---- 静态图 四象限图实际是散点图 + 线图(水平或垂直线)，下面是上一节使用 seaborn 做的图。 而 altair 没有严格按图表类型进行区分，而是让你选择数据点的形状。...直接定义一个 线图 表示 行10-11：使用定义的线图，分别映射不同的指标即可 这样的作图形式非常灵活直观，比如，为图表的每个点加上标签： 行13：数据标签，其实与散点图的唯一区别就是图形是文字，而非使用...现在加个提示标签，当鼠标移到数据点上，显示该数据点的信息： 行5：在 encode 中，设置 tooltip 参数，即可绑定需要显示的字段名字 如下是动图： encode 方法中能让你把数据绑定在图表很多属性上...现在虽然通过提示标签能让用户选择性查看某个点的信息，但是在分析的时候，我们更希望以店铺为单位进行观察。...比如"客单价:Q" ，Q 表示数据是连续型数据 '店名:N' ，N 常用于类别型数据 然后，使用"订单数据源(order_src)" 制作店铺销售额柱状图： 把2个图表并列放置，只需要使用 逻辑或运算符
3.1 箱线图箱线图用于展示数据分布的统计特性，例如中位数、四分位数和异常值。它特别适用于比较多个数据集的分布情况。...plt.boxplot 函数用于绘制箱线图，patch_artist 参数用于设置箱体的填充颜色。3.2 热力图热力图用于展示数据的强度或密度，通过颜色编码来直观地表示数据的不同区域的数值。...以下是一些常见的自定义操作示例。4.1 添加注释在图表中添加注释可以帮助突出显示特定数据点或趋势。...直方图: 用于展示数据的分布情况。密度图: 用于展示数据的分布密度。高级图表类型:箱线图: 显示数据的分布特性，如中位数、四分位数和异常值。热力图: 展示矩阵数据的强度或密度。...面积图: 显示多个数据系列的累计值。雷达图: 比较多个变量的综合表现。进阶图表自定义:添加注释: 突出显示特定数据点或趋势。自定义样式: 修改图表的背景色、网格线样式等。
作者：杨游云、周健 来源：数仓宝贝库（ID：DataBaby_Family） ? Matplotlib是一个跨平台库，是根据数组中的数据制作2D图的可视化分析工具。...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。...▲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。...▲图5 直方图 06 箱形图 箱形图又称为盒须图、盒式图或箱线图，是一种用于显示一组数据分散情况的统计图，因形状如箱子而得名。它主要用于反映原始数据分布的特征，也可以进行多组数据分布特征的比较。
创建图表 EXCEL的图表类型 柱状图、折线图、饼图、条形图、面积图、XY散点图、股价图、雷达图 创建图表 1....●在图表中绘制的数据系列的数据点:数据系列是指在图表中绘制的相关数据,这些数根源自数据表的行或列。图表中的每个数据系列具有唯一的颜色或图案并且在图表的图例中表示。可以在图表中绘制一个或多个数据系列。...饼图只有一个数据系列;数据点是在图表中绘制的单个值,这些值由条形、柱形、折线、饼图或圆环图的扇面、圆点和其他被称为数据标记的图形表示。相同颜色的数据标记组成-个数据系列。...●图表的图例:图例是一个方框,用于标识为图表中的数据系列或分类指定的图案或颜色。 ●图表标题:是对整个图表的说明性文本，可以自动在图表顶部居中。...●坐标轴标题:是对坐标轴的说明性文本，可以自动与坐标轴对齐。 ●数据标签:可以用来标识数据系列中数据点的详细信息的，数据标签代表源于数据表单元格的单个数据点或数值。
