表格是一种组织和可视化数据的强大方式。然而,无论数据如何组织,数字的大型表格可能难以解释。 有时解释图片比数字容易得多。
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 在制作图表时,你是否会纠结于选择那种图表来展示自己的数据更合适呢?本文就来对易混图表进行一下解析,帮助大家精准制表! 柱形图、条形图有什么不同 柱形图和条形图都是用来体现数据对比的图表。在没有深入分析这两种图表时,人们容易混淆两者的应用场景,认为这两种图表的区别只不过是柱形的方向不同,即一个横向、一个竖向,其实不然。 对这两种图表进行选择时,要从数据特征、展示工具等方面来进行分析,思路如图1所示。 图1 柱形图和条形图的选择分析思路 1.考虑数据名
条形图通过垂直的或水平的条形展示了类别型变量的分布(频数)。函数:barplot(height)
Matplotlib是一个流行的Python库,可以很容易地用于创建数据可视化。然而,设置数据、参数、图形和绘图在每次执行新项目时都可能变得非常混乱和繁琐。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:
SURPLUS:联邦财政预算的盈余(正向)或亏损(负向),按当年国民生产总值的百分比计算。
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。
类似于折线图,但是用宽度相同的条形的高度或长短来表示数据多少的图形,条形图可以横置或纵置。
Severino Ribecca 是一位平面设计师,也是数据可视化的爱好者,他在自己的网站上收录了 60 种可视化图表样式以及它们分别适用于什么样的场景,并且推荐了相应的制作工具。
数据可视化的爱好者Severino Ribecca,他在自己的网站上收录了 60 种可视化图表样式以及它们分别适用于什么样的场景,并且推荐了相应的制作工具。
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。
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。 01 关联 (Correlation) 关联图表用于可视化2个或更多变量之间的关系。也就是说,一个变量如何相对于另一个变化。 1、散点图(Scatter plot) 散点图是用于研究两个变量之间关系的经典的和基本的图表。如果数据中有多个组,则可能需要以不同颜色可视化每个组。在 matplotlib 中,您可以使用 plt.scatte
相比于浩如烟海的数据表格,大部分人还是更喜欢视觉资料,这一点已不足为奇。也是出于这个原因,人们通常才会在学术论文的前几页加上一张图表,并且清楚地标记上各种注释。
my_font = font_manager.FontProperties(fname = "C:/Windows/Fonts/simsun.ttc",size=14)
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/
本篇教程,内容十分丰富,虽然是单篇,大家务必多多练习,可以充当一周的学习内容,静下心来慢慢吸收。
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。
下面这四组数据是由统计学家Francis Anscombe在1973年精心构建的。大家直观地看这四组数据,能否看出什么规律呢?
本文总结了在数据分析和可视化中最有用的 50 个 Matplotlib 图表。这些图表列表允许您使用 python 的 matplotlib 和 seaborn 库选择要显示的可视化对象。
本文总结了在数据分析和可视化中最有用的 50 个 Matplotlib 图表。这些图表列表可以使用 python 的 matplotlib 和 seaborn 库选择要显示的可视化对象。
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。
在R语言里我们可以利用dotchart(x, labels=, groups=, gcolor=, cex=)函数来绘制点图,参数x是一组数值型向量,labels这个参数则是代表x中每个值的标签,其数据类型也是向量,这两个是基本参数。除此以外,groups参数可以对x进行分组,gcolor指定各个组的颜色,而cex则可以控制标签的尺寸。在这里我们仍将使用R内置的mtcars数据集来演示。
对于定量数据,要想了解其分布形式是对称的还是非对称的、发现某些特大或特小的可疑值,可做出频率分布表、绘制频率分布直方图、绘制茎叶图进行直观分析;对于定性数据,可用饼图和条形图直观地显示其分布情况。
这篇博客将介绍python中可视化比较棒的3D绘图包,pyecharts、matplotlib、openpyxl。基本的条形图、散点图、饼图、地图都有比较成熟的支持。
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。
1. 明确要研究的问题 2. 选择需要使用什么图形(折线图、直方图……)来呈现 3. 准备相应的数据 4. 绘制图形和完善美化图形
数据可视化是数据分析过程中探索性分析的一部分内容,可以直观展示数据集数据所具有的的特征和关联关系等。R语言不仅提供了基本的可视化系统graphics包,简单的图+修饰,例如:plot、 hist(条形图)、 boxplot(箱图)、 points 、 lines、 text、title 、axis(坐标轴)等;还提供了更加高级的图形系统lattice和ggplot2.
