一张设计优良的数据可视化图能即时给予观者深刻的印象，并能穿透一个复杂故事的芜杂直抵问题的核心。 众所周知，纽约时报的可视化图表非常专业，既能阐述事实，也不失简洁美观。...1、选择合适的图表类型 错误的图表类型会导致混淆视听，同样的数据集可以选择多种图表类型，但大家要注意甄别用法。 你想要给观众展示什么，这是最重要的选择依据，下面给大家列举了的十几种图表类型。...在下面的示例中，查看左侧的图表，可以很快得出结论，值 B 比 D 大 3 倍以上，而实际上差异要小得多。 从0基线开始可确保用户获得更准确的数据表达。...更好的做法是，为每个数据标签添加带有清晰指向的黑色标签。 11、饼图切片需要排序 如果饼图切片大小无顺序，则很难理解表达的内容。...所以在配色时注意以下几个方面： 在调色板中使用不同的饱和度和亮度 以黑白打印的数据可视化图表以检查对比度和可读性 17、时刻注意易读性 确保排版准确传达信息，并帮助用户专注于数据，而不是分散注意力。
大家普遍第一次接触到的Python数据可视化库基本上都是Matplotlib。Python还有很多数据可视化库，本文我将简单介绍12款常用的Python数据可视化库，并在文末送出一本数据可视化书籍！...Matplotlib是Python数据可视化库的元老，尽管它已有十多年的历史，但仍然是Python社区中使用最广泛的绘图库，编写几行代码即可生成线图、直方图、功率谱密度图、条形图、错误图、散点图等。...相对于Matplotlib，Seaborn语法更简洁，两者的关系类似于Numpy和Pandas的关系。但是需要注意的是，应该把Seaborn视为Matplotlib的补充，而不是替代物。...Seaborn库旨在以数据可视化为中心来挖掘与理解数据，它提供的面向数据集制图函数主要是对行列索引和数组的操作，包含对整个数据集进行内部的语义映射与统计整合，以此生成信息丰富的图表。...Plotly是一个数据可视化的在线平台，与Bokeh一样，Plotly的强项在于制作交互式视图，但它提供了一些在大多数库中没有的图表，如等高线图、树状图和3D图表。
最近有不少粉丝在问我，如何在面试、职场沟通或者项目汇报中，结构化地表达观点，特别是在描述自己解决问题的能力时，如何既简洁又全面地展现出自己的专业水平。...这个脚本用来处理大数据集，但是运行得非常慢，导致整个系统的性能受到严重影响。 S（情境）： 我们开发团队收到用户反馈，报告某个数据处理脚本运行时间过长，影响了其他工作的进展。...其次，我逐步将这些低效的部分进行了优化： 用生成器替代了不必要的内存消耗大的列表。 将一些循环逻辑改写为列表推导式，提高了处理速度。 利用多线程和并行处理分摊了计算负荷。...任务不明确（T）：确保你的任务陈述清晰，展示出你面对的挑战。 行动缺乏细节（A）：详细描述你的行动，但要确保这些行动与任务直接相关。 结果不量化（R）：尽可能用具体数据展示你的结果，这样更具说服力。...它帮助你更有条理地表达自己，让面试官更容易理解你的优势。 Q2: 如果结果不太理想，我该怎么表达？ A2: 不要害怕承认不理想的结果。
确定呈现数据集的最佳方式，并遵循数据可视化最佳实践，对于图形设计人员在创建这些视觉效果时非常重要。特别是在处理非常大的数据集时，开发有张力的表达方式，对于创建既有用又具有视觉吸引力的可视化至关重要。...做出明智决策的前提是读懂大数据 - 无论是在商业，技术，科学还是其他领域，都值得在数据可视化上下功夫。清晰的可视化使复杂数据更易于掌握，因此更容易做出判断并采取行动。 ? 可视化的基本原则 1....（来源：我们的数据世界） 字体选择可以影响文本的易读性，增强或减损预期的含义。因此，最好避免艺术字体并坚持使用更基本的serif或sans serif字体。 确保数据可视化的介质具有清晰的字体大小。...不要扭曲数据 好的数据可视化应该清楚地讲述故事，避免扭曲。避免使用不能准确表示数据集的可视化表示，如3D中的饼图。 ? 像这样的3D饼图使得用户很难搞清楚每个切片实际可视化的比例。...由FiftyThirtyTwenty提供 像这样的条形图是显示数据集之间差异的绝佳方式，而且增强的颜色对比度会使视觉受损用户更容易访问此图像。 ?
