)通过R语言制作BBC风格的精美图片 R语言之可视化(28...)蜜蜂图 R语言之可视化(29)如何更改ggplot2中堆积条形图中的堆积顺序 问题:如何控制由ggplot2创建的堆积条的堆积顺序。...如果我们想颠倒堆叠顺序但同时保留图例的顺序,则使用参数* position_stack(reverse = TRUE)* p <- ggplot(ra.melt, aes(x = variable, y

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让你彻底弄懂用Python绘制条形图(柱状图)

二、竖放条形图 1 竖放条形图绘图原理 Python中绘制竖放条形图需用matplotlib.pyplot中的bar函数,该函数的基本语法为: bar(x, height, [width], [...1 横放条形图绘图原理 Python中绘制横向条形图需用matplotlib.pyplot中的barh函数,该函数和bar函数类似,它的基本语法为: barh(y, width, [height]...四、并列条形图 有时在绘制条形图时需对比显示某些信息,比如想同时观察股票最高价和最低价的变化趋势,可采用并列条形图,具体语句如下: result = date.groupby(date.index.year...五、叠加条形图 有时一个变量的数值恒小于另一个变量,这时可以把两个条形图绘制到一个条形图中,用不同的颜色显示这两个条形图即可。...比如股票价格的最小值恒小于最大值,可以把这两个数组绘制在同一个条形图中,具体语句如下: result = date.groupby(date.index.year).agg(high=('最高价','mean

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    个性化条形图柱形图-让你的报表与众不同

    在日常业务报表中,我们跟踪销售,我们查看业绩表现,用到最多的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的: 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具有强大的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...) 将该图表插件添加到Power BI 桌面版可视化功能区(如下图导入自定义视觉对象即可) 以上即配置完成,将你的数据导入Power BI即可使用了。...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的图表样式。 该插件已经提供了丰富的样式供选择,配色可自行更改。

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    Python可视化——3D绘图解决方案pyecharts、matplotlib、openpyxl

    这篇博客将介绍python中可视化比较棒的3D绘图包,pyecharts、matplotlib、openpyxl。基本的条形图、散点图、饼图、地图都有比较成熟的支持。...、散点图、曲面图示例如下: 3D表面、地图示例如下: 点、线、流GL图如下: 2. matplotlib 支持以下图表: 在 3D 绘图上绘制 2D 数据 3D条形图演 在不同平面上创建二维条形图...绘制 3D 轮廓(水平)曲线 使用 extend3d 选项绘制 3D 轮廓(水平)曲线 将轮廓轮廓投影到图形上 将填充轮廓投影到图形上 3D 曲面图中的自定义山体阴影 3D 误差条 3D 误差线 创建...2D 数据的 3D 直方图 参数曲线 洛伦兹吸引子 2D 和 3D 轴在同一个 图 同一图中的 2D 和 3D 轴 在 3D 绘图中绘制平面对象 生成多边形以填充 3D 折线图 3D 箭袋图 旋转 3D...三角形 3D 表面图 3D 体素/体积图 numpy 标志的 3D 体素图 带有 rgb 颜色的 3D 体素/体积图 具有圆柱坐标的 3D 体素/体积图 3D 线框图 旋转 3D 线框图 一个方向的 3D

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    10分钟入门Matplotlib: 数据可视化介绍&使用教程

    请输入图片描述 创建子图 在某些情况下,如果我们要给股东汇报公司最近的情况,我们需要在一个图中显示多个子图。这可以通过使用matplotlib库中的subplot来实现。...请输入图片描述 Matplotlib中的绘图类型 Matplotlib有各种各样的绘图类型,包括条形图、折线图、饼状图、散点图、气泡图、瀑布图、圆形区域图、堆叠条形图等,我们将通过一些例子来介绍它们。...这些图的许多属性都是通用的,如axis, color等,但有些属性却是特有的。 条形图 概述: 条形图使用水平或垂直方向的长条去表示数据。条形图用于显示两个或多个类别的值,通常x轴代表类别。...请输入图片描述 直方图 概述: 直方图是用来了解数据分布的。它是对连续数据概率分布的估计。它与上面讨论的条形图相似,但它用于表示连续变量的分布,而条形图用于表示离散变量的分布。...函数: 绘制直方图使用的函数是“plt.hist()” 自定义: 函数的具体参数如下,可用于配置绘图: bins – bin的个数 color-颜色 edgecolor-边缘的颜色 alpha – 颜色透明度

