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。...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的关系，原理类似双向的 100% 堆叠式条形图，但其中所有条形在数值/标尺轴上具有相等长度...推荐的制作工具有：D3、Datamatic、Datavisual、Infogr.am 17、堆叠式面积图 堆叠式面积图 (Stacked Area Graph) 的原理与简单面积图相同，但它能同时显示多个数据系列...饼形图适合用来快速展示数据比例分布，但主要缺点是：不能显示太多项目、通常需要图例说明、不能准确比较。
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。...推荐的制作工具有：D3、Datamatic、Datavisual、Infogr.am 堆叠式面积图 堆叠式面积图 (Stacked Area Graph) 的原理与简单面积图相同，但它能同时显示多个数据系列...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。...除了向读者快速提供数据分布信息之外，茎叶图也可用于突出异常值和查找模式。如果您有两个数据集，则可使用背对背或双重茎叶图来比较两者。
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。...推荐的制作工具有：D3、Datamatic、Datavisual、Infogr.am 堆叠式面积图 ?...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 ?...除了向读者快速提供数据分布信息之外，茎叶图也可用于突出异常值和查找模式。如果您有两个数据集，则可使用背对背或双重茎叶图来比较两者。
echarts主要开发者御术曾说过，和d3相比，d3是面粉而echarts相当于面条。这是个很形象的比喻，和面粉相比，面条可以快速煮出各种美食，很贴合echarts的特点。...所以写法为：title_opts=opts.TitleOpts(title="主标题")；•legend_opts：图例配置项，可以控制是否显示图例、图例相对位置、图例每项之间的间隔等属性，对应封装为LegendOpts...翻转XY轴 通过翻转柱状图的xy轴绘制条形图： bar.reversal_axis() #翻转柱状图的xy轴 bar.render_notebook() ?...("y",list(df['y']),color='#1eafae',category_gap=0) bar.render_notebook() #直方图 绘制堆叠柱状图，只需要给bar对象添加两个....堆叠柱状图效果 绘制折线图的多条折线也是用add_yaxis()。
，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；如果为'fill'，表示绘制百分比堆叠条形图； ......函数中； na.rm：bool类型的参数，在剔除绘图数据中的缺失值时，是否不返回警告信息，默认为FALSE； show.legend：bool类型的参数，是否显示条形图的图例信息，默认为NA，即表示显示图例...函数实现重排序）、数值标签的添加（代码中的geom_text函数）以及平均水平参考线的添加（代码中的geom_hline）。...如果绘图数据涉及的是双离散变量单数值变量或者双数值变量单离散变量时，也可以借助于geom_bar函数绘制堆叠条形图、百分比堆叠条形图、交错条形图和对比条形图。...然而，在实际的企业环境中，这样的图形出现的频次并不是很高，因为绝对数量的堆叠条形图并不能够达到刺激效果。读者不妨使用下面介绍的百分比堆叠条形图。
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。...时间变化图包括： 1.折线图 2.条形图 3.堆叠的条形图 4.K线图 5.面积图（折线图） 6.时间线 7.地平线图（折线图） 8.瀑布图 同类别分析 同类别分析是同一维度下的不同类别的数据之间比较分析...占比图表包括： 1.堆叠的条形图 2.饼图 3.甜甜圈图 4.堆积的面积图 5.矩形树图 6.旭日图 相关性图表 相关性图表显示两个或多个变量之间的相关性。...面积图 面积图有几种类型，包括堆叠面积图和重叠面积图： 堆叠面积图显示了多个数据类别（在同一时间段内）彼此堆叠 重叠面积图显示了多个数据类别（在同一时间段内）彼此重叠 这两个图的区别在于堆叠面积图是各个类别数据叠加显示...不要在图表X轴上添加过多的数值文本。 文字方向 文本标签应水平放置在图表上，以便于阅读。 文字标签不应： 旋转文字角度 垂直堆叠文字 ? 允许。
