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统计02:怎样描绘数据

如果想知道数值,那么可以直接从数据表中读出来,大可以不必画条形图。统计绘图中更常用一种从条形图中衍生出来绘图方式:直方图(histogram)。...每个竖条宽度对应了一定身高范围,例如170cm到172cm。竖条高度,对应了身高在该区间内学生数。因此,直方图先进行了一次分组预处理,然后用条形办法,画出了每个中包含成员总数。...如图中标,箱形图体现主要是中位数和四分位数。上下四分位数构成了箱子,其中包含了一半数据成员。此外,上下还有两个边界,位于箱子上下边缘各外推1.5个箱子高度位置。...比如,我们可以在直方图中标出平均值和标准差: ?...例如在泡泡图中用图例说明泡泡大小所代表读数。 在图中标注附加图像元素,代表平均值标示线、代表拟合虚线曲线等。 备份数据、图像文件和相关代码。

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统计02:怎样描绘数据

如果想知道数值,那么可以直接从数据表中读出来,大可以不必画条形图。统计绘图中更常用一种从条形图中衍生出来绘图方式:直方图(histogram)。...每个竖条宽度对应了一定身高范围,例如170cm到172cm。竖条高度,对应了身高在该区间内学生数。因此,直方图先进行了一次分组预处理,然后用条形办法,画出了每个中包含成员总数。...如图中标,箱形图体现主要是中位数和四分位数。上下四分位数构成了箱子,其中包含了一半数据成员。此外,上下还有两个边界,位于箱子上下边缘各外推1.5个箱子高度位置。...比如,我们可以在直方图中标出平均值和标准差: ?...例如在泡泡图中用图例说明泡泡大小所代表读数。 在图中标注附加图像元素,代表平均值标示线、代表拟合虚线曲线等。 备份数据、图像文件和相关代码。

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统计02:怎样描绘数据

如果想知道数值,那么可以直接从数据表中读出来,大可以不必画条形图。统计绘图中更常用一种从条形图中衍生出来绘图方式:直方图(histogram)。...每个竖条宽度对应了一定身高范围,例如170cm到172cm。竖条高度,对应了身高在该区间内学生数。因此,直方图先进行了一次分组预处理,然后用条形办法,画出了每个中包含成员总数。...如图中标,箱形图体现主要是中位数和四分位数。上下四分位数构成了箱子,其中包含了一半数据成员。此外,上下还有两个边界,位于箱子上下边缘各外推1.5个箱子高度位置。...比如,我们可以在直方图中标出平均值和标准差: ?...例如在泡泡图中用图例说明泡泡大小所代表读数。 在图中标注附加图像元素,代表平均值标示线、代表拟合虚线曲线等。 备份数据、图像文件和相关代码。

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「R」ggplot2数据可视化

几何对象是用以呈现数据几何图形对象,条形、线条和点。 图形属性是几何对象视觉属性,x坐标和y坐标、线条颜色、点形状等。 数值值和图形属性之间存在着某类映射。...分组指的是在一个图形中显示两或多组观察结果。小面化指的是在单独、并排图形上显示观察。需要注意,ggplot2包在定义或面时使用因子。 这里我们使用mtcars数据集查看分组和面,并进行绘图。...选项 详述 color 对点、线和填充区域边界进行着色 fill 对填充区域着色,条形和密度区域 alpha 颜色透明度,从0(完全透明)到1(不透明) linetype 图案线条(1=实线,...对条形图来说,'dodge'将分组条形图并排,'stacked'堆叠分组条形图,'fill'垂直地堆叠分组条形图并规范其高度相等。对于点来说,'jitter'减少点重叠。...分组 在R中,通常用分类变量水平(因子)来定义。 分组是通过ggplot2图将一个或多个带有诸如颜色、形状、填充、尺寸和线条类型视觉特征分组变量来完成

