3.2 设置柱状图颜色 软件版本：OriginPro 2021b (64-bit) SR2 9.8.5.212 (学习版) 本期目标： 一、前言 笔者在之前的文章中讲述了如何绘制多组柱状图...目标是将同一组（name1-name5）下的数据（group1, group2）绘制成堆叠柱状图，并将不同组的数据放置在一个柱状图中进行比较。...图1 分组堆叠柱状图的数据准备 如图2所示，选中数据后，按照“绘图——基础2D图——堆积柱状图”的顺序进行绘图，结果如图3所示。...图4 堆积数据设置 如图5，选择第一组数据，并在“分组”下勾选“按列标签”，选择应用并确定，结果如图6所示。...图9 堆积柱状图 参考资料： origin 8.0画 column图（堆叠柱状图） 画多列（百分比）堆积柱状图 用origin绘制多分类（多组）堆叠柱状图 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，
) 我们还可以指定x轴和多列为y，我这里先构建一列X，然后进行数据源选取 df["X"] = list(range(len(df))) df.head() 选择X列为x轴，B、C列为y轴数据 #...常见图表类型 在介绍完图表元素设置后，我们演示一下常见的几种图表类型。 柱状图 柱状图主要用于数据的对比，通过柱形的高低来表达数据的大小。...# 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
对于案例数据，直接绘图效果如下（显示全部列） df.plot() ? 我们可以指定数据源，比如指定列A的数据 df.plot(y='A') ?...我们还可以指定x轴和多列为y，我这里先构建一列X，然后进行数据源选取 df["X"] = list(range(len(df))) df.head() ?...# 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...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。
柱状图 我们知道，在excel插入图表的时候，柱状图一般可选堆叠柱状图和簇状柱状图。...柱状图 堆叠柱状图： # 自带数据集 medals_long（长表数据） long_df = px.data.medals_long() long_df.head() ?...条形图 条形图其实就是柱状图转个90度，横着显示呗。所以，本质上是一样的，唯一的区别：在 Bar 函数中设置orientation='h'，其余参数与柱状图相同。...# 在plotly绘图中，条形图与柱状图唯一的区别：在 Bar 函数中设置orientation='h'，其余参数与柱状图相同 import plotly.express as px data = px.data.gapminder...在饼图上显示数据标签 圆环图： 圆环图是指饼图中间一定半径的圆部分为空白，设置参数hole=int即可（0-1）。
柱状图（条形图） 3. 散点图 4. 点图 5. 阶梯图 6. 饼图 7. 直方图 8. 面积图 9. 地图 10. 其他 0....柱状图（条形图） 柱状图没有特殊的关键字参数，一般分为柱状图和堆叠柱状图，默认是柱状图。..., # 堆叠柱状图 alpha=0.6) 默认情况下，x轴的值就是数据索引列的值，我们也可通过指定参数x来设置x轴；另外，我们还可以通过关键字kind="barh"或访问器plot_bokeh.barh...上图中我们绘制的是2017年的数据），则无需对y赋值，结果会嵌套显示在一个图中： df_pie.plot_bokeh.pie( x="Partei", colormap=["blue",...面积图 面积图嘛，提供两种：堆叠或者在彼此之上绘制 stacked：如果为 True，则面积图堆叠；如果为 False，则在彼此之上绘制图。
散点图、折线图、柱状图、条形图、饼图、直方图是非常常用而基础的可视化图。个人认为通过画这几种基础图并调细节是很好的学可视化实践。 ?...簇状柱形图 通过给bottom参数传一个数组，可以画堆叠柱状图：堆叠柱除了等值堆叠之外，还可以等比堆叠，思路就是将每个x对应的柱都做一下数值变换，把柱的高度约束在[0,1]，且堆叠之和为1，height...#堆叠柱状图fig,ax= plt.subplots()ax.bar(df['x'],df['y'],label='Men')ax.bar(df['x'],df['z'],bottom=df['y'],...堆叠柱状图绘制 调节width参数使得柱和柱之间的宽度为0，并对数据进行统计在画图，可以用ax.bar()绘制直方图，但也不需要这么复杂，Matplotlib提供了绘制直方图的接口ax.hist(x,bins...生成多个绘图区域 图中代码在全局绘图区域中建立n行、m列的分区绘图区域，并定位到其中一个子图区域。之后ax的用法和前面一致，不赘述。
