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R语言绘图之ggplot2

，由斜率和截距指定 geom_area 面积图（即连续的条形图） geom_bar 条形图 geom_bin2d 二维封箱的热图 geom_blank 空的几何对象，什么也不画 geom_boxplot...分割数据，然后绘制直方图 stat_bin2d 二维密度图，用矩阵表示 stat_binhex 二维密度图，用六边形表示 stat_boxplot 绘制带触须的箱线图 stat_contour 绘制三维数据的等高线图...，来自colorbrewer.org网站展示的颜色标度 scale_continuous 连续标度 scale_data 日期 scale_datetime 日期和时间 scale_discrete 离散值...，需要用到统计变换 annotate：添加注释 #由于设置的文本会覆盖原来的图中对应的位置，可以改变文本的透明度或者颜色例：annotate(geom='text')会向图形添加一个单独的文本对象 annotate...使用xlim()和ylim()来设置连续型坐标轴的最小值和最大值 coord_cartesian(xlim=c(0,100),ylim=c(0,100)) guides：调整所有的text。

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Python可视化库Matplotlib绘图入门详解

流量图我们可以使用streamplot（）函数绘制矢量的流线。我们还可以映射不同参数的颜色和宽度，例如速度、时间等。条形图我们可以使用bar（）函数制作具有很多自定义功能的条形图。...上面的输出看起来并不吸引人，我们也可以为图中的每行使用不同的颜色。...前面的所有示例都是关于在一个图中进行绘制。在同一图中绘制多个图怎么办？您可以借助Python pyplot的subplot（）函数在同一图中生成多个图。...轴范围 ? 可以分别使用pyplot的xlim（）和ylim（）函数来设置x和y轴的范围或限制。...同样，要限制y轴坐标，可以用下面这个代码行： plt.ylim（[0,160]）输出将是： ? ? 标签轴 ? 可以使用pyplot的xlabel（）和ylabel（）函数创建x和y轴的标签。

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总结了50个最有价值的数据可视化图表

因此，点的大小越大，其周围的点的集中度越高。 6. 边缘直方图（Marginal Histogram）边缘直方图具有沿 X 和 Y 轴变量的直方图。...然而，与发散型条形图（Diverging Bars）相比，条的缺失减少了组之间的对比度和差异。 13....直方密度线图（Density Curves with Histogram）带有直方图的密度曲线汇集了两个图所传达的集体信息，因此您可以将它们放在一个图中而不是两个图中。 24....每条垂直线（在自相关图上）表示系列与滞后 0 之间的滞后之间的相关性。图中的蓝色阴影区域是显着性水平。那些位于蓝线之上的滞后是显着的滞后。那么如何解读呢?...此图使用“谋杀”和“攻击”列作为 X 和 Y 轴。或者，您可以将第一个到主要组件用作 X 轴和 Y 轴。 49.

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50个最有价值的数据可视化图表（推荐收藏）

因此，点的大小越大，其周围的点的集中度越高。 ? 6. 边缘直方图（Marginal Histogram）边缘直方图具有沿 X 和 Y 轴变量的直方图。...然而，与发散型条形图（Diverging Bars）相比，条的缺失减少了组之间的对比度和差异。 ? 13....直方密度线图（Density Curves with Histogram）带有直方图的密度曲线汇集了两个图所传达的集体信息，因此您可以将它们放在一个图中而不是两个图中。 ? 24....每条垂直线（在自相关图上）表示系列与滞后 0 之间的滞后之间的相关性。图中的蓝色阴影区域是显着性水平。那些位于蓝线之上的滞后是显着的滞后。那么如何解读呢?...此图使用“谋杀”和“攻击”列作为 X 和 Y 轴。或者，您可以将第一个到主要组件用作 X 轴和 Y 轴。 ? 49.

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50 个数据可视化图表

因此，点的大小越大，其周围的点的集中度越高。 6. 边缘直方图（Marginal Histogram）边缘直方图具有沿 X 和 Y 轴变量的直方图。...然而，与发散型条形图（Diverging Bars）相比，条的缺失减少了组之间的对比度和差异。 13....直方密度线图（Density Curves with Histogram）带有直方图的密度曲线汇集了两个图所传达的集体信息，因此您可以将它们放在一个图中而不是两个图中。 24....每条垂直线（在自相关图上）表示系列与滞后 0 之间的滞后之间的相关性。图中的蓝色阴影区域是显着性水平。那些位于蓝线之上的滞后是显着的滞后。那么如何解读呢?...此图使用“谋杀”和“攻击”列作为 X 和 Y 轴。或者，您可以将第一个到主要组件用作 X 轴和 Y 轴。 49.