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    MATLAB画图使用不同的颜色

    大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 1. 自动使用不同的颜色 plot(x1,y2,x2,y2,x3,y3,...); 此方法比较简单,能满足一般需要。...但默认只能在7种颜色之间循环,具体的颜色可通过以下命令查看 get(gca,'ColorOrder') 具体实例: x1 = linspace(1,10,100); y1 = sin(x1); y2...设置一个颜色rgb数组,通过循环使用不同颜色 基本命令: plot(y,'color', [1 0 0]); 具体实例: close all; clear; clc; M = 10; N = 10...i = 1 : M plot(data(i,:),'color',color(i,:)); pause(0.5); % 暂停0.5s end 对于上面的color,你也可以使用系统定义好的...colormap ,基本命令: color = colormap(jet(M)); % M 是你要用的颜色数量 具体实例: close all; clear; clc; M = 10; N =

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    原来使用 Pandas 绘制图表也这么惊艳

    默认情况下显示图例的图例,但是我们可以将 legend 参数设置为 false 来隐藏图例。 条形图 条形图是一种基本的可视化图表,用于比较数据组之间的值并用矩形条表示分类数据。...字符串值分配给 kind 参数来创建水平条形图: df_3Months.plot(kind='barh', figsize=(9,6)) Output: 我们还可以在堆叠的垂直或水平条形图上绘制数据...,这些条形图代表不同的组,结果条的高度显示了组的组合结果。...如果在同一个图中显示了多个面积图,则不同的颜色可以区分不同的面积图: df.plot(kind='area', figsize=(9,6)) Output: Pandas plot() 方法默认创建堆积面积图...换句话说,当数据点的数量很大,并且每个数据点不能单独绘制时,最好使用这种以蜂窝形式表示数据的绘图。此外,每个 hexbin 的颜色定义了该范围内数据点的密度。

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    数据可视化:认识Matplotlib

    通过 Matplotlib,我们可以仅需要写几行代码,就可以生成绘图,直方图,功率谱,条形图,错误图,散点图等,方便数据展示。...如果需要更多颜色,也支持使用16进制的RGB色彩模式。...fc:全写为facecolor,长条形的颜色 ec:全写为edgecolor,长条形边框的颜色 条形图 在之前的小节中得到了高分电影上映年份的TOP,现在我们就将此数据做成可视化的条形图。...: 横坐标(序列) height:纵坐标(系列) width:条形图的宽度,默认是0.8,可以根据实际大小设置,以更加美观 bottom:用于绘制堆叠条形图,默认值为None align:x轴刻度标签的对齐方式...但是调色盘会有10个颜色,上图例子中有11个部分,这样造成了首位颜色一样,不好区分,所以设置自定义11个颜色的调色盘 explode:设置突出显示饼图中的指定部分,参数值需要与x的个数一致

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    5个快速而简单的数据可视化方法和Python代码

    如果我们有太多的类别,那么这些条形图会非常混乱,难以理解。它们非常适合分类数据,因为你可以很容易地通过条形图大小看到类别之间的差异。类别也很容易通过颜色编码来划分。...我们将看到三种不同类型的条形图:常规条形图、分组条形图和堆叠条形图。在我们进行的过程中,请查看下图中的代码。 常规的条形图如下面的第一个图所示。...查看下面的第二个条形图。我们要比较的第一个变量是各组得分的变化情况。我们还将性别本身与颜色编码进行了比较。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轴上画出每一个刻度的横杠,每一组也用颜色进行编码。 堆叠的条形图对于可视化不同变量的分类构成非常有用。在下面的堆叠条形图中,我们比较了每天的服务器负载。...通过使用颜色编码,我们可以很容易地看到和理解哪些服务器每天的工作量最大,以及负载与其他服务器的负载相比如何。其代码遵循与分组条形图相同的样式。

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    10个数据可视化技巧,让你一看就懂!

