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Python中最常用的 14 种数据可视化类型的概念与代码

堆叠条形图用于显示数据集子组。...这是堆叠条形图的类型,其中每个堆叠条形显示其离散值占总值的百分比。...复合折线图也可以称作堆叠面积图,堆叠面积图和基本面积图一样,唯一的区别就是图上每一个数据集的起点不同,起点是基于前一个数据集的,用于显示每个数值所占大小随时间或类别变化的趋势线,展示的是部分与整体的关系...带标记的雷达图 在这些中,蜘蛛图上的每个数据点都被标记。 填充雷达图 在填充的雷达图中,线条和蜘蛛网中心之间的空间是彩色的。 象形图 它使用图标来提供一小组离散数据的更具吸引力的整体视图。...图标代表基础数据的主题或类别。例如,人口数据将使用人的图标。每个图标可以代表一个或多个(例如一百万)个单位。数据的并排比较在图标的列或行中完成。这是为了将每个类别相互比较。

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可视化图表样式使用大全

堆叠条形图 ? 跟多组条形图不同,堆叠条形图 (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。...堆叠条形图共分成两种: 简单堆叠条形图。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% 堆叠条形图。...径向条形图 ? 径向条形图是在极坐标系上绘制的条形图。 虽然看起来很美观,但径向条形图上条形的长度可能会被人误解。 推荐制作工具有:AnyChart。 径向柱图 ? 也称为「圆形柱图」或「星图」。...这种图表使用同心圆网格来绘制条形图。每个圆圈表示一个数值刻度,而径向分隔线则用作区分不同类别或间隔(如果是直方图)。 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(跨度图)。...此外,条形也可以堆叠条形图般堆叠起来。 推荐的制作工具有:jChartFX、Bokeh。 热图 ?

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60 种常用可视化图表,该怎么用?

堆叠条形图 跟多组条形图不同,堆叠条形图 (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。...堆叠条形图共分成两种: 简单堆叠条形图。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% 堆叠条形图。...径向条形图 径向条形图是在极坐标系上绘制的条形图。 虽然看起来很美观,但径向条形图上条形的长度可能会被人误解。 推荐制作工具有:AnyChart。 径向柱图 也称为「圆形柱图」或「星图」。...这种图表使用同心圆网格来绘制条形图。每个圆圈表示一个数值刻度,而径向分隔线则用作区分不同类别或间隔(如果是直方图)。 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(跨度图)。...此外,条形也可以堆叠条形图般堆叠起来。 推荐的制作工具有:jChartFX、Bokeh。

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常用60类图表使用场景、制作工具推荐!

堆叠条形图 跟多组条形图不同,堆叠条形图 (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。...堆叠条形图共分成两种: 简单堆叠条形图。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% 堆叠条形图。...径向条形图 径向条形图是在极坐标系上绘制的条形图。 虽然看起来很美观,但径向条形图上条形的长度可能会被人误解。 推荐制作工具有:AnyChart。 径向柱图 也称为「圆形柱图」或「星图」。...这种图表使用同心圆网格来绘制条形图。每个圆圈表示一个数值刻度,而径向分隔线则用作区分不同类别或间隔(如果是直方图)。 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(跨度图)。...此外,条形也可以堆叠条形图般堆叠起来。 推荐的制作工具有:jChartFX、Bokeh。

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图表解析系列之柱状图

将类别拆分称多个子类别,形成“堆叠柱状图”。再如将柱形图与折线图结合起来,共同绘制在一张图上,俗称“双轴图”,等等。...请注意:【条形图】在不同的产品或是概念解析中存在差异,例如在维基百科中,条形图等同于柱状图,认为柱状图为条形图的另一种称呼。而更多时候条形图我们可理解为专指横向的柱状图。...图片 堆叠柱状图:由堆叠项将一个类别拆成多个子类别形成堆叠柱状图。 图片 双轴图(组合图) 双轴图的指标分为左侧指标和右侧指标,对应的坐标轴分别为坐标 Y 轴的左轴(主轴)和右轴(副轴)。...尤其是当数值比较接近时,由于人眼对于高度的感知优于其他视觉元素(面积、角度等),因此,使用柱状图更加合适。 需要避开的陷阱 柱状图最核心的功能是比较,比较的核心是高度。...这意味着条形图理论上应该向下延伸到页面的底部。事实上,按图中的画法,视觉增长达到了 460% [条形图的高度是 35-34=1 和 39.6-34=5.6,所以(5.6-1)/1=460%〕。

