专注R语言在生物医学中的使用 首先是加载R包和数据 library(tidyverse) library(ggtext) library(showtext) showtext_auto() load(...geom_text(aes(y=-15,label = cal_year,color=cal_year == 2020))+ # 各种颜色设置 scale_y_continuous(...labs(title = "突出显示个别条形的重叠条形图")+ # 主题细节调整...theme(plot.title = element_markdown(), axis.text.x = element_blank() ) 本文用到了很多之前学过的R...包和技巧： ggplot2修改坐标轴详细介绍 超详细教程：修改ggplot2图例 让你的ggplot2主题支持markdown和css 让你的ggplot2支持markdown语法
没有特定顺序的名称（例如，项目名称、地理名称或人名）。 堆积柱形图和三维堆积柱形图 堆积柱形图显示单个项目与整体之间的关系，它比较各个类别的每个数值所占总数值的大小。...堆积柱形图以二维垂直堆积矩形显示数值。三维堆积柱形图以三维格式显示垂直堆积矩形，而不以三维格式显示数据。当有多个数据系列并且希望强调总数值时，可以使用堆积柱形图。...三维百分比堆积柱形图以三维格式显示垂直百分比堆积矩形，而不以三维格式显示数据。当有三个或更多数据系列并且希望强调所占总数值的大小时，尤其是总数值对每个类别都相同时，您可以使用百分比堆积柱形图。...相同颜色的数据标记组成一个数据系列。）进行比较。当要对均匀分布在各类别和各系列的数据进行比较时，可以使用三维柱形图。....这里便是用的叫Pastel1的色板,.Pastel的英文意思是彩色粉笔,有没有发现颜色没有那么浓郁啦.是有点粉笔的感觉哈.还可以自己设定颜色,scale_fill_manual(values = c(
例如，可以有一个折线图，其中各行显示每个客户细分一段时间内的平均销售额，然后可以有另一行显示所有客户细分的组合平均值。 16.连接地图 连接地图是通过直线或曲线将放置在地图上的点连接起来绘制的。...外部的每个条相对于最后一个相对较长，即使它们代表相同的值。这是因为每个杆必须位于不同的半径，所以每个杆都是根据其角度来判断的。我们的视觉系统更擅长解释直线，因此笛卡尔条形图是比较数值的更好选择。...但是，负值也可以显示在圆型柱状图上，法是从任何一个外圆（从中心圆）开始零位，并将其内的所有圆用于负值。 39.圆型树形图 这种类型的可视化通过一系列环显示层次结构，这些环为每个类别节点切片。...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。...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。可以为每个周期分配颜色，以将其分解，并允许在每个周期之间进行一些比较。
bar3 - 绘制三维条形图 此 MATLAB 函数 绘制三维条形图，Z 中的每个元素对应一个条形图。如果 Z 是向量，y 轴的刻 度范围是从 1 至 length(Z)。...详细解释 bar3 绘制三维条形图。 bar3(Z) 绘制三维条形图，Z 中的每个元素对应一个条形图。如果 Z 是向量，y 轴的刻度范围是从 1 至 length(Z)。...y 值可以是非单调的，但不能包含重复值。如果 Z 是矩阵，则 Z 中位于同一行内的元素将出现在 y 轴上的相同位置。 bar3(...,width) 设置条形宽度并控制组中各个条形的间隔。...显示的默认模式为 'detached'。 'detached' 在 x 方向上将 Z 中的每一行的元素显示为一个接一个的单独的块。...条形高度是行中元素的总和。每个条形标记有多种颜色，不同颜色分别对应不同的元素，显示每行元素占总和的相对量。 bar3(...,color) 使用 color 指定的颜色显示所有条形。
