文/黄成甲 频率分析 频率分析主要通过频数分布表、条形图和直方图，以及集中趋势和离散趋势的各种统计量来描述数据的分布特征，以便我们队数据的分布特征形成初步的认识，才能发现隐含在数据背后的信息，为后续数据分析提供方向和依据...，也可用于分析分类变量； （2）描述分析无相应统计图绘制输出，并且提供计算的统计量也相对较少。...它的原理是从数据的不同角度综合进行分组细分，以进一步了解数据的构成、分布特征，它是描述分析常用方法之一。类似于EXcel的数据透视表。...数据报表制作 常见的表格类型有叠加表、交叉表和嵌套表。 （1）叠加表 同一张表中有多个同类变量的描述分析结果，可以简单地理解为对每个变量分别做同样的分析，然后将结果拼接在一起。 ?...交叉表示意图 （3）嵌套表 它是指多个变量放置在同一个表格维度中，也就是说，分析维度是由两个及以上变量的各种类别组合而成的。嵌套表主要应用在需要展现较多的统计指标时，能够使结果更为美观和紧凑。 ?
我们称之为分布表。 分布显示了所有变量的值，以及每个变量的频率。 条形图 条形图是可视化类别分布的熟悉方式。 它为每个类别显示一个条形。 条形的间隔相等，宽度相同。...每个条形的长度与相应类别的频率成正比。 我们使用横条绘制条形图，因为这样更容易标注条形图。 所以Table的方法称为barh。 它有两个参数：第一个是类别的列标签，第二个是频率的列标签。...组合分类数据 为了构造icecream表，有人不得不查看 30 个冰淇淋盒子，并计算每种口味的数量。 但是，如果我们的数据还没有包含频率，我们必须在绘制条形图之前计算频率。...在本节中，我们将看到如何叠加绘图，即将它们绘制在单个图形中，拥有同一对坐标轴 为了使重叠有意义，重叠的图必须表示相同的变量并以相同的单位进行测量。...usa_ca.barh('Ethnicity') 虽然绘制叠加的条形图非常简单，但是我们可以在这个图表上找到太多的信息，以便能够理清种群之间的相似性和差异性。
ggplot2绘图系统 ggplot2初识 更多下期详解 引言 不同类型变量常用的图表 连续数值变量 一个数值变量可以用：柱状图，点图，箱图 两个数值变量可以用：散点图 分类变量 一个分类变量的可视化：频率表...，条形图 两个分类变量的可视化：关联表，相对频率表，分段条形图 一个分类变量一个数值变量： 分类箱图、条形图 1 Lattice绘图系统 特点：一次成图；适用于关系变量间的交互：在变量z的不同水平，变量...y如何随变量x变化。...1.3 面板函数 自定义面板的各个选项，然后在绘制图形的函数中调用即可 示例4：panel面板函数设置 mypanel = function(x,y){ panel.abline...2 ggplot2绘图系统 ggplot2将数据、数据到图形要素的映射以及图形要素绘制分离，然后按图层叠加的方式作图，通过+进行叠加。
参考链接： Python | 使用XlsxWriter模块在Excel工作表中绘制饼图 导读：对数据进行质量分析以后，接下来可通过绘制图表、计算某些特征量等手段进行数据的特征分析。 ...第四步：列出频率分布表。第五步：绘制频率分布直方图。 遵循的主要原则如下： 各组之间必须是相互排斥的。各组必须将所有的数据包含在内。各组的组宽最好相等。 ...表3-2是菜品“捞起生鱼片”在2014年第二个季度的销售数据，绘制销售量的频率分布表、频率分布图，对该定量数据做出相应的分析。 ▲表3-2 “捞起生鱼片”的销售情况 1....▲表3-3 分布区间 4. 绘制频率分布直方表 根据分组区间得到如表3-4所示的频率分布表。 其中，第1列将数据所在的范围分成若干组段，其中第1个组段要包括最小值，最后一个组段要包括最大值。...绘制频率分布直方图 若以2014年第二季度“捞起生鱼片”这道菜每天的销售额组段为横轴，以各组段的频率密度（频率与组距之比）为纵轴，表3-4中的数据可绘制成频率分布直方图，如代码清单3-3所示。
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。...第四步：列出频率分布表。 第五步：绘制频率分布直方图。 遵循的主要原则如下： 各组之间必须是相互排斥的。 各组必须将所有的数据包含在内。 各组的组宽最好相等。...表3-2是菜品“捞起生鱼片”在2014年第二个季度的销售数据，绘制销售量的频率分布表、频率分布图，对该定量数据做出相应的分析。 ? ▲表3-2 “捞起生鱼片”的销售情况 1....▲表3-3 分布区间 4. 绘制频率分布直方表 根据分组区间得到如表3-4所示的频率分布表。 其中，第1列将数据所在的范围分成若干组段，其中第1个组段要包括最小值，最后一个组段要包括最大值。...绘制频率分布直方图 若以2014年第二季度“捞起生鱼片”这道菜每天的销售额组段为横轴，以各组段的频率密度（频率与组距之比）为纵轴，表3-4中的数据可绘制成频率分布直方图，如代码清单3-3所示。
