第一部分：点图 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...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。...# 按照mpg进行排序, 利用cylinder这个变量进行分组和上色 # cylinder是指汽车的气缸数 # 这里需要新建变量color用来存储颜色信息 x 条形图 在R中我们可以使用barplot(height)函数来绘制条形图，这里height可以是一个向量或者矩阵。如果是一个向量的话，则它的值就决定了每一个条带的高度。...条形图的绘制不必非得是计数或者频数类数据。你可以使用均值、中位数和标准差等来绘制条形图，将aggregate()函数的结果传递到条形图barplot()里。 2.
plt.ylim(0, 100) plt.plot(x, y, color='green') plt.pause(0.01)plt.show()输出：同样，pause()函数也可以用于在各种图形中创建动画...frames=np.arange(0, 10, 0.1), interval=10)plt.show()输出： Python中的条形图追赶动画在这个例子中...：在这个例子中，我们使用随机函数在Python中创建了一个动画散点图。...通过迭代animation_func，在每次迭代时绘制随机的x和y坐标值。...：在这个例子中，我们使用城市数据集中最高人口的城市创建了一个条形图竞赛动画。
在 Python 中创建条形图追赶动画 方法一：使用 pause() 函数 方法二：使用 FuncAnimation() 函数 线性图动画： Python 中的条形图追赶动画 Python...中的散点图动画： 条形图追赶的水平移动： 评论区抽粉丝送书啦 使用 Matplotlib 创建动画有两种方法： 使用 pause() 函数 使用 FuncAnimation() 函数 方法一：使用...pause() 函数 在暂停（）的matplotlib库的pyplot模块在功能上用于暂停为参数提到间隔秒。...在此示例中，我们将创建一个简单的条形图动画，它将显示每个条形的动画。...： 在这个例子中，我们将使用随机函数在 python 中动画散点图。
条形图的离散数据是分类数据，针对的是单一类别中的数量多少，而不会显示数值在某时间段内的持续发展。...12、多组条形图 多组条形图也称为「分组条形图」或「复式条形图」，是条形图的变种。...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。...跟折线图一样，面积图可显示某时间段内量化数值的变化和发展，最常用来显示趋势，而非表示具体数值。 两种较常用的面积图是分组式面积图和堆叠式面积图。...分组式面积图在相同的零轴开始，而堆叠式面积图则从先前数据系列的最后数据点开始。
在R语言的ggplot2包中，读者可以借助于geom_bar函数轻松地绘制条形图。对于条形图大家对其的印象是什么呢？又见过哪些种类的条形图呢？在本篇文章我将带着各位网友说道说道有关条形图的哪些品种。...，有两点需要说明，一方面，在ggplot2绘图过程中均采用图层思想，将多个图形进行叠加和设置；另一方面，图层思想是通过代码中的加号（+）表现出来的。...在实际应用中，对于单离散变量和单数值变量的条形图，右图会更加受欢迎，因为它更加直观（借助于排序可以迅速地发现柱子的最高、最低及差异；借助于数值标签可以明确地得知各离散水平下的具体值；借助于参考线可以比较哪些水平值高于平均水平...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。
一个堆叠条形图可视化的例子 在上面说到堆叠条形图的时候，我们说到，由于内部比例相对变化的问题。所以不建议用堆叠的条形图来可视化时间序列的数据。但是如果只有两个分组的话，那么就可以使用堆叠的条形图了。...例如在观察一个地方一段时间男女比例构成的时候，我们就可以使用堆叠的条形图的。 ? 对于一个连续性多分组的比例数据，如果使用堆叠的条形图的话，会是很多并排的条形，可视化效果不好。...这个时候我们就可以使用堆叠密度图来进行可视化。 例如我们在可视化健康状态和年龄的时候，其中年龄可以当作连续性变量，如下图所有，利用堆叠密度图的可视化效果还是不错的。...将比例分别可视化为总体的一部分 并排条形图的问题是，它们无法清晰地看到各个亚组相对于整体的变化，而堆叠式条形图的问题在于，由于它们具有不同的基线，因此无法轻松比较不同的条形图。...从上图可以看出，从绝对意义上讲，健康状况良好或良好的人数在30-40岁之前下降，而健康状况良好的人数在各个年龄段都保持大致恒定。
