import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import matplotlib matplotlib....
条形图的离散数据是分类数据，针对的是单一类别中的数量多少，而不会显示数值在某时间段内的持续发展。...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。...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。 但缺点是，当有太多条形组合在一起时将难以阅读。...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。...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
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。...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...散点图 散点图 (Scatterplot) 也称为「点图」、「散布图」或「X-Y 点图」，用来显示两个变量的数值（每个轴上显示一个变量），并检测两个变量之间的关系或相关性是否存在。...气泡图 气泡图是一种包含多个变量的图表，结合了散点图和比例面积图，圆圈大小需要按照圆的面积来绘制，而非其半径或直径。 通过利用定位和比例，气泡图通常用来比较和显示已标记/已分类的圆圈之间的关系。
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。 但缺点是，当有太多条形组合在一起时将难以阅读。...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。...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...散点图 (Scatterplot) 也称为「点图」、「散布图」或「X-Y 点图」，用来显示两个变量的数值（每个轴上显示一个变量），并检测两个变量之间的关系或相关性是否存在。...气泡图是一种包含多个变量的图表，结合了散点图和比例面积图，圆圈大小需要按照圆的面积来绘制，而非其半径或直径。 通过利用定位和比例，气泡图通常用来比较和显示已标记/已分类的圆圈之间的关系。
如果你要寻找一个可能不知道其名称的特定可视化图形，它既可以用作目录，也可以作为图表制作的灵感来源。 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。...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。...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。 ?...4 x-y 相关性 当我们想显示两个连续性变量的变化的时候，可以使用散点图来进行可视化。如果我们有三个连续性变量，则可以将一个映射到点大小上，从而创建散点图的一种变体，称为气泡图。
条形通常从中心点开始向外延伸，但也可以别处为起点以显示数值范围（如跨度图）。此外，条形也可以如堆叠式条形图般堆叠起来。 推荐的制作工具有：jChartFX、Bokeh。...33、散点图 散点图 (Scatterplot) 也称为「点图」、「散布图」或「X-Y 点图」，用来显示两个变量的数值（每个轴上显示一个变量），并检测两个变量之间的关系或相关性是否存在。...通过利用定位和比例，气泡图通常用来比较和显示已标记/已分类的圆圈之间的关系。...、Protovis、ZingChart、ZoomCharts 44、跨度图 也称为「范围条形/柱形图」或「浮动条形图」，用来显示数据集内最小值和最大值之间的范围，适合用来比较范围，尤其是已分类的范围。...如果是按比例绘制的时间线，我们可以通过查看不同事件之间的时间间隔，了解事件发生的时间或即将在何时发生，从中查找时间段内的事件是否遵循任何模式，或者事件在该时间段内如何分布。
它们是散点图和线图，两者都显示两个数值变量 - 两个轴上的变量都是数值型的。 相比之下，条形图的一个轴上是类别，在另一个轴上具有数值型频率。 这对图表有影响。...在我们研究的，按年龄组分类的人口普查数据的例子中，分类变量SEX中，'Male'的数字代码为1，'Female'的数字代码为2，以及分组1和2的合计为0。...这就是直方图具有两个定义属性的原因： 桶按比例绘制并且是连续的（尽管有些可能是空的），因为横轴上的值是数值型的。 每个条形的面积与桶中的条目数成比例。...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。...重叠的图表 在这一章中，我们学习了如何通过绘制图表来显示数据。 这种可视化的常见用法是比较两个数据集。
它常用于说明基于两个变量的类型。 优点：针对元素分类和“区域”创建的易于使用的组织原则。 缺点：在不同的空间间隔绘制象限内的项，暗示两者可能不存在统计关系。...通常用于描绘决策，数据如何在系统中移动，或者人们如何与系统交互，例如用户在网上购买产品的过程。（也称为决策树，它是流程图的一种类型。） 优点：形式化的系统，被普遍接受，用于表示具有多个决策点的流程。...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。...17 散点图 对照某一特定数据集的两个变量而绘制的点，表示这两个变量之间的关系。常用于检测和显示相关性，如年龄与收入的关系图。...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。）
