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

使用堆叠和躲避制作条形图,并保持躲避的条形图彼此接触。

使用堆叠和躲避制作条形图,并保持躲避的条形图彼此接触是一种数据可视化的技术,用于展示不同类别或维度的数据在某个指标上的比较关系。下面是对这个问答内容的完善和全面的答案:

堆叠和躲避是两种常见的条形图展示方式,它们可以用于比较不同类别或维度的数据在某个指标上的差异。在堆叠条形图中,每个条形代表一个类别或维度,而条形的高度表示该类别或维度在指标上的数值大小。不同类别或维度的数据会被堆叠在一起,形成一个整体的条形。而在躲避条形图中,每个条形代表一个类别或维度,条形之间会保持一定的间隔,以避免彼此重叠。

堆叠条形图的优势在于能够直观地展示不同类别或维度的数据在整体中的占比关系。它适用于展示多个类别或维度的数据,并且希望强调整体的比较关系。例如,可以使用堆叠条形图来展示不同产品在销售额上的贡献比例,以及各个产品之间的相对大小。

躲避条形图的优势在于能够清晰地展示不同类别或维度的数据之间的差异。它适用于展示少量类别或维度的数据,并且希望突出各个类别或维度之间的比较关系。例如,可以使用躲避条形图来展示不同城市的人口数量,以及各个城市之间的相对大小。

在云计算领域,可以使用各种数据可视化工具和库来制作堆叠和躲避条形图,例如D3.js、Highcharts、ECharts等。这些工具和库提供了丰富的功能和定制选项,可以根据需求进行灵活的设计和展示。

腾讯云提供了一系列与数据可视化相关的产品和服务,可以帮助用户实现堆叠和躲避条形图的制作和展示。其中,腾讯云的数据可视化产品包括DataV和图表工具,可以满足不同场景下的数据可视化需求。具体产品介绍和链接如下:

  1. DataV:腾讯云的大数据可视化产品,提供了丰富的可视化组件和模板,支持制作各种类型的数据可视化图表,包括堆叠和躲避条形图。详情请参考:DataV产品介绍
  2. 图表工具:腾讯云提供了一系列图表工具,包括折线图、柱状图、饼图等,可以用于制作堆叠和躲避条形图。详情请参考:腾讯云图表工具

通过使用腾讯云的数据可视化产品和服务,开发工程师可以方便地实现堆叠和躲避条形图的制作和展示,从而更好地呈现数据的比较关系和差异。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

60种常用可视化图表使用场景——(上)

10、人口金字塔 人口金字塔 (Population Pyramid) 也称为「年龄性别金字塔」,是彼此背靠背一对直方图,显示所有年龄组男女人口分布情况。...13、堆叠条形图 跟多组条形图不同,堆叠条形图 (Stacked Bar Graph) 将多个数据集条形彼此重迭显示,适合用来显示大型类别如何细分为较小类别,以及每部分与总量有什么关系。...堆叠条形图共分成两种: 简单堆叠条形图。将分段数值一个接一个地放置,条形总值就是所有段值加在一起,适合用来比较每个分组/分段总量。 100% 堆叠条形图。...跟折线图一样,面积图可显示某时间段内量化数值变化发展,最常用来显示趋势,而非表示具体数值。 两种较常用面积图是分组式面积图堆叠式面积图。...比例面积图通常使用正方形或圆形,常见技术错误是,使用长度来确定形状大小,而非计算形状中空间面积,导致数值出现指数级增长减少。

13210

可视化图表样式使用大全

堆叠条形图 ? 跟多组条形图不同,堆叠条形图 (Stacked Bar Graph) 将多个数据集条形彼此重迭显示,适合用来显示大型类别如何细分为较小类别,以及每部分与总量有什么关系。...堆叠条形图共分成两种: 简单堆叠条形图。将分段数值一个接一个地放置,条形总值就是所有段值加在一起,适合用来比较每个分组/分段总量。 100% 堆叠条形图。...堆叠式面积图使用区域面积来表示整数,因此不适用于负值。总的来说,它们适合用来比较同一间隔内多个变量变化。...此外,条形也可以如堆叠条形图堆叠起来。 推荐制作工具有:jChartFX、Bokeh。 热图 ?...图表中可加入直线或曲线来辅助分析,显示当所有数据点凝聚成单行时模样,通常称为「最佳拟合线」或「趋势线」。 如您有一对数值数据,可使用散点图来查看其中一个变量是否在影响着另一个变量。

9.3K10

常用60类图表使用场景、制作工具推荐!