以下为我们绘制的频率与 IQ 的直方图，我们可以直观地了解分布的集中度（方差）与中位数，也可以了解到该分布的形状近似服从于高斯分布。...直方图案例 下面展示了 Matplotlib 中绘制直方图的代码。这里有两个步骤需要注意，首先，n_bins 参数控制直方图的箱体数量或离散化程度。...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。...绘制该图的代码与分组条形图有相同的风格，我们循环地遍历每一组，但我们这次在旧的柱体之上而不是旁边绘制新的柱体。...Matplotlib 函数 boxplot() 为 y_data 的每一列或 y_data 序列中的每个向量绘制一个箱线图，因此 x_data 中的每个值对应 y_data 中的一列/一个向量。
以下为我们绘制的频率与 IQ 的直方图，我们可以直观地了解分布的集中度（方差）与中位数，也可以了解到该分布的形状近似服从于高斯分布。...直方图案例 下面展示了 Matplotlib 中绘制直方图的代码。这里有两个步骤需要注意，首先，n_bins 参数控制直方图的箱体数量或离散化程度。...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。...绘制该图的代码与分组条形图有相同的风格，我们循环地遍历每一组，但我们这次在旧的柱体之上而不是旁边绘制新的柱体。 ?...Matplotlib 函数 boxplot() 为 y_data 的每一列或 y_data 序列中的每个向量绘制一个箱线图，因此 x_data 中的每个值对应 y_data 中的一列/一个向量。 ?
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。...堆叠条形图也有弊端，那就是只能够解决可叠加问题的可视化，假设数值型指标不能够叠加（如平均薪资、渗透率等指标是不能相加的），就不可以使用该类图形，但不妨可以试试水平交错条形图。...对于数值型变量有两个，离散型变量有一个的数据该如何绘制条形图呢（如常见的环比、同比问题），这里提供一个解决思路，那就是使用对比条形图。...本文中的代码和数据可以从百度云盘中下载，只需关注“数据分析1480”公众号，并回复“条形图”即可。
在 汪洋怡舟的这篇文章中【http://www.cnblogs.com/longren629/archive/2007/03/14/674633.html】只使用了一个数据表，效果如图2 我想使用多个表来生成动态的...treeview,效果如图三，代码如下所示 在第二次与第三次的代码中，代码出现重复，中间只是改了表名、列名 多个表之间，是否也可以实现递归呢，不管它的表名与列名是否相同？
请查看下面的直方图，我们在其中绘制了频率直方图和IQ直方图。我们可以清楚地看到中心的浓度和中值。我们还可以看到它服从高斯分布。...使用条形图(而不是散点图)可以让我们清楚地看到每个存储箱的频率之间的相对差异。...叠加直方图 对于叠加直方图，需要在代码中设置一些东西。首先，我们设置水平范围以适应这两个变量分布。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。...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。...虚线加上最后的条，从框中延伸出来显示数据的范围。 由于每个组/变量都绘制了箱线图，所以设置起来非常简单。' xdata '是组/变量的列表。
这通常用于展示值在一段时间内的变化，或者其组织方式的细节，例如，预算拨款如何逐月使用。 优点：在值的更改中公开详细信息，或者在广泛数据类别中公开地详细分解。...缺点：行与方框的方法在显示复杂性方面受到限制；更难显示不那么正式的关系，比如人们如何在公司的层级制度之外合作。 10 直方图 基于范围内每个值的出现频率来显示分布情况的条形。...12 棒棒糖图 类似于点图，但在单个测量值上绘制两个点，用一根线连接，以显示两个值之间的关系。绘制几个棒棒糖图，可以产生类似于浮动条形图的效果，其中的值并不全都固定在同一个点上。...优点：和将所有的线都叠加在同一个图表中相比，更容易比较多个甚至几十个类别之间的差异。...21 叠加条形图 被分成若干部分的矩形，每个部分代表某个变量在整体中的比例。通常用于显示简单的分类汇总，如各地区的销量。（也称为比例条形图。）
