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玩转数据地图系列之——地图上迷你条形图

一周前更新了一篇数据地图上气泡散点图内容,不知怎地,这段时间就是跟地图死磕上了,今天还是数据地图,不过是在数据地图上呈现条形图、柱形。...可是到目前为止我还没有发现支持对应坐标位置条形图、柱形,这一篇是参考了知乎上大神提供思路。...ggplot现有图层图形中是没有直接根据点坐标生成条形图、柱形,所以这里我们只能曲线救国,使用线条和误差线来进行模拟。...接下来我们来对已经塑造好双柱条形图进行美化操作, windowsFonts(myFont = windowsFont("微软雅黑")) ggplot()+ geom_polygon(aes(x=long...其实如果能换个思路,使用geom_errorh函数,想必一定了以做出横向条形图

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R画带ErrorBar分组条形图

R画带ErrorBar分组条形图 本文介绍了如何用R画出带error bar分组条形图。 笔者近期画了一张带error bar分组条形图,将相关代码分享一下。...本文旨在给出一种利用R对生物学重复数据画带error bar分组条形图方法。 所用数据是模拟生成:分成三个组,每个组进行了若干次生物学重复;测量是3种基因表达量。...第一种实现方法:aggregate计算数据 # 导入数据 setwd("E:/") df <- read.csv("gene_exp.csv", header=T) # 可以在这里改列名,这些列名就是最终图上...第二种实现方法:dplyr包计算数据 # 导入数据 setwd("E:/") df <- read.csv("gene_exp.csv", header=T) # 可以在这里改列名,这些列名就是最终图上...<- read.csv("gene_exp.csv", header=T) # 可以在这里改列名,这些列名就是最终图上X轴标签名。

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《复联3》豆瓣评分教会你正确使用条形图、饼、漏斗模型

而统计就是帮我们把这些抽象关系,变成具体可以看到东西,来传递给我们听众。换句话说,统计图上图形,表现就是数据之间关系。而做这种最基本统计,恰好表现了三种最常用也最基本逻辑关系。...由此,也可以得出以下这些在使用统计过程中比较常见错误,包括: 条形图长度来表现趋势或者占比 面积表示数量大小或比较 折线图纵坐标表示数量大小或比较 …… ?...条形图 首先要说,就是前面提到条形图(Bar Chart)和“柱状区别。一般条形图。与条形图有些相似的一种,叫作直方图(Histogram Chart)。...而“柱状称呼,有时指的是条形图,有时指又是直方图,很容易混淆。 ? ▲条形图样例 ? ▲直方图样例 条形图表现是数量关系,是数据之间比较。条形图中每个条形长短,表现是数据大小。...因此,条形图是通过一组条形中每一个条形长度,来判断各组数据之间数量关系。 2. 饼 饼图表现是总分关系。也就是说一组数据中,每个数据占总体比例。

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娱乐圈排行榜动态条形图绘制

一、先看下绘制好动态条形图 ?...1 娱乐圈男明星排行榜动态条形图 数据来源:123粉丝网 1是第500期(截止2019年7月6日)到538期(截止2020年3月28日)数据绘制动态条形图。...pandas as pd from pandas import concat import os os.chdir(r"F:\微信公众号\Python\21.娱乐圈排行榜\2.绘制动条形图")...); value_counts(): 统计男演员在前10名中出现次数; :颜色分配是绘制动态条形图关键,本文按照在前10名中出现次数分配颜色,出现次数越多,给颜色越深,标注颜色并无其它含义。...:该代码只是在绘制单个条形图代码基础上,循环把所有每隔一个很短时间展示出来,给人一种动效果。 本文是本人使用matplotlib库进行绘图得到结果,如有问题请指正。

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原来使用 Pandas 绘制图表也这么惊艳

默认情况下显示图例图例,但是我们可以将 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,我们将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...,这些条形图代表不同组,结果条高度显示了组组合结果。...直方图 直方图是一种表示数值数据分布条形图,其中 x 轴表示 bin 范围,而 y 轴表示某个区间内数据频率。

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强大高颜iOS图表框架AAChartKit,支持柱状条形图、折线图、曲线图...

