numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 设置 可视化风格 plt.style.use('tableau-colorblind10') # 以下代码从全局设置字体为...那么可以通过参数rot设置文字的角度 # x轴标签旋转角度 df.plot.bar(rot=0) 网格线 默认情况下图表是不显示网格线的，我们可以通过参数grid来设置其显隐 # 网格线 df.plot.bar...当然，在使用新的引擎前需要先安装对应的库。...) 柱状图多子图 # 柱状图多子图 df.plot.bar(subplots=True, rot=0) 条形图 条形图和柱状图其实差不多，条形图就是柱状图的横向展示 # 条形图barh df.plot.barh...(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
上面在一张图中展示31个省市自治区的GDP数据，使用条形图展示就非常合适。上图还使用了两个常见的条形图技巧。一个数值排序，这样有利于受众数值对比，二是使用了色温显示进一步加强了对比。...★ 堆叠图 作为条形图的一种特例，还有一种堆叠图。其旨在比较各类别之间总体区别的同时还能看出每个类别中子成分的占比情况。但这会很快产生视觉上的压力，尤其是采用大多数作图应用中的默认配色方案后。...用水平条形图替代饼图，按从大到小或者反向组织。记住，在条形图中，我们的眼睛会比较条形图的末端。由于以统一的基线对齐，很容易比较相对大小。这样不仅可以很直观地了解哪块最大，还能了解它比其他类别大多少。...从饼图转换成条形图可能会有所遗漏。饼图能够传达的一个独特的信息就是整体和部分的概念。但如果图形本身难以理解， 4)....去除网格线 如果网格线对受众寻找数据对应的坐标值有帮助，或者感觉网格线会使数据得到更有效的处理，那可以保留。但也请尽量使用更细以及灰色等浅色的网格线。千万不要让网格线和数据形成视觉上的竞争。
上面在一张图中展示31个省市自治区的GDP数据，使用条形图展示就非常合适。上图还使用了两个常见的条形图技巧。一个数值排序，这样有利于受众数值对比，二是使用了色温显示进一步加强了对比。...★ 堆叠图 作为条形图的一种特例，还有一种堆叠图。其旨在比较各类别之间总体区别的同时还能看出每个类别中子成分的占比情况。但这会很快产生视觉上的压力，尤其是采用大多数作图应用中的默认配色方案后。...用水平条形图替代饼图，按从大到小或者反向组织。记住，在条形图中，我们的眼睛会比较条形图的末端。由于以统一的基线对齐，很容易比较相对大小。这样不仅可以很直观地了解哪块最大，还能了解它比其他类别大多少。...从饼图转换成条形图可能会有所遗漏。饼图能够传达的一个独特的信息就是整体和部分的概念。但如果图形本身难以理解， ? 4)....去除网格线 如果网格线对受众寻找数据对应的坐标值有帮助，或者感觉网格线会使数据得到更有效的处理，那可以保留。但也请尽量使用更细以及灰色等浅色的网格线。千万不要让网格线和数据形成视觉上的竞争。
坐标轴文字 细心的朋友可能会发现，在上图中x轴标签数字显示是躺着的，怎么坐起来呢？ 那么可以通过参数rot设置文字的角度 # x轴标签旋转角度 df.plot.bar(rot=0) ?...网格线 默认情况下图表是不显示网格线的，我们可以通过参数grid来设置其显隐 # 网格线 df.plot.bar(grid=True) ?...当然，在使用新的引擎前需要先安装对应的库。...条形图 条形图和柱状图其实差不多，条形图就是柱状图的横向展示 # 条形图barh df.plot.barh(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。
