首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何在D3中根据自定义Y轴绘制叠加条形图

在D3中根据自定义Y轴绘制叠加条形图,可以按照以下步骤进行:

  1. 数据准备:首先,需要准备好要绘制的数据。这些数据可以是一个包含多个对象的数组,每个对象代表一个条形图的数据。每个对象应包含X轴的值和对应的Y轴的值。
  2. 创建SVG容器:使用D3的选择器选择一个HTML元素作为SVG容器,并设置其宽度和高度。
代码语言:txt
复制
var svg = d3.select("body")
            .append("svg")
            .attr("width", width)
            .attr("height", height);
  1. 创建比例尺:根据数据的范围和SVG容器的尺寸,创建X轴和Y轴的比例尺。比例尺可以将数据映射到SVG容器的坐标系中。
代码语言:txt
复制
var xScale = d3.scaleBand()
               .domain(data.map(function(d) { return d.x; }))
               .range([0, width])
               .padding(0.1);

var yScale = d3.scaleLinear()
               .domain([0, d3.max(data, function(d) { return d.y; })])
               .range([height, 0]);
  1. 创建坐标轴:使用比例尺创建X轴和Y轴,并添加到SVG容器中。
代码语言:txt
复制
var xAxis = d3.axisBottom(xScale);
var yAxis = d3.axisLeft(yScale);

svg.append("g")
   .attr("transform", "translate(0," + height + ")")
   .call(xAxis);

svg.append("g")
   .call(yAxis);
  1. 绘制条形图:使用数据和比例尺,绘制条形图。可以使用D3的selectAlldata方法来绑定数据,并使用enter方法来添加新的条形图。
代码语言:txt
复制
svg.selectAll(".bar")
   .data(data)
   .enter()
   .append("rect")
   .attr("class", "bar")
   .attr("x", function(d) { return xScale(d.x); })
   .attr("y", function(d) { return yScale(d.y); })
   .attr("width", xScale.bandwidth())
   .attr("height", function(d) { return height - yScale(d.y); })
   .attr("fill", "steelblue");
  1. 添加交互效果(可选):可以为条形图添加一些交互效果,例如鼠标悬停时的提示框或点击时的动画效果。

至此,根据自定义Y轴绘制叠加条形图的过程就完成了。根据具体需求,可以进一步调整样式、添加动画、优化性能等。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

这些条形图的用法您都知道吗?

NULL, mapping = aes()) data:指定绘图所需的原始数据,如果不指定,则必须在geom_*函数中指定; mapping:通过aes的方式指定图形的属性(x的变量,y的变量,颜色变量...y(前提是绘图数据已做了统计汇总); position:用于设置条形图的摆放位置,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...;如果设置为FALSE,则不显示任何图例;如果设置为TRUE,则显示图例; inherit.aes:bool类型的参数,绘图时是否延用ggplot函数的数据和属性,默认为TRUE;根据作者的经验,如果...(data = df, # 指定绘图数据 # 指定xy的变量 mapping = aes(x = Province, y = GDP)) + # 绘制条形图...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

5.5K10

JavaScript图表的数据可视化:比较D3和Kendo UI

这意味着我们需要做三件基本的事情: 绘制反映单个数据值的基本栏。 绘制XY并显示标签。 为图表创建工具提示。 我们先不详细描述这两个库,看一下大体的样式。...X根据数据集中的值的数量进行缩放的。在下一节,我们将在显示区域略微移动图表。 现在我们开始讲D3部分的内容。在这里,我们告诉D3我们将使用哪些数据,并指定图表每个条形图的基本元素。...通过向kendoChart添加两个部分,在Kendo UI代码很容易做到这一点。这将关闭水平和垂直网格线以匹配D3图表,并迫使Y使用800作为其最大值,而不是它选择的900。...接下来缺少的是D3图上的Y。...我们不需要告诉Kendo UI添加Y,它是自动完成的。同样,Kendo UI做它认为我们需要在图表D3只做我们告诉它的。在这个过程,我们在两个图表上都加一个X

11.8K30

五个创建交互式图表的Python库

自定义插件示例 Mpld3 将Phython的核心绘图库matplotlib和备受欢迎的JavaScript图表库D3结合在一起,创建了与浏览器兼容的可视化图形。...你可以在matplotlib绘制一张图表,运用Phython和JavaScript插件增加交互功能,然后用D3渲染。...然而,Mpld3的真正亮点在于它齐全的API,允许让你创造自定义插件。如果你熟悉D3和JavaScript,就可以创造无穷尽的各种图形。...交叉过滤器示例 Bokeh受到《The Grammar of Graphics》概述的概念启发。 你可以把各个组件逐个叠加在一起来创建最终的图表——例如,你可以以坐标为起点,添加点、线、标签等。...从那里,你可以把图表嵌入到网页。 所有的Plotly图表包含工具提示,一旦利用Plotly的JavaScript API把图表嵌入后,你就可以在其顶部设置自定义控件(滑块和筛选)。

