2、根据正负值选择合适的绘图方向 绘制水平条形图时，在Y轴左侧绘制负值，在Y轴右侧绘制正值，不要把正负值绘制到轴同一侧。 垂直柱状图同理。 3、从0基线开始绘制柱状图 截断Y轴会导致表达失真。...4、折线图使用自适应Y 轴比例 对于折线图，如果始终将 Y 轴比例限制为从0开始可能会使图表过于平坦，无法表达趋势变化。...由于折线图的主要目标是表示趋势，比较合理的是根据数据范围调整比例，保持折线上下高度占据 Y 轴范围的三分之二。...7、避免使用双轴图 一般情况下，为了节省可视化空间，当有两个数据系列具有相同的度量但大小不同时，可能倾向于使用双轴图表。...将最大值放在顶部（对于水平条形图）或左侧（对于垂直条形图），以确保最重要的值占据最突出的空间，减少眼球运动和阅读图表所需的时间。
始终从审查您的数据集和用户访谈开始。 2.根据正负值使用正确的绘图方向 当使用单杠，图片左侧价值观和积极的右侧基准的。 不要在基线的同一侧绘制负值和正值。 3....对折线图使用自适应 y 轴刻度 对于折线图，始终将 y 轴比例限制为从零开始可能会使图表几乎平坦。...由于折线图的主要目标是表示趋势，因此根据给定时期的数据集调整比例并保持线条占据 y 轴范围的三分之二非常重要。 5....这有助于说明值如何随时间变化，并且在很短的时间间隔内工作得很好，但是当数据更新不频繁时，这可能会导致混淆。 使用折线图表示年收入，如果值每月更新，将打开图表进行解释。...大多数用户不会密切关注比例，只是浏览图表，得出错误的结论。 8.限制饼图中显示的切片数量 饼图是最受欢迎且经常被误用的图表之一。在大多数情况下，条形图是更好的选择。
四种类型的图表应用：关系、比较、构成、分布 02. 根据数据的正负值确定正确的绘图方向 当使用水平条图表时，请注意要在基线的左边绘制负值，在右边绘制正值。、 不要在基线的同一侧绘制负值和正值。...由于折线图主要用来表示趋势，所以最好能够根据特定阶段的数据集来调整显示比例，并保持折线图形显示在Y轴范围的三分之二区域内。 线形图，左边几乎是平的，右边则很好地描述了趋势 05....这有助于说明数值是如何随时间变化的，在时间间隔较短的情况下效果非常好，但当数据更新不频繁时，可能会引起混淆。...大多数用户不会注意显示比例，他们很可能只是扫一眼图表，然后得出错误的结论。 左图是双轴折线图，右图分为了2个独立的折线图 08....对饼图的区块按大小进行排序以增强可读性 在使用饼图时，有几种常用的方式： 把最大的一个区块放在12点的位置，然后把其余的区块按顺时针方向降序排列。
四种类型的图表应用：关系、比较、构成、分布 02 根据数据的正负值确定正确的绘图方向 当使用水平条图表时，请注意要在基线的左边绘制负值，在右边绘制正值。 不要在基线的同一侧绘制负值和正值。...由于折线图主要用来表示趋势，所以最好能够根据特定阶段的数据集来调整显示比例，并保持折线图形显示在Y轴范围的三分之二区域内。...线形图，左边几乎是平的，右边则很好地描述了趋势 05 使用折线图时要考虑到数据的时间序列 折线图是由线条连接的一系列“标记”组成的，通常用于形象地显示数据在时间间隔（一个特定的时间序列）内的变化趋势。...这有助于说明数值是如何随时间变化的，在时间间隔较短的情况下效果非常好，但当数据更新不频繁时，可能会引起混淆。...由于颜色和背景色对比度低，写在图表内部的标签很难识别 11 对饼图的区块按大小进行排序以增强可读性 在使用饼图时，有几种常用的方式： 把最大的一个区块放在12点的位置，然后把其余的区块按顺时针方向降序排列
相对于饼图，瀑布图的优势在于：拆解项较多时，瀑布图通过数字的标记仍可清晰辨识，而饼图在分解项大于5时会不易辨别。...同时，在绘制过程中需要注意调节柱子间合理的宽度和间隙，并最好将柱子的高度按从小到大排序。 4. 折线图 折线图（Line）也是最为常用的图表之一，核心思想是趋势变化。...修改后的代码运行结果如图所示。 5.2 绘制嵌套饼图 嵌套饼图用于在每个类别中再嵌套多个类别，反映各类数据之间的比例关系。嵌套饼图即两种饼图的嵌套，外层是一个环形图，内层是一个标准饼图或环形图。...由前面介绍的4种饼图可知，在绘制饼图的时候需要注意的是将数值最大的部分排在最前面，并在细分项时不宜过多，一般不超过8项，也尽量不要制作三维的饼图。...同时，切忌将饼图拉得过开，若要突出某一块，则可单独将其拉开。此外，饼图还应该尽量按升序或降序排列，标准的排序方式是降序。
