之前的几期推文模仿了来自于论文 Core gut microbial communities are maintained by beneficial interactions and strain
看起来非常的炫,如果在公司会议上播放,肯定会让老板和领导们对你另眼相看。制作步骤其实非常简单:
第一次使用这个包需要安装,直接运行install.packages("patternplot")命令进行安装
图表作为一款用于可视化数据的工具,可以帮助我们更好的分析和理解数据,并发现数据之间的关系和趋势。下面以柱形图为例介绍如何使用JavaScript在报表中引入图表。
今天和大家分享金字塔图的绘制 什么是金字塔图呢?就是长得很像金字塔的图! 哦! 问:那是长这样? 答:额,有点像,但是不是! 问:那是怎样? 答:如下图。 问:这个图用来表达什么的? 答:用来表达
image.png 之前有读者在公众号留言问开头的图应该如何画?我第一眼看到这个图简单的理解为了堆积柱形图,加折线图。所以基本的想法就是构造两份数据来画这个图,第一份用来画堆积柱形图,第二份用来画折线图。但是准备画图的时候才意识到这个堆积柱形图是一个分组的堆积柱形图,我之前画的都是单独的,没有画过分组的。一时还想不起来该如何画这个分组的堆积柱形图了。 今天找资料的时候找到一个链接 Beginners Guide to Creating Grouped and Stacked Bar Charts in R
Echarts是百度开源的比较强大的绘图工具,但其是用Js来操控的,使用案例大全: https://echarts.apache.org/examples/zh/index.html#chart-type-custom 有人在此基础上进行二次开发,衍生出pycharts,本篇将记录一些pyecharts中的一些个人认为比较精彩的图表。 pyecharts中文文档:https://pyecharts.org/#/zh-cn/intro pyecharts案例大全:https://gallery.pyecharts.org/#/Bar/stack_bar_percent 下面的图表截取了左侧目录项,查阅时只需修改案例大全最后一段url。
最近阅读学习了林骥老师的《数据化分析 Python 实战》,书中讲好的技能应该刻意的练习,而不是简单的重复。
相信大家都做过基因的功能富集分析,小编前面也花了不少篇幅给大家介绍GO和KEGG富集分析
相信大家对GO和KEGG富集分析并不陌生,有时候富集分析会得到很多显著的结果。全部展示,版面不够。但是如果只展示前几个显著的GO条目或者KEGG通路的话,跟自己研究的对象相关的又不在里面。
常听到一句话,“能用图描述的就不用表,能用表就不用文字”。这句话也直接的表明了:在认知上,大家对于图形的敏感度远比文字高。
https://www.bilibili.com/video/BV1B5411W7HU
职场中,日报、周报、月报、年度总结,都离不开图表的制作,而柱状图又是最常用的一种,怎样的柱状图,才能让领导更容易阅读,甚至是眼前一亮呢?今天小编就将为大家介绍一下如何借助葡萄城公司的嵌入式BI工具——Wyn商业智能软件修改柱形图的样式,让柱形图有不一样的样式。
Matplotlib 是一个非常简单而又完善的开源绘图库。那么它到底有多简单呢? 基本知识 首先官方文档奉上 下面,我们通过 3 行代码绘制一张简单的折线图。 from matplotlib imp
import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series import matplotlib.pyplot as plt s1 = Series(np.random.randn(10)).cumsum()
大家看文献,或者自己做文章的时候应该都接触过误差线。误差线是通常用于统计或数据科学,用来显示潜在的误差或相对于系列中每个数据的不确定程度。误差线可以用标准差或标准误差,一般用标准差(standard deviation)。