图03 图表使用场景 我们在上图中可以获知，适用于比较的图表有柱状图、条形图、折线图、雷达图等，这些图表往往对单个变量或者多个变量之间的数值大小进行比较，或者呈现变量增减的趋势等。...以控制台最常用的折线图为例，如下图所示： 图04 基础图表元素 5.1 主标题（副标题） 在图表中，主标题需简明扼要说明观点或强调重点，副标题用于补充说明信息（往往可省略）。...同时，对数据区间的划分建议在4、5段，不宜过多或过少。当数值过大时可适当缩略显示，如K、M、B等。 5.3 气泡提示 鼠标在图表区滑动时会弹出气泡显示数据点信息，便于用户挖掘更多信息，查看数据。...气泡提示的使用，往往也会伴随着辅助线和辅助点。使用气泡提示时需要注意单数据点和多数据点信息呈现的差异，当浮层中出现的数据序列不小于两组时，除了文字标签，还应视觉标记。...图07 单个数据点和多个数据点 5.4 图例 图例由视觉标记和文字标签组成，视觉标记一般在颜色上与图表中数据序列相对应，而文字标签则指数据序列的类型。
图03 图表使用场景 我们在上图中可以获知，适用于比较的图表有柱状图、条形图、折线图、雷达图等，这些图表往往对单个变量或者多个变量之间的数值大小进行比较，或者呈现变量增减的趋势等。...图06 X、Y轴坐标刻度 由于空间的限制，轴标签一般情况下不适合过长的文案，可以适当限制标签文案显示的个数，或改变显示的角度（一般在0~90度之间）以节省空间，但需要遵循从左到右的阅读习惯。...同时，对数据区间的划分建议在4、5段，不宜过多或过少。当数值过大时可适当缩略显示，如K、M、B等。 5.3 气泡提示 鼠标在图表区滑动时会弹出气泡显示数据点信息，便于用户挖掘更多信息，查看数据。...气泡提示的使用，往往也会伴随着辅助线和辅助点。使用气泡提示时需要注意单数据点和多数据点信息呈现的差异，当浮层中出现的数据序列不小于两组时，除了文字标签，还应视觉标记。 ?...图07 单个数据点和多个数据点 5.4 图例 图例由视觉标记和文字标签组成，视觉标记一般在颜色上与图表中数据序列相对应，而文字标签则指数据序列的类型。
双向条形图：用于对比同一个项目下两个不同数据的表现。 ? 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。...阶梯折线图：折线在数据点之间形成一系列阶梯，常用于显示不规则间隔下发生的波动。 ? 线柱图 线柱图是一种非常重要且常用的组合图表，可以将两组数据在同一个表中直观的表达。...箱线图的绘制方法是：先找出一组数据的上边缘、下边缘、中位数和两个四分位数；然后，连接两个四分位数画出箱体；再将上边缘和下边缘与箱体相连接，中位数在箱体中间。...分析维度：分布 适用：用于观察数据分布：观察分布、异常值、偏态等 局限：无法知晓数据集的波动性 散点图 散点图是指在回归分析中，数据点在直角坐标系平面上的分布图，散点图表示因变量随自变量而变化的大致趋势...分析维度：比较 适用：了解同类别的不同属性的综合情况，以及比较不同类别的相同属性差异 局限：分类过多或变量过多，会比较混乱 漏斗图 一种直观表现业务流程中转化情况的分析工具，适用于业务流程比较规范、周期长
折线图（Line Chart）是一种常用的数据可视化图表，用于展示随着时间、类别或其他有序变量而变化的趋势。折线图通过将数据点连接起来形成折线，直观地展示了变量之间的趋势和关系。...展示模式或关联关系： 用于显示变量之间的相关性或模式，例如销售额和广告投入之间的关系。 折线图的基本结构包括： 横轴（X轴）： 通常表示时间或类别。 纵轴（Y轴）： 表示变量的值。...可以是数值，也可以是百分比或其他度量。 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。...QPen pen() const 返回当前用于绘制折线的笔。 void setPointLabelsFormat(const QString &format) 设置数据点标签的显示格式。...QValueAxis 是用于处理数值轴的类，通常用于折线图、散点图等图表类型。