堆叠条形图 跟多组条形图不同,堆叠条形图 (Stacked Bar Graph) 将多个数据集条形彼此重迭显示,适合用来显示大型类别如何细分为较小类别,以及每部分与总量有什么关系。...堆叠条形图共分成两种: 简单堆叠条形图。将分段数值一个接一个地放置,条形总值就是所有段值加在一起,适合用来比较每个分组/分段总量。 100% 堆叠条形图。...堆叠式面积图使用区域面积来表示整数,因此不适用于负值。总的来说,它们适合用来比较同一间隔内多个变量变化。...此外,条形也可以如堆叠条形图堆叠起来。 推荐制作工具有:jChartFX、Bokeh。...图表中可加入直线或曲线来辅助分析,显示当所有数据点凝聚成单行时模样,通常称为「最佳拟合线」或「趋势线」。 如您有一对数值数据,可使用散点图来查看其中一个变量是否在影响着另一个变量。

8.7K20

60 种常用可视化图表,该怎么用?

堆叠条形图 跟多组条形图不同,堆叠条形图 (Stacked Bar Graph) 将多个数据集条形彼此重迭显示,适合用来显示大型类别如何细分为较小类别,以及每部分与总量有什么关系。...堆叠条形图共分成两种: 简单堆叠条形图。将分段数值一个接一个地放置,条形总值就是所有段值加在一起,适合用来比较每个分组/分段总量。 100% 堆叠条形图。...堆叠式面积图使用区域面积来表示整数,因此不适用于负值。总的来说,它们适合用来比较同一间隔内多个变量变化。...此外,条形也可以如堆叠条形图堆叠起来。 推荐制作工具有:jChartFX、Bokeh。...图表中可加入直线或曲线来辅助分析,显示当所有数据点凝聚成单行时模样,通常称为「最佳拟合线」或「趋势线」。 如您有一对数值数据,可使用散点图来查看其中一个变量是否在影响着另一个变量。

8.6K10

谷歌Material Design可视化数据设计规范指南

· 柱状图(条形图使用共同基线,通过条形长度表示数量 · 饼图使用圆弧或角度表示整体一部分 柱状图(条形图),折线图堆叠面积图在显示随时间变化方面比饼图更有效地。...取而代之,应当使用堆叠面积图来比较一个时间间隔内多个值(横轴表示时间)。 样式 数据可视化使用自定义样式形状,使数据更容易理解,以适合用户需求。...字重 标题字重变化可以表达内容在层次结构中重要程度。但是应该保持克制,使用有限字体样式。 5. 图标 图标可以表示图表中不同类型数据,并提高图表整体可用性。...在移动端,将图例放在图表上方,以便在交互过程中保持可见。 标签图例 在简单图表中,可以使用直接标签。在密集图表(或更大图表组一部分)中,可以用图例。 8....多个独立图表有时可以比一个复杂图表更好地表达故事。 仪表板设计 仪表板目的应在其布局,样式交互模式中体现。无论是用来制作演示文稿还是深入研究数据,它设计应该适合它使用方式。

3.8K20

《数据可视化基础》第九章:比例可视化(二)

一个堆叠条形图可视化例子 在上面说到堆叠条形图时候,我们说到,由于内部比例相对变化问题。所以不建议用堆叠条形图来可视化时间序列数据。但是如果只有两个分组的话,那么就可以使用堆叠条形图了。...例如在观察一个地方一段时间男女比例构成时候,我们就可以使用堆叠条形图。 ? 对于一个连续性多分组比例数据,如果使用堆叠条形图的话,会是很多并排条形,可视化效果不好。...这个时候我们就可以使用堆叠密度图来进行可视化。 例如我们在可视化健康状态年龄时候,其中年龄可以当作连续性变量,如下图所有,利用堆叠密度图可视化效果还是不错。...我们可以清楚地看到,随着年龄增长,整体健康状况会下降,而且,尽管出现了这种趋势,但超过一半的人口会保持健康,直到非常老。 ?...将比例分别可视化为总体一部分 并排条形图问题是,它们无法清晰地看到各个亚组相对于整体变化,而堆叠条形图问题在于,由于它们具有不同基线,因此无法轻松比较不同条形图