优点：在值的更改中公开详细信息，或者在广泛数据类别中公开地详细分解 缺点：流中的许多值和变化导致复杂而且交叉的视觉效果，虽然很漂亮，但可能很难解释 03 条形图 表示类别之间关系（“分类数据”）的高度或长度不等的条形...优点：一种记录和说明关系与复杂结构的易于理解的方法 缺点：行与方框的方法在显示复杂性方面受到限制；更难显示不那么正式的关系，比如人们如何在公司的层级制度之外合作 10 直方图 基于范围内每个值的出现频率来显示分布情况的条形...绘制几个棒棒糖图，可以产生类似于浮动条形图的效果，其中的值并不全都固定在同一个点上。（它也被称为双棒棒糖图。）...优点：和将所有的线都叠加在同一个图表中相比，更容易比较多个甚至几十个类别之间的差异 缺点：如果没有戏剧性的变化或差异，就很难在比较中发现其意义；你在单个图表中看到的一些“事件”就会丢失，例如变量之间的交点...优点：能很好地显示出比例随时间的变化；强调体积感或积累感 缺点：太多的“层次”使得每一层都太薄了，以至于很难看到随时间的变化、差异，或者难以追踪观察值的情况 21 叠加条形图 被分成若干部分的矩形，每个部分代表某个变量在整体中的比例
二、竖放条形图 1 竖放条形图绘图原理 Python中绘制竖放条形图需用matplotlib.pyplot中的bar函数，该函数的基本语法为： bar(x, height, [width], [...从以上结果可以发现，由于数据较多，条形图密密麻麻，看不出具体趋势。故在绘图之前，最好先进行统计汇总。...1 横放条形图绘图原理 Python中绘制横向条形图需用matplotlib.pyplot中的barh函数，该函数和bar函数类似，它的基本语法为： barh(y, width, [height]...五、叠加条形图 有时一个变量的数值恒小于另一个变量，这时可以把两个条形图绘制到一个条形图中，用不同的颜色显示这两个条形图即可。...至此，在Python中绘制条形图已全部讲解完毕，感兴趣的同学可以自己实现一遍
对于定量数据，想要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以值，可以通过绘制频率分布直方图、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的显示分布情况。...下面我们通过具体的示例来演示如何对数据 进行定量和定性的分布情况进行分析。下面是需要用到的测试数据。这是数码相机在1998年整年的销售订单数据。...dt.month.fillna(0).astype("int") 按月计算每月的订单总额，并用直方图进行展示 result = df.groupby('month').sum('amount') #输出数据分布直方表...[图片.png] 分组数据，并决定分点 绘制频率分布直方表 绘制频率分布直方图 对于定性数据分析 对数据的定性分析常常根据变量的分类类型来分组，展示其分布情况最常用的方法就是饼图或者条形图来描述定性变量的分布...例如，饼图显示一个数据系列中各项的大小与各项总和的比例。饼图中的数据点显示为整个饼图的百分比。
比如下图表示从离散分布泊松分布中抽取一些随机数绘制的柱形图。 当图形中有两个分类变量、一个数值变量的时候，可以绘制分组柱形图，即分组柱形图可用于展示三维数据。...饼图 饼图是条形图的变种，它能够很好的展示各个分量在总体中的比例。...从饼图中我们可以看出事例一占比40%，是最大的分量。有时候我们也会绘制空心饼图，比如在右下这张图中，表示了一个人24小时的作息情况。 饼图的绘制方法是： 统计每个分量的频数或者频率。...绘制饼图，每个分量对应扇形的面积由分量的频数或频率的大小来决定。 饼图适用于用户更关注于简单占比的情况。它的特点也是简单直观，很容易看到组成成分的占比。...从图中我们可以观察到数据的分位数等统计信息，并且可以大致判断数据的分布形态、识别数据中的异常值。它的优点是，当比较多个数据集的分布时，它所占用的空间相对较小，且可以观测到数据的许多信息。