4.4K60

可视化图表样式使用大全

会显示每组占总体的百分比,并按该组每个数值占整体的百分比来绘制,可用来显示每组数量之间的相对差异。...误差线总是平行于定量标尺的轴线,可以是垂直或水平显示(取决于定量标尺是在 Y 还是 X 上)。 推荐的工具有:AnyChart、Highcharts、plotly、Vega。 树形结构图 ?...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,条形也可以堆叠式条形图般堆叠起来。 推荐的制作工具有:jChartFX、Bokeh。 热图 ?...在绘制记数符号图表时,将类别、数值或间隔放置在同一个或列(通常为 Y 或左侧第一列)上。每当出现数值时,在相应的列或行添加记数符号。

9.3K10

常用60类图表使用场景、制作工具推荐!

会显示每组占总体的百分比,并按该组每个数值占整体的百分比来绘制,可用来显示每组数量之间的相对差异。...误差线总是平行于定量标尺的轴线,可以是垂直或水平显示(取决于定量标尺是在 Y 还是 X 上)。 推荐的工具有:AnyChart、Highcharts、plotly、Vega。...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,条形也可以堆叠式条形图般堆叠起来。 推荐的制作工具有:jChartFX、Bokeh。...在绘制记数符号图表时,将类别、数值或间隔放置在同一个或列(通常为 Y 或左侧第一列)上。每当出现数值时,在相应的列或行添加记数符号。

8.7K20

大家很喜欢用的可视化神器——Pyecharts|可视化系列07

echarts主要开发者御术曾说过,和d3相比,d3是面粉而echarts相当于面条。这是个很形象的比喻,和面粉相比,面条可以快速煮出各种美食,很贴合echarts的特点。...,对应的封装是在AxisOpts()里,可以设置坐标类型(数值类型、离散类型,对数坐标、时间)、坐标名称、是否显示、值域、各种相对位置等属性;•yaxis_opts:y坐标配置项,对应封装也在...翻转XY 通过翻转柱状图的xy绘制条形图: bar.reversal_axis() #翻转柱状图的xy bar.render_notebook() ?...翻转xy得到条形图 数据进行统计后调整category_gap参数可以绘制出直方图 bar=pyecharts.charts.Bar() bar.add_xaxis(list(df['x'])) bar.add_yaxis...#在同一坐标系里叠加多种图 bar=pyecharts.charts.Bar() bar.add_xaxis(list(df['x'])) bar.add_yaxis("y",list(df['y'])

2.3K21

R数据可视化之ggplot2 (一)

先说说我们人手工作图的方式,1,先画一个坐标,2,然后根据数据在图上画图形3,在基础的图形上加一些注释,或加一些对比.基本上这就是我们作图的方式,那么ggplot2就跟这差不多了,1.先设定坐标和数据...(pressure, aes(x=temperature, y=pressure)) + geom_line() + geom_point() #绘制点线图,相当于图层一个个叠加上去 2.画条形图 基础绘图系统...#当变量为因子型,绘制频数条形图 qplot: 版本改掉了一些参数,暂时未知 ggplot: ggplot(BOD, aes(x=Time, y=demand)) + geom_bar(stat="identity...ggplot(mtcars, aes(x=factor(cyl))) + geom_bar() #当变量为因子型,绘制频数条形图,而且不用指定y 3.画直方图 基础绘图系统: hist(mtcars$mpg...() #二个分类型,箱线图 5.函数曲线: 基础绘图系统: curve(x^3 – 5*x, from=-4, to=4) # 绘制函数曲线,from,to表示x的定义域 #自定义一个函数

1.9K120

60 种常用可视化图表,该怎么用?

会显示每组占总体的百分比,并按该组每个数值占整体的百分比来绘制,可用来显示每组数量之间的相对差异。...误差线总是平行于定量标尺的轴线,可以是垂直或水平显示(取决于定量标尺是在 Y 还是 X 上)。 推荐的工具有:AnyChart、Highcharts、plotly、Vega。...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,条形也可以堆叠式条形图般堆叠起来。 推荐的制作工具有:jChartFX、Bokeh。...在绘制记数符号图表时,将类别、数值或间隔放置在同一个或列(通常为 Y 或左侧第一列)上。每当出现数值时,在相应的列或行添加记数符号。

8.6K10

让你彻底弄懂用Python绘制条形图(柱状图)