目录 柱状图 箱线图 密度图 条形图 散点图 折线图 保存绘图 总结 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。...柱状图 柱状图是一个单变量图（注意区分柱状图和条形图），它将一个数值变量分组到各个数值单元中，并显示每个单元中的观察值数量。直方图是了解数值变量分布的一种有用工具。...所用到的方法是df.hist() diamonds.hist(column="carat", # 具体列 figsize=(8,8), # 图片大小...堆积条形图显示每个条形图中另一个变量的分布： carat_table = pd.crosstab(index=diamonds["clarity"],...分组条形图是堆叠条形图的另一种选择，设置stacked=False即可： carat_table.plot(kind="bar", figsize=(8,8),
、散点图等常见图形 从最近简单的柱状图开始，只统计腐败程度、自由度、宽容度、社会支持等几个维度 %matplotlib tk df1=df[:5] df1.plot(‘Country’,[‘Corruption...没关系，我们也可以用所在列的数字来绘制，比如上述4个列分别为7、6、8、5： %matplotlib tk df1=df[:5] df1.plot(‘Country’,[7,6,8,5],kind =...在折线图中，我们要将x轴设置为0到20，y限制为从0到100。...其他高阶用法 可以使用stacked参数来绘制带有条形图的堆叠图。在这里，我们绘制堆叠的水平条，stacked设置为True。 ? 将grid参数设置为True，可以给图表加入网格。 ?...有了subplot参数还可以绘制子图，根据需要指定行数和列数以及绘图的数量。 ? 在上面的子图中，我们没有给子图添加标题。
散点图等常见图形 从最近简单的柱状图开始，只统计腐败程度、自由度、宽容度、社会支持等几个维度 %matplotlib tk df1=df[:5] df1.plot(‘Country’,[‘Corruption...没关系，我们也可以用所在列的数字来绘制，比如上述4个列分别为7、6、8、5： %matplotlib tk df1=df[:5] df1.plot(‘Country’,[7,6,8,5],kind =...在折线图中，我们要将x轴设置为0到20，y限制为从0到100。...其他高阶用法 可以使用stacked参数来绘制带有条形图的堆叠图。在这里，我们绘制堆叠的水平条，stacked设置为True。 ? 将grid参数设置为True，可以给图表加入网格。 ?...有了subplot参数还可以绘制子图，根据需要指定行数和列数以及绘图的数量。 ? 在上面的子图中，我们没有给子图添加标题。
02 绘制柱状图、散点图等常见图形 从最近简单的柱状图开始，只统计腐败程度、自由度、宽容度、社会支持等几个维度 %matplotlib tk df1=df[:5] df1.plot('Country',...没关系，我们也可以用所在列的数字来绘制，比如上述4个列分别为7、6、8、5： %matplotlib tk df1=df[:5] df1.plot('Country',[7,6,8,5],kind =...在折线图中，我们要将x轴设置为0到20，y限制为从0到100。...04 其他高阶用法 可以使用stacked参数来绘制带有条形图的堆叠图。在这里，我们绘制堆叠的水平条，stacked设置为True。 ? 将grid参数设置为True，可以给图表加入网格。 ?...有了subplot参数还可以绘制子图，根据需要指定行数和列数以及绘图的数量。 4行3列 ? 3行4列 ? 在上面的子图中，我们没有给子图添加标题。
，看看哪个产区的葡萄酒品种多： 先将plot需要的参数打包成一个字典，然后在使用**解包（防止传进去的成为一个参数） 上面的图表说明加利福尼亚生产的葡萄酒比其他省都多 也可以折算成比例, 计算加利福尼亚葡萄酒占总数的百分比... : 条形图(柱状图)非常灵活： 高度可以代表任何东西，只要它是数字即可 每个条形可以代表任何东西，只要它是一个类别即可。... 直方图看起来很像条形图， 直方图是一种特殊的条形图，它可以将数据分成均匀的间隔，并用条形图显示每个间隔中有多少行， 直方图柱子的宽度代表了分组的间距，柱状图柱子宽度没有意义 直方图缺点：将数据分成均匀的间隔区间...，所以它们对歪斜的数据的处理不是很好： 在第一个直方图中，将价格>200的葡萄酒排除了。...堆叠图（Stacked plots） 展示两个变量，除了使用散点图，也可以使用堆叠图 堆叠图是将一个变量绘制在另一个变量顶部的图表 接下来通过堆叠图来展示最常见的五种葡萄酒 从结果中看出，最受欢迎的葡萄酒是
