# 按照mpg进行排序, 利用cylinder这个变量进行分组和上色 # cylinder是指汽车的气缸数 # 这里需要新建变量color用来存储颜色信息 x 条带代表的是height的一列，将beside改为T是则绘制的是并列的条形图。...1.3 绘制堆积条形图 # 绘制带有颜色和标签的堆积条形图 counts 的counts是一个矩阵，行代表的是vs，它代表汽车的发动机类型...这里设置beside=T，则将前一张图中的每一条带拆成两部分水平放置，效果其实是相似的。 注意事项 1. 条形图的绘制不必非得是计数或者频数类数据。...你可以使用均值、中位数和标准差等来绘制条形图，将aggregate()函数的结果传递到条形图barplot()里。 2. 在条带数目很多的情况下，条带的标签可能彼此之间有重叠而无法完整显示。
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。...异常值可绘制为单个点。箱线图是非参数图：它们显示统计总体样本的变化，而无需对潜在的统计分布进行任何假设。框的不同部分之间的间距表示数据的分散度（扩散）和偏度，并显示异常值。...子弹图以一个单一的主要度量（例如，本年度迄今的收入）为特征，将该度量与一个或多个其他度量进行比较，以丰富其含义（例如，与目标进行比较），并在绩效的定性范围（如差、满意和良好）中显示。...27.跳转图 跳转图允许对具有多种变体的序列事件数据进行可扩展的图形化，以成功地可视化工作流的性能。...跨度图只将读者的注意力集中在极值上，没有给出最小值和最大值之间的值或平均值或数据分布的信息。 46.迷你图 迷你图是一种非常小的折线图，通常没有轴或坐标。
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。常用来比较同一指标下的不同群体，如10位不同CEO的薪酬。（当条形图垂直时也称为柱状图。）...04 气泡图 散布在两次测量上的点，为数据增加了第三个维度（气泡大小），有时增加了第四个维度（气泡颜色），以显示几个变量的分布。常用来表示复杂的关系，如绘制不同国家的多个人口数据块。...常用于比较国家或地区之间的值，如显示政治立场的地图。 优点：如果看图者熟悉地理，可以很容易地找到值并在多个层次上对它们进行比较（即同时按国家和地区比较数据）。...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。）
常用来表示复杂的关系，如绘制不同国家的多个人口数据块。（也被错误地称为散点图。）...优点：一种在垂直的或水平的狭小空间内都适用的紧凑形式；比传统的形式（条形图）更容易沿着单一的测试方法来进行比较 缺点：由于要绘制的点很多，很难有效地标记；如果这很重要，那就消除了所有类别之间的趋势感 07...优点：如果看图者熟悉地理，可以很容易地找到值并在多个层次上对它们进行比较（即同时按国家和地区比较数据） 缺点：使用位置的大小来表示其他值，可能会强化或弱化这些位置中编码的值 09 层次图 用来表示元素集合的关系和相对排名的线和点...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：使每个单个的值都可用；与相同信息的单调版本相比，更容易阅读和比较值的情况 缺点：难以对趋势产生粗略的了解，也很难对几组值进行快速比较 23 树形图 被分割成更小矩形的矩形，每个更小矩形代表某个变量与整个值的比例
志愿者对这三种平面图形的比较效果都比立方体更好。 表示比例的柱状图和饼状图 柱状图和饼状图在表示比例时拥有很大的优势，关于这一点，前人已经进行了很多的研究。...在图表没有比例尺的情况下，饼状图是最好的比例表示图表。 折线图 线条形状可以表达出令我们着迷的内容，但也会扭曲我们对数据的感知。 众所周知，自变量（原因）通常绘制在x轴上，因变量（结果）绘制在y轴上。...按照惯例，海拔应该在x轴上绘制，因为在这种情况下它是自变量。但是，在y轴上绘制海拔让人自然地认为斜率代表高度。 当海拔位于y轴上时，由于视觉隐喻的效果，参与者的判断更准确。...其中两项研究都否定了 Tufte广受欢迎的“高数据与墨水比”理念。 ? Siegrist观察了参与者对2D饼图（条形图）和3D饼图（条形图）的尺寸差异对感知程度。...Harrison和共同作者对几种用于描述相关性的可视化类型进行了有效性排名。他们发现散点图和平行坐标效果最好。在堆叠图表变体中，堆叠条带明显优于堆叠区域和堆叠线。 ?
