我们先了解下 ggplot2 的格式与术语。 格式与术语 数据格式 对ggplot2来说，数据的结构是一成不变的：它要求是“长”格式的数据框，而不是相反的“宽格式”。...标度控制着数据空间的值到图形属性空间的值的映射。一个连续型的y标度会将较大的数值映射至空间中纵向更高的位置。 引导元素向看图者展示了如何将视觉属性映射回数据空间。...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。...Scatter Plot between weight and miles of Cars.png 分解上述图形的制作步骤： ggplot()初始化图形并指定要用到的数据来源和变量。...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。
最近类似于这种动态条形图看起来非常酷炫，在朋友圈和某音等平台非常火，以下是我总结的用于绘制动态条形图的简单易用的工具： 1.1 Flourish Flourish是一个在线数据可视化网站，可以快速地把表格数据转换为各种各样好看的图表...除此之外，Power BI这款商业分析工具还可以制作出更多漂亮的图表，协作并共享自定义仪表板和交互式报表等。 ?...它的动态条形图提供了各种图表设置，可以让我们轻松地制作出符合自己要求的动态条形图，并且可以把制作好的图形直接导出为GIF、MP4格式。 ? ?...2.1 Bokeh Bokeh是一款基于Python的交互式数据可视化工具，它提供了优雅简洁的方法来绘制各种各样的图形，可以高性能地可视化大型数据集以及流数据，帮助我们制作交互式图表、可视化仪表板等。...它基于OpenGL库，可利用GPU计算来展示大型数据集，可以绘制高达百万数据点的高质量交互式科学图形、实时数据、3D图形等。 ? ?
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。...我在read_csv函数中使用了“ parse_dates”参数将“日期”列转换为DatetimeIndex格式。...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：]。...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。 df_month['Volume'].plot(figsize=(8, 6)) ? 更容易理解，更清楚!...现在，将日数据和周平均“Volume”画在同一幅图上。首先，使用重采样方法制作每周平均数据集。
人们通常从数据可视化开始以获得更多见解，并尝试通过探索性数据分析 (EDA) 来理解数据。制作图表和视觉效果是更好的选择，而不是研究表格和值，因为人们喜欢视觉效果而不是无聊的文本或值。...Bokeh 帮助我们制作出优雅、简洁的图表，其中包含各种图表。 Bokeh 主要侧重于将数据源转换为 JSON 格式，然后用作 BokehJS 的输入。...，可以在 kaggle上找到该数据集。...，我们可以传递数据并使用scatter()它来制作图表。...双向条形图 用双向条形图看看用户是赢了还是输了。要制作双向条形图，我们需要将一个度量设为负值，这里我们将损失特征设为负值。
c(10,29,50,75,93)) a + b + c 现在，让我们使用条形图来表示完全相同的数据： # A function to make barplots plot_bar <- function...以下是基于世界上几个国家销售的武器数量的示例： 如果您的目标是描述整体的组成部分，另一种可能性是创建树形图。...下图是我汇报时制作的饼图，目的是体现从种植面积的角度体现玉米研究的重要性，提供给大家参考。 关于 DATA TO VIZ From Data to Viz 系列根据输入数据格式对图表类型进行分类。...它以决策树的形式出现，结果是选择一组可能合适的可视化来表示数据集。 该项目建立在两个基本理念之上。首先，大多数数据分析可以概括为大约二十种不同的数据集格式。其次，数据和上下文共同决定合适的图表。...因此，我们建议的方法包括识别并尝试所有可行的图表类型，以找出最适合您的数据和想法的方法。 一旦确定了这组图形，data to viz 就会指导您做出最佳决策。
