Chart.js Chart.js是一个开放源代码的JavaScript库，可让您在应用程序上创建动画，精美和交互式的图表。它可以在 MIT 许可下使用。...使用Chart.js，您可以创建各种令人印象深刻的图表和图形，包括条形图，折线图，面积图，线性比例尺和散点图。 它可以在各种设备上完全响应，并利用HTML5 Canvas元素进行渲染。...这是使用该库绘制条形图的示例代码。 在本示例中，我们将使用Chart.js内容交付网络（CDN）包括它。请注意，所使用的数据仅用于说明目的。 <!...每个系列计数（a，b，c等）都会对字母a进行迭代，以使其与要设置样式的切片相对应。 Chartist.Pie方法用于创建饼图。 若要创建其他类型的图表，例如折线图，请使用Chartist.Line。...本质上，D3使您可以将数据绑定到文档对象模型（DOM），然后使用基于数据的功能对文档进行更改。 这是使用该库绘制简单条形图的示例代码。 <!
在本教程中，我们将探讨如何使Django与Chart.js对话以及如何基于从我们的模型中提取的数据来呈现一些简单的图表。 ?...示例场景 我将使用与本教程如何使用Django ORM创建按查询分组的示例相同的示例，它是对本教程的很好补充，因为实际上处理图表的棘手部分是如何转换数据以便使其适合条形图/折线图等。...示例2：使用Ajax的条形图 如标题所示，我们现在将使用异步调用来绘制条形图。...另一个视图population_chart将是唯一负责提供数据的视图，返回带有标签和数据的JSON格式响应数据。如果您想知道此查询集在做什么，它将按国家对城市进行分组，并汇总每个国家的总人口。...} }); success以后，在回调内部，我们最终使用JsonResponse数据执行与Chart.js相关的代码, 展示效果如下图所示： ?
D3.js - 数据驱动的文档 D3.js是一个开源的JavaScript库，用于根据用户数据处理文档。这是一个强大的工具，通过HTML，SVG和CSS的帮助，赋予数据生命。...D3允许开发人员将任意数据绑定到DOM，然后将数据驱动的转换应用到DOM。例如：考虑一个数组数组，您可以使用它来生成一个HTML表，或者您可以使用相同的数据生成交互式条形图或饼图。...它有许多交互式图表来显示和渲染实时数据。它有一个丰富的图表库，其中包括饼图，条形图，散点图，圆环图等选项。此外，还有各种自定义选项可用于图表。...官方网站：https：//google-developers.appspot.com/chart/ Chart.js Chart.js是一个由社区维护图表库，通过使用它，我们可以为您的网站创建响应式图表...Angular Chart建立在Chart.js库之上，对于Angular项目来说，实现Angular图表将非常容易。
借助 Chart.js，用户可以轻松直观地查看混合图表类型。默认情况下，也可以使用 Chart.js 创建响应式网页。 Chart.js 库允许用户快速创建可视化数据。...Chart.js 易于设置，对初学者十分友好。使用 Chart.js 则不必考虑浏览器的兼容性问题，因为 Chart.js 支持旧浏览器。...使用 npm 安装 Chart.js： npm install chart.js --save Chart.js 绘制雷达图的代码示例： const ctx = document.getElementById...使用 FlexChart，可轻松的将表格数据可视化为业务图表。FlexChart 不但支持常见的图表类型，如折线图、饼状图、面积图等，还支持气泡图、K线图、条形图、漏斗图等高级图表类型。...尽管如此，Flot.js 也不会因为绘制折线图、饼图、条形图、面积图、甚至堆叠图表而降低其性能。 Flot.js 有一个很完善的文档。当用户遇到困难时，可以很容易地找到解决办法。
借助 Chart.js，用户可以轻松直观地查看混合图表类型。默认情况下，也可以使用 Chart.js 创建响应式网页。 Chart.js 库允许用户快速创建可视化数据。...Chart.js 易于设置，对初学者十分友好。使用 Chart.js 则不必考虑浏览器的兼容性问题，因为 Chart.js 支持旧浏览器。...使用 npm 安装 Chart.js： npm install chart.js –save Chart.js 绘制雷达图的代码示例： constctx=document.getElementById(...使用 FlexChart，可轻松的将表格数据可视化为业务图表。FlexChart 不但支持常见的图表类型，如折线图、饼状图、面积图等，还支持气泡图、K线图、条形图、漏斗图等高级图表类型。...尽管如此，Flot.js 也不会因为绘制折线图、饼图、条形图、面积图、甚至堆叠图表而降低其性能。 Flot.js 有一个很完善的文档。当用户遇到困难时，可以很容易地找到解决办法。
饼图，地理图，折线图, 条形图？ 有些库只支持少数几种类型。首先要知道自己到底需要哪些。 数据集有多大？ 基于 SVG 的库通常更适合中小型数据集，因为每个元素都是唯一的节点并存在于 DOM 树中。...虽然你可以借助一些数据聚合算法、智能内存管理和其他花哨的技巧使它们能够处理大型数据集，但是使用基于 Canvas 的大型数据集工具是更可靠的选择。Canvas 非常快。...在较大的数据集上性能可能会受到影响，因此请确保它确实适合你的项目。...可以轻松地对折线图和条形图进行混合和匹配以组合不同的数据集，这是非常棒的功能。 Chart.js 默认为你提供六种不同的图表类型，它支持响应式，并且对初学者非常友好。它也是我处理大数据集时的首选库。...Echarts 百度创建的这个库对于 Web 的数据可视化非常有用。它也提供英文版本，适用于大数据集。它还支持 SVG 和 Canvas 渲染。
