一、条形图 # 实践：绘制人染色体长度分布图 x <- read.csv(file = "homo_length.csv",header = T) head(x) x <- x[1:24,] barplot...chr,las=2, border = F,width = c(1,2),space = 1,density = 12,angle = c(45,135)) 人染色体长度分布图 二、分组条形图...#绘制分组条形图 x <- read.csv("sv_distrubution.csv",header = T,row.names = 1) head(x) #barplot(x) barplot...ylim = c(0,800), main = "SV Distribution",xlab="Chromosome Number",ylab="SV Numbers") 堆叠条形图
今天我们来介绍一个，使用Excel做分组条形图！如下所示！...在右侧选择：自定义-指定值 5.选择向上的箭头，选中标准差，添加进去即可 6.单击两下图中的柱子，即可更改颜色 7.同理，更改其他柱子的颜色 8.单击柱子，设置柱子的间隙宽度 9.最后一幅图分组条形图就做好了
用R画带ErrorBar的分组条形图 本文介绍了如何用R画出带error bar的分组条形图。 笔者近期画了一张带error bar的分组条形图，将相关的代码分享一下。...本文旨在给出一种利用R对生物学重复数据画带error bar的分组条形图的方法。 所用数据是模拟生成的：分成三个组，每个组进行了若干次生物学重复；测量的是3种基因的表达量。...df) %>% gather(gene, value, -Group) %>% # 将"宽数据"转化为"长数据" group_by(Group, gene) %>% # 将数据分组...df) %>% gather(gene, value, -Group) %>% # 将"宽数据"转化为"长数据" group_by(Group, gene) %>% # 将数据分组
一、分组条形图 x <- read.csv("sv_distrubution.csv",header = T) x # svs % tidyr::pivot_longer(cols...+ theme(legend.position = 'bottom',plot.title = element_text(hjust = 0.5)) ggplot2 绘制基因组 SV 突变堆叠条形图...= '') ggplot2 绘制饼图 三、箱线图 head(ToothGrowth) ToothGrowth$dose <- as.factor(ToothGrowth$dose) #按提供药物种类分组...ggplot(data = ToothGrowth,aes(x=supp,y=len,fill=supp))+geom_boxplot() #按剂量分组 ggplot(data = ToothGrowth
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由此，也可以得出以下这些在使用统计图的过程中比较常见的错误，包括： 用条形图的长度来表现趋势或者占比 用饼图的面积表示数量的大小或比较 用折线图的纵坐标表示数量的大小或比较 …… ?...条形图 首先要说的，就是前面提到的条形图（Bar Chart）和“柱状图”的区别。一般的条形图。与条形图有些相似的一种图，叫作直方图（Histogram Chart）。...而“柱状图”的称呼，有时指的是条形图，有时指的又是直方图，很容易混淆。 ? ▲条形图样例 ? ▲直方图样例 条形图表现的是数量关系，是数据之间的比较。条形图中每个条形的长短，表现的是数据的大小。...因此，条形图是通过一组条形中每一个条形的长度，来判断各组数据之间的数量关系的。 2. 饼图 饼图表现的是总分关系。也就是说一组数据中，每个数据占总体的比例。
有效图表的重要特征： 在不歪曲事实的情况下传达正确和必要的信息。 设计简单，您不必太费力就能理解它。 从审美角度支持信息而不是掩盖信息。 信息没有超负荷。...有序条形图（Ordered Bar Chart） 有序条形图有效地传达了项目的排名顺序。但是，在图表上方添加度量标准的值，用户可以从图表本身获取精确信息。 16....包点图（Dot Plot） 包点图表传达了项目的排名顺序，并且由于它沿水平轴对齐，因此您可以更容易地看到点彼此之间的距离。 18....Joy Plot Joy Plot 允许不同组的密度曲线重叠，这是一种可视化大量分组数据的彼此关系分布的好方法。它看起来很悦目，并清楚地传达了正确的信息。...安德鲁斯曲线（Andrews Curve） 安德鲁斯曲线有助于可视化是否存在基于给定分组的数字特征的固有分组。如果要素（数据集中的列）无法区分组（cyl），那么这些线将不会很好地隔离，如下所示。
有效图表的重要特征： 在不歪曲事实的情况下传达正确和必要的信息。 设计简单，您不必太费力就能理解它。 从审美角度支持信息而不是掩盖信息。 信息没有超负荷。...有序条形图（Ordered Bar Chart） 有序条形图有效地传达了项目的排名顺序。但是，在图表上方添加度量标准的值，用户可以从图表本身获取精确信息。 ? 16....包点图（Dot Plot） 包点图表传达了项目的排名顺序，并且由于它沿水平轴对齐，因此您可以更容易地看到点彼此之间的距离。 ? 18....Joy Plot Joy Plot 允许不同组的密度曲线重叠，这是一种可视化大量分组数据的彼此关系分布的好方法。它看起来很悦目，并清楚地传达了正确的信息。...安德鲁斯曲线（Andrews Curve） 安德鲁斯曲线有助于可视化是否存在基于给定分组的数字特征的固有分组。如果要素（数据集中的列）无法区分组（cyl），那么这些线将不会很好地隔离，如下所示。 ?
