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60种常用可视化图表使用场景——(下)

41、 又称为「盒须」或「线图」,能方便显示数字数据组四分位数,可以垂直或水平形式出现。...通常用于描述性统计,是以图形方式快速查看一个或多个数据集好方法。...跨度只集中显示极端数值,不提供任何关于最小最大之间数值、整体平均值或数据分布等其他信息。...56、象形 说明旨在使用笔记、标签图例来解释说明显示图像,以便解释概念或方法、描述物件或场所、显示事情运作变化或帮助了解显示主题。 使用图像可以是象征性、图像化或真实相片。...59、小提琴 小提琴 (Violin Plot) 结合了密度特征,主要用来显示数据分布形状。

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60 种常用可视化图表,该怎么用?

又称为「盒须」或「线图」,能方便显示数字数据组四分位数,可以垂直或水平形式出现。 从盒子两端延伸出来线条称为「晶须」(whiskers),用来表示上、下四分位数以外变量。...异常值 (Outliers) 有时会以与晶须处于同一水平单一数据点表示。 通常用于描述性统计,是以图形方式快速查看一个或多个数据集好方法。...跨度只集中显示极端数值,不提供任何关于最小最大之间数值、整体平均值或数据分布等其他信息。...象形 说明旨在使用笔记、标签图例来解释说明显示图像,以便解释概念或方法、描述物件或场所、显示事情运作变化或帮助了解显示主题。 使用图像可以是象征性、图像化或真实相片。...小提琴 小提琴 (Violin Plot) 结合了密度特征,主要用来显示数据分布形状。

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可视化图表样式使用大全

推荐制作工具有:AnyChart、Amcharts、DHTMLX、GanttPro、Google Charts、Redbooth、RAWGraphs、Smartsheet。 ?...又称为「盒须」或「线图」,能方便显示数字数据组四分位数,可以垂直或水平形式出现。 从盒子两端延伸出来线条称为「晶须」(whiskers),用来表示上、下四分位数以外变量。...异常值 (Outliers) 有时会以与晶须处于同一水平单一数据点表示。 通常用于描述性统计,是以图形方式快速查看一个或多个数据集好方法。...跨度只集中显示极端数值,不提供任何关于最小最大之间数值、整体平均值或数据分布等其他信息。...小提琴 ? 小提琴 (Violin Plot) 结合了密度特征,主要用来显示数据分布形状。

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常用60类图表使用场景、制作工具推荐!

又称为「盒须」或「线图」,能方便显示数字数据组四分位数,可以垂直或水平形式出现。 从盒子两端延伸出来线条称为「晶须」(whiskers),用来表示上、下四分位数以外变量。...异常值 (Outliers) 有时会以与晶须处于同一水平单一数据点表示。 通常用于描述性统计,是以图形方式快速查看一个或多个数据集好方法。...跨度只集中显示极端数值,不提供任何关于最小最大之间数值、整体平均值或数据分布等其他信息。...象形 说明旨在使用笔记、标签图例来解释说明显示图像,以便解释概念或方法、描述物件或场所、显示事情运作变化或帮助了解显示主题。 使用图像可以是象征性、图像化或真实相片。...小提琴 小提琴 (Violin Plot) 结合了密度特征,主要用来显示数据分布形状。

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【干货】 知否?知否?一文彻底掌握Seaborn

1.6 子集 1.7 线性回归 1.8 核密度 第二章 - 广度了解 Seaborn 2.1 条形 2.2 计数 2.3 点 2.4 ...对角线上 4 都是某个变量自身关系,用分布 (dist plot)。 非对角线 12 就是某个变量另一个变量关系,用散点图 (scatter plot)。...1.6 子集 如果我们不想展示所有变量之间关系,我们可以选择子集。 将风格设置为 whitegrid (背景变成带网格白色),并将横轴纵轴赋予相同子集变量 (都是 vars)。...2.4 统计在生还和死亡 (x='alive') 成年未成年男性 (hue='adult_male') 年龄分布 (y='age')。用颜色区分是否成年。...2.6 水平 画出萼片长度,萼片宽度,花瓣长度花瓣宽度 (横向)。上节也可以用这个来找异常值。