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这些条形图的用法您都知道吗？

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。...：用于设置条形图的其他属性信息，如统一的边框色、填充色、透明度等； width：用于设置条形图的宽度，默认为0.9的比例； binwidth：该参数在条形图中已不再使用，但可以使用在绘制直方图的geom_histogram...(data = df, # 指定绘图数据 # 指定x轴和y轴的变量 mapping = aes(x = Province, y = GDP)) + # 绘制条形图...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。..., fill = fengli) # 指定x轴变量和填充色变量 ) + geom_bar(stat = 'count' # 需对明细数据中的离散变量作频数统计 ) +

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50种常见Matplotlib科研论文绘图合集！赶紧收藏~~

6、边缘直方图（Marginal Histogram）边缘直方图具有沿 X 和 Y 轴变量的直方图。这用于可视化 X 和 Y 之间的关系以及单独的 X 和 Y 的单变量分布。...然而，与发散型条形图（Diverging Bars）相比，条的缺失减少了组之间的对比度和差异。...23、直方密度线图（Density Curves with Histogram）带有直方图的密度曲线汇集了两个图所传达的集体信息，因此您可以将它们放在一个图中而不是两个图中。...每条垂直线（在自相关图上）表示系列与滞后0之间的滞后之间的相关性。图中的蓝色阴影区域是显着性水平。那些位于蓝线之上的滞后是显着的滞后。...此图使用“谋杀”和“攻击”列作为X和Y轴。或者，您可以将第一个到主要组件用作X轴和Y轴。

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R语言︱画图

#画好需要关闭 3、箱型图 #箱型图 boxplot(x~y,data=iris) #依据y分类，求得x的箱型图 4、条形图 #条形图 barplot(x,beside=T,col=rainbow)...#beside=T代表邻接条形图，F代表堆砌 5、直方图 #直方图 hist(iris$Petal.Width,freg=F) #freg=F,概率=频率/组距（离散概率密度特有的公式），当组距为1时...dishdata[,3]) } 先做一个直方图，然后把数据，以点的形式加入直方图中...mtext右边坐标轴的名称，text给出本文。...另外一个含有画图单位对应值的参数v (一个和legend 长度一致的向量)是必须给定的： legend(x,y,fill=v,col=v,lty=v, lwd=v,pch=v) #legend(

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五分钟入门数据可视化

离散变量和连续变量：离散变量是指其数值只能用自然数或整数单位计算的则为离散变量. 例如,企业个数,职工人数,设备台数等,只能按计量单位数计数,这种变量的数值一般用计数方法取得....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。...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...seaborn 条形图条形图可以帮我们查看类别的特征。在条形图中，长条形的长度表示类别的频数，宽度表示类别。...seaborn 箱型图：它可以帮我们分析出数据的差异性、离散程度和异常值等。

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独家 | 手把手教数据可视化工具Tableau

如果将从度量转换为维度的字段放在功能区上，则该字段会生成标题（而不是轴）。 1.5 维度和详细级别将维度添加到“行”或“列”时，视图中标记的数量会增加。...Tableau 假定这些值是连续的。当您将连续字段放在“行”或“列”上时，Tableau 会显示一个轴。轴是一个显示最小值和最大值之间的值的度量线，标尺和模拟温度计是显示轴的物品的例子。...在右侧的视图中，已通过在“列”功能区上单击“Quantity”（数量）并选择“离散”对视图进行了进一步修改。现在视图的底部显示标题，而不是轴。...转换日期字段您可以在离散和连续之间转换日期字段。单击视图中的任何日期字段，并选择上下文菜单上的选项之一，便可将该字段从离散转换为连续，或从连续转换为离散：说明： 1....在“设置格式”窗格中，选择“数字”，然后选择“百分比”：这样就得到了最终视图：当您在“Sub-Category”（子类）快速筛选器中选择或清除项目时，左侧条形图中的百分比将发生变化，而右侧条形图中的百分比则不会

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60种常用可视化图表的使用场景——（上）

3、弧线图弧线图 (Arc Diagram) 是二维双轴图表以外另一种数据表达方式。在弧线图中，节点将沿着 X轴放置，然后再利用弧线表示节点与节点之间的连接关系。...使用图案能克服语言、文化和教育水平方面的差异，是更具代表性的数据显示方法。举个例子，如果数据是「5 辆车」，图中便会显示 5 个汽车图案。推荐的制作工具有：Infogr.am、jChart。...11、条形图条形图 (Bar Chart) 也称为「棒形图」或「柱形图」，采用水平或垂直条形（柱形图）来比较不同类别的离散数值。图表其中一条轴代表要比较的具体类别，另一条则用作离散数值的标尺。...条形图的离散数据是分类数据，针对的是单一类别中的数量多少，而不会显示数值在某时间段内的持续发展。...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。