    在这种情况下,在条形图中每个条上获取注释的代码要复杂一些,但很容易实现: for p in ax[0].patches: ax[0].annotate(“%.2f” % p.get_height(),...「patch」或条形图,直到「ha」参数获取条形图的位置、高度和宽度为止,以便将值注释放在正确的位置。...5.使用不同颜色区分标签 在某些情况下,在一段时间或一系列的值中,我们可能测量了不同种类的物体。例如,假设我们测量 6 个月以来狗和猫的体重。...在实验结束时,我们想画出每只动物的体重,分别用蓝色和红色区分猫和狗。为此,在大多数传统绘图中,我们可以使用参数「hue」为元素提供颜色列表。...在条形图中设置轴的顺序 最后是一个非常特殊的工具~如果你喜欢使用条形图,你可能会面临这样的问题:你的条形图没有按照你想要的顺序排列。

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

    当类别数太多时,条形图将变得很杂乱,难以理解。你可以基于条形的数量观察不同类别之间的区别,不同的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 轴上的不同类别,y_data 表示 y 轴上的条形高度。误差条形是额外添加在每个条形中心上的线,可用于表示标准差。...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的分组(G1、G2 等)而变化,我们在每一组上比较不同的性别。...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。...在下面的堆叠条形图中,我们比较了工作日的服务器负载。通过使用不同颜色的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的工作效率最高,和同一服务器在不同天数的负载大小。

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    matplotlib简单示例

    通过 Matplotlib,开发者可以仅需要几行代码,便可以生成绘图,直方图,功率谱,条形图,错误图,散点图等。 二、流程 1. 明确要研究的问题 2....选择需要使用什么图形(折线图、直方图……)来呈现 3. 准备相应的数据 4. 绘制图形和完善美化图形 在某些情况下,个人认为还有最后一点,是从图中可以得出什么结论。...2.条形图 2.1 什么是条形图 以下引用自百度百科 条形图(bar chart)是用宽度相同的条形的高度或长短来表示数据多少的图形。...条形图可以横置或纵置,纵置时也称为柱形图(column chart)。此外,条形图有简单条形图、复式条形 图等形式。 简单来说,条形图可以直观地反映数据的大小。...四、结语 本文简单举例介绍了matplotlib绘制折线图、条形图和直方图的方法,matplotlib很强大,可以绘制非常多的图形,可以参考https://matplotlib.org/gallery/

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    Matplotlib 中文用户指南 8.1 屏幕截图

    ,包括平台、线框图、散点图和条形图。...源代码 条形图 使用bar()命令创建条形图十分容易,其中包括一些定制(如误差条): 源代码 创建堆叠条(bar_stacked.py),蜡烛条(finance_demo.py)和水平条形图(barh_demo.py...可选功能包括自动标记区域的百分比,从饼图中心向外生成一个或多个楔形以及阴影效果。 仔细查看附加的代码,它用几行代码来生成这个图像。 源代码 表格示例 table()命令向轴域添加文本表格。...源代码 散点图示例 scatter()命令使用(可选的)大小和颜色参数创建散点图。 此示例描绘了 Google 股票价格的变化,标记的尺寸反映了交易量,并且颜色随时间变化。...有关将 matplotlib 嵌入不同工具包的示例,请参阅: user_interfaces示例代码:embedding_in_gtk2.py user_interfaces示例代码:embedding_in_wx2

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

    当类别数太多时,条形图将变得很杂乱,难以理解。你可以基于条形的数量观察不同类别之间的区别,不同的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 轴上的不同类别,y_data 表示 y 轴上的条形高度。误差条形是额外添加在每个条形中心上的线,可用于表示标准差。...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的分组(G1、G2 等)而变化,我们在每一组上比较不同的性别。...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。...在下面的堆叠条形图中,我们比较了工作日的服务器负载。通过使用不同颜色的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的工作效率最高,和同一服务器在不同天数的负载大小。

