以Y轴为百分比/比例绘制另一组的堆叠直方图

堆叠直方图是一种用于可视化数据分布的图表类型，它可以展示不同组别之间的比较和关系。在堆叠直方图中，每个组别的数据被分成多个子组，每个子组的数值通过堆叠在一起的方式表示。

以Y轴为百分比/比例绘制另一组的堆叠直方图是指在绘制堆叠直方图时，将Y轴的刻度设置为百分比或比例，以显示每个子组在整个数据集中所占的比例。

这种绘制方式可以帮助我们更直观地理解不同组别之间的相对比例和分布情况。通过将Y轴设置为百分比/比例，我们可以更容易地比较不同组别之间的数据占比，从而更好地理解数据的分布特征。

堆叠直方图适用于许多领域和场景，例如市场调研、销售分析、用户行为分析等。它可以帮助我们观察和分析不同组别的数据分布情况，发现潜在的规律和趋势。

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这些条形图的用法您都知道吗？

ggplot函数所指定的数据框； stat：借助于该参数控制绘图数据的统计变换，默认为'count'，表示计数（前提是绘图数据为明细数据）；如果指定为'identity'，表示直接使用原始数据绘制y轴（...前提是绘图数据已做了统计汇总）； position：用于设置条形图的摆放位置，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...：用于设置条形图的其他属性信息，如统一的边框色、填充色、透明度等； width：用于设置条形图的宽度，默认为0.9的比例； binwidth：该参数在条形图中已不再使用，但可以使用在绘制直方图的geom_histogram...(data = df, # 指定绘图数据 # 指定x轴和y轴的变量 mapping = aes(x = Province, y = GDP)) + # 绘制条形图...如果绘图数据涉及的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。

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一文掌握Pandas可视化图表

数据源选择这里是指坐标轴的x、y轴数据，对于Series类型数据来说其索引就是x轴，y轴则是具体的值；对于Dataframe类型数据来说，其索引同样是x轴的值，y轴默认为全部，不过可以进行指定选择。...x轴，B、C列为y轴数据 # 指定多个Y df.plot(x='X',y=['B','C']) 图大小通过参数figsize传入一个元组，指定图的长宽（英寸）注意：以下我们以柱状图为例做演示 np.random.seed...# 柱状图bar df.plot.bar() （这里不做展示，前面案例中有）此外我们还可以绘制堆叠柱状图，通过设置参数stacked来搞定 # 堆叠柱状图 df.plot.bar(stacked=True...(figsize=(6,8)) 堆叠条形图 # 堆叠条形图 df.plot.barh(stacked=True) 直方图 直方图又称为质量分布图，主要用于描述数据在不同区间内的分布情况，描述的数据量一般比较大...", cmap="viridis", s=50) 气泡图 df.plot.scatter(x="a", y="b", color="red", s=df["c"] * 200) 饼图饼图主要用于不同分类的数据占总体的比例情况

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『数据可视化』一文掌握Pandas可视化图表

数据源选择这里是指坐标轴的x、y轴数据，对于Series类型数据来说其索引就是x轴，y轴则是具体的值；对于Dataframe类型数据来说，其索引同样是x轴的值，y轴默认为全部，不过可以进行指定选择。...选择X列为x轴，B、C列为y轴数据 # 指定多个Y df.plot(x='X',y=['B','C']) ?...# 柱状图bar df.plot.bar() （这里不做展示，前面案例中有）此外我们还可以绘制堆叠柱状图，通过设置参数stacked来搞定 # 堆叠柱状图 df.plot.bar(stacked=True...堆叠条形图 # 堆叠条形图 df.plot.barh(stacked=True) ? 直方图 直方图又称为质量分布图，主要用于描述数据在不同区间内的分布情况，描述的数据量一般比较大。...饼图饼图主要用于不同分类的数据占总体的比例情况 np.random.seed(8) series = pd.Series(3 * np.random.rand(4), index=["a", "b",

