条形图 条形图通过垂直的或水平的条形展示了类别型变量的分布(频数)，在R中对应函数 barplot()。下面是几个简单的例子。 ? 图6:简单条形图 ?...其中图6中展示了简单条形图的绘制，图7中展示了堆砌条形图和分组条形图的绘制。图7中出现了图例与图形重叠的现象，大家可以回顾一下上一次推文中图例设置的内容，调整图例的大小和位置，就可以解决这个问题。...不用担心，条形图中的各种元素都是可以微调的，以图6中的第二幅图为例，调整图中文本的方向和大小使得图形更加简洁清晰。 ? 图8:条形图的微调。 还有一种特殊但常见的条形图：棘状图。...饼图中建议标注上每个变量的信息，否则分辨面积的大小不是一件容易的事情，特别是当差异很小的时候！相比之下，就不难理解为什么条形图更受欢迎了。 直方图 直方图和条形图很类似，但它描述的是连续型变量的分布。...同时代码中用到了参数locator（使用这个参数之后，我们可以用鼠标选择图例的位置，避免了有时候无法处理图形和图例位置关系的尴尬）。
绘制图形和完善美化图形 在某些情况下，个人认为还有最后一点，是从图中可以得出什么结论。 以下只是简单的示例，就没有一定按照上面的流程。...三、简单示例 1.折线图 1.1 什么是折线图 以下引用自百度百科 折线图是排列在工作表的列或行中的数据可以绘制到折线图中。...2017年 2016年 2015年 2014年 2013年 ... 研究生招生数(万人) 80.6103 66.7064 64.5055 62.1323 61.1381 ......2.条形图 2.1 什么是条形图 以下引用自百度百科 条形图（bar chart）是用宽度相同的条形的高度或长短来表示数据多少的图形。...条形图可以横置或纵置，纵置时也称为柱形图（column chart）。此外，条形图有简单条形图、复式条形 图等形式。 简单来说，条形图可以直观地反映数据的大小。
五、叠加条形图 有时一个变量的数值恒小于另一个变量，这时可以把两个条形图绘制到一个条形图中，用不同的颜色显示这两个条形图即可。...比如股票价格的最小值恒小于最大值，可以把这两个数组绘制在同一个条形图中，具体语句如下： result = date.groupby(date.index.year).agg(high=('最高价','mean...有时需要把两组数值绘制在同一个条形图中，以股票最高价和最低价为示例，绘制拼接条形图，具体语句如下： result = date.groupby(date.index.year).agg(high=('最高价...#显示图例 得到结果： ?...至此，在Python中绘制条形图已全部讲解完毕，感兴趣的同学可以自己实现一遍
其中柱形图很多时候又叫条形图，它的表现形式有很多:堆积柱形图、簇状柱形图、百分比堆积柱形图、水平或垂直柱形图等等。下图是我根据个人使用各类图表的经验做了个评级。 ?...1 折线图 现在到画布视图中制作折线图。咖啡店在全国从2015年到2016年各种咖啡的销售量变化趋势。在前面分开类别和度量值的另一好处就是我们在做大多数的图形时，一般情况轴和图例是类别，值是度量值。...在这个图里，轴是年份月份，图例是咖啡种类，值是销售量。 ? ? 我们清晰的看到，拿铁自2016年5月份上线以来一路增长，摩卡稳步增长，卡布奇诺和美式下滑。...唯一区别就是在可视化图表类型中选择堆积柱形图、百分比堆积柱形图、水平柱形图（轴选择城市）。 ?...在柱形图中我们还可以进一步添加一个平均线，在第三个选项卡“分析”中可以找到添加平均线的功能，这样我们就可以很快地计算出所有城市的平均销售量是多少。 ?