1.1K30

数据可视化设计指南

条形图使用共同Y轴表示条形长度代表数量 饼图使用圆内圆弧或角度表示数据占比情况 如果数据需要显示时间维度,建议使用条形图,折线图堆积面积图。...面积图 面积图有几种类型,包括堆叠面积图重叠面积图: 堆叠面积图显示了多个数据类别(在同一时间段内)彼此堆叠 重叠面积图显示了多个数据类别(在同一时间段内)彼此重叠 这两个图区别在于堆叠面积图是各个类别数据叠加显示...取而代之是,使用堆叠面积图来比较一个时间维度内多个数据类别(水平轴表示时间)。 ? 允许。 使用堆叠面积图表示多个数据,能够保持良好可读性。3个类别的数据堆叠显示 ? 禁止。...不要使用重叠面积图,因为它们会互相遮挡数据降低可读性。3个类别相互重叠导致数据不可见降低可读性 样式 数据可视化使用自定义样式形状,使数据一目了然,易于理解,适合用户需求和内容。...不建议使用大量颜色突出显示,因为它们会分散注意力阻碍用户注意力。 ? 允许。 结合使用颜色突出显示中性颜色以提供对比度强调感。 ? 警告。 单个图表中许多颜色可能会妨碍焦点。

6K31

《数据可视化基础》第四章:可视化图形推荐

如果你要寻找一个可能不知道其名称特定可视化图形,它既可以用作目录,也可以作为图表制作灵感来源。 1 数目 数目的可视化最常见还是使用垂直水平排列条形图。...除了条形图之外,我们还可以使用点图来进行可视化。这个点图是把点放到数量相对应位置上来进行展示。 ? 如果对于有多组类别的计数。我们可以使用分组或者堆叠条形图来进行展示。...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分布时通常很有用。 ? 3 比例 我们使用饼图、并排条形图以及堆叠条形图来可视化比例。...堆叠条形图对于每一部分比较不是很容易区分,但是在比较多组比例时候很有用。 ? 如果要进行多组比较时候,这个时候饼图空间往往就不够了。这个时候如果分组比较少的话,分组条形图可以使用。...另外,堆叠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时候,使用堆叠密度图是可以。 ?

2.4K30

数据导入与预处理-拓展-pandas可视化

条形图 2.1 单行垂直/水平条形图 2.2 多行条形图 3. 直方图 3.1 生成数据 3.2 透明度/刻度/堆叠直方图 3.3 拆分子图 4....b", "c", "d"]) df2 输出为: # kind = 'bar'表示垂直,若kind = 'barh'表示为水平 # 重新生成数据,使用条形图可视化 df2 第 3 行 df2....iloc[2].plot(kind = 'bar', figsize=(10, 6)) plt.show() 输出为: 2.2 多行条形图 多行堆叠 # 多行,堆叠对应着着stacked=True...直方图 3.1 生成数据 生成数据 # 直方图|默认 # 重新生成数据 df3 ,制作直方图 df3 = pd.DataFrame( { "a": np.random.randn...散点图 4.1生成数据 # 散点图|常规 # 重新生成数据 df4 ,制作散点图,X轴为 a,Y轴为 b df4 = pd.DataFrame(np.random.rand(50, 4), columns

3K20

Pandas数据可视化

单变量可视化, 包括条形图、折线图、直方图、饼图等 数据使用葡萄酒评论数据集,来自葡萄酒爱好者杂志,包含10个字段,150929行,每一行代表一款葡萄酒 加载数据 条形图是最简单最常用可视化图表 在下面的案例中...也可以用来展示《葡萄酒杂志》(Wine Magazine)给出评分数量分布情况:  如果要绘制数据不是类别值,而是连续值比较适合使用折线图 : 柱状图折线图区别 柱状图:简单直观,很容易根据柱子长短看出值大小...  直方图看起来很像条形图, 直方图是一种特殊条形图,它可以将数据分成均匀间隔,并用条形图显示每个间隔中有多少行, 直方图柱子宽度代表了分组间距,柱状图柱子宽度没有意义 直方图缺点:将数据分成均匀间隔区间...如果分类比较多,必然每个分类面积会比较小,这个时候很难比较两个类别 如果两个类别在饼图中彼此不相邻,很难进行比较  可以使用柱状图图来替换饼图 Pandas 双变量可视化 数据分析时,我们需要找到变量之间相互关系...堆叠图(Stacked plots) 展示两个变量,除了使用散点图,也可以使用堆叠堆叠图是将一个变量绘制在另一个变量顶部图表 接下来通过堆叠图来展示最常见五种葡萄酒  从结果中看出,最受欢迎葡萄酒是