堆叠条形图用于显示数据集子组。...堆叠柱状图将每个柱子进行分割以显示相同类型下各个数据的大小情况。 分类： 堆积柱状图： 比较同类别各变量和不同类别变量总和差异。 百分比堆积柱状图： 适合展示同类别的每个变量的比例。...这是堆叠条形图的类型，其中每个堆叠条形显示其离散值占总值的百分比。...数据的并排比较在图标的列或行中完成。这是为了将每个类别相互比较。 plotly code 在 plotly 中，标记符号可以与 graph_objs Scatter 一起使用。...当然了，在小提琴图中，我们可以获取与箱形图中相同的信息。 中位数（小提琴图上的一个白点) 四分位数范围（小提琴中心的黑色条）。
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“双轴图”，等等。...请注意：【条形图】在不同的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的另一种称呼。而更多时候条形图我们可理解为专指横向的柱状图。...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。...图中左侧为现在的最高税率 35%，右侧则是第二年 1 月 1 日的最高税率 39.6%。 图片 看这幅图时，你对未来减税政策结束有什么看法？或许担心税率的大幅提升？让我们仔细看看。...这意味着条形图理论上应该向下延伸到页面的底部。事实上，按图中的画法，视觉增长达到了 460% [条形图的高度是 35-34=1 和 39.6-34=5.6，所以（5.6-1)/1=460%〕。
有以下几种图表类型，展示数据的组成： 饼状图 堆叠条形图 堆叠柱形图 面积图 瀑布图 3. 是否需要了解数据的分布？ 分布图表能够帮助我们清晰的理解正常趋势、正常范围和异常值。...y轴起始为0，可以显示各柱状的数值。 2）条形图 条形图基本上是水平的柱形图，可以用于避免在超过10个项目进行比较时产生杂乱。这种图表类型也可用于显示负数。...6）堆叠条形图 这种图表用于比较多个不同的数据集，并显示每个被比较的数据集的组成。 设计堆叠条形图的最佳做法： 最适用于说明部分和整体的关系。 使用对比色，会使对比更加清晰。...这种图形在寻找异常值或了解数据的分布时，会非常有用。 设计散点图的最佳做法： 尽可能的多包含数据。 启动y轴为0，以便准确地表示数据。 只使用两条趋势线，以便点数据更好理解。...设计甘特图的最佳做法： 迅速的改变甘特图中的条状颜色，以便告诉阅读者参数的关键变化。 可以在甘特图中结合地图和其它图表类型。 看完以上常用图表的介绍，你真的用对了图表吗？
注：在使用条形图和柱形图时x和y的参数传入相反。...堆叠面积图可以用来比较在一个区域内的多个变量，适合展示整体数据的变化趋势。...go.Figure(data=[go.Pie(labels=labels, values=values, hole=0.5)]) fig.show() 瀑布图 瀑布图通常用于表示两个数据点之间的演变过程，在瀑布图中...切记不要把直方图和柱状图混为一谈，在使用的场景上二者是有一定差异的。...fig.update_layout(barmode='overlay') # 设置透明度 fig.update_traces(opacity=0.8) fig.show() 箱线图 箱线图也叫箱形图，通常用于检验异常数据是否存在，在箱线图中有上下两个边界
4）总结 相同点： 柱状图和条形图的数据结构是相同的，都是由「一个分类字段+一个连续数值字段」构成。 当数据的记录数不大于12条，分类字段的字符长度小于5时，此时柱状图和条形图可以互换。...不同点： 柱状图： 若分类字段，恰好是「时间序列」，此时建议使用柱状图，因为柱状图能更好地体现数据随时间的变化情况。 条形图： 若分类字段的字符长度较长，且数据的记录数大于12，此时建议使用条形图。...「柱状图」主要是比较数据的大小，「直方图」是用来展示数据的分布。 映射到X轴上的数据属性不同。 在柱状图中，X轴上的变量是分类数据，例如不同的手机品牌、店铺或网站在售商品的分类。...在直方图中，X轴上是连续的分组区间，这些区间通常表现为数字，且一般情况下组距是相同的，例如将在售商品的价格区间分为的“0-10元，10-20元……”。 宽度代表的意义不同。...在柱状图中，柱子的宽度没有实际的含义，一般为了美观和整齐，会要求宽度相同； 在直方图中，柱子的宽度代表了区间的长度（即组距），根据区间的不同，柱子的宽度可以不同，但其宽度原则上应该为组距的整倍。
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