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50 个数据可视化图表

有效图表的重要特征： 在不歪曲事实的情况下传达正确和必要的信息。 设计简单，您不必太费力就能理解它。 从审美角度支持信息而不是掩盖信息。 信息没有超负荷。...面积图（Area Chart） 通过对轴和线之间的区域进行着色，面积图不仅强调峰和谷，而且还强调高点和低点的持续时间。高点持续时间越长，线下面积越大。 03 排序（Ranking） 15....直方密度线图（Density Curves with Histogram） 带有直方图的密度曲线汇集了两个图所传达的集体信息，因此您可以将它们放在一个图中而不是两个图中。 24....分布式包点图（Distributed Dot Plot） 分布式包点图显示按组分割的点的单变量分布。点数越暗，该区域的数据点集中度越高。通过对中位数进行不同着色，组的真实定位立即变得明显。 26....每条垂直线（在自相关图上）表示系列与滞后 0 之间的滞后之间的相关性。图中的蓝色阴影区域是显着性水平。那些位于蓝线之上的滞后是显着的滞后。 那么如何解读呢?

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在模仿中精进数据可视化01：国内38城居住自由指数

，发布了「2020 新一线城市居住报告」： 图1 而在这个报告中有几张数据可视化作品还是比较可圈可点的，作为（在模仿中精进数据可视化）系列文章的开篇之作，我将基于我观察原始数据可视化作品进而构思出的方式...： 「1 坐标系部分」 稍微懂点数据可视化的人应该都可以看出原作品的坐标不是常规的笛卡尔坐标系，而是极坐标系，这里复现原作品极坐标系的难点在于，其并不是完整的极坐标系，即左边略小于半圆的区域是隐藏了参考线的...「2 颜色填充」 这里的「颜色填充」指的是以居住自由指数折线为中线，在购房自由指数折线与租房自由指数折线之间的颜色填充区域，但困难的是这里当购房自由指数高于租房自由指数时对应的颜色为浅蓝绿色，而反过来则变为灰色...2.2.3 绘制填充区域 在相继解决完「坐标系统」、「指标折线绘制」之后，就到了最好玩的部分了，接下来我们来绘制图中购房自由指数与租房自由指数之间的折线，并且要按照「填充较大值对应色彩」的原则来处理，接下来我们需要用到一点简单的拓扑学知识...，首先我们分别构造购房自由指数_映射值和租房自由指数_映射值引入南极点后所围成的多边形： 图10 图11 接下来我们先暂停下来思考思考，购房自由指数_映射值与租房自由指数_映射值之间彼此高低起伏交错而形成的填充区域对应着上面两个多边形之间的什么关系

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总结了50个最有价值的数据可视化图表

本文总结了在数据分析和可视化中最有用的 50 个 Matplotlib 图表。这些图表列表可以使用 python 的 matplotlib 和 seaborn 库选择要显示的可视化对象。...有效图表的重要特征： 在不歪曲事实的情况下传达正确和必要的信息。 设计简单，您不必太费力就能理解它。 从审美角度支持信息而不是掩盖信息。 信息没有超负荷。...面积图（Area Chart） 通过对轴和线之间的区域进行着色，面积图不仅强调峰和谷，而且还强调高点和低点的持续时间。高点持续时间越长，线下面积越大。 03 排序（Ranking） 15....它可以使用基于 matplotlib 的 joypy 包轻松构建。 注：需要安装 joypy 库 25....分布式包点图（Distributed Dot Plot） 分布式包点图显示按组分割的点的单变量分布。点数越暗，该区域的数据点集中度越高。通过对中位数进行不同着色，组的真实定位立即变得明显。 26.

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50个最有价值的数据可视化图表（推荐收藏）

本文总结了在数据分析和可视化中最有用的 50 个 Matplotlib 图表。这些图表列表允许您使用 python 的 matplotlib 和 seaborn 库选择要显示的可视化对象。...有效图表的重要特征： 在不歪曲事实的情况下传达正确和必要的信息。 设计简单，您不必太费力就能理解它。 从审美角度支持信息而不是掩盖信息。 信息没有超负荷。...面积图（Area Chart） 通过对轴和线之间的区域进行着色，面积图不仅强调峰和谷，而且还强调高点和低点的持续时间。高点持续时间越长，线下面积越大。 ? 03 排序（Ranking） 15....它可以使用基于 matplotlib 的 joypy 包轻松构建。 注：需要安装 joypy 库 ? 25....分布式包点图（Distributed Dot Plot） 分布式包点图显示按组分割的点的单变量分布。点数越暗，该区域的数据点集中度越高。通过对中位数进行不同着色，组的真实定位立即变得明显。 ?

