为了确保我们正确的使用了图表，可以从以下5个方面具体考虑。 1. 是否需要对比数据？ 图表很适合于对比多个数据集。通过图表，可以轻易的看到数据的高低。...这种图表类型主要用于展示数据的所有组成部分，例如各省份的数据合在一起组成全国数据。 有以下几种图表类型，展示数据的组成： 饼状图 堆叠条形图 堆叠柱形图 面积图 瀑布图 3. ...为了更好地了解每个图表以及如何使用它们，文中分别对每一种图表进行了概述。 1）柱状图 柱状图用于显示不同数据之间的对比，也可以显示随时间变化的数据对比。...2）条形图 条形图基本上是水平的柱形图，可以用于避免在超过10个项目进行比较时产生杂乱。这种图表类型也可用于显示负数。 设计条形图的最佳做法： 图表中使用对比色，高亮特殊有意义的数据。...6）堆叠条形图 这种图表用于比较多个不同的数据集，并显示每个被比较的数据集的组成。 设计堆叠条形图的最佳做法： 最适用于说明部分和整体的关系。 使用对比色，会使对比更加清晰。
我们将在这里探索来自华盛顿州西雅图的数据集，但是您可以自由地探索其他数据集。我们需要从拥有数据的Atlas集群中获取连接字符串，并以图表的形式连接到它。 ?...在这个练习中，我想看看西雅图的哪些社区拥有最多的Airbnb房产，并按房产类型进行划分。我们将对类型使用堆叠条形图。 1、对于x轴，我们需要id字段，根据count进行聚合。 ?...动态图： https://webassets.mongodb.com/_com_assets/cms/series-value-b1gprdumq6.gif 将一个序列值赋给一个堆叠的条形图，现在我们可以根据位置命名图表...然后我们回到仪表板，在那里我们可以添加其他可视化，以便进一步研究。 看一下这个简短的视频，可以看到从这个数据源创建的其他一些可视化效果。...我鼓励你今天就下载并试用它。让我知道你从Airbnb的数据集中得出了什么可视化结果。我总是喜欢看到人们如何探索他们的数据。
适合用来快速检视数据集中不同类别的分布和比例，并与其他数据集的分布和比例进行比较，让人更容易找出当中模式。...13、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。...堆叠式条形图共分成两种： 简单堆叠式条形图。将分段数值一个接一个地放置，条形的总值就是所有段值加在一起，适合用来比较每个分组/分段的总量。 100% 堆叠式条形图。...16、比例面积图 非常适合用来比较数值和显示比例（尺寸、数量等），以便快速全面地了解数据的相对大小，而无需使用刻度。...每个线集对应于一个维度/数据集，其数值/类别由该线集内的不同线段所表示。每条线的宽度和流程路径，均由类别总数的比例份数所决定。每条流程路径都可以用不同颜色代表，以显示和比较不同类别之间的分布。
下面与大家分享九大数据可视化库，希望你可以找到最适合的一款。 可视化利器.jpg 1....在 LiveEdu 上，您可以通过学习 Python 数据分析与可视化 这一课程来迅速掌握包括 D3、NVD3、Charts.js 等在内的数据可视化工具。 ? 2....它支持多种设备和浏览器，提供的功能范围从最基本的饼图和条形图到更复杂的图表（如气泡图、树状图、时间轴甚至是甘特图）。其主要特点之一是创建动画图形的简单性，这些动画图形随时间推移而变化。...CHARTS.JS Chart.js 是一个开源的库，支持一些简单的图表类型：折线图、条形图、雷达图、极坐标图和饼状图。这些图表类型通常能满足大多数沟通的需要。...它可以让你创建一些基本图形，比如条形图和折线图；以及一些更复杂的图形，比如网状图，或是一些在其它的库中不太常见且更为有趣的图形（比如时间轴和 3D 图形）。 ? 9.
