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52个数据可视化图表鉴赏

1.弧线图 弧线图是一种图形绘制样式,其中图形顶点沿欧几里德平面中一条线放置,边在以该线为边界两个半平面之一中绘制为半圆,或绘制为半圆序列形成平滑曲线。...4.条形图 条形图是一种用矩形表示分组数据图表,矩形条长度与其表示成比例。可以垂直或水平绘制条形图。垂直条形图有时也称为折线图。图表一个轴显示要比较特定类别,另一个轴表示离散。...地图几何体或空间被扭曲,以便传达该替代变量信息。 13.弦图 弦图是一种显示矩阵中数据之间相互关系图形方法。数据围绕圆呈放射状排列,点之间关系通常绘制为数据连接在一起圆弧。...30.Mekko图 Mekko图(有时也称为marimekko图)是二维堆叠图。除了常规堆叠图表不同线段高度外,Mekko图表列宽也不同。列宽按比例缩放,使总宽度与所需图表宽度匹配。...例如,如果我们要显示一年数据,我们可以在图表上为每个月指定一种颜色。 48.流图 这种类型可视化是堆叠面积图一种变体,它不是针对固定直轴绘制,而是围绕变化中心基线移动

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数据可视化设计指南

时间变化图包括: 1.折线图 2.条形图 3.堆叠条形图 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不同类别的数据之间比较分析...占比图表包括: 1.堆叠条形图 2.饼图 3.甜甜圈图 4.堆积面积图 5.矩形树图 6.旭日图 相关性图表 相关性图表显示两个或多个变量之间相关性。...考虑完全删除X、Y轴视觉焦点集中在数据上。可以数据直接放在其对应图表元素上。 条形图Y轴基准线起始 条形图基准线起始应从(y轴起始)为零开始。...文字标签不应: 旋转文字角度 垂直堆叠文字 ? 允许。 文本水平放置在柱状图上,如果需要,可以旋转柱状图以腾出空间。 ? 警告。 不要旋转条形标签角度,因为这会使它们难以阅读。...平移 平移允许用户浏览到屏幕之外UI。应该以对显示数据有意义方式进行约束。例如,如果图表一个维度比另一个维度更重要,则可以平移方向限制为仅该方向。 平移动作通常与缩放配对。

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这些条形图用法您都知道吗?

(如轴信息、边框色、填充色等),但要求属性来自于原始绘图数据data; data:指定绘图所需原始数据,如果使用默认NULL,则图形数据将来自于ggplot函数;如果指定一个明确数据框,则该数据框覆盖...如上图所示,使用grid.arrange函数两张图组合在一个图框内,其中左图是使用geom_bar函数直接生成原始图形,右图则是在左图基础上添加了三项功能,分别是条形图排序(代码中reorder...在实际应用中,对于单离散变量和单数值变量条形图,右图会更加受欢迎,因为它更加直观(借助于排序可以迅速地发现柱子最高、最低及差异;借助于数值标签可以明确地得知各离散水平下具体;借助于参考线可以比较哪些水平高于平均水平...如果绘图数据涉及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。...然而,在实际企业环境中,这样图形出现频次并不是很高,因为绝对数量堆叠条形图并不能够达到刺激效果。读者不妨使用下面介绍百分比堆叠条形图

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Pandas数据可视化

也可以用来展示《葡萄酒杂志》(Wine Magazine)给出评分数量分布情况:  如果要绘制数据不是类别,而是连续比较适合使用折线图 : 柱状图和折线图区别 柱状图:简单直观,很容易根据柱子长短看出大小...  直方图看起来很像条形图, 直方图是一种特殊条形图,它可以数据分成均匀间隔,并用条形图显示每个间隔中有多少行, 直方图柱子宽度代表了分组间距,柱状图柱子宽度没有意义 直方图缺点:数据分成均匀间隔区间...散点图最适合使用相对较小数据集以及具有大量唯一变量。 有几种方法可以处理过度绘图。...一:对数据进行采样 二:hexplot(蜂巢图) hexplot hexplot数据点聚合为六边形,然后根据其内为这些六边形上色: 上图x轴坐标缺失,属于bug,可以通过调用matplotlib...堆叠图(Stacked plots) 展示两个变量,除了使用散点图,也可以使用堆叠堆叠图是一个变量绘制在另一个变量顶部图表 接下来通过堆叠图来展示最常见五种葡萄酒  从结果中看出,最受欢迎葡萄酒是