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。...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。...两种较常用的面积图是分组式面积图和堆叠式面积图。分组式面积图在相同的零轴开始，而堆叠式面积图则从先前数据系列的最后数据点开始。...每个线集对应于一个维度/数据集，其数值/类别由该线集内的不同线段所表示。每条线的宽度和流程路径，均由类别总数的比例份数所决定。每条流程路径都可以用不同颜色代表，以显示和比较不同类别之间的分布。
默认为'stack'，表示绘制堆叠条形图；如果指定为'dodge'，表示绘制水平交错条形图；如果为'fill'，表示绘制百分比堆叠条形图； ......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。...然而，在实际的企业环境中，这样的图形出现的频次并不是很高，因为绝对数量的堆叠条形图并不能够达到刺激效果。读者不妨使用下面介绍的百分比堆叠条形图。...双离散单数值的百分比堆叠条形图 # 明细数据--双离散单数值变量的百分比堆叠条形图 ggplot(data = weather2017, mapping = aes(x = aqiInfo, fill...(200,480,150,350,250) sales_data <- data.frame(name, sales, target) # 根据sales_data数据集，衍生出是否完成目标的变量is_done
此类议会数据通常以饼图的形式可视化。 ? 饼形图将一个圆圈分成多个切片，以使每个切片的面积与其所占总数的比例成比例。同样的，我们可以在矩形上执行相同的步骤，结果是堆积的条形图。...我们可以根据矩形是垂直还是水平分为，垂直堆叠的条形图或水平堆叠的条形图。 ? 进一步的，我们还可以将?的条形图的每一个小部分并排放置，而不是将它们堆叠在一起。...一个并排条形图的例子 我们在上面提到过说，对于并排的条形图在进行不同比例之间的变化的比较时以及时间序列比较时是具有优势的。这里我们就用一个例子来说明这样可视化的好处。...这个时候，当我们使用饼图可视化此数据集时，很难确切看到发生了什么。 ? 当我们切换到堆积条形图时，图片会变得清晰一些。现在，可以清楚地看到A公司的市场份额增长和E公司的市场份额萎缩的趋势。...对于此假设数据集，并排条形图是最佳选择。该可视化显示出，从2015年到2017年，A公司和B公司都增加了市场份额，而D公司和E公司都减少了市场份额。
是否需要对比数据？ 图表很适合于对比多个数据集。通过图表，可以轻易的看到数据的高低。有以下几种类型，用于创建对比数据的图表： 柱状图 条形图 百分比图 线形图 散点图 子弹图 2. ...有以下几种图表类型，展示数据的组成： 饼状图 堆叠条形图 堆叠柱形图 面积图 瀑布图 3. 是否需要了解数据的分布？ 分布图表能够帮助我们清晰的理解正常趋势、正常范围和异常值。...有以下几种图表类型，展示数据的分布： 散点图 线形图 柱状图 条形图 4. 是否需要分析数据趋势？ 可以通过这种图表了解数据集的更多趋势信息。主要有以下几种图表类型： 线形图 双轴线图 柱状图 5. ...最多显示4个数据，以免产生混淆。 图表顶部的数据是高度可变的，方便阅读。 6）堆叠条形图 这种图表用于比较多个不同的数据集，并显示每个被比较的数据集的组成。...设计堆叠条形图的最佳做法： 最适用于说明部分和整体的关系。 使用对比色，会使对比更加清晰。 图表尺寸足够大，以便各数据组之间有间隙。 7）饼状图 饼状图用于显示整体的组成比例。
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。——维基百科 作为人们最常用的图表之一，柱状图也衍生出多种多样的图表形式。...将类别拆分称多个子类别，形成“堆叠柱状图”。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。而更多时候条形图我们可理解为专指横向的柱状图。...图片 堆叠柱状图：由堆叠项将一个类别拆成多个子类别形成堆叠柱状图。 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。
柱状图 堆叠柱状图： # 自带数据集 medals_long（长表数据） long_df = px.data.medals_long() long_df.head() ?...堆叠柱状图-长表 # 自带数据集 medals_long（宽表数据） wide_df = px.data.medals_wide() wide_df.head() ?...宽表 # 堆叠柱状图 （使用长表数据，这种数据excel可以直接绘制堆叠图） import plotly.express as px wide_df = px.data.medals_wide() fig...数据点着色 2. 条形图 条形图其实就是柱状图转个90度，横着显示呗。所以，本质上是一样的，唯一的区别：在 Bar 函数中设置orientation='h'，其余参数与柱状图相同。...列表数据散点图 给定pd.Dataframe类型数据： # 自带数据集 iris df = px.data.iris() df.head() ? iris数据集 ?
