如何在x轴上绘制具有时间的分类计数条形图 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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50种常见Matplotlib科研论文绘图合集！赶紧收藏~~

如果DataFrame具有MultiIndex，则此方法可以删除一个或多个级别。 6、边缘直方图（Marginal Histogram）边缘直方图具有沿 X 和 Y 轴变量的直方图。...30、分类图（Categorical Plots）由 seaborn库提供的分类图可用于可视化彼此相关的2个或更多分类变量的计数分布。...40、多个时间序列（Multiple Time Series）您可以绘制多个时间序列，在同一图表上测量相同的值，如下所示。...，则可以在右侧的辅助Y轴上再绘制第二个系列。...此图使用“谋杀”和“攻击”列作为X和Y轴。或者，您可以将第一个到主要组件用作X轴和Y轴。

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可视化图表样式使用大全

不等宽柱状图 (Marimekko Chart)也称为「马赛克图」，用来显示分类数据中一对变量之间的关系，原理类似双向的 100% 堆叠式条形图，但其中所有条形在数值/标尺轴上具有相等长度，并会被划分成段...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 轴还是 X 轴上）。推荐的工具有：AnyChart、Highcharts、plotly、Vega。树形结构图 ?...散点图 (Scatterplot) 也称为「点图」、「散布图」或「X-Y 点图」，用来显示两个变量的数值（每个轴上显示一个变量），并检测两个变量之间的关系或相关性是否存在。...每个烛台符号沿着 X 轴上的时间刻度绘制，显示随着时间推移的交易活动。但是，蜡烛图只能显示开盘价和收盘价之间的关系，而非两者之间所发生的事件，因此也无法用来解释交易波动的缘由。...在绘制记数符号图表时，将类别、数值或间隔放置在同一个轴或列（通常为 Y 轴或左侧第一列）上。每当出现数值时，在相应的列或行中添加记数符号。

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常用60类图表使用场景、制作工具推荐！

条形图的离散数据是分类数据，针对的是单一类别中的数量多少，而不会显示数值在某时间段内的持续发展。...不等宽柱状图不等宽柱状图 (Marimekko Chart)也称为「马赛克图」，用来显示分类数据中一对变量之间的关系，原理类似双向的 100% 堆叠式条形图，但其中所有条形在数值/标尺轴上具有相等长度...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 轴还是 X 轴上）。推荐的工具有：AnyChart、Highcharts、plotly、Vega。...每个烛台符号沿着 X 轴上的时间刻度绘制，显示随着时间推移的交易活动。但是，蜡烛图只能显示开盘价和收盘价之间的关系，而非两者之间所发生的事件，因此也无法用来解释交易波动的缘由。...在绘制记数符号图表时，将类别、数值或间隔放置在同一个轴或列（通常为 Y 轴或左侧第一列）上。每当出现数值时，在相应的列或行中添加记数符号。

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50个最有价值的数据可视化图表（推荐收藏）

抖动图（Jittering with stripplot）通常，多个数据点具有完全相同的 X 和 Y 值。结果，多个点绘制会重叠并隐藏。...因此，点的大小越大，其周围的点的集中度越高。 ? 6. 边缘直方图（Marginal Histogram）边缘直方图具有沿 X 和 Y 轴变量的直方图。...分类图（Categorical Plots）由 seaborn 库提供的分类图可用于可视化彼此相关的 2 个或更多分类变量的计数分布。 ? ? 05 组成（Composition） 31....多个时间序列（Multiple Time Series）您可以绘制多个时间序列，在同一图表上测量相同的值，如下所示。 ? 41....则可以在右侧的辅助 Y 轴上再绘制第二个系列。

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60 种常用可视化图表，该怎么用？

条形图的离散数据是分类数据，针对的是单一类别中的数量多少，而不会显示数值在某时间段内的持续发展。...不等宽柱状图不等宽柱状图 (Marimekko Chart)也称为「马赛克图」，用来显示分类数据中一对变量之间的关系，原理类似双向的 100% 堆叠式条形图，但其中所有条形在数值/标尺轴上具有相等长度...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 轴还是 X 轴上）。推荐的工具有：AnyChart、Highcharts、plotly、Vega。...每个烛台符号沿着 X 轴上的时间刻度绘制，显示随着时间推移的交易活动。但是，蜡烛图只能显示开盘价和收盘价之间的关系，而非两者之间所发生的事件，因此也无法用来解释交易波动的缘由。...在绘制记数符号图表时，将类别、数值或间隔放置在同一个轴或列（通常为 Y 轴或左侧第一列）上。每当出现数值时，在相应的列或行中添加记数符号。