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《七天数据可视化之旅》第五天：常用图表对比

4）总结相同点：堆叠柱状图和百分比堆叠柱状图，都适合用来展示分类数据的构成对比或构成随时间的变化趋势。当映射到X轴上的数据为时间序列时，此时可以用堆叠面积图or百分比堆叠面积图来代替。...4）总结相同点：折线图和面积图展示的是数据随时间的变化趋势，因此映射到X轴的数据类型一般为「时间/日期」。...4）总结相同点：堆叠面积图和百分比堆叠面积图，映射到X轴的均为【时间序列】。...不同点：堆叠面积图：除了可以展示各构成部分随时间的变化趋势，还可以展示整体随时间的变化趋势。 百分比堆叠面积图：只能展示各构成部分占总体的比例随时间的变化，无法观测总体随时间的变化趋势。...4）总结相同点：散点图和气泡图，均是用来展示数据分布情况的一种图形。散点图和气泡图，都是将两个字段映射到x,y轴的位置上，(x,y)的取值确定一个圆点或气泡在直角坐标系中的位置。

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Pandas数据可视化

也可以折算成比例, 计算加利福尼亚葡萄酒占总数的百分比 : 条形图(柱状图)非常灵活：高度可以代表任何东西，只要它是数字即可每个条形可以代表任何东西，只要它是一个类别即可。...也可以用来展示《葡萄酒杂志》（Wine Magazine）给出的评分数量的分布情况：如果要绘制的数据不是类别值，而是连续值比较适合使用折线图 : 柱状图和折线图区别柱状图：简单直观，很容易根据柱子的长短看出值的大小...points',figsize=(14,8),fontsize = 16) 修改x轴 y轴标签字体上图显示了价格和评分之间有一定的相关性：也就是说，价格较高的葡萄酒通常得分更高。...一：对数据进行采样二：hexplot(蜂巢图) hexplot hexplot将数据点聚合为六边形，然后根据其内的值为这些六边形上色：上图x轴坐标缺失，属于bug，可以通过调用matplotlib的...堆叠图（Stacked plots）展示两个变量，除了使用散点图，也可以使用堆叠图堆叠图是将一个变量绘制在另一个变量顶部的图表接下来通过堆叠图来展示最常见的五种葡萄酒从结果中看出，最受欢迎的葡萄酒是

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60种常用可视化图表的使用场景——（上）

60种常用可视化图表的使用场景——（下）：http://t.csdnimg.cn/BCMdb 1、点阵图点阵图表 (Dot Matrix Chart) 以点为单位显示离散数据，每种颜色的点表示一个特定类别...这种图表是直方图的变种，使用平滑曲线来绘制数值水平，从而得出更平滑的分布，并且它们不受所使用分组数量的影响，所以能更好地界定分布形状。...会显示每组占总体的百分比，并按该组每个数值占整体的百分比来绘制，可用来显示每组中数量之间的相对差异。...18、量化波形图这种图表是堆叠式面积图的一种变体，但其数值并非沿着固定直线轴来绘制，而是围绕着不断变化的中心基线。...误差线总是平行于定量标尺的轴线，可以是垂直或水平显示（取决于定量标尺是在 Y 轴还是 X 轴上）。推荐的工具有：AnyChart、Highcharts、plotly、Vega。

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原来使用 Pandas 绘制图表也这么惊艳

，在 y 轴上绘制 DataFrame 中的其他数字列。...让我们绘制一个折线图，看看微软在过去 12 个月的表现如何： df.plot(y='MSFT', figsize=(9,6)) Output: figsize 参数接受两个参数，以英寸为单位的宽度和高度...: 正如我们在图中看到的，title 参数为绘图添加了一个标题，而 ylabel 为绘图的 y 轴设置了一个标签。...直方图是一种表示数值数据分布的条形图，其中 x 轴表示 bin 范围，而 y 轴表示某个区间内的数据频率。...='%.f', subplots=True, figsize=(14,8)) Output: 散点图散点图在 x 和 y 轴上绘制数据点以显示两个变量之间的相关性。

