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60种常用可视化图表使用场景——(上)

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。...14、不等宽柱状图 不等宽柱状图 (Marimekko Chart)也称为「马赛克图」,用来显示分类数据中一对变量之间关系,原理类似双向 100% 堆叠条形图,但其中所有条形在数值/标尺具有相等长度...分组式面积图在相同开始,而堆叠式面积图则从先前数据系列最后数据点开始。...误差线总是平行于定量标尺轴线,可以是垂直或水平显示(取决于定量标尺是在 Y 还是 X 上)。 推荐具有:AnyChart、Highcharts、plotly、Vega。

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《数据可视化基础》第四章:可视化图形推荐

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。...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。 ?...对于成对数据,沿x和y变量以相同单位测量,通常添加一条表示x = y线通常会有所帮助。 ? 对于大量点,常规散点图可能会由于点过多,就容易看不清趋势。...此外,我们可以根据数据地图中区域着色,从而显示不同区域中数据值。这样图被称为choropleth。

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可视化图表样式使用大全

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。...分组式面积图在相同开始,而堆叠式面积图则从先前数据系列最后数据点开始。...误差线总是平行于定量标尺轴线,可以是垂直或水平显示(取决于定量标尺是在 Y 还是 X 上)。 推荐具有:AnyChart、Highcharts、plotly、Vega。 树形结构图 ?...条形通常从中心点开始向外延伸,但也可以别处起点以显示数值范围(如跨度图)。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 ?...记数符号图表 (Tally Chart) 既是记录工具,也可通过使用标记数字系统来显示数据分布频率。 在绘制记数符号图表时,将类别、数值或间隔放置在同一个或列(通常 Y 或左侧第一列)上。

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matlab中绘制三维柱状图bar3函数使用方法

bar3 - 绘制三维条形图 此 MATLAB 函数 绘制三维条形图,Z 中每个元素对应一个条形图。如果 Z 是向量,y 刻 度范围是从 1 至 length(Z)。...详细解释 bar3 绘制三维条形图。 bar3(Z) 绘制三维条形图,Z 中每个元素对应一个条形图。如果 Z 是向量,y 刻度范围是从 1 至 length(Z)。...如果 Z 是矩阵,则 y 刻度范围是从 1 到 Z 行数。 bar3(Y,Z) 在 Y 指定位置绘制 Z 中各元素条形图,其中 Y垂直条形定义 y向量。...显示默认模式 'detached'。 'detached' 在 x 方向上将 Z 中每一行元素显示一个接一个单独块。...通过指定样式选项 stacked 对 Z 每行元素进行堆叠

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常用60类图表使用场景、制作工具推荐!

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。...分组式面积图在相同开始,而堆叠式面积图则从先前数据系列最后数据点开始。...误差线总是平行于定量标尺轴线,可以是垂直或水平显示(取决于定量标尺是在 Y 还是 X 上)。 推荐具有:AnyChart、Highcharts、plotly、Vega。...条形通常从中心点开始向外延伸,但也可以别处起点以显示数值范围(如跨度图)。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。...在绘制记数符号图表时,将类别、数值或间隔放置在同一个或列(通常 Y 或左侧第一列)上。每当出现数值时,在相应列或行中添加记数符号。

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60 种常用可视化图表,该怎么用?

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。...分组式面积图在相同开始,而堆叠式面积图则从先前数据系列最后数据点开始。...误差线总是平行于定量标尺轴线,可以是垂直或水平显示(取决于定量标尺是在 Y 还是 X 上)。 推荐具有:AnyChart、Highcharts、plotly、Vega。...条形通常从中心点开始向外延伸,但也可以别处起点以显示数值范围(如跨度图)。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。...在绘制记数符号图表时,将类别、数值或间隔放置在同一个或列(通常 Y 或左侧第一列)上。每当出现数值时,在相应列或行中添加记数符号。

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数据可视化设计指南

条形图使用共同Y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,折线图和堆积面积图。...由于这三个图表使用同一个Y,因此比较他们之间数据差异更加容易。 ? 允许。 使用条形图表示随时间变化趋势或各个类别之间差异(这个图X数据数值,Y日期)。 ? 禁止。...ICON同时补充了色彩含义。 X、Y数值标签 带数值标签作用是清晰地显示相应图示数据范围和比例。例如,折线图XY显示一系列数值标签。 ? 条形图Y基准线起始值应始终从零开始。...考虑完全删除X、Y将视觉焦点集中在数据上。可以将数据直接放在其对应图表元素上。 条形图Y基准线起始值 条形图基准线起始值应从(y起始值)零开始。...从零开始条形图 ? 禁止。 该基线起始于20%,容易引起误解。 X、Y数值文本 Y数值文本使用应有助于在图表中反映最重要数据洞察。