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R for data science (第一章) ②

使用ggplot2进行数据可视化② 添加其他变量一种方法是aesthetics。 另一种对分类变量特别有用方法是将绘图分割为多个子,每个子显示一个数据子集。...例如,条形使用条形,折线图使用线条使用格栅等。 散点图打破了这一趋势; 他们使用点geom。 如上所述,您可以使用不同geom来绘制相同数据。...例如,要制作下面的,您可以使用以下代码: # left ggplot(data = mpg) + geom_point(mapping = aes(x = displ, y = hwy)) #...在这里,geom_smooth()根据他们drv将汽车分成三行,描述汽车动力传动系统。 一行描述具有4点,一行描述具有f点,并且一行描述具有r点。...请注意,此包含同一图表中两个geom!我们将很快学会如何在同一个地块中放置多个geoms。

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盘一盘 Python 系列 6 - Seaborn

2.5 小提琴 2.6 水平 2.7 双变量分布 总结 1 深度了解 Seaborn 1.1 鸢尾花识别 假设我们要创建一个智能手机应用程序,从智能手机拍摄照片中自动识别花种类...对角线上 4 都是某个变量自身关系,用分布 (dist plot)。 非对角线 12 就是某个变量另一个变量关系,用散点图 (scatter plot)。...1.6 子集 如果我们不想展示所有变量之间关系,我们可以选择子集。 将风格设置为 whitegrid (背景变成带网格白色),并将横轴纵轴赋予相同子集变量 (都是 vars)。...2.4 统计在生还和死亡 (x='alive') 成年未成年男性 (hue='adult_male') 年龄分布 (y='age')。用颜色区分是否成年。...2.6 水平 画出萼片长度,萼片宽度,花瓣长度花瓣宽度 (横向)。上节也可以用这个来找异常值。

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技巧-新建分组

古人云二十弱冠、三十而立、四十不惑,在我们咖啡店数据中有各门店店长信息表,店长年龄数字是在20-50之间,如果我们想按照这三个年龄段建立分组有多少种方法来实现?...第三种,在柱形图上瞬间完成分组。 首先制作一个简单柱形,把年龄列放在轴,店长姓名列以计数计算放在。这样就可以看到不同年龄店长人数分布柱形。 ?...按住Ctrl键连续选择24、28、29,鼠标右键选分组,你会看到24、28、29这三个年龄都归为同一种颜色,左上方出现图例标记,并且右边字段边栏出现了一个年龄(组)。...该柱形是把这一列放在了图例中,所以颜色被区分开了,当然,你也可以在格式设置里调整自己想要颜色。 接下来,点击编辑组,你还可以修改名称,把对应年龄段改为弱冠、而立、不惑。 ?...在弹出编辑对话框中按“”来设定组,这里意思就是每个组单元。装箱大小即每个单元大小。 ? 也可以按照数量计算出装箱大小。 ? 确定后,就成功得到一个新分组列。

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时间序列预测中探索性数据分析

是一种有效方法来确定数据分布情况。简而言之,它描述了百分位数,包括第一四分位数(Q1)、第二四分位数(Q2/中位数)第三四分位数(Q3),以及代表数据范围。...超出每一个都可以被视为离群。...更详细地说,通常是通过以下方式计算公式 4.1 - 总消耗量 我们首先来计算总消耗量,这可以通过 Seaborn 轻松完成: plt.figure(figsize=(8,5...4.2 --日月分布 非常有趣,它利用 "日-月" 变量对消耗量进行分组来展现数据。...无论如何,有几个异常值表明,"星期" 等日历特征肯定是有用,但不能完全解释这一系列数据。 4.4 --小时分布 最后让我们来看看小时分布

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Day5.五种拓展图形绘制

昨天课程中我们学习绘制五种常见图形,今天课程同样使用MatplotlibSeaborn进行画图,包括线图,热力图,雷达,二元变量分布成对关系。...线图 线图(boxplot)又称盒式,可以显示数据分散情况,由五个数值点组成:最大(max)-上界、最小(min)-下界、中位数(median)上下四分位数(Q1, Q3)。...雷达 雷达(radar chart)是以从同一点开始轴上表示三个或多个变量图表形式,也是显示一对多关系方法。在雷达图中,一个变量相对于另一个变量显著性清晰可见。...如果我们制作影响购买手机因素分析,我们通过收集问卷采访顾客对品牌,价格,外观,硬件,拍照,电量几个方面进行打分,将统计好因素比重用雷达图表示出来。...kind表示不同视图类型:“kind=‘scatter’”代表散点图,“kind=‘kde’”代表核密度,“kind=‘hex’ ”代表Hexbin,它代表是有六边单元画出二维直方图模拟

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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!