感谢 Tom Flanagan 和 Tony You 添加streamplot函数。...源代码 条形图 使用bar()命令创建条形图十分容易，其中包括一些定制（如误差条）： 源代码 创建堆叠条（bar_stacked.py），蜡烛条（finance_demo.py）和水平条形图（barh_demo.py...源代码 表格示例 table()命令向轴域添加文本表格。 源代码 散点图示例 scatter()命令使用（可选的）大小和颜色参数创建散点图。...源代码 填充示例 fill()命令可以绘制填充曲线和多边形： 源代码 感谢 Andrew Straw 添加了这个函数。...源代码 图例 legend()命令使用 MATLAB 兼容的图例布局命令自动生成图形图例。 源代码 感谢 Charles Twardy 编写了图例命令的输入。
%matplotlib 内联魔法命令也被添加到代码中，以确保绘制的数字正确显示在笔记本单元格中： import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot...默认情况下显示图例的图例，但是我们可以将 legend 参数设置为 false 来隐藏图例。 条形图 条形图是一种基本的可视化图表，用于比较数据组之间的值并用矩形条表示分类数据。...： df_3Months.plot(kind='barh', figsize=(9,6)) Output: 我们还可以在堆叠的垂直或水平条形图上绘制数据，这些条形图代表不同的组，结果条的高度显示了组的组合结果...则不同的颜色可以区分不同的面积图： df.plot(kind='area', figsize=(9,6)) Output: Pandas plot() 方法默认创建堆积面积图，通过将 False 分配给堆叠参数来取消堆叠面积图是一项常见任务...，因此我们将 False 分配给 legend 关键字以隐藏图例。
开始构建一个条形图。...Vega使用与d3 相同的输入，更新，退出模式： “ 首次处理数据时会评估输入属性，并且会在场景中新添加标记实例。更新对于所有现有的（非出射）标记实例的属性进行评价。...要自定义是可寻址的元素是： legend对于图例组标记， title对于标题文字标记， labels对于标签文字标记， symbols对于图例符号标记， entries对于包含符号/标签对的符号图例组标记...，以及 gradient对于渐变矩形标记：一个带有渐变填充的矩形用于连续渐变图例，多个矩形标记带有用于离散渐变图例的实心填充。...如果在那之后发现需要更多定制的东西，那么将改变齿轮并使用d3。
而且由于应用不同，我们不知道选择哪一个图例，比如直方图，饼状图，曲线图等等。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。您还可以通过如下图所示的对组进行颜色编码来查看不同数据组的这种关系。 ?...我们可以清楚地看到向中心的浓度和中值是什么。我们也可以看到它遵循一个高斯分布。使用条形图(而不是散点图)可以让我们清楚地看到每个箱子频率之间的相对差异。...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： ?
通过参数legend可以设置图例，默认是显示图例的，可以不显示或者显示的图例顺序倒序 # 图例不显示 df.plot.bar(legend=False) # 图例倒序 df.plot.bar(legend...# 柱状图bar df.plot.bar() （这里不做展示，前面案例中有） 此外我们还可以绘制堆叠柱状图，通过设置参数stacked来搞定 # 堆叠柱状图 df.plot.bar(stacked=True...) 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...# 默认是堆叠 df.plot.area() 单个面积图 df.a.plot.area() 取消堆叠 # 取消堆叠 df.plot.area(stacked=False) 散点图 散点图就是将数据点展示在直角坐标系上
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。...42、子弹图 子弹图 (Bullet Graph) 的功能类似于条形图，但加入更多视像元素，提供更多补充信息。...每当出现数值时，在相应的列或行中添加记数符号。 完成收集所有数据后，把所有标记加起来并把总数写在下一列或下一行中，最终结果类似于直方图。 推荐的制作工具有：纸和笔。...56、象形图 说明图旨在使用笔记、标签和图例来解释说明所显示的图像，以便解释概念或方法、描述物件或场所、显示事情的运作变化或帮助了解所显示的主题。 所使用的图像可以是象征性、图像化或真实相片。...除了向读者快速提供数据分布信息之外，茎叶图也可用于突出异常值和查找模式。如果您有两个数据集，则可使用背对背或双重茎叶图来比较两者。
图例 通过参数legend可以设置图例，默认是显示图例的，可以不显示或者显示的图例顺序倒序 # 图例不显示 df.plot.bar(legend=False) ?...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。...默认情况下，面积图是堆叠的 # 默认是堆叠 df.plot.area() ? 单个面积图 df.a.plot.area() ?...取消堆叠 # 取消堆叠 df.plot.area(stacked=False) ?