二、竖放条形图 1 竖放条形图绘图原理 Python绘制竖放条形图需用matplotlib.pyplot的bar函数,该函数的基本语法为: bar(x, height, [width], [...plt.ylabel('收盘价') #y标签plt.title('股票收盘价') #标题 得到结果如下: ?...1 横放条形图绘图原理 Python绘制横向条形图需用matplotlib.pyplot的barh函数,该函数和bar函数类似,它的基本语法为: barh(y, width, [height]...五、叠加条形图 有时一个变量的数值恒小于另一个变量,这时可以把两个条形图绘制到一个条形图中,用不同的颜色显示这两个条形图即可。...至此,在Python绘制条形图已全部讲解完毕,感兴趣的同学可以自己实现一遍

11.9K40

数据视化的三大绘图系统概述:base、lattice和ggplot2

R语言不仅提供了基本的可视化系统graphics包,简单的图+修饰,例如:plot、 hist(条形图)、 boxplot(箱图)、 points 、 lines、 text、title 、axis(坐标...Strip 函数,设定面板条带区域 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,(p=点,l=线,r=回归,smooth=平滑曲线...1.3 面板函数 自定义面板的各个选项,然后在绘制图形的函数调用即可 示例4:panel面板函数设置 mypanel = function(x,y){ panel.abline...position方法,设定坐标,原点位于页面左下角,xy维度范围为(0, 1),position = (xmin, ymin, xmax, ymax)。...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

4.4K30

60种常用可视化图表的使用场景——(上)

条形图的离散数据是分类数据,针对的是单一类别的数量多少,而不会显示数值在某时间段内的持续发展。...会显示每组占总体的百分比,并按该组每个数值占整体的百分比来绘制,可用来显示每组数量之间的相对差异。...在量化波形图中,每个波浪的形状大小都与每个类别的数值成比例。与波形图平行流动的用作时间刻度。我们也可以用不同颜色区分每个类别,或者通过改变色彩来显示每个类别的附加定量值。...误差线总是平行于定量标尺的轴线,可以是垂直或水平显示(取决于定量标尺是在 Y 还是 X 上)。 推荐的工具有:AnyChart、Highcharts、plotly、Vega。...30、径向条形图 径向条形图是在极坐标系上绘制条形图。 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。

15310

教程 | 5种快速易用的Python Matplotlib数据可视化方法

如下图所示,均匀分布设置透明度为 0.5,因此我们就能将其叠加在高斯分布上,这允许用户在同一图表上绘制并比较两个分布。 ? 叠加直方图 在叠加直方图的代码,我们需要注意几个问题。...根据水平区间的范围和箱体数,我们可以计算每个箱体的宽度。其次,我们在一个图表上绘制两个直方图,需要保证一个直方图存在更大的透明度。...常规条形图如图 1 所示。在 barplot() 函数,x_data 表示 x 上的不同类别,y_data 表示 y 上的条形高度。误差条形是额外添加在每个条形中心上的线,可用于表示标准差。...然后我们循环地遍历每一个组,并在 X 绘制柱体和对应的值,每一个分组的不同类别将使用不同的颜色表示。 ? 分组条形图 堆叠条形图非常适合于可视化不同变量的分类构成。...Matplotlib 函数 boxplot() 为 y_data 的每一列或 y_data 序列的每个向量绘制一个箱线图,因此 x_data 的每个值对应 y_data 的一列/一个向量。 ?

2.4K60

Vega的交互式数据可视化

使用Vega时,在JSON对象定义可视化。开始构建一个条形图。...用Vega制作的条形图 分解这个图表: 数据(每个数据点的类别和数量) X,每个类别都被容纳(需要一个比例来说明每个类别应该放置) y,显示每个数据点的数量(需要一个比例来说明应该放置每个数量)...例如,{"signal": "myDomain"} “axes”:[] 需要指定应该用于创建的方向和比例。可以使用很多属性来自定义它们。...license" }, "range": { "scheme": "dark2" } } ] 3-“axes”:[] 在底部放置一个并在标签显示年份...https://github.com/dmesquita/vega-timeline-tutorial 在本教程没有看到其他一些很酷的Vega功能: 触发:修改数据集或标记属性以响应信号值 预测:用于绘制地图

3.5K21

5 种快速易用的 Python Matplotlib 数据可视化方法

如下图所示,均匀分布设置透明度为 0.5,因此我们就能将其叠加在高斯分布上,这允许用户在同一图表上绘制并比较两个分布。 叠加直方图 在叠加直方图的代码,我们需要注意几个问题。...根据水平区间的范围和箱体数,我们可以计算每个箱体的宽度。其次,我们在一个图表上绘制两个直方图,需要保证一个直方图存在更大的透明度。...常规条形图如图 1 所示。在 barplot() 函数,x_data 表示 x 上的不同类别,y_data 表示 y 上的条形高度。误差条形是额外添加在每个条形中心上的线,可用于表示标准差。...然后我们循环地遍历每一个组,并在 X 绘制柱体和对应的值,每一个分组的不同类别将使用不同的颜色表示。 分组条形图 堆叠条形图非常适合于可视化不同变量的分类构成。...Matplotlib 函数 boxplot() 为 y_data 的每一列或 y_data 序列的每个向量绘制一个箱线图,因此 x_data 的每个值对应 y_data 的一列/一个向量。

1.9K40

Matplotlib可视化没那么难:7种常用图表最全绘制攻略来了!