比较（六）利用python绘制径向柱图 径向柱图（Circular Barplot）简介 径向柱图基于同心圆网格来绘制条形图，虽然不如普通条形图表达准确，但却有抓人眼球的效果。...自定义函数，将上述的弧度转换、添加标签抽象成函数 def get_label_rotation(angle, offset): ''' 输入弧度和偏移量，返回对应的角度rotation以及对齐方式...angle, value, label, in zip(angles, values, labels): angle = angle # 获取角度和对齐方式...edgecolor="white", linewidth=2 ) # 添加标签 add_labels(ANGLES[IDXS], VALUES, LABELS, OFFSET, ax) # 额外添加分组标签..., ANGLES[offset + size + PAD - 1], num=50) ax.plot(x1, [-5] * 50, color="#333333") # 添加分组标签
做一份好的数据分析报告，大到成为能否帮助企业做出正确的商业决策，小到成为能否说服老板获取业务资源的关键因素。因此做出一份高质量的数据分析报告是一个职场人必备的利器。...： 项目间还可能针对一个范围进行对比，这时可使用范围条形图： 当比较的项目由多个部分组成，可通过堆积条形图，必须将最重要的成分放在靠近基线的地方，因为只有这部分才可被准确度量： 5.处理“时间序列对比...频率分布对比通常使用柱状图或折线图来展示，当比较范围数量较多时可使用折线图，较少时可通过柱状图： 频率分布的范围大小非常重要，既不能太大也不能太小，建议5到20个分组。...不同分组的大小应相同，否则会造成数据扭曲。...通过将文字从原来居中对齐调为左对齐，进行相关的无关数据的淡化的处理，能减少听众的认知负荷，把关注点转移到我们的重点上：： 通过将网格线消除、标记点消除、金额度量转换、直接标记数据等手段降低认知负荷，
内容来源：和鲸社区 有效图表的重要特征： 在不歪曲事实的情况下传达正确和必要的信息。 设计简单，您不必太费力就能理解它。 从审美角度支持信息而不是掩盖信息。 信息没有超负荷。...17、包点图 （Dot Plot） 包点图表传达了项目的排名顺序，并且由于它沿水平轴对齐，因此您可以更容易地看到点彼此之间的距离。...24、Joy Plot Joy Plot允许不同组的密度曲线重叠，这是一种可视化大量分组数据的彼此关系分布的好方法。它看起来很悦目，并清楚地传达了正确的信息。...（需要安装 squarify 库） 34、条形图 （Bar Chart） 条形图是基于计数或任何给定指标可视化项目的经典方式。...49、安德鲁斯曲线 （Andrews Curve） 安德鲁斯曲线有助于可视化是否存在基于给定分组的数字特征的固有分组。
capsize=.2, color='lightblue', ax=ax[1][1] ) ax_sub.set_title('添加误差线') plt.show() 分组条形图...style="darkgrid") # 导入数据 tips = sns.load_dataset("tips") fig, ax = plt.subplots(figsize=(4, 4)) # 分组条形图.../子分组条形图 sns.catplot(x="sex", y="total_bill", hue="smoker", col="day", data=tips, kind="bar", height=4...bar.get_height() plt.text(bar.get_x() + bar.get_width()/2.0, yval, int(yval), va='bottom') # va参数代表垂直对齐方式...plt.xticks(x_pos, bars) plt.title('增加数值文本信息') fig.tight_layout() # 自动调整间距 plt.show() 分组条形图 import
下图展示了选择正确可视化方法的导向图。 ? 选择正确可视化方法的导向图。 散点图 由于可以直接看到原始数据的分布，散点图对于展示两个变量之间的关系非常有用。...当类别数太多时，条形图将变得很杂乱，难以理解。你可以基于条形的数量观察不同类别之间的区别，不同的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的条形图：常规、分组和堆叠条形图。...常规条形图 分组条形图允许我们比较多个类别变量。如下图所示，我们第一个变量会随不同的分组（G1、G2 等）而变化，我们在每一组上比较不同的性别。...然后我们循环地遍历每一个组，并在 X 轴上绘制柱体和对应的值，每一个分组的不同类别将使用不同的颜色表示。 ? 分组条形图 堆叠条形图非常适合于可视化不同变量的分类构成。...绘制该图的代码与分组条形图有相同的风格，我们循环地遍历每一组，但我们这次在旧的柱体之上而不是旁边绘制新的柱体。 ?