1）插入图表 选择用于创建图表的数据区域，然后单击【插入】选项卡【图表】里面的“柱形图” 插入图表后得到的是原始图表，就好比美女的“素颜”，我们要进一步将其美化。 3.如何美化图表？...【答】数据系列是由数据点组成的，每个数据点对应一个数据值。所以我们可以将数据点对应的数据标签改成图例即可。 首先单击需要设置的折线末端的一个数据点两次，保持最后一个数据点的选中状态。...然后鼠标右键，在下拉菜单中选择【添加数据标签】 此时会出现最后一个数据点的数据标签。 进入数值的文本框，直接将数字改为图例名称。...前面我们已经给图表添加了数据标签，现在不想要纵轴了，怎么办？ 单击选中纵轴，我们会看到图表右侧出现了一个加号+。这个加号是增加图表元素按钮。点击它可以设置图表元素的显示或不显示。...你选的的是“带数据标记的折线图”。图形类型和你需求不一样。你选下图左边第一个“折线图”，数据标记自然就没有了。 横坐标轴因为文字多显示拥挤，怎么办呢？
在Python中可以使用matplotlib模块实现数据的可视化，其中boxplot函数就是用于绘制箱线图的。...正态分布图法 根据正态分布的定义可知，数据点落在偏离均值正负1倍标准差（即sigma值）内的概率为68.2%；数据点落在偏离均值正负2倍标准差内的概率为95.4%；数据点落在偏离均值正负3倍标准差内的概率为...同理，如果数据点落在偏离均值正负3倍标准差之外的概率将会更小，可以认为这些数据点为极端异常点。为使读者直观地理解文中提到的概率值，可以查看标准正态分布的概率密度图，如下图所示： ?...利用正态分布的知识点，结合pyplot子模块中的plot函数绘制折线图和散点图，并借助于两条水平参考线识别异常值或极端异常值。...（因为默认格式下的日期刻度标签并不是很友好） import matplotlib as mpl # 获取图的坐标信息 ax = plt.gca() # 设置日期的显示格式 date_format =
类别比较表包括： 1.条形图 2.分组的条形图 3.气泡图 4.多线形图 5.平行坐标图 6.项目符号图 排序 可以用排序图表呈现各个分析对象的名次。 用例包括： 选举结果排名 绩效统计排名 ?...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...条形图使用共同的Y轴表示条形长度代表的数量 饼图使用圆内的圆弧或角度表示数据的占比情况 如果数据需要显示时间维度，建议使用条形图，折线图和堆积面积图。...X、Y轴数值标签 带数值标签的轴的作用是清晰地显示相应图示数据的范围和比例。例如，折线图X轴和Y轴显示一系列数值标签。 ? 条形图Y轴基准线起始值应始终从零开始。 ?...显示数据注释（移动端） 在移动设备上，触摸长按的手势会在图表上方显示工具提示。 缩放和平移 缩放和平移是常见的图表交互，它们影响用户研究数据和浏览图表时UI的紧密程度。
如你所见，直方图上叠加核密度图，专业来说，核密度估计是用于估计随机变量概率密度函数的一种非参数方法。核密度图是用来观察连续型变量分布的有效方法。...箱线图 箱线图（又称为盒须图）通过绘制连续型变量的五数总括，即最小数、下四分位数、中位数（第50百分数）、上四分位数（第75百分数）以及最大值，描述了连续型变量的分布。...,names=,col=) 其中x1, x2, ...表绘制的一个或多个数值向量(将为每个向量绘制一幅小提琴图)。...点图 点图提供一种在简单水平刻度上绘制大量有标签值的方法 。...一个字符型向量(color)被添加到到了数据框 x中，根据cyl的值，它所含的值为"red"、"blue"或"darkgreen“，此外，各数据点的标签取自数据框的行名（车辆型号），数据点根据气缸数量进行分组
