绘制包含3个变量和两个y轴的折线图(不同比例) - 腾讯云开发者社区

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。...发散调色板是两个连续调色板的组合，中间有一个中心值（通常为零）。通常，不同的调色板会传达正值和负值。确保颜色也符合“消极”和“积极”表现的概念。

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用好图表插件神器之先，先了解下最全的Excel图表的基本类型与选择

散点系列图表注解散点图也被称为“相关图”，是一种将两个变量分布在纵轴和横轴上，在它们的交叉位置绘制出点的图表，主要用于表示：两个变量的相关关系。...散点图的x和y轴都为与两个变量数值大小分别对应的数值轴。通过曲线或折线两种类型将散点数据连接起来，可以表示x轴变量随y轴变量数值的变化趋势。...柱形图系列注解柱形图是使用柱形高度表示第二个变量数值的图表，主要用于数值大小比较和时间序列数据的推移。x轴为第一个变量的文本格式，y轴为第二个变量的数值格式。...还包括可以反映累加效果的堆积面积图，反映比例的百分比堆积面积图，反映多数据系列的三维面积图等。折线图可以看成是面积图的面积填充部分设定为“无”的图表，主要表达时序数据的推移变化。...两者的x轴都为第一个变量的文本格式，y轴为第二个变量的数值格式。对于多数据系列的数据一般采用折线图表示，因为多系列面积图存在遮掩的缺陷。 4.

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使用Matplotlib创建基本图表的完全指南

')plt.xlabel('X 轴标签')plt.ylabel('Y 轴标签')# 显示图表plt.show()散点图散点图用于显示两个变量之间的关系。...('散点图示例')plt.xlabel('X 轴标签')plt.ylabel('Y 轴标签')# 显示图表plt.show()柱状图柱状图用于比较不同类别的数据。..., values)# 添加标题和标签plt.title('柱状图示例')plt.xlabel('类别')plt.ylabel('值')# 显示图表plt.show()饼图饼图用于显示各部分占总体的比例...Matplotlib 提供了子图功能，使得这一操作变得简单：# 创建一个包含两个子图的图表plt.figure(figsize=(10, 5))# 子图1plt.subplot(1, 2, 1)plt.plot...(x)# 创建折线图plt.plot(x, y)plt.title('使用数据集创建的折线图')plt.xlabel('X 轴标签')plt.ylabel('Y 轴标签')plt.show()绘制多系列数据有时候

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【Python篇】matplotlib超详细教程-由入门到精通（上篇）

坐标轴 (Axes)：图表中的数据区域，它可以包含多条曲线或数据点。曲线 (Line)：用来展示数据的线段。刻度 (Ticks)：坐标轴上显示的数据标记。...# 示例：为图表添加标题和坐标轴标签 plt.plot(x, y) # 添加标题 plt.title("简单的折线图") # 添加坐标轴标签 plt.xlabel("X轴") plt.ylabel(..."Y轴") # 显示图表 plt.show() 这里的方块是因为没有安装字体的缘故，在下一篇第六部分会讲到的第二部分：图表样式与修饰 2.1 修改图表样式我们可以通过设置不同的参数来修改图表的样式...# 绘制图表 plt.plot(x, y) # 设置坐标轴的范围 plt.xlim(0, 6) # X 轴的范围 plt.ylim(0, 30) # Y 轴的范围 # 设置 X 轴和 Y 轴的刻度...示例：绘制多条折线假设我们有两个产品的销售数据，并想在同一个图表中展示。

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【深度学习】 Python 和 NumPy 系列教程（十三）：Matplotlib详解：1、2d绘图（上）：折线图、散点图、柱状图、直方图、饼图

折线图（Line Plot）用于显示连续数据的趋势和变化 import matplotlib.pyplot as plt x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [2, 4..., 6, 8, 10] # 绘制折线图 plt.plot(x, y) # 添加标题和标签 plt.title("折线图示例") plt.xlabel("X轴") plt.ylabel("Y轴")...散点图（Scatter Plot）用于显示两个变量之间的关系和分布 import matplotlib.pyplot as plt x = [1, 2, 3, 4, 5]...y = [2, 4, 6, 8, 10] # 绘制散点图 plt.scatter(x, y) # 添加标题和标签 plt.title("散点图示例") plt.xlabel("X轴") plt.ylabel...[10, 15, 7, 12, 9] # 绘制柱状图 plt.bar(x, y) # 添加标题和标签 plt.title("柱状图示例") plt.xlabel("X轴") plt.ylabel(