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Python可视化库Matplotlib绘图入门详解

1 基本用法指定x和y plt.plot(x,y) 默认参数，x 为 0~N-1 plt.plot(y) 因此，在上面的例子中，我们没有给定 x 的值，所以其默认值为 [0,1,2,3]。...柱状图(bar chart)，是一种以长方形的长度为变量的表达图形的统计报告图，由一系列高度不等的纵向条纹表示数据分布的情况，用来比较两个或以上的价值（不同时间或者不同条件），只有一个变量，通常利用于较小的数据集分析...仅排列在工作表的一列或一行中的数据可以绘制到饼图中。饼图显示一个数据系列中各项的大小与各项总和的比例，数据点显示为整个饼图的百分比。...,如设定=90则从y轴正方向画起 shadow表示是否阴影 labeldistance label绘制位置,相对于半径的比例, 如<1则绘制在饼图内侧 autopct 控制饼图内百分比设置,可以使用format...直方图也可以被归一化以显示“相对”频率。然后，它显示了属于几个类别中的每个案例的比例，其高度等于1。根据电影的评分绘制直方图： ?

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Python中最常用的 14 种数据可视化类型的概念与代码

堆叠柱状图将每个柱子进行分割以显示相同类型下各个数据的大小情况。分类：堆积柱状图：比较同类别各变量和不同类别变量总和差异。 百分比堆积柱状图：适合展示同类别的每个变量的比例。...，其中每个堆叠条形显示其离散值占总值的百分比。...总百分比为 100%。线形图它将一系列数据点显示为标记。这些点通常按其 x 轴值排序。这些点用直线段连接。折线图用于可视化一段时间内数据的趋势。以下是折线图中按年计算的加拿大预期寿命的说明。...适用：堆叠面积图不适用于表示带有负值的数据集。非常适用于对比多变量随时间变化的情况。分类：堆积面积图同类别各变量和不同类别变量总和差异。 百分比堆积面积图比较同类别的各个变量的比例差异。...堆积面积图在此图表中，彩色段彼此堆叠在一起。因此它们不相交。 100% 堆积面积图在此图表中，每组数据所占的面积以占总数据量的百分比来衡量。通常，纵轴总计为 100%。

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Matplotlib入门

折线图.png 4.2绘制柱形图plt.bar 适用场景：显示各个项目的比较请况优势：每个条都清晰表示数据，直观劣势：柱形图的局限在于只适用于小规模的数据集延伸图表：堆积条形图、百分比堆积条形图...条形图.png 4.4 绘制直方图plt.hist 直方图又称质量分布图，它是表示资料变化情况的一种主要工具。...在下面的例子中，绘制了一组年龄，并希望以10年的增量来显示它们。将条形的宽度设为rwidth=0.8,但是如果你想让条形变宽，或者变窄，你可以选择其他的宽度。...直方图.png 4.5 绘制饼图plt.pie 适用场景：显示各项的大小与各项总和的比例。适用于简单的占比比例图，在不要求数据精细的情况适用。...散点图.png 4.7绘制堆叠图plt.stackplot 堆叠图常用于“部分相对整体”随时间的关系。堆叠图基本上类似于饼图，只是随时间而变化。

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《数据可视化基础》第四章：可视化图形推荐

这个点图是把点放到数量相对应的位置上来进行展示的。 ? 如果对于有多组类别的计数。我们可以使用分组或者堆叠的条形图来进行展示。同时也可以把两个类别映射到X和Y轴上，这样就得到了热图来进行展示了。 ?...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的分布时通常很有用。 ? 3 比例我们使用饼图、并排的条形图以及堆叠的条形图来可视化比例。...另外，堆叠的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的时候，使用堆叠的密度图是可以的。 ?...对于成对的数据，沿x和y轴的变量以相同单位测量，通常添加一条表示x = y的线通常会有所帮助。 ? 对于大量的点，常规的散点图可能会由于点过多，就容易看不清趋势。...另一方面，当我们要可视化两个以上的变量时，我们可以选择以相关图而不是基础原始数据的形式绘制相关系数。 ? 当x轴表示时间或严格增加的变量（例如治疗剂量）时，我们通常绘制线图。