个测试实例（图像-掩膜-标签三元组）之间的Dice分数的箱线图。...在所有箱线图中，每个箱子显示分布的四分位数，中心为中位数，最小值为第一四分位数，最大值为第三四分位数。 须须延伸到最近四分位数之外2×四分位距（IQR）范围内的最远数据点。...每个箱形图显示分布的四分位数，其中心为中位数，最小值为第一四分位数，最大值为第三四分位数。 须线延伸至最近的四分位数外2×IQR范围内的最远数据点。 超出须线的数据点显示为异常值。...每个箱子显示分布的四分位数，其中心为中位数，最小值为第一四分位数，最大值为第三四分位数。 须触须延伸至最近四分位数2×IQR范围内的最远数据点。 超出触须的数据点显示为异常值。...对于推理阶段，我们为每个数据点仅使用一个提示，并使用原始描述作为提示。 我们比较了在推理阶段改变文本提示与基于原始描述使用固定提示之间的性能差异，未观察到显著的性能差异（补充图11）。
Matplotlib是当前用于数据可视化的最流行的Python包之一，本文主要介绍数据可视化分析工具：Matplotlib。...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。...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。...图5 直方图 箱形图 箱形图又称为盒须图、盒式图或箱线图，是一种用于显示一组数据分散情况的统计图，因形状如箱子而得名。它主要用于反映原始数据分布的特征，也可以进行多组数据分布特征的比较。
若此处指定多个对象，则在x轴指定数据标签上可以绘制多组数据，并且可以为它们指定不同绘图类型。 （二）折线图 折线图是用折线显示随某一变量（例如时间）而变化的连续数据的图例。...非常适用于显示在相等时间间隔下数据的趋势变化，尤其是那些趋势比单个数据点更重要、需要多个二维数据集的比较的场合。...在ECharts中给option对象series属性元素对象的type属性设置为“line”用于表示 ECharts 图表中的折线/面积图，折线/面积图是用折线将各个数据点标志连接起来的图表，在 ECharts...（四）散点图 散点图适用于显示若干数据系列中各数值之间的关系，类似xy轴，判断两变量之间是否存在某种关联。其优势在于处理数值的分布和数据点的分簇。...如果需要查看YouTube中每种视频的评论数和评分关系时可以使用散点图，并把散点半径设定为观看数量，如下图所示。可以看出似乎视频的观看数量多的不一定是评分高和评论数多的。
坐标轴是图表的基础，用于展示数据的分布情况；图例用于区分不同系列的数据；标题和标签则用于说明图表的主题和内容。...接下来，我们使用Seaborn来绘制一个箱线图。箱线图是一种用于展示数据分布情况的图形，它可以直观地展示数据的最大值、最小值、中位数、四分位数等信息。...当然，除了折线图和箱线图之外，还有许多其他类型的图形可以用于数据可视化，如柱状图、散点图、饼图等。每种图形都有其适用的场景和优缺点，需要根据具体的数据特征和需求来选择合适的图形类型。...使用pylab或pyplot绘图时一般过程为:首先读入数据,然后根据实际需要绘制折线图、散点图、柱状图、饼状图、雷达图或三维曲线和曲面,接下来设置轴和图形属性,最后显示或保存绘图结果。...折线图反映了一段时间内事物连续的动态变化规律,适用于描述一个变量随另一个变量变化的趋势,通常用于绘制连续数据,适合数据点较多的情况。