最近有人在公众号后台留言问到这个问题,今天的推文介绍一下ggplot2做堆积柱形图并添加误差线的办法 完整代码 ''' 堆积柱形图添加误差线 ''' getwd() library(ggplot2) library(dplyr) library(see) df<-read.csv("penguins.csv") head(df) df %>% na.omit() %>% group_by(species,sex) %>% summarise(mean_value=mean(bill_le
偶然间找到了一份教程利用ggplot2绘制环状柱形图,个人感觉非常适合用来展示叶绿体基因组蛋白编码基因的dn/ds值,因为不仅能够通过柱状图的高低来比较dn/ds值的大小,还能够通过环状展示蛋白编码基因在叶绿体基因组上所处的位置
所以在画图的时候,也需要区分这三类。下面这张表就是GO富集分析得到的结果,我们可以根据ONTOLOGY这一列来分组,就可以得到BP,CC和MF三个组。然后取每一个组的前10个条目或者前5个条目来绘制柱形图或者气泡图。
数据可视化是指将数据放在可视环境中、进一步理解数据的技术,可以通过它更加详细地了解隐藏在数据表面之下的模式、趋势和相关性。
很久没有作图了,主要是一时找不到应该练手的案例。 然后昨天逛网易数独栏目的数据新闻,看到一幅还不错的案例,对于我来说值得一试,然后就手痒给照葫芦画瓢弄出来了。(主要是其中涉及到的细节处理很麻烦) 当然过程是花了些时间的,主要是需要慢慢打磨其中的细节,需要利用很多技术来处理图形版面的交接位置。 令我感触最深的是,想要用ggplot2随心所欲的画图,ggplot2掌握的再熟练,也只是勉强过的了技术关,而图表背后的思维和结构更考验人,更具有挑战性。 好在我学习R语言之前,就已经利用Excel临摹了大量的高难度信息
之前有人在公众号留言问文章开头这幅图如何实现,下面的B图是折线图加柱形图,相对比较容易实现,上面的A图稍微有点复杂,我想到的办法是拼图,图A可以看成三个热图,然后加一个堆积柱形图,最后将四个图组合到一起。那就按照这个思路试一下看能不能实现。 最初的想法是左侧的颜色条用堆积柱形图来实现,又看了一遍Y叔公众号关于aplot这个包的推文,发现他是用geom_tile()函数实现的,仔细想想还是geom_tile()函数实现起来比较方便。 首先解决昨天的遗留问题:ggplot2画图添加文字内容的时候如何添加下划线
我们就拿论文配图里的误差柱形图来说,真的是PS痕迹满满啊!简单给大家列举一下,可能存在的问题也在图中给大家标注了(仅限个人理解,可能有的误差线就是这么做的呢
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 在制作图表时,你是否会纠结于选择那种图表来展示自己的数据更合适呢?本文就来对易混图表进行一下解析,帮助大家精准制表! 柱形图、条形图有什么不同 柱形图和条形图都是用来体现数据对比的图表。在没有深入分析这两种图表时,人们容易混淆两者的应用场景,认为这两种图表的区别只不过是柱形的方向不同,即一个横向、一个竖向,其实不然。 对这两种图表进行选择时,要从数据特征、展示工具等方面来进行分析,思路如图1所示。 图1 柱形图和条形图的选择分析思路 1.考虑数据名
在可视化的选项里面有很多图表类型可供选择,常用的有折线图、柱形图、折线与柱形组合、气泡图、地图、树状图、瀑布图、饼图、仪表等等,我想在开始学习做图之前提醒读者的是做图的原则Simple is Better。
分别是ggplot2 用来画图RColorBrewer 用来生成颜色dplyr 用来整理数据
如果你是因为我的标题党而点开了文章,那下面的介绍,绝对不会让你失望。只要你会复制粘贴,令人眼前一亮的创意图表你也能制作出来!
柱形图 简介 英文:histogram或者column diagram 排列在工作表的列或行中的数据可以绘制到柱形图中。在柱形图中,通常沿水平轴组织类别,而沿垂直轴组织数值。 柱形图具有下列图表子类型
A:这相当于要组合簇状柱形图和堆积柱形图,但是这两种图属于同一类图,按常规组合图方法肯定无法实现,只能利用次坐标轴了。
为了能更方便的查看,检索,对文章进行了精心的整理(PLUS)。建议收藏,各取所需,当前没用也许以后就用到了呢!