有时，条形图与图表中的线条相连。 瀑布图使用条件 让我们举个例子来了解何时何地使用瀑布图，因为制作瀑布图不是什么大问题。我们将使用一些虚拟数据和 Kaggle 数据集来构建瀑布图。...'}) # table cm = sns.light_palette("green", as_cmap=True) df2.style.background_gradient(cmap=cm) 将格式化的表单数据和瀑布图放在一起查看...导入库 import plotly.graph_objects as go 数据集 df = pd.read_csv(r'D:/netflix_titles.csv') 添加年和月并转换为正确的日期时间格式...x : 100*x/sum(vc2['count'])) vc2 = vc2.sort_values(col) 绘制瀑布图 现在我们将使用 Plotly trace go.Waterfall() 制作一个瀑布图...rotation_value： 旋转并设置x轴的值。 写在最后 本文中，我们一起看到了瀑布图的重要性：何时以及如何将它与 Plotly 和 Matploib 一起使用。
在本演练结束时，将了解如何制作几种不同类型的可视化以及如何操纵绘图的某些美学。可以在此处找到本教程中使用的数据。...https://www.kaggle.com/njlow1202/world-happiness-report-data-2018 在创建图形之前，导入必要的库并检查数据集： import pandas...'] plt.plot(rank, gdp) plt.plot(rank, lifeExp) plt.show() 此代码输出以下视觉： ?...第一行将所有幸福分数转换为整数，这样幸福分数可以只有少数离散值。第二行获得每个分数发生的次数。此计数将用作条形图的高度。然后第三行获得与每个计数相关联的分数，这需要作为图的x轴。...运行时，此代码生成以下条形图： ? 该图给出了与上面创建的直方图略有不同的故事。
为了说明这一点，我根据 538 Masculinity Survey 数据集写了制作直方图的代码： import pandas as pd from bokeh.plotting import figure...9~14 行的 Bokeh 代码构建了优雅且专业的响应计数直方图——字体大小、y 轴刻度和格式等都很合理。 我写的代码大部分都用于标记坐标轴和标题，以及为条形图添加颜色和边框。...在制作美观且表现力强的图片时，我更倾向于使用 Bokeh——它已经帮我们完成了大量美化工作。 ? 用 Pandas 表示相同的数据 蓝色的图是上面的第 17 行代码。...以下是我针对这个包编写的代码： #plot 1 - barplot # **note** - the layout lines do nothing and trip no errors data =...使用 Pygal 非常简单： 实例化图片； 用图片目标属性格式化； 用 figure.add() 将数据添加到图片中。 我在使用 Pygal 的过程中遇到的主要问题在于图片渲染。
下图展示了本课程中使用Pandas、 Seaborn等常用工具库绘制的部分图表： 现在教程开始啦~ 创新活力数据分析项目实战开发步骤 数据集简介 数据预处理：清洗、过滤 数据分析：公司 数据分析：人员...忽略警告信息 import warnings warnings. filterwarnings("ignore") print(" 建立开发环境"+ str(datetime. now() ) ) # 查看以下数据及所在路径中的文件名称...df_gs. head(1) 绘制图表：产业图谱条形图 # 绘制条形图查看产业图谱 df_gs[' 产业图谱' ] . value_counts() . plot(kind=' barh' ) #...T. plot() # groupby 可以对多列数据进行分组 # unstack 对多项索引转换为单例索引 # T 将x轴和y轴转置， 是 transform 的简写方法 # 技巧：unstack()...AxesSubplot at 0x7fbfe0de3e48> 按产业图谱分组绘制 注册资本对数值 # 按产业图谱分组绘制 注册资本对数值 # 首先将注册资本取对数后的结果放在数据集当中。