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。...：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...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。...如上图所示，通过该图形可以查看内部的比例差异和趋势（如空气质量为优、良和轻度污染的等级下，1~2级风力的天数占比并没有较大的差异，均在70%左右；对于中度污染等级而言，风力1~2级和4~5级的天数各占一半
很难直观地感受到到1,2,3,4的饼的大小比例的变化 一些人认为饼图不容易准确地传达数据，尤其是当有多个部分时。...如果你想改进可视化方案，以下是一些建议： 使用条形图： 条形图是更直观和易于比较的一种方式。你可以考虑使用条形图代替饼图。 避免3D效果： 3D效果可能会使图表更难以理解，尤其是在表示比例时。...考虑使用其他图表类型： 根据数据的特点，考虑使用更适合的图表类型，如堆积条形图或直方图等。...比如我们条形图一下上面的饼图同样的数据看看： # 绘制条形图 barplot( df$counts, names.arg = df$sample, col = df$color, border...在 Python 中使用 matplotlib 库绘制饼图和条形图的简单示例。
正确的理解和判断缺失值的类型，对工作中对缺失值分析和处理带来很大对便利，但因没有一套成熟但缺失值类型判断方法，大多考经验处理，这里不作过多阐述。...log : bool, optional, default: False 是否对坐标轴进行log变换。 **kwargs 关键字参数，用于对条形图进行其他设置，如透明度等。...数据全缺失或全空对相关性是没有意义的，所以就在图中就没有了，比如date列就没有出现在图中。...缺失值处理⽅法的选择，主要依据是业务逻辑和缺失值占比，在对预测结果的影响尽可能小的情况下，对缺失值进行处理以满足算法需求，所以要理解每个缺失值处理方法带来的影响，下⾯的缺失值处理⽅法没有特殊说明均是对特征...迭代(循环)次数可能的话超过40，选择所有的变量甚至额外的辅助变量。 C. KNN填充 利用KNN算法填充，将目标列当做目标标签，利用非缺失的数据进行KNN算法拟合，最后对目标标签缺失值进行预测。
未尝试多种布局的情况下绘制网络图 网络图在科学出版物中十分常见，它们在呈现关系数据时极为有用。然而，网络图的外观（非拓扑结构）对于判断网络图是否有效有着极大的影响。...我希望你能明白，将基于长度和基于位置的图表混为一谈，可能会导致图表产生误导。 10. 绘制饼状图 饼状图是展示部分数据的常用可视化方法，各部分的总和为100%。...的选择是直接展开圆环图，制作一个传统的堆叠条形图。顺便提一下，这也是我对 Circos 图和其他圆形图表布局的主要顾虑。 12....但是，当样本和类别数量众多时，为了有效传达信息，堆叠条形图需要进行优化，这里的“优化”指的是对样本进行合理分组和排序。 这里有一个包含100个样本和8个成员类别的数据示例。...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.
“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。...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。 这是一个例子，其中它是必要的。 top表由美国历史上最畅销的电影组成。...1和2是数字，在这种情况下，从2中减1或取0,1和2的平均值，或对这三个值执行其他算术是没有意义的。 SEX是一个类别变量，即使这些值已经赋予一个数字代码。...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。...直接比较列是有意义的，因为所有条目都是比例，因此在相同刻度上。 barh方法允许我们通过在相同轴域上绘制多个条形图，将比较可视化。这个调用类似于scatter和plot：我们必须指定类别的公共轴。
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。...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。 ?...在这种情况下，轮廓线，2D箱或六角箱可提供替代方案。另一方面，当我们要可视化两个以上的变量时，我们可以选择以相关图而不是基础原始数据的形式绘制相关系数。 ?
为了更直观地查看商品销售数据、广告类别数据、人口数据和生活消费数据，需要在ECharts中绘制不同的柱状图进行展示，如标准柱状图、堆积柱状图、条形图和瀑布图。...利用某商品一年的销量数据绘制标准柱状图，如图所示。此图使用了更多的定制化选项。 对图形中的各种组件进行简单注解，如图所示。...为了更直观地查看商品销售数据和名胜风景区的门票价格数据，需要在ECharts中绘制不同的折线图进行展示，如标准折线图、堆积面积图、堆积折线图和堆积面积折线图。...为了更直观地查看影响健康寿命的各类因素数据、某高校的专业与人数分布数据，需要在ECharts中绘制不同的饼图进行展示，如标准饼图、圆环图、嵌套饼图和南丁格尔玫瑰图等。...5.1 绘制标准饼图 标准饼图是以一个完整的圆来表示数据对象的全体，其中扇形面积表示各个组成部分。饼图常用于描述百分比构成，其中每一个扇形代表一个数据所占的比例。
2、根据正负值选择合适的绘图方向 绘制水平条形图时，在Y轴左侧绘制负值，在Y轴右侧绘制正值，不要把正负值绘制到轴同一侧。 垂直柱状图同理。 3、从0基线开始绘制柱状图 截断Y轴会导致表达失真。...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。...直接在图表上标记对所有查看者都非常有帮助，因为一目了然，更节省时间。 查看图例需要花费很多时间，一般观众不会仔细去对比图例和图表的颜色。...将最大值放在顶部（对于水平条形图）或左侧（对于垂直条形图），以确保最重要的值占据最突出的空间，减少眼球运动和阅读图表所需的时间。...图表库包含了许多前面提到的交互和规则。基于定义的库进行设计将确保易于实施，并为你提供大量交互想法。