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matplotlib绘制常见统计图形(一)

barh的第一个参数是y轴上标签的位置(或者值)，第二个参数是我们要展示的数据。...直方图柱形图描述的是离散型数据的分布，柱体之间有空隙。直方图则用来展示连续型数据的分布，柱体之间没有空隙。使用hist()函数绘制直方图。hist函数的主要参数如下表所示： ?...并列直方图 并列直方图只需要在堆积直方图基础上将stacked改为False。垂直方向并列 ? 水平方向并列 ? 分裂式饼图饼图是用来展示比例分布特征的图形，主要使用pie()函数来实现。 ?...下面代码同时指定了pctdistance和labeldistance控制百分比和文本标签显示的位置，它们的数值是相对于半径而言的。 ?...这里注意要先画大的环，再画小的环，因为后面绘制的会覆盖前面绘制的。我们设置大环半径为1，小环半径为0.7。 ? 接下来我们对上面的内嵌环图进行修饰。

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60 种常用可视化图表，该怎么用？

点阵图点阵图表 (Dot Matrix Chart) 以点为单位显示离散数据，每种颜色的点表示一个特定类别，并以矩阵形式组合在一起。...会显示每组占总体的百分比，并按该组每个数值占整体的百分比来绘制，可用来显示每组中数量之间的相对差异。...误差线总是平行于定量标尺的轴线，可以是垂直或水平显示（取决于定量标尺是在 Y 轴还是 X 轴上）。推荐的工具有：AnyChart、Highcharts、plotly、Vega。...这种图表使用同心圆网格来绘制条形图。每个圆圈表示一个数值刻度，而径向分隔线则用作区分不同类别或间隔（如果是直方图）。条形通常从中心点开始向外延伸，但也可以别处为起点以显示数值范围（如跨度图）。...在绘制记数符号图表时，将类别、数值或间隔放置在同一个轴或列（通常为 Y 轴或左侧第一列）上。每当出现数值时，在相应的列或行中添加记数符号。

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常用60类图表使用场景、制作工具推荐！

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可视化图表样式使用大全

点阵图表 (Dot Matrix Chart) 以点为单位显示离散数据，每种颜色的点表示一个特定类别，并以矩阵形式组合在一起。...会显示每组占总体的百分比，并按该组每个数值占整体的百分比来绘制，可用来显示每组中数量之间的相对差异。...误差线总是平行于定量标尺的轴线，可以是垂直或水平显示（取决于定量标尺是在 Y 轴还是 X 轴上）。推荐的工具有：AnyChart、Highcharts、plotly、Vega。树形结构图 ?...这种图表使用同心圆网格来绘制条形图。每个圆圈表示一个数值刻度，而径向分隔线则用作区分不同类别或间隔（如果是直方图）。条形通常从中心点开始向外延伸，但也可以别处为起点以显示数值范围（如跨度图）。...在绘制记数符号图表时，将类别、数值或间隔放置在同一个轴或列（通常为 Y 轴或左侧第一列）上。每当出现数值时，在相应的列或行中添加记数符号。

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Python｜Plotly数据可视化（代码+应用场景）

对单一变量进行比较：x为比较数值，y为比较标签。对多变量进行比较：新增维度color。...（通常用于时间标签的比较）在plotly中没有直接进行百分比柱形图绘制的方法，因此我们可以先使用pandas算出数据的百分比，然后再将百分比数据用于绘图。...树形图是数据树的图形表示形式，以父子层次结构来组织对象。是枚举法的一种表达方式。...'营业额', color='公司' ) fig.show() 百分比堆积面积图绘制百分比面积图，只需要传入相应的百分比数据即可。...绘制直方图时，最简单的我们只需要一个维度的数值型数据即可，复杂的我们可以同时使用多组数据绘制组合直方图。切记不要把直方图和柱状图混为一谈，在使用的场景上二者是有一定差异的。