4）总结 相同点： 柱状图和条形图的数据结构是相同的，都是由「一个分类字段+一个连续数值字段」构成。 当数据的记录数不大于12条，分类字段的字符长度小于5时，此时柱状图和条形图可以互换。...不同点： 柱状图： 若分类字段，恰好是「时间序列」，此时建议使用柱状图，因为柱状图能更好地体现数据随时间的变化情况。 条形图： 若分类字段的字符长度较长，且数据的记录数大于12，此时建议使用条形图。...4）总结 相同点： 堆叠柱状图和百分比堆叠柱状图，都适合用来展示分类数据的构成对比或构成随时间的变化趋势。 当映射到X轴上的数据为时间序列时，此时可以用堆叠面积图or百分比堆叠面积图来代替。...4）总结 相同点： 堆叠面积图和堆叠柱状图的数据集格式类似，都是由「一个分类字段+多个连续数值字段」构成，且多个连续数值字段，是一个整体的各组成部分。...堆叠柱状图： 堆叠柱状图的分类字段，一般是非时间类型的分类数据。 当既要对比不同整体的数据大小，又要观测整体各构成项的数据大小时，应该使用【堆叠柱状图】。
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。...两种较常用的面积图是分组式面积图和堆叠式面积图。分组式面积图在相同的零轴开始，而堆叠式面积图则从先前数据系列的最后数据点开始。...此外，条形也可以如堆叠式条形图般堆叠起来。 推荐的制作工具有：jChartFX、Bokeh。 热图 ?...也称为「范围条形/柱形图」或「浮动条形图」，用来显示数据集内最小值和最大值之间的范围，适合用来比较范围，尤其是已分类的范围。
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... 直方图看起来很像条形图， 直方图是一种特殊的条形图，它可以将数据分成均匀的间隔，并用条形图显示每个间隔中有多少行， 直方图柱子的宽度代表了分组的间距，柱状图柱子宽度没有意义 直方图缺点：将数据分成均匀的间隔区间...散点图最适合使用相对较小的数据集以及具有大量唯一值的变量。 有几种方法可以处理过度绘图。...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
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。...不等宽柱状图 不等宽柱状图 (Marimekko Chart)也称为「马赛克图」，用来显示分类数据中一对变量之间的关系，原理类似双向的 100% 堆叠式条形图，但其中所有条形在数值/标尺轴上具有相等长度...两种较常用的面积图是分组式面积图和堆叠式面积图。分组式面积图在相同的零轴开始，而堆叠式面积图则从先前数据系列的最后数据点开始。...此外，条形也可以如堆叠式条形图般堆叠起来。 推荐的制作工具有：jChartFX、Bokeh。
它旨在将数据带入生活，强调Web标准，将强大的可视化技术与数据驱动的文档对象模型（DOM）操作方法相结合。 D3是Github上最流行的数据可视化项目，在数据科学界有很好的表现。 ? 2....Chart.js Stars: 18244, Forks: 5670 Chart.js是一个通过元素提供可视化的HTML5库。 Chart.js提倡自身简单灵活，可互动，并支持6种不同的图表类型。...MetricsGraphics针对时间序列数据进行优化，这是一个区别其它库的方面。 它的代码核心特别小。支持许多标准图形类型，包括折线图，散点图，直方图，条形图等。 8....它是通用的，并支持可视化的两个不同方面：用于历史数据报告的基本图表，以及用于显示频繁更新时间序列数据的实时图表。 Epoch是一个JavaScript项目。 10....数据可视化以JSON格式描述。 交互视图使用HTML5 Canvas或SVG生成。
一个堆叠条形图可视化的例子 在上面说到堆叠条形图的时候，我们说到，由于内部比例相对变化的问题。所以不建议用堆叠的条形图来可视化时间序列的数据。但是如果只有两个分组的话，那么就可以使用堆叠的条形图了。...例如在观察一个地方一段时间男女比例构成的时候，我们就可以使用堆叠的条形图的。 ? 对于一个连续性多分组的比例数据，如果使用堆叠的条形图的话，会是很多并排的条形，可视化效果不好。...这个时候我们就可以使用堆叠密度图来进行可视化。 例如我们在可视化健康状态和年龄的时候，其中年龄可以当作连续性变量，如下图所有，利用堆叠密度图的可视化效果还是不错的。...将比例分别可视化为总体的一部分 并排条形图的问题是，它们无法清晰地看到各个亚组相对于整体的变化，而堆叠式条形图的问题在于，由于它们具有不同的基线，因此无法轻松比较不同的条形图。
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