此 MATLAB 函数 绘制三维条形图，Z 中的每个元素对应一个条形图。如果 Z 是向量，y 轴的刻
水平条形图以矩形条的形式呈现数据类别，其宽度与它们所代表的数值成正比。本文展示了如何在垂直条形图的基础上创建一个水平柱状图。
条形图专用于离散变量和数值变量之间的可视化展现，其通过柱子的高低，直观地比较离散变量各水平之间的差异，它被广泛地应用于工业界和学术界。在R语言的ggplot2包中，读者可以借助于geom_bar函数轻松地绘制条形图。对于条形图大家对其的印象是什么呢？又见过哪些种类的条形图呢？在本篇文章我将带着各位网友说道说道有关条形图的哪些品种。
Excel提供了相当广泛的功能来创建图形，即Excel所谓的 图表。您可以通过选择插入>图表来访问Excel的图表功能 。我们将在此处描述如何创建条形图和折线图。其他类型的图表以类似的方式创建。创建图表后，可以访问三个新的功能区，分别是 Design， Layout 和 Format。这些用于完善创建的图表。
条形图（bar chart）也称为柱状图，是一种以长方形的长度为变量的统计图表，长方形的长度与它所对应的数值呈一定比例。
数据可视化是一种将密集复杂数据信息以视觉图形的形式呈现。设计出来的视觉效果简化了数据，让用户分析研究比较数据变得容易以及可以更好地向领导或者团队讲述“故事”——可以帮助用户更好地做出决策。
本次内容介绍条形图的绘制，包括基本条形图、簇状条形图、频数条形图、堆积条形图、百分比条形图。
最近科研绘图中，需要解决这么一个需求。如何将下图中的左图（低配版）转化为右图（高配版， x，y 轴分离）。
数据可视化一直是机器学习的重要部分，大多数数据可视化教程的基本内容包括：散点图，线图，箱形图，条形图和热图，虽然这些对于数据预处理来说基本够用，但是今天给大家分享另一种数据可视化图形——3D可视化。3D图可以让我们更加直观的了解数据之间的关系： x - y ， x - z和y - z 。在本文中，我将简单介绍使用Matplotlib进行3D数据可视化。
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
工作中，我们常常会遇到各式各样的数据，例如网站性能，销售业绩，客户服务 、营销活动等数据。对于这些数据，有哪些行之有效的方法来形象化数据，挖掘数据关系，提升数据价值呢？
MATlAB是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于数据分析、无线通信、深度学习、量化金融与风险管理、机器人，控制系统等领域。MATLAB在数值计算方面首屈一指，也是使用最广泛的科研绘图软件之一。优点：编程效率高 便于矩阵计算。缺点：循环效率低 封装性不好。
Pandas 是一种非常流行的数据分析工具，同时它还为数据可视化提供了很好的选择。
考虑到公众号后台数不胜数的提问其实并不是生物学知识或者数据处理知识的困惑，仅仅是绘图小技巧以及数据转换的困难。所以我们一再强调系统性掌握编程知识的重要性，在这个打基础方面我让实习生“身先士卒”，起码每个人在每个编程语言上面都需要看至少五本书而且每本书都需要看五遍以上，并且详细的记录笔记。
制作这样的一个动态图使用到的是Pyecharts中的TimeLine(时间线轮播图)，代码实现起来其实稍有难度，但我希望能通过讲解这样一张动态图的制作过程，来让各位读者可以使用Pyecharts将任何一种图动起来，我们开始吧！
以下部分是基于《Fundamentals of Data Visualization》学习笔记，要是有兴趣的话，可以直接看原版书籍：https://serialmentor.com/dataviz/
数据经过NumPy和Pandas的计算，最终得到了我们想要的数据结论，但是这些数据结论并不直观，所以想要把数据分析的结论做到可视化，让任何其他人看起来毫无压力，那么Matplotlib将派上用场。
Matplotlib 是 Python 提供的一个绘图库，通过该库我们可以很容易的绘制出折线图、直方图、散点图、饼图等丰富的统计图，安装使用 pip install matplotlib 命令即可，Matplotlib 经常会与 NumPy 一起使用。
数据可视化是数据科学家工作的重要组成部分。在项目的早期阶段，你通常会进行探索性数据分析(EDA)，以获得对数据的一些见解。创建可视化确实有助于使事情更清晰和更容易理解，特别是对于更大的、高维的数据集。在项目接近尾声时，以一种清晰、简洁和引人注目的方式展示最终结果是非常重要的，这样你的受众(通常是非技术客户)就更加容易理解。
从视觉效果上来说，需要画一个频率图，把相关变量排布在X轴上，而Y轴显示的则是每个值出现的频率。
我们将用Python制作瀑布图，特别是使用matplotlib库。瀑布图显示了运行总数以及增减，这对于属性分析来说是很好的选择。
条形图（bar chart），也称为柱状图，是一种以长方形的长度为变量的统计图表，长方形的长度与它所对应的变量数值呈一定比例。
条形图是科研中常用的图，但是有时候可能你会觉得普通的条形图过于平平无奇。还有些时候展示的空间有限，数据却很庞大，这时再用普通的条形图可能就不利于展示信息了。那么要怎么办呢？不如考虑一下使用环状条形图。我们先来看几个关于环状条形图的例子。
