但实际上 Matplotlib 有更好的方法，我们可以用不同的透明度叠加多个直方图。...常规条形图 分组条形图允许我们比较多个类别变量。如下图所示，我们第一个变量会随不同的分组（G1、G2 等）而变化，我们在每一组上比较不同的性别。...然后我们循环地遍历每一个组，并在 X 轴上绘制柱体和对应的值，每一个分组的不同类别将使用不同的颜色表示。 ? 分组条形图 堆叠条形图非常适合于可视化不同变量的分类构成。...绘制该图的代码与分组条形图有相同的风格，我们循环地遍历每一组，但我们这次在旧的柱体之上而不是旁边绘制新的柱体。 ?...我们可能需要清晰地可视化标准差，也可能出现中位数和平均值差值很大的情况（有很多异常值），因此需要更细致的信息。还可能出现数据分布非常不均匀的情况等等。 箱线图可以给我们以上需要的所有信息。
但实际上 Matplotlib 有更好的方法，我们可以用不同的透明度叠加多个直方图。...常规条形图 分组条形图允许我们比较多个类别变量。如下图所示，我们第一个变量会随不同的分组（G1、G2 等）而变化，我们在每一组上比较不同的性别。...然后我们循环地遍历每一个组，并在 X 轴上绘制柱体和对应的值，每一个分组的不同类别将使用不同的颜色表示。 分组条形图 堆叠条形图非常适合于可视化不同变量的分类构成。...绘制该图的代码与分组条形图有相同的风格，我们循环地遍历每一组，但我们这次在旧的柱体之上而不是旁边绘制新的柱体。...我们可能需要清晰地可视化标准差，也可能出现中位数和平均值差值很大的情况（有很多异常值），因此需要更细致的信息。还可能出现数据分布非常不均匀的情况等等。 箱线图可以给我们以上需要的所有信息。
创建可视化确实有助于使事情更清晰和更容易理解，特别是对于更大的、高维的数据集。...在项目接近尾声时，以一种清晰、简洁和引人注目的方式展示最终结果是非常重要的，这样你的受众(通常是非技术客户)就更加容易理解。...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。...然后我们循环遍历每一组，对于每一组，我们在x轴上画出每一个刻度的横杠，每一组也用颜色进行编码。 堆叠的条形图对于可视化不同变量的分类构成非常有用。在下面的堆叠条形图中，我们比较了每天的服务器负载。...但如果我们需要更多的信息呢？也许我们想更清楚地了解标准差？也许中值和均值有很大不同，所以有很多离群值？如果有这么大的歪斜，而且很多值都集中在一边呢？ 这就是箱线图的作用。箱线图给出了上面所有的信息。
这种图表是直方图的变种，使用平滑曲线来绘制数值水平，从而得出更平滑的分布，并且它们不受所使用分组数量的影响，所以能更好地界定分布形状 。...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。...可是请记住，相关性并非因果关系，也有可能存在另一个变量在影响着结果。...气泡图 气泡图是一种包含多个变量的图表，结合了散点图和比例面积图，圆圈大小需要按照圆的面积来绘制，而非其半径或直径。 通过利用定位和比例，气泡图通常用来比较和显示已标记/已分类的圆圈之间的关系。...卡吉图 卡吉图 (Kagi Chart)能通过一系列线段显示价格表现，进而显示特定资产的一般供需水平。由于与时间无直接关系，它能更清晰地显示重要的价格走势。
这种图表是直方图的变种，使用平滑曲线来绘制数值水平，从而得出更平滑的分布，并且它们不受所使用分组数量的影响，所以能更好地界定分布形状 。...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。...可是请记住，相关性并非因果关系，也有可能存在另一个变量在影响着结果。...气泡图是一种包含多个变量的图表，结合了散点图和比例面积图，圆圈大小需要按照圆的面积来绘制，而非其半径或直径。 通过利用定位和比例，气泡图通常用来比较和显示已标记/已分类的圆圈之间的关系。...卡吉图 (Kagi Chart)能通过一系列线段显示价格表现，进而显示特定资产的一般供需水平。由于与时间无直接关系，它能更清晰地显示重要的价格走势。