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。...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...极坐标 着色和分组标识： import plotly.express as px df = px.data.wind() fig = px.scatter_polar(df, r="frequency...着色和分组标识 雷达图： # 雷达图 import plotly.express as px df = px.data.wind() fig = px.line_polar(df, r="frequency
前面给大家简单介绍了 ☞【R语言】R中的因子（factor） 今天我们来结合具体的例子给大家讲解一下因子在临床分组中的应用。 我们还是以TCGA数据中的CHOL（胆管癌）这套数据为例。...关于这套临床数据的下载可以参考 ☞如何从TCGA数据库下载RNAseq数据以及临床信息(一) 前面我们也给大家介绍过一些处理临床数据的小技巧 ☞【R语言】卡方检验和Fisher精确检验，复现临床paper...IV四个分期 接下来我们试着把组织病理分期从四个组合并成两个组，并转换成因子 方法一、使用gsub函数 前面也给大家介绍过☞R替换函数gsub #删除组织病理学分期末尾的A，B或者C等字母，例如Stage...II","stage III/IV","stage III/IV")) stage 可以得到跟gsub一样的结果 参考资料： ☞【R语言】R中的因子（factor） ☞如何从TCGA数据库下载...RNAseq数据以及临床信息(一) ☞【R语言】卡方检验和Fisher精确检验，复现临床paper ☞R生成临床信息统计表 ☞玩转TCGA临床信息 ☞TCGAbiolinks获取癌症临床信息 ☞肿瘤
例如，将多个并列的类别聚类、形成一组，再在组与组之间进行比较，这种图表叫做“分组柱状图”或“簇状柱形图”。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。...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%〕。...如果我们以 0 作为纵轴起点，条形图按实际高度绘制（35 和 39.6），实际视觉增长只有 13%[ (39.6-35)/35]。 图片
在这里，我们也可以用颜色将数据分组。 ? 线图示例。 以下是线图的实现代码，和散点图的代码结构很相似，只在变量设置上有少许变化。...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。...在下面的堆叠条形图中，我们比较了工作日的服务器负载。通过使用不同颜色的方块堆叠在同一条形图上，我们可以轻松查看并了解哪台服务器每天的工作效率最高，和同一服务器在不同天数的负载大小。
「ggplot2中柱状图基本绘制函数常用geom_bar()」 参数介绍： 「data和mapping是ggplot的基本参数，数据和映射。」..., ymax, xend, yend） 指定数据分组和顺序的映射group和order，另一类是字符串映射。...✦ 数据（Data），最基础的是可视化的数据和一系列图形映射（aesthetic mappings），该映射描述了数据中的变量如何映射到可见的图形属性。...「position：」 位置调整，有效值是stack、dodge和fill，默认值是stack（堆叠），是指两个条形图堆叠摆放，dodge是指两个条形图并行摆放，fill是指按照比例来堆叠条形图，每个条形图的高度都相等...image.png 数据调整及误差线增加 在ggplot2中可以直接结合stat_summary函数快速进行数据统计->链接 所以stat可以设置为summary,将柱状图的高度设置为各组的均值并联合stat_summary
在这里，我们也可以用颜色将数据分组。 线图示例。 以下是线图的实现代码，和散点图的代码结构很相似，只在变量设置上有少许变化。...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。...在下面的堆叠条形图中，我们比较了工作日的服务器负载。通过使用不同颜色的方块堆叠在同一条形图上，我们可以轻松查看并了解哪台服务器每天的工作效率最高，和同一服务器在不同天数的负载大小。
条形图的离散数据是分类数据，针对的是单一类别中的数量多少，而不会显示数值在某时间段内的持续发展。...多组条形图 多组条形图也称为「分组条形图」或「复式条形图」，是条形图的变种。 多组条形图通常用来将分组变量或类别与其他数据组进行比较，也可用来比较迷你直方图，每组内的每个条形将表示变量的显著间隔。...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。...跟折线图一样，面积图可显示某时间段内量化数值的变化和发展，最常用来显示趋势，而非表示具体数值。 两种较常用的面积图是分组式面积图和堆叠式面积图。...分组式面积图在相同的零轴开始，而堆叠式面积图则从先前数据系列的最后数据点开始。