3 Plotly Plotly是一个数据可视化的在线平台，提供了一些在大多数库中没有的图表，如等高线图、树状图和3D图表。...可以在线绘制条形图、散点图、饼图、直方图等多种图形，可以画出很多媲美Tableau的高质量图。Plotly支持在线编辑图形，支持Python、JavaScript、MATLAB和R等多种语言的API。...1 Matplotlib Matplotlib是Python数据可视化库的元老，尽管它已有十多年的历史，但仍然是Python社区中使用最广泛的绘图库，编写几行代码即可生成线图、直方图、功率谱密度图、条形图...相对于Matplotlib，Seaborn语法更简洁，两者的关系类似于Numpy和Pandas的关系。但是需要注意的是，应该把Seaborn视为Matplotlib的补充，而不是替代物。...，Missingno通过使用视觉摘要来快速评估数据集的完整性，而不是通过大篇幅的表格。
创建可视化确实有助于使事情更清晰和更容易理解，特别是对于更大的、高维的数据集。...在项目接近尾声时，以一种清晰、简洁和引人注目的方式展示最终结果是非常重要的，这样你的受众(通常是非技术客户)就更加容易理解。...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。...但如果我们需要更多的信息呢？也许我们想更清楚地了解标准差？也许中值和均值有很大不同，所以有很多离群值？如果有这么大的歪斜，而且很多值都集中在一边呢？ 这就是箱线图的作用。箱线图给出了上面所有的信息。...把东西抽象成函数总是让你的代码更容易阅读和使用！我希望你喜欢这篇文章，并学到一些新的和有用的东西。
R语言可视化—饼图 今天开始进行R语言可视化的练习，主要参照的是文献《Preoperative immune landscape predisposes adverse outcome in hepatocellular...start = 0) p + coord_polar(theta = "y", start = 0) 注： ggplot(data, aes(x = category, y = value))：定义绘图的数据集和美学映射...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...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。
前者透过简单直接的视觉图形，更方便用户看懂原数据，后者主要用于与业务结合过程中展现总体分析结果。 探索式可视化库 探索式分析最大的优势在于，可以让业务人员在海量数据中“自由发挥”，不受数据模型的限制。...1 Matplotlib Matplotlib是Python数据可视化库的元老，尽管它已有十多年的历史，但仍然是Python社区中使用最广泛的绘图库，编写几行代码即可生成线图、直方图、功率谱密度图、条形图...相对于Matplotlib，Seaborn语法更简洁，两者的关系类似于Numpy和Pandas的关系。但是需要注意的是，应该把Seaborn视为Matplotlib的补充，而不是替代物。...Seaborn库旨在以数据可视化为中心来挖掘与理解数据，它提供的面向数据集制图函数主要是对行列索引和数组的操作，包含对整个数据集进行内部的语义映射与统计整合，以此生成信息丰富的图表。...，Missingno通过使用视觉摘要来快速评估数据集的完整性，而不是通过大篇幅的表格。
图片来自Unsplash，JJ Ying上传 简介 我是R语言的忠实粉丝，并且靠它吃饭。特别提一下Tidyverse，它是一个功能强大、简洁易懂且文档齐全的数据科学平台。...我在这里对照他的帖子，向您展示如何在Pandas中使用管道（也称方法链，method chaining）。 什么是管道？...不使用管道的R语言示例（请参阅[2]） 下面的代码是一个典型示例。我们将函数调用的结果保存在变量中，如foo_foo_1，这样做的唯一目的就是将其传递到下一个函数调用中，如scoop()。...q=pipe#pipes Python中的无缝管道（即方法链） 我将对照SonerYıldırım的文章，让您对比学习如何在R和Python中使用管道/方法链。...图片来自作者 结语 在本文中，我鼓励大家在Python代码中使用类似R语言中的管道和方法链，以提高代码可读性和效率。我重点介绍了管道的一些优点，然后我们将这一概念应用于住房数据。