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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位置上来进行展示。 ? 如果对于有多组类别的计数。我们可以使用分组或者堆叠条形图来进行展示。...脊线图 (峰峦图, Ridgeline plots) 可以替代小提琴图,并且在可视化随时间变化分布时通常很有用。 ? 3 比例 我们使用饼图、并排条形图以及堆叠条形图来可视化比例。...堆叠条形图对于每一部分比较不是很容易区分,但是在比较多组比例时候很有用。 ? 如果要进行多组比较时候,这个时候饼图空间往往就不够了。这个时候如果分组比较少的话,分组条形图可以使用。...另外,堆叠条形图基本使用所有情况,如果是比例沿连续性变量进行变化时候,使用堆叠密度图是可以。 ?...此外,我们可以根据数据为地图中区域着色,从而显示不同区域中数据。这样图被称为choropleth。

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60种常用可视化图表使用场景——(上)

多组条形图通常用来分组变量或类别与其他数据组进行比较,也可用来比较迷你直方图,每组内每个条形表示变量显著间隔。 但缺点是,当有太多条形组合在一起时难以阅读。...13、堆叠条形图 跟多组条形图不同,堆叠条形图 (Stacked Bar Graph) 多个数据集条形彼此重迭显示,适合用来显示大型类别如何细分为较小类别,以及每部分与总量有什么关系。...堆叠条形图共分成两种: 简单堆叠条形图分段数值一个接一个地放置,条形总值就是所有段加在一起,适合用来比较每个分组/分段总量。 100% 堆叠条形图。...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关系,原理类似双向 100% 堆叠条形图,但其中所有条形在数值/标尺轴上具有相等长度...22、误差线 误差线可以作为一项增强功能来显示数据变化,通常用于显示范围数据集中标准偏差、标准误差、置信区间或最小/最大

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matlab 图像填充斜线_怎么更改柱形图填充

接下来主要介绍特殊图形绘制方法,主 要图形包括:条形图、区域图、饼状图、柱状图、 离散图、罗盘图、羽毛图、…… 针对这种情况,MATLAB提供了若干特殊图形 制函数。...函数,条形图时可使用 函数,绘制柱状图,用以表示数据 分布情况时可使用 函数。...三、编程题(每题 10 分…… 用 MATLAB 绘制条形图时可使用 bar(barh) 函数,绘制柱状图, 用以表示数据分布情况时可使用 hist 函数。资料个人收集整理,勿 做商业用途 4....提供图形用户界面的…… 在 Matlab 中,一 般数据从最大到最小之间等分成 试成绩。用柱状图显示结果。 10 份,用柱状图显示。...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规内容, 请发送邮件至 举报,一经查实,本站立刻删除。

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再谈可视化:如何展示数据

当面前有一张表格时,通常会用到食指:我会一行一列地读,并且比较每个格子里。 表格最适合场景是,有大量数据需要展示或受众群体关注点不同。但在PPT中使用表格往往不是一个好主意。...在上边热力图中,色彩饱和度越高,对应数字就越大。这使得受众很容易找出最大数据(GDP最高地区和年份)。 4. 数据展示手段:图形篇 与表格交互方式不同,图形是与视觉系统交互。...考虑你希望受众比较什么,并以此构造分类层级,使之越简单越好。如下图所示,判读起来已经不太容易。 ★ 堆叠图 作为条形图一种特例,还有一种堆叠图。...可将需要尽量识别出任何可能消耗受众精力问题自行承担。建议在需要描述数据旁进行标记。 慎用颜色 在少量使用时,颜色是吸引受众注意最强大工具之一。但请克制为了丰富多彩而使用颜色冲动。...考虑最重要内容放在这里。

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Python 数据可视化之山脊线图 Ridgeline Plots

Joyplots 是堆叠、部分重叠密度图,就是这么简单。它们是一种很好绘制数据方式,可以用来直观比较分布,特别是哪些随着一个维度(比如时间)变化分布。虽然这并不是一种新技术。...然而,当群体较多时,简单组级分布图可能变得混乱且难以理解。 本文向您介绍一种紧凑而优雅数据可视化工具:山脊线图。...常用 pandas DataFrame。 ax : matplotlib axes 对象,默认为 None。 column:字符串或序列。如果传入参数,将用于数据限制为子集。...通过多个组分布放置在同一张山脊线图上,并使用不同颜色或线型进行标识,我们可以轻松比较它们之间相似性和差异性。...平滑展示数据分布:与传统条形图或直方图相比,山脊线图提供了一种更平滑、更直观方式来展示数据分布情况。 比较能力:山脊线图非常适合比较多个分布形状和大小,清晰地展示不同组之间变化和趋势。

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原来使用 Pandas 绘制图表也这么惊艳

我们可以 11 种不同字符串分配给 kind 参数,也就可以创建出不一样绘图了。...默认情况下显示图例图例,但是我们可以 legend 参数设置为 false 来隐藏图例。 条形图 条形图是一种基本可视化图表,用于比较数据组之间并用矩形条表示分类数据。...该图表可能包括特定类别的计数或任何定义,并且条形长度对应于它们所代表。 在下面的示例中,我们根据每月平均股价创建一个条形图,来比较每个公司在特定月份与其他公司平均股价。...字符串分配给 kind 参数来创建水平条形图: df_3Months.plot(kind='barh', figsize=(9,6)) Output: 我们还可以在堆叠垂直或水平条形图上绘制数据...,通过 False 分配给堆叠参数来取消堆叠面积图是一项常见任务: df.plot(kind='area', stacked=False, figsize=(9,6)) Output: 饼图 如果我们对比率感兴趣

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你真的懂如何展示数据吗?