下图展示了选择正确可视化方法的导向图。 选择正确可视化方法的导向图。 散点图 由于可以直接看到原始数据的分布，散点图对于展示两个变量之间的关系非常有用。...当类别数太多时，条形图将变得很杂乱，难以理解。你可以基于条形的数量观察不同类别之间的区别，不同的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的条形图：常规、分组和堆叠条形图。...常规条形图 分组条形图允许我们比较多个类别变量。如下图所示，我们第一个变量会随不同的分组（G1、G2 等）而变化，我们在每一组上比较不同的性别。...然后我们循环地遍历每一个组，并在 X 轴上绘制柱体和对应的值，每一个分组的不同类别将使用不同的颜色表示。 分组条形图 堆叠条形图非常适合于可视化不同变量的分类构成。...绘制该图的代码与分组条形图有相同的风格，我们循环地遍历每一组，但我们这次在旧的柱体之上而不是旁边绘制新的柱体。
这里有一个很棒的思维导图，可以帮助您为工作选择正确的可视化效果： ? 我们对于这张思维导图中的主要图例做一些解释： 散点图 散点图非常适合显示两个变量之间的关系，因为您可以直接看到数据的原始分布。...同样，我们也可以通过颜色编码来使用分组。 ? 线图代码举例： plot(x_data, y_data, lw = 2, color = '#539caf', alpha = 1) ?...条形图 当您试图将类别很少(可能少于10个)的分类数据可视化时，条形图是最有效的。如果我们有太多的类别，那么图中的条形图就会非常混乱，很难理解。...它们非常适合分类数据，因为您可以根据条形图的大小;分类也很容易划分和颜色编码。我们将看到三种不同类型的条形图:常规的、分组的和堆叠的： ?...分组图代码举例： for i in range(0, len(y_data_list)): if i == 0: bar(x_data, y_data_list[i], color
注解： 数据需要对比分析，显然这个玫瑰图表并不能很好的说明对比，每个维度大小排列没有规律，实际数据分布不均匀，导致没有对比的效果，改版后突出总的数据，用条形图从大到小依次排列各维度数据，数据上有对比，视觉上更有主次...注解： 旧版用的条形堆积图，其实更适合百分比数据的对比呈现，一个维度下面有若干个子项，比较适合分组柱状图（新改版为分组柱状图）或者分组条形图更为恰当。...旧版标题、来源、时间、转发数、都是相对于内容居中的状态，这种排版是不符合表格排版规则的，简单的做法就是文字左对齐，数字右对齐，数字右对齐能够更快速识别数据量大小，跟其他数据的对比，文字左对齐则是根据人从左到右的阅读习惯
好好地掌握统计学，正确地利用统计学，我们将会拥有更好的手段去判断统计量是否正确，从而避免遭人愚弄或是欺骗。...软件能够将数据转换成图表，至于图表是否正确，需要你来判断和保证。 饼图 饼图是把数据划分为有着明显区别的几个组或者几个类。饼图为圆形，被分割为几个扇形块，每一块代表一个组（类）。...条形图 对于各个类的大小大致相同的情况，条形图是理想的图形，你能更精确地指出那个类的频数最高，也更容易发现细小的差别。 条形图可以是垂直的，也可以是水平。...堆砌条形图和分段条形图，当你想比较频数，可以使用堆砌条形图；当你要同时体现频数和百分数时，可以使用分段条形图。...直方图是一种专门用于体现分组数据的图形，它看起来像条形图，但每条长方形的高度是频数密度，而不是频数。频数密度指的是分组数据中频数的密集程度。 累计频数图 累计频数图，表示累计频数的一种图表。
(ii) 对上面分组的数据可视化，主要是通过类似条形图的方式来展示出来。 例如上面的例子，我们可以按照每五岁做一个分组，这样就先形成这样的一个表格。 ?...进一步我们再去绘制一个基于分组形成的数据来绘制类似条形图的形状。 ? 通过以上直方图绘制的步骤我们可以了解到，其实直方图的绘制还是和分组的多少(bin)。...如果组数过多那么就会有很多条，如果组数过少则可能反应不出数据的正确的分布趋势。因此对于一个直方图的绘制，我们往往需要不断的去尝试不同的分组。 ? 对于数据分布的另外一个可视化方式则是密度图。...关于密度图的绘制，其实和直方图一样也是分了两步，只不过第一步的分组是分了很多小组。都是先分组后绘制的，所以分组的多少也就导致了曲线是不一样的。 ?...我们用不同的颜色在男性条形图的顶部绘制女性的直方图条形。这种可视化方法其实是有两个问题：(i) 在图上我们很难看出上面那一个亚组的具体数量。
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