不可否认的是里面的优秀资源确实不少，比如；https://rpubs.com/Mentors_Ubiqum/geom_col_1 一步步带你绘制各种各样条形图： ggplot: How to stack...其实中文领域，公众号才是最好的资源，类似的绘图细节有《老俊俊的生信笔记》： 环形热图进阶 ggplot 绘制环形堆叠条形图 精彩目录， 值得细读： 其实它的底层仍然是ggplot系列 但是如果你要从ggplot2...一张统计图就是从数据到几何对象（点、线、条形等）的图形属性（颜色、形状、大小等）的一个映射。...✦ 几何对象（Geometric objects, geoms）代表在图中实际看到的点、线、多边形等。...✦ 坐标系（Coordinate system, coord）描述数据是如何映射到图形所在的平面，同时提供看图所需的坐标轴和网格线。
关于映射的详细介绍-> 一张统计图就是从数据到几何对象（点、线、条形等）的图形属性（颜色、形状、大小等）的一个映射。...✦ 几何对象（Geometric objects, geoms）代表在图中实际看到的点、线、多边形等。...✦ 坐标系（Coordinate system, coord）描述数据是如何映射到图形所在的平面，同时提供看图所需的坐标轴和网格线。...identity表示条形的高度是变量的值；对于连续性变量使用bin，转换的结果使用变量density来表示。...「position：」 位置调整，有效值是stack、dodge和fill，默认值是stack（堆叠），是指两个条形图堆叠摆放，dodge是指两个条形图并行摆放，fill是指按照比例来堆叠条形图，每个条形图的高度都相等
13、堆叠式条形图 跟多组条形图不同，堆叠式条形图 (Stacked Bar Graph) 将多个数据集的条形彼此重迭显示，适合用来显示大型类别如何细分为较小的类别，以及每部分与总量有什么关系。...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。...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的变化。...轴与轴之间的网格线通常只作指引用途。每个变量数值会画在其所属轴线之上，数据集内的所有变量将连在一起形成一个多边形。...图表从螺旋形的中心点开始往外发展。螺旋图十分多变，可使用条形、线条或数据点，沿着螺旋路径显示。 螺旋图很适合用来显示大型数据集，通常显示长时间段内的数据趋势，因此能有效显示周期性的模式。
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....y轴，B使用一个y轴 # 折线图｜双y轴 # A、C、D使用一个y轴，B使用一个y轴 ax = df.plot(secondary_y=['A', 'C', 'D'], figsize...条形图 2.1 单行垂直/水平条形图 单行垂直/水平条形图 生成数据： # 生成数据 df2 = pd.DataFrame(np.random.rand(10, 4), columns=["a", "...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，并对使用条形图可视化 df2 的第 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
其实中文领域，公众号才是最好的资源，类似的绘图细节有《老俊俊的生信笔记》： 环形热图进阶 ggplot 绘制环形堆叠条形图 精彩目录， 值得细读： 其实它的底层仍然是ggplot系列 但是如果你要从ggplot2...一张统计图就是从数据到几何对象（点、线、条形等）的图形属性（颜色、形状、大小等）的一个映射。...✦ 几何对象（Geometric objects, geoms）代表在图中实际看到的点、线、多边形等。...✦ 坐标系（Coordinate system, coord）描述数据是如何映射到图形所在的平面，同时提供看图所需的坐标轴和网格线。...文末友情推荐 做教学我们是认真的，如果你对我们的马拉松授课（直播一个月互动教学）有疑问，可以看完我们从2000多个提问互动交流里面精选的200个问答！