一、人口金字塔的特点 本文是 #用 Stata 画个图#系列的第 2 讲， 主要是关于如何绘制人口金字塔。...人口金字塔可通过纵向堆叠的条形图进行绘制。以下图呈现的美国的人口金字塔为例（图1）：年龄组别由低到高排列，每行表示一个年龄组别，每个年组别的人口规模用水平的条形表示，该条形又被分为男性与女性分列两侧。...在 Stata 中绘制人口金字塔，其实是两张twoway bar条形图和一张twoway scatter散点图的叠加，是这 3 幅图放在一起的结果，其绘图思路和实现方式清晰且简便，这种绘图思路也能够为其他数据的可视化提供借鉴...从绘制过程看，其实是完成了下方所展示的拼接过程，基于拼接好的图形（图3底部），调整选项得到图4，最后通过叠加散点图（只是为了移动组别的标签位置）以及调整绘图选项得到常见的人口金字塔（图2）。...图片 图片 为节省篇幅，获得有关人口金字塔绘制过程（图3和图4）的全部代码可查看下文： Stata 绘图 | 如何绘制人口金字塔（Population Pyramid）？
因此，函数 plot( ) 的使用频率非常高，建议可以打开它的帮助文档查看其各种常用参数的用法。...函数 hist( )可用于绘制直方图。 数据集 anorexia 位于 MASS 包中，来自一项关于年轻女性厌食症患者体重变化的研究。...函数 barplot( ) 可用于绘制条形图。 下面以 vcd 包里的 Arthritis 数据集为例介绍函数 barplot( )的用法。...)还可以用于展示二维列联表的数据。...下面的代码以数据集 anorexia 为例绘制了不同治疗方式下治疗后体重的均值条形图，结果如下图所示。
pyecharts绘制交互柱状图 pyecharts本质做的是把Python语句向echarts的JavaScript语句的映射，因此更强调配置，语句上使用add_、set_频率高。...翻转XY轴 通过翻转柱状图的xy轴绘制条形图： bar.reversal_axis() #翻转柱状图的xy轴 bar.render_notebook() ?...翻转xy轴得到条形图 数据进行统计后调整category_gap参数可以绘制出直方图 bar=pyecharts.charts.Bar() bar.add_xaxis(list(df['x'])) bar.add_yaxis...关系图及数据特点 要绘制节点关系图等关系图，需要准备两份数据，一个节点表，一个边表。 节点表与边表 下面的例子更形象。...节点表nodes说明有哪些节点，点的半径大小，每个节点是一个字典类型的数据，边表links说明谁连接谁，从节点A指向点B。
当然宽表其实也可以做到，这里我个人习惯用窄表处理）。...在我们的效果展示中，可以看到 类型是条形图，数值高低排序，每个条形图颜色不一样，我们来一步一步看看如何做出最终效果~ 4.1.朴实无华的条形图 barh是条形图，就是横着的柱状图，以下我们先取2019年的年度数据展示前...关于配色，直接从网上(https://www.beejson.com/word/rgb.html)找 16进制配色表，然后取31个即可（咱们一共有31个地区数据不含港澳台）。...province = list(data['地区'].unique()) # 组合成 地区-颜色值 字典 colors = dict(zip(province,color)) 「绘制有颜的条形图」...，那么如何让效果更加顺滑呢？
散点图 案例11 鸢尾花散点图 案例12 垂直条形图 案例13 水平条形图 案例14 分类对比图 案例15 带有纹理的分类条形图 案例16 叠加条形图 案例17 频率分布直方图 案例18 美化的直方图...2）美工层 Matplotlib结构中的第二层，它提供了绘制图形的元素时的给各种功能，例如，绘制标题、轴标签、坐标刻度等。...plt.title('分数对比图') plt.xticks(index + bar_width, ('A', 'B', 'C', 'D')) plt.legend() plt.show() 案例16 叠加条形图...如果为true，则返回的元组的第一个参数n将为频率而非默认的频数； weights：与x形状相同的权重数组；将x中的每个元素乘以对应权重值再计数；如果normed或density取值为True，则会对权重进行归一化处理...这个参数可用于绘制已合并的数据的直方图； cumulative：布尔值；如果为True，则计算累计频数；如果normed或density取值为True，则计算累计频率； bottom：数组，标量值或
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