Matplotlib是一个跨平台库,是根据数组中数据制作2D可视化分析工具。...▲5 直方图 06 又称为盒须、盒式线图,是一种用于显示一组数据分散情况统计,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。...主要参数及说明如下。...:是否用线形式表示均值 capprops:设置线图顶端末端线条属性 showmeans:是否显示均值 whiskerprops:whiskerprops设置须属性 下面绘制,如代码清单6...▲7 水平 07 组合 前面介绍都是在figure对象中创建单独图像,有时候我们需要在同一个画布中创建多个子或者组合,此时可以用add_subplot创建一个或多个subplot来创建组合

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《tableau数据可视化实战》第二章创建单变量图表 Ashutosh Nandeshwar著学习总结

第二章 创建单变量图表 主要包括:表格、条形、饼、直方图、线图、堆积条形线图 1、表格可以为用户提供详细数据信息。其中仪表盘可以将表格图表融为一体。...6、堆积条形:相同字段不同分类画在了彼此最顶端。最大问题在于除了堆积条形最低端条形,其他条形长度很难度量。若必须使用,数量限制在2-3个,以避免堆积失调。 7、线图:即盒须。...展示是度量分布,这个分布包括度量值25%、50%、75%分位点以及最大最小。在盒子里显示25%、50%、75%四分位点,触须上显示最大最小。...区间外被视为outlier显示在图上. mild outlier = 3.5 extreme outlier = 0.5 、用“〇”标出温和异常值,用“*”标出极端异常值。...相同数据点并列标出在同一数据线位置上,不同数据点标在不同数据线位置上。至此一批数据便绘出了。统计软件绘制图一般没有标出内限外限。

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推荐:这才是你寻寻觅觅想要 Python 可视化神器

事实上,Plotly Express 支持三维散点图、三维线形、极坐标图上三元坐标以及二维坐标。条形(Bar)有二维笛卡尔极坐标风格。...进行可视化时,你可以使用单变量设置中直方图(histograms)(box)或小提琴(violin plots),或双变量分布密度等高线图(density contours)。...使用直方图(histograms),(box)或小提琴(violin plots)可视化单变量分布: 直方图 ? ? 小提琴 ?...还可以创建联合分布(marginal rugs),使用直方图,(box)或小提琴来显示双变量分布,也可以添加趋势线。...仅接受整洁输入带来最终优势是它更直接地支持快速迭代:你整理一次数据集,从那里可以使用 px 创建数十种不同类型图表,包括在 SPLOM 中可视化多个维度 、使用平行坐标、在地图上绘制,在二维、三维极坐标或三维坐标中使用等

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这才是你寻寻觅觅想要 Python 可视化神器!

事实上,Plotly Express 支持三维散点图、三维线形、极坐标图上三元坐标以及二维坐标。 条形(Bar)有二维笛卡尔极坐标风格。...进行可视化时,您可以使用单变量设置中直方图(histograms)(box)或小提琴(violin plots),或双变量分布密度等高线图(density contours)。...使用直方图(histograms),(box)或小提琴(violin plots)可视化单变量分布: 直方图: ? : ? 小提琴: ?...还可以创建联合分布(marginal rugs),使用直方图,(box)或小提琴来显示双变量分布,也可以添加趋势线。...仅接受整洁输入带来最终优势是它更直接地支持快速迭代:您整理一次数据集,从那里可以使用 px 创建数十种不同类型图表,包括在 SPLOM 中可视化多个维度 、使用平行坐标、在地图上绘制,在二维、三维极坐标或三维坐标中使用等

