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C++ Qt开发:Charts绘制各类图表详解

在之前的文章中笔者介绍了如何使用QCharts模块来绘制简单的折线图并对通用API接口进行了概括,本章我们通过在TreeWidget组件中提取数据,并依次实现柱状图、饼状图、堆叠图、百分比图、散点图等。...();创建饼图序列:为图表创建一个新的饼图序列(QPieSeries),并通过循环的方式向序列中添加成绩。...在图表中,每个分块代表一种分析对象,标签包含人数和百分比信息,运行后输出如下效果;1.3 创建堆叠图堆叠图(Stacked Chart)用于展示多个数据系列的累积效果,即将不同系列的数据在同一数值点上进行堆叠显示...堆叠图的创建需要用到QStackedBarSeries和QBarCategoryAxis类,QStackedBarSeries 是 Qt Charts 模块中用于创建堆叠柱状图的类。...QStackedBarSeries 通过添加不同的 QBarSet 对象来创建堆叠效果。每个 QBarSet 对象代表一个柱状系列,它包含了一组柱状条的数据。

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这些条形图的用法您都知道吗?

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...如上图所示,可以查看组间的绝对值差异以及组内的分布特征(如2017上海天气质量为良好等级的天数最多,其次是优等级,重度污染等级的天数最少;但不管哪种空气质量等级下,1~2级的风力天数是最多的)。...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...如上图所示,该图形的最大的好处是既可以实现数据的组内比较(如相同空气质量等级下不同风力的比较),也可以实现数据的组间比较(如相同风力下不同空气质量的比较)。

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    C++ Qt开发:Charts绘制各类图表详解

    在之前的文章中笔者介绍了如何使用QCharts模块来绘制简单的折线图并对通用API接口进行了概括,本章我们通过在TreeWidget组件中提取数据,并依次实现柱状图、饼状图、堆叠图、百分比图、散点图等。...holeSize() 返回饼状图中间空心的大小。 setPieSize(double size) 设置饼状图的大小,范围为 [0.0, 1.0],默认为 1.0。...(); 创建饼图序列:为图表创建一个新的饼图序列(QPieSeries),并通过循环的方式向序列中添加成绩。...在图表中,每个分块代表一种分析对象,标签包含人数和百分比信息,运行后输出如下效果; 1.3 创建堆叠图 堆叠图(Stacked Chart)用于展示多个数据系列的累积效果,即将不同系列的数据在同一数值点上进行堆叠显示...QStackedBarSeries 通过添加不同的 QBarSet 对象来创建堆叠效果。每个 QBarSet 对象代表一个柱状系列,它包含了一组柱状条的数据。

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    ggplot2:堆叠柱状图

    下面是墨眉 《共享我们的大脑 》 的投稿 全部的代码都是复制粘贴即可运行 在数据展示时为了体现各因素的比重(百分比),有时会用到堆叠柱状图,这里介绍下用 ggplot2 画堆叠柱状图的代码和相应的美化方法...一、数据准备 为了省事我加载了R自带的一个数据框,有30个样本,7个观测值 data_test = datasets::attitude # 这个数据长这样,很普通,普普通通 ?...# 因为后面想要做百分比的堆叠柱状图,先查看这个数据适不适合 statistics = apply(data_test, 1, sum) # 得到每个样本的观测值总和 plot(statistics...# 每个样本的累加值不相等,不能直接用来做百分比柱状图,需要转换下 # 不过这段仅仅是为了作图好看,已经准备好数据的可以不看下面的处理 data_percent = data.frame() # 建立空数据框...四、观测值和样本排序 然后是排序的问题,如果我想调整不同类型柱子的顺序,让他们按大小排序,可以用factor 函数 order_x = apply( data_percent[,1:7], 2, sum

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    《七天数据可视化之旅》第五天:常用图表对比

    4)总结 相同点: 堆叠柱状图和百分比堆叠柱状图,都适合用来展示分类数据的构成对比或构成随时间的变化趋势。 当映射到X轴上的数据为时间序列时,此时可以用堆叠面积图or百分比堆叠面积图来代替。...不同点: 堆叠柱状图: 既可以对比各构成部分的数值差异,还可以观测各组数据的整体差距。 百分比堆叠柱状图: 只能对比整体中的各构成部分的占比差异,无法对比不同整体的差异。...折线图和面积图不能互换的情况: 显示构成或占比时,应该使用面积图☞堆叠面积图or百分比堆叠面积图。 ?...4)总结 相同点: 堆叠面积图和百分比堆叠面积图,映射到X轴的均为【时间序列】。...堆叠柱状图: 堆叠柱状图的分类字段,一般是非时间类型的分类数据。 当既要对比不同整体的数据大小,又要观测整体各构成项的数据大小时,应该使用【堆叠柱状图】。