瀑布图显示了运行总数以及增减，这对于属性分析来说是很好的选择。 Matplotlib没有像“waterfall_chart()”这样的神奇函数，使我们能够用一行代码就绘制瀑布图。...2.创建另一个条形图并将其放在第一个条形图的顶部，然后将新条形图的颜色设置为与背景色相同的颜色，以隐藏第一个条形图的底部。...注意，这些条形的颜色与背景颜色不同。然后，我们使用lower点绘制第二组条形图，并将颜色设置为与背景颜色相同，默认情况下为白色。...基本上，由于与背景颜色相同，高度为“lower点”的条形图是不可见的。 图3 现在，我们有了一个基本的瀑布图，再给它添加一些颜色。这里使用绿色表示增加，红色表示减少。...图4 瀑布图显示了每个类别对总数的贡献，因此可在每个条形的中间添加标签信息。也可以添加“连接符”，将上一个条形的起点和终点连接到下一个条形。
第三个图表没有以0为基线，这导致在第二个时间点的条形长度大约是第一个时间点的三倍。实际上，两者之间的真实均值差异接近1.6倍。...我希望你能明白，将基于长度和基于位置的图表混为一谈，可能会导致图表产生误导。 10. 绘制饼状图 饼状图是展示部分数据的常用可视化方法，各部分的总和为100%。...这通过将圆分成若干扇区实现，所有扇区加起来构成一个完整的圆。然而，饼状图因人类在识别角度和面积上的能力远不如识别长度而受到批评。 以这个例子来说，我们有两个大类，每个大类下有4个子类。...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）。...这个图表清晰地展示了正在比较的内容。正如第一个堆叠条形图所示，化学处理显著增加了深蓝色果实的比例，减少了较浅颜色果实的比例。
另外由于人们看数据习惯顺时针看数据，因此可把最重要部分放到12点位置，并用对比度强烈的颜色突出显示。 饼图主要在标识单一整体各部分比例，如果需要比较两个整体的成分时，重点考虑柱状图（图3）。...但是如果没有这种天然顺序，需要考虑什么顺序对于我们数据主题是最有意义的。 根据我们所需要突出的主题，选择条形图的排序方式。...展现条形图数值的方式包括刻度尺或在条形图上显示数字，可根据情况选择其中一种方式，但是不要两处都显示，多余容易导致图形的混乱。...所有的数据不是相同重要，消除不需要关注的元素，或将不直接影响内容的元素融入背景。去掉这个东西会有什么变化？如果不会，那么就去掉吧。 同时要突出我们需要吸引听众实现的地方。...最后，希望每个职场人都能用数据分析报告打开一个新的天地。广阔数据天地，大有可为。 - END -对比Excel系列图书累积销量达15w册，让你轻松掌握数据分析技能，可以点击下方链接进行了解选购：
如何来展现的你的数据？是你有时不得不去思考的一个问题。不同的展示方法，其效果往往差异巨大。这里我将结合近期的一些阅读和实践，试图给出一些方法，希望能帮助到你。 1....热力图是用表格的形式可视化数据的一种方法，在显示数据的地方（在数据之外）利用着色的单元格传递数据相对大小的信息。用颜色饱和度提供视觉上的暗示，帮助眼睛和大脑更快地捕捉潜在的兴趣点。...上面在一张图中展示31个省市自治区的GDP数据，使用条形图展示就非常合适。上图还使用了两个常见的条形图技巧。一个数值排序，这样有利于受众数值对比，二是使用了色温显示进一步加强了对比。...这并不是说永远不要使用数据标记，而是要有目的地使用，尤其不要因为它们默认包含在你的绘图软件里而使用。 清理坐标轴标签 坐标轴的标签，常见的原点标注，一般都是不需要的。...可以考虑统一色调、对比色、品牌色的使用。 强调大小 大小很重要。相对大小代表了相对重要性。如果你需要展示几件重要性相同的事情，请使用相似的大小。
