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堆叠条形图上的错误条形图,使用plotly或ggplotly

堆叠条形图上的错误条形图是一种数据可视化技术,用于展示多个类别的数据在不同组内的分布情况,并在每个组内显示错误范围。

堆叠条形图是一种显示多个类别数据的常用图表类型,通过将不同类别的数据叠加在一起,可以直观地比较它们在总体上的大小和比例关系。

错误条形图是在每个堆叠条形图的组内添加一个错误范围的图形表示。该错误范围可以表示统计数据中的标准差、置信区间或其他度量指标的变化范围。错误条形图的添加可以提供更全面的数据分析,帮助观察者了解数据的变化情况和可信度。

实现堆叠条形图上的错误条形图可以使用一些数据可视化库,如Plotly或ggplotly。这两个库都提供了丰富的函数和方法,用于创建和定制各种类型的图表。

对于使用Plotly的情况,可以使用其Python库中的Bar图表类型,通过指定错误范围参数来创建堆叠条形图上的错误条形图。具体步骤如下:

  1. 导入必要的库:
代码语言:txt
复制
import plotly.graph_objects as go
  1. 创建堆叠条形图的数据:
代码语言:txt
复制
categories = ['Category 1', 'Category 2', 'Category 3']
group1 = [10, 20, 30]
group2 = [15, 25, 35]
group3 = [5, 10, 15]

data = [group1, group2, group3]
  1. 创建错误范围的数据:
代码语言:txt
复制
error1 = dict(type='data', symmetric=False, array=[1, 2, 3])
error2 = dict(type='data', symmetric=True, value=1)
error3 = dict(type='percent', symmetric=False, array=[0.1, 0.2, 0.3])

errors = [error1, error2, error3]
  1. 创建堆叠条形图的布局:
代码语言:txt
复制
layout = go.Layout(
    barmode='stack'
)
  1. 创建堆叠条形图上的错误条形图:
代码语言:txt
复制
fig = go.Figure()

for i in range(len(categories)):
    fig.add_trace(go.Bar(
        x=categories,
        y=data[i],
        name=f'Group {i+1}',
        error_y=errors[i]
    ))

fig.update_layout(layout)
fig.show()

通过以上代码,就可以在Plotly中创建堆叠条形图上的错误条形图,并根据具体需求进行定制。

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axes.unicode_minus'] = False plot方法默认是折线图,而它还支持以下几类图表类型: ‘line’ : 折线图 (default) ‘bar’ : 柱状图 ‘barh’ : 条形图...当然,在使用引擎前需要先安装对应库。...) 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分布情况,描述数据量一般比较大...color, sym="r+") 横向展示 df.boxplot(vert=False, positions=[1, 4, 5, 6, 8]) 面积图 面积图又称区域图,是将折线图与坐标轴之间区域使用颜色填充

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关于Python可视化Dash工具

as html --与HTML交互相关组件 import plotly.graph_objects as go --plotly底层组件 import plotly.express as...连续折线之间区域被填充; 14、bar:条形图条形图中,每行data_frame表示为矩形标记; 15、timeline:时间轴图 在时间轴图中,每一行数据框都表示为日期类型x轴上矩形标记...16、bar_polar:极坐标条形图 在极坐标条形图中,每一行都data_frame表示为极坐标中楔形标记; 17、violin:小提琴图 在小提琴图中,将data_frame每一行分组成一个曲线标记...)2D分布 z; 33、density_mapbox:Mapbox密度图 在Mapbox密度图中,每一行数据帧都会影响地图上相应点周围区域颜色强度 plotly.graph_objects...dash_html_components和HTML属性有几点重要不同: 1. 在HTML中,style属性是以分号分隔字符串。在Dash中,你可以使用一个字典。

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『数据可视化』一文掌握Pandas可视化图表

axes.unicode_minus'] = False plot方法默认是折线图,而它还支持以下几类图表类型: ‘line’ : 折线图 (default) ‘bar’ : 柱状图 ‘barh’ : 条形图...绘图引擎 通过backend可以指定不同绘图引擎,目前默认是matplotlib,还支持bokeh、plotly、Altair等等。当然,在使用引擎前需要先安装对应库。...条形图 条形图和柱状图其实差不多,条形图就是柱状图横向展示 # 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分布情况,描述数据量一般比较大。...面积图 面积图又称区域图,是将折线图与坐标轴之间区域使用颜色填充,填充颜色可以很好地突出趋势信息,一般颜色带有透明度会更合适于观察不同序列之间重叠关系。

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可以使用Matplotlib创建图,条形图,饼图,直方图,散点图,误差图,功率谱图,干图以及您想要任何其他可视化图!...Plotly(plotly.py)建立在Plotly JavaScript库(plotly.js)基础上,可用于创建基于Web数据可视化效果,这些可视化效果可以在Jupyter笔记本Web应用程序中使用...Plotly提供了40多种独特图表类型,例如散点图,直方图,折线图,条形图,饼图,误差线,箱形图,多轴,迷你图,树状图,3-D图表等。Plotly还提供了等高线图,其中在其他数据可视化库中并不常见。...Ggplot可以使用高级功能创建数据可视化,例如条形图,饼图,直方图,散点图,错误图等。 API。可在单个可视化中添加不同类型数据可视化组件层。...Pygal Pygal与PlotlyBokeh相似,它创建数据可视化图表可以嵌入到网页中,并可以使用Web浏览器访问,但主要区别在于它以SVG形式输出图表或可缩放矢量图形。

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数据可视化设计指南

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