参考链接: Python | 使用XlsxWriter模块在Excel工作表中绘制饼图
导读:上篇Tableau可视化之多变折线图一文中,介绍了Tableau折线图的几种花样作图方法,今天本文继续就另一个基本可视化图表——条形图的制图及变形进行介绍。
在对数据的质量进行分析后,接下来就可以对数据的特征进行分析和计算,也可以通过绘制图表对数据的特征进行展示。数据的特征分析通过有以下几种方式:分布分析、对比分析、统计量分析、周期性分析、贡献度分析(帕累托分析)、相关性分析、正态性检验。
条形图以矩形条的形式呈现数据的类别,其宽度和高度与它们表示的值成比例。本文将展示如何创建一个垂直条形图,其中矩形的高度将代表每个类别的值。
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R 的基础绘图系统由 Ross Ihaka 编写,功能非常强大,主要由 graphics 包和 grDevices 包组成,它们在启动 R 时会自动加载。基础绘图系统中有两类函数,一类是高水平作图函数,另一类是低水平作图函数。
绘图是数据分析工作中的重要一环,是进行探索过程的一部分。Matplotlib是当前用于数据可视化的最流行的Python工具包之一,它是一个跨平台库,用于根据数组中的数据制作2D图,主要用于绘制一些统计图形,例如散点图、条形图、折线图、饼图、直方图、箱型图等。
缺失值处理是一个数据分析工作者永远避不开的话题,如何认识与理解缺失值,运用合适的方式处理缺失值,对模型的结果有很大的影响。本期Python数据分析实战学习中,我们将详细讨论数据缺失值分析与处理等相关的一系列问题。
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
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?
ggplot2是R语言中四大著名绘图框架之一,且因为其极高的参数设置自由度和图像的美学感,即使其绘图速度不是很快,但丝毫不影响其成为R中最受欢迎的绘图框架;ggplot2的作者是现任Rstudio首席科学家的Hadley Wickham,ggplot2基于Leland Wilkinson在Grammar of Graphics(图形的语法)中提出的理论,取首字母缩写再加上plot,于是得名ggplot,末尾的2是因为Hadley写包的一个习惯——对先前的版本不满意便写一个新版本的名称不变仅在末尾加上2,如reshape2等;
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。
还记得前段时间看过一篇文章,就是调查大家疫情期间都干了什么,有一条是疫情期间终于弄清楚了PDF和CDF的区别。PDF、PMF、CDF这几个概念确实很容易混淆。今天就来捋一捋这几个概念。
DeeperMan | 作者 InfoQ | 来源 https://xie.infoq.cn/article/7c2951aeebab01a95b03341bf ---- 1 写在前面的话 在当今企业纷纷推动数字化运营的背景下,“No Data, No BB”成了职场人的口头禅。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。 有人说,数据分析报告,不就是一堆的饼图、柱状图、散点图放到PPT上
安德鲁·阿伯拉(Andrew Abela)制作的《这份指南》(This Guide)是思考图表类型的一个很好的起点,但不要把它用作决策引擎。并不是人人都同意他对图表类型的组织方式,层级结构并且其中并未包含所有有效的图表类型。
点阵图表 (Dot Matrix Chart) 以点为单位显示离散数据,每种颜色的点表示一个特定类别,并以矩阵形式组合在一起。
安德鲁·阿伯拉(Andrew Abela)制作的《这份指南》(This Guide)是思考图表类型的一个很好的起点,但不要把它用作决策引擎。并不是人人都同意他对图表类型的组织方式,层级结构也并未包含所有有效的图表类型。
Destiny,某物流公司数据产品经理,目前从事数据平台搭建和可视化相关的工作。持续学习中,期望与大家多多交流数据相关的技术和实际应用,共同成长。
读写文件 getwd() # 获取当前路径 setwd() # 设置当前路径 读写csv data <- read.csv('input.csv') print(data) print(is.data.frame(data)) print(ncol(data)) print(nrow(data)) print(max(data$score)) person = subset(data,score == min(score)) print(person) write.csv(person,"output.cs
1.描述性分析主要是对所收集的数据进行分析,得出反映客观现象的各种数量特征的一种分析方法,它包括数据的集中趋势分析、数据离散程度分析、数据的频数分布分析等,描述性分析是对数据进一步分析的基础。
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。
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