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5个快速而简单的数据可视化方法和Python代码

我们将x轴和y轴数据传递给函数，然后将它们传递给“ax.scatter()”来绘制散点图。我们还可以设置点大小、点颜色和透明度。你甚至可以把y轴设成对数刻度。然后，为该图设置标题和轴标签。...我们将看到三种不同类型的条形图：常规条形图、分组条形图和堆叠条形图。在我们进行的过程中，请查看下图中的代码。常规的条形图如下面的第一个图所示。...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。...实线盒的底部和顶部总是第一和第三四分位数(25%和75%的数据)，而框内的带始终是第二四分位数(中位数)。虚线加上最后的条，从框中延伸出来显示数据的范围。

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了解绘制条形图和折线图的细节

接下来我们就连载其中一个佼佼者的系统性学习五本书的笔记：下面是YT的分享上一个笔记是：R基础知识及快速检阅你的数据第三章条形图条形图通常用来展示不同分类下（x轴）某个数值型变量的取值（y轴...本章将以ggplot2为主进行学习啦~~ ---- 3.1 绘制基本条形图 Q:当你有一个包含两列的数据框，一列为x轴上的位置，一列为y轴上的对应高度，基于此如何绘制条形图？...： #时间是连续性变量，此时会在x轴上介于最小值和最大值之间所有可能的取值范围处绘制条形 ggplot(BOD,aes(x=Time,y=demand))+geom_col() #使用factor函数将连续型变量转化为离散型变量...,即c52的d21 #又缺失项时（没有值或者NA），结果会略去不绘，同时相近的条形会自动填充到相应位置 3.3 绘制频数条形图 Q:如果每行数据对应一个样本那么如何针对样本频数绘制条形图？...x ggplot(diamonds,aes(x=carat))+geom_histogram() 3.4条形图着色 Q:如何将条形图中的条形设定为不同的颜色？

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数学建模之MATLAB画图汇总

含选项的plot函数 Matlab提供了一些绘图选项，用于确定所绘曲线的线型、颜色和数据点标记符号。...除legend函数外，其他函数同样适用于三维图形，在三维中z坐标轴说明用zlabel函数。例:绘制正弦和余弦曲线，设置图形的标题、x 轴和 y 轴的标注，设置曲线标准。...请以饼图表示出他每月的消费比例，并在饼图中分离出使用最多的费用和使用最少的费用的切片。...[X,Y,Z]=meshgrid(x,y,z) ：生成向量 x、y、z 的三维网格数据，生成的数据 X 和 Y 可分别表示三维绘图中的 x 和 y 坐标。...函数 surfc()用于绘制带等值线的三维表面图，其调用格式同函数 surf()基本相同，函数 surfl()可用于绘制带光照模式的三维表面图，与函数 surf()和 surfc()不同的调用格式如下:

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如何使用 ggplot2 绘制双轴分离图？

简介最近科研绘图中，需要解决这么一个需求。如何将下图中的左图（低配版）转化为右图（高配版， x，y 轴分离）。低配版条形图首先，构造一个数据集作为样例，读者可以根据自己的数据进行调整即可。...，简单调整柱子的宽度以及加上 x，y 轴标题。...高配版条形图使用 geom_rangeframe()将 x,y 轴分离。...在此之前，创建一个新的数据框，根据你的 x 值，手动划分 x 轴尺度范围。...这里的细节调整包括：使用 ggthemes 包中的 theme_tufte() 主题，viridis 包的 scale_fill_viridis() 离散配色。

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《七天数据可视化之旅》第三天：数据图表的选择(中)

2.条形图条形图，可以视为是柱状图的一种变体，在大部分情况下，是可以互换的。那么在哪些情况下，条形图能比柱状图更好的展示数据呢？...3.面积图面积图，是折线图的一种延伸，其实就是折线图和折线图投影到X轴的直线所围成的面积。按照对比方式的不同，面积图可以分为：「重叠对比型面积图」和「堆砌对比型面积图」，两者的区别如下。...重叠对比型：所有系列的面积基线都是X轴，系列之间有重叠和覆盖的关系。堆砌对比型：只有底层系列的面积基线和X轴重合，其他系列都是堆砌在它们下面一组的数据上面。面积图，一般也是用于趋势分析中。...在散点图中，圆点的面积是相同的，主要是通过圆点在坐标轴中的坐标点（X，Y）确定的位置，来映射数据。...绘制直方图，有如下几步：首先，要对数据进行分组，然后统计每个分组内数据元的频数和频率。其次，在平面直角坐标系中，横轴标出每个组数据的下限和上限，即上图中的a和b。