它常用于说明基于两个变量的类型。...常用于显示概率等结果的风险分析模拟。（也被错误地称为条形图，实际上，条形图用于比较类别之间的值，而直方图则显示一个变量的值的分布。）...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...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。）...用于表示与分类变量相关的单个值的集合的点或图标。
作为普通人，其实只要遵守一些设计规则，加上一点审美训练，也能制作出专业的可视化图表。 这次给大家介绍20个图表制作过程中有用的方法和规则。...7、避免使用双轴图 一般情况下，为了节省可视化空间，当有两个数据系列具有相同的度量但大小不同时，可能倾向于使用双轴图表。...8、饼图中显示的切片数量不宜过多 饼图是最受欢迎且经常被误用的图表之一。 在大多数情况下，条形图是更好的选择。...： 定性调色板最适合显示分类变量。...分配的颜色应该是不同的，以确保可读性。 顺序调色板最适合需要按特定顺序放置的数字变量。使用色调或亮度或两者的组合，可以创建一个连续的颜色集。
如果因变量的变化受两个或两个以上的自变量的影响，这样的数据我们怎么来呈现呢？这时候我们可以用分组变量来表示。...我们可以通过对性别进行分组，来保证在一个二维的平面直角坐标系中呈现具有多个自变量的情况的数据。 折线图 折线图用于显示随时间或某种有序的类别而变化的趋势。...柱形图 柱形图也叫柱状图，是一种显示变量的数值多与少的直观方法。通常横轴用来表示数据的分类，因此适合展现自变量是离散数据的情况。每一个条形代表一类数据，纵轴表示数量。...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。...比如一年内不同气温出现的天数，我们就可以用直方图非常直观地呈现。它的优点也是简单直观，易于看出数据分布的变化趋势。 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。
柱状图 seaborn.countplot()计数图、柱状图 解析：使用条形图(柱状图)显示每个分类数据中的数量统计 函数原型 seaborn.countplot(x=None, y=None, hue...此外，使用分类类型来分组变量来控制绘图元素的顺序。...用于绘制颜色的原始饱和度的比例，如果希望绘图颜色与输入颜色规格完美匹配， 则将其设置为1 dodge:bool 使用色调嵌套时，是否应沿分类轴移动元素。...matplotlib.pyplot as plt sns.set(style="darkgrid") # 获取数据 titanic = sns.load_dataset("titanic") """ 案例1：显示单个分类变量的值统计数...matplotlib.pyplot as plt sns.set(style="darkgrid") # 获取数据 titanic = sns.load_dataset("titanic") """ 案例2：显示多个分类变量的值统计数
轴与线之间的区域通常用颜色、纹理和图案填充来强调。通常一个面积图用于比较两个或两个以上的变量。 3.箭头图 箭头图可用作多个饼图的替代品。...4.条形图 条形图是一种用矩形表示分组数据的图表，矩形条的长度与其表示的值成比例。可以垂直或水平绘制条形图。垂直条形图有时也称为折线图。图表的一个轴显示要比较的特定类别，另一个轴表示离散值。...14.分级统计图 （不同省份销售利润的高低，由颜色代表） 分级统计地图是一种主题地图，其中区域的阴影或图案与地图上显示的统计变量（如人口密度或人均收入）的测量值成比例。...交叉表显示两个或多个变量的联合分布，它们通常以矩阵中列联表的形式表示。 （由于和excel格式相仿，个人认为是Tableau里最体现造轮子特点的一张图。）...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。
常用的可视化图表 我们常用的图表其实也有很多，比如说文本表格，条形图，饼图等等。下面我就来简单介绍10种常见的图表 散点图 散点图一般是两个变量的二维图表，很适合展示两个变量之间的关系。...饼图 饼图可以很好的呈现每类数据所占总数据的比例情况 热力图 热力图是把数据用矩阵表示的形式，不同数据颜色不同，可以通过颜色直观的判断某个位置上的数值情况 雷达图 可以很好的显示一对多的关系，比如王者荣耀中的对局信息...，把可视化图表分成如下几类 联系 查看多个变量之间的关系，例如：散点图，雷达图 比较 比较数据间各类别的关系，例如：条形图 趋势 展示数据随时间的变化趋势，例如：折线图 构成 各部分占总体的百分比，例如...：饼图 分布 关注变量的分布情况，例如：直方图 下面有两张图片，很好的概括了不同情况下，该如何选择合适的图表 ?...总结 今天我们一起学习了常用的可视化图表以及如何制作相关图表。对于 Matplotlib、Seaborn 和 Pyecharts 工具包的使用一定要熟练的掌握，在数据分析的过程中会经常使用。
