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在直方图中绘制仓位对，以便与海运进行比较

，可以通过以下步骤完成：

理解直方图：直方图是一种统计图表，用于展示数据的分布情况。它将数据分成若干个区间（也称为“箱子”或“柱”），并统计每个区间内数据的频数或频率。直方图的横轴表示数据的范围或类别，纵轴表示频数或频率。
确定仓位对数据：仓位对是指在海运中货物的存放位置，可以根据具体情况选择不同的仓位对进行比较。例如，可以比较不同船只的仓位利用率，或者比较不同货物类型的仓位占比等。
数据收集和整理：收集与仓位对相关的数据，并将其整理成适合绘制直方图的格式。确保数据准确、完整，并按照一定的分类方式进行组织。
选择合适的直方图类型：根据数据的特点和目的，选择合适的直方图类型。常见的直方图类型包括单变量直方图、分组直方图、堆叠直方图等。根据需要，可以选择合适的直方图类型来展示仓位对数据的分布情况。
绘制直方图：使用前端开发技术，如HTML、CSS和JavaScript，结合数据可视化库（如D3.js、ECharts等），根据整理好的数据和选择的直方图类型，绘制直方图。确保直方图清晰、易于理解，并提供必要的标签和图例。
比较与海运：通过直方图的对比，可以直观地了解仓位对数据与海运的关系。可以比较不同仓位对的占比、利用率等指标，以评估海运的效率和优势。

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☀️苏州程序大白一文从基础手把手教你Python数据可视化大佬☀️《❤️记得收藏❤️》

如果文章对你有帮助，欢迎关注、点赞、收藏（一键三连）和C#、Halcon、python+opencv、VUE、各大公司面试等一些订阅专栏哦 ️ 承接各种软件开发项目有任何问题欢迎私信...例如这里我们引入一个新的数据集titanic来分析一下泰坦尼克号上不同仓位的乘客的生存率 titanic = sns.load_dataset("titanic") 首先下面看一下柱状图,这张图是可以直观的比较出各个仓位的生存率...绘制单变量分布图 Ploting univariate distributions 单变量分布的常见可视化模式是直方图(histogram)或者KDA(kernel debsity estimate)，...在seaborn中使用的方法是displot()，其中的hist属性控制是否显示直方图(默认开启)，kda属性控制是否显示KDA分布(默认开启),rug属性控制显示刻度(默认关闭)。...,原理也比较简单.

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