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5个快速而简单数据可视化方法和Python代码

你还可以通过对进行简单颜色编码来查看不同组数据这种关系,如下面的第一个图所示。想要可视化三个变量之间关系吗?完全没有问题!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。...我们将看到三种不同类型条形图:常规条形图、分组条形图和堆叠条形图。在我们进行过程中,请查看下图中代码。 常规条形图如下面的第一个图所示。...然后我们循环遍历每一,对于每一,我们在x轴上画出每一个刻度横杠,每一也用颜色进行编码。 堆叠条形图对于可视化不同变量分类构成非常有用。在下面的堆叠条形图中,我们比较了每天服务器负载。...通过使用颜色编码,我们可以很容易地看到和理解哪些服务器每天工作量最大,以及负载与其他服务器负载相比如何。其代码遵循与分组条形图相同样式。...我们循环遍历每一,但是这次我们在旧条形图上绘图,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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手把手教你用直方图、饼图和条形图做数据分析(Python代码)

分组 这里根据业务数据含义,可取距为500,则数如下所示。 数=极差/距=3915/500=7.83≈8 3. 决定分点 分布区间如表3-3所示。 ? ▲表3-3 分布区间 4....绘制频率分布直方表 根据分组区间得到如表3-4所示频率分布表。 其中,第1列将数据所在范围分成若干段,其中第1个段要包括最小值,最后一个段要包括最大值。...习惯上将各组段设为左闭右开半开区间,第一个段为[0,500)。 第2列中值是各组段代表值,由本组段上限值和下限值相加除以2得到。 第3列和第4列分别为频数和频率。...绘制频率分布直方图 若以2014年第二季度“捞起生鱼片”这道菜每天销售额段为横轴,以各组段频率密度(频率与距之比)为纵轴,表3-4中数据可绘制成频率分布直方图,代码清单3-3所示。...▲图3-3 季度销售额频率分布直方图 02 定性数据分布分析 对于定性变量,常常根据变量分类类型来分组,可以采用饼图和条形图来描述定性变量分布,代码清单3-4所示。

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-Day3.常见图形不同绘制方式

掌握两个库使用可以满足我们在不同情况下需求。 散点图 散点图(scatter plot),它将两数据(或者变量)值显示在二维坐标中,适合展示两个变量之间关系。...直方图 直方图( histogram )将横坐标等分成一定数量小区间,在小区间内填充图形,它高度是y值。特点是用来绘制连续性数据,展示一或者多组数据分布状况(统计)。...(x, bins=10, kde=True)函数 参数x是一维数组,bins代表直方图中小区间数量,kde代表显示核密度估计,默认是True。...条形图 通过直方图可以看到变量数值分布,那么条形图可以帮我们查看类别的特征。在条形图中,长条形长度表示类别的频数,宽度表示类别。...,设定=90则从y轴正方向画起 shadow 是否阴影 labeldistance label绘制位置,相对于半径比例, <1则绘制在饼图内侧 autopct控制饼图内百分比设置,可以使用format

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手把手教你用直方图、饼图和条形图做数据分析(Python代码)

分组  这里根据业务数据含义,可取距为500,则数如下所示。  数=极差/距=3915/500=7.83≈8  3. 决定分点  分布区间如表3-3所示。  ▲表3-3 分布区间  4....绘制频率分布直方表  根据分组区间得到如表3-4所示频率分布表。  其中,第1列将数据所在范围分成若干段,其中第1个段要包括最小值,最后一个段要包括最大值。...习惯上将各组段设为左闭右开半开区间,第一个段为[0,500)。第2列中值是各组段代表值,由本组段上限值和下限值相加除以2得到。第3列和第4列分别为频数和频率。...绘制频率分布直方图  若以2014年第二季度“捞起生鱼片”这道菜每天销售额段为横轴,以各组段频率密度(频率与距之比)为纵轴,表3-4中数据可绘制成频率分布直方图,代码清单3-3所示。  ...▲图3-3 季度销售额频率分布直方图  02 定性数据分布分析  对于定性变量,常常根据变量分类类型来分组,可以采用饼图和条形图来描述定性变量分布,代码清单3-4所示。

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Excel做分组条形图竟然这么容易!

背景介绍 Excel是一个很强大作图工具,做好图使用Excel插件导出高质量图,完美收官! 今天我们来介绍一个,使用Excel做分组条形图!如下所示!...软件介绍 Excel 2019 64bit 绘图教程 1.在Excel中输入数据,如下所示分为三个组别,每个组别中元素不同,对应数据为均值±标准差格式 2.选中数据,选择作图,按照如下操作,选择确定...3.添加误差线:加号-图表元素-误差线-更多选项 4.在右侧选择:自定义-指定值 5.选择向上箭头,选中标准差,添加进去即可 6.单击两下图中柱子,即可更改颜色 7.同理,更改其他柱子颜色...8.单击柱子,设置柱子间隙宽度 9.最后一幅图分组条形图就做好了,使用XLToolbox插件直接导出就可以了!