支持柱状条形图、折线图 、曲线图、折线填充 、曲线填充、雷达、极地图、扇形、气泡、散点图、区域范围、柱形范围、面积范围、面积范围均线图、直方折线图、直方折线填充、箱线图、瀑布、...chart - 折线图 [IMG_1867.JPG] column chart - 柱状 [IMG_1873.JPG]  bar chart - 条形图 [IMG_1880.JPG] special...(设置后就不用自己再手动去写渐变色字典,相当于是设置渐变色一个快捷方式,当然了,如果需要细致地自定义渐变色效果,还是需要自己手动配置渐变颜色字典内容,具体方法参见图表示例中`颜色渐变条形图`示例代码...(可用于设置头部形状,仅对条形图,柱状有效) AAPropStatementAndPropSetFuncStatement(strong, AAChartModel, NSNumber *, markerRadius...条形图、扇形、散点图、气泡等部分图形有效 支持使用CocoaPods 导入 支持使用Carthage 导入 支持横屏(全屏)效果 支持自由设置图形渲染动画 支持用户自由配置AAOptions模型对象属性

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数据导入与预处理-拓展-pandas可视化

条形图 2.1 单行垂直/水平条形图 2.2 多行条形图 3. 直方图 3.1 生成数据 3.2 透明度/刻度/堆叠直方图 3.3 拆分子 4....# 绘制 df 第一列折线图 df['A'].plot() plt.show() 输出为: 1.3 绘制多列折线图 df 四列分别放在四个图上 # 折线图| # 将 df 四列分别放在四个图上...条形图 2.1 单行垂直/水平条形图 单行垂直/水平条形图 生成数据: # 生成数据 df2 = pd.DataFrame(np.random.rand(10, 4), columns=["a", "...b", "c", "d"]) df2 输出为: # kind = 'bar'表示垂直,若kind = 'barh'表示为水平 # 重新生成数据,并对使用条形图可视化 df2 第 3 行 df2....总结 关于pandas可视化用法还有很多,这里不再拓展,但还是建议使用matplotlib,seaborn等库完成绘图。

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Pandas-25.可视化

Pandas-25.可视化 matplotlib库plot()方法实现简单可视化 df = pd.DataFrame(np.random.randn(10,4),index=pd.date_range...默认绘图 日期类索引,可以gct.autofmt_xdate()来格式化x轴 x和y关键字来绘制一列和另一列 默认折线图,可以kind参数指定以下图形: bar或者barh - 条形图 `hist...- 直方图 box - 盒型 area - 面积 scatter - 散点图 条形图 有直接bar方法绘制条形图 指定stacked=True为堆积条形图 barh()方法绘制水平条形图...直方图 有hist()方法直接绘制直方图 bins参数指定柱数 在DataFrame上调用分别为每列绘制不同直方图 在DataFrameplot上调用会在一个图上绘制整个DataFrame 箱形...df.plot.box()或者df.boxplot()来绘制箱型 面积 df.plot.area()绘制面积 散点图 df.plot.scatter()方法绘制散点图 饼状 df.plot.pie

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(七)Python绘图基础:Matplotlib绘图

目录 Matplotlib绘图 折线图 绘制一组数据 绘制多组数据 散点图(scatter) 条形图(竖) 条形图(横) 饼 Matplotlib属性 保存图片 色彩和样式 文字 其他属性 绘制...# 绘制横条形图 plt.savefig('E:\截图\绘图\huitu2.jpg') plt.show()  运行结果如下所示: 饼 代码如下所示: import matplotlib.pyplot...、横坐标的标签和纵坐标的标签,还可以将数轴上数字文字来表示。...as plt x = np.linspace(-np.pi, np.pi, 300) fig, (ax0, ax1) = plt.subplots(2, 1) # 指定子是2行1列,函数第一个返回对象本身...,第二个返回是各 # 后续绘图可以直接使用对象plot()方法来实现 ax0.plot(x, np.sin(x), color='r') ax0.set_title('subplot1')

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安利 5 个拍案叫绝 Matplotlib 骚操作!