它提供了丰富的函数和参数选项，可以满足不同的需求。3. Seaborn库的常见功能3.1 分类数据可视化Seaborn提供了多种用于分类数据可视化的图表，如条形图、箱线图、小提琴图等。...这些图表可以帮助用户分析多个变量之间的复杂关系。...用户可以绘制线性回归图、分类变量关系图等，从而更直观地了解模型的拟合情况和精度。4.3 可视化报告与展示Seaborn提供了美观且易于解读的统计图形，适用于报告和展示。...通过绘制各种类型的图表，用户可以更好地理解数据之间的关系、趋势和模式，从而做出更准确的决策。4.5 学术研究与论文撰写对于学术研究和论文撰写，Seaborn可以帮助用户呈现实验结果和数据分析的结论。...通过绘制美观的图表，用户可以更清晰地传达研究的目的、方法和结果，提升论文的质量和可读性。结论Seaborn是一个功能强大且易于使用的Python数据可视化库，在数据分析领域得到了广泛的应用和认可。
上图所示的是2016年美国总统大选的结果。通过这个图可以清晰地看到希拉里·克林顿和特朗普在美国各个州的得票情况。 数据可视化的分类 根据目标的不同，数据可视化可以分为探索性分析和解释性分析两种。...数据可视化的意义 数据可视化的最大意义是将抽象的数据和数据分析结果，利用合适的图表，清晰而直观地表达出来，用来帮助人们推理和分析数据背后的规律，从而提高人们认识数据的能力和利用数据的水平。...条形图 条形图使用的可视化元素是一维空间的长度信息。研究表明，条形图在比较不同类别时的效果要比柱形图差一些，这可能是基于人的视觉的一些特征。但总体上来讲，条形图和柱状图的差异不大。...统计每组情况的出现的频数。 按统计结果来绘制图形。 直方图特别适合用于展示连续数据的分布情况，横轴上的数据是连续的，而纵轴上的数据代表数据对应的频数或频率。...比如一年内不同气温出现的天数，我们就可以用直方图非常直观地呈现。它的优点也是简单直观，易于看出数据分布的变化趋势。 饼图 饼图是条形图的变种，它能够很好的展示各个分量在总体中的比例。
对属性变量分类后，每个箱线图中仅包含特定类别中定量变量的几个数字。我们按变量party分类，绘制unemploy的并列箱线图。...#Tips：箱线图语句的参数如下，其关键参数为unemploy~party，它是R参数中常见语句，大致意思是“按照执政党划分失业率”得到的结果是，箱线图函数根据不同的政党类别分别绘制图形。...在R中，条形图很容易绘制。在最简单情况下，这些绘制图形的命令仅需要一个数值型向量作为参数。 我们用条形图并列展示民主党和共和党预算年的失业率均值。...在R中，条形图命令barplot()需要一个数值型变量来对其绘制条形图。如果有多个数值那么会绘制多条结果，所以首先要计算出两个变量的均值，并将其组成向量进行绘图。...最后，参数space=2将条形的间距设置为条形宽度的2倍。 D. 饼图 饼图与条形图不同的是它重点展示的是组内的构成比，绘制饼图的pie()以向量为参数，其中向量中包含需要比较的数字。
前言 ---- 条形图专用于离散变量和数值变量之间的可视化展现，其通过柱子的高低，直观地比较离散变量各水平之间的差异，它被广泛地应用于工业界和学术界。...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。...在实际应用中，对于单离散变量和单数值变量的条形图，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的最高、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的具体值；借助于参考线可以比较哪些水平值高于平均水平...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。...所以，比例问题或差异问题才是企业更关注的数据点。