作为一名开发者，我在多个项目中使用了这两种语言，今天我想从个人经验和项目实践的角度，对Python与Go进行比较，并分享我为何在特定情境下更推荐其中一种。...Python：简单易学，功能强大Python以其简洁易懂的语法和丰富的库支持，成为了我快速原型设计和数据分析的首选。...例如，在数据科学项目中，我利用Python的Pandas、NumPy和Scikit-Learn等库，能够轻松处理和分析大规模的数据集，快速构建和训练机器学习模型。...Python的Web框架，如Django和Flask，也让我在构建Web应用程序时如鱼得水。这些框架提供了丰富的功能和易用的API，帮助我快速搭建起功能完善的Web服务。...它的简单易学、功能强大和丰富的库支持让我能够迅速上手并高效地完成任务。然而，在构建高性能网络服务和分布式系统时，我会更倾向于使用Go语言。
下面这个链接是我之前对《R for data science》这本书可视化开始部分做的 Jupyter notebook 笔记，有兴趣的读者可以阅读。...几何对象是用以呈现数据的几何图形对象，如条形、线条和点。 图形属性是几何对象的视觉属性，如x坐标和y坐标、线条颜色、点的形状等。 数值的值和图形属性之间存在着某类映射。...第二个是mtcars数据集，它包含32辆汽车的详细信息。最后一个是car包中的Salaries数据集，它包含大学教授的收入信息，并用来探索性别差异对它们收入的影响。这些数据集提供了各种可视化的挑战。...用几何函数指定图的类型 ggplot()函数指定要绘制的数据源和变量，几何函数则指定这些变量如何在视觉上进行表示。目前，有37个几何函数可供使用。以下列出常用的函数。...smooth是默认值 formula= 在光滑函数中使用的公式。
我们通常会从探索性数据分析（EDA）开始，以获得对数据的一些见解，然后创建可视化，这确实有助于使事情更清晰，更容易理解，尤其是对于更大，更高维度的数据集。...在项目即将结束时，能够以清晰，简洁和令人信服的方式呈现你的最终结果非常重要，只有这样，你的受众（通常是非技术客户）才能够理解。...我曾经写过一篇文章使用Python快速进行简单的数据可视化 ，其中我介绍了5个基本可视化：散点图，线图，直方图，条形图和箱线图。这些都是简单但功能强大的可视化，你可以使用它们洞察你的数据集。...而在本文中，我将介绍另外4 个数据可视化！这些可视化将更精细的从你的数据中提取更深入的信息。...它的seaborn的代码同样超级简单！这一次，我们将创建一个偏态分布。如果你发现某些颜色或阴影在视觉上效果更好，那么有非常多的可选参数都会使图看起来更清晰。
基本图形主要包括了点图、条形图、箱线图、饼图、扇形图和核密度图等，这些图形的目的主要有两点：将数据的分布可视化展示、对数据进行跨组比较。下面就从条形图开始介绍基本图形的绘制。...条形图 条形图通过垂直的或水平的条形展示了类别型变量的分布(频数)，在R中对应函数 barplot()。下面是几个简单的例子。 ? 图6:简单条形图 ?...图7:堆砌条形图和分组条形图 为了方便大家重复图形绘制过程，上面图形中展示的数据都是来自包vcd ，大家在运行代码前安装vcd包即可。...不用担心，条形图中的各种元素都是可以微调的，以图6中的第二幅图为例，调整图中文本的方向和大小使得图形更加简洁清晰。 ? 图8:条形图的微调。 还有一种特殊但常见的条形图：棘状图。...最后，为了方便大家学习，本次推文中所有图形的数据都来自R自带或者R中函数包自带，图形及相关代码都可以通过客服小姐姐获得。 本期干货 · ！R语言图形day8图形绘制 ！ 原文详情：“科研猫”公众号
重点说明了散点图、线图、直方图、条形图和箱型图的适用条件。 前言 数据可视化是数据科学家工作的重要组成部分。在项目开始阶段，人们需要做 探索性数据分析（EDA）来获得数据的深层信息。...强大的可视化功能可以帮助人们更简洁清晰的了解数据，尤其是大量的、多维度的数据。在项目快结束时，用一种直观简单的方法，让不具备很强专业知识的人明白相应结果，也是非常重要的。...通过对一些参数进行设置，如point size，我们可以观察三个变量间的关系，如下图： ? 线图 线图可以表示两个具有相关性的变量，一个变量随另一个变量变化的情况。...条形图很容易根据各个条形观察出不同类别数据的差异，不同类别的数据很容易区分并且能设定不同的颜色。条形图分为三种：普通条形图，分组条形图，和堆积条形图。...箱型图 之前提到的直方图可以展示数据的分布情况，但如果我们需要更详细的分布信息时，就要用到箱型图。
我试图解释一些简单的方法和一些先进的技术。 数据集 如果您正在阅读本文以进行学习，则最好的方法是自己跟踪并运行所有代码。...重新采样数月或数周并绘制条形图是发现季节性的另一种非常简单且广泛使用的方法。我在这里绘制2016年和2017年月份数据的条形图。对于指数，我将使用[2016：]。...绘制月平均数据将在很大程度上解决这个问题，而不是绘制每日数据。为此，我将使用已经为上面的条形图和框图准备的df_month数据集。...您可以简单地指定一个时间段并进行绘图以使外观更清晰。这仅是2017年的情节。 df['2017']['Change'].plot(figsize=(10, 6)) ?...变化百分比 我将使用开始计算的月度数据。这次我选择了条形图。它清楚地显示了百分比的变化。有一个百分比更改函数可用来获取percent_change数据。