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Origin2018安装与使用（整理中）

绘制双Y轴图 6.1 绘制双Y轴图 6.2 在现有图层上添加新图层 1. origin下载安装 Origin 2018(32/64位)下载地址：链接：https://pan.baidu.com/s/...打开设置->选项->页面->复制页面设置->比例，调为100% 双击图形空白位置，显示->固定因子，设置为1 工具->系统变量，设置ems变量值为0 4....折线图 1.导入数据； 2.绘图→2D折线图； 3.双击坐标轴→更改水平刻度线标签； 4.点击轴线和刻度线→上轴、右轴中主刻度和次刻度样式均设置无； 5.在网格垂直线里面设置主网格线和次网格线；...导出参考网址：如何使用Origin绘制折线图-百度经验接下来，介绍一下绘图过程中常见的一些问题。...绘制双Y轴图这里介绍一下绘制双Y轴图的两种方法： 6.1 绘制双Y轴图 Origin:如何使用Origin画双Y轴图 6.2 在现有图层上添加新图层右击空白处，新图层->右-Y轴（关联x轴的刻度和尺寸

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五分钟入门数据可视化

主要的可视化视图比较：比较数据间各类别的关系，或者是它们随着时间的变化趋势，比如折线图；联系：查看两个或两个以上变量之间的关系，比如散点图；构成：每个部分占整体的百分比，或者是随着时间的百分比变化...多变量可视化视图：可以让一张图同时查看两个以上的变量，比如“身高”和“年龄”，你可以理解是同一个人的两个参数，这样在同一张图中可以看到每个人的“身高”和“年龄”的取值，从而分析出这两个变量之前是否存在某种联系...针对离散变量我们可以使用常见的条形图和饼图完成数据的可视化工作，那么，针对数值型变量，我们也有很多可视化的方法，例如箱线图、直方图、折线图、面积图、散点图等等。...x、y 是坐标，marker 代表了标记的符号。比如“x”、“>”或者“o”。选择不同的 marker，呈现出来的符号样式也会不同(就是以指定的符号当成点画图)，你可以自己试一下。...seaborn 如果要修改X和Y轴的参数需要这样写代码 df中的参数名字和lineplot中的参数的一一对应的，同时lineplot中的year就是x轴的名字，money就是y轴的名字 df = pd.DataFrame

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【数据可视化】Echarts最常用图表

柱状图的核心思想是对比，常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。柱状图的适用场合是二维数据集（每个数据点包括两个值x和y），但只有一个维度需要比较。...一张图表一般包含用于显示数据的网格区域、x坐标轴、y坐标轴（包括坐标轴标签、坐标轴刻度、坐标轴名称、坐标轴分隔线、坐标轴箭头）、主/副标题、图例、数据标签等组件。...为了更直观地查看商品销售数据和名胜风景区的门票价格数据，需要在ECharts中绘制不同的折线图进行展示，如标准折线图、堆积面积图、堆积折线图和堆积面积折线图。...由图可知，图形为标准的折线图，其中只包含一条折线、数据网格、标题、图例、x轴、y轴，图表非常简洁。...与折线图不同的是，阶梯图是使用间歇型跳跃的方式显示一种无规律数据的变化，用于显示某变量随时间的变化模式是上升还是下降。

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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、饼图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的可视化图表在下面的案例中...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...points',figsize=(14,8),fontsize = 16) 修改x轴 y轴标签字体上图显示了价格和评分之间有一定的相关性：也就是说，价格较高的葡萄酒通常得分更高。...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...：通过透视表找到每种葡萄酒中，不同评分的数量：从上面的数据中看出，行列分别表示一个类别变量（评分，葡萄酒类别），行列交叉点表示计数，这类数据很适合用堆叠图展示折线图在双变量可视化时，仍然非常有效

