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这些条形图的用法您都知道吗?

y轴(前提是绘图数据已做了统计汇总); position:用于设置条形图的摆放位置,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...(data = df, # 指定绘图数据 # 指定x轴和y轴的变量 mapping = aes(x = Province, y = GDP)) + # 绘制条形图...' # 填充色为铁蓝色 ) + # 删除x轴的标题 labs(x = '')# 绘制有序的条形图 p2 <- ggplot(data = df, # 要求x轴的省份按...如上图所示,使用grid.arrange函数将两张图组合在一个图框内,其中左图是使用geom_bar函数直接生成的原始图形,右图则是在左图的基础上添加了三项功能,分别是条形图的排序(代码中reorder...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。

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科研绘图你值得注意的14个点 (2)

未尝试多种布局的情况下绘制网络图 网络图在科学出版物中十分常见,它们在呈现关系数据时极为有用。然而,网络图的外观(非拓扑结构)对于判断网络图是否有效有着极大的影响。...例如,我在三个时间点上测量了一个响应变量。在接下来的三个图表中,有两个是可以接受的,但有一个却犯了数据可视化的大忌。你能发现问题所在吗? 在点状图和线形图中,数据值是通过在x轴和y轴上的位置来表示的。...而在条形图中,数据值是通过条形与x轴的距离,也就是条形的长度来表示的。 第三个图表没有以0为基线,这导致在第二个时间点的条形长度大约是第一个时间点的三倍。实际上,两者之间的真实均值差异接近1.6倍。...绘制同心圆环图 在这个案例中,我们有三个大类,每个大类下又分为两个小类(类型 I 或类型 II)。 在同心圆环图中,人们可能会误以为数据是通过弧长来表示的,但实际上这种理解是错误的。...中间的堆叠条形图存在问题,主要是因为它试图同时完成两个不同的数据可视化任务。当误差条和点被叠加到堆叠条上时,就不清楚哪些误差条和点正在被比较。

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    《数据可视化基础》第四章:可视化图形推荐

    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。...对于成对的数据,沿x和y轴的变量以相同单位测量,通常添加一条表示x = y的线通常会有所帮助。 ? 对于大量的点,常规的散点图可能会由于点过多,就容易看不清趋势。...另一方面,当我们要可视化两个以上的变量时,我们可以选择以相关图而不是基础原始数据的形式绘制相关系数。 ? 当x轴表示时间或严格增加的变量(例如治疗剂量)时,我们通常绘制线图。

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    数据导入与预处理-拓展-pandas可视化

    折线图 1.1 导入数据 1.2 绘制单列折线图 1.3 绘制多列折线图 1.4 绘制折线图-双y轴 2. 条形图 2.1 单行垂直/水平条形图 2.2 多行条形图 3....画布大小 标题 显示网格线 x轴标签 y轴标签 轴字体大小 df.plot(figsize=(10, 6), # 画布大小 title='标题', # 标题 grid...# plt.legend(loc=4) # 指定图例的位置 plt.show() 输出为: 1.4 绘制折线图-双y轴 折线图–双y轴 A、C、D使用一个y轴,B使用一个y轴 # 折线图|双y轴...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...() 输出为: 4.3 设置渐变色/边缘/边缘宽度 df4.plot.scatter(x="a", # x轴 y="b", # y轴

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    教程 | 5种快速易用的Python Matplotlib数据可视化方法

    如下图所示,均匀分布设置透明度为 0.5,因此我们就能将其叠加在高斯分布上,这允许用户在同一图表上绘制并比较两个分布。 ? 叠加直方图 在叠加直方图的代码中,我们需要注意几个问题。...其次,我们在一个图表上绘制两个直方图,需要保证一个直方图存在更大的透明度。...常规条形图如图 1 所示。在 barplot() 函数中,x_data 表示 x 轴上的不同类别,y_data 表示 y 轴上的条形高度。误差条形是额外添加在每个条形中心上的线,可用于表示标准差。...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。

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    5 种快速易用的 Python Matplotlib 数据可视化方法

