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Chartjs 2-顶部带有标记的堆叠条形图

Chart.js是一个开源的JavaScript图表库,用于在网页上创建各种类型的图表,包括条形图、折线图、饼图等。Chart.js 2是Chart.js的第二个主要版本,它在前一个版本的基础上进行了改进和增强。

顶部带有标记的堆叠条形图是一种特殊类型的条形图,它可以显示多个数据系列的堆叠情况,并在每个条形的顶部显示标记。这种图表通常用于比较多个类别的数据,并突出显示每个类别内部不同数据系列的贡献。

优势:

  1. 可视化效果好:堆叠条形图可以清晰地展示多个数据系列的堆叠情况,帮助用户直观地比较不同类别的数据。
  2. 突出重点:通过在每个条形的顶部显示标记,可以更好地突出每个数据系列的贡献,使得用户可以更容易地理解数据的含义。
  3. 可交互性:Chart.js 2提供了丰富的交互功能,用户可以通过鼠标悬停、点击等操作与图表进行互动,进一步探索数据。

应用场景:

  1. 销售数据分析:可以使用堆叠条形图来比较不同产品或不同地区的销售情况,帮助企业了解市场需求和销售趋势。
  2. 资源分配优化:堆叠条形图可以用于比较不同部门或不同项目的资源分配情况,帮助企业合理分配资源,提高效率。
  3. 调查结果展示:可以使用堆叠条形图来展示调查结果中不同选项的选择情况,帮助用户更好地理解调查数据。

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  1. 云服务器(CVM):提供弹性、可靠的云服务器实例,可用于搭建和部署应用程序。
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Matplotlib 中文用户指南 8.1 屏幕截图

简单绘图 这里是一个带有文本标签基本绘图: 源代码 子图示例 多个轴域(例如子图)可使用subplot()命令创建: 源代码 直方图 hist()命令自动生成直方图,并返回项数或者概率: 源代码...,包括平台、线框图、散点图和条形图。...源代码 条形图 使用bar()命令创建条形图十分容易,其中包括一些定制(如误差条): 源代码 创建堆叠条(bar_stacked.py),蜡烛条(finance_demo.py)和水平条形图(barh_demo.py...此示例展示了如何在直角投影上绘制轮廓,标记和文本,以 NASA “蓝色大理石”卫星图像作为背景。...TeX 原生渲染 虽然 matplotlib 内部数学渲染引擎相当强大,但有时你还是需要 TeX。Matplotlib 支持带有 usetex 选项 TeX 外部字符串渲染。

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数据可视化设计指南

时间变化图包括: 1.折线图 2.条形图 3.堆叠条形图 4.K线图 5.面积图(折线图) 6.时间线 7.地平线图(折线图) 8.瀑布图 同类别分析 同类别分析是同一维度下不同类别的数据之间比较分析...占比图表包括: 1.堆叠条形图 2.饼图 3.甜甜圈图 4.堆积面积图 5.矩形树图 6.旭日图 相关性图表 相关性图表显示两个或多个变量之间相关性。...取而代之是,使用堆叠面积图来比较一个时间维度内多个数据类别(水平轴表示时间)。 ? 允许。 使用堆叠面积图表示多个数据,能够保持良好可读性。3个类别的数据堆叠显示 ? 禁止。...此图表中条形图具有微妙圆角,以确保条形图顶部能够精确地表明其长度。 ? 禁止。 不要使用难以读取图表形状,例如顶部边缘不精确条形图。...文本排版 文本可用于标记不同图表元素,包括: 图表标题 数据标签 X、Y轴标签 图例 优先级最高文本通常是图表标题,X、Y轴标号和图例优先级最低。 ?

