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如何更改ggplot2中堆积条形图中的堆积顺序

语言之可视化①④一页多图(1) R语言之可视化①⑤ROC曲线 R语言之可视化①⑥一页多图(2) R语言之可视化①⑦调色板 R语言之可视化①⑧子图组合patchwork包 R语言之可视化①⑨之ggplot2中的图例修改...R语言之可视化(20)之geom_label()和geom_text() R语言之可视化(21)令人眼前一亮的颜色包 R语言之可视化(22)绘制堆积条形图 R语言之可视化(23)高亮某一元素 R语言之可视化...(24)生成带P值得箱线图 R语言之可视化(25)绘制相关图(ggcorr包) R语言之可视化(26)ggplot2绘制饼图 R语言之可视化(27)通过R语言制作BBC风格的精美图片 R语言之可视化(28...)蜜蜂图 R语言之可视化(29)如何更改ggplot2中堆积条形图中的堆积顺序 问题:如何控制由ggplot2创建的堆积条的堆积顺序。...解决方案 堆叠在数据框的原始顺序中 ra.melt$quality <- factor(ra.melt$quality, levels = ra$quality) p <- ggplot(ra.melt

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一篇文章,带你了解7种数据可视化的方式!

除此之外,蛇形图还有足够的空间显示20、30个甚至更多个数据点,而不是仅仅10个。“蛇形图”可能适合实际上没有什么数据可展示,但设计师试图用令人愉悦的东西来填补空白区域。 ?...图表只有在“完美”的模拟数据下才有可能呈现光滑的曲线,而且真实的数据会让图表变扁。 连接数据点的曲线意味着存在一些中间点,但这只是一种错觉。 如何避免 如果数据点很少,使用条形图。...而且你不再需要颜色,因为标签现在伴随着条形图。 ? 风险小结 圆环的形状很难解读。...在嵌套图表中,圆环的末端使比较大小变得困难。 如何避免 考虑使用条形图来精确显示百分比。 若非要使用一个圆形图表,避免嵌套的圆圈和圆滑边缘。 3....也许是为了好的缘故ーー把不同的点合并成一个清晰的趋势,或者也许是为了填补“空白” ,让它看起来“更好”。 ? 但是为什么对于业务界面是危险的呢?下面是一个例子。

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    一篇文章,带你了解7种数据可视化的方式!

    除此之外,蛇形图还有足够的空间显示20、30个甚至更多个数据点,而不是仅仅10个。“蛇形图”可能适合实际上没有什么数据可展示,但设计师试图用令人愉悦的东西来填补空白区域。...图表只有在“完美”的模拟数据下才有可能呈现光滑的曲线,而且真实的数据会让图表变扁。 连接数据点的曲线意味着存在一些中间点,但这只是一种错觉。 如何避免 如果数据点很少,使用条形图。...嵌套的圆圈需要图例或工具提示,因为标签通常不能优雅地附加到相应的圆圈上。 在嵌套图表中,圆环的末端使比较大小变得困难。 如何避免 考虑使用条形图来精确显示百分比。...也许是为了好的缘故ーー把不同的点合并成一个清晰的趋势,或者也许是为了填补“空白” ,让它看起来“更好”。 但是为什么对于业务界面是危险的呢?下面是一个例子。...这里不会出现“正确”的示例,因为我们已经详细介绍了如何逐步修复数据可视化。 风险小结 “婴儿立方体”可能旨在使数据在视觉上更有吸引力,但不幸的是,它们也失去了精确性和实用性。