Matplotlib是一个跨平台库,是根据数组的数据制作2D图的可视化分析工具。...在广告数据分析,我们通常会根据散点图来分析两个变量之间的数据分布关系。散点图的主要参数及其说明如下。 x/y:X/Y数据。两者都是向量,而且必须长度相等。...s:标记大小,可自定义 c:标记颜色,可自定义 marker:标记样式,可自定义 我们通过matplotlib.pyplot模块画一个散点图,代码清单1所示。...▲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。...x:数据源 labels:(每一块)饼图外侧显示的说明文字 explode:(每一块)离开中心距离 startangle:起始绘制角度,默认图是从x正方向逆时针画起,设定=90则从y正方向画起 shadow

6.2K31

matplotlib入门

散点图 案例11 鸢尾花散点图 案例12 垂直条形图 案例13 水平条形图 案例14 分类对比图 案例15 带有纹理的分类条形图 案例16 叠加条形图 案例17 频率分布直方图 案例18 美化的直方图...Hunter 在 2002 年开始编写,提供了一个套面向绘图对象编程的 API 接口,能够很轻松地实现各种图像的绘制,并且它可以配合 Python GUI 工具( PyQt、Tkinter 等)在应用程序嵌入图形...the plotting methods defined on them (e.g. ax.plot(), shown above, uses the plot method) Axis:指坐标系的垂直与水平...2)美工层 Matplotlib结构的第二层,它提供了绘制图形的元素时的给各种功能,例如,绘制标题、标签、坐标刻度等。...定义第一个条形图的X坐标信息 means_frank, #定义第一个条形图Y信息 bar_width, #定义条形图的宽度

4.2K20

R for data science (第一章) ②

在ggplot2语法,我们说它们使用不同的geom。 geom是绘图用于表示数据的几何对象。 人们经常根据情节使用的几何类型来描绘情节。...例如,条形图使用条形图,折线图使用线条图,箱形图使用箱形图格栅等。 散点图打破了这一趋势; 他们使用点geom。 如上所述,您可以使用不同的geom来绘制相同的数据。...如果这听起来很奇怪,我们可以通过在原始数据上叠加线条然后根据drv着色所有内容来使其更清晰。 请注意,此图包含同一图表的两个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,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,这在我们的代码引入了一些重复。 想象一下,如果你想改变y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。

4.4K30

一文掌握Pandas可视化图表

图表元素设置 图表元素设置主要是指 数据源选择、图大小、标题、坐标文字、图例、网格线、图颜色、字体大小、线条样式、色系、多子图、图形叠加与绘图引擎等等。...数据源选择 这里是指坐标的x、y数据,对于Series类型数据来说其索引就是xy则是具体的值;对于Dataframe类型数据来说,其索引同样是x的值,y默认为全部,不过可以进行指定选择。...'A') 我们还可以指定x和多列为y,我这里先构建一列X,然后进行数据源选取 df["X"] = list(range(len(df))) df.head() 选择X列为x,B、C列为y数据...) 柱状图多子图 # 柱状图多子图 df.plot.bar(subplots=True, rot=0) 条形图 条形图和柱状图其实差不多,条形图就是柱状图的横向展示 # 条形图barh df.plot.barh...其他图表类型 在常见图表,有密度图和六边形箱型图 绘制过程报错,暂时没有解决(本机环境:pandas1.3.1) 本节主要介绍散点矩形图、安德鲁曲线等,更多资料大家可以查阅官方文档了解 https:/

8.1K50

『数据可视化』一文掌握Pandas可视化图表

图表元素设置 图表元素设置主要是指 数据源选择、图大小、标题、坐标文字、图例、网格线、图颜色、字体大小、线条样式、色系、多子图、图形叠加与绘图引擎等等。...数据源选择 这里是指坐标的x、y数据,对于Series类型数据来说其索引就是xy则是具体的值;对于Dataframe类型数据来说,其索引同样是x的值,y默认为全部,不过可以进行指定选择。...选择X列为x,B、C列为y数据 # 指定多个Y df.plot(x='X',y=['B','C']) ?...条形图 条形图和柱状图其实差不多,条形图就是柱状图的横向展示 # 条形图barh df.plot.barh(figsize=(6,8)) ?...其他图表类型 在常见图表,有密度图和六边形箱型图 绘制过程报错,暂时没有解决(本机环境:pandas1.3.1) 本节主要介绍散点矩形图、安德鲁曲线等,更多资料大家可以查阅官方文档了解 https:/

7.9K40
领券