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教程 | 5种快速易用Python Matplotlib数据可视化方法

当类别数太多时,条形图将变得很杂乱,难以理解。你可以基于条形数量观察不同类别之间区别,不同类别可以轻易地分离以及用颜色分组。我们将介绍三种类型条形图:常规、分组和堆叠条形图。...常规条形分组条形图允许我们比较多个类别变量。如下图所示,我们第一个变量会随不同分组(G1、G2 等)而变化,我们在每一上比较不同性别。...然后我们循环地遍历每一个,并在 X 轴上绘制柱体和对应值,每一个分组不同类别将使用不同颜色表示。 ? 分组条形图 堆叠条形图非常适合于可视化不同变量分类构成。...在下面的堆叠条形图中,我们比较了工作日服务器负载。通过使用不同颜色方块堆叠在同一条形图上,我们可以轻松查看并了解哪台服务器每天工作效率最高,和同一服务器在不同天数负载大小。...绘制该图代码与分组条形图有相同风格,我们循环地遍历每一,但我们这次在旧柱体之上而不是旁边绘制新柱体。 ?

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5 种快速易用 Python Matplotlib 数据可视化方法

当类别数太多时,条形图将变得很杂乱,难以理解。你可以基于条形数量观察不同类别之间区别,不同类别可以轻易地分离以及用颜色分组。我们将介绍三种类型条形图:常规、分组和堆叠条形图。...常规条形分组条形图允许我们比较多个类别变量。如下图所示,我们第一个变量会随不同分组(G1、G2 等)而变化,我们在每一上比较不同性别。...然后我们循环地遍历每一个,并在 X 轴上绘制柱体和对应值,每一个分组不同类别将使用不同颜色表示。 分组条形图 堆叠条形图非常适合于可视化不同变量分类构成。...在下面的堆叠条形图中,我们比较了工作日服务器负载。通过使用不同颜色方块堆叠在同一条形图上,我们可以轻松查看并了解哪台服务器每天工作效率最高,和同一服务器在不同天数负载大小。...绘制该图代码与分组条形图有相同风格,我们循环地遍历每一,但我们这次在旧柱体之上而不是旁边绘制新柱体。

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学会这7个绘图工具包,Matplotlib可视化也没那么难

我们通过matplotlib.pyplot模块画一个散点图,代码清单1所示。...假设我们拿到了2017年内地电影票房前10电影片名和票房数据,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呈现方式,代码清单2所示,其可视化结果如图2所示。...用于显示一个数据系列中各项大小与各项总和比例。饼图中数据点显示为整个饼图百分比,饼图主要参数及其说明如表5所示。 表5 饼图主要参数及其说明 ?...pyplot.subplots常用参数及说明如表8所示。 表8 pyplot.subplots常用参数 ? 使用add_subplot创建组合图,代码清单7所示,其可视化结果如图8所示。...代码清单7 绘制组合图 from numpy.random import randn import matplotlib.pyplot as plt #在同一个figure中创建一2行2列subplot

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python 画条形图(柱状图)实例

竖放条形图 画条形图要用到 pyplot bar 函数,该函数基本语法为: bar(x, height, [width], **kwargs) x 数组,每个条形横坐标 height 个数或一个数组...并列条形图 若要将男生与女生调查情况画出两个条形图一块显示,则可以使用 bar 或 barh 函数两次,并调整 bar 或 barh 函数条形图位置坐标以及相应刻度,使得两条形图能够并排显示。...补充知识:Python 条形图与直方图有非常大区别 区别: 首先,条形图是用条形长度表示各类别频数多少,其宽度(表示类别)则是固定; 直方图是用面积表示各组频数多少,矩形高度表示每一频数或频率...,宽度则表示各组距,因此其高度与宽度均有意义。...其次,由于分组数据具有连续性,直方图各矩形通常是连续排列,而条形图则是分开排列。

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文末送书 | Python绘图,我只用Matplotlib