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Google数据可视化团队:数据可视化指南(中文版)

· 柱状图(条形图)使用共同的基线,通过条形长度表示数量 · 饼图使用圆的圆弧或角度表示整体的一部分 柱状图(条形图),折线图和堆叠面积图在显示随时间的变化方面比饼图更有效地。...面积图 面积图有多种类型,包括堆叠面积图和层叠面积图: · 堆叠面积图显示多个时间序列(在同一时间段内)堆叠在一起 · 层叠面积图显示多个时间序列(在同一时间段内)重叠在一起 层叠面积图建议不要使用超过两个时间序列...独特的图形属性可应用于定量数据(温度,价格或速度)和定性数据(类别,风味或表达式)。...例如,在条形图中,条形颜色可以表示类别,而条形长度可以表示值(人口数量)。 ? 形状可用于表示定性数据。...图标 图标可以表示图表中不同类型的数据,并提高图表的整体可用性。

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谷歌Material Design可视化数据设计规范指南

· 柱状图(条形图)使用共同的基线,通过条形长度表示数量 · 饼图使用圆的圆弧或角度表示整体的一部分 柱状图(条形图),折线图和堆叠面积图在显示随时间的变化方面比饼图更有效地。...面积图 面积图有多种类型,包括堆叠面积图和层叠面积图: · 堆叠面积图显示多个时间序列(在同一时间段内)堆叠在一起 · 层叠面积图显示多个时间序列(在同一时间段内)重叠在一起 层叠面积图建议不要使用超过两个时间序列...独特的图形属性可应用于定量数据(温度,价格或速度)和定性数据(类别,风味或表达式)。...例如,在条形图中,条形颜色可以表示类别,而条形长度可以表示值(人口数量)。 形状可用于表示定性数据。...图标 图标可以表示图表中不同类型的数据,并提高图表的整体可用性。

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60种常用可视化图表的使用场景——(上)

这些节点通常是圆点或小圆圈,但也可以使用图标。 网络图主要有分别为「不定向」和「定向」两种。不定向网络图仅显示实体之间的连接,而定向网络图则可显示连接是单向还是双向(通过小箭头)。...13、堆叠条形图 跟多组条形图不同,堆叠条形图 (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。...堆叠条形图共分成两种: 简单堆叠条形图。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% 堆叠条形图,但其中所有条形在数值/标尺轴上具有相等长度...30、径向条形图 径向条形图是在极坐标系上绘制的条形图。 虽然看起来很美观,但径向条形图上条形的长度可能会被人误解。 推荐制作工具有:AnyChart。

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为什么你觉得Matplotlib用起来很困难?因为你还没看过这个思维导图

完全没有异议只需使用另一个参数(点大小)对第三个变量进行编码,如下面的第二个图所示,我们把这个图叫做冒泡图。 ?...这允许使用直接查看同一图上的两个分布。 ?...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: ?...堆叠图代码举例: for i in range(0, len(y_data_list)): bar(x_data + alteration[i], y_data_list[i], color

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数据导入与预处理-拓展-pandas可视化

条形图 2.1 单行垂直/水平条形图 2.2 多行条形图 3. 直方图 3.1 生成数据 3.2 透明度/刻度/堆叠直方图 3.3 拆分子图 4....1.2 绘制单列折线图 绘制 df 第一列的折线图 # 绘制 df 第一列的折线图 df['A'].plot() plt.show() 输出为: 1.3 绘制多列折线图 df 的四列分别放在四个子图上...# 折线图|子图 # 将 df 的四列分别放在四个子图上 df.plot(subplots=True) plt.show() 输出为: df 的四列分别放在一个图上 # 折线图|绘制 df 全部列的折线图...条形图 2.1 单行垂直/水平条形图 单行垂直/水平条形图 生成数据: # 生成数据 df2 = pd.DataFrame(np.random.rand(10, 4), columns=["a", "...iloc[2].plot(kind = 'bar', figsize=(10, 6)) plt.show() 输出为: 2.2 多行条形图 多行堆叠 # 多行,堆叠对应着着stacked=True