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图表解析系列之柱状图

——维基百科 作为人们最常用图表之一,柱状图也衍生出多种多样图表形式。例如,将多个并列类别聚类、形成一组,再在组与组之间进行比较,这种图表叫做“分组柱状图”或“簇状柱形图”。...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“双图”,等等。...请注意:【条形图】在不同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另一种称呼。而更多时候条形图我们可理解专指横向柱状图。...图片 图片 分组柱状图:由子类别来划分一组有几条柱子,形成分组柱状图。 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 双图(组合图) 双指标分为左侧指标和右侧指标,对应坐标分别为坐标 Y (主轴)和右(副轴)。

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5个快速而简单数据可视化方法和Python代码

给定情况选择适当数据可视化技术图表 散点图 散点图非常适合显示两个变量之间关系,因为你可以直接看到数据原始分布。...我们将xy数据传递给函数,然后将它们传递给“ax.scatter()”来绘制散点图。我们还可以设置点大小、点颜色和透明度。你甚至可以把y设成对数刻度。然后,该图设置标题和标签。...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。...在' barplot() '函数中,' xdata '表示x标记,' ydata '表示y条高。误差条是以每个栏中心一条额外线,用来显示标准差。 分组条形图允许我们比较多个分类变量。...然后我们循环遍历每一组,对于每一组,我们在x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。

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一文掌握Pandas可视化图表

(黑体),解决显示中文问题【Windows】 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 解决中文字体下坐标负数负号显示问题 plt.rcParams...数据源选择 这里是指坐标x、y数据,对于Series类型数据来说其索引就是xy则是具体值;对于Dataframe类型数据来说,其索引同样是x值,y默认为全部,不过可以进行指定选择。...) df.plot() 我们可以指定数据源,比如指定列A数据 df.plot(y='A') 我们还可以指定x和多列为y,我这里先构建一列X,然后进行数据源选取 df["X"] = list(...(legend=False) # 图例倒序 df.plot.bar(legend='reverse') 坐标文字 细心朋友可能会发现,在上图中x标签数字显示是躺着,怎么坐起来呢?...(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分布情况,描述数据量一般比较大

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『数据可视化』一文掌握Pandas可视化图表

数据源选择 这里是指坐标x、y数据,对于Series类型数据来说其索引就是xy则是具体值;对于Dataframe类型数据来说,其索引同样是x值,y默认为全部,不过可以进行指定选择。...选择X列为x,B、C列为y数据 # 指定多个Y df.plot(x='X',y=['B','C']) ?...坐标文字 细心朋友可能会发现,在上图中x标签数字显示是躺着,怎么坐起来呢? 那么可以通过参数rot设置文字角度 # x标签旋转角度 df.plot.bar(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分布情况,描述数据量一般比较大。

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这些条形图用法您都知道吗?

ggplot函数所指定数据框; stat:借助于该参数控制绘图数据统计变换,默认为'count',表示计数(前提是绘图数据明细数据);如果指定为'identity',表示直接使用原始数据绘制y(...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'fill',表示绘制百分比堆叠条形图...;如果设置FALSE,则不显示任何图例;如果设置TRUE,则显示图例; inherit.aes:bool类型参数,绘图时是否延用ggplot函数中数据和属性,默认为TRUE;根据作者经验,如果...(data = df, # 指定绘图数据 # 指定xy变量 mapping = aes(x = Province, y = GDP)) + # 绘制条形图...' # 填充色铁蓝色 ) + # 删除x标题 labs(x = '')# 绘制有序条形图 p2 <- ggplot(data = df, # 要求x省份按

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教程 | 5种快速易用Python Matplotlib数据可视化方法

我们还可以设置点半径、点颜色和 alpha 透明度,甚至将 y 设置对数尺寸,最后为图指定标题和坐标标签。...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。...常规条形图如图 1 所示。在 barplot() 函数中,x_data 表示 x 不同类别,y_data 表示 y 条形高度。误差条形是额外添加在每个条形中心上线,可用于表示标准差。...然后我们循环地遍历每一个组,并在 X 上绘制柱体和对应值,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,我们可以轻松查看并了解哪台服务器每天工作效率最高,和同一服务器在不同天数负载大小。

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Pandas数据可视化

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...points',figsize=(14,8),fontsize = 16) 修改x y标签字体   上图显示了价格和评分之间有一定相关性:也就是说,价格较高葡萄酒通常得分更高。...散点图最适合使用相对较小数据集以及具有大量唯一值变量。 有几种方法可以处理过度绘图。...一:对数据进行采样 二:hexplot(蜂巢图) hexplot hexplot将数据点聚合为六边形,然后根据其内这些六边形上色: 上图x坐标缺失,属于bug,可以通过调用matplotlib...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