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总结了50个最有价值的数据可视化图表

抖动图（Jittering with stripplot）通常，多个数据点具有完全相同的 X 和 Y 值。结果，多个点绘制会重叠并隐藏。...因此，点的大小越大，其周围的点的集中度越高。 6. 边缘直方图（Marginal Histogram）边缘直方图具有沿 X 和 Y 轴变量的直方图。...分类图（Categorical Plots）由 seaborn 库提供的分类图可用于可视化彼此相关的 2 个或更多分类变量的计数分布。 05 组成（Composition） 31....多个时间序列（Multiple Time Series）您可以绘制多个时间序列，在同一图表上测量相同的值，如下所示。 41....则可以在右侧的辅助 Y 轴上再绘制第二个系列。

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50 个数据可视化图表

抖动图（Jittering with stripplot）通常，多个数据点具有完全相同的 X 和 Y 值。结果，多个点绘制会重叠并隐藏。...因此，点的大小越大，其周围的点的集中度越高。 6. 边缘直方图（Marginal Histogram）边缘直方图具有沿 X 和 Y 轴变量的直方图。...分类图（Categorical Plots）由 seaborn 库提供的分类图可用于可视化彼此相关的 2 个或更多分类变量的计数分布。 05 组成（Composition） 31....多个时间序列（Multiple Time Series）您可以绘制多个时间序列，在同一图表上测量相同的值，如下所示。 41....则可以在右侧的辅助 Y 轴上再绘制第二个系列。

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我用Python的Seaborn库，绘制了15个超好看图表！

具体图表类型，包含条形图、散点图、直方图、折线图、小提琴图、箱线图、热力图、点图、密度图、计数图、分簇散点图、特征图、Facet Grid、联合分布图、分类图。首先使用pip安装Seaborn。...花瓣长度与物种间关系的条形图(基于鸢尾数据集)。 02. 散点图散点图是由几个数据点组成的图。使用x轴表示花瓣长度，y轴表示数据集的萼片长度，制作散点图。...这里在x轴上使用花瓣长度，在y轴上使用花瓣宽度。...计数图计数图是一种分类图，它显示了分类变量的每个类别中观测值的计数。它本质上是一个柱状图，其中每个柱的高度代表特定类别的观测值的数量。计算数据集中每个物种的样本总数。...特征图特征图可视化了数据集中变量之间的两两关系。创建了一个坐标轴网格，将所有数值数据点将在彼此之间创建一个图，在x轴上具有单列，y轴上具有单行。

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Seaborn的15种可视化图表详解

我们为x轴选择一个分类列，为y轴(花瓣长度)选择一个数值列，我们看到它创建了一个为每个分类列取平均值的图。...x轴表示花瓣长度，y轴表示数据集的萼片长度。...,y='sepal_length',data=data,hue='species') 10、计数图计数图是一种分类图，它显示了分类变量的每个类别中观测值的计数。...在该图中，每个数据点表示为一个点，并且这些点的排列使得它们在分类轴上不会相互重叠。...它创建了一个坐标轴网格，这样所有数值数据点将在彼此之间创建一个图，在x轴上具有单列，y轴上具有单行。对角线图是单变量分布图，它绘制了每列数据的边际分布。

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数据挖掘知识脉络与资源整理(九)–柱形图

柱形图简介英文：histogram或者column diagram 排列在工作表的列或行中的数据可以绘制到柱形图中。在柱形图中，通常沿水平轴组织类别，而沿垂直轴组织数值。...当您有代表下列内容的类别时，可以使用簇状柱形图类型：数值范围（例如，直方图中的项目计数）。特定的等级排列（例如，具有"非常同意"、"同意"、"中立"、"不同意"和"非常不同意"等喜欢程度）。...三维柱形图三维柱形图使用可修改的三个轴（水平轴、垂直轴和深度轴），可对沿水平轴和深度轴分布的数据点（数据点：在图表中绘制的单个值，这些值由条形、柱形、折线、饼图或圆环图的扇面、圆点和其他被称为数据标记的图形表示...(x = Time, y = demand)) + geom_bar(stat = "identity") 看看有什么区别,在第二个图形中,数据中time没有6这个值,但是图形X轴还是画出来了,这就是对于分类变量和连续变量的不同...如果把时间转为离散的分类型,再看看:,并没有画出6来 ggplot(BOD, aes(x = factor(Time), y = demand)) + geom_bar(stat = "identity