正负值的绘图方向 当数据存在正负值时，注意要在基线的对应两侧绘制，而不是在基线的同一侧绘制正负值； 比如，使用水平柱状图，要在基线左侧绘制负值，在右侧绘制正值。 2....而右边，调整 y 轴刻度基准的折线图，让数据集合尽量保持在 y 轴范围的三分之二，趋势变化一目了然。 4....数据可视化，选择正确的图标类型，合适最重要。 5. 注意长时间段的折线图 折线图通过连接“标记点”组成线，通常用于展示在一段时间间隔内的数据趋势。...避免混淆折线图的双轴 通常，为了节省可视化空间，当有两个具有相同度量但幅度不同的数据系列时，我们可能倾向于使用双轴图表。...避免柱状图随机排列 和饼图同理，同样的建议也适用于许多其他图表~ 不要默认按字母排序，而需将最大值放在顶部（对于水平柱状图）或左侧（对于垂直柱状图），以确保最重要的值占据最显眼的空间，从而减少眼球运动和阅读图表所需的时间
这包括条形图和折线图等基本工具。通过这些，我们将了解pandas绘制库结构，并花一些时间检查数据类型。 数据分类： Norminal Data 定类变量：变量的不同取值仅仅代表了不同类的事物。...对于定类变量，加减乘除等运算是没有实际意义的； Ordinal Data定序变量：变量的值不仅能够代表事物的分类，还能代表事物按某种特性的排序，这样的变量叫定序变量。...定比变量与定距变量在市场调查中一般不加以区分，它们的差别在于，定距变量取值为“0”时，不表示“没有”，仅仅是取值为0。定比变量取值为“0”时，则表示“没有”。...这个条形图告诉了我们绝对数字，但知道相对比例会更有用： #取province特征，统计，取前10，计算比例，画图bar plot (reviews['province'].value_counts()....当仅绘制一个变量时，面积图和折线图之间的差异主要是视觉方面上：一个底部有阴影，一个没有。在这种情况下，它们可以互换使用。 定距数据Interval data 定距变量的例子是太阳的温度。
也可以折算成比例, 计算加利福尼亚葡萄酒占总数的百分比 : 条形图(柱状图)非常灵活： 高度可以代表任何东西，只要它是数字即可 每个条形可以代表任何东西，只要它是一个类别即可。...也可以用来展示《葡萄酒杂志》（Wine Magazine）给出的评分数量的分布情况： 如果要绘制的数据不是类别值，而是连续值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，很容易根据柱子的长短看出值的大小...，易于比较各组数据之间的差别 折线图： 易于比较各组数据之间的差别； 能比较多组数据在同一个维度上的趋势； 每张图上不适合展示太多折线 面积图就是在折线图的基础上，把折线下面的面积填充颜色 ： 直方图...数据倾斜： 当数据在某个维度上分布不均匀，称为数据倾斜 一共15万条数据，价格高于1500的只有三条 价格高于500的只有73条数据，说明在价格这个维度上，数据的分布是不均匀的 直方图适合用来展示没有数据倾斜的数据分布情况...堆叠图（Stacked plots） 展示两个变量，除了使用散点图，也可以使用堆叠图 堆叠图是将一个变量绘制在另一个变量顶部的图表 接下来通过堆叠图来展示最常见的五种葡萄酒 从结果中看出，最受欢迎的葡萄酒是
书上的数据可视化真是乱七八糟，一会matplotlib一会pygal，我已经有点混乱了hhh而且书上写的不咋好，我已经快忘光了，现在趁机复习下。...现在我要做一个简单的折线图，折线图的内容是数字1-5的和他们的平方数相对应的图。...绘制折线图 首先导入模块： import matplotlib.pyplot as plt 接着要将x轴和y轴上的数字放在两个列表中： input_value = [1, 2, 3, 4, 5]...但是注意当绘制多条曲线时，各条曲线的x值不能省略！！！...**kwargs表示第二组或更多（x,y,format_string）”这句话意味着可以成组按顺序传入多组(x, y)并可以分别设置他们各组数据线型的样式，如下 plt.plot(input_value
瀑布图 核心是按维度/指标下钻分解，如：公司收入各用途分解、公司年利润按分公司分解、业绩按销售团队分解； 对比饼图的优势在于，拆解项较多时，瀑布图通过数字的标记仍可清洗辨别，而饼图在分解项>5时就不易辨别...如下图，折线图含义如果换成团队签约数占公司总签约数比例，则意义不大) 使用双坐标轴，要表明清晰 ?...直方图 当横坐标变成连续的分组，就可以制作直方图(与柱形图主要差别在于，直方图一般不同数据系列没有间距) 当组别划分无限细化，我们就可以绘制概率分布曲线或者称为密度曲线，最常见的就是正态分布，这里不举例...饼图小结 1) 一般来说，数值最大的部分排在最前面，也就是12点钟方向顺时针； 2) 饼图的细分项不宜过多，一般不超过8项； 3) 不要制作三维的饼图，不直观； 4) 切忌将饼图拉得过开，若要突出某一块...其实，个人觉得饼图在实际场景中应当尽可能少的使用(因人眼对面积大小不敏感），而且对指标的分解柱形图同样能胜任，且远远清晰于饼图。 当且仅当，用于反应单个模块占整体比重时，适合用饼图，如下图： ?