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。...堆叠式条形图共分成两种： 简单堆叠式条形图。将分段数值一个接一个地放置，条形的总值就是所有段值加在一起，适合用来比较每个分组/分段的总量。 100% 堆叠式条形图。...此外，条形也可以如堆叠式条形图般堆叠起来。 推荐的制作工具有：jChartFX、Bokeh。 热图 ?...弦图 (Chord Diagram) 可以显示不同实体之间的相互关系和彼此共享的一些共通之处，因此这种图表非常适合用来比较数据集或不同数据组之间的相似性。...如果是按比例绘制的时间线，我们可以通过查看不同事件之间的时间间隔，了解事件发生的时间或即将在何时发生，从中查找时间段内的事件是否遵循任何模式，或者事件在该时间段内如何分布。
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。...堆叠式条形图共分成两种： 简单堆叠式条形图。将分段数值一个接一个地放置，条形的总值就是所有段值加在一起，适合用来比较每个分组/分段的总量。 100% 堆叠式条形图。...每个线集对应于一个维度/数据集，其数值/类别由该线集内的不同线段所表示。每条线的宽度和流程路径，均由类别总数的比例份数所决定。每条流程路径都可以用不同颜色代表，以显示和比较不同类别之间的分布。...此外，条形也可以如堆叠式条形图般堆叠起来。 推荐的制作工具有：jChartFX、Bokeh。...如果是按比例绘制的时间线，我们可以通过查看不同事件之间的时间间隔，了解事件发生的时间或即将在何时发生，从中查找时间段内的事件是否遵循任何模式，或者事件在该时间段内如何分布。
在R语言的ggplot2包中，读者可以借助于geom_bar函数轻松地绘制条形图。对于条形图大家对其的印象是什么呢？又见过哪些种类的条形图呢？在本篇文章我将带着各位网友说道说道有关条形图的哪些品种。...如果绘图数据涉及的是双离散变量单数值变量或者双数值变量单离散变量时，也可以借助于geom_bar函数绘制堆叠条形图、百分比堆叠条形图、交错条形图和对比条形图。...堆叠条形图也有弊端，那就是只能够解决可叠加问题的可视化，假设数值型指标不能够叠加（如平均薪资、渗透率等指标是不能相加的），就不可以使用该类图形，但不妨可以试试水平交错条形图。...对于数值型变量有两个，离散型变量有一个的数据该如何绘制条形图呢（如常见的环比、同比问题），这里提供一个解决思路，那就是使用对比条形图。...如上图所示，浅色且较宽的条形图可以用作参考对象（如数据中的目标销售额），深色且较窄的条形图可以用作比较对象（如数据中的实际销售额）。通过这种图形，就能够一眼发现参考对象与比较对象之间的差异。
时间变化图包括： 1.折线图 2.条形图 3.堆叠的条形图 4.K线图 5.面积图（折线图） 6.时间线 7.地平线图（折线图） 8.瀑布图 同类别分析 同类别分析是同一维度下的不同类别的数据之间比较分析...图表类型 用法 Y轴（基准值）* 折线图 呈现少量数据的差异 任何数值 条形图 为了呈现数据中的较大变化，单个数据点与整体的占比情况以及呈现数据排名情况 零 面积图 总结数据集之间的关系，各个数据点占比情况...一般情况下都是0 条形图和饼图 条形图和饼图均可用于显示各个数据之间的比例关系，该比例表示的是单个数据与数据集的占比情况。...不要在图表X轴上添加过多的数值文本。 文字方向 文本标签应水平放置在图表上，以便于阅读。 文字标签不应： 旋转文字角度 垂直堆叠文字 ? 允许。...动效显示了两个不同的图之间的关系。 空状态 图形和图表的空状态可以显示有数据时将会是怎么样的，这样可以让用户提前预知有数据的情况是如何的。 在适当的地方，可以显示角色动画来提供愉悦和鼓励。 ?
堆叠柱状图-长表 # 自带数据集 medals_long（宽表数据） wide_df = px.data.medals_wide() wide_df.head() ?...宽表 # 堆叠柱状图 （使用长表数据，这种数据excel可以直接绘制堆叠图） import plotly.express as px wide_df = px.data.medals_wide() fig...数据点着色 2. 条形图 条形图其实就是柱状图转个90度，横着显示呗。所以，本质上是一样的，唯一的区别：在 Bar 函数中设置orientation='h'，其余参数与柱状图相同。...tips数据预览 我们可以看到，在tips数据集中，day字段是星期，包含很多同星期的数据。在进行饼图绘制的时候，以day字段做分类，可以自动实际聚合求和操作。...自动聚合做饼图 设置配色方案： 关于配色方案的更多选择，大家可以参考《我又用Python爬取了4000+股票数据，并用plotly绘制了树状热力图(treemap)》里介绍的内容。