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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。...堆叠柱状图将每个柱子进行分割以显示相同类型下各个数据的大小情况。 分类: 堆积柱状图: 比较同类别各变量和不同类别变量总和差异。 百分比堆积柱状图: 适合展示同类别的每个变量的比例。...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...堆积面积图 在此图表中,彩色段彼此堆叠在一起。因此它们不相交。 100% 堆积面积图 在此图表中,每组数据所占的面积以占总数据量的百分比来衡量。通常,纵轴总计为 100%。

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    Python|Plotly数据可视化(代码+应用场景)

    02 可视化绘制思维导图 绘制可视化图形,非常重要的一点就是了解什么时候需要绘制怎样的图,对于多种可视化图形的绘制方向总结如下图: 03 比较类图 创建示例数据如下: import pandas as...(通常用于时间标签的比较) 在plotly中没有直接进行百分比柱形图绘制的方法,因此我们可以先使用pandas算出数据的百分比,然后再将百分比数据用于绘图。...堆叠面积图可以用来比较在一个区域内的多个变量,适合展示整体数据的变化趋势。...堆叠面积图和普通的面积图的区别是每个数据值序列映射的区域起点都是上一个数据值序列顶端。...饼图 饼图通常用于展示一组数据中各项的大小和总和的比例,每块内容用不同的颜色进行表示。

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    利用Tableau绘制辐射堆叠图,炫酷易上手

    前言 我在不久前见到过这样的图,我就想可以写一篇关于如何在Tableau中创建辐射堆叠图,这是个基于合计百分比运算的堆叠图,但整体的形状是圆形的,作图的整个过程十分有趣,我希望你可以享受它。 ?...备注:辐射堆叠图其实是数据可视化中的非常规类型,有时候是客户要求的,在正式将可视化部署于生产环境前,务必找一个最优的选择。...因为没有可以用于关联的字段所以你会看到一个报错,这时选中关联的圈圈处,点击“添加新的链接字句”,选中“创建链接计算”,进入新建字段界面并输入1,同样在右边也选中“创建链接计算”,确保使用的是内链接,最终效果见下图...03 计算字段 数据全部读取完成之后,我们需要 创建如下数据桶和计算字段 路径(数据桶) 选中字段“路径”,右键创建数据桶 在数据桶编辑界面中,将“数据桶大小”设置为1,并点击“确定” 索引 INDEX...● 总销售额计算基于每个月 ● 百分比值基于每个细分 ● 最后将他们堆叠在一起

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    R语言可视化—饼图

    carcinoma patients with liver transplantation》中的配图,尽量复现,顺便以此夯实R语言基础操作。...接下来再对这张图进行修饰即可,观察Fig.1A,知道应该做如隐藏x,y轴、移除多余的图形元素、将value值标注在对应的色块中并且居中排列、将图例放在图的下方按照两列排列并隐藏图例名称、图例外有黑边包边...或饼图)的堆叠位置中的显示方式。...具体来说: position_stack:这是一个位置调整函数,用于在堆叠的条形图或饼图中调整元素的位置。对于堆叠的条形图,它将标签按照条形的高度依次堆叠。...在饼图中,position_stack(vjust = 0.5)用于将标签(如百分比)放置在每个饼图扇形区域的中间位置,从而使得标签更清晰地显示在每个部分的中心。

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    因为你还没看过这个思维导图

    而且由于应用不同,我们不知道选择哪一个图例,比如直方图,饼状图,曲线图等等。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。您还可以通过如下图所示的对组进行颜色编码来查看不同数据组的这种关系。 ?...想要可视化三个变量之间的关系吗?!完全没有异议只需使用另一个参数(如点大小)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。 ?...让我们看看下面的图来说明。我们可以清楚地看到,所有专业的百分比随时间变化很大。用散点图来绘制这些图会非常杂乱,很难真正理解和看到发生了什么。...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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    Matlab画图技巧与实例:堆叠图stackedplot