而且标注信息也方便呈现； 复合型饼图，当饼图的扇形数量过多时，可以将最后的若干项合并为其他类，在二级图表中表现这些项目的构成。 C....折线图主要可分为单条、多条、堆叠： 单条折线图，只显示一组数据波动的情况； 多条折线图，同时显示多组数据波动的情况； 多条堆叠折线图，显示多组数据波动的情况，同时表现多组数据之合的变化。...多个数据叠加时（堆叠图），推荐使用面积图，不推荐使用折线图形式 D. 表格 由若干的行与列所构成的一种有序的组织形式，表格可以高效率的展现大量数据。...大家可以根据不同的使用场景选择不同的饼图绘制方法。 ? 图2-17 饼图的绘制方法 C. 折线图 折线图常用于表示数据的变化和趋势，坐标轴的不同对折线的变化幅度有很大的影响。...柱形图 坐标轴的标签使用水平排列，不建议垂直排列或者倾斜排列，字数多的时候不易阅读。柱形图中部分标签的使用方法也适用于折线图。 ?
数据点： 在图表上表示具体的数据值的点。 折线： 将数据点连接起来的线，形成变化趋势。 在Qt中，可以使用图表库来创建折线图。...在之前的文章中笔者简单创建了一个折线图，由于之前的文章只是一个概述其目的是用于让读者理解绘图组件是如何被引用到项目中的，以及如何实际使用，本章我们将具体分析折线图的绘制功能，详细介绍图表各个部分的设置和操作...调整 setFamily、setPointSize、setBold 等方法的参数，则用于控制这三个属性，当然如果不希望出现顶部提示则可以忽略设置setTitle属性； 1.1.2 图表主题 图表主题的选择可以通过...当数据系列被添加或移除时，或者改变可见性时，会有平滑的过渡效果。 AllAnimations（所有动画）: 同时启用轴网格动画和数据系列动画。...折线图类，以及QValueAxis坐标轴类，此处如果读者需要绘制其他的图形，比如折线图中有另一种光滑折线图，则就需要使用QSplineSeries类，根据不同的图表需要使用不同的绘制类，此处我们就以普通折线图为例
Matplotlib提供了丰富的数据绘图工具，主要用于绘制一些统计图形，例如散点图、条形图、折线图、饼图、直方图、箱形图等。...▲图2 条形图 03 折线图 折线图是用直线连接排列在工作表的列或行中的数据点而绘制成的图形。折线图可以显示随时间（根据常用比例设置）而变化的连续数据，因此非常适用于显示相等时间间隔下数据的趋势。...(短线加点)； label：数据标签内容：label=‘数据一’,数据标签展示位置需另说明plt.legend(loc=1)数字为标签位置 以某广告平台随日期变化的用户请求数为例，我们用折线图来表现其变化趋势...▲图3 折线图 04 饼图 饼图常用于统计学模块中。用于显示一个数据系列中各项的大小与各项总和的比例。饼图中的数据点显示为整个饼图的百分比，饼图的主要参数及其说明如下。...默认值：False，即不画阴影 labeldistance：label标记的绘制位置,相对于半径的比例，默认值为1.1, 如<1则绘制在饼图内侧 autopct：控制饼图内百分比设置,可以使用format
Matplotlib提供了丰富的数据绘图工具，主要用于绘制一些统计图形，例如散点图、条形图、折线图、饼图、直方图、箱形图等。...图2 条形图 折线图 折线图是用直线连接排列在工作表的列或行中的数据点而绘制成的图形。折线图可以显示随时间（根据常用比例设置）而变化的连续数据，因此非常适用于显示相等时间间隔下数据的趋势。...折线图的主要参数及各参数说明如表4所示。 表4 折线图的主要参数及各参数说明 ? 以某广告平台随日期变化的用户请求数为例，我们用折线图来表现其变化趋势，如代码清单3所示，其可视化结果如图3所示。...图3 折线图 饼图 饼图常用于统计学模块中。用于显示一个数据系列中各项的大小与各项总和的比例。饼图中的数据点显示为整个饼图的百分比，饼图的主要参数及其说明如表5所示。...代码清单7 绘制组合图 from numpy.random import randn import matplotlib.pyplot as plt #在同一个figure中创建一组2行2列的subplot
