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使用折线图的堆叠条形图在R和plotly中不起作用

折线图的堆叠条形图在R和plotly中不起作用可能是由于以下原因之一：

  1. 数据格式不正确：在使用折线图的堆叠条形图时，需要确保数据的格式正确。通常情况下，数据应该是一个矩阵或数据框，其中每一列代表一个堆叠的条形图，每一行代表一个类别。确保数据的列和行都正确地表示了要展示的堆叠条形图的信息。
  2. 使用错误的函数或参数：在R中，有多种绘制折线图和堆叠条形图的函数可供选择，如ggplot2、plotly等。确保你选择了正确的函数，并正确设置了参数。例如，在ggplot2中，你可以使用geom_line()函数绘制折线图，使用geom_bar()函数绘制堆叠条形图，并使用fill参数指定堆叠的变量。
  3. 版本不兼容：某些版本的R和plotly可能存在兼容性问题，导致折线图的堆叠条形图不起作用。尝试更新R和plotly的版本，或者查看官方文档以了解是否存在已知的兼容性问题。
  4. 数据量过大：如果数据量过大，可能会导致绘图过程较慢或不起作用。尝试减少数据量，或者使用其他绘图方法来展示数据。

总结起来，要解决折线图的堆叠条形图在R和plotly中不起作用的问题，需要确保数据格式正确、使用正确的函数和参数、更新软件版本以及处理大数据量的情况。以下是一些相关的腾讯云产品和链接，供参考：

相关搜索:R:使用Plotly()绘制的水平堆叠条形图R中的100%堆叠条形图R中的分组堆叠条形图R中的分组堆叠条形图？R中的堆叠条形图使用R Plotly合并分组条形图和堆叠条形图使用R和ggplot的堆叠条形图同一图表上的堆叠条形图和折线图在matplotlib中绘制堆叠条形图的平均折线图在R中使用plotly()在堆叠图中对齐标签
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60 种常用可视化图表，该怎么用？

折线图 折线图用于在连续间隔或时间跨度上显示定量数值，最常用来显示趋势和关系。 此外，折线图也能给出某时间段内的「整体概览」，看看数据在这段时间内的发展情况。...条形图的离散数据是分类数据，针对的是单一类别中的数量多少，而不会显示数值在某时间段内的持续发展。...堆叠式条形图共分成两种： 简单堆叠式条形图。将分段数值一个接一个地放置，条形的总值就是所有段值加在一起，适合用来比较每个分组/分段的总量。 100% 堆叠式条形图。...跟折线图一样，面积图可显示某时间段内量化数值的变化和发展，最常用来显示趋势，而非表示具体数值。 两种较常用的面积图是分组式面积图和堆叠式面积图。...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，而非计算形状中的空间面积，导致数值出现指数级的增长和减少。

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用Python的Plotly画出炫酷的数据可视化(含各类图介绍)

plotly提供了Python的支持库,使用pip直接安装就可以： pip install plotly 在python里面使用plotly画图非常的简单，我们先来看一个简单的柱状图例子： import...使用起来非常的方便，和matplotlylib画图步骤很像，下面我们再来看看一组关于个性化显示的例子： 利用plotly express自带的数据集，画一个简单的柱状图： import plotly.express...这样的图看上去还是比较素，我们可以使用参数来自定义条形图的样式： import plotly.express as px data = px.data.gapminder() data_canada...调整样式后会明显发现数据展示会友好很多，能够清楚的看到数据的增长程度。 除了柱状图之外还有其他的散点图，折线图，饼状图，条形图，箱型图等等（也包含一些热图，登高图，地图分布等等）。 ?...折线图 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。比如我们经常看到的监控数据图，一般都是折线图。

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最强的Python可视化神器，建议一试！

Plotly Plotly 是一款用来做数据分析和可视化的在线平台，功能非常强大,可以在线绘制很多图形比如条形图、散点图、饼图、直方图等等。...而且还是支持在线编辑，以及多种语言python、javascript、matlab、R等许多API。它在python中使用也很简单，直接用pip install plotly就可以了。...使用Plotly可以画出很多媲美Tableau的高质量图： 图片.png plotly制图我尝试做了折线图、散点图和直方图，首先导入库： from plotly.graph_objs import...，plotly绘制直方图的方式跟我们在pandas里面设置的有点类似，他们非常直观的体现了不同月份两个生产力之间的差异。...上面的制图只是plotly的冰山一角，都是一些最基本的用法，它还有很多很酷的用法和图形，尤其是跟pandas结合画的图非常漂亮。