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(在模仿中精进数据可视化01) 全国38城居住自由指数可视化

图1 　　而在这个报告中有几张数据可视化作品还是比较可圈可点的，作为（在模仿中精进数据可视化）系列文章的开篇之作，我将基于我观察原始数据可视化作品进而构思出的方式，以纯Python的方式模仿复刻图2所示作品...，而是极坐标系，这里复现原作品极坐标系的难点在于，其并不是完整的极坐标系，即左边略小于半圆的区域是隐藏了参考线的。 　　...2 颜色填充 　　这里的颜色填充指的是以居住自由指数折线为中线，在购房自由指数折线与租房自由指数折线之间的颜色填充区域，但困难的是这里当购房自由指数高于租房自由指数时对应的颜色为浅蓝绿色，而反过来则变为灰色...2.2.3 绘制填充区域 　　在相继解决完坐标系统、指标折线绘制之后，就到了最好玩的部分了，接下来我们来绘制图中购房自由指数与租房自由指数之间的折线，并且要按照填充较大值对应色彩的原则来处理，接下来我们需要用到一点简单的拓扑学知识...图11 　　接下来我们先暂停下来思考思考，购房自由指数_映射值与租房自由指数_映射值之间彼此高低起伏交错而形成的填充区域对应着上面两个多边形之间的什么关系？没错！

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Matplotlib 中文用户指南 8.2 我们最喜欢的秘籍

透明度填充 fill_between()函数在最小和最大边界之间生成阴影区域，用于展示范围。 它有一个非常方便的参数，将填充范围与逻辑范围组合，例如，以便仅填充超过某个阈值的曲线。...注意，postscript 格式不支持 alpha（这是一个 postscript 限制，而不是一个 matplotlib 限制），因此，当使用 alpha 时，将你的数字保存在 PNG，PDF 或 SVG...群体平均值显示为黑色虚线，并且平均值的加/减一个标准差显示为黄色填充区域。 我们使用where=X>upper_bound找到漫步者在一个标准差边界之上的区域，并将该区域变成蓝色。...然后，你可以安全地创建不覆盖你的数据的图例： ax.legend(loc='upper right') 其他时候你不知道你的数据在哪里，而loc ='best'将尝试和放置图例： ax.legend(loc...，两个有用的技巧是将文本放置在轴域坐标中（请参见变换教程），因此文本不会随着 x 或 y 轴的变化而移动。

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关于“Python”的核心知识点整理大全46

在这个示例中，'%Y-' 让Python将字符串中第一个连字符前面的部分视为四位的年份；'%m-'让Python将第二个连字符前 面的部分视为表示月份的数字；而'%d'让Python将字符串的最后一部分视为月份中的一天...图16-4显示了这样绘制出来的图表。 16.1.9 给图表区域着色 添加两个数据系列后，我们就可以了解每天的气温范围了。下面来给这个图表做最后的修饰， 通过着色来呈现每天的气温范围。...为此，我们将使用方法fill_between()，它接受一个x值系列和 两个y值系列，并填充两个y值系列之间的空间： highs_lows.py --snip-- # 根据数据绘制图形 fig...实参facecolor指定了填充区域的颜色，我们还将alpha设置成了较小的值0.1，让填充区 域将两个数据系列连接起来的同时不分散观察者的注意力。...图16-5显示了最高气温和最低气温之 间的区域被填充的图表。 通过着色，让两个数据集之间的区域显而易见。

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进阶渲染系列（七）——三向贴图（任意表面纹理化）【进阶篇完结】