移动 改进的导航树（iOS和Android） 使用您喜欢的应用程序（iOS和Android）从Power BI共享 现在，在所有报告视图中都可以使用缩放和缩放功能-在手机和平板电脑（iOS和Android...本月，我们将其扩展到条形图和组合图。现在，您可以绘制一个矩形以选择堆叠条形图/列，群集条形图/列，100％堆叠条形图/列，折线图和堆叠柱图以及折线图和群集柱图上的数据点。...堆叠式视觉效果的标签总数 现在，您可以为堆叠的条形图，柱形图，堆叠的区域图，折线图和堆叠的柱形图打开总计标签，从而一目了然地查看数据汇总： ?...如果您的图表在“图例”（对于堆叠的条形/列）或“列系列”（对于组合）字段中都有一个字段，则可以在格式窗格中的卡片中启用总计标签： ?...新选项：关闭网格线并捕捉到网格。 我们引入了一个新选项，可以从画布上删除“网格线”，因此您可以在不使用方框的情况下查看报表-就像在真实手机上显示的一样。
对于折线图而言，折线的颜色或条形图的颜色，并不是从bbc_style（）函数中直接实现的，而是需要在其他标准ggplot（ggplot2高效实用指南 (可视化脚本、工具、套路、配色)）图表函数中明确设置...title="Reunion is highest", subtitle = "Highest African life expectancy, 2007") R语言 - 柱状图 制作堆叠条形图...multiple_line + theme(legend.position = "right") 改变坐标轴 翻转坐标轴： bars <- bars + coord_flip()#垂直变成水平 添加/删除网格线...使用panel.grid.major.x = element_line添加x轴上的网格线。...（使用panel.grid.major.y = element_blank（）删除y轴上的网格线） 人工更改轴间距： 使用scale_y_continuous或scale_x_continuous更改轴文本标签
那便是使用条件格式-色阶。 ? 一键即可完成热力图！兵贵神速，当面对这样的数据样本，若不想浪费时间为该选择什么图形而发愁，就试试 EXCEL 热力图吧。 ?...有的时候用堆积条形图更合适。 PPT篇 1、堆叠球形图 ? PPT 难道不是用来画图的吗？让我们先看看上面这组数据，多层包含关系。...而更多层的关系用柱状图堆叠太多会显得不够美观，那么可以换一种形状。圆天生就具有包含的感觉，利用起来非常方便。 ?...2、时间轴条形图 ? 一旦涉及时间，我们就有了很好的表达方式，时间轴能让人感受到从过去到现在、至未来的流转。而下面这样的折线或许还不足以寄托我们美好的设想。 ? 可以让它稍微更好看一点。 ?...第2种：按堆叠球形图的思路又何尝不可呢，加以箭头又体现了球体的膨胀过程。 ? 第3种：是的，不得不说箭头真的很好用，只要把它和常规条形图组合，效果就会变得不一样，既反映了时间变化的方向又体现了增长。
今天跟大家分享的是另一种升级版的条形蝴蝶图！...●●●●● 由于两侧条形图中间是无缝连接的，没有放置纵轴数据标签的位置，所以纵轴只能放置在图表的左右两侧，使得读者读图时的浏览目光需要左右来回跳动。 ?...然后利用其中一列数据，插入簇状条形图，并调整条形图的数据条间距。 ? 然后将以上做好的图表复制/黏贴一份。 ? 选中左侧复制的新图表，选择数据——更改数据源——将数据源调整至B列（另一列数据） ?...继续删除两个图表中的网格线，调整两个图表的绘图区、图表区填充色、框线颜色以及数据条填充色。 ? 取消两个图表的水平轴数据标签，并添加图标数据条标签。 ?...最后调整对齐两个图表，升级版的蝴蝶图就制作完成了（现在知道为啥之前要通过复制的方式制作另一个条形图而非直接添加数据插入条形图了吧，为了防止两个图表大小不一致） ?
