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使用两个离散变量绘制多个图-如何在两个轴上包含所有离散变量

使用两个离散变量绘制多个图可以通过以下步骤实现：

确定要绘制的离散变量：首先，确定需要绘制的两个离散变量，例如变量A和变量B。
数据准备：根据变量A和变量B的取值范围，整理数据集。确保每个数据点都有对应的变量A和变量B的取值。
绘制散点图：使用散点图可以直观地展示两个离散变量之间的关系。将变量A作为横轴，变量B作为纵轴，每个数据点表示一个观测值。
绘制柱状图：如果想要比较不同变量A取值下的变量B的分布情况，可以使用柱状图。将变量A的每个取值作为横轴，变量B的频数或者平均值作为纵轴。
绘制箱线图：箱线图可以展示变量A不同取值下的变量B的分布情况和离群值。将变量A的每个取值作为横轴，变量B的取值作为纵轴，每个箱子表示一个变量A的取值范围，箱子内部的线表示变量B的中位数，箱子的上下边界表示上下四分位数，离群值以点的形式表示。
绘制热力图：如果想要展示两个离散变量之间的相关性，可以使用热力图。将变量A和变量B的取值组合作为坐标轴，热力图的颜色深浅表示两个变量之间的相关程度。
绘制堆叠柱状图：如果想要比较不同变量A取值下的变量B的组成情况，可以使用堆叠柱状图。将变量A的每个取值作为横轴，变量B的不同组成部分作为堆叠的柱子。
绘制雷达图：雷达图可以展示多个离散变量在不同维度上的取值情况。将变量A和变量B的取值作为雷达图的不同维度，每个数据点表示一个观测值。

以上是使用两个离散变量绘制多个图的一些常见方法，具体选择哪种方法取决于数据的特点和分析的目的。在实际应用中，可以根据需要选择适合的图表类型进行可视化展示。

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相关搜索:如何在ggplot2图中添加x轴上的两个变量(条形图和散点图)如何在一个条形图上使用两个Y轴值绘制两个变量如何在函数中使用两个不同的y变量在同一页上创建两个独立的图是否有一个函数可以在r中的两个x轴和两个y轴变量上绘制堆叠图 tomcat多域名访问域名加8080 域名备案空间商怎么确定 linux数据库域名连接 liunx怎么起域名 tomcat配置别的域名

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R for data science （第一章） ②

要在两个变量的组合上构建绘图，请将facet_grid（）添加到绘图调用中facet_grid（）的第一个参数也是一个公式。这次公式应该包含两个用〜分隔的变量名。 ?...如果您不想在行或列维度中进行构面，请使用。而不是变量名，例如facet_grid（.〜cyl）。 Genometric Objects 两个图包含相同的x变量，相同的y变量，并且都描述相同的数据。...如果这听起来很奇怪，我们可以通过在原始数据上叠加线条然后根据drv着色所有内容来使其更清晰。请注意，此图包含同一图表中的两个geom！我们将很快学会如何在同一个地块中放置多个geoms。...对于这些geoms，您可以将组审美设置为分类变量以绘制多个对象。 ggplot2将为分组变量的每个唯一值绘制一个单独的对象。...实际上，每当您将美学映射到离散变量时，ggplot2都会自动将这些geoms的数据分组（如线型示例中所示）。依靠这个特征很方便，因为群体aesthetic本身并没有增加传说或区别特征与geoms。

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数据挖掘从入门到放弃（五）seaborn 的数据可视化

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Matlab系列之二维图形（上）

,yn]，然后这两个数组在直角坐标系中以点序列的形式表示，于是就形成了离散的图形，而连续图形的表示则是把离散区间进行细化，逼近连续的形式，在视觉上呈现连续的效果，画图的时候，每两个离散点用线进行连接，则可表示出该函数的连续特性...看接下来的两个示例，就可以清楚MATLAB中的连续和离散了 %示例1 离散 x=0:12;%自变量 y=sin(x);%x的对应点 plot(x,y,'r*','markersize',20)%对点进行标记...Figure1，subplot就可以指定子图的位置，如果像上述那样直接进行了plot，则是默认使用Figure1的窗口 3）绘图，根据数据绘制曲线或曲面图，可对绘制方式进行设置，如：色彩、线型、数据点标记等...子图绘制子图很常见，就是在一个窗口里布置多个独立的图形，使用subplot函数 subplot(m,n,k)%图形窗口中将有(m x n)幅子图，k是当前子图的编号，编号从左到右，从上到下增加 subplot...~1]，左下角为（0，0）坐标位置注：由于子图是独立的，因此所有的绘图指令都可以在子图中使用；若使用subplot后，想要重新在整个窗口绘图，则可使用“clf”命令清除已绘图形再进行绘制，当然直接用close