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如何用指标分析维度精准定位可视化图表？

柱形图柱形图是分析师最常用到的图表之一，展示多个分类的数据变化和同类别各变量之间的比较情况。文本维度／时间维度通常作为X轴。数值型维度作为Y轴。柱形图至少需要一个数值型维度。 ?...3D柱形图 3D柱形图以3D动态效果来展现数据。 ? 分析维度：比较适用：对比多维度数据局限：数据不够直观条形图相当于柱形图的横置，两根轴对调了一下。...折线图可以显示随时间（根据常用比例设置）而变化的连续数据，因此非常适用于显示在相等时间间隔下数据的趋势。在折线图中，类别数据沿水平轴均匀分布，所有值数据沿垂直轴均匀分布。 ?...分析维度：比较适用：要同时展现两个项目数据的特点局限：有柱状图和折线图两者的缺陷相似图表：双轴线柱图：有2个Y轴的线柱图 ? 双轴堆叠线柱图：有2个Y轴的堆叠线柱图 ?...适合：展示项目进度局限：只适合展现数据的累计情况，不适用于数据的分布特征等相似图表：水球图：展现单个百分比数据的图表类型 ? 百分比圆环图：展现单个百分比数据的图表类型 ?

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这5小段代码轻松实现数据可视化（Python+Matplotlib）

将x轴和y轴数据传递给相应数组x_data和y_data，然后将数组和其他参数传递给ax.scatter()以绘制散点图。我们还可以设置点的大小、颜色和alpha透明度，甚至将y轴设置成对数坐标。...下图为不同IQ人群所占比例的直方图。从中可以清楚地看出中心期望值和中位数，看出它遵循正态分布。使用直方图（而不是散点图）可以清楚地显示出不同组数据频率之间的相对差异。...使用不同颜色进行堆叠，对不同服务器之间进行比较，从而能查看并了解每天中哪台服务器的工作效率最高，负载具体为多少。...代码与柱状图样式相同，同样为循环遍历每个组，只是这次是在旧柱体基础上堆叠，而不是在其旁边绘制新柱体。 ?...由于箱形图是为每个组或变量绘制的，因此设置起来非常容易。x_data是组或变量的列表，x_data中的每个值对应于y_data中的一列值（一个列向量）。

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有这5小段代码在手，轻松实现数据可视化（Python+Matplotlib）

将x轴和y轴数据传递给相应数组x_data和y_data，然后将数组和其他参数传递给ax.scatter()以绘制散点图。我们还可以设置点的大小、颜色和alpha透明度，甚至将y轴设置成对数坐标。...下图为不同IQ人群所占比例的直方图。从中可以清楚地看出中心期望值和中位数，看出它遵循正态分布。使用直方图（而不是散点图）可以清楚地显示出不同组数据频率之间的相对差异。...使用不同颜色进行堆叠，对不同服务器之间进行比较，从而能查看并了解每天中哪台服务器的工作效率最高，负载具体为多少。...代码与柱状图样式相同，同样为循环遍历每个组，只是这次是在旧柱体基础上堆叠，而不是在其旁边绘制新柱体。...由于箱形图是为每个组或变量绘制的，因此设置起来非常容易。x_data是组或变量的列表，x_data中的每个值对应于y_data中的一列值（一个列向量）。

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5个快速而简单的数据可视化方法和Python代码

我们将x轴和y轴数据传递给函数，然后将它们传递给“ax.scatter()”来绘制散点图。我们还可以设置点大小、点颜色和透明度。你甚至可以把y轴设成对数刻度。然后，为该图设置标题和轴标签。...请查看下面的直方图，我们在其中绘制了频率直方图和IQ直方图。我们可以清楚地看到中心的浓度和中值。我们还可以看到它服从高斯分布。...在' barplot() '函数中，' xdata '表示x轴上的标记，' ydata '表示y轴上的条高。误差条是以每个栏为中心的一条额外的线，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。...Matplotlib函数' boxplot() '为' ydata '的每一列或序列' ydata '中的每个向量绘制一个箱线图，因此，“xdata”中的每个值对应于“y_data”中的列/向量。

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