如果遇到X轴不是时间维的情况，建议用颜色区分每根柱子，改变用户对时间趋势的关注。 上图是英国足球联赛某个年度各队的赢球场数，X轴代表不同球队，Y轴代表赢球数。...二、折线图（Line Chart）数据 折线图适合二维的大数据集，尤其是那些趋势比单个数据点更重要的场合。 它还适合多个二维数据集的比较。...因为用户不善于判断面积大小，所以气泡图只适用不要求精确辨识第三维的场合。 如果为气泡加上不同颜色（或文字标签），气泡图就可用来表达四维数据。比如下图就是通过颜色，表示每个点的风力等级。...六、雷达图（Radar Chart） 雷达图适用于多维数据（四维以上），且每个维度必须可以排序（国籍就不可以排序）。但是，它有一个局限，就是数据点最多6个，否则无法辨别，因此适用场合有限。...七、总结 图表 维度 注意点 柱状图 二维 只需比较其中一维 折线图 二维 适用于较大的数据集 饼图 二维 只适用反映部分与整体的关系 散点图 二维或三维 有两个维度需要比较 气泡图 三维或四维 其中只有两维能精确辨识
一起了解下不同图表的使用场景、优劣势吧！ 柱状图 适用场景： 二维数据集（每个数据点包括两个值x和y），但只有一个维度需要比较，用于显示一段时间内的数据变化或显示各项之间的比较情况。...饼图、环图你喜欢那个呢，可以直接设置~ 雷达图 适用场景： 雷达图适用于多维数据（四维以上），一般用来表示某个数据字段的综合情况，数据点一般为6个左右，太多的话辨别起来有困难。...漏斗图 适用场景： 漏斗图适用于流程多的业务的流程分析，显示各流程的转化率。...优势：对于处理值的分布和数据点的分簇区域（通过设置横纵项的辅助线），散点图的表现方式都很理想。如果数据集中包含非常多的点，那么散点图便是最佳的图表类型。 劣势：在点状图中显示多个序列看起来非常混乱。...瀑布图 适用场景： 采用绝对值与相对值结合的方式，适用于表达数个特定数值之间的数量变化关系，最终展示一个累计的值。 优势：展示两个数据点之间的演变过程，还可展示数据的累积过程。
一起了解下不同图表的使用场景、优劣势吧！ 柱状图 适用场景： 二维数据集（每个数据点包括两个值x和y），但只有一个维度需要比较，用于显示一段时间内的数据变化或显示各项之间的比较情况。...饼图、环图你喜欢那个呢，可以直接设置~ 雷达图 适用场景： 雷达图适用于多维数据（四维以上），一般用来表示某个数据字段的综合情况，数据点一般为6个左右，太多的话辨别起来有困难。...漏斗图 适用场景： 漏斗图适用于流程多的业务的流程分析，显示各流程的转化率。...优势：对于处理值的分布和数据点的分簇区域（通过设置横纵项的辅助线），散点图的表现方式都很理想。如果数据集中包含非常多的点，那么散点图便是最佳的图表类型。 劣势：在点状图中显示多个序列看起来非常混乱。...瀑布图 适用场景： 采用绝对值与相对值结合的方式，适用于表达数个特定数值之间的数量变化关系，最终展示一个累计的值。 优势：展示两个数据点之间的演变过程，还可展示数据的累积过程。 ?
QCustomPlot介绍 QCustomPlot是一个基于Qt框架的开源图表绘制库，用于绘制各种类型的二维图表和科学数据可视化。...以下是一些QCustomPlot库的特点和功能： 1.多种图表类型：QCustomPlot支持绘制各种常见的二维图表类型，包括散点图、线图、柱状图、饼图、等值线图等。...你可以根据数据的特点选择合适的图表类型。 2.数据可视化：该库提供了丰富的功能来可视化科学数据。你可以通过绘制数据点、曲线、颜色映射和等值线等方式，直观地展示数据的分布、趋势和关联性。...你可以缩放、平移、选择数据点、显示工具提示等，以便用户对图表进行探索和分析。 4.定制选项：该库提供了丰富的定制选项，可以根据需要调整图表的外观和行为。...你可以设置轴的刻度、标签和范围，选择图例的位置和样式，自定义绘图元素的样式和颜色等。 5.轻量级和易于集成：QCustomPlot是一个轻量级的库，易于集成到现有的Qt应用程序中。
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