今天这篇内容会比较杂乱一点,因为会讲到ggplot函数中的一大类通过极坐标支持才能呈现出来的图表效果。 ggplot作图背后的图表哲学,没有给予饼图(以及衍生出的圆环图、玫瑰图等放射状图表类型)存在的空间(主要是该包的开发者个人的审美观,比较反感次坐标轴以及功能类型雷同的重复性图层函数,所以它宁可开发出分面图层原理也不愿意增加次坐标轴,不愿意为原本柱形图可以表达的图表形式再单独开发一种功能雷同的饼图函数)。 但是巧的是,在常见的三种坐标形式中,极坐标转换可以非常轻松的将常见的柱形图(条形图)、堆积柱形图通过
最近项目中需要制作柱形图以及折线图,所以便在网上搜索了一下这方面的开源框架,最后找到了这个酷炫的框架,不仅支持各种各样的图形制作,包括折线图、柱形图、饼状图等,而且提供了丰富的 API 接口,等着你去自定义,只要花点心思便能 DIY 出你心仪的图表类型,使用起来也是相当的简单
走势图(Sparklines)是一种非常小的的图形,可以在嵌在一段文字和一个标题中间,或者一副图像旁边,它可以非常方便的可视化内容中的数据。而 Sparky 就是一个用来制作走势图的 JavaScript 库。
R语言ggplot2画图如果要更改图片整体的字体可以使用theme()函数设置text参数
今天跟大家分享另一种用作绩效管理的图表工具——温度计风格图表! ▽ 这种图表看起来简洁、直观。数据表达清晰、无冗余。今天主要介绍两种做法,都不是特别复杂,但是需要一点儿点儿小小的创意。 簇状柱形图法
一般的柱形图只能对比一维数据,如不同产品的销量对比。而不等宽柱形图则可以对比二维数据,如上图中,宽度可以代表利润大小(柱子越宽利润越高),而高度则为销量。
有朋友让我快点、马上、立刻、最先分享帕累托图的绘制方法。什么是帕累托图?主要想表达何种含义呢?让我们慢慢聊。 帕累托图(Pareto chart)由来 是以意大利经济学家V.Pareto的名字而命名的
今天是Xcelsius系列的第一篇——初识动态仪表盘。 该案例将会讲解一个简单的电信公司月度业务分析数据模型,通过本案例你可以简单的了解水晶易表中的图表部件(柱形图、折线图)、单值部件(量表、仪表盘)
图表设计是数据可视化的一个分支领域,是对数据进行二次加工,用统计图表的方式进行呈现。数据是事实或观察的结果,是对客观事物的逻辑归纳,通常一个具体的数字比一个模糊的说法更加具有可信度和说服力。但单纯的数字本身并不能提供足够的影响力,假设一个淘宝女装卖家3月份的成交金额是50万,这个数据本身并不能说明什么问题,但是当你加上4月份60万,5月份的成交金额70万等多个月的数据,通过折线图的方式呈现,可以判断出成交金额是上升趋势,再结合去年同时段的销售曲线进行对比和其他维度信息的补充(图1-1),可能推断出是因为换季所带来得销量增长,店铺可以考虑加大夏季款的上新。所以我们说图表是解读数字的一种强有力的手段。
数据可视化-通过图表形式展现数据,帮助用户快速、准确理解信息。准确、快速是可视化的关键,好的可视化会“讲故事”,能向我们揭示数据背后的规律。对于可视化,有一个常见误区:分析师追求过于复杂的图表,反而使得业务人员难以理解。其实越简单的图表,越容易被理解,而快速易懂地理解数据,正是可视化最重要的目标。
最近有粉丝反映说,利用clusterProfiler这个包绘制GO富集分析气泡图和柱形图的时候,发现GO条目的名字都重叠在一起了。
百度的文心大模型3.5就可以使用插件功能,其中的「E言易图」是专门用于生成图表的插件,最近体验了下这个插件,真的是一言难尽。
今天要分享的是think-cell chart系列的第五篇——堆积不等宽柱形图。 其实要问我为什么对think-cell chart这么情有独钟,现在给出答案—— 那就是有些用excel要用巨大工作量
数据可视化,即通过图表形式展现数据,帮助我们快速、准确理解信息。好的可视化会“讲故事”,能向我们揭示数据背后的规律。
最近经常和朋友聊起可视化的事情,发现不少人新手经常不会选择合适的图表,从而导致做出来的数据分析报告不尽如人意,今天就针对图表选择来分享一些技巧
当然,还有很多其它基于.NET Core开发的开源数据可视化项目,这里再列出一些:
Excel 基本可以实现一维和二维图表的绘制,今天先总体介绍Excel的基本图表类型和图表选择的基本原则。
2021年12月更新的Power BI版本新增了迷你图功能,如下图在表格或矩阵中点击下拉箭头或鼠标右键,即可进入设置界面:
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