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吐血整理：24种可视化图表优缺点对比，一图看懂！

并不是人人都同意他对图表类型的组织方式，层级结构也并未包含所有有效的图表类型。事实上，这里显示的每个图表都有许多变体和混合，而且人们时时刻刻都在创建出新的图表类型。...常用来表示复杂的关系，如绘制不同国家的多个人口数据块。（也被错误地称为散点图。）...优点：大家都熟悉的形式；非常适合于一目了然地表现趋势缺点：如果我们重点关注趋势线，将更难看到和探讨离散的数据点；太多的趋势线使得人们很难看到任何单根的线 12 棒棒糖图类似于点图，但在单个测量值上绘制两个点...优点：既适合水平又适合垂直的紧凑的图表形式；当两个变量之间的差异最重要时，非常适合在它们之间进行多次比较缺点：当变量“翻转”（高值是前一个棒棒糖图中的低值）时，多个棒棒糖图之间的比较可能令人困惑；值相似的多个棒棒糖图...优点：使人们易于发现系统流程中的细节；帮助识别主要的组成部分和低效的地方缺点：是一种由包含许多组成部分和流动路径的复杂系统构成的图表 17 散点图对照某一特定数据集的两个变量而绘制的点，表示这两个变量之间的关系

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探索性数据分析，Seaborn必会的几种图

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不使用直方图的6个原因以及应该使用哪个图替代

右边的图是通过缩小箱子得到的，并给出了一个更清晰的现实表现。但问题是，无论你如何缩小容器的范围，你永远无法确定第一个容器中是否只包含0或其他一些值。 4、不能区分连续和离散变量。...你不想下载所有的数据只是为了制作一个直方图，对吧?基本上，你所需要的只是一个包含每个容器的极端间隔和观测计数的表。...换句话说，CDP上的每个点显示: x轴:变量的原始值(正如直方图所示); y轴:有多少个是与观察值相同或少于观察值的数量。让我们来看一个常见变量的例子:最大心率。 ?...如果只有一堆可能的值（即变量是离散的），则可以立即看出来，因为曲线是阶梯形的。 5.可以轻松比较分布。比较同一图上的两个或多个分布很容易，因为它们只是曲线，而不是面积。...然后，你只需要画出这两列，注意把变量的值放在x轴上。

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如何画一幅好图 - 2. 数据映射美学

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R可视乎|分面一页多图

3.1.facet_wrap() 当想通过单个变量进行分面，则可以使用函数`facet_wrap()`其第一个参数是一个公式，创建公式的方式是在~符号后面加一个变量名，并且该变量应该是离散的。...fixed 表示所有小图均使用统一坐标范围；free表示每个小图按照各自数据范围自由调整坐标刻度范围；free_x为自由调整x轴刻度范围；free_y为自由调整y轴刻度范围。...3.2.facet_grid() 如果想通过两个变量对图进行分面，则使用`facet_grid()`。这个函数第一个参数也是公式，但该公式包含由~隔开的两个变量。...它是指用于分面的包含每个变量元素所有数据的数据组。很好用的参数！具体例子如下：用drv与cyl变量进行分面，x轴方向是cyl，y轴方向是drv的值。注意的是俩都是分类型变量。...如果使用连续变量进行分面，得到的图会非常的多，每个数值分一次面，可读性很差，不建议使用该方法。 4.2.

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信号与系统实验一信号在MATLAB中的表示

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Python Seaborn (4) 线性关系的可视化

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五分钟入门数据可视化

，比如饼图；分布：关注单个变量，或者多个变量的分布情况，比如直方图。...多变量可视化视图：可以让一张图同时查看两个以上的变量，比如“身高”和“年龄”，你可以理解是同一个人的两个参数，这样在同一张图中可以看到每个人的“身高”和“年龄”的取值，从而分析出这两个变量之前是否存在某种联系...离散变量和连续变量：离散变量是指其数值只能用自然数或整数单位计算的则为离散变量. 例如,企业个数,职工人数,设备台数等,只能按计量单位数计数,这种变量的数值一般用计数方法取得....针对离散变量我们可以使用常见的条形图和饼图完成数据的可视化工作，那么，针对数值型变量，我们也有很多可视化的方法，例如箱线图、直方图、折线图、面积图、散点图等等。...在 Matplotlib 中，我们使用 plt.pie(x, labels=None) 函数，其中参数 x 代表要绘制饼图的数据，labels 是缺省值，可以为饼图添加标签。

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《七天数据可视化之旅》第三天：数据图表的选择(中)

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ggplot2包图形参数(坐标轴、分面、配色)整理

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教程 | 5种快速易用的Python Matplotlib数据可视化方法

使用箱体（离散化）确实能帮助我们观察到「更完整的图像」，因为使用所有数据点而不采用离散化会观察不到近似的数据分布，可能在可视化中存在许多噪声，使其只能近似地而不能描述真正的数据分布。 ?...直方图案例下面展示了 Matplotlib 中绘制直方图的代码。这里有两个步骤需要注意，首先，n_bins 参数控制直方图的箱体数量或离散化程度。...首先，我们设定的水平区间要同时满足两个变量的分布。根据水平区间的范围和箱体数，我们可以计算每个箱体的宽度。其次，我们在一个图表上绘制两个直方图，需要保证一个直方图存在更大的透明度。...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。

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5 种快速易用的 Python Matplotlib 数据可视化方法

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机器学习统计概率分布全面总结（Python）

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ggplot2--R语言宏基因组学统计分析(第四章)笔记

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