Q:如何绘制基于某些分类变量的簇状条形图？...Q:如果每行数据对应一个样本那么如何针对样本频数绘制条形图？...Q:如何调整条形图宽度和条形间距？...Q:如何绘制堆积条形图？...Q:如何绘制可展示百分比的堆积条形图？
-03 3 autumn 0.039876862 4.795942 set.seed(111) df.raw % slice_sample(n = 20) 绘图 1、绘制条形图...>% ggplot(aes(x = day)) + geom_bar(aes(y = temperature, fill = season), stat="identity") p 2、条形图分面...# 默认条形图分面 p + facet_grid(....~season) # 条形图分面宽度相同，只展示使用的因子水平 p + facet_grid(....~season, scale="free") # 条形图分面宽度自动调整 p1 <- p + facet_grid(.
让我们绘制一个折线图，看看微软在过去 12 个月的表现如何： df.plot(y='MSFT', figsize=(9,6)) Output: figsize 参数接受两个参数，以英寸为单位的宽度和高度...宽度和高度的默认值分别为 6.4 和 4.8。 通过提供列名列表并将其分配给 y 轴，我们可以从数据中绘制多条线。...在下面的示例中，我们将根据每月平均股价创建一个条形图，来比较每个公司在特定月份与其他公司的平均股价。首先，我们需要按月末重新采样数据，然后使用 mean() 方法计算每个月的平均股价。...换句话说，当数据点的数量很大，并且每个数据点不能单独绘制时，最好使用这种以蜂窝形式表示数据的绘图。此外，每个 hexbin 的颜色定义了该范围内数据点的密度。...KDE 绘图 我们要讨论的最后一个图是核密度估计，也称为 KDE，它可视化连续和非参数数据变量的概率密度。
当你想说明一些数量是如何随一周中的某一天而变化，或者它是如何随时间变化的时候，最好使用日历图。 11.烛台图 烛台图（也称为日本烛台图）是一种金融图表，用于描述证券、衍生品或货币的价格变动。...17.控制图 控制图是用于研究过程如何随时间变化的图形。数据按时间顺序绘制。控制图总是有一条中心线表示平均值，一条上线表示控制上限，一条下线表示控制下限。这些线是根据历史数据确定的。...31.网络图 这种类型的可视化显示了事物是如何通过使用节点/顶点和链接线来表示它们的连接而相互连接的，并有助于说明一组实体之间的关系类型。 32.压缩气泡图 使用压缩气泡图在一组圆圈中显示数据。...我们的视觉系统更擅长解释直线，因此笛卡尔条形图是比较数值的更好选择。因此，使用圆型条形图主要是为了美观。 38.圆型柱形图 这种类型的图形使用同心圆网格在其上绘制条形图。...42.分段条形图 当两个或多个数据集并排绘制并分组在同一轴上的类别下时，可以使用如图的条形图的这种变化。与条形图一样，每个条形图的长度用于显示类别之间的离散数值比较。
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。...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。...“巧克力”，“香草”和“草莓”这些类别没有普遍的等级顺序，不像数字5, 7和10。 这意味着我们可以绘制一个易于解释的条形图，方法是按降序重新排列条形图。...注意如何使用舍入仅保留两位小数。...当使用这种方法绘制时，直方图被称为在密度刻度上绘制。 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%。
本次内容介绍条形图的绘制，包括基本条形图、簇状条形图、频数条形图、堆积条形图、百分比条形图。 下次将介绍如何对条形图着色、调整条形图的宽度和间距、添加数据标签等内容。...1绘制基本条形图 演示数据 以gcookbook包中的pg_mean数据集为例。...x轴上的分类变量和一个绘制在y轴上的连续型变量。...此时，可通过将该分类变量映射给fill参数来绘制簇状条形图，这里的fill参数用来指定条形的填充色。 position='dodge'以使得两组条形在水平方向上错开排列，否则，系统会输出堆积条形图。...输出图片 3 绘制堆积条形图 演示数据 同上，以gcookbook包中的cabbage_exp数据集为例，该数据集包含两个分类变量Cultivar和Date和一个连续变量Weight。
在函数par()和函数layout()的举例中，不可避免的使用到了散点图、条形图、箱线图等图形的绘制，这些内容也会在本次推文中提到，图形组合中的几个例子算是先给大家热热身。 ?...基本图形主要包括了点图、条形图、箱线图、饼图、扇形图和核密度图等，这些图形的目的主要有两点：将数据的分布可视化展示、对数据进行跨组比较。下面就从条形图开始介绍基本图形的绘制。...图7:堆砌条形图和分组条形图 为了方便大家重复图形绘制过程，上面图形中展示的数据都是来自包vcd ，大家在运行代码前安装vcd包即可。...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。...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。前面介绍图形组合的时候，我们已经接触了直方图的绘制，下面给大家一些更加细致的例子。 ?