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百川归海，四类图统揽统计图:Seaborn|可视化系列03

relplot的参数如下： •data、x、y：分别是数据集、x轴对应值(data里的某一列的列名)、y轴对应值；•hue：色调，对数据的一种分类，通过颜色进行区分；如何指定颜色映射的规则呢？...，和size搭配着用，如sizes=(10,100)就把size对应列的值标准化到[10,100]；•col、row：根据col和row参数决定分面后图的个数；总结如图：绘制最基础散点图以直观展现x...、y：分别对应数据集、x轴对应值、y轴对应值；•x_estimator：是否显示x的估计量；•ci：回归的置信区间范围，在 0～100之间；•x_ci：可选"ci"或"sd"；•order：如果大于1，...catplot参数： •data、x、y：分别对应数据集、x轴对应值、y轴对应值，x会默认是一个分类变量，不是连续的数值；•hue：色调，将数据列映射到颜色；•orient：水平方向还是垂直方向上的分类...，让我们节约在绘图上的时间，更好地探索数据中的信息。

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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...初开发的Matplotlib，仅支持绘制2d图形，后来随着版本的不断更新，Matplotlib在二维绘图的基础上，构建了一部分较为实用的3D绘图程序包，通过调用该程序包一些接口可以绘制3D散点图、3D曲面图...（如标题，图例，色彩,轴等），以及嵌套的子图； The whole figure....', label = '张三') #定义第一个条形图的标签信息 #画第二个条形图 rects2 = plt.bar(index, # 与第一个条形图在X周上无缝“...如果取值为True，则坐标轴的刻度为对数刻度；如果log为True且x是一维数组，则计数为0的取值将被剔除，仅返回非空的(frequency, bins, patches）； color：具体颜色，数组

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60种常用可视化图表的使用场景——（上）

8、直方图直方图适合用来显示在连续间隔或特定时间段内的数据分布，有助于估计数值集中位置、上下限值以及确定是否存在差距或异常值；也可粗略显示概率分布。...条形图的离散数据是分类数据，针对的是单一类别中的数量多少，而不会显示数值在某时间段内的持续发展。...14、不等宽柱状图不等宽柱状图 (Marimekko Chart)也称为「马赛克图」，用来显示分类数据中一对变量之间的关系，原理类似双向的 100% 堆叠式条形图，但其中所有条形在数值/标尺轴上具有相等长度...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 轴还是 X 轴上）。推荐的工具有：AnyChart、Highcharts、plotly、Vega。...推荐的制作工具有：Arpit Narechania's Block。 30、径向条形图径向条形图是在极坐标系上绘制的条形图。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。

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小白也能看懂的seaborn入门示例

() 条形图 countplot() 计数图 Distribution plot 分布图 jointplot() 双变量关系图 pairplot() 变量关系组图 distplot() 直方图，质量估计图...kdeplot() 核函数密度估计图 rugplot() 将数组中的数据点绘制为轴上的数据 Regression plots 回归图 lmplot() 回归模型图 regplot() 线性回归图 residplot...在seaborn中，最简单的实现方式是使用jointplot()函数，它会生成多个面板，不仅展示了两个变量之间的关系，也在两个坐标轴上分别展示了每个变量的分布。...pointplot 点图代表散点图位置的数值变量的中心趋势估计，并使用误差线提供关于该估计的不确定性的一些指示。点图可能比条形图更有用于聚焦一个或多个分类变量的不同级别之间的比较。...他们尤其善于表现交互作用：一个分类变量的层次之间的关系如何在第二个分类变量的层次之间变化。连接来自相同色调等级的每个点的线允许交互作用通过斜率的差异进行判断，这比对几组点或条的高度比较容易。

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R数据可视化之ggplot2 (一)

先说说我们人手工作图的方式,1,先画一个坐标轴,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.先设定坐标轴和数据...,基本上讲这么多就行,其原理虽然可以讲的非常详细,但是听了也就是听了,不明觉厉,不如亲自画几个就明白了.一动手就能体会的. 一.画基本图形....") #当为数据框时,一个变量表示分类,另一个表示其数值,我们需要在第二个图层也就是geom_bar内指定统计变换为""identity"即不做变化,若需要绘制计数条形图,则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...画图的风格,先画出坐标轴框架,再一层一层的往上添加,每一层都可以设定一些参数,以改变图层的样子,至于有哪些参数,以及怎么用,再接下来会慢慢讲到.欢迎继续阅读.