· 柱状图（条形图）使用共同的基线，通过条形长度表示数量 · 饼图使用圆的圆弧或角度表示整体的一部分 柱状图（条形图），折线图和堆叠面积图在显示随时间的变化方面比饼图更有效地。...例如，在条形图中，条形颜色可以表示类别，而条形长度可以表示值（如人口数量）。 ? 形状可用于表示定性数据。...例：圆环图中，颜色用于表示类别。 颜色表示数量 ? 例：地图中，颜色用于表示数据值。 颜色突出数据 ? 例：散点图中，颜色用于突出特定数据。 重点区域 在不滥用的情况下，颜色可以突出焦点区域。...文字方向 为便于阅读，文本标签应水平放置在图表上。 文字标签不应该： · 旋转 · 垂直堆叠 ? 7. 图例和注释 图例和注释描述了图表的信息。注释应突出显示数据点，数据异常值和任何值得注意的内容。...图例 在PC端，建议在图表下方放置图例。在移动端，将图例放在图表上方，以便在交互过程中保持可见。 标签和图例 在简单图表中，可以使用直接标签。在密集的图表（或更大的图表组的一部分）中，可以用图例。
方法提供的其他参数来为绘图添加更多细节，如下所示： df.plot(y='FB', figsize=(10,6), title='Facebook Stock', ylabel='USD') Output: 正如我们在图中看到的...默认情况下显示图例的图例，但是我们可以将 legend 参数设置为 false 来隐藏图例。 条形图 条形图是一种基本的可视化图表，用于比较数据组之间的值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的值，并且条形的长度对应于它们所代表的值。 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的平均股价。...字符串值分配给 kind 参数来创建水平条形图： df_3Months.plot(kind='barh', figsize=(9,6)) Output: 我们还可以在堆叠的垂直或水平条形图上绘制数据...'April', 'May'] df_3Months.plot(kind='pie', y='AAPL', legend=False, autopct='%.f') Output: 默认情况下，图例将显示在饼图上
· 柱状图（条形图）使用共同的基线，通过条形长度表示数量 · 饼图使用圆的圆弧或角度表示整体的一部分 柱状图（条形图），折线图和堆叠面积图在显示随时间的变化方面比饼图更有效地。...例如，在条形图中，条形颜色可以表示类别，而条形长度可以表示值（如人口数量）。 形状可用于表示定性数据。...颜色表示数量 例：地图中，颜色用于表示数据值。 颜色突出数据 例：散点图中，颜色用于突出特定数据。 重点区域 在不滥用的情况下，颜色可以突出焦点区域。...文字方向 为便于阅读，文本标签应水平放置在图表上。 文字标签不应该： · 旋转 · 垂直堆叠 7. 图例和注释 图例和注释描述了图表的信息。注释应突出显示数据点，数据异常值和任何值得注意的内容。...图例 在PC端，建议在图表下方放置图例。在移动端，将图例放在图表上方，以便在交互过程中保持可见。 标签和图例 在简单图表中，可以使用直接标签。在密集的图表（或更大的图表组的一部分）中，可以用图例。
在进行数据分析时，可视化工作是一个十分重要的环节，数据可视化可以让我们更加直观、清晰的了解数据，Matplotlib 就是一种可视化实现方式。 2....2.1.2 多线 有时候我们可能存在多个指标对比的情况，也就是需要在一个图中绘制多条折线，比如：我们要了解张三、李四随着年龄增长体重的变化情况，示例如下所示： from matplotlib import...2.1.3 子图 Matplotlib 可以实现在一张图中绘制多个子图，我们通过示例来看一下。...2.4 条形图 条形图宽度相同，用高度或长短来表示数据多少，它可以横置或纵置。 2.4.1 纵置 首先，我们来看一下如何绘制纵向条形图，以学生成绩为例，看一下具体实现。...在条形图上加标注 for rect in rects: height = rect.get_height() plt.text(rect.get_x() + rect.get_width
每个集合在图中用一个条形表示，条形的长度表示该集合中元素的数量。条形之间通过连线表示集合之间的共享元素，而没有连线的部分表示集合之间的差异。...UPSet图中，区域的面积越大，表示对应的数据集合包含的元素越多。 集合的排序和顺序：UPSet图中的集合可以按照特定的顺序排列，你可以根据需要调整集合的顺序，以更好地展示交集关系。...图例和标签：UPSet图通常包括图例和标签，帮助解读图形。图例展示了每个数据集合的标识符及其对应的颜色，而标签显示了各个数据集合的具体名称。参考图例和标签，可以更准确地理解UPSet图中的各个部分。...集合大小：线性图中的条形长度反映了每个集合中元素的数量，从而可以对比集合的大小。 集合之间的差异：通过线性图中没有连线的部分可以看出哪些元素只存在于单个集合中，从而展示集合之间的差异。...在Python中，可以使用UpSetPlot库来创建UPSet图形。该库提供了灵活的函数和方法，可以根据需求自定义UPSet图形的样式和布局。
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。...高配版条形图 使用 geom_rangeframe()将 x,y 轴分离。...填充的 legend 没有实际含义，所以将图例去除（legend.position = 'none'）。 注意：这里将柱子按照类别进行填充，当然你也可以使用另一个变量进行填充（下面会给例子）。...可以在柱子的填充上加上做文章。假设第三变量为各个 Term 的得分系数 score（连续型变量）。那么对上面的代码进行简单调整，即可得到以下图形。...主要细节调整：geom_col() 中的 aes(fill = score)，连续性变量填充使用 scale_fill_gradient2() 以及加上了图例。
颜色 颜色在图表上的应用有四种主要应用方式： 区分类别 代表数量 突出显示特定数据 表达意义 颜色区分不同类别 ? 颜色用于定义甜甜圈图中的不同类别。 颜色代表数量 ?...颜色用于表示地图中的数据值大小。 颜色突出显示某些关键数据 ? 颜色用于突出显示散点图中的特定数据。 聚焦关键数据 如果很少使用颜色，则可以突出显示重点区域。...不要旋转条形标签角度，因为这会使它们难以阅读。 图例和注释 图例和注释是用来描述图表的详细数据信息。注释应突出显示数据详细内容，数据异常值和所有值得注意的内容。 ?...数据注释 图例 在PC端上，建议将图例放在图表下方。在移动设备上，将图例放在图表上方，以使其在交互期间可见。...使用图例的折线图 小显示器 可穿戴设备（或其他小屏幕）上显示的图表应为移动端或PC端图表的简化版本。 ? 允许。 数据图形上的在关键点显示注释以描述关键数据。在此示例中，显示波峰、波谷的数值。 ?