使用箱子(离散化)真的帮助我们看到“大局”，如果我们使用没有离散箱子的所有数据点，在可视化中可能会有很多噪音，使我们很难看到真正发生了什么。 ?...在' barplot() '函数中，' xdata '表示x轴上的标记，' ydata '表示y轴上的条高。误差条是以每个栏为中心的一条额外的线，用来显示标准差。 分组条形图允许我们比较多个分类变量。...查看下面的第二个条形图。我们要比较的第一个变量是各组得分的变化情况。我们还将性别本身与颜色编码进行了比较。看一下代码，' ydatalist '变量现在实际上是列表的列表，其中每个子列表表示不同的组。...通过使用颜色编码，我们可以很容易地看到和理解哪些服务器每天的工作量最大，以及负载与其他服务器的负载相比如何。其代码遵循与分组条形图相同的样式。...把东西抽象成函数总是让你的代码更容易阅读和使用！我希望你喜欢这篇文章，并学到一些新的和有用的东西。
需要VBA来自动化所有这些？ 在继续之前，以上内容都需要考虑，至少要找到初步答案。如果没有把整个过程考虑清楚，可能会发现遇到了一些障碍，在那里有些东西不会像希望的那样工作。...但正如已经提到的，它还需要能够根据进球差和得球数来区分哪个球队在积分榜上名列前茅。 还想使用每个球队的俱乐部徽章来显示与该俱乐部相关的数据。 使用簇状条形图，可以完成所有这些。...这是因为不希望有明显改变图表上条形图长度的值，只需要一个非常小的差异，让球队在相同的点上被分开。...9.格式化系列1 选择系列1，单击添加数据标签，显示每队的得分，如下图15所示。 图15 VBA驱动动画 现在转向VBA，它需要使所有这些都工作起来。 首先希望每个条形都使用球队的颜色。...Range(“S3”).Offset(counter,0).Value 球队名称是从MainColor系列中获取RBG颜色值的关键。从HighlightColor集合以相同的方式返回条形图轮廓颜色。
我曾进行过一项实验，多次从同一个正态分布中抽取样本，并计算每个样本的四分位数。我发现只有当样本量超过50时，四分位数才会趋于稳定。 3....在这个例子中，我专注于比较在每个品种层面上，处理和移植对反应的影响。然而，如果关注的是在每个移植层面上，处理和品种对反应的影响，那么就需要不同的布局设计。...未审视异常值的情况下创建热图 热图中的异常值可能会极大地影响我们对可视化的理解和解释。这一点在所有使用颜色来展示数值数据的图表中都是通用的。让我给你展示一个例子： 在这个示例中，我有两个观测点。...对于每个观测点，我测量了20个特征。如果没有检查异常值，可能会觉得这两个观测点大体上是相似的，除了两个特征之外。...然而，当颜色尺度调整到数据的95百分位数时，它显示这两个观测点在所有特征上都有明显差异。 7. 忘记在每个因素层面检查数据范围 这是一个我们很多人都遇到过的常见问题。
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。...在量化波形图中，每个波浪的形状大小都与每个类别中的数值成比例。与波形图平行流动的轴用作时间刻度。我们也可以用不同颜色区分每个类别，或者通过改变色彩来显示每个类别的附加定量值。...19、雷达图 雷达图 (Radar Chart) 又称为「蜘蛛图」、「极地图」或「星图」，是用来比较多个定量变量的方法，可用于查看哪些变量具有相似数值，或者每个变量中有没有任何异常值。...此外，雷达图也可用于查看数据集中哪些变量得分较高/低，是显示性能表现的理想之选。 每个变量都具有自己的轴（从中心开始）。所有的轴都以径向排列，彼此之间的距离相等，所有轴都有相同的刻度。...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。