Span Selector可以通过鼠标框选,方便地查看选定区域最大和最小。 下面是代码,首先创建一个基本折线图作为例子。...Broken Barh Broken水平条形图是不连续具有间隙,它可用于数据相差很大情况下,例如,包含极端温度范围数据集。...在这种情况下,Broken水平条形图非常合适,因为它们可以同时绘制最大和最小范围。 python模块matplotlib.broken_barh()用于绘制Broken水平条形图。...Table Demo Matplotlib表格功能也是可以在图中显示表格。当我们希望以条形图形式快速查看表格中时,这特别方便。表格可以放置在图表顶部,底部或侧面。...as pd df = pd.read_csv('income.csv') im = image.imread('Lebron_James.jpeg') # Image pandas过滤掉仅由勒布朗组成数据

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Pandas绘图功能

目录 柱状 箱线图 密度 条形图 散点图 折线图 保存绘图 总结 可视化是用来探索性数据分析最强大工具之一。Pandas库包含基本绘图功能,可以让你创建各种绘图。...柱状 柱状是一个单变量(注意区分柱状条形图),它将一个数值变量分组到各个数值单元中,并显示每个单元中观察数量。直方图是了解数值变量分布一种有用工具。...从图上我们可以看到钻石重量分布是十分倾斜:大多数钻石大约1克拉及以下,但也有极少量极端。...条形图 条形图是直观显示分类变量计数图形,df.plot(kind="bar"): carat_table = pd.crosstab(index=diamonds["clarity"], columns...可以使用二维表格创建堆积条形图

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Pandas数据可视化

单变量可视化, 包括条形图、折线图、直方图、饼等 数据使用葡萄酒评论数据集,来自葡萄酒爱好者杂志,包含10个字段,150929行,每一行代表一款葡萄酒 加载数据 条形图是最简单最常用可视化图表 在下面的案例中... 也可以折算成比例, 计算加利福尼亚葡萄酒占总数百分比 : 条形图(柱状)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 : 柱状和折线图区别 柱状:简单直观,很容易根据柱子长短看出大小...,易于比较各组数据之间差别 折线图: 易于比较各组数据之间差别; 能比较多组数据在同一个维度上趋势; 每张图上不适合展示太多折线  面积就是在折线图基础上,把折线下面的面积填充颜色 : 直方图...  直方图看起来很像条形图, 直方图是一种特殊条形图,它可以将数据分成均匀间隔,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,柱状柱子宽度没有意义 直方图缺点:将数据分成均匀间隔区间

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羡慕 Excel 高级选择与文本框颜色呈现?Pandas 也可以拥有!! ⛵

内容覆盖 图片 本篇后续内容覆盖以下高级功能: 突出缺失 突出显示每行/列中最大(或最小) 突出显示范围内 绘制柱内条形图 使用颜色渐变突出显示 组合显示设置功能 注意:强烈建议大家使用最新版本...我们可不可以把这种呈现引入到 Pandas 中呢?当然可以!! 以条形图为例。...通过 dataframe.style.bar() 可以创建条形图,更直观地显示数值大小,如下图所示,红色柱子长度对应单元格内数值大小。...# 绘制柱内内条形图 df_pivoted.style.bar() 图片 当然也可以自定义条形图颜色和大小!如下图所示,设定了颜色和宽高等参数。...# 绘制柱内内条形图 df_pivoted.style.bar(color='lightblue',height=70,width=70) 图片 ⑤ 使用颜色渐变突出显示 我们还可以颜色渐变来突出显示整个列