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彩色纹理网格

彩色顶点网格:网格顶点带有颜色,三角颜色由网格顶点颜色插值得到。网格色彩分辨率等于顶点分辨率。如下图上所示。 彩色贴图网格:网格三角颜色对应于图像一个三角片。...但是,一般都会走到这一步,如下图所示:一个网格对应一组图片,网格三角可以分为三类:三角三个顶点对应于某图片三个像素;三角三个顶点对应像素不在同一图片;三角有顶点没有图片像素对应。...这里最重要信息是网格顶点图像像素对应,简称点像对应。有了网格,图片以及点像对应信息,就可以制作出纹理贴图,如下图所示。...网格三角颜色信息直接存储到纹理贴图上,纹理贴图可以看作是原始图片剪碎后组合到一块得到。 ---- 点像对应计算 点像对应是指网格顶点图像像素对应。...颜色融合一个基本假设是,同一图片颜色是协调,色差只存在于不同图片之间。基于这个假设,根据三角片对应图片信息,可以直接对纹理进行颜色融合。

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这才是你寻寻觅觅想要 Python 可视化神器

事实上,Plotly Express 支持三维散点图、三维线形、极坐标图上三元坐标以及二维坐标。 条形(Bar)有二维笛卡尔极坐标风格。...进行可视化时,您可以使用单变量设置中直方图(histograms)(box)或小提琴(violin plots),或双变量分布密度等高线图(density contours)。...使用直方图(histograms),(box)或小提琴(violin plots)可视化单变量分布: 直方图: image.png : image.png 小提琴: image.png...还可以创建联合分布(marginal rugs),使用直方图,(box)或小提琴来显示双变量分布,也可以添加趋势线。...仅接受整洁输入带来最终优势是它更直接地支持快速迭代:您整理一次数据集,从那里可以使用 px 创建数十种不同类型图表,包括在 SPLOM 中可视化多个维度 、使用平行坐标、在地图上绘制,在二维、三维极坐标或三维坐标中使用等

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强烈推荐一款Python可视化神器!

事实上,Plotly Express 支持三维散点图、三维线形、极坐标图上三元坐标以及二维坐标。 条形(Bar)有二维笛卡尔极坐标风格。...进行可视化时,您可以使用单变量设置中直方图(histograms)(box)或小提琴(violin plots),或双变量分布密度等高线图(density contours)。...使用直方图(histograms),(box)或小提琴(violin plots)可视化单变量分布: 直方图: ? : ? 小提琴: ?...还可以创建联合分布(marginal rugs),使用直方图,(box)或小提琴来显示双变量分布,也可以添加趋势线。...仅接受整洁输入带来最终优势是它更直接地支持快速迭代:您整理一次数据集,从那里可以使用 px 创建数十种不同类型图表,包括在 SPLOM 中可视化多个维度 、使用平行坐标、在地图上绘制,在二维、三维极坐标或三维坐标中使用等

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-Day4.数据可视化拓展图形

Seaborn 画图 使用MatplotlibSeaborn进行画图,包括 线图 热力图 雷达 二元变量分布 成对关系。...线图 线图(boxplot)又称盒式,可以显示数据分散情况,由五个数值点组成:最大(max)-上界、最小(min)-下界、中位数(median)上下四分位数(Q1, Q3)。...hhh 蒙蔽了吧 改进代码运行结果如下: 5、指定调色板 雷达 雷达(radar chart)是以从同一点开始轴上表示三个或多个变量图表形式,也是显示一对多关系方法。...如果我们制作影响购买手机因素分析,我们通过收集问卷采访顾客对品牌,价格,外观,硬件,拍照,电量几个方面进行打分,将统计好因素比重用雷达图表示出来。...kind表示不同视图类型:“kind=‘scatter’”代表散点图,“kind=‘kde’”代表核密度,“kind=‘hex’ ”代表Hexbin,它代表是有六边单元画出二维直方图模拟

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PPT辅助Power BIExcel设计:异形饼

,无法直接制作异形饼。...直接在网上随便找一图片覆盖上去是不行,因为图片会把下面的饼遮挡。所以要求上方图片只能有线条,而不能有背景色。 读者可能会想到,在网上找一些无背景PNG素材或许可行。...但是,由于苹果logo不规则性,饼有的部分露在了外面,而内部有的部分产生了缺失,无法与logo完美匹配。 那么怎么办?可以想到,饼图上图片需要这样效果: 1....准备异形图案 ---- 如果你想制作异形饼比较简单,比如心、五边,可以直接使用PPT形状作为素材。 如果比较复杂,也可以使用基本形状组合设计。...将图案导入Power BI/Excel ---- 插入-图片,导入刚才做好图案,如下图移动到饼图上,异形饼制作完成。 以上是Power BI界面,Excel做法也是一样

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