（不需要顶点UV坐标或切向量） 1 没有UV坐标的纹理 执行纹理映射的通常方法是使用网格中每个顶点存储的UV坐标。但这不是唯一的方法。有时，没有可用的UV坐标。例如，当使用任意形状的过程几何时。...在确定片段的颜色时，现在依靠表面而不是再次调用getter函数。 ? 并且在填充G缓冲区以进行延迟渲染时。 ?...创建一个使用此包含文件而不是“My Lighting Input”的新着色器。我们将制作一个没有透明度的最小着色器，仅支持通常的渲染管道，再加上雾化和实例化。...这就像一个偏移量，但是是非线性的。为其添加一个着色器属性，使用任意的，最大值8和默认值2之间的数。 ? ? （混合指数材质） 偏移后，使用pow函数应用指数。 ? ?...如果你将最终指数定为2、4或8，则可以通过几次乘法对其进行硬编码，而不是依靠pow。 4.3 基于高度的混合 除了依靠原始的表面法线，我们还可以使表面数据影响混合。

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详解seaborn可视化中的kdeplot、rugplot、distplot与jointplot

Python大数据分析 一、seaborn简介 seaborn是Python中基于matplotlib的具有更多可视化功能和更优美绘图风格的绘图模块，当我们想要探索单个或一对数据分布上的特征时，可以使用到...，双变量作为第2个输入变量 shade：bool型变量，用于控制是否对核密度估计曲线下的面积进行色彩填充，True代表填充 vertical：bool型变量，在单变量输入时有效，用于控制是否颠倒x-y轴位置...：bool型变量，用于控制是否绘制核密度估计的累计分布，默认为False shade_lowest：bool型变量，用于控制是否为核密度估计中最低的范围着色，主要用于在同一个坐标轴中比较多个不同分布总体...，用于绘制出一维数组中数据点实际的分布位置情况，即不添加任何数学意义上的拟合，单纯的将记录值在坐标轴上表现出来，相对于kdeplot，其可以展示原始的数据离散分布情况，其主要参数如下： a：一维数组，传入观测值向量...，jointplot还贴心的在图像上说明了成对变量之间的皮尔逊简单相关系数以及相关性检验的p值结果。

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（数据科学学习手札78）基于geopandas的空间数据分析——基础可视化

作为基于geopandas的空间数据分析系列文章的第四篇，通过本文你将会学习到基于geopandas的基础可视化。...在需要添加图例时适用，用作各个对象在图例中显示的名称 hatch：字符型，用于设置面数据内部的填充线样式下文的例子中将具体举例说明 ax：matplotlib坐标轴对象，如果需要在同一个坐标轴内叠加多个图层就需要用这个参数传入先前待叠加的...Step2：修改颜色 　　下面我们来调整面数据的填充色与轮廓色，线数据（九段线）的色彩，并分别设置透明度alpha，这里为了美观，将坐标轴顺便移除： fig, ax = plt.subplots...参数中，我们用color设置了缺失值区域的底色，用edgecolor设置了缺失值区域的线条颜色，并且用hatch设置了阴影填充样式，这样一来哪些地方缺失数据记录就一目了然了。...Z3tt/TidyTuesday ，这个仓库包含了众多基于R的优秀作品，而图30就是其中之一，对澳洲大火造成的影响进行可视化： 图30

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是技术也是艺术 使用geopandas玩转地图可视化

在拿到一份矢量数据开始分析时，对其进行可视化无疑是探索了解数据阶段重要的步骤。 作为基于geopandas的空间数据分析系列文章的第四篇，通过本文你将会学习到基于geopandas的基础可视化。...hatch：字符型，用于设置面数据内部的填充线样式下文的例子中将具体举例说明 ax：matplotlib坐标轴对象，如果需要在同一个坐标轴内叠加多个图层就需要用这个参数传入先前待叠加的ax 下面我们从实际例子上手...首先利用上一篇文章介绍的读取.zip文件中数据的方法，将我们所需的陆地及九段线数据分别读入: 注：其中由于原始数据china.shp中每个要素不是单独的省份而是面，即有的包含众多岛屿的省份会由若干行共同构成...Step2：修改颜色 下面我们来调整面数据的填充色与轮廓色，线数据（九段线）的色彩。...譬如图30来自于Github仓库[5] ，这个仓库包含了众多基于R的优秀作品，而图30就是其中之一，对澳洲大火造成的影响进行可视化： 图30 而下面的图31就是我利用geopandas对图30的大致模仿

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基于geopandas的空间数据分析—geoplot篇(下)