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数据可视化设计指南

时间变化图包括: 1.折线图 2.条形图 3.堆叠条形图 4.K线图 5.面积图(折线图) 6.时间线 7.地平线图(折线图) 8.瀑布图 同类别分析 同类别分析是同一维度下的不同类别的数据之间比较分析...占比图表包括: 1.堆叠条形图 2.饼图 3.甜甜圈图 4.堆积的面积图 5.矩形树图 6.旭日图 相关性图表 相关性图表显示两个或多个变量之间的相关性。...通过其他视觉提示(例如图标)增强图表颜色的含义。 ? 禁止。 不要单独使用颜色来表示内容的含义。...文字标签不应: 旋转文字角度 垂直堆叠文字 ? 允许。 将文本水平放置在柱状图上,如果需要,可以旋转柱状图以腾出空间。 ? 警告。 不要旋转条形标签角度,因为这会使它们难以阅读。...以下推荐的交互模式,样式和效果(触觉反馈)可以提高用户对图表数据的理解: 鼠标悬浮显示数据是逐步的提供数据细节,可按需查看。

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5个快速而简单的数据可视化方法和Python代码

只需使用另一个参数,点大小,对第三个变量进行编码,如下面的图2所示。我们刚刚讨论的所有这些也与第一个图表一致。 ? 用颜色分组的散点图 ?...最后,我们在同一块图上绘制两个直方图,其中一个稍微透明一些。...我们将看到三种不同类型的条形图:常规条形图、分组条形图和堆叠条形图。在我们进行的过程中,请查看下图中的代码。 常规的条形图如下面的第一个图所示。...堆叠条形图对于可视化不同变量的分类构成非常有用。在下面的堆叠条形图中,我们比较了每天的服务器负载。...其代码遵循与分组条形图相同的样式。我们循环遍历每一组,但是这次我们在旧的条形图上绘图,而不是在它们旁边画新条形图。 ? 常规条形图 ? 分组条形图 ?

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52个数据可视化图表鉴赏

但是,气泡地图的主要缺陷是,过大的气泡可能会与贴图上的其他气泡和区域重叠,因此需要对此加以说明。...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(人口密度或人均收入)的测量值成比例。...分级统计图法可反映布满整个区域的现象(地貌切割密度)、呈点状分布的现象(居民点的密度)或线状分布的现象(河流密度或道路网密度),但较多的是反映呈面状但属分散分布的现象,反映人口密度、某农作物播种面积的比...30.Mekko图 Mekko图(有时也称为marimekko图)是二维堆叠图。除了常规堆叠图表的不同线段高度外,Mekko图表的列宽也不同。列宽按比例缩放,使总宽度与所需图表宽度匹配。...48.流图 这种类型的可视化是堆叠面积图的一种变体,它不是针对固定的直轴绘制值,而是围绕变化的中心基线移动值。流图通过使用流动的有机形状显示不同类别数据随时间的变化,这些形状有点像河流。

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原来使用 Pandas 绘制图表也这么惊艳

条形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。该图表可能包括特定类别的计数或任何定义的值,并且条形的长度对应于它们所代表的值。...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...也可以堆叠直方图: df[['MSFT', 'FB']].plot(kind='hist', bins=25, alpha=0.6, stacked=True, figsize=(9,6)) Output...则不同的颜色可以区分不同的面积图: df.plot(kind='area', figsize=(9,6)) Output: Pandas plot() 方法默认创建堆积面积图,通过将 False 分配给堆叠参数来取消堆叠面积图是一项常见任务...', 'May'] df_3Months.plot(kind='pie', y='AAPL', legend=False, autopct='%.f') Output: 默认情况下,图例将显示在饼图上