占比 占比类图表显示了局部与整体的关系。 常见用例包括： 产品类别的综合收入、预算 ? 5. 关联 关联类图表显示两个或以上变量之间的关系。 常见用例包括： 收入和预期寿命 ? 6....关系 关系图表显示多个项目之间的关系。 常见用例包括： 社交网络、词图 ? ---- 选择图表 面对多种类型的图表，以下指南提供了关于如何选择合适的图表见解。...柱状图（条形图）和饼图 柱状图（条形图）和饼图都可用于显示比例，表示部分与总体的对比。...图标可用于： · 分类数据：用于区分组或类别 · UI控件和操作：例如筛选，缩放，保存和下载 · 状态：例如错误，空状态，完成状态和危险 在图表中使用图标时，建议使用通用可识别符号，尤其是在表示操作或状态时...坐标轴 一个或多个坐标轴显示数据的比例和范围。例如，折线图沿水平和垂直坐标轴显示一系列值。 ? 柱状图（条形图）基线 柱状图（条形图）应从为零的基线（y轴上的起始值）开始。
使用ggplot2进行数据可视化② 添加其他变量的一种方法是aesthetics。 另一种对分类变量特别有用的方法是将绘图分割为多个子图，每个子图显示一个数据子集。...要在两个变量的组合上构建绘图，请将facet_grid（）添加到绘图调用中facet_grid（）的第一个参数也是一个公式。 这次公式应该包含两个用〜分隔的变量名。 ?...请注意，此图包含同一图表中的两个geom！我们将很快学会如何在同一个地块中放置多个geoms。...许多geom，如geom_smooth（），使用单个几何对象来显示多行数据。对于这些geoms，您可以将组审美设置为分类变量以绘制多个对象。 ggplot2将为分组变量的每个唯一值绘制一个单独的对象。...image.png 然而，这在我们的代码中引入了一些重复。 想象一下，如果你想改变y轴来显示cty而不是hwy。 您需要在两个位置更改变量，并且可能忘记更新一个变量。
这些图表根据可视化目标的 7 个不同情景进行分组。例如，如果要想象两个变量之间的关系，请查看“关联”部分下的图表。或者，如果您想要显示值如何随时间变化，请查看“变化”部分，依此类推。 ?...带线性回归最佳拟合线的散点图（Scatter plot with linear regression line of best fit） 如果你想了解两个变量如何相互改变，那么最佳拟合线就是常用的方法。...连续变量的直方图（Histogram for Continuous Variable） 直方图显示给定变量的频率分布。下面的图表示基于类型变量对频率条进行分组，从而更好地了解连续变量和类型变量。 ?...类型变量的直方图（Histogram for Categorical Variable） 类型变量的直方图显示该变量的频率分布。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。 ?...分类图（Categorical Plots） 由 seaborn 库 提供的分类图可用于可视化彼此相关的 2 个或更多分类变量的计数分布。 ? ? 05 组成（Composition） 31.
这些图表根据可视化目标的 7 个不同情景进行分组。 例如，如果要想象两个变量之间的关系，请查看“关联”部分下的图表。或者，如果您想要显示值如何随时间变化，请查看“变化”部分，依此类推。...带线性回归最佳拟合线的散点图（Scatter plot with linear regression line of best fit） 如果你想了解两个变量如何相互改变，那么最佳拟合线就是常用的方法。...连续变量的直方图（Histogram for Continuous Variable） 直方图显示给定变量的频率分布。下面的图表示基于类型变量对频率条进行分组，从而更好地了解连续变量和类型变量。...类型变量的直方图（Histogram for Categorical Variable） 类型变量的直方图显示该变量的频率分布。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。...分类图（Categorical Plots） 由 seaborn 库 提供的分类图可用于可视化彼此相关的 2 个或更多分类变量的计数分布。 05 组成（Composition） 31.
这里有一个很棒的思维导图，可以帮助您为工作选择正确的可视化效果： ? 我们对于这张思维导图中的主要图例做一些解释： 散点图 散点图非常适合显示两个变量之间的关系，因为您可以直接看到数据的原始分布。...直线图非常适合这种情况，因为它基本上可以快速总结两个变量(百分比和时间)的协方差。同样，我们也可以通过颜色编码来使用分组。 ?...有人可能会认为，你必须制作两个独立的直方图，把它们放在一起比较。但是，实际上有一个更好的方法:我们可以用不同的透明度覆盖直方图。看看下面的图。均匀分布的透明度设为0。5这样我们就能看到它的背后。...条形图 当您试图将类别很少(可能少于10个)的分类数据可视化时，条形图是最有效的。如果我们有太多的类别，那么图中的条形图就会非常混乱，很难理解。...它们非常适合分类数据，因为您可以根据条形图的大小;分类也很容易划分和颜色编码。我们将看到三种不同类型的条形图:常规的、分组的和堆叠的： ?
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