同时，文章结构清晰，循序渐进地从分布式计算的基本原理讲解到Hadoop环境的搭建，再到具体代码的实现，帮助初学者系统掌握关键知识点。...这种分组展示有助于深入理解分类变量之间的交互作用。多变量分析：揭示更复杂的关系对于多变量分析，Seaborn提供了强大的FacetGrid功能，使得我们能够在不同条件下进行变量之间关系的对比。...这样，我们可以一次性地观察多个变量之间的交互作用，并发现潜在的模式。例如，我们可以比较不同性别或是否吸烟在小费与账单金额之间的关系差异。3....例如，通过分析小费占账单金额的百分比（tip percentage），我们可以更细致地理解不同变量对小费的影响。...通过这些工具和技巧，你将能够在数据的海洋中更清晰地看到隐藏的模式和趋势，为你的项目和研究提供更具洞察力的结论。
函数 plot( ) 函数 plot( ) 是一个泛型函数，对于不同类型的数据，它可以绘制出不同的图形。...函数 hist( )的输出结果中包含一些计算返回值，这些值可用于进一步地作图或者分析，例如为区间划分端点、频数（或密度）、区间中点等。...下面的代码以数据集 anorexia 为例绘制了不同治疗方式下治疗后体重的均值条形图，结果如下图所示。...因此，基本包的函数 pie( )绘制饼图的选项有限。 不过，一些捐赠包扩展了 R 绘制饼图的功能，例如 plotrix 包。...R 里公式一般用符号 ~ 连接变量，~ 左边可以看作因变量， ~ 右边可以看作自变量。从下图（a）可以看出，“FT”（family treatment）组体重的改变量高于其他两组。
折线图.png 4.2绘制柱形图plt.bar 适用场景：显示各个项目的比较请况 优势：每个条都清晰表示数据，直观 劣势：柱形图的局限在于只适用于小规模的数据集 延伸图表：堆积条形图、百分比堆积条形图...不同的是用柱形图表达数据较少的数据，如果数据量较大（超过10条），建议使用条形图。...绘制条形图') plt.show() 上面一段代码的运行结果如下图所示： ?...用直方图可以解析出资料的规则性，比较直观地看出产品质量特性的分布状态，对于资料分布状况一目了然，便于判断其总体质量分布情况。 直方图非常像条形图，倾向于通过将区段组合在一起来显示分布。...劣势：在点状图显示多个序列看上去非常混乱 散点图通常用于比较2个变量来寻找相关性或者分组，plt.scatter不仅可以绘制x和y，而且还可以选择使用的标记颜色，大小和类型。
R有几种不同的系统用来产生图形，但ggplot2是最优雅而多变的那一种。ggplot2实现了图形语法，一种描述和构建图形的逻辑系统。通过ggplo2，我们能够快速学习，多处应用。...Scatter plot 2.png 我们依据对最初图形的解释，可以很清晰的观察到不同的函数执行了什么样的功能。 ggplot2包提供了分组和小面化的方法。...绘制诸如条形图和点等对象的位置。...对条形图来说，'dodge'将分组条形图并排，'stacked'堆叠分组条形图，'fill'垂直地堆叠分组条形图并规范其高度相等。对于点来说，'jitter'减少点重叠。...分组 在R中，组通常用分类变量的水平（因子）来定义。 分组是通过ggplot2图将一个或多个带有诸如颜色、形状、填充、尺寸和线条类型的视觉特征的分组变量来完成的。
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。...这种图表是直方图的变种，使用平滑曲线来绘制数值水平，从而得出更平滑的分布，并且它们不受所使用分组数量的影响，所以能更好地界定分布形状 。...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。...总的来说，它们适合用来比较同一间隔内多个变量的变化。
而各位大佬在写好包后会心有灵犀的上传到R包的仓库，即CRAN，bioconductor等，以便于大家下载使用~~书中会多次使用tidyverse这个用于共享如何构建以及使用数据的R包合集，让大家更轻松地使用数据...，如果希望更详细的了解不同设定如设置行名，最大读取行数等等可以使用 ？...R基础包中的绘图函数，但是如果图形更复杂，ggplot2就会成为更好的选择。...时会经常使用+将命令分割成很多行，使R知道代码还没有结束 2.3 绘制条形图 Q: 如何绘制条形图？...) 2.使用ggplot2绘制条形图 #变量值的频数表，使用BOD数据，时间为x值，demand为y值，使用geom_col()函数 ggplot(BOD,aes(x=BOD$Time,Y=BOD$demand