8510

5个快速而简单数据可视化方法Python代码

在这篇博客文章中,我们将研究5种数据可视化,使用PythonMatplotlib为它们编写一些快速简单函数。与此同时,这里有一个很棒图表,可以帮助你为工作选择合适可视化工具! ?...我们将看到三种不同类型条形图:常规条形图、分组条形图堆叠条形图。在我们进行过程中,请查看下图中代码。 常规条形图如下面的第一个图所示。...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。...通过使用颜色编码,我们可以很容易地看到理解哪些服务器每天工作量最大,以及负载与其他服务器负载相比如何。其代码遵循与分组条形图相同样式。...把东西抽象成函数总是让你代码更容易阅读使用!我希望你喜欢这篇文章,学到一些新有用东西。

2K10

60种常用可视化图表使用场景——(下)

60种常用可视化图表使用场景——(上):http://t.csdnimg.cn/W4HsA 31、径向柱图 也称为「圆形柱图」或「星图」。 这种图表使用同心圆网格来绘制条形图。...此外,条形也可以如堆叠条形图堆叠起来。 推荐制作工具有:jChartFX、Bokeh。...热图适用于显示多个变量之间差异;显示当中任何模式;显示是否有彼此相似的变量;以及检测彼此之间是否存在任何相关性。...图表中可加入直线或曲线来辅助分析,显示当所有数据点凝聚成单行时模样,通常称为「最佳拟合线」或「趋势线」。 如您有一对数值数据,可使用散点图来查看其中一个变量是否在影响着另一个变量。...不变位数由小至大、由上至下显示在中间「茎」(通常是以十为单位),每个位数之内数据则会成为「叶」横向延伸。 除了向读者快速提供数据分布信息之外,茎叶图也可用于突出异常值查找模式。

9510

使用MongoDB图表对数据进行可视化

下载完MongoDB图表Docker镜像,并按照如下安装说明操作,我们就可以连接到MongoDB Atlas中存储数据源,开始制作可视化仪表板。...对于权限,我只想保持所有内容都是私有的,因此我将接受缺省值选择Publish Data Source。 一旦连接上,就可以给数据源添加别名。我把它叫做Airbnb西雅图。...您应该连接到自己Atlas集群,使用授权用户名密码。 创建一个仪表板 下一步是创建一个实际仪表板来装饰我们可视化图表了。...在这个练习中,我想看看西雅图哪些社区拥有最多Airbnb房产,并按房产类型进行划分。我们将对类型使用堆叠条形图。 1、对于x轴,我们需要id字段,根据count进行聚合。 ?...动态图: https://webassets.mongodb.com/_com_assets/cms/y-axis-value-h1llqzam8w.gif 将y轴值赋给堆叠条形图,让我们添加property_type

2.1K30

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

用散点图来绘制这些图会非常杂乱,很难真正理解看到发生了什么。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(百分比时间)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相对差异。...有人可能会认为,你必须制作两个独立直方图,把它们放在一起比较。但是,实际上有一个更好方法:我们可以用不同透明度覆盖直方图。看看下面的图。均匀分布透明度设为0。5这样我们就能看到它背后。...条形图 当您试图将类别很少(可能少于10个)分类数据可视化时,条形图是最有效。如果我们有太多类别,那么图中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大小;分类也很容易划分颜色编码。我们将看到三种不同类型条形图:常规、分组堆叠: ?