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不如用最经典工具画最酷炫

下面这种图也可以同时显示数量和占比,笔者称之为“球棍图”(或者叫棒棒糖、火柴棍之类也行)。 ? 制作球棍图,首先要按数量制作出一个水平条形图; ? 要如何在条形顶部绘制圆形呢?...此时,散点已就位,接下来在散点处右键-设置数据系列格式,在标记项中将散点放大到足够大小。 ? ? 之后添加数据标签,并在数据标签处右键-设置数据标签格式,选择单元格中值并去掉原始值,再设置居中。...但是这种图形也有着明显缺点,若圆环图和其中片段过多,就不能很好比较不同环中同类片段,人眼对圆弧长度、扇形面积等并不那么敏感。有的时候用堆积条形图更合适。 PPT篇 1、堆叠球形图 ?...而更多层关系用柱状图堆叠太多会显得不够美观,那么可以换一种形状。圆天生就具有包含感觉,利用起来非常方便。 ?...第2种:按堆叠球形图思路又何尝不可呢,加以箭头又体现了球体膨胀过程。 ? 第3种:是的,不得不说箭头真的很好用,只要把它和常规条形图组合,效果就会变得不一样,既反映了时间变化方向又体现了增长。

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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(柱状图)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。...  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,柱状图柱子宽度没有意义 直方图缺点:将数据分成均匀间隔区间...堆叠图(Stacked plots) 展示两个变量,除了使用散点图,也可以使用堆叠堆叠图是将一个变量绘制在另一个变量顶部图表 接下来通过堆叠图来展示最常见五种葡萄酒  从结果中看出,最受欢迎葡萄酒是...: 通过透视表找到每种葡萄酒中,不同评分数量 : 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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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 拆分子图 4....箱线图 5.1 生成数据 5.2 箱线图/颜色/标记 6. 面积图 6.1 生成数据 6.2 绘制面积图 7.其它图 7.1 密度曲线图 7.2 绘图主题 8....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....iloc[2].plot(kind = 'bar', figsize=(10, 6)) plt.show() 输出为: 2.2 多行条形图 多行堆叠 # 多行,堆叠对应着着stacked=True

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5个快速而简单数据可视化方法和Python代码

我们将看到三种不同类型条形图:常规条形图、分组条形图堆叠条形图。在我们进行过程中,请查看下图中代码。 常规条形图如下面的第一个图所示。...在' barplot() '函数中,' xdata '表示x轴上标记,' ydata '表示y轴上条高。误差条是以每个栏为中心一条额外线,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横杠,每一组也用颜色进行编码。 堆叠条形图对于可视化不同变量分类构成非常有用。在下面的堆叠条形图中,我们比较了每天服务器负载。...堆叠条形图 def barplot(x_data, y_data, error_data, x_label="", y_label="", title=""): _, ax = plt.subplots...实线盒底部和顶部总是第一和第三四分位数(25%和75%数据),而框内带始终是第二四分位数(中位数)。虚线加上最后条,从框中延伸出来显示数据范围。

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再谈可视化:如何展示数据

★ 竖直条形图(直方图) 跟水平条形图类似的就是竖直条形图。例如下图 ★ 多组条形图 条形图也支持一组以上数据。...考虑你希望受众比较什么,并以此构造分类层级,使之越简单越好。如下图所示,判读起来已经不太容易。 ★ 堆叠图 作为条形图一种特例,还有一种堆叠图。...方形带有第二个维度(同时有长和宽,而条形图只有长或者宽),因而能比单一维度更紧凑地进行可视化。 5.展示原则:认知负荷(简化、简化、简化) 人脑处理能力是有限。...尽可能地完全去除网格线,这样会形成更强烈对比,从而使数据更突出。 去除数据标记 每一个元素都会增加受众认知负荷。使用数据标记,就是在为本来已经可以根据线条直观处理数据增加认知负荷。...如果某些具体数值很重要,直接标记或许更好。在后一种情况下,通常最好省略坐标轴以避免包含重复信息。总是要考虑你希望受众如何使用图表,并以此来作图。 直接标记数据 在图例和数据之间切换是非常麻烦

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图表(Chart & Graph)你真的用对了吗?