当面前有一张表格时,通常会用到食指:我会一行一列地读,并且比较每个格子里。 ? 表格最适合场景是,有大量数据需要展示或受众群体关注点不同。但在PPT中使用表格往往不是一个好主意。...在上边热力图中,色彩饱和度越高,对应数字就越大。这使得受众很容易找出最大数据(GDP最高地区和年份)。 4. 数据展示手段:图形篇 与表格交互方式不同,图形是与视觉系统交互。...考虑你希望受众比较什么,并以此构造分类层级,使之越简单越好。如下图所示,判读起来已经不太容易。 ? ★ 堆叠图 作为条形图一种特例,还有一种堆叠图。...可将需要尽量识别出任何可能消耗受众精力问题自行承担。建议在需要描述数据旁进行标记。 慎用颜色 在少量使用时,颜色是吸引受众注意最强大工具之一。但请克制为了丰富多彩而使用颜色冲动。...考虑最重要内容放在这里。

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Python中最常用 14 种数据可视化类型概念与代码

这些条高度或长度与它们所代表成正比。条形可以是垂直或水平。垂直条形图有时也称为柱形图。 以下是按年指示加拿大人口条形图条形图适合应用到分类数据对比,横置时也称条形图。...堆叠条形图用于显示数据集子组。...堆叠柱状图每个柱子进行分割以显示相同类型下各个数据大小情况。 分类: 堆积柱状图: 比较同类别各变量和不同类别变量总和差异。 百分比堆积柱状图: 适合展示同类别的每个变量比例。...这是堆叠条形图类型,其中每个堆叠条形显示其离散占总值百分比。...它将系列中每个数据点与表示缺失数据点粗略近似拟合曲线连接起来。 plotly code 在 plotly 中,它是通过 line_shape 指定为 spline 来实现

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从零开始学统计 01 | 神奇正态分布

高斯这项工作对后世科学研究影响极大,以至于德国10马克钞票上印是高斯头像和正态分布。 ? 二、正态分布怎么来 现在我们统计一个班级全部人身高,为了直观把它们画在数轴上: ?...看起来数据点太挤,把它们堆叠起来 ? 条形图趋势绘制为曲线 ? 上面的曲线就是正态分布,正态分布在这个世界很常见,这会在后面的文章中谈到。 三、举个栗子 下图展示了婴儿和成人身高分布曲线。 ?...有意思是,正态分布有个特点:95% 测量值介于均值±两个标准差。比如,婴儿95%在20±1.2英寸,成人介于70±8英寸。...也就是说,只要符合正态分布,未来测量值,极大概率(95%)会出现在均值±两个标准差这个区间内。 这个决定着我们常常听到置信区间和P,这个在后面会详细来谈。...根据这个上面的正态分布形状,在正态曲线绘制时,需要知道两个: 告诉曲线中心在哪:测量值均值,μ 告诉曲线有多宽:测量值标准差,σ 四、R语言绘制 ?

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一文掌握Pandas可视化图表

今天简单介绍一下Pandas可视化图表一些操作,Pandas其实提供了一个绘图方法plot(),可以很方便Series和Dataframe类型数据直接进行数据可视化。 1....数据源选择 这里是指坐标轴x、y轴数据,对于Series类型数据来说其索引就是x轴,y轴则是具体;对于Dataframe类型数据来说,其索引同样是x轴,y轴默认为全部,不过可以进行指定选择。...) 柱状图多子图 # 柱状图多子图 df.plot.bar(subplots=True, rot=0) 条形图 条形图和柱状图其实差不多,条形图就是柱状图横向展示 # 条形图barh df.plot.barh...(figsize=(6,8)) 堆叠条形图 # 堆叠条形图 df.plot.barh(stacked=True) 直方图 直方图又称为质量分布图,主要用于描述数据在不同区间内分布情况,描述数据量一般比较大...# 默认是堆叠 df.plot.area() 单个面积图 df.a.plot.area() 取消堆叠 # 取消堆叠 df.plot.area(stacked=False) 散点图 散点图就是数据点展示在直角坐标系上