1.3K32

Google数据可视化团队:数据可视化指南(中文版)

· 柱状图(条形图使用共同基线,通过条形长度表示数量 · 饼图使用圆弧或角度表示整体一部分 柱状图(条形图),折线图堆叠面积图在显示随时间变化方面比饼图更有效地。...取而代之,应当使用堆叠面积图来比较一个时间间隔内多个值(横轴表示时间)。 ? 样式 数据可视化使用自定义样式形状,使数据更容易理解,以适合用户需求。...字重 标题字重变化可以表达内容在层次结构中重要程度。但是应该保持克制,使用有限字体样式。 ? 5. 图标 图标可以表示图表中不同类型数据,并提高图表整体可用性。...在移动端,将图例放在图表上方,以便在交互过程中保持可见。 标签图例 在简单图表中,可以使用直接标签。在密集图表(或更大图表组一部分)中,可以用图例。 ? 8....多个独立图表有时可以比一个复杂图表更好地表达故事。 仪表板设计 仪表板目的应在其布局,样式交互模式中体现。无论是用来制作演示文稿还是深入研究数据,它设计应该适合它使用方式。

5K31

这些条形图用法您都知道吗?

前提是绘图数据已做了统计汇总); position:用于设置条形图摆放位置,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...:用于设置条形图其他属性信息,如统一边框色、填充色、透明度等; width:用于设置条形图宽度,默认为0.9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geom_histogram...如果绘图数据涉及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、交错条形图对比条形图。...然而,在实际企业环境中,这样图形出现频次并不是很高,因为绝对数量堆叠条形图并不能够达到刺激效果。读者不妨使用下面介绍百分比堆叠条形图。...堆叠条形图也有弊端,那就是只能够解决可叠加问题可视化,假设数值型指标不能够叠加(如平均薪资、渗透率等指标是不能相加),就不可以使用该类图形,但不妨可以试试水平交错条形图

5.5K10

教程 | 5种快速易用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数据分布。 ?...,有人可能会认为我们需要制作两个独立直方图,并将它们拼接在一起而进行比较。...当类别数太多时,条形图将变得很杂乱,难以理解。你可以基于条形数量观察不同类别之间区别,不同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条形图:常规、分组堆叠条形图。...然后我们循环地遍历每一个组,并在 X 轴上绘制柱体对应值,每一个分组不同类别将使用不同颜色表示。 ? 分组条形图 堆叠条形图非常适合于可视化不同变量分类构成。...在下面的堆叠条形图中,我们比较了工作日服务器负载。通过使用不同颜色方块堆叠在同一条形图上,我们可以轻松查看了解哪台服务器每天工作效率最高,同一服务器在不同天数负载大小。

2.4K60

不如用最经典工具画最酷炫

下面这种图也可以同时显示数量占比,笔者称之为“球棍图”(或者叫棒棒糖、火柴棍之类也行)。 ? 制作球棍图,首先要按数量制作出一个水平条形图; ? 要如何在条形顶部绘制圆形呢?...球棍图制作步骤略显繁琐,而图形表达是多样,我们始终可以尝试用各种不同形式制图,还能起到练习拓展思维作用。 2、表格热力图 ?...让我们看看这个例子,变形排版能让你 EXCEL 图表变得与众不同。首先选择一行数据插入柱状图。 ? 去除多余部件,仅保留纵坐标轴标签,添加数据标签。 ?...但是这种图形也有着明显缺点,若圆环图其中片段过多,就不能很好比较不同环中同类片段,人眼对圆弧长度、扇形面积等并不那么敏感。有的时候用堆积条形图更合适。 PPT篇 1、堆叠球形图 ?...第2种:按堆叠球形图思路又何尝不可呢,加以箭头又体现了球体膨胀过程。 ? 第3种:是的,不得不说箭头真的很好用,只要把它常规条形图组合,效果就会变得不一样,既反映了时间变化方向又体现了增长。

2.7K20

5 种快速易用 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数据分布。...,有人可能会认为我们需要制作两个独立直方图,并将它们拼接在一起而进行比较。...当类别数太多时,条形图将变得很杂乱,难以理解。你可以基于条形数量观察不同类别之间区别,不同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条形图:常规、分组堆叠条形图。...然后我们循环地遍历每一个组,并在 X 轴上绘制柱体对应值,每一个分组不同类别将使用不同颜色表示。 分组条形图 堆叠条形图非常适合于可视化不同变量分类构成。...在下面的堆叠条形图中,我们比较了工作日服务器负载。通过使用不同颜色方块堆叠在同一条形图上,我们可以轻松查看了解哪台服务器每天工作效率最高,同一服务器在不同天数负载大小。

1.9K40
领券