接下来再对这张图进行修饰即可，观察Fig.1A，知道应该做如隐藏x，y轴、移除多余的图形元素、将value值标注在对应的色块中并且居中排列、将图例放在图的下方按照两列排列并隐藏图例名称、图例外有黑边包边...（或饼图）的堆叠位置中的显示方式。...具体来说： position_stack：这是一个位置调整函数，用于在堆叠的条形图或饼图中调整元素的位置。对于堆叠的条形图，它将标签按照条形的高度依次堆叠。...vjust = 0.5：vjust是垂直对齐参数，取值范围是0到1： vjust = 0 表示标签对齐在每个堆叠部分的底部。 vjust = 1 表示标签对齐在每个堆叠部分的顶部。...vjust = 0.5 表示标签对齐在每个堆叠部分的中间。
一、前言二、初阶图形2.1 基本条形图2.2 水平柱状图2.3 带图例的堆叠柱状图2.4 带图例的分组柱状图2.5 ggplot作图2.6 plotly作图三、进阶图形3.1 水平柱状图3.2 显著性柱状图...3.3 堆积百分比柱状图3.4 分组柱状图四、讨论一、前言柱状图又称条形图，在统计分析中的使用频率最高，也是众多小白入门R最早绘制的可视化图形。...安装R包：barplotggplot2plotly二、初阶图形2.1 基本条形图values 图例的堆叠柱状图#构建数据data 添加了标签和
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....2002-09-26 1.579653 Freq: D, Length: 1000, dtype: float64 进行累加操作： ts = ts.cumsum() # 按照行进行累计 按列可以添加...plt.legend(loc=1) # 左侧坐标轴的图例位于左上角 ax.set_ylabel('B') # 设置左侧坐标轴的label plt.show() 输出为： 2....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", "...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
表示随时间变化的图表包括：折线图，柱状图（条形图）和面积图。 ? *基线值是y轴上的起始值。 柱状图（条形图）和饼图 柱状图（条形图）和饼图都可用于显示比例，表示部分与总体的对比。...· 柱状图（条形图）使用共同的基线，通过条形长度表示数量 · 饼图使用圆的圆弧或角度表示整体的一部分 柱状图（条形图），折线图和堆叠面积图在显示随时间的变化方面比饼图更有效地。...面积图 面积图有多种类型，包括堆叠面积图和层叠面积图： · 堆叠面积图显示多个时间序列（在同一时间段内）堆叠在一起 · 层叠面积图显示多个时间序列（在同一时间段内）重叠在一起 层叠面积图建议不要使用超过两个时间序列...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的信息。注释应突出显示数据点，数据异常值和任何值得注意的内容。 ? 1. 注释 2....图例 在PC端，建议在图表下方放置图例。在移动端，将图例放在图表上方，以便在交互过程中保持可见。 标签和图例 在简单图表中，可以使用直接标签。在密集的图表（或更大的图表组的一部分）中，可以用图例。
表示随时间变化的图表包括：折线图，柱状图（条形图）和面积图。 *基线值是y轴上的起始值。 柱状图（条形图）和饼图 柱状图（条形图）和饼图都可用于显示比例，表示部分与总体的对比。...· 柱状图（条形图）使用共同的基线，通过条形长度表示数量 · 饼图使用圆的圆弧或角度表示整体的一部分 柱状图（条形图），折线图和堆叠面积图在显示随时间的变化方面比饼图更有效地。...面积图 面积图有多种类型，包括堆叠面积图和层叠面积图： · 堆叠面积图显示多个时间序列（在同一时间段内）堆叠在一起 · 层叠面积图显示多个时间序列（在同一时间段内）重叠在一起 层叠面积图建议不要使用超过两个时间序列...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的信息。注释应突出显示数据点，数据异常值和任何值得注意的内容。 1. 注释 2....图例 在PC端，建议在图表下方放置图例。在移动端，将图例放在图表上方，以便在交互过程中保持可见。 标签和图例 在简单图表中，可以使用直接标签。在密集的图表（或更大的图表组的一部分）中，可以用图例。
图3 将第一次变形的数据，即D3:E14区域数据复制为数值，粘贴到G15:H26区域，组成一个新的数据集。...图7 选中D3:E14区域，单击“插入”选项卡中的“仅带数据标记的散点图”。选中图表，在“图表工具”选项卡中的“设计”栏下，点击“添加图表元素”下拉菜单中的“误差线”，选择“标准误差”。 ?...图11 添加标题，美化图表。 ? Gif12 最终结果如图所示： ?...图13 3 条形图变形法 阶梯条形图由一段段的长条构成，条形的长度表现数据的大小，条形按照时间的顺序排列，整个图表看上去就像一级级的阶梯一样。...图14 选择A2:C13单元格区域，在工作表中插入堆积条形图。 ? Gif15 删除图例，更改图表标题为“产品销售图”，美化图表。 ?
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