    如下图所示,均匀分布设置透明度为 0.5,因此我们就能将其叠加在高斯分布上,这允许用户在同一图表上绘制并比较两个分布。 叠加直方图 在叠加直方图的代码中,我们需要注意几个问题。...其次,我们在一个图表上绘制两个直方图,需要保证一个直方图存在更大的透明度。...常规条形图如图 1 所示。在 barplot() 函数中,x_data 表示 x 轴上的不同类别,y_data 表示 y 轴上的条形高度。误差条形是额外添加在每个条形中心上的线,可用于表示标准差。...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。

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    一文掌握Pandas可视化图表

    数据源选择 这里是指坐标轴的x、y轴数据,对于Series类型数据来说其索引就是x轴,y轴则是具体的值;对于Dataframe类型数据来说,其索引同样是x轴的值,y轴默认为全部,不过可以进行指定选择。...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 # 指定多个Y df.plot(x=...# 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...(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

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    『数据可视化』一文掌握Pandas可视化图表

    数据源选择 这里是指坐标轴的x、y轴数据,对于Series类型数据来说其索引就是x轴,y轴则是具体的值;对于Dataframe类型数据来说,其索引同样是x轴的值,y轴默认为全部,不过可以进行指定选择。...选择X列为x轴,B、C列为y轴数据 # 指定多个Y df.plot(x='X',y=['B','C']) ?...# 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...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。...其他图表类型 在常见图表中,有密度图和六边形箱型图 绘制过程报错,暂时没有解决(本机环境:pandas1.3.1) 本节主要介绍散点矩形图、安德鲁曲线等,更多资料大家可以查阅官方文档了解 https:/

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    可视化图表样式使用大全

    弧线图 (Arc Diagram) 是二维双轴图表以外另一种数据表达方式。在弧线图中,节点将沿着 X轴放置,然后再利用弧线表示节点与节点之间的连接关系。 弧线图适合用来查找数据共同出现的情况。...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,并会被划分成段...误差线总是平行于定量标尺的轴线,可以是垂直或水平显示(取决于定量标尺是在 Y 轴还是 X 轴上)。 推荐的工具有:AnyChart、Highcharts、plotly、Vega。 树形结构图 ?...每个烛台符号沿着 X 轴上的时间刻度绘制,显示随着时间推移的交易活动。 但是,蜡烛图只能显示开盘价和收盘价之间的关系,而非两者之间所发生的事件,因此也无法用来解释交易波动的缘由。...在绘制记数符号图表时,将类别、数值或间隔放置在同一个轴或列(通常为 Y 轴或左侧第一列)上。每当出现数值时,在相应的列或行中添加记数符号。

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    常用60类图表使用场景、制作工具推荐!

    弧线图 弧线图 (Arc Diagram) 是二维双轴图表以外另一种数据表达方式。在弧线图中,节点将沿着 X轴放置,然后再利用弧线表示节点与节点之间的连接关系。...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...误差线总是平行于定量标尺的轴线,可以是垂直或水平显示(取决于定量标尺是在 Y 轴还是 X 轴上)。 推荐的工具有:AnyChart、Highcharts、plotly、Vega。...每个烛台符号沿着 X 轴上的时间刻度绘制,显示随着时间推移的交易活动。 但是,蜡烛图只能显示开盘价和收盘价之间的关系,而非两者之间所发生的事件,因此也无法用来解释交易波动的缘由。...在绘制记数符号图表时,将类别、数值或间隔放置在同一个轴或列(通常为 Y 轴或左侧第一列)上。每当出现数值时,在相应的列或行中添加记数符号。

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    60 种常用可视化图表,该怎么用?