我必须对你说实话：当我学习数据科学时，我完全低估了绘图的重要性。没错，那时一切都一团糟：我从头开始学习 python、熟悉了所有可能的算法、理解了所有东西背后的数学原理，但是我的绘图技巧很糟糕。...但有时，你会希望在同一行或列中抛出不同的图表，相互补充和/或显示不同的信息片段。 为此，这里给出一个非常基本但必不可少的工具：subplots。如何使用它?很简单。...在这种情况下，在条形图中每个条上获取注释的代码要复杂一些，但很容易实现： for p in ax[0].patches: ax[0].annotate(“%.2f” % p.get_height(),...例如，假设你希望在同一个图形中重叠你采集的两个不同样本的身高分布：一个来自你的同事，另一个来自当地的篮球队。最好添加一些个性化的东西，如不同的颜色，并添加一个图例，表明它们具体代表的是哪一个。...在条形图中设置轴的顺序 最后是一个非常特殊的工具~如果你喜欢使用条形图，你可能会面临这样的问题：你的条形图没有按照你想要的顺序排列。
如何来展现的你的数据？是你有时不得不去思考的一个问题。 不同的展示方法，其效果往往差异巨大。这里我将结合近期的一些阅读和实践，试图给出一些方法，希望能帮助到你。 1....热力图是用表格的形式可视化数据的一种方法，在显示数据的地方（在数据之外）利用着色的单元格传递数据相对大小的信息。用颜色饱和度提供视觉上的暗示，帮助眼睛和大脑更快地捕捉潜在的兴趣点。 ?...上面在一张图中展示31个省市自治区的GDP数据，使用条形图展示就非常合适。上图还使用了两个常见的条形图技巧。一个数值排序，这样有利于受众数值对比，二是使用了色温显示进一步加强了对比。...这并不是说永远不要使用数据标记，而是要有目的地使用，尤其不要因为它们默认包含在你的绘图软件里而使用。 清理坐标轴标签 坐标轴的标签，常见的原点标注，一般都是不需要的。...可以考虑统一色调、对比色、品牌色的使用。 强调大小 大小很重要。相对大小代表了相对重要性。如果你需要展示几件重要性相同的事情，请使用相似的大小。
（图源 推特Post Graphics） 步骤2：选择正确的图表 这个就需要我们花费时间把大致的所有可视化图表类型都做一个了解，比如：折线图，条形图和柱形图表示随时间的变化。金字塔和饼图显示整个部分。...避免比较5-7条以上的线，所有人都不希望图表变得混乱或难以阅读。可视化仅需要需要能讲故事的数据。 创建饼图的最佳做法： 确保细分总计为100，虽然听起来很容易，但其实这是一个非常常见错误。...如果饼图的大小大致相同，请考虑使用条形图或柱形图。 避免使用3D图像或倾斜饼图，这通常会使我们的数据无法读取，因为很多时候这样的角度不够明显和清晰。 条形图和柱形图用于比较不同的项目。...建立文本层次结构 根据图表的大小调整字体大小。一个文本层次告诉观众哪些信息是最重要的（标题）和哪些信息是最不重要的。以前，所有字体都是相同的大小，因此标题并不突出。会让数据报告看起来像是一言不发。...但是万变不离其宗，我认为大多数的测试都需要确定以下几个问题： 文字大小是分层且可读的 少用标签 比例是准确的 轴没有不必要的刻度线或轴线 图形具有适当的精度水平 这些都是很琐碎但是非常必要二次明确的东西
散点图（Scatter plot） 散点图是用于研究两个变量之间关系的经典的和基本的图表。如果数据中有多个组，则可能需要以不同颜色可视化每个组。...带边界的气泡图（Bubble plot with Encircling） 有时，您希望在边界内显示一组点以强调其重要性。...类型变量的直方图（Histogram for Categorical Variable） 类型变量的直方图显示该变量的频率分布。通过对条形图进行着色，可以将分布与表示颜色的另一个类型变量相关联。 ?...因此，手动提供每个框中的观察数量可以帮助克服这个缺点。 例如，左边的前两个框具有相同大小的框，即使它们的值分别是 5 和 47。因此，写入该组中的观察数量是必要的。 ? 27....条形图（Bar Chart） 条形图是基于计数或任何给定指标可视化项目的经典方式。在下面的图表中，我为每个项目使用了不同的颜色，但您通常可能希望为所有项目选择一种颜色，除非您按组对其进行着色。 ?