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7 款 Python 数据图表工具比较

如果你想更深入做一些统计方面的工作的话,seaborn 也不失为一个很好库。 条形图 柱状也虽然很好,但是有时候我们会需要航空公司平均路线长度。...这时候我们可以使用条形图--每条航线都会有一个单独状态条,显示航空公司航线平均长度。从中我们可以看出哪家是国内航空公司哪家是国际航空公司。...然后我们调用pandasaggregate函数来获取航空公司数据框架中长度列均值,然后把每个获取到重组到一个新数据模型里。... output_notebook 创建背景虚化,在 iPython notebook 里画出。然后,使用数据帧和特定序列制作条形图。最后,显示功能会显示出该。...然后我们可以在 Pygal 水平条形图里把每一个都绘成条形图: ? 首先,我们创建一个空。然后,我们添加元素,包括标题和条形图。每个条形图通过百分比值(最大是100)显示出该类路由使用频率。

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Python中最常用 14 种数据可视化类型概念与代码

本文总结介绍了多种可视化及其适合使用场景,并同时展示使用了常用绘图包(plotly、 seaborn 和 matplotlib )绘制这些代码。 条形图 条形图矩形条显示分类数据图形。...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。 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。...分组条形图 当数据集具有需要在图形上可视化组时,将使用分组条形图。...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。...中位数(小提琴图上一个白点) 四分位数范围(小提琴中心黑色条)。 较低/较高相邻(黑色条形图)--分别定义为第一四分位数-1.5 IQR和第三四分位数+1.5 IQR。

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比较(一)利用python绘制条形图

比较(一)利用python绘制条形图 条形图(Barplot)简介 条形图主要用来比较不同类别间数据差异,一条轴表示类别,另一条则表示对应数值度量。...total_bill(即吸烟者条形图在上面) bar2 = sns.barplot(x='day', y='total_bill', bottom=non_smoker_df['total_bill'...total_bill(即吸烟者条形图在上面) bar2 = sns.barplot(x='day', y='percent', bottom=non_smoker_df['percent'], data...绘制多样化条形图 pandas主要利用barh绘制条形图,可以通过pandas.DataFrame.plot.barh[3]了解更多用法 修改参数 import matplotlib as mpl import...、matplotlibbar和pandasbar快速绘制条形图,并通过修改参数或者辅以其他绘图知识自定义各种各样条形图来适应相关使用场景。

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数据可视化:认识Matplotlib

通过 Matplotlib,我们可以仅需要写几行代码,就可以生成绘图,直方图,功率谱,条形图,错误,散点图等,方便数据展示。...fc:全写为facecolor,长条形颜色 ec:全写为edgecolor,长条形边框颜色 条形图 在之前小节中得到了高分电影上映年份TOP,现在我们就将此数据做成可视化条形图。...获得纵(y)坐标数据 y = series.values.tolist() ax = plt.bar(x, y, width=0.4) # 添加横坐标显示 plt.xticks(x, x) # 在每个条形图上方显示数值...: 横坐标(序列) height:纵坐标(系列) width:条形图宽度,默认是0.8,可以根据实际大小设置,以更加美观 bottom:用于绘制堆叠条形图,默认为None align:x轴刻度标签对齐方式...: x:饼百分比数据 labels:设置饼图中各个部分标签 autopct:设置百分比信息字符串格式化方式,默认为None,不显示百分比 shadow:设置饼阴影,使得看上去有立体感,默认

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Matplotlib如何绘制多个子

如何绘制多个子图表?这次写个小短文来讲一讲。 fig和axis区别? 相信不少小伙伴一开始都是直接plt.plot来绘图,非常简单,但这是偷懒做法,不建议大家这样。...fig相当于是一个大画布,ax相当于是小,一个画布可以有一个或多个子。 单个图表任何操作都是在axes对象上进行,包括坐标轴、刻度、图例等。 具体怎么,下面讲到。...对应有pltsubplot和figureadd_subplot方法,参数可以是一个三位数字(例如111),也可以是一个数组(例如[1,1,1]),3个数字分别代表: 总行数 总列数 图位置...(x=[15,30,45,10],labels=list('ABCD'),autopct='%.0f',explode=[0,0.05,0,0]) # 画第4个条形图 plt.subplot(224...(0,10), np.random.rand(10)) # 画第3个条形图 # 前面的两个占了221和222位置,如果想在下面只放一个,得把前两个当成一列,即2行1列第2个位置 plt.subplot

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