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我的Python分析成长之路10

2.如果从某一个点或者某几个点偏离大多数点，则这些点就是离群值，从而分析这些离群值是否在建模分析中产生很大的关系。散点图通过散点的疏密程度和变化趋势表示两个特征的数量关系。　　　　..."kde",{“plot_kws”:0.2}) 可以支持在对角线上放置每个变量的直方图或密度估计图　　　　4.折线图　　　　折线图是一种将数据点按照顺序连接起来的图形。...查看因变量y随自变量x改变的趋势，最适合于显示随时间而变化的连续数据. 　　　　　　　...plt.plot() 5.饼图　　　　　　　　饼图是将各项大小与各项总和的比例显示在一张“饼”上，以“饼”的大小确定所占的比例。　　　　　　　　...　　　　　　　　autupct:指定数值的显示方式　　　　6.箱型图　　　　　　　　箱型图也称箱须图，其绘制需要常用的统计量，能提供有关数据位置和分散情况的关键信息，尤其在比较不同特征时，更可表现其分散程度

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图表解析系列之柱状图

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。...图片双轴图（组合图）双轴图的指标分为左侧指标和右侧指标，对应的坐标轴分别为坐标 Y 轴的左轴（主轴）和右轴（副轴）。...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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【Python数据分析与可视化】：使用【Matplotlib】实现销售数据的全面分析 ——【Matplotlib】数模学习

数据准备：创建两个列表x和y，分别表示横轴和纵轴的数据点。创建图形：使用plt.plot(x, y)方法绘制折线图。plot方法的第一个参数是x轴数据，第二个参数是y轴数据。...数据准备：创建三个列表x、y1和y2，分别表示两个子图的x轴和y轴数据。创建子图：使用plt.subplots方法创建一个包含两个子图的图形。...创建散点图散点图用于显示两个变量之间的关系。...数据准备：创建两个列表x和y，分别表示横轴和纵轴的数据点。创建图形：使用plt.plot(x, y)方法绘制折线图。...我们将分析一个虚构的数据集，该数据集包含某家公司在不同月份的销售数据，并展示如何绘制折线图、柱状图、散点图、直方图和组合图。

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matplotlib相关图形绘制(一)

作用绘制X轴、Y轴平行线，主要用来做对比参考。...2、绘制折线图 1）作用折线图用于显示随时间或有序类别而变化的趋势。折线图其实是由多个点连接在一起得到了，当点足够多的时候，折线图就变成了平滑的曲线。...② 绘制多个点当只传入一组数据的时候，那么每个元素的下标相当于X轴横坐标，这一组数据中的每个值相当于Y轴的纵坐标。当传入两组数据，第一组数据相当于X轴横坐标，第二组数据相当于Y轴的纵坐标。...3、绘制柱形图 1）作用柱形图又叫条形图、柱状图，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。...4、绘制不同饮料类型的帕累托图 1）演示说明 ① 绘制不同类型饮料的帕累托图 plt.figure(dpi=100) x = np.array([1,2,3,4,5]) y1 = np.array([6,10,11,8,15

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Matplotlib可视化没那么难：7种常用图表最全绘制攻略来了！

：x轴名称 plt.ylabel：y轴名称 plt.xlim：x轴的范围 plt.ylim：y轴范围 plt.xticks：第一个参数为范围，数组类型；第二个参数是标签，第三个是控制标签 plt.yticks...散点图表示因变量随自变量而变化的大致趋势，据此可以选择合适的函数对数据点进行拟合。在广告数据分析中，我们通常会根据散点图来分析两个变量之间的数据分布关系。散点图的主要参数及其说明如下。...▲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。...x：数据源 labels：(每一块)饼图外侧显示的说明文字 explode：(每一块)离开中心距离 startangle：起始绘制角度,默认图是从x轴正方向逆时针画起,如设定=90则从y轴正方向画起 shadow...：控制饼图半径，默认值为1 textprops：设置标签（labels）和比例文字的格式；字典类型，可选参数，默认值为：None。

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助力数据可视化的 20 个指导方法

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....7.避免混淆双轴通常，为了节省可视化空间，当有两个具有相同度量但不同量级的数据系列时，您可能倾向于使用双轴图表。这些图表不仅难以阅读，而且还以完全误导的方式代表了 2 个数据系列之间的比较。...一个连续调色板最适合需要被放置在一个特定的顺序数值变量。使用色调或亮度或两者的组合，您可以创建一个连续的颜色集。发散调色板是两个顺序调色板在中间（通常为零）的中心值的组合。