除了数据读取、转换之外，也可以进行数据可视化。易于使用和富有表现力的pandas绘图API是pandas流行的重要组成部分。...Ratio Data 定比变量, 有绝对0点，如质量，高度。定比变量与定距变量在市场调查中一般不加以区分，它们的差别在于，定距变量取值为“0”时，不表示“没有”，仅仅是取值为0。...这个条形图告诉了我们绝对数字，但知道相对比例会更有用： #取province特征，统计，取前10，计算比例，画图bar plot (reviews['province'].value_counts()....但是，折线图有一个重要的缺点：与条形图不同，它们不适合名义分类数据。虽然条形图区分了点线图的每个“类型”，但它们将它们组合在一起。因此，折线图断言水平轴上的值的顺序，并且对于某些数据，顺序将没有意义。...当仅绘制一个变量时，面积图和折线图之间的差异主要是视觉方面上：一个底部有阴影，一个没有。在这种情况下，它们可以互换使用。 定距数据Interval data 定距变量的例子是太阳的温度。
适合用来快速检视数据集中不同类别的分布和比例，并与其他数据集的分布和比例进行比较，让人更容易找出当中模式。...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。...图表中可加入直线或曲线来辅助分析，并显示当所有数据点凝聚成单行时的模样，通常称为「最佳拟合线」或「趋势线」。 如您有一对数值数据，可使用散点图来查看其中一个变量是否在影响着另一个变量。...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。...此外，较大的地区会比较小区域更加显眼，影响读者对数值的感知。 绘制地区分布图时的常见错误：对原始数据值（例如人口）进行运算，而不是使用归一化值（例：计算每平方公里的人口）。
数据可视化是数据分析过程中探索性分析的一部分内容，可以直观展示数据集数据所具有的的特征和关联关系等。...后续将分别就lattice和ggplot2可视化绘图系统进行简要介绍。...Split/position 数值型向量，在一页上绘制多幅图形 Type 字符型向量，设定一个或多个散点图的绘图参数，（如p=点，l=线，r=回归，smooth=平滑曲线，g=格点） xlab/ylab...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。...> ggplot(df, aes(gp, y)) #建立映射关系，此情况下仅输出基本画布信息，并没有数据点/线 ?
适合用来快速检视数据集中不同类别的分布和比例，并与其他数据集的分布和比例进行比较，让人更容易找出当中模式。 点数图 ?...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（如跨度图）。...图表中可加入直线或曲线来辅助分析，并显示当所有数据点凝聚成单行时的模样，通常称为「最佳拟合线」或「趋势线」。 如您有一对数值数据，可使用散点图来查看其中一个变量是否在影响着另一个变量。...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。...此外，较大的地区会比较小区域更加显眼，影响读者对数值的感知。 绘制地区分布图时的常见错误：对原始数据值（例如人口）进行运算，而不是使用归一化值（例：计算每平方公里的人口）。
数据可视化一直是机器学习的重要部分，大多数数据可视化教程的基本内容包括：散点图，线图，箱形图，条形图和热图，虽然这些对于数据预处理来说基本够用，但是今天给大家分享另一种数据可视化图形——3D可视化。...3D图可以让我们更加直观的了解数据之间的关系： x - y ， x - z和y - z 。在本文中，我将简单介绍使用Matplotlib进行3D数据可视化。...在绘制3D图形后，我们可以交互的查看图形。只需要简单点击并拖动绘图结果即可。 ? ? 3D曲面图 曲面图可以很好地提供了一个完整的结构来查看每个变量的值如何在另外两个轴的轴上变化。...3D条形图 条形图是数据可视化中常用的一类图形，其能够以简单直观的方式反映出数据信息。 3D条形图的美妙之处在于它们保持了2D条形图的简单性，同时扩展了它们表示比较信息的能力。...绘制条形图需要两个东西：位置和大小。 在3D条形图中，我们将选择z轴来表示高度; 因此，每个条形将从z = 0开始，其大小与我们试图可视化的值成比例。
Matplotlib提供了丰富的数据绘图工具，主要用于绘制一些统计图形，例如散点图、条形图、折线图、饼图、直方图、箱形图等。...edgecolor：边颜色 linewidth：边的宽度，0表示无边框 假设我们拿到了2017年内地电影票房前10的电影的片名和票房数据，如果想直观比较各电影票房数据大小，那么条形图显然是最合适的呈现方式...▲图2 条形图 03 折线图 折线图是用直线连接排列在工作表的列或行中的数据点而绘制成的图形。折线图可以显示随时间（根据常用比例设置）而变化的连续数据，因此非常适用于显示相等时间间隔下数据的趋势。...默认值：False，即不画阴影 labeldistance：label标记的绘制位置,相对于半径的比例，默认值为1.1, 如绘制在饼图内侧 autopct：控制饼图内百分比设置,可以使用format...：控制饼图半径，默认值为1 textprops：设置标签（labels）和比例文字的格式；字典类型，可选参数，默认值为：None。
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