图1 本文是基于geopandas的空间数据分析系列文章的第7篇，通过本文你将学习geoplot中的高级绘图API。...坐标轴对象，如果需要在同一个坐标轴内叠加多个图层就需要用这个参数传入先前待叠加的ax hatch：控制填充阴影纹路，详情见本系列文章前作基础可视化篇图7 edgecolor：控制多边形轮廓颜色 linewidth...，使得点分布中心看起来更加明显，再添加参数shade_lowest=True，即可对空白区域进行填充： 图8 随之而来的问题是整幅图像都被填充，为了裁切出核密度图像的地区轮廓，将底层行政区面数据作为clip...因为geopandas基于pyproj管理坐标参考系，而geoplot中的crs子模块来源于cartopy，这一点我跟geoplot的主要开发者聊过，他表示geoplot暂时不支持geopandas中那样自定义任意投影或使用...，其R源码中设置的纬度范围达到了-110度，这是原作者为了放得下标题内容，所以在图像下部区域虚构了一篇区域，而geoplot中的extent参数严格要求经度必须在-180到180度之间，纬度在-90到90

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（数据科学学习手札62）详解seaborn中的kdeplot、rugplot、distplot与jointplot

一、简介 　　seaborn是Python中基于matplotlib的具有更多可视化功能和更优美绘图风格的绘图模块，当我们想要探索单个或一对数据分布上的特征时，可以使用到seaborn中内置的若干函数对数据的分布进行多种多样的可视化...　　cumulative：bool型变量，用于控制是否绘制核密度估计的累计分布，默认为False 　　shade_lowest：bool型变量，用于控制是否为核密度估计中最低的范围着色，主要用于在同一个坐标轴中比较多个不同分布总体...matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline #加载seaborn自带的鸢尾花数据集，格式为数据框 iris = sns.load_dataset('iris...可以看到这时最低密度估计曲线之外的区域没有被调色方案所浸染。 　　...值得一提的是，jointplot还贴心的在图像上说明了成对变量之间的皮尔逊简单相关系数以及相关性检验的p值结果。

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（数据科学学习手札83）基于geopandas的空间数据分析——geoplot篇(下)

图7 　　这时图像等值线间得到相应颜色的填充，使得点分布中心看起来更加明显，再添加参数shade_lowest=True，即可对空白区域进行填充： ?...图9 2.3 Sankey 　　桑基图专门用于表现不同对象之间某个指标量的流动情况，譬如最常见的航线流向情况，其本质是对线数据进行可视化，并将指标值映射到线的色彩或粗细水平上，而geoplot中的sankey...子模块来源于cartopy，这一点我跟geoplot的主要开发者聊过，他表示geoplot暂时不支持geopandas中那样自定义任意投影或使用EPSG投影，而是内置了一系列常用的投影，譬如我们上文中绘制美国区域时频繁使用到的...图12 　　针对其河流宽度方面的可视化，我们基于上文中的sankey()来实现，由于原图中南极洲区域实际上是夸大了的，其R源码中设置的纬度范围达到了-110度，这是原作者为了放得下标题内容，所以在图像下部区域虚构了一篇区域...，而geoplot中的extent参数严格要求经度必须在-180到180度之间，纬度在-90到90度之间。

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你都知道么？Android中21种drawable标签大全

android:pivotY 旋转和缩放时的中心点的Y轴坐标。取值基于viewport视图的坐标系，不能使用百分比。 android:scaleX 在X轴上的缩放比例，最先应用到图形上。...android:scaleY 在Y轴上的缩放比例，最先应用到图形上。 android:translateX 在X轴的平移距离，取值基于viewport视图的坐标系。最后应用到图形上。...android:translateY 在Y轴的平移距离，取值基于viewport视图的坐标系。最后应用到图形上。...android:strokeWidth 指定路径线条的宽度，基于viewport视图的坐标系 android:strokeAlpha 指定路径线条的透明度 android:fillAlpha 指定填充区域的透明度...radius响应半径的意思是，以view的中心为圆心，以radius的值为半径的一个圆形区域，如果radius未设置则是view的所有区域。 当点击时，这个响应区域会填充颜色，同时产生水纹。

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【深度学习 | 数据可视化】 视觉展示分类边界: Perceptron模型可视化iris数据集的决策边界