使用ggplot2进行数据可视化② 添加其他变量的一种方法是aesthetics。 另一种对分类变量特别有用的方法是将绘图分割为多个子图，每个子图显示一个数据子集。...例如，条形图使用条形图，折线图使用线条图，箱形图使用箱形图格栅等。 散点图打破了这一趋势; 他们使用点geom。 如上所述，您可以使用不同的geom来绘制相同的数据。...geom_smooth（）将为您映射到linetype的变量的每个唯一值绘制一个不同的线型，具有不同的线型。...这里，4代表四轮驱动，f代表前轮驱动，r代表后轮驱动。 如果这听起来很奇怪，我们可以通过在原始数据上叠加线条然后根据drv着色所有内容来使其更清晰。 请注意，此图包含同一图表中的两个geom！...对于这些geoms，您可以将组审美设置为分类变量以绘制多个对象。 ggplot2将为分组变量的每个唯一值绘制一个单独的对象。
条形图 条形图通过垂直的或水平的条形展示了类别型变量的分布(频数)，在R中对应函数 barplot()。下面是几个简单的例子。 ? 图6:简单条形图 ?...（这个小问题就留给大家区解决了） 从上面这个问题可以看出，只有三个变量的情况下都不可避免的出现了图例和图形重叠的情况，更复杂的情况该怎么办？...不用担心，条形图中的各种元素都是可以微调的，以图6中的第二幅图为例，调整图中文本的方向和大小使得图形更加简洁清晰。 ? 图8:条形图的微调。 还有一种特殊但常见的条形图：棘状图。...饼图中建议标注上每个变量的信息，否则分辨面积的大小不是一件容易的事情，特别是当差异很小的时候！相比之下，就不难理解为什么条形图更受欢迎了。 直方图 直方图和条形图很类似，但它描述的是连续型变量的分布。...最后，为了方便大家学习，本次推文中所有图形的数据都来自R自带或者R中函数包自带，图形及相关代码都可以通过客服小姐姐获得。 本期干货 · ！R语言图形day8图形绘制 ！ 原文详情：“科研猫”公众号
很难直观地感受到到1,2,3,4的饼的大小比例的变化 一些人认为饼图不容易准确地传达数据，尤其是当有多个部分时。...以下是一些关于饼图的常见批评： 难以比较部分大小： 人类视觉难以精确比较不同角度的扇形大小，尤其是在有多个部分的情况下。 限制部分数量： 饼图通常适用于表示少量部分的情况。...尽量使用简单的2D图表。 添加标签或数据表格： 在图表上添加数值标签或提供数据表格，以便更清晰地呈现数据。 使用更直观的颜色： 考虑使用更易于区分的颜色，避免引起混淆。...= "white", main = "Bar Plot", xlab = "Sample", ylab = "Counts" ) 是不是比上面的饼图更清晰呢？...在 Python 中使用 matplotlib 库绘制饼图和条形图的简单示例。
1、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。...np.r_是按列连接两个矩阵，就是把两矩阵上下相加，要求列数相等，类似于pandas中的concat()。...结果，多个点绘制会重叠并隐藏。为避免这种情况，请将数据点稍微抖动，以便您可以直观地看到它们。使用 seaborn 的 stripplot() 很方便实现这个功能。...40、多个时间序列 （Multiple Time Series） 您可以绘制多个时间序列，在同一图表上测量相同的值，如下所示。...41、使用辅助 Y 轴来绘制不同范围的图形 （Plotting with different scales using secondary Y axis） 如果要显示在同一时间点测量两个不同数量的两个时间序列
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