大家好，我是小F～ 今天给大家介绍一个非常棒的数据可视化库，sjvisualizer。 根据时间序列数据制作动态图表，包含条形图、饼图、堆叠条形图、折线图、堆叠面积图。...可以先看一下官方的示例~ 只需几行代码，就可以制作电脑浏览器发展史的动态图表。...# 安装sjvisualizer pip install sjvisualizer 然后需要加载特定格式的数据，下面是一个数据示例。...https://www.sjdataviz.com/data 下面就来看一下官方提供的几个示例代码吧~ / 01 / 条形图 最受关注的Instagram账号。 数据集情况如下。...数据集情况如下，一共有200多条。 其中本次设置了中文字体，可以在代码中进行修改。 饼图动态图表代码如下。
2.1 动态气泡图 现有100种类型产品数据1911-2010产量信息，数据格式如下： 利用FuncAnimation制作每一种产品的气泡动态图，流程为 1）颜色标识 2）气泡循环 3）细节调整...2.2 动态条形图 以下数据集记录了A-N国1995-2015人口变化，绘制时间段内的人口变化柱状图： 考虑到动态变化存在柱状图互相交换问题，为了优化展示效果，采用pandas_alive库进行绘制...pandas_alive库绘制对数据要求如下： 1）时间为索引列（且索引格式为pandas要求的时间格式） 2）其他要求如图片的数据形式即可 代码如下： import pandas as pd import...这里为10，表示只显示前10的国家人口 动态条形图 如果要求为柱状图，添加orientation参数即可 sel_df.plot_animated(filename = r"C:\Users\28798...自带数据集（数据集要求同上一致），具体效果可以自行尝试。
本文转自公众号『Python数据之道』,了解详情请扫码关注: 作者 | Will Koehrsen 翻译 | Lemon 译文出品 | Python数据之道 （ID：PyDataRoad） 本文通过一个项目案例...首先，我们将介绍 Bokeh 的基础内容， 我们将使用 nycflights13 数据集，该数据集记录了 2013年超过 300,000 个航班。...为条形图（bars）创建数据，我们将使用 Numpy 的 histogram 函数来计算每个指定 bin 中的数据点数。...对于 Bokeh 小部件（widgets）交互，有三个主要功能要实现： make_dataset(): 按特定格式整理要显示的特定数据 make_plot(): 使用指定的数据绘图 update():...下面是制作数据集的完整代码，该函数接收我们想要包括的航空公司列表，要绘制的最小和最大延迟，以及以分钟为单位的指定 bin 宽度。
磐创AI分享 作者 | Pathairush Seeda 编译 | VK 来源 | Towards Data Science 你的日常生活数据分析 作为一名数据科学家/分析师，你的工作是制作一份包含许多商业决策见解的报告...和其他人一样，我也是一名数据分析师，在日常生活中使用python制作报告或演示文稿。我通常的任务是在2-3小时内进行分析，并提交给管理团队。...可读格式 我收到的最常见的评论是，你能把数字四舍五入，并使用符号，如M表示百万或K表示千？这将使你的表看起来更好，并减少不必要的信息。很多时候，我们不需要这么精确。...下面是一个函数，用于将数据框中的数字转换为所需的格式。...def human_readable_format(value, pos=None): ''' 将数据帧中的数字转换为可读格式 `pos` 参数与matplotlib ticker
解决办法是通过互动技术，突出显示所选定的一条或多条线，同时淡化所有其他线条，让我们能更集中研究感兴趣的部分，并滤除干扰数据。...密度图 (Density Plot) 又称为「密度曲线图」，用于显示数据在连续时间段内的分布状况。...堆叠式条形图 ? 跟多组条形图不同，堆叠式条形图 (Stacked Bar Graph) 将多个数据集的条形彼此重迭显示，适合用来显示大型类别如何细分为较小的类别，以及每部分与总量有什么关系。...也称为「范围条形/柱形图」或「浮动条形图」，用来显示数据集内最小值和最大值之间的范围，适合用来比较范围，尤其是已分类的范围。...可是，日历格式并没有严格规定，所以市面上有各式各样不同的设计，只要能以时间顺序显示日期或时间单位便可。
密度图 密度图 (Density Plot) 又称为「密度曲线图」，用于显示数据在连续时间段内的分布状况。...堆叠式条形图 跟多组条形图不同，堆叠式条形图 (Stacked Bar Graph) 将多个数据集的条形彼此重迭显示，适合用来显示大型类别如何细分为较小的类别，以及每部分与总量有什么关系。...、Protovis、ZingChart、ZoomCharts 跨度图 也称为「范围条形/柱形图」或「浮动条形图」，用来显示数据集内最小值和最大值之间的范围，适合用来比较范围，尤其是已分类的范围。...可是，日历格式并没有严格规定，所以市面上有各式各样不同的设计，只要能以时间顺序显示日期或时间单位便可。...小提琴图 小提琴图 (Violin Plot) 结合了箱形图和密度图的特征，主要用来显示数据的分布形状。