我们想使用可视化方法初步探索各种因素是如何影响北京房价的。 一、房屋单价/房屋面积整体分布情况 —使用图形：直方图 （Distplot） sns.distplot（）结合直方图并绘制核密度估计图。...六边形的深色表示数据点的高密度，其中较浅的颜色表示较少的点。...kind 参数值可以是以下取值： kind : {"scatter" | "reg" | "resid" | "kde" |"hex" } 三、各地区、地铁房、学区房分布和房屋单价 使用图形-条形图 （...Barplot） 条形图用于绘制分类列和数字列。...让我们用“CATE”和“subway”创建一个“price”的条形图，让我们看看哪类房屋单价高。 ? 数据显示，西城区的房屋平均单价最高，石景山地区的房屋平均单价最低。 ? ?
1 数目 数目的可视化最常见的还是使用垂直的和水平排列的条形图。除了条形图之外，我们还可以使用点图来进行可视化。这个点图是把点放到数量相对应的位置上来进行展示的。 ? 如果对于有多组类别的计数。...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。 ?...2 分布 直方图和密度图提供了最直观的分布可视化效果，但都需要选择可视化参数，并且可能会产生误导。累积密度和q-q图始终如实地表示数据，但更难以解释。 ?...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。由于条形图可以分成水平也垂直的，所以也就分垂直和水平条形图了。饼图强调各个部分的总和并且可以突出显示简单的区分。...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。 ?
ggplot2 R的作图工具包，可以使用非常简单的语句实现非常复杂漂亮的效果。...geom="histogram"，直方图 (5) geom="density"，核密度估计图 (6) geom="bar"，条形图barchart ...Path plot #如果要查看失业率(unemploy / pop)与平均失业时间(uempmed)之间的关系，一个方法是利用散点图，但是这样做就会导致无法观察到随时间变化的趋势了，path plot...我们已经讨论了如何利用外观参数在同一图中比较不同分类的差异。...p + geom_point() + stat_smooth(method = "lm", se = F) ?
（请确保在使用前已经安装vcd包，使用命令install.packages("vcd")） 简单条形图 若height是一个向量，则它的值就确定了各条形图的高度，并将绘制一幅垂直的条形图。...使用选项horiz=TRUE则会生成一幅水平条形图。...horiz_bar_plot.png 生成因素变量的条形图 若要绘制的类别型变量是一个因子或有序因子，就可以使用函数plot()快速创建一幅垂直条形图，而无需使用table()函数将其表格化。...可以使用如下函数创建直方图： hist(x) x是一个由数据值组成的数值向量。参数freq=FALSE表示根据概率密度而不是频数绘制图形。参数breaks用于控制组的数量。默认等距切分。...绘制密度图的方法（不叠加到另一幅图）： plot(density(x)) 如果想要叠加到其他图上，可以使用lines()函数。
发散型文本（Diverging Texts） 发散型文本（Diverging Texts）与发散型条形图（Diverging Bars）相似，如果你想以一种漂亮和可呈现的方式显示图表中每个项目的价值，就可以使用这种方法...通过对条形图进行着色，可以将分布与表示颜色的另一个类型变量相关联。 ? 22. 密度图（Density Plot） 密度图是一种常用工具，用于可视化连续变量的分布。...条形图（Bar Chart） 条形图是基于计数或任何给定指标可视化项目的经典方式。在下面的图表中，我为每个项目使用了不同的颜色，但您通常可能希望为所有项目选择一种颜色，除非您按组对其进行着色。 ?...在该方法中，订单数量的平均值由白线表示。并且计算 95% 置信区间并围绕均值绘制。 ? ? 43....此图使用“谋杀”和“攻击”列作为 X 和 Y 轴。或者，您可以将第一个到主要组件用作 X 轴和 Y 轴。 ? 49.
发散型文本（Diverging Texts） 发散型文本（Diverging Texts）与发散型条形图（Diverging Bars）相似，如果你想以一种漂亮和可呈现的方式显示图表中每个项目的价值，就可以使用这种方法...通过对条形图进行着色，可以将分布与表示颜色的另一个类型变量相关联。 22. 密度图（Density Plot） 密度图是一种常用工具，用于可视化连续变量的分布。...条形图（Bar Chart） 条形图是基于计数或任何给定指标可视化项目的经典方式。在下面的图表中，我为每个项目使用了不同的颜色，但您通常可能希望为所有项目选择一种颜色，除非您按组对其进行着色。...在该方法中，订单数量的平均值由白线表示。并且计算 95% 置信区间并围绕均值绘制。 43....此图使用“谋杀”和“攻击”列作为 X 和 Y 轴。或者，您可以将第一个到主要组件用作 X 轴和 Y 轴。 49.