大家好，我是皮皮。...一、前言 前几天在Python最强王者交流群【此类生物】问了一个Pandas处理的问题，提问截图如下： 部分数据截图如下所示： 二、实现过程 这里【隔壁山楂】和【瑜亮老师】纷纷提出，先不聚合location...列就可以了。...dic = res.groupby('date')[['location', 'total_cases']].apply(lambda x: x.values.tolist()).to_dict() 可以得到如下预期结果...三、总结 大家好，我是皮皮。这篇文章主要盘点了一个Pandas处理的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。
但是，在实际的业务场景中，如何根据拥有的数据集、想要展现的数据模式，去选择最合适的图表，需要不断的去实践和总结。 因此，今天这篇文章分享的内容，是来对比常见相似图表的差别和适用的数据集。...4）总结 相同点： 柱状图和条形图的数据结构是相同的，都是由「一个分类字段+一个连续数值字段」构成。 当数据的记录数不大于12条，分类字段的字符长度小于5时，此时柱状图和条形图可以互换。...不同点： 柱状图： 若分类字段，恰好是「时间序列」，此时建议使用柱状图，因为柱状图能更好地体现数据随时间的变化情况。 条形图： 若分类字段的字符长度较长，且数据的记录数大于12，此时建议使用条形图。...不同点： 堆叠柱状图： 既可以对比各构成部分的数值差异，还可以观测各组数据的整体差距。 百分比堆叠柱状图： 只能对比整体中的各构成部分的占比差异，无法对比不同整体的差异。...因为，这不仅决定了应该选择什么类型的图表，如何统计和组装你的数据集，也决定了可视化出来的结果是否能达到你的预期目标。 声明：以上图表数据纯属虚构，图形部分由Excel完成，部分由Sketch绘制。
这时候需要站在前人的肩膀上，即使他的轮子不是最圆的，在此基础上修改即可，不必完全通晓造轮子的全部过程。 三、在做数据可视化的这一年多，我觉得很多现实中的业务场景其实也是在造轮子。...散点图通常用于比较跨类别的聚合数据。 42.分段条形图 当两个或多个数据集并排绘制并分组在同一轴上的类别下时，可以使用如图的条形图的这种变化。...与条形图一样，每个条形图的长度用于显示类别之间的离散数值比较。每个数据系列都指定了一种单独的颜色或同一颜色的不同阴影，以便区分它们。然后将每组钢筋彼此隔开。...它使用多个视图来显示数据集的不同分区。Edward Tufte推广了这个概念。 45.跨度图 用于显示最小值和最大值之间的数据集范围的跨度图。它非常适合比较范围，通常是分类范围。...曲线图从螺旋的中心开始向外延伸。缓和曲线图用途广泛，可以使用沿缓和曲线路径显示的条、线或点。螺旋图是显示大型数据集的理想方法，通常用于显示较长时间段内的趋势。这使得螺旋图非常适合显示周期性图案。
大家好，我是才哥。 今天为大家分享谷歌的Material Design可视化数据设计规范指南，这个规范指南基本适用所有数据图表设计，很有参考价值，建议收藏。...数据可视化的视觉效果旨在使数据容易对比，并用它来讲故事，以此来帮助用户做出决策。 数据可视化可以表达不同类型和规模的数据，包括从几个数据点到有大量变量的数据集。...· 柱状图（条形图）使用共同的基线，通过条形长度表示数量 · 饼图使用圆的圆弧或角度表示整体的一部分 柱状图（条形图），折线图和堆叠面积图在显示随时间的变化方面比饼图更有效地。...例如，在条形图中，条形颜色可以表示类别，而条形长度可以表示值（如人口数量）。 形状可用于表示定性数据。...在移动端，将图例放在图表上方，以便在交互过程中保持可见。 标签和图例 在简单图表中，可以使用直接标签。在密集的图表（或更大的图表组的一部分）中，可以用图例。 8.
数据可视化的视觉效果旨在使数据容易对比，并用它来讲故事，以此来帮助用户做出决策。 数据可视化可以表达不同类型和规模的数据，包括从几个数据点到有大量变量的数据集。 ?...显示随时间的变化 可以使用时间序列图表来表示随时间的变化，就是按时间顺序表示数据点的图表。表示随时间变化的图表包括：折线图，柱状图（条形图）和面积图。 ? *基线值是y轴上的起始值。...· 柱状图（条形图）使用共同的基线，通过条形长度表示数量 · 饼图使用圆的圆弧或角度表示整体的一部分 柱状图（条形图），折线图和堆叠面积图在显示随时间的变化方面比饼图更有效地。...例如，在条形图中，条形颜色可以表示类别，而条形长度可以表示值（如人口数量）。 ? 形状可用于表示定性数据。...在移动端，将图例放在图表上方，以便在交互过程中保持可见。 标签和图例 在简单图表中，可以使用直接标签。在密集的图表（或更大的图表组的一部分）中，可以用图例。 ? 8.