选自towardsdatascience 作者：George Seif 机器之心编译 参与：刘晓坤、思源 数据可视化是数据科学家工作的重要部分。在项目的早期阶段，我们通常需要进行探索性数据分析来获得对数据的洞察。通过数据可视化可以让该过程变得更加清晰易懂，尤其是在处理大规模、高维度数据集时。在本文中，我们介绍了最基本的 5 种数据可视化图表，在展示了它们的优劣点后，我们还提供了绘制对应图表的 Matplotlib 代码。 Matplotlib 是一个很流行的 Python 库，可以帮助你快速方便地构建数
Matplotlib：它在使用时灵活，可以定制化绘图，但是时间上的花费也比较多。为了提高画图效率，包Seaborn基于Matplotlib底层开发，使用更少的代码，将常用的可视化绘图过程进行封装，有时只需要一行代码便可以画出我们想要的图形，省时省力；此外seaborn还提供更为丰富的图像以及3D图形供我们使用。掌握两个库的使用可以满足我们在不同情况下的需求。
探索全面的数据集，提供对全球人口统计和特定国家特征的深刻见解。这些数据集来源于worldometers.info和维基百科等知名平台，涵盖了广泛的关键指标，为深入分析和探索提供了丰富的资源。
导读：绘图是数据分析工作中的重要一环，是探索过程的一部分。Matplotlib是当前用于数据可视化的最流行的Python包之一，本文主要介绍数据可视化分析工具：Matplotlib。
Matplotlib 是一个很流行的 Python 库，可以帮助你快速方便地构建数据可视化图表。然而，每次启动一个新项目时都需要重新设置数据、参数、图形和绘图方式是非常枯燥无聊的。本文将介绍 5 种数据可视化方法，并用 Python 和 Matplotlib 写一些快速易用的可视化函数。下图展示了选择正确可视化方法的导向图。
自定义沿坐标轴的刻度值和标签有助于突出显示数据的特定方面。以下示例说明一些常见的自定义，例如修改刻度值的放置位置、更改刻度标签的文本和格式，以及旋转刻度标签。
滑珠图通常用来比较两个或者两个以上的类型的对比关系，可以清晰地看出大小关系。这类图表经常见于经典杂志上面。如《经济学人》。
此外还可以调整lw、markersize参数，定义线条的粗细及标记的大小，甚至可以绘制两次线条以创建轮廓效果。
关于pandas的可视化的用法还有很多，这里不再拓展，但还是建议使用matplotlib，seaborn等库完成绘图。
在数据分析报告中，条形图是很常见的一种表现形式，可以的反应各项之间的比较情况。在实际的应用中，为了更加直接、美观，对图表的展现形式也有了越来越高的要求。通过强大的ggplot2包，也可以画出有特色的条
昨天的课程中我们了解了常用的物种图形：散点图，折线图，柱状图，直方图，饼图。今天我们一起用Matplotlib和Seaborn来画出它们。
ggplot2是R语言最流行的第三方扩展包，是RStudio首席科学家Hadley Wickham读博期间的作品。根据其绘图理念，图形由以下几个模块组成：
之前的文章，我们介绍了使用matplotlib绘制曲线图以及散点图，本篇文章我们来介绍一下使用matplotlib绘制柱状图以及条形图。
今天要跟大家介绍一下图表中用作对比的参考线制作技巧 ▽ 参考线能够更明显的 突出真实值与目标值之间的差距 今天要介绍两种参考线的制作思路 散点图法——误差线法 ▌柱形图中的参考线 散点图法： 首先用
数据可视化是数据展示的常见方式，所谓一图抵千言，好的图表能高效传递信息，让观众一目了然，差的图表往往会不知所云。
在数据科学中，有多种工具可以进行可视化。在本文中，我（毛利）展示了使用Python来实现的各种可视化图表。
此节内容与上一节内容类似，可以看做是并列关系。本节以实例的方式来为大家讲解各种图形的应用，并介绍一些新的图形。
具体来说，这种图可以叫：Bar Chart Race，有什么国家GDP的、某某沉浮史等等，为了符合公众号的身份属性，我们为大家制作了这个较为简单的可视化视频：2015~2019中国私募基金市场风云变幻，先一睹为快吧！
在可访问性方面，图表是复杂的事物之一。iOS 15 引入了一项名为“音频图表”的新功能。
可视化是用来探索性数据分析最强大的工具之一。Pandas库包含基本的绘图功能，可以让你创建各种绘图。Pandas中的绘图是在matplotlib之上构建的，如果你很熟悉matplotlib你会惊奇地发现他们的绘图风格是一样的。
如今，商业领域的决策越来越重视数据驱动，数据可视化已经是当今的潮流。高质量的数据可视化能帮助人们更好地解读数据的意义，发掘数据背后的价值。但是我们发现，实践中很多图表并不容易让人理解，甚至会产生误导。因此本文列出如下20条优化建议，希望能够帮助你实现更好的数据可视化。 01 选择正确的图表类型 如果选择了错误的图表类型，或只是默认使用最常见的图表类型，可能会使用户感到困惑，或对数据的意义产生误解。 一个数据集可以用很多种方式来表述，具体采用哪种方式要取决于用户的需求。 所以一定要从检查数据集和调研用户需求着
主要是使用到Matplotlib+imageio，其中Matplotlib就有一个Animation类，可以生成动图GIF，不过使用起来学习成本较高，还是有一定难度的。
如果选择了错误的图表类型，或只是默认使用最常见的图表类型，可能会使用户感到困惑，或对数据的意义产生误解。
如今，商业领域的决策越来越重视数据驱动，数据可视化已经是当今的潮流。高质量的数据可视化能帮助人们更好地解读数据的意义，发掘数据背后的价值。但是我们发现，实践中很多图表并不容易让人理解，甚至会产生误导。
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