molecular mechanism of cell communication in idiopathic pulmonary fibrosis》，研究者们重新分析了 GSE122960 这个单细胞转录组数据集...Brewer开发的RColorBrewer包提供了一套精心挑选的颜色方案，特别适合制作地图和数据可视化。 它允许用户根据色盲友好性、颜色数量和颜色类型（如序列、发散和定性）选择颜色方案。...以下是使用R语言和ggplot2包绘制一个简单的条形图的示例代码，并测试上面提到的四个R包（RColorBrewer、ggsci、randomcoloR 和 paletteer）的配色功能。...模拟数据进行条形图可视化并且配色 首先，我们需要安装和加载必要的包： install.packages(c("ggplot2", "RColorBrewer", "ggsci", "randomcoloR...library(ggplot2) library(RColorBrewer) library(ggsci) library(randomcoloR) library(paletteer) 然后，我们模拟一些数据来绘制条形图
这篇文章就介绍了 Python 中一种简单的动态图表制作方法。 数据暴增的年代，数据科学家、分析师在被要求对数据有更深的理解与分析的同时，还需要将结果有效地传递给他人。如何让目标听众更直观地理解？...当然是将数据可视化啊，而且最好是动态可视化。 本文将以线型图、条形图和饼图为例，系统地讲解如何让你的数据图表动起来。 这些动态图表是用什么做的？...下一步要做的就是将数据图表参数化，从而转换为一个函数，然后将该函数时间序列中的点作为输入，设置完成后就可以正式开始了。 在开始之前依旧需要确认你是否对基本的数据可视化有所了解。...也就是说，我们先要将数据进行可视化处理，再进行动态处理。 按照以下代码进行基本调用。另外，这里将采用大型流行病的传播数据作为案例数据（包括每天的死亡人数）。...df1.head(i).max() 动态条形图 创建动态条形图的难度与上述两个案例并无太大差别。在这个案例中，作者定义了水平和垂直两种条形图，读者可以根据自己的实际需求来选择图表类型并定义变量栏。
本文转自公众号『Python数据之道』 本文通过一个项目案例，详细的介绍了如何从 Bokeh 基础到构建 Bokeh 交互式应用程序的过程，内容循序渐进且具有很高的实用性。...首先，我们将介绍 Bokeh 的基础内容， 我们将使用 nycflights13 数据集，该数据集记录了 2013年超过 300,000 个航班。...为条形图（bars）创建数据，我们将使用 Numpy 的 histogram 函数来计算每个指定 bin 中的数据点数。...对于 Bokeh 小部件（widgets）交互，有三个主要功能要实现： make_dataset(): 按特定格式整理要显示的特定数据 make_plot(): 使用指定的数据绘图 update():...下面是制作数据集的完整代码，该函数接收我们想要包括的航空公司列表，要绘制的最小和最大延迟，以及以分钟为单位的指定 bin 宽度。
该包可用于生成以下类型的图表。目前，该库支持五种不同的图表——条形图、饼图、雷达图、散点图和折线图。...pip install cutecharts 导入库 import cutecharts.charts as ctc import pandas as pd 数据集 看看 TMBD 数据是什么样子的...数据清洗 我们先清理数据，然后我们会看到可爱的图表。 将特征更改为正确的日期时间格式并将流行功能四舍五入到小数点后两位，以获得更多内容。...甜甜圈图 绘制条形图 该函数将拆分字符串并返回每个类型的计数。...def count_genre(x): data_plot = df[x].str.cat(sep = '|') data = pd.Series(data_plot.split('|'))
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