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    再谈可视化:如何展示数据

    上面在一张图中展示31个省市自治区的GDP数据,使用条形图展示就非常合适。上图还使用了两个常见的条形图技巧。一个数值排序,这样有利于受众数值对比,二是使用了色温显示进一步加强了对比。...★ 竖直条形图(直方图) 跟水平条形图类似的就是竖直条形图。例如下图 ★ 多组条形图 条形图也支持一组以上的数据。...但需要注意的是,当你添加多组数据时,专注其中一组并得出结论就变得更为困难,所以谨慎使用包含多组数据的条形图。同时也要注意,有多组数据时,空白会把条形图分隔成视觉组。这使得类别的相对顺序变得重要。...考虑你希望受众比较什么,并以此构造分类的层级,使之越简单越好。如下图所示,判读起来已经不太容易。 ★ 堆叠图 作为条形图的一种特例,还有一种堆叠图。...但我仍然觉得饼图不值它占据的这块地方。 用水平条形图替代饼图,按从大到小或者反向组织。记住,在条形图中,我们的眼睛会比较条形图的末端。由于以统一的基线对齐,很容易比较相对大小。

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    60种常用可视化图表的使用场景——(上)

    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。...13、堆叠式条形图 跟多组条形图不同,堆叠式条形图 (Stacked Bar Graph) 将多个数据集的条形彼此重迭显示,适合用来显示大型类别如何细分为较小的类别,以及每部分与总量有什么关系。...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。...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...另外,圆环图中间的空白处更可以用来显示其他信息,因此更能节省空间。

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    你真的懂如何展示数据吗?

    上面在一张图中展示31个省市自治区的GDP数据,使用条形图展示就非常合适。上图还使用了两个常见的条形图技巧。一个数值排序,这样有利于受众数值对比,二是使用了色温显示进一步加强了对比。...★ 竖直条形图(直方图) 跟水平条形图类似的就是竖直条形图。例如下图 ? ★ 多组条形图 条形图也支持一组以上的数据。...但需要注意的是,当你添加多组数据时,专注其中一组并得出结论就变得更为困难,所以谨慎使用包含多组数据的条形图。同时也要注意,有多组数据时,空白会把条形图分隔成视觉组。这使得类别的相对顺序变得重要。...考虑你希望受众比较什么,并以此构造分类的层级,使之越简单越好。如下图所示,判读起来已经不太容易。 ? ★ 堆叠图 作为条形图的一种特例,还有一种堆叠图。...但我仍然觉得饼图不值它占据的这块地方。 ? 用水平条形图替代饼图,按从大到小或者反向组织。记住,在条形图中,我们的眼睛会比较条形图的末端。由于以统一的基线对齐,很容易比较相对大小。

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    一文说清图表定制流程!

    问题1:图表类别未排序 图中介绍的是8个海外主要国家的EV注册量和PHEV注册量,由于未对类别进行排序,阅读效率会受到一定的影响。...标准化4:确定图表类型 条形图和柱形图保持不变,但是将柱形或条形变细,或者用误差线来模仿柱形或条形,这样就可以同时利用柱形和条形的长度,以及数据标记的位置来判断数据大小。...③添加辅助条形,形成温度计式效果,还能填补图表空白。 图表3:未对8个海外主要国家的EV注册量和PHEV注册量的合计值数据进行排序。...做出如下调整: ①将柱线图更改为由柱线图模仿的滑珠图+气泡图的组合,同时利用滑珠的位置和柱形的高度来表示数据大小;将气泡图整体放在柱形图的上方,解决了遮挡问题;为气泡图中的最大值和最小值添加数据标签代替数值坐标轴...②为柱形添加误差线,形成温度计式效果,同时同时还能填补图表的空白。 ③将主要和次要的纵坐标轴的标签等距分布,并用网格线连接。

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    一文说清图表定制流程!