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Pandas数据可视化

(柱状图)非常灵活: 高度可以代表任何东西,只要它是数字即可 每个条形可以代表任何东西,只要它是一个类别即可。...而是连续值比较适合使用折线图 : 柱状图和折线图区别 柱状图:简单直观,很容易根据柱子的长短看出值的大小,易于比较各组数据之间的差别 折线图: 易于比较各组数据之间的差别; 能比较多组数据在同一个维度上的趋势; 每张图上不适合展示太多折线...  面积图就是在折线图的基础上,把折线下面的面积填充颜色 : 直方图  直方图看起来很像条形图, 直方图是一种特殊的条形图,它可以将数据分成均匀的间隔,并用条形图显示每个间隔中有多少行, 直方图柱子的宽度代表了分组的间距...堆叠图(Stacked plots) 展示两个变量,除了使用散点图,也可以使用堆叠堆叠图是将一个变量绘制在另一个变量顶部的图表 接下来通过堆叠图来展示最常见的五种葡萄酒  从结果中看出,最受欢迎的葡萄酒是...波尔多风格混合红酒) 从数据中取出最常见的五种葡萄酒: 通过透视表找到每种葡萄酒中,不同评分的数量 : 从上面的数据中看出,行列分别表示一个类别变量(评分,葡萄酒类别),行列交叉点表示计数,这类数据很适合用堆叠图展示

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那么多种数据可视化图表,你选对了吗?

本文,菜鸟国际物流技术部高级开发工程师邻川将分享他在数据可视化图标方面的积累。 作者:邻川 来源:阿里巴巴中间件(ID:Aliware_2018) ?...但同时我们也面临着这样一些问题: 写 PPT、做 demo 时,心中有万千想法和海量数据想要去展现,但总是最后还是以文字和枯燥的图表堆叠呈现了出来,苦于怎么把这些数据展现的直观、性感、一看就懂。...本文将分为以下几部分: 两个优秀的数据可视化案例 基础图形及特点 如何选用图标 常见的问题 作为视觉动物的我们,不妨先来看看惊艳全球的一些数据可视化的例子(原文链接)。...衍生 - 堆叠柱状图 ? 不仅可以直观的看出每个系列的值,还能够反映出系列的总和,尤其是当需要看某一单位的综合以及各系列值的比重时,比如:1-8月伦敦和柏林房产交易笔数(万)。 2....所以在表示分类时,项目数量较少,使用柱形图或条形图均可,项目数量较多,则建议使用条形图。 Q: 柱形图和折线图都可以表示时间序列的趋势,如何选择? A: 一般来说,建议使用折线图反映趋势变化。

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数据可视化:认识Matplotlib

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] #x轴生成一个ndarray x = np.arange(1, 11) # y轴等于2x y = 2 * x #设置作图标题...10000) plt.hist(data, bins=50, fc="b", ec="w") # 设置x轴标签 plt.xlabel("区间") # 设置y轴标签 plt.ylabel("频数") # 设置图标题...fc:全写为facecolor,长条形的颜色 ec:全写为edgecolor,长条形边框的颜色 条形图 在之前的小节中得到了高分电影上映年份的TOP,现在我们就将此数据做成可视化的条形图。...获得纵(y)坐标数据 y = series.values.tolist() ax = plt.bar(x, y, width=0.4) # 添加横坐标显示 plt.xticks(x, x) # 在每个条形图上方显示数值...: 横坐标(序列) height:纵坐标(系列) width:条形图的宽度,默认是0.8,可以根据实际大小设置,以更加美观 bottom:用于绘制堆叠条形图,默认值为None align:x轴刻度标签的对齐方式

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这些条形图的用法您都知道吗?

,默认为'stack',表示绘制堆叠条形图;如果指定为'dodge',表示绘制水平交错条形图;如果为'fill',表示绘制百分比堆叠条形图; ......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。...然而,在实际的企业环境中,这样的图形出现的频次并不是很高,因为绝对数量的堆叠条形图并不能够达到刺激效果。读者不妨使用下面介绍的百分比堆叠条形图。...双离散单数值的百分比堆叠条形图 # 明细数据--双离散单数值变量的百分比堆叠条形图 ggplot(data = weather2017, mapping = aes(x = aqiInfo, fill...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(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。

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