Matplotlib是当前用于数据可视化的最流行的Python工具包之一，它是一个跨平台库，用于根据数组中的数据制作2D图，主要用于绘制一些统计图形，例如散点图、条形图、折线图、饼图、直方图、箱型图等。...3.折线图 折线图是排列在工作表的列或行中的数据可以绘制到折线图中。折线图可以显示随时间（根据常用比例设置）而变化的连续数据，因此非常适用于显示在相等时间间隔下数据的趋势。...2D饼图为圆形，仅排列在工作表的一列或一行中的数据可以绘制到饼图中。饼图常用图显示一个数据系列中各项的大小与各项总和的比例。...下面我们以kaggle经典比赛案例——泰坦尼克号数据集为例，绘制乘客年龄的频数直方图，查看各年龄段乘客的年龄分布情况，代码如下。...,bins = 20,cor= 'steelblue',edgecolor = 'k',label = '直方图' ) # 去除图形顶部边界和右边界的刻度 plt.tick_params(top='off
对于每一个数字，我们都尽可能准确地将数字可视化，并以一种最好的方式支持故事。 但有时我们会搞错。如果我们从错误中学习，我们可以在未来做得更好——其他人也可以从错误中学习。...按百分比计算，左边的比例下降了 14%，而右边的比例下降了 7%。在重新设计的图表中，我保留了双刻度但调整了它们的范围以反映可比的比例变化。 考虑到这张图表的有趣话题，这个错误似乎相对较小。...它显示了对欧盟公投结果的态度，绘制为折线图。从数据来看，似乎受访者对公投结果的看法相当不稳定——从一周到下一周增加和减少几个百分点。...在重新设计的版本中，我在比例的开始和最小的数据点之间留出了更多的空间。Francis Gagnon为此提出了一个很好的公式：目标是在不从零开始的折线图下留下至少 33% 的绘图区域。...将这些差异合并在一张图表中而不使任一数据系列变平是具有挑战性的。对此的明显“解决方案”导致了第二个问题：两个数据系列不共享公共基线。贸易逆差的基线位于图表的顶部（由横跨图表主体一半的红线突出显示）。
对于这种类型的信息，应该改用饼图。我接下来很快会说到。 02 折线图 与条形图非常类似，折线图对于显示随时间变化的数据或按类别分组的数据非常有用。但线图可以包含微末细节。...如果不按时间或类别展示数据，使用折线图则不适合。不过，分类数据有许多有用的图表运用形式。下面是另一种极佳的选择展示对于一个整体的比例。 03 饼图和圈图 圆图是被最广泛使用的数据可视化形态之一。...它们也适用于小百分比或小比例的饼图。例如，“我们的街上四分之三的餐馆[75%]在卖披萨”。 对于较大的数字，数量图通常不起作用。想象一下，你的统计数据是“2018年售出11214件商品”。...数字“11214”本身更有说服力。（我会稍后讨论为什么版面设计更适合这些统计数据。） 比例也是相似的情况。...这将有助于为观看者提供有关统计主题的可视上下文，同时让数字本身表达该有的意思。
释义 是一种以长方形的长度为变量的统计图表。长条图用来比较两个或以上的价值（不同时间或者不同条件），只有一个变量，通常利用于较小的数据集分析。长条图亦可横向排列。...再如将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】在不同的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的另一种称呼。...尤其是当数值比较接近时，由于人眼对于高度的感知优于其他视觉元素（如面积、角度等），因此，使用柱状图更加合适。 需要避开的陷阱 柱状图最核心的功能是比较，比较的核心是高度。...如果人为的改变高度，那么数据间的比例关系会失常。 图片 示例（来源为《用数据讲故事》）： 2012 年秋季，我们好奇布什的减税政策结束之后会发生什么。...如果我们以 0 作为纵轴起点，条形图按实际高度绘制（35 和 39.6），实际视觉增长只有 13%[ (39.6-35)/35]。 图片
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