    问题1:图表类别未排序 图中介绍的是8个海外主要国家的EV注册量和PHEV注册量,由于未对类别进行排序,阅读效率会受到一定的影响。...标准化4:确定图表类型 条形图和柱形图保持不变,但是将柱形或条形变细,或者用误差线来模仿柱形或条形,这样就可以同时利用柱形和条形的长度,以及数据标记的位置来判断数据大小。...③添加辅助条形,形成温度计式效果,还能填补图表空白。 图表3:未对8个海外主要国家的EV注册量和PHEV注册量的合计值数据进行排序。                 ...做出如下调整: ①将柱线图更改为由柱线图模仿的滑珠图+气泡图的组合,同时利用滑珠的位置和柱形的高度来表示数据大小;将气泡图整体放在柱形图的上方,解决了遮挡问题;为气泡图中的最大值和最小值添加数据标签代替数值坐标轴...②为柱形添加误差线,形成温度计式效果,同时同时还能填补图表的空白。 ③将主要和次要的纵坐标轴的标签等距分布,并用网格线连接。

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    一文盘点三大顶级Python库(附代码)

    由于其广泛的用途,Python拥有大量的库,使数据科学家可以更轻松地完成复杂的任务,而无需面对很多编程麻烦。以下是最受数据科学青睐的3个顶级的Python库,如果你正需要,那就试试吧。 1....NumPy库的多功能性使它能够轻松快速地与各种数据库和工具相结合。例如,让我们看看如何使用NumPy(缩写为np)来相乘两个矩阵。 从导入库开始(对于这些示例,我们将使用Jupyter笔记本)。...下面,让我们体会一下Matplotlib库是如何创建简单的条形图,从导入库开始: from matplotlib import pyplot as plt 接着,生成x轴和y轴的值: x = [2, 4..., 6, 8, 10] y = [10, 11, 6, 7, 4] 接着调用绘制条形图的功能 plt.bar(x,y) plt.show() 生成的条形图如下: ?...用于数据科学的顶级Python框架有助于填补这一空白,它允许用户执行复杂的数学计算并创建对数据有意义的复杂模型。 你还知道其他哪些Python数据挖掘库?你对他们有什么经验?可以留言和大家分享。

    1.2K40

    R语言从入门到精通:Day8

    这里区域的划分看上去好像和散点图重叠了,但实际效果并不是,因为每幅图形都有空白边界,同时区域的划分并不是一成不变的,需要在实际绘图中不断调整得到最美观简洁同时准确表达图形含义的效果 右边的箱线图的区域则为横坐标...条形图 条形图通过垂直的或水平的条形展示了类别型变量的分布(频数),在R中对应函数 barplot()。下面是几个简单的例子。 ? 图6:简单条形图 ?...其中图6中展示了简单条形图的绘制,图7中展示了堆砌条形图和分组条形图的绘制。图7中出现了图例与图形重叠的现象,大家可以回顾一下上一次推文中图例设置的内容,调整图例的大小和位置,就可以解决这个问题。...不用担心,条形图中的各种元素都是可以微调的,以图6中的第二幅图为例,调整图中文本的方向和大小使得图形更加简洁清晰。 ? 图8:条形图的微调。 还有一种特殊但常见的条形图:棘状图。...饼图中建议标注上每个变量的信息,否则分辨面积的大小不是一件容易的事情,特别是当差异很小的时候!相比之下,就不难理解为什么条形图更受欢迎了。 直方图 直方图和条形图很类似,但它描述的是连续型变量的分布。

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    原来使用 Pandas 绘制图表也这么惊艳

    默认情况下显示图例的图例,但是我们可以将 legend 参数设置为 false 来隐藏图例。 条形图 条形图是一种基本的可视化图表,用于比较数据组之间的值并用矩形条表示分类数据。...字符串值分配给 kind 参数来创建水平条形图: df_3Months.plot(kind='barh', figsize=(9,6)) Output: 我们还可以在堆叠的垂直或水平条形图上绘制数据...,这些条形图代表不同的组,结果条的高度显示了组的组合结果。...让我们看看它是如何工作的: df.plot(kind='box', figsize=(9,6)) Output: 我们可以通过将 False 分配给 vert 参数来创建水平箱线图,如水平条形图:...如果我们想将多个饼图中所有列的数据表示为子图,我们可以将 True 分配给 subplots 参数,如下所示: df_3Months.plot(kind='pie', legend=False, autopct