确保QBarSet类能够与QBar类协同工作，以便在图表中显示数据。02、QStackedBarSeries1. 首先，需要创建一个名为QStackedBarSeries的类。2....确保QStackedBarSeries类能够与其他图表元素协同工作，以便在图表中显示堆叠条形图。03、QBarCategoryAxis1. 首先，需要创建一个名为QBarCategoryAxis的类。...确保QBarCategoryAxis类能够与其他图表元素协同工作，以便在图表中显示条形图的类别轴。04、QValueAxis1. 首先，需要创建一个名为QValueAxis的类。2....确保QValueAxis类能够与其他图表元素协同工作，以便在图表中显示条形图的数值轴。...方法可能包括添加数据、删除数据、计算总和等。5. 确保QPercentBarSeries类能够与其他图表元素协同工作，以便在图表中显示堆叠百分比条形图。
饼形图将一个圆圈分成多个切片，以使每个切片的面积与其所占总数的比例成比例。同样的，我们可以在矩形上执行相同的步骤，结果是堆积的条形图。...我们可以根据矩形是垂直还是水平分为，垂直堆叠的条形图或水平堆叠的条形图。 ? 进一步的，我们还可以将?的条形图的每一个小部分并排放置，而不是将它们堆叠在一起。...这种可视化功能可以更轻松地对这三个组进行直接比较。但是，在并排的条形图中，每个条形与总数的关系在视觉上并不明显。 ? 对于以上三种可视化比例的图形而言。基本上可以用下面的表格来说明其主要的适用标准。...这里假如我们需要对五个公司三年的营业额来进行可视化。其中这五个公司的营业额大约都在20%左右。 这个时候，当我们使用饼图可视化此数据集时，很难确切看到发生了什么。 ?...而且由于条形跨年相对变化的关系，很难比较B，C和D公司跨年的市场份额， ? 对于此假设数据集，并排条形图是最佳选择。
事实上，Pandas 通过为我们自动化大部分数据可视化过程，使绘图变得像编写一行代码一样简单。 导入库和数据集 在今天的文章中，我们将研究 Facebook、微软和苹果股票的每周收盘价。...以下代码导入可视化所需的必要库和数据集，然后在输出中显示 DataFrame 的内容。...默认情况下显示图例的图例，但是我们可以将 legend 参数设置为 false 来隐藏图例。 条形图 条形图是一种基本的可视化图表，用于比较数据组之间的值并用矩形条表示分类数据。...字符串值分配给 kind 参数来创建水平条形图： df_3Months.plot(kind='barh', figsize=(9,6)) Output: 我们还可以在堆叠的垂直或水平条形图上绘制数据...让我们看看它是如何工作的： df.plot(kind='box', figsize=(9,6)) Output: 我们可以通过将 False 分配给 vert 参数来创建水平箱线图，如水平条形图：
过去的几年里，我一直对那些科学领域研究人类是如何进行图像感知的事情充满好奇，于是开始到处收集资料。...可视化应该是一门科学，它可以精准地、系统性地展示数据，没有所谓那些花枝招展、画蛇添足，让我们直观领略到数据艺术的本质所在。正因如此，你想要展示什么样的内容就决定了如何来选取正确的可视化方法。...他们还发现，令人惊讶的是，在对少于约1,000的数据集进行叶-叶比较时，低倍数的条形图表达优于树图。 ? 与树图相比，参与者在低倍数条形图中进行叶-叶比较更为准确。...Haroz、Kosara和Franconeri发现，用堆叠的象形文字替换通用的条形图并不会导致人们理解记忆的准确性下降。...尽管动画版本的易用性更高，让参与者更能理解数据，但研究人员说，小倍数版本对较大的数据集更有效，并且速度更快，存在的错误更少。
但如果我们想用长度来展示数据，为什么不直接将环状图展开，制作成堆叠条形图呢？在堆叠条形图中，条形并排展示，这样跨组比较就变得容易多了。 11....的选择是直接展开圆环图，制作一个传统的堆叠条形图。顺便提一下，这也是我对 Circos 图和其他圆形图表布局的主要顾虑。 12....而且，它们的外观也很吸引人。 13. 忽视堆叠条形图的重新排序 堆叠条形图在展示比例数据时非常有用，常用于展示社区结构、人口结构或混合分析等。...第一个堆叠条形图作为展示比例数据的标准方式是可以接受的。很明显，所有类别加起来为100%，化学处理明显将颜色分布推向了最成熟的阶段（深蓝色）。...中间的堆叠条形图存在问题，主要是因为它试图同时完成两个不同的数据可视化任务。当误差条和点被叠加到堆叠条上时，就不清楚哪些误差条和点正在被比较。
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