有以下几种类型,用于创建对比数据图表: 柱状图 条形图 百分比图 线形图 散点图 子弹图 2. 是否需要展示数据组成部分?...这种图表类型主要用于展示数据所有组成部分,例如各省份数据合在一起组成全国数据。 有以下几种图表类型,展示数据组成: 饼状图 堆叠条形图 堆叠柱形图 面积图 瀑布图 3. ...y轴起始为0,可以显示各柱状数值。 2)条形图 条形图基本上是水平柱形图,可以用于避免在超过10个项目进行比较时产生杂乱。这种图表类型也可用于显示负数。...设计面积图最佳做法: 使用透明颜色 ,使Y轴标签不被遮蔽。 最多显示4个数据,以免产生混淆。 图表顶部数据是高度可变,方便阅读。...6)堆叠条形图 这种图表用于比较多个不同数据集,并显示每个被比较数据集组成。 设计堆叠条形图最佳做法: 最适用于说明部分和整体关系。 使用对比色,会使对比更加清晰。

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你真的懂如何展示数据吗?

★ 竖直条形图(直方图) 跟水平条形图类似的就是竖直条形图。例如下图 ? ★ 多组条形图 条形图也支持一组以上数据。...考虑你希望受众比较什么,并以此构造分类层级,使之越简单越好。如下图所示,判读起来已经不太容易。 ? ★ 堆叠图 作为条形图一种特例,还有一种堆叠图。...方形带有第二个维度(同时有长和宽,而条形图只有长或者宽),因而能比单一维度更紧凑地进行可视化。 ? 5.展示原则:认知负荷(简化、简化、简化) 人脑处理能力是有限。...尽可能地完全去除网格线,这样会形成更强烈对比,从而使数据更突出。 去除数据标记 每一个元素都会增加受众认知负荷。使用数据标记,就是在为本来已经可以根据线条直观处理数据增加认知负荷。...如果某些具体数值很重要,直接标记或许更好。在后一种情况下,通常最好省略坐标轴以避免包含重复信息。总是要考虑你希望受众如何使用图表,并以此来作图。 直接标记数据 在图例和数据之间切换是非常麻烦

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Vega交互式数据可视化

来看看Vega工作原理。 Vega概述 可以在Web上部署Vega,但在本教程中将简单地使用Vega编辑器。 使用Vega时,在JSON对象中定义可视化。开始构建一个条形图。...用Vega制作条形图 分解这个图表: 数据(每个数据点类别和数量) X轴,每个类别都被容纳(需要一个比例来说明每个类别应该放置) y轴,显示每个数据点数量(需要一个比例来说明应该放置每个数量)...“marks”:[] 使用标记来使用几何图元(矩形,圆形,线条等)对数据进行编码。在此条形图中,使用Rect标记。需要一个给定位置,宽度和高度。...: 按名称排序数据集 2-“scales”:[] 需要一个x轴时间刻度和一个序数刻度来为矩形着色: "scales": [ { "name": "xScale",...,以及 gradient对于渐变矩形标记:一个带有渐变填充矩形用于连续渐变图例,多个矩形标记带有用于离散渐变图例实心填充。

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Python中最常用 14 种数据可视化类型概念与代码

这些条高度或长度与它们所代表值成正比。条形可以是垂直或水平。垂直条形图有时也称为柱形图。 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。...堆叠条形图用于显示数据集子组。...这是堆叠条形图类型,其中每个堆叠条形显示其离散值占总值百分比。...适用: 堆叠面积图不适用于表示带有负值数据集。非常适用于对比多变量随时间变化情况。 分类: 堆积面积图 同类别各变量和不同类别变量总和差异。 百分比堆积面积图 比较同类别的各个变量比例差异。...它由从中心点绘制几个半径组成。 带标记雷达图 在这些中,蜘蛛图上每个数据点都被标记。 填充雷达图 在填充雷达图中,线条和蜘蛛网中心之间空间是彩色