堆叠式条形图 ? 跟多组条形图不同，堆叠式条形图 (Stacked Bar Graph) 将多个数据集的条形彼此重迭显示，适合用来显示大型类别如何细分为较小的类别，以及每部分与总量有什么关系。...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。...图表从螺旋形的中心点开始往外发展。螺旋图十分多变，可使用条形、线条或数据点，沿着螺旋路径显示。 螺旋图很适合用来显示大型数据集，通常显示长时间段内的数据趋势，因此能有效显示周期性的模式。...此外，条形也可以如堆叠式条形图般堆叠起来。 推荐的制作工具有：jChartFX、Bokeh。 热图 ?...我们在地图上每个区域以不同深浅度的颜色表示数据变量，例如从一种颜色渐变成另一种颜色、单色调渐进、从透明到不透明、从光到暗，甚至动用整个色谱。 但缺点是无法准确读取或比较地图中的数值。
只将首尾两个值显示完整信息 中间信息可以简写（本例中只显示月份） 然后右键单击图表——选择数据 编辑水平轴标签 将水平轴标签数据区域更换为辅助标签数据区域 这样最后坐标轴数据标签不会因为太长而导致压缩倾斜 如果是在条形图中怎么办呢...左侧纵轴数据标签占据太多空间 条形图中数据标签过长虽然不会被压缩倾斜 但是过长的数据标签竟然占了将近三分之一的图表面积 严重影响阅读视线 我们可以采用一种变通的方法 添加辅助列数据 添加新的系列 （...数据区域选择辅助列数据） 做成簇状条形图 然后将新增的辅助列数据条填充无色 为新增辅助列数据添加标签值 （Excel2010版无法直接为数据系列制定除数值之外的其他标签） 需要用到之前提到过的XY...在选择框中选择要添加的数据区域 确定即可显示新的数据标签 如果位置不合适可以通过 Align Objects +XY Chart Labels中的Move Labels插件进行标签移动 此时再格式化图表其他元素 删除...（或弱化）网格线 删除纵轴数据标签值 添加数值标签 在经过若干细节的修改 现在的图表是不是要比最初感觉好很多 数据标签紧挨着对应的数据条 浏览起来视线不需要左右来回摆动 整体效果就会好很多
堆叠式条形图 跟多组条形图不同，堆叠式条形图 (Stacked Bar Graph) 将多个数据集的条形彼此重迭显示，适合用来显示大型类别如何细分为较小的类别，以及每部分与总量有什么关系。...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。...图表从螺旋形的中心点开始往外发展。螺旋图十分多变，可使用条形、线条或数据点，沿着螺旋路径显示。 螺旋图很适合用来显示大型数据集，通常显示长时间段内的数据趋势，因此能有效显示周期性的模式。...此外，条形也可以如堆叠式条形图般堆叠起来。 推荐的制作工具有：jChartFX、Bokeh。...我们在地图上每个区域以不同深浅度的颜色表示数据变量，例如从一种颜色渐变成另一种颜色、单色调渐进、从透明到不透明、从光到暗，甚至动用整个色谱。 但缺点是无法准确读取或比较地图中的数值。
一个堆叠条形图可视化的例子 在上面说到堆叠条形图的时候，我们说到，由于内部比例相对变化的问题。所以不建议用堆叠的条形图来可视化时间序列的数据。但是如果只有两个分组的话，那么就可以使用堆叠的条形图了。...例如在观察一个地方一段时间男女比例构成的时候，我们就可以使用堆叠的条形图的。 ? 对于一个连续性多分组的比例数据，如果使用堆叠的条形图的话，会是很多并排的条形，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和年龄的时候，其中年龄可以当作连续性变量，如下图所有，利用堆叠密度图的可视化效果还是不错的。...因此，我们可以通过为每个亚组绘制一个单独的图并在每个图中显示整体变化的背景来解决这两个问题。例如?这个图。 ?...从上图可以看出，从绝对意义上讲，健康状况良好或良好的人数在30-40岁之前下降，而健康状况良好的人数在各个年龄段都保持大致恒定。
选择要插入的数据，删除图例，之后图如下所示： ? 到此，我们第一部分条形图基本制作完成了，但是比较蛋疼的是下面的小圆圈怎么搞定，难道一个一个的粘贴复制，画出来？...可以看到图中红色的部分为我们后来插入的数据，右键点击红色部分，在弹出来的菜单中选择改变图表类型。 ? 之后，我们重新设置成带数据标记的折线图。 ?...之后我们先进行美化，删除网格线，删除坐标轴，横坐标轴的线条设置为无色，变成了如下的形式。 ?...此处说明一点的是，最高值得条形图为橙色，剩下的为灰色，如果你还是点击一个条形图改变一下颜色，你的方法就太老土了，你只需要该变一个条形图的颜色为灰色就OK了，剩下的条形图选中，按一下F4就OK了，F4重复上一次操作...此时将圆环改成橙色，样式和标准图中一样就OK了，之后组合一起就完成了制作。 ?
、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的可视化图表 在下面的案例中，将所有的葡萄酒品牌按照产区分类... : 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。...： 在第一个直方图中，将价格>200的葡萄酒排除了。...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api添加x坐标： 该图中的数据可以和散点图中的数据进行比较...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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