甘特图是规划师和项目经理最简单、最有效的视觉工具，而Excel是制作甘特图最简洁常用的工具。...本文将介绍如何在Excel中制作甘特图： 1.使用堆积条形图快速绘制简单的甘特图 2.通过调整Excel图表和次坐标轴，在甘特图中为每个任务添加完成状态 3.使用Excel表的动态甘特图，以便在时间线自动更新的情况下轻松添加...选择“任务”列，按住CTRL键选择“日期”、“状态”和“剩余天数”列，然后单击“插入”选项卡“图表”组中的“堆积条形图”。注意，选择中也包括标题。...设置系列的分类间距，并重新填充颜色，使其更清晰。 图8 从动态Excel甘特图中添加/减少活动/任务 现在，如果想添加另一项任务，非常简单。...图9 欢迎在下面留言，完善本文内容，让更多的人学到更完美的知识。
一个数据集可以用很多种方式来表述，具体采用哪种方式要取决于用户的需求。 所以一定要从检查数据集和调研用户需求着手来选择图表类型。...而实际上，二者的差距要小得多（见右图）。 所以，从零基线开始作图，可以确保得到一个更准确的数据表示。...把最大的一个区块放在12点钟的位置，第二大区块顺时针放在后面，第三大区块放在11点钟的位置，其余的区块按大小依次顺时针顺序排列。...16 无障碍设计 根据美国国家眼科研究所的数据，大约每12个人中就有一个是色盲。 你的图表需要让尽可能多的受众都能够读懂，所以也要注意尽量采用无障碍设计。 配色方案中使用不同的饱和度和亮度。...选择可读的字体，避免使用衬线字体和高度装饰性的字体 避免使用斜体、粗体和大写字母 确保文字颜色与背景色的高度对比 不要旋转文字 错误的排版实例 18 使用水平条形图而不是旋转的标签 这个简单的技巧将确保用户能够更方便地查看图表
所以一定要从检查数据集和调研用户需求着手来选择图表类型。 四种类型的图表应用：关系、比较、构成、分布 02....所以，从零基线开始作图，可以确保得到一个更准确的数据表示。 两个垂直条形图，一个基线起始点为0，一个基线起始点为375 04....把最大的一个区块放在12点钟的位置，第二大区块顺时针放在后面，第三大区块放在11点钟的位置，其余的区块按大小依次顺时针顺序排列。 12....无障碍设计 根据美国国家眼科研究所的数据，大约每12个人中就有一个是色盲。 你的图表需要让尽可能多的受众都能够读懂，所以也要注意尽量采用无障碍设计。 配色方案中使用不同的饱和度和亮度。...使用水平条形图而不是旋转的标签 这个简单的技巧将确保用户能够更方便地查看图表（而不至于使他们的脖子紧张）。 19.
视觉效果不清晰：过度拥挤的视觉对象（例如饼图和条形图）使得难以提取有意义的见解。缺少图例会让用户猜测每个区段代表什么，从而进一步使理解复杂化。...使用最适合您的数据和要讲述的故事的图表类型： 条形图和柱状图：非常适合比较类别或跟踪随时间的变化。 折线图：非常适合说明趋势和模式。...这种做法对于条形图、折线图和仪表尤其重要，因为准确显示数据点的相对大小或值非常重要。通过从零开始可视化，您可以真实地表示数据，帮助用户做出更明智的决策。 8....简化数据标签： 通过使用简短描述和最小化小数点后位数，使数据标签保持简洁。这使得标签更干净、更整洁且更易于阅读。必要时包括货币符号或单位，以提供上下文并阐明所呈现的内容，使用户能够快速了解数据类型。...现在，我们已经介绍了 Power BI 仪表板设计的最佳实践，让我们看看改进的版本。下面是应用这些设计原则后仪表板的显示方式示例，展示了更清晰、更有效的布局，可提供可操作的见解。
使用数据集时，务必确保在遵循数据可视化的最佳实践的同时正确有效地向您的受众呈现数据。您可以在可视化中使用许多不同的功能和技巧，以确保它是可理解的，简洁的和信息性的。...添加趋势线 您可以通过添加趋势线来显示图表中的数据趋势或移动平均线。趋势线是一种非常简单但功能强大的工具，可帮助您确定数据集的趋势并定义采取措施的阈值。...白天看到销售可能是公司中很多经理和管理人员的一个重要方面，但是，如果您按照下面的说法每天开车，那么很难理解数据。通过将其过滤到最近30天甚至7天，您可以更清楚地看到低销量和高销量的日子。...这消除了创建额外可视化和额外工作的需要！ 您还可以在图表中使用此功能，就像条形图一样，只需单击相应的栏，您就可以按产品销售深入查看销售代表。...对于仪表或图表（如条形图和柱形图），您可以调整数据格式以显示一定数量的小数，逗号分隔符，显示为数字，货币，百分比或大数字格式。 包含比较 通过包含与图表的比较，您可以改进并为可视化添加更多见解。
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