    4.6K50

    可视化图表样式使用大全

    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 ? 跟多组条形图不同,堆叠式条形图 (Stacked Bar Graph) 将多个数据集的条形彼此重迭显示,适合用来显示大型类别如何细分为较小的类别,以及每部分与总量有什么关系。...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。...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...另外,圆环图中间的空白处更可以用来显示其他信息,因此更能节省空间。

    9.4K10

    计算与推断思维 六、可视化

    表格显示了每种口味的纸盒数量。 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。...如果你要手动绘制条形图,则可以做出完全不同的选择,并且仍然会是完全正确的条形图,前提是你使用相同宽度绘制了所有条形,并使所有间隔保持相同。 最重要的是,条形可以以任何顺序绘制。...在这个刻度上: 每个条形的面积等于相应桶中的数据值的百分比。 直方图中所有条形的总面积为 100%。 从比例的角度来讲,我们说直方图中所有条形的面积“总计为 1”。...条形图和直方图的区别 条形图为每个类别展示一个数量。 它们通常用于显示类别变量的分布。 直方图显示定量变量的分布。 条形图中的所有条形都具有相同的宽度,相邻的条形之间有相等的间距。...直方图的条形可以具有不同的宽度,并且是连续的。 条形图中条形的长度(或高度,如果垂直绘制)与每个类别的值成正比。 直方图中条形的高度是密度的度量;直方图中的条形的面积与桶中的条目数量成正比。

    2.8K20

    图表(Chart & Graph)你真的用对了吗?

    有以下几种类型,用于创建对比数据的图表: 柱状图 条形图 百分比图 线形图 散点图 子弹图 2. 是否需要展示数据的组成部分?...这种图表类型主要用于展示数据的所有组成部分,例如各省份的数据合在一起组成全国数据。 有以下几种图表类型,展示数据的组成: 饼状图 堆叠条形图 堆叠柱形图 面积图 瀑布图 3. ...是否需要了解数据的分布? 分布图表能够帮助我们清晰的理解正常趋势、正常范围和异常值。 有以下几种图表类型,展示数据的分布: 散点图 线形图 柱状图 条形图 4. 是否需要分析数据趋势?...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。...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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    常用60类图表使用场景、制作工具推荐!

    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 跟多组条形图不同,堆叠式条形图 (Stacked Bar Graph) 将多个数据集的条形彼此重迭显示,适合用来显示大型类别如何细分为较小的类别,以及每部分与总量有什么关系。...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。...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...另外,圆环图中间的空白处更可以用来显示其他信息,因此更能节省空间。

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    60 种常用可视化图表,该怎么用?

    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 跟多组条形图不同,堆叠式条形图 (Stacked Bar Graph) 将多个数据集的条形彼此重迭显示,适合用来显示大型类别如何细分为较小的类别,以及每部分与总量有什么关系。...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。...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...另外,圆环图中间的空白处更可以用来显示其他信息,因此更能节省空间。

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    科研绘图你值得注意的14个点 (2)

    布局可以极大地改变网络的外观,使它们更容易或更难解释。这是来自相同数据的 3 个网络图。他们看起来彼此非常不同。 9....这种表示方法同样适用于其他基于位置的图表,比如箱形图。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。...但如果我们想用长度来展示数据,为什么不直接将环状图展开,制作成堆叠条形图呢?在堆叠条形图中,条形并排展示,这样跨组比较就变得容易多了。 11....由于样本和类别众多,如果不对条形图的顺序进行优化,很难从图表中看出任何信息。我在看什么?优化条形图的顺序后,哇,这真的让图表变得清晰多了,不是吗? 14....第一个堆叠条形图作为展示比例数据的标准方式是可以接受的。很明显,所有类别加起来为100%,化学处理明显将颜色分布推向了最成熟的阶段(深蓝色)。

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