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了解绘制条形图和折线图的细节

接下来我们就连载其中一个佼佼者的系统性学习五本书的笔记：下面是YT的分享上一个笔记是：R基础知识及快速检阅你的数据第三章条形图条形图通常用来展示不同分类下（x轴）某个数值型变量的取值（y轴...本章将以ggplot2为主进行学习啦~~ ---- 3.1 绘制基本条形图 Q:当你有一个包含两列的数据框，一列为x轴上的位置，一列为y轴上的对应高度，基于此如何绘制条形图？...group,y=weight))+geom_col()# 是不是很简单啊，寥寥几句的代码即可： #时间是连续性变量，此时会在x轴上介于最小值和最大值之间所有可能的取值范围处绘制条形 ggplot(BOD...Q:如何绘制基于某些分类变量的簇状条形图？...) 3.8 绘制百分比堆积条形图 Q:如何绘制可展示百分比的堆积条形图？

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《数据可视化基础》第四章：可视化图形推荐

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。...同时也可以把两个类别映射到X和Y轴上，这样就得到了热图来进行展示了。 ? 另外，对于多组别的数目的展示的话，如果是想要展示不同交集之间的数目可以使用venn图和upset图。 ?...对于成对的数据，沿x和y轴的变量以相同单位测量，通常添加一条表示x = y的线通常会有所帮助。 ? 对于大量的点，常规的散点图可能会由于点过多，就容易看不清趋势。...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。 ? 当x轴表示时间或严格增加的变量（例如治疗剂量）时，我们通常绘制线图。...如果我们有两个响应变量的时间序列，我们可以绘制一个连接的散点图，其中我们首先在散点图中绘制两个响应变量，然后连接对应于相邻时间点的点。我们可以使用平滑线来表示较大数据集中的趋势。 ?

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吐血整理：24种可视化图表优缺点对比，一图看懂！

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。...缺点：按比例调整气泡大小是棘手的（面积与半径不成比例）；从本质上说，三轴和四轴的图表需要更多的时间来解析，因此不太适合于一目了然的表示。...12 棒棒糖图类似于点图，但在单个测量值上绘制两个点，用一根线连接，以显示两个值之间的关系。绘制几个棒棒糖图，可以产生类似于浮动条形图的效果，其中的值并不全都固定在同一个点上。...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。）

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Seaborn 可视化

创建直方图密度图（核密度估计）密度图是展示单变量分布的另一种方法，本质上是通过绘制每个数据点为中心的正态分布，然后消除重叠的图，使曲线下的面积为1来创建的密度图是展示单变量分布的另一种方法，本质上是通过绘制每个数据点为中心的正态分布...，然后消除重叠的图，使曲线下的面积为1来创建的计数图（条形图）计数图和直方图很像，直方图通过对数据分组描述分布，计数图是对离散变量（分类变量）计数。 ...lmplot函数内部会调用regplot，两者的主要区别是regplot创建坐标轴，而lmplot创建图 sns.lmplot(x='total_bill',y='tip',data = tips)...还可以使用jointplot在每个轴上创建包含单个变量的散点图。...使用Seaborn的jointplot绘制蜂巢图，和使用matplotlib的hexbin函数进行绘制 2D核密度图和kdeplot类似，但2D核密度图课展示两个变量条形图也可以用于展现多个变量，barplot

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吐血整理：24种可视化图表优缺点对比，一图看懂！

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：合并“z轴”最简单的方法之一；气泡大小可以为分布式的可视化图表增加至关重要的上下文缺点：按比例调整气泡大小是棘手的（面积与半径不成比例）；从本质上说，三轴和四轴的图表需要更多的时间来解析，因此不太适合于一目了然的表示...常用于显示概率等结果的风险分析模拟。（也被错误地称为条形图，实际上，条形图用于比较类别之间的值，而直方图则显示一个变量的值的分布。）...绘制几个棒棒糖图，可以产生类似于浮动条形图的效果，其中的值并不全都固定在同一个点上。（它也被称为双棒棒糖图。）...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。）

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