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带数据等级评定的柱形图

今天跟大家分享的是带数据等级评定的柱形图！ ▽▼▽ 在传统柱形图中，如果能够在图表中加入优良差等数据等级评定的区域，那么读者在阅读起来就容易许多，不用自己心里去揣摩每一个数据处在什么样的等级范围内。...我们首先来添加辅助数据，选中C2：C4数据，插入簇状条形图。 ? 此时你会看到图表中一无所有，没关系，打开设置数据序列格式选项，将横坐标轴与纵坐标轴的坐标轴交叉选项都设置为最大值。 ? ?...将条形图数据系列间距调为零，横轴最大值设置为1。 ? 然后将条形图三个数据条填充为三个同系列灰色。 ? 再添加新序列，加入A、B数据序列，并更改为柱形图。 ? ? ?...再次调整柱形图数据序列间距，并为柱形图指定新的横轴标签。 ? 最后局部修饰之后就完成了！ ?

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是Excel的图，不！是R的图

(stat="identity",position="fill")+ coord_polar(theta="y")+ # 按Y轴极坐标转换 labs(title="饼图")因为是在条形图中对y轴进行极坐标转换...= "identity",position="dodge",width=0.8)+ labs(title="条形图")+ coord_flip() # 和柱形图代码的唯一区别coord_flip...XY散点图需要注意的是确定X,Y轴以后，需要把对应的值赋到图中 ggplot(df1,aes(var,value))+ geom_point(aes(colour=item))+ labs(...geom_point()+ geom_line()+ scale_x_continuous(breaks = 1:10,labels = LETTERS[1:10])+ labs(title = "带直线和点数据标记的散点图...箱型图箱型图是用分位数表述数据的离散和集中趋势 ggplot(df1,aes(item,value,colour=item))+ geom_boxplot(aes(fill=item),alpha

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数据可视化的艺术

当我们将这些数据呈现给他人而没有对其进行正确组织和分类时，这将导致难以阅读、分析和确定结论。通过图形方式来组织和分类这些数据集，并将其呈现，则可以更轻松地达成您的目的。...例如，考虑美国不同城市网站性能的定性数据，让我们试试确定哪种图表有助于以最佳方式解释数据。条形图以垂直线条形式展示数据。这适用于需要比较可分类的不同定性数据的情况。...因此，当我们想要在性能分析中展示排名数据时，使用条形图是恰当的。 Catchpoint 的数字体验智能平台提供了以不同级别的分解来生成条形图的选项，这是按排名顺序展示定性数据的一个有效方法。...上面的直方图展示了 Y 轴上的数据运行次数以及 X 轴上的网页加载时间范围。第二栏显示有 232 次运行，其网页响应时间在 5.3-6 秒范围内。...从图中，我们看到美国和欧洲的用户体验到了最佳的网页加载时间，而中国用户则体验到更长的网页加载时间。使用案例之其六迄今为止，我们所讨论的图表类型都关注于可被选择用于评估性能的单个度量标准。

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数据挖掘知识脉络与资源整理(九)–柱形图

柱形图简介英文：histogram或者column diagram 排列在工作表的列或行中的数据可以绘制到柱形图中。在柱形图中，通常沿水平轴组织类别，而沿垂直轴组织数值。...注释：要以使用可更改的三个轴（水平轴、垂直轴和深度轴）的FineReport柱形图FineReport柱形图三维格式显示数据，应该使用三维柱形图子类型。...当您有代表下列内容的类别时，可以使用簇状柱形图类型：数值范围（例如，直方图中的项目计数）。特定的等级排列（例如，具有"非常同意"、"同意"、"中立"、"不同意"和"非常不同意"等喜欢程度）。...三维柱形图三维柱形图使用可修改的三个轴（水平轴、垂直轴和深度轴），可对沿水平轴和深度轴分布的数据点（数据点：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...如果把时间转为离散的分类型,再看看:,并没有画出6来 ggplot(BOD, aes(x = factor(Time), y = demand)) + geom_bar(stat = "identity

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