    弧线图 弧线图 (Arc Diagram) 是二维双轴图表以外另一种数据表达方式。在弧线图中,节点将沿着 X轴放置,然后再利用弧线表示节点与节点之间的连接关系。...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...误差线总是平行于定量标尺的轴线,可以是垂直或水平显示(取决于定量标尺是在 Y 轴还是 X 轴上)。 推荐的工具有:AnyChart、Highcharts、plotly、Vega。...每个烛台符号沿着 X 轴上的时间刻度绘制,显示随着时间推移的交易活动。 但是,蜡烛图只能显示开盘价和收盘价之间的关系,而非两者之间所发生的事件,因此也无法用来解释交易波动的缘由。...在绘制记数符号图表时,将类别、数值或间隔放置在同一个轴或列(通常为 Y 轴或左侧第一列)上。每当出现数值时,在相应的列或行中添加记数符号。

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    60种常用可视化图表的使用场景——(上)

    3、弧线图 弧线图 (Arc Diagram) 是二维双轴图表以外另一种数据表达方式。在弧线图中,节点将沿着 X轴放置,然后再利用弧线表示节点与节点之间的连接关系。...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...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。...误差线总是平行于定量标尺的轴线,可以是垂直或水平显示(取决于定量标尺是在 Y 轴还是 X 轴上)。 推荐的工具有:AnyChart、Highcharts、plotly、Vega。...30、径向条形图 径向条形图是在极坐标系上绘制的条形图。 虽然看起来很美观,但径向条形图上条形的长度可能会被人误解。 推荐制作工具有:AnyChart。

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    图表解析系列之柱状图

    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 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。 图片 双轴图(组合图) 双轴图的指标分为左侧指标和右侧指标,对应的坐标轴分别为坐标 Y 轴的左轴(主轴)和右轴(副轴)。...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

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    matlab中绘制三维柱状图bar3函数的使用方法

    bar3 - 绘制三维条形图 此 MATLAB 函数 绘制三维条形图,Z 中的每个元素对应一个条形图。如果 Z 是向量,y 轴的刻 度范围是从 1 至 length(Z)。...详细解释 bar3 绘制三维条形图。 bar3(Z) 绘制三维条形图,Z 中的每个元素对应一个条形图。如果 Z 是向量,y 轴的刻度范围是从 1 至 length(Z)。...如果 Z 是矩阵,则 y 轴的刻度范围是从 1 到 Z 的行数。 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。...如果 Z 是矩阵,则 Z 中位于同一行内的元素将出现在 y 轴上的相同位置。 bar3(...,width) 设置条形宽度并控制组中各个条形的间隔。默认 width 为 0.8,条形之间有细小间隔。...'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。

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    你知道怎么用Pandas绘制带交互的可视化图表吗?

    导入库后,在DataFrames和Series上就新添加了一个绘图方法plot_bokeh()。...y 标签 logx / logy : 在 x/y 轴上设置对数刻度 xticks / yticks : 设置轴上的刻度 color:为绘图定义颜色 colormap:可用于指定要绘制的多种颜色 hovertool...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来进行条形图绘制...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。..., ) 非堆叠面积图 当我们使用normed关键字对图进行规范时,还可以看到这种效果: df_energy.plot_bokeh.area( x="Partei", stacked

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    图表(Chart & Graph)你真的用对了吗?

    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。...设计条形图的最佳做法: 图表中使用对比色,高亮特殊有意义的数据。 使用垂直标签,提高数据可读性。 X轴起始为0,可以显示各柱状的数值。...4)双轴图 双轴图可用于显示双Y轴的数据。这种图形由三个数据集组成,两个Y轴数据,一个X轴数据。主要用于显示两个Y轴随X轴变化时的相关性。...5)面积图 面积图基本上是一条线图,但X轴和线之间的空间用颜色或图案填充,用于显示局部和整体的关系,可以帮助分析总体趋势和单个数据趋势。...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。

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    5个快速而简单的数据可视化方法和Python代码

    我们将x轴和y轴数据传递给函数,然后将它们传递给“ax.scatter()”来绘制散点图。我们还可以设置点大小、点颜色和透明度。你甚至可以把y轴设成对数刻度。然后,为该图设置标题和轴标签。...根据这个范围和所需的箱子数量,我们实际上可以计算出每个箱子的宽度。最后,我们在同一块图上绘制两个直方图,其中一个稍微透明一些。...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。

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