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5 种快速易用 Python Matplotlib 数据可视化方法

我们还可以设置点半径、点颜色和 alpha 透明度,甚至将 y 设置对数尺寸,最后为图指定标题和坐标标签。...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。...常规条形图如图 1 所示。在 barplot() 函数中,x_data 表示 x 不同类别,y_data 表示 y 条形高度。误差条形是额外添加在每个条形中心上线,可用于表示标准差。...然后我们循环地遍历每一个组,并在 X 上绘制柱体和对应值,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,我们可以轻松查看并了解哪台服务器每天工作效率最高,和同一服务器在不同天数负载大小。

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数据挖掘知识脉络与资源整理(九)–柱形图

柱形图具有下列图表子类型: 簇状柱形图和三维簇状柱形图 簇状柱形图比较各个类别的数值。簇状柱形图以二维垂直矩形显示数值。三维簇状柱形图仅以三维格式显示垂直矩形,而不以三维格式显示数据。...注释:要以使用可更改三个(水平、垂直和深度FineReport柱形图FineReport柱形图三维格式显示数据,应该使用三维柱形图子类型。...(x = group, y = weight)) + geom_bar(stat = "identity", fill = "lightblue", colour = "black") 2、 涉及分组变量条形图...你家电线红色是不是火线,红色是不是正极,虽然上图没有错,但是我们想换一下,正红色,负蓝色咋办?而且我不想要旁边图例了,怎么办?...,堆叠条形图 ggplot(cabbage_exp, aes(x = Date, y = Weight, fill = Cultivar)) + geom_bar(stat = "identity")

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Google数据可视化团队:数据可视化指南(中文版)

显示随时间变化 可以使用时间序列图表来表示随时间变化,就是按时间顺序表示数据点图表。表示随时间变化图表包括:折线图,柱状图(条形图)和面积图。 ? *基线值是y起始值。...· 柱状图(条形图)使用共同基线,通过条形长度表示数量 · 饼图使用圆圆弧或角度表示整体一部分 柱状图(条形图),折线图和堆叠面积图在显示随时间变化方面比饼图更有效地。...文字排版 文本可用于不同图表元素,包括: · 图表标题 · 数据标签 · 标签 · 图例 图表标题通常是具有最高层次结构文本,标签和图例具有最低级别的层次结构。 ?...坐标 一个或多个坐标显示数据比例和范围。例如,折线图沿水平和垂直坐标显示一系列值。 ? 柱状图(条形图)基线 柱状图(条形图)应从基线(y起始值)开始。...文字方向 便于阅读,文本标签应水平放置在图表上。 文字标签不应该: · 旋转 · 垂直堆叠 ? 7. 图例和注释 图例和注释描述了图表信息。注释应突出显示数据点,数据异常值和任何值得注意内容。

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Matplotlib入门

这个绘图系统操作起来相对复杂,但是Matplotlib复杂给其带来了很强定制性。其具有面对对象方式以及pyplot经典高层封装。...title标题,axis坐标,label坐标标注,tick刻度线,tick label刻度注释。 ?...柱状图.png 4.3 绘制条形图plt.barh plt.barh我们创建条形图。本质上条形图就是横向柱形图,故两个配置几乎完全相同。...这个例子可能是年龄分组,或测试分数。它并不是显示每一组年龄,而是按照20-25,25-30,30-35等等来显示年龄。 对于plt.hist,你首先要放入所有的值,然后制定放入哪个桶或者容器。...劣势:在点状图显示多个序列看上去非常混乱 散点图通常用于比较2个变量来寻找相关性或者分组,plt.scatter不仅可以绘制x和y,而且还可以选择使用标记颜色,大小和类型。

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课后笔记:ggplot2优雅显示WB结果

✦ 标度(Scales)是将数据取值映射到图形空间,例如用颜色、大小或形状来表示不同取值,展现标度常见做法是绘制图例和坐标。...✦ 坐标系(Coordinate system, coord)描述数据是如何映射到图形所在平面,同时提供看图所需坐标和网格线。...✦ 分面(faceting)如何将数据分解子集,以及如何对子集作图并展示。 ✦ 主题(theme)控制细节显示,例如字体大小和图形背景色。...「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,每个条形图高度都相等...「width:」 条形图宽度,是个比值,默认值是0.9 「color:」 条形图线条颜色 「fill:」 条形图填充色 基本演示 读取ImagJ数据及转换 #读取ImageJ dat=read.csv

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