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24式R入门作图必学之barplot条形图（一）

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「R」ggplot2在R包开发中的使用

在撰写本文时，ggplot2涉及在CRAN上的超过2,000个包和其他地方的更多包！在包中使用ggplot2编程增加了几个约束，特别是如果你想将包提交给CRAN。...尤其是在R包中编程改变了从ggplot2引用函数的方式，以及在aes()和vars()中使用ggplot2的非标准求值的方式。...在包函数中使用 aes() 和 vars() 为了使用ggplot2创建图形，你很可能至少要使用一次aes()函数。如果你的图形使用了分面操作，你可能也会使用vars()用来指向绘图数据。...而这两个函数都使用了非标准计算，如果你在包中直接使用它，后面再CMD check的使用会引入一个note。 所有的Error, warning和note都需要解决才能上传到CRAN。...常规任务最佳实践 使用ggplot2可视化一个对象 ggplot2在包中通常用于可视化对象（例如，在一个plot()-风格的函数中）。

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数据导入与预处理-拓展-pandas可视化

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深入了解 Plotly 高级技术，附实用代码示例

数据可视化是数据分析和探索中至关重要的一部分，能够帮助我们更深入地理解数据集中的潜在模式、趋势和关系。...Plotly是一个功能强大、用途广泛的Python库，提供了多种工具用于创建交互式、视觉上引人入胜的图表。在本文中，我们将深入探索Plotly的世界，通过高级Python代码示例来探索其特性和功能。...了解 Plotly Plotly 是一个可在 Python 中使用的开源库，用于制作交互式图表和仪表盘。它提供了多种图表类型，如散点图、折线图、条形图等。...Plotly 的特别之处在于它可以生成可以交互的图表，用户可以进行动态缩放、平移和交互式操作。 安装 在深入学习示例之前，先确保 Plotly 已安装。...Plotly 创建一个简单的折线图。

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来瞧瞧这些炫酷的百分比可视化新图形（附代码实现）⛵

不过饼图并不是我们可以使用的唯一选择，还有一些炫酷高级的图表可以表示比例或百分比，在本篇内容中 ShowMeAI 将给大家讲到另外9个备选可视化图形方案，具备相同的功能但实现效果不一样。...图片本篇内容涉及的工具库，大家可以参考ShowMeAI制作的工具库速查表和教程进行学习和快速使用。...25, b=25), showlegend=True)fig.show()图片 华夫饼图大家一定见过 GitHub 中的活跃天数图，大家有没有觉得，这也是一个非常酷的可视化方法，在可视化领域，这样的图叫做华夫饼图...图片下面我们使用类似的呈现手法，使用 Plotly 工具库构建条形图来显示占比，而且我们构建的图示是交互式的，大家的鼠标悬停在条形上时会显示相应的信息。...不过大家稍微注意一下，这种堆叠的结构的一个可能问题是，很小占比的国家，可能就显示不太清楚了，堆叠条形图的代码示例如下：import plotly.express as pxfig = px.bar(df_coal

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图表解析系列之柱状图

将类别拆分称多个子类别，形成“堆叠柱状图”。再如将柱形图与折线图结合起来，共同绘制在一张图上，俗称“双轴图”，等等。...请注意：【条形图】在不同的产品或是概念解析中存在差异，例如在维基百科中，条形图等同于柱状图，认为柱状图为条形图的另一种称呼。而更多时候条形图我们可理解为专指横向的柱状图。...图片 堆叠柱状图：由堆叠项将一个类别拆成多个子类别形成堆叠柱状图。 图片 双轴图（组合图） 双轴图的指标分为左侧指标和右侧指标，对应的坐标轴分别为坐标 Y 轴的左轴（主轴）和右轴（副轴）。...通常以柱状图与折线图搭配使用，例如下图展示一年中各个月份的销量（柱状图）与目标完成率（折线图）。 图片 适用场景 柱状图最适合对分类的数据进行比较。...事实上，按图中的画法，视觉增长达到了 460% [条形图的高度是 35-34=1 和 39.6-34=5.6，所以（5.6-1)/1=460%〕。

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