选择正确的图表类型 选择错误的图表类型或默认使用最常见的数据可视化类型可能会混淆用户或导致数据误解。相同的数据集可以以多种方式表示，具体取决于用户希望看到的内容。...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。...直接在图表上标注 没有适当的标签，无论你的图表有多好——它都没有意义。直接在图表上标记对所有查看者都非常有帮助。查阅图例需要时间和精力来链接价值和相应的部分。 10....相反，为每个段添加带有明确链接的黑色标签. 11....选择与数据性质相匹配的调色板 颜色是有效数据可视化的一个组成部分，在设计时考虑这 3 种调色板类型： 一个定性调色板效果最好分类变量的显示。分配的颜色应该是不同的，以确保可访问性。
我是爬虫爬下来的数据，如果不想爬虫可直接到公众号中回复"娱乐圈排行榜条形图"，即可获取数据。...); value_counts(): 统计男演员在前10名中出现的次数; 注：颜色分配是绘制动态条形图的关键，本文按照在前10名中出现次数分配颜色，出现次数越多，给的颜色越深,标注颜色并无其它含义。...控制每个人绘图的颜色 colors_0 = pd.merge(data1, name_color, how = 'left', on = 'name') #控制当前这一期的颜色 colors_1 =....csv",encoding = 'gbk') #控制每个人绘图的颜色 colors_0 = pd.merge(data1, name_color, how = 'left',...注：该代码只是在绘制单个条形图代码的基础上，用循环把所有图每隔一个很短的时间展示出来，给人一种动图的效果。 本文是本人使用matplotlib库进行绘图得到的结果，如有问题请指正。
在对数据可视化的时候，我们需要明确想要展示的信息，从而选择最为合适的图突出该信息。本系列文章将介绍多种基于不同R包的作图方法，希望能够帮助到各位读者。 什么是直方图/条形图？...直方图和条形图看起来没有什么区别，长得很像，但是这两者并不同一种统计图像。具体来说，通常直方图用来描述连续型数据，比如年龄、身高、体重等。而条形图通常用来描述分类型数据，比如性别、国家等。...：深度，单位mm 我们探讨两个问题——统计表中所有的钻石（大约 50,000个）的重量分布以及净度。...就是把所有的数据按照相同间隔分成了30组，图上有30个柱子。（如图） ? 从图上我们可以看到大部分的钻石都是1克拉以下，较少的钻石是2克拉以上。那用geom_bar()会怎么样呢？我们来看一看。...可以看到如果使用上述命令，每一个重量对应的都有一个柱子，显示了不同重量而非某个范围的重量所对应的钻石数量。
我必须对你说实话：当我学习数据科学时，我完全低估了绘图的重要性。没错，那时一切都一团糟：我从头开始学习 python、熟悉了所有可能的算法、理解了所有东西背后的数学原理，但是我的绘图技巧很糟糕。...问题是小伙子们——如果你们还没有从我过分的讽刺中发现，现实生活并非如此。我相信这可能是我在数据科学中的最大失败：没有充分考虑可解释性和可解释性的重要性。...但有时，你会希望在同一行或列中抛出不同的图表，相互补充和/或显示不同的信息片段。 为此，这里给出一个非常基本但必不可少的工具：subplots。如何使用它？很简单。...例如，假设你希望在同一个图形中重叠你采集的两个不同样本的身高分布：一个来自你的同事，另一个来自当地的篮球队。最好添加一些个性化的东西，如不同的颜色，并添加一个图例，表明它们具体代表的是哪一个。...10.在条形图中设置轴的顺序 最后是一个非常特殊的工具~如果你喜欢使用条形图，你可能会面临这样的问题：你的条形图没有按照你想要的顺序排列。
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