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数据分析入门系列教程-常用图表

常用的可视化图表我们常用的图表其实也有很多，比如说文本表格，条形图，饼图等等。下面我就来简单介绍10种常见的图表散点图散点图一般是两个变量的二维图表，很适合展示两个变量之间的关系。...饼图饼图可以很好的呈现每类数据所占总数据的比例情况热力图热力图是把数据用矩阵表示的形式，不同数据颜色不同，可以通过颜色直观的判断某个位置上的数值情况雷达图可以很好的显示一对多的关系，比如王者荣耀中的对局信息...：饼图分布关注变量的分布情况，例如：直方图下面有两张图片，很好的概括了不同情况下，该如何选择合适的图表 ?...折线图 matplotlib 实现折线图 matplotlib.pyplot.plot(x, y) x，y：分别是横纵坐标，x 需要是按照大小排序的数组 seaborn 实现折线图 seaborn.lineplot...seaborn 实现条形图 seaborn.barplot(x=None, y=None, hue=None, data=None) x，y，hue：分别是两个坐标轴的名称和图例名称 data：传入的数据

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python---数据可视化篇

data["sum"]为y轴的值，将颜色设置为"orange"，"o"作为标记点的样式 # "每月总销量"作为图例，绘制折线图 plt.plot(data["month"],data["sum"],color...plt.show() 导入模块读取文件内容设置字体 scatter函数用来绘制散点图 xlabel和ylabel分别表示的就是横纵坐标 8.双y轴叠加图实际上这个图像需要我们的两个因变量都和这个自变量...y轴 plt.twinx() # TODO 使用plt.plot()函数 # 以data["month"]为x轴的值，data["CVR"]为y轴的值 # 绘制转化率的折线图 plt.plot(data...["month"],data["CVR"]) # 使用plt.show()函数显示图像 plt.show() bar绘制柱状图，plot绘制折线图； twinx用来增加一个y轴；我们在一个图里面绘制两个图像...函数用来绘制子图，前面的两个参数表示的是这个子图的行数和列数，第三个参数表示的就是这个子图位于那一个顺序上面； xticks(rotation=90)这个是为了旋转我们的x轴说明文字的位置，不让我们的下面的子图遮挡

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seaborn可视化绘图

多变量可视化和网格绘图：Seaborn支持多变量数据的可视化，并且可以轻松地在单个图表中绘制多个变量，以便比较和分析。...它包含了测试者、时间点、事件、刺激类型、大脑区域和信号等信息。这个数据集可以帮助我们了解大脑在不同刺激和时间点下的活动模式。...hue="event", style="event", height=4,# 高度 aspect=0.7, # x-y轴的比例...（KDE）Penguins数据集是一个常用于数据科学和机器学习领域的数据集，它包含了对南极洲不同地区生活的企鹅种群的研究数据。...图In 29:sns.displot(data=penguins,x="bill_length_mm",kde=True)plt.show()5、绘制两个变量的关系图：仅用于直方图和KDEsIn 30:

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Matplotlib入门

简单图形.png 4.利用Matplotlib绘制常见图表 4.1 绘制折线图plt.plot 注意：解决编码问题和导入库的3行代码在后面的代码中不再重复添加，以免冗余。...直方图.png 4.5 绘制饼图plt.pie 适用场景：显示各项的大小与各项总和的比例。适用于简单的占比比例图，在不要求数据精细的情况适用。...饼图.png 4.6 绘制散点图plt.scatter 使用场景：显示若干数据系列中各数值的变化，类似XY轴、判断变量之间是否存在某种关联。...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。...image.png 将y轴的4个值的列表赋值给data变量将[0,1,2,3]这个列表赋值给x_bar变量 params变量是plt.bar方法中所有参数封装成的字典代码第10-13行的作用是给图片添加字

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原来使用 Pandas 绘制图表也这么惊艳

，开始吧折线图 plot 默认图就是折线图，它在 x 轴上绘制索引，在 y 轴上绘制 DataFrame 中的其他数字列。...让我们绘制一个折线图，看看微软在过去 12 个月的表现如何： df.plot(y='MSFT', figsize=(9,6)) Output: figsize 参数接受两个参数，以英寸为单位的宽度和高度...宽度和高度的默认值分别为 6.4 和 4.8。通过提供列名列表并将其分配给 y 轴，我们可以从数据中绘制多条线。...df.plot(kind='box', vert=False, figsize=(9,6)) Output: 面积图面积图是折线图的扩展，它用颜色填充折线图和 x 轴之间的区域。...='%.f', subplots=True, figsize=(14,8)) Output: 散点图散点图在 x 和 y 轴上绘制数据点以显示两个变量之间的相关性。

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