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Pandas可视化综合指南:手把手从零教你绘制数据图表

坐标轴设置 取值范围 使用xlim和ylim两个参数可设置x和y轴范围。在折线图中,我们要将x轴设置为0到20,y限制为从0到100。...比如对于x轴,我们想要标上0、10、15和20几个;对于y轴,我们想要标上0、50、70、100几个,可以在xticks和yticks参数中悉数列出。...对数坐标 如果数据跨度范围非常大,横跨好几个数量级,那么用线性坐标就无法很好地展示数据。这时候我们需要用到对数坐标,设置方法是logx或者logy设置为Ture。...其他高阶用法 可以使用stacked参数来绘制带有条形图堆叠图。在这里,我们绘制堆叠水平条,stacked设置为True。 ? grid参数设置为True,可以给图表加入网格。 ?...当subplot 设置为True 时,在设置一组title,即可在列表上方加入标题。

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『数据可视化』一文掌握Pandas可视化图表

今天简单介绍一下Pandas可视化图表一些操作,Pandas其实提供了一个绘图方法plot(),可以很方便Series和Dataframe类型数据直接进行数据可视化。 1....数据源选择 这里是指坐标轴x、y轴数据,对于Series类型数据来说其索引就是x轴,y轴则是具体;对于Dataframe类型数据来说,其索引同样是x轴,y轴默认为全部,不过可以进行指定选择。...条形图 条形图和柱状图其实差不多,条形图就是柱状图横向展示 # 条形图barh df.plot.barh(figsize=(6,8)) ?...堆叠条形图 # 堆叠条形图 df.plot.barh(stacked=True) ? 直方图 直方图又称为质量分布图,主要用于描述数据在不同区间内分布情况,描述数据量一般比较大。...面积图 面积图又称区域图,是折线图与坐标轴之间区域使用颜色填充,填充颜色可以很好地突出趋势信息,一般颜色带有透明度会更合适于观察不同序列之间重叠关系。

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Pandas可视化综合指南:手把手从零教你绘制数据图表

坐标轴设置 取值范围 使用xlim和ylim两个参数可设置x和y轴范围。在折线图中,我们要将x轴设置为0到20,y限制为从0到100。...比如对于x轴,我们想要标上0、10、15和20几个;对于y轴,我们想要标上0、50、70、100几个,可以在xticks和yticks参数中悉数列出。...对数坐标 如果数据跨度范围非常大,横跨好几个数量级,那么用线性坐标就无法很好地展示数据。这时候我们需要用到对数坐标,设置方法是logx或者logy设置为Ture。...其他高阶用法 可以使用stacked参数来绘制带有条形图堆叠图。在这里,我们绘制堆叠水平条,stacked设置为True。 ? grid参数设置为True,可以给图表加入网格。 ?...当subplot 设置为True 时,在设置一组title,即可在列表上方加入标题。

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【MATLAB】进阶绘图 ( Bar 条形图 | bar 函数 | bar3 函数 | Bar 条形图样式 | 堆叠条形图 | 水平条形图 | barh 函数 )

文章目录 一、Bar 条形图 1、bar 函数 2、矩阵数据表示 3、bar 函数代码示例 二、Bar 条形图样式 1、bar 函数样式 2、堆叠条形图示例 三、水平条形图 1、barh 函数 2...x 是一个矩阵 : x = \begin{bmatrix} 1 & 2 & 5 & 4 & 8 \end{bmatrix} 代码表示例 : % 条形图数值列表 x = [1 , 2 , 5 , 4...代码示例 : % 数值列表 , 组成一个矩阵 y = [x; 1:5]; 3、bar 函数代码示例 bar 函数代码示例 : % 条形图数值列表 x = [1, 2, 5, 4, 8]; % 数值列表..., 条形图四种样式如下 : 2、堆叠条形图示例 % 条形图数值列表 x = [1, 2, 5, 4, 8]; % 数值列表 , 组成一个矩阵 y = [x; 1:5]; % 绘制第一张图像...barh 函数参考文档 : https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/barh.html 1、barh 函数 与 bar 用法类似 , 使用 barh 函数绘制条形图是水平条形图

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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,多个并列类别聚类、形成一组,再在组与组之间进行比较,这种图表叫做“分组柱状图”或“簇状柱形图”。...类别拆分称多个子类别,形成“堆叠柱状图”。再如柱形图与折线图结合起来,共同绘制在一张图上,俗称“双轴图”,等等。...请注意:【条形图】在不同产品或是概念解析中存在差异,例如在维基百科中,条形图等同于柱状图,认为柱状图为条形图另一种称呼。而更多时候条形图我们可理解为专指横向柱状图。...图片 堆叠柱状图:由堆叠一个类别拆成多个子类别形成堆叠柱状图。 图片 双轴图(组合图) 双轴图指标分为左侧指标和右侧指标,对应坐标轴分别为坐标 Y 轴左轴(主轴)和右轴(副轴)。...注意纵轴底端(最右侧)是从 34 开始,而不是 0。这意味着条形图理论上应该向下延伸到页面的底部。

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