因此，直方图可以粗略地表示出数据分布密度，被用于密度估计。 ? 直方图例子 而条形图如下列例子统计了不同国家的样本数量。可以看到下图的柱子之间有间隔，体现出国家并非一个连续变量而是一个分类变量。 ?...条形图例子 直方图/条形图怎么画？ ggplot2提供了绘制直方图和条形图的功能，分别为geom_bar()和geom_histogram()。...如何绘制直方图/条形图 1）需要什么格式的数据 本次我们来看一个新的R提供的数据，就是闪闪发光的钻石?Diamonds。 ?...所以前者我们做直方图，后者我们做条形图。 2）如何使用ggplot2做直方图 首先我们来看看钻石重量的直方图。...3）如何使用ggplot2做条形图 然后我们来瞧瞧条形图。
目录 柱状图 箱线图 密度图 条形图 散点图 折线图 保存绘图 总结 可视化是用来探索性数据分析最强大的工具之一。Pandas库包含基本的绘图功能，可以让你创建各种绘图。...柱状图 柱状图是一个单变量图（注意区分柱状图和条形图），它将一个数值变量分组到各个数值单元中，并显示每个单元中的观察值数量。直方图是了解数值变量分布的一种有用工具。...密度图 密度图以连续曲线显示数值变量的分布。它类似于柱状图，但密度图能更好地显示分布的基本形状。...可以使用二维表格创建堆积条形图。...总结 Python绘图生态系统有许多不同的库，大部分人可能会很难从中抉择，不知道该如何人下手。Pandas绘图函数使你能够快速地可视化和浏览数据。
第二章 创建单变量图表 主要包括：表格、条形图、饼图、直方图、线图、堆积条形图、箱线图 1、表格可以为用户提供详细的数据信息。其中仪表盘可以将表格和图表融为一体。...不要使用三维饼图，只会变得更糟糕。 4、直方图：显示的是度量的计数或密度，对度量进行离散化（分组）可以使计数变得更有意义。这种图可以更好的观察度量的分布。 5、线图：对于时间趋势十分有效。...6、堆积条形图：相同字段的不同分类画在了彼此的最顶端。最大的问题在于除了堆积条形图最低端的条形，其他条形的长度很难度量。若必须使用，数量限制在2-3个，以避免堆积失调。 7、箱线图：即盒须图。...这组数据显示出： 最小值(minimum)=5 下四分位数(Q1)=7 中位数(Med--也就是Q2)=8.5 上四分位数(Q3)=9 最大值(maximum)=10 平均值...统计软件绘制的箱形图一般没有标出内限和外限。
：用于设置条形图的其他属性信息，如统一的边框色、填充色、透明度等； width：用于设置条形图的宽度，默认为0.9的比例； binwidth：该参数在条形图中已不再使用，但可以使用在绘制直方图的geom_histogram...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。...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。
结果，多个点绘制会重叠并隐藏。为避免这种情况，请将数据点稍微抖动，以便您可以直观地看到它们。使用 seaborn 的 stripplot() 很方便实现这个功能。...通过对条形图进行着色，可以将分布与表示颜色的另一个类型变量相关联。 22、密度图 （Density Plot） 密度图是一种常用工具，用于可视化连续变量的分布。...通过“响应”变量对它们进行分组，您可以检查 X 和 Y 之间的关系。以下情况用于表示目的，以描述城市里程的分布如何随着汽缸数的变化而变化。...在该方法中，订单数量的平均值由白线表示。并且计算95％置信区间并围绕均值绘制。...此图使用“谋杀”和“攻击”列作为X和Y轴。或者，您可以将第一个到主要组件用作X轴和Y轴。
进一步我们再去绘制一个基于分组形成的数据来绘制类似条形图的形状。 ? 通过以上直方图绘制的步骤我们可以了解到，其实直方图的绘制还是和分组的多少(bin)。...因此对于一个直方图的绘制，我们往往需要不断的去尝试不同的分组。 ? 对于数据分布的另外一个可视化方式则是密度图。在密度图中，我们试图通过绘制适当的连续曲线来可视化数据的潜在概率分布。...关于密度图的绘制，其实和直方图一样也是分了两步，只不过第一步的分组是分了很多小组。都是先分组后绘制的，所以分组的多少也就导致了曲线是不一样的。 ?...在这种情况下，一种可视化的方式是使用堆叠直方图。我们用不同的颜色在男性条形图的顶部绘制女性的直方图条形。这种可视化方法其实是有两个问题：(i) 在图上我们很难看出上面那一个亚组的具体数量。...当可视化年龄分布时，通常使用这个技巧，结果图通常称为年龄金字塔。 ? 以上介绍的，都是两组分布的时候如何可视化，如果是多组的话，如果使用直方图就比较混乱了。这个时候，就应该使用密度图可能更好一些。
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