散点图 散点图显示两数据值,如图1-1所示。每个点坐标位置由变量值决定,并由一不连接点完成,用于观察两种变量相关性。例如,身高—体重、温度—维度。 ?...• s:散点图中大小,可选。 • c:散点图中颜色,可选。 • marker:散点图形状,可选。 • alpha:表示透明度,在 0~1 取值,可选。...示例:显示y=2x+1图形 Matplotlib中最基础模块是Pyplot, 下面从最简单线图开始讲解。例如,有一数据,还有一个拟合模型,通过编写代码来实现数据与模型结果可视化。...(3)由于分组数据具有连续性,因此直方图各矩形通常是连续排列,而柱状图则是分开排列。 (4)柱状图主要用于展示分类型数据,而直方图主要用于展示数据型数据。...使用Matplotlibhist()函数绘制直方图,hist()函数一般用法为: ? 主要参数说明如下: • bins:直方图中箱子 (bin) 总个数。个数越多,条形带越紧密。

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Python 绘图,我只用 Matplotlib

01 散点图 散点图显示两数据值,如图1-1所示。每个点坐标位置由变量值决定,并由一不连接点完成,用于观察两种变量相关性。例如,身高—体重、温度—维度。 ?...s:散点图中大小,可选。 c:散点图中颜色,可选。 marker:散点图形状,可选。 alpha:表示透明度,在 0~1 取值,可选。 linewidths:表示线条粗细,可选。...示例:显示y=2x+1图形 Matplotlib中最基础模块是Pyplot, 下面从最简单线图开始讲解。例如,有一数据,还有一个拟合模型,通过编写代码来实现数据与模型结果可视化。...由于分组数据具有连续性,因此直方图各矩形通常是连续排列,而柱状图则是分开排列。 4. 柱状图主要用于展示分类型数据,而直方图主要用于展示数据型数据。...使用Matplotlibhist()函数绘制直方图,hist()函数一般用法为: ? 主要参数说明如下: • bins:直方图中箱子 (bin) 总个数。个数越多,条形带越紧密。

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图表解析系列之柱状图

——维基百科 作为人们最常用图表之一,柱状图也衍生出多种多样图表形式。例如,将多个并列类别聚类、形成一,再在之间进行比较,这种图表叫做“分组柱状图”或“簇状柱形图”。...图片 图片 分组柱状图:由子类别来划分一有几条柱子,形成分组柱状图。 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。...尤其是当数值比较接近时,由于人眼对于高度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。 需要避开陷阱 柱状图最核心功能是比较,比较核心是高度。...图中左侧为现在最高税率 35%,右侧则是第二年 1 月 1 日最高税率 39.6%。 图片 看这幅图时,你对未来减税政策结束有什么看法?或许担心税率大幅提升?让我们仔细看看。...事实上,按图中画法,视觉增长达到了 460% [条形高度是 35-34=1 和 39.6-34=5.6,所以(5.6-1)/1=460%〕。

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Matplotlib可视化没那么难:7种常用图表最全绘制攻略来了!

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1 散点图 02 条形条形图是用宽度相同条形高度或长度来表示数据多少图形。条形图可以横置或纵置,纵置时也称为柱状图。此外,条形图有简单条形图、复式条形图等形式。...用于显示一个数据系列中各项大小与各项总和比例。饼图中数据点显示为整个饼图百分比,饼图主要参数及其说明如下。...▲图5 直方图 06 箱形图 箱形图又称为盒须图、盒式图或箱线图,是一种用于显示一数据分散情况统计图,因形状如箱子而得名。它主要用于反映原始数据分布特征,也可以进行多组数据分布特征比较。...代码清单7 绘制组合图 from numpy.random import randn import matplotlib.pyplot as plt #在同一个figure中创建一2行2列subplot

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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中绘制竖放条形图需用matplotlib.pyplotbar函数,该函数基本语法为: bar(x, height, [width], [...1 横放条形图绘图原理 Python中绘制横向条形图需用matplotlib.pyplotbarh函数,该函数和bar函数类似,它基本语法为: barh(y, width, [height]...五、叠加条形图 有时一个变量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,用不同颜色显示这两个条形图即可。...有时需要把两数值绘制在同一个条形图中,以股票最高价和最低价为示例,绘制拼接条形图,具体语句如下: result = date.groupby(date.index.year).agg(high=('最高价...七、多重显示条形图 有时可以把一数值看成高度,另一数值代表颜色绘制多重显示条形图。

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