    您可以将此语法与前面任何语法中的输入参数结合使用。例如,stackedplot(___,Name,Value) 使用一个或多个 Name,Value 对组参数设置堆叠图的属性。...可以将此选项与前面语法中的任何输入参数组合一起使用。名称-值对组设置应用于堆叠图中的所有绘图。将每个属性名称括在引号中。...stackedplot(parent,___) 在 parent 指定的图窗、面板或选项卡中创建堆叠图。选项 parent 可以位于前面的语法中的任何输入参数组合之前。...创建堆叠图后,可以使用 s 更改堆叠图的属性。有关属性列表,请参阅 StackedLineChart 属性。...,线宽设为1.5; 第二个图线设置为无,点改为圈,点大小设为8; 第三个图线型设置为阶梯图,颜色设为黑色,线宽为1.5;

    2.9K30

    5个快速而简单的数据可视化方法和Python代码

    你还可以通过对组进行简单的颜色编码来查看不同组数据的这种关系,如下面的第一个图所示。想要可视化三个变量之间的关系吗?完全没有问题!只需使用另一个参数,如点大小,对第三个变量进行编码,如下面的图2所示。...我们还可以设置点大小、点颜色和透明度。你甚至可以把y轴设成对数刻度。然后,为该图设置标题和轴标签。这是一个很容易使用的函数,它从头到尾创建了一个散点图!...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。...在' barplot() '函数中,' xdata '表示x轴上的标记,' ydata '表示y轴上的条高。误差条是以每个栏为中心的一条额外的线,用来显示标准差。 分组条形图允许我们比较多个分类变量。...然后我们循环遍历每一组,对于每一组,我们在x轴上画出每一个刻度的横杠,每一组也用颜色进行编码。 堆叠的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。

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    图表(Chart & Graph)你真的用对了吗?

    有以下几种类型,用于创建对比数据的图表: 柱状图 条形图 百分比图 线形图 散点图 子弹图 2. 是否需要展示数据的组成部分?...这种图表类型主要用于展示数据的所有组成部分,例如各省份的数据合在一起组成全国数据。 有以下几种图表类型,展示数据的组成: 饼状图 堆叠条形图 堆叠柱形图 面积图 瀑布图 3. ...图表尺寸足够大,以便各数据组之间有间隙。 7)饼状图 饼状图用于显示整体的组成比例。饼状图的每一部分都是百分比数字,所有部分的总和等于100%。 ...气泡或圆的大小代表着数据大小。 设计气泡图的最佳做法: 气泡的面积代表数据大小。 确保标签清晰可见。 仅使用圆形。...设计漏斗图的最佳做法: 根据数据集的大小,准确的显示每个部分的大小。 漏斗图中使用渐变色调中的对比色。 12)子弹图 子弹图用于和标尺做对比,以便显示目标的进展程度。

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    Origin | 堆叠柱状图 | 多列(分组)堆积柱状图

    1.3 多因子组箱式图 《Origin: 多因子组箱式图+分组箱式图+详细参数的设置》 基于以上内容,在此文章中补充新的内容,即绘制分组堆叠柱状图。...目标是将同一组(name1-name5)下的数据(group1, group2)绘制成堆叠柱状图,并将不同组的数据放置在一个柱状图中进行比较。...双击图形,打开“绘图细节——图层属性”界面,选择图层“Layer1”下的“堆叠”窗口,并勾选“对使用“累积”/“增量”的图应用(“组”选项卡的)“子组内偏移”设置”,点击应用并确定(图4)。...图7 坐标轴参数调整 图8 坐标轴调整后堆积柱状图 3.2 设置柱状图颜色 双击图形,如第二节中图5所示,打开“组”,选择编辑模式为“独立”,并依次为柱状图设置颜色(图9)。...图9 堆积柱状图 参考资料: origin 8.0画 column图(堆叠柱状图) 画多列(百分比)堆积柱状图 用origin绘制多分类(多组)堆叠柱状图 版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,

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    『数据可视化』一文掌握Pandas可视化图表

    常见图表类型 在介绍完图表元素设置后,我们演示一下常见的几种图表类型。 柱状图 柱状图主要用于数据的对比,通过柱形的高低来表达数据的大小。...堆叠条形图 # 堆叠条形图 df.plot.barh(stacked=True) ? 直方图 直方图又称为质量分布图,主要用于描述数据在不同区间内的分布情况,描述的数据量一般比较大。...箱线图 箱线图又称盒须图、箱型图等,用于显示一组数据分布情况的统计图。...默认情况下,面积图是堆叠的 # 默认是堆叠 df.plot.area() ? 单个面积图 df.a.plot.area() ?...一组数据,x/y及z,其中x/y表示位置、z的值用于颜色区分 df.plot.scatter(x="a", y="b", c="c", s=50) # 参数s代表散点大小 ?