条形图的离散数据是分类数据，针对的是单一类别中的数量多少，而不会显示数值在某时间段内的持续发展。...多组条形图 ? 多组条形图也称为「分组条形图」或「复式条形图」，是条形图的变种。...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。...跟折线图一样，面积图可显示某时间段内量化数值的变化和发展，最常用来显示趋势，而非表示具体数值。 两种较常用的面积图是分组式面积图和堆叠式面积图。...分组式面积图在相同的零轴开始，而堆叠式面积图则从先前数据系列的最后数据点开始。
我们可以使用分组或者堆叠的条形图来进行展示。同时也可以把两个类别映射到X和Y轴上，这样就得到了热图来进行展示了。 ?...脊线图 (峰峦图， Ridgeline plots) 可以替代小提琴图，并且在可视化随时间变化的分布时通常很有用。 ? 3 比例 我们使用饼图、并排的条形图以及堆叠的条形图来可视化比例。...堆叠的条形图对于每一部分的比较不是很容易区分，但是在比较多组比例的时候很有用。 ? 如果要进行多组比较的时候，这个时候饼图的空间往往就不够了。这个时候如果分组比较少的话，分组的条形图可以使用的。...另外，堆叠的条形图基本使用所有情况，如果是比例沿连续性变量进行变化的时候，使用堆叠的密度图是可以的。 ?...地图可以获取地球上的坐标并将其投影到平坦的表面上，这样地球上的形状和距离就可以用2D表示中的形状和距离来近似表示。此外，我们可以根据数据为地图中的区域着色，从而显示不同区域中的数据值。
bar3(Y,Z) 在 Y 指定的位置绘制 Z 中各元素的条形图，其中 Y 是为垂直条形定义 y 值的向量。y 值可以是非单调的，但不能包含重复值。...'detached' 在 x 方向上将 Z 中的每一行的元素显示为一个接一个的单独的块。 'grouped' 显示 n 组的 m 个垂直条，其中 n 是行数，m 是 Z 中的列数。...例如，使用 'r' 表示红色条形。可将 color 指定为下列值之一：'r'、'g'、'b'、'c'、'm'、'y'、'k' 或 'w'。 bar3(ax,...)...load count.dat Z = count(1:10,:); width = 0.5; figure bar3(Z,width) title('Bar Width of 0.5') 分组样式的三维条形图...通过指定样式选项为 stacked 对 Z 每行元素进行堆叠。
我们将看到三种不同类型的条形图：常规条形图、分组条形图和堆叠条形图。在我们进行的过程中，请查看下图中的代码。 常规的条形图如下面的第一个图所示。...在' barplot() '函数中，' xdata '表示x轴上的标记，' ydata '表示y轴上的条高。误差条是以每个栏为中心的一条额外的线，用来显示标准差。 分组条形图允许我们比较多个分类变量。...然后我们循环遍历每一组，对于每一组，我们在x轴上画出每一个刻度的横杠，每一组也用颜色进行编码。 堆叠的条形图对于可视化不同变量的分类构成非常有用。在下面的堆叠条形图中，我们比较了每天的服务器负载。...通过使用颜色编码，我们可以很容易地看到和理解哪些服务器每天的工作量最大，以及负载与其他服务器的负载相比如何。其代码遵循与分组条形图相同的样式。...我们循环遍历每一组，但是这次我们在旧的条形图上绘图，而不是在它们旁边画新条形图。 ? 常规条形图 ? 分组条形图 ?
要是有兴趣还等不及更新的话，可以直接看原版书籍：https://serialmentor.com/dataviz/ 我们经常需要把一个整体按照某一个标准来进行分组，进而来观察不同分组所占的比例。...同样的，我们可以在矩形上执行相同的步骤，结果是堆积的条形图。我们可以根据矩形是垂直还是水平分为，垂直堆叠的条形图或水平堆叠的条形图。 ? 进一步的，我们还可以将?...的条形图的每一个小部分并排放置，而不是将它们堆叠在一起。这种可视化功能可以更轻松地对这三个组进行直接比较。但是，在并排的条形图中，每个条形与总数的关系在视觉上并不明显。 ?...一个并排条形图的例子 我们在上面提到过说，对于并排的条形图在进行不同比例之间的变化的比较时以及时间序列比较时是具有优势的。这里我们就用一个例子来说明这样可视化的好处。...该可视化显示出，从2015年到2017年，A公司和B公司都增加了市场份额，而D公司和E公司都减少了市场份额。它还表明，市场份额在2015年从A公司到E公司依次增加，并在2017年同样下降。 ?
carcinoma patients with liver transplantation》中的配图，尽量复现，顺便以此夯实R语言基础操作。...（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。
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