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    Python 数据分析(二):Matplotlib 绘图

    简介 Matplotlib 是 Python 提供的一个绘图库,通过该库我们可以很容易的绘制出折线图、直方图、散点图、饼图等丰富的统计图,安装使用 pip install matplotlib 命令即可...绘图 下面我们来学习一下如何使用 Matplotlib 绘制常用统计图。 2.1 折线图 折线图可以显示随某一指标变化的连续数据。...2.1.2 多线 有时候我们可能存在多个指标对比的情况,也就是需要在一个图中绘制多条折线,比如:我们要了解张三、李四随着年龄增长体重的变化情况,示例如下所示: from matplotlib import...2.4 条形图 条形图宽度相同,用高度或长短来表示数据多少,它可以横置或纵置。 2.4.1 纵置 首先,我们来看一下如何绘制纵向条形图,以学生成绩为例,看一下具体实现。...2.4.3 多条 最后,我们来看一下一个学生要同时显示语文和数学两门成绩时,如何通过 Matplotlib 来绘制条形图。

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    科研绘图你值得注意的14个点 (2)

    这种表示方法同样适用于其他基于位置的图表,比如箱形图。而在条形图中,数据值是通过条形与x轴的距离,也就是条形的长度来表示的。...但如果我们想用长度来展示数据,为什么不直接将环状图展开,制作成堆叠条形图呢?在堆叠条形图中,条形并排展示,这样跨组比较就变得容易多了。 11....许多科学软件仍旧默认使用红/绿色或彩虹色系,这让我感到非常困扰。更“先进”的色系,比如 viridis,不仅对色觉异常者友好,而且在灰度打印下也能保持信息的完整性(如图中的第三行所示)。...第一个堆叠条形图作为展示比例数据的标准方式是可以接受的。很明显,所有类别加起来为100%,化学处理明显将颜色分布推向了最成熟的阶段(深蓝色)。...这个图表清晰地展示了正在比较的内容。正如第一个堆叠条形图所示,化学处理显著增加了深蓝色果实的比例,减少了较浅颜色果实的比例。

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    为什么你觉得Matplotlib用起来很困难?因为你还没看过这个思维导图

    我们对于这张思维导图中的主要图例做一些解释: 散点图 散点图非常适合显示两个变量之间的关系,因为您可以直接看到数据的原始分布。您还可以通过如下图所示的对组进行颜色编码来查看不同数据组的这种关系。 ?...直线图非常适合这种情况,因为它基本上可以快速总结两个变量(百分比和时间)的协方差。同样,我们也可以通过颜色编码来使用分组。 ?...使用条形图(而不是散点图)可以让我们清楚地看到每个箱子频率之间的相对差异。...条形图 当您试图将类别很少(可能少于10个)的分类数据可视化时,条形图是最有效的。如果我们有太多的类别,那么图中的条形图就会非常混乱,很难理解。...它们非常适合分类数据,因为您可以根据条形图的大小;分类也很容易划分和颜色编码。我们将看到三种不同类型的条形图:常规的、分组的和堆叠的: ?

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    Python数据可视化的10种技能

    当然 kind 还可以取其他值,这个我在后面的视图中会讲到,不同的 kind 代表不同的视图绘制方式。 好了,让我们来模拟下,假设我们的数据是随机的 1000 个点。...条形图 如果说通过直方图可以看到变量的数值分布,那么条形图可以帮我们查看类别的特征。在条形图中,长条形的长度表示类别的频数,宽度表示类别。...和 Seaborn 进行条形图的显示,结果如下: ?...热力图 热力图,英文叫 heat map,是一种矩阵表示方法,其中矩阵中的元素值用颜色来代表,不同的颜色代表不同大小的值。通过颜色就能直观地知道某个位置上数值的大小。...heatmap 函数,我们可以观察到不同年份,不同月份的乘客数量变化情况,其中颜色越浅的代表乘客数量越多,如下图所示: ?

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