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    一文掌握Pandas可视化图表

    常见图表类型 在介绍完图表元素设置后,我们演示一下常见的几种图表类型。 柱状图 柱状图主要用于数据的对比,通过柱形的高低来表达数据的大小。...(figsize=(6,8)) 堆叠条形图 # 堆叠条形图 df.plot.barh(stacked=True) 直方图 直方图又称为质量分布图,主要用于描述数据在不同区间内的分布情况,描述的数据量一般比较大...箱型图等,用于显示一组数据分布情况的统计图。...,x/y及z,其中x/y表示位置、z的值用于颜色区分 df.plot.scatter(x="a", y="b", c="c", s=50) # 参数s代表散点大小 一组数据,然后分类并用不同颜色(色系下...其他图表类型 在常见图表中,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:/

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    Highcharts-4-堆叠柱状图

    Highcharts-4-柱状图2 本文继续介绍Highcharts中柱状图的制作,主要讲解了3种柱状图的制作: 堆叠柱状图 分组堆叠柱状图 带有百分比堆叠柱状图 垂直堆叠柱状图 效果图 先看下整体的效果图...设置options中需要将bar改成column add_set_data中需要将bar改成column from highcharts import Highchart # 导入库 H = Highchart...'pointPadding': 0.2, # 'borderWidth': 0, # 'groupPadding': 0.1, # x轴上每个组之间的距离...带有百分比的柱状图-bar with percentage 效果图 每个水果的整体柱子是一样的高度:100%;当鼠标放在 代码 from highcharts import Highchart #...= { 'chart': { 'type': 'column' # 图表类型 }, 'title': { # 主标题 'text': '带有百分比的柱状图

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    60种常用可视化图表的使用场景——(上)

    推荐的制作工具有:The R Graph Gallery、Cookbook for R。...堆叠式条形图共分成两种: 简单堆叠式条形图。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% 堆叠式条形图。...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,可用来显示每组中数量之间的相对差异。...比例面积图通常使用正方形或圆形,常见技术错误是,使用长度来确定形状大小,而非计算形状中的空间面积,导致数值出现指数级的增长和减少。...在量化波形图中,每个波浪的形状大小都与每个类别中的数值成比例。与波形图平行流动的轴用作时间刻度。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。

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    【数据可视化】Echarts最常用图表

    itemStyle代码块设置了柱子堆叠部分或堆叠部分边框的颜色,将每根柱子堆叠部分的颜色设置为透明色。...在ECharts中,实现堆积的重要参数为stack。只要将stack的值设置为相同,两组就会堆积;相反,若将stack的值设置为不相同,则不会堆积。...如果需要实现堆积折线图(Stacked Line Chart),那么只需要在堆积面积图代码中,注释掉series中的每组数据中areaStyle所在的代码行即可,如//areaStyle:{}。...(2)radius表示半径,它可以是像素点表示的绝对值,也可以是数组类型。默认值为[0, ‘75%’],支持绝对值(px)和百分比。...默认值为true。 5.2 绘制圆环图 圆环图是在圆环中显示数据,其中每个圆环代表一个数据项(item),用于对比分类数据的数值大小。

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    使用pyecharts进行数据可视化

    (width="400px", height="460px")) #创建地图,其中括号内可以调整大小,也可以修改主题颜色。...label 颜色 color: Optional[str] = None, # 饼图的半径,数组的第一项是内半径,第二项是外半径# 默认设置成百分比,相对于容器高宽中较小的一项的一半...radius: Optional[Sequence] = None, # 饼图的中心(圆心)坐标,数组的第一项是横坐标,第二项是纵坐标# 默认设置成百分比,设置成百分比时第一项是相对于容器宽度...# radius:扇区圆心角展现数据的百分比,半径展现数据的大小# area:所有扇区圆心角相同,仅通过半径展现数据大小 rosetype: Optional[str] = None,...] = "20%", # 不同系列的柱间距离,为百分比(如 '30%',表示柱子宽度的 30%)。

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