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一文掌握Pandas可视化图表

) 柱状图多子图 # 柱状图多子图 df.plot.bar(subplots=True, rot=0) 条形图 条形图和柱状图其实差不多,条形图就是柱状图横向展示 # 条形图barh df.plot.barh...(figsize=(6,8)) 堆叠条形图 # 堆叠条形图 df.plot.barh(stacked=True) 直方图 直方图又称为质量分布图,主要用于描述数据在不同区间内分布情况,描述数据量一般比较大...,填充颜色可以很好地突出趋势信息,一般颜色带有透明度会更合适于观察不同序列之间重叠关系。...np.random.seed(1) df = pd.DataFrame(np.random.rand(10, 4), columns=["a", "b", "c", "d"]) df.head() 默认情况下,面积图是堆叠...# 默认是堆叠 df.plot.area() 单个面积图 df.a.plot.area() 取消堆叠 # 取消堆叠 df.plot.area(stacked=False) 散点图 散点图就是将数据点展示在直角坐标系上

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Excel实例:Excel图表可视化:条形图、折线图、散点图和步骤图

条形图 要创建条形图,请执行以下步骤: 将要图表化数据输入到工作表中。 突出显示数据范围,然后选择“ 插入”>“图表|列”。显示条形图类型列表。...通常,您可以将鼠标指针放在任何图表类型图片上,以获取对该图表类型简要说明。例如,第一种是二维并排条形图,而第二种是二维堆积条形图。...您也可以通过单击图表,选择“ 设计”>“类型” |“更改图表类型” ,然后选择所需图表类型(例如,堆叠条形图而不是并排条形图)来更改图表类型。 折线图 折线图创建过程与条形图相似。...图6 –带有标签散点图 步骤图 Excel不提供步骤图功能,但我们可以使用上面显示散点图功能来创建步骤图。 示例4:为图7中数据创建一个步骤图。 ?...然后,可以突出显示范围J3:K14(或J4:K14),然后选择 插入> Charts | Scatter,使用“ 具有直线和标记散点图” 选项。

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自定义标签库:hexo-butterfly-tags-extend

更新记录 更新记录 202109 基于hexo-butterfly基础上扩展自定义标签插件,标签插件开发基本内容参考hexo插件库,针对项目和日常应用引入自定义外置标签,对部分标签内容做了相应调整和优化...,300 %} // config参数形式 { type: 'line', data: data, options: {} } {% endchart %} ​ Chartjs...Canvas,它拥有更好性能且响应式,基本满足了一般数据展示需要,包括折线图,条形图,饼图,散点图,雷达图,极地图,甜甜圈图等。 ​...样例参考 语法规则 参数说明 图片引入,点击跳转到视频页 图片 视频嵌入 {% asciinema [参数配置] [资源编号] %} 参数配置:1-图片方式嵌入网站;2-视频方式嵌入网站 原理分析 ​...asciinema 项目由几个互补部分构成: 基于命令行终端会话记录器asciinema 具有asciinema.org API网站 javascript播放器 ​ 将终端操作记录成

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教程 | 5种快速易用Python Matplotlib数据可视化方法

当类别数太多时,条形图将变得很杂乱,难以理解。你可以基于条形数量观察不同类别之间区别,不同类别可以轻易地分离以及用颜色分组。我们将介绍三种类型条形图:常规、分组和堆叠条形图。...然后我们循环地遍历每一个组,并在 X 轴上绘制柱体和对应值,每一个分组不同类别将使用不同颜色表示。 ? 分组条形图 堆叠条形图非常适合于可视化不同变量分类构成。...在下面的堆叠条形图中,我们比较了工作日服务器负载。通过使用不同颜色方块堆叠在同一条形图上,我们可以轻松查看并了解哪台服务器每天工作效率最高,和同一服务器在不同天数负载大小。...堆叠条形图 def barplot(x_data, y_data, error_data, x_label="", y_label="", title=""): _, ax = plt.subplots...实线箱底部表示第一个四分位数,顶部表示第三个四分位数,箱内线表示第二个四分位数(中位数)。虚线表示数据分布范围。 由于箱线图是对单个变量可视化,其设置很简单。x_data 是变量列表。

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