如下示例就可以看出iris数据集的Sepal (花萼）相比 Petal （花瓣）更难分类 import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import...1] [2 2 2 2 2 2 2 2]] 详解使用函数： np.meshgrid() np.meshgrid()函数用于生成一个二维网格，它以两个一维数组作为参数，分别表示 x 轴和 y 轴上的坐标点...其中 xx 是一个与 y 方向长度相同、横轴值变化而纵轴不变（即 y 方向不变）的二维数组；yy 是一个与 x 方向长度相同、纵轴值变化而横轴不变（即 x 方向不变）的二维数组。...plt.contourf() plt.contourf()用于绘制等高线填充图。它可以根据数据的值来为不同区域着色，并在图表上显示出这些颜色区域之间的边界。...通过传递以上参数给plt.contourf()函数，我们可以生成一个由等高线填充区域组成的图表。其中每个填充区域都代表了相应坐标点处属性数值所在范围内部分。

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我们来做瀑布图

瀑布图能够在反映数据在不同时期或受不同因素影响的程度及结果，还可以直观的反映出数据的增减变化，在工作表中非常有实用价值。 图如其名，瀑布图是指通过巧妙的设置，使图表中数据点的排列形状看似瀑布悬空。...首先，我们来观察一下上面这个图的效果：上半部分是着色的，而下半部分是透明的。我们或许想到了，这样的图表应该是用到了不同的数据系列，通过对不同系列的颜色设置来实现数据系列的悬空效果。...2创建图表 点击数据区域的任意单元格，【插入】【柱形图】选择【堆积柱形图】 插入堆积柱形图后的效果如下： 3清除不需要的项 依次单击图例，按Delete键删除；单击网格线，按Delete键删除；单击纵坐标轴...效果如下： 右键单击横坐标轴，【设置坐标轴格式】主要刻度线类型选择【无】 设置后的效果如下： 4设置系列格式 右键单击“占位”系列，【选择数据】在【选择数据源】对话框中调整数据系列的顺序，将“占位”数据系列调整到上层...右键单击“占位”系列，【设置系列格式】【填充】选择【无填充】 参照上述步骤，右键单击“销量”系列，【设置数据系列格式】【填充】【纯色填充】选择橙色。

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50种常见Matplotlib科研论文绘图合集！赶紧收藏~~

内容来源：和鲸社区 有效图表的重要特征： 在不歪曲事实的情况下传达正确和必要的信息。 设计简单，您不必太费力就能理解它。 从审美角度支持信息而不是掩盖信息。 信息没有超负荷。...14、面积图 （Area Chart） 通过对轴和线之间的区域进行着色，面积图不仅强调峰和谷，而且还强调高点和低点的持续时间。高点持续时间越长，线下面积越大。...23、直方密度线图 （Density Curves with Histogram） 带有直方图的密度曲线汇集了两个图所传达的集体信息，因此您可以将它们放在一个图中而不是两个图中。...它可以使用基于 matplotlib 的 joypy 包轻松构建。...每条垂直线（在自相关图上）表示系列与滞后0之间的滞后之间的相关性。图中的蓝色阴影区域是显着性水平。那些位于蓝线之上的滞后是显着的滞后。

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《数据可视化基础》：使用颜色的常见陷阱

与此同时，糟糕的颜色选择也会破坏原本优秀的视觉效果。颜色的使用必须是基于某一个目的的，而不是用来分散注意力的。 编码过多或无关信息 使用颜色的一个常见的错误是给太多的分组分配太多的颜色。例如?...，我们最好可以使用颜色来表示 每个州的地理区域，并通过直接标记的方式来识别各个州(?)。 ? 一般来说，如果数据点过多，我们只需要标记我们想要说明内容的数据点即可。...当你需要着色的分类变量有八个以上的分组的时候，直接使用文本来进行标记而不是使用颜色来进行区分 第二个常见的问题是为了上色而上色，对颜色没有明确的目的。例如?，我们给每个条形分配了一个不同的颜色。...除了不必要地使用不同的颜色之外，图19.3还有一个与颜色有关的问题:这些颜色太过饱和和强烈。这种色彩饱和度使这个图形变得看不清楚。 避免使用过度饱和的颜色填充大面积区域。...这意味着规模实际上是循环的;开始和结束的颜色几乎是一样的(暗红色)。 ? 在实际数据的可视化中，彩虹标度倾向于掩盖数据特征和/或突出显示数据的任意方面（?）。顺便说一句，彩虹色的颜色也过于饱和。

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