接下来再对这张图进行修饰即可，观察Fig.1A，知道应该做如隐藏x，y轴、移除多余的图形元素、将value值标注在对应的色块中并且居中排列、将图例放在图的下方按照两列排列并隐藏图例名称、图例外有黑边包边...具体来说： position_stack：这是一个位置调整函数，用于在堆叠的条形图或饼图中调整元素的位置。对于堆叠的条形图，它将标签按照条形的高度依次堆叠。...vjust = 0.5：vjust是垂直对齐参数，取值范围是0到1： vjust = 0 表示标签对齐在每个堆叠部分的底部。 vjust = 1 表示标签对齐在每个堆叠部分的顶部。...vjust = 0.5 表示标签对齐在每个堆叠部分的中间。...在饼图中，position_stack(vjust = 0.5)用于将标签（如百分比）放置在每个饼图扇形区域的中间位置，从而使得标签更清晰地显示在每个部分的中心。
然而，设置数据、参数、图形和绘图在每次执行新项目时都可能变得非常混乱和繁琐。而且由于应用不同，我们不知道选择哪一个图例，比如直方图，饼状图，曲线图等等。...我们对于这张思维导图中的主要图例做一些解释： 散点图 散点图非常适合显示两个变量之间的关系，因为您可以直接看到数据的原始分布。您还可以通过如下图所示的对组进行颜色编码来查看不同数据组的这种关系。 ?...使用箱子(离散化)真的帮助我们看到“更大的画面”，如果我们使用所有没有离散箱子的数据点，在可视化中可能会有很多噪音，使我们很难看到到底发生了什么。 ? 假设我们要比较数据中两个变量的分布。...条形图 当您试图将类别很少(可能少于10个)的分类数据可视化时，条形图是最有效的。如果我们有太多的类别，那么图中的条形图就会非常混乱，很难理解。...它们非常适合分类数据，因为您可以根据条形图的大小;分类也很容易划分和颜色编码。我们将看到三种不同类型的条形图:常规的、分组的和堆叠的： ?
- data(Object) 图例的组成样式数据。 - style(Object) 在地图上的位置，数据为对象。...，方便后面选择，不重命名的话，select时是“B4” }); //采用最大值直接融合，最后做一次裁剪 var yearImg = l8Col.select("Albedo...", "2016", "2017", "2018", "2019"], step: 1 }; var style = { //定义图例在地图上的位置，其类型为对象 top: "45%...，传入图例的组成样式数据、在地图上的位置数据，数据为对象。...Map.addUI(legend); //加载显示图例，传入图例对象 荒漠化面积结果：
当使用 Python 画条形图时，通常会使用 Matplotlib 库。Matplotlib 是一个广泛用于绘制图表和数据可视化的库，它提供了丰富的函数和方法来创建各种类型的图表，包括条形图。...灵活性：Matplotlib 允许用户对图表进行高度定制，包括设置标题、标签、刻度线、线型、颜色、图例等等。...支持 Jupyter Notebook：Matplotlib 可以在 Jupyter Notebook 环境中无缝使用，使得数据分析和可视化更加交互性和动态化。...首先，我们导入 Matplotlib 库，并使用 import matplotlib.pyplot as plt 将其重命名为 plt，以方便后续使用。...导入了 Matplotlib 库，并使用 import matplotlib.pyplot as plt 将其重命名为 plt，以方便后续使用。
在R语言的ggplot2包中，读者可以借助于geom_bar函数轻松地绘制条形图。对于条形图大家对其的印象是什么呢？又见过哪些种类的条形图呢？在本篇文章我将带着各位网友说道说道有关条形图的哪些品种。...：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...函数中； na.rm：bool类型的参数，在剔除绘图数据中的缺失值时，是否不返回警告信息，默认为FALSE； show.legend：bool类型的参数，是否显示条形图的图例信息，默认为NA，即表示显示图例...；如果设置为FALSE，则不显示任何图例；如果设置为TRUE，则显示图例； inherit.aes：bool类型的参数，绘图时是否延用ggplot函数中的数据和轴属性，默认为TRUE；根据作者的经验，如果...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。
在某些情况下，决策者或许需要小数位来做出决定，这种情况下的数字要么很小要么非常相似。例如，在有关奥运会记录的斜率图中，设计师知道显示精确的测量值至关重要，因为数字非常小且相似（如下图所示）。...删除分散注意力的图表元素-网格，变化的颜色和笨重的图例会分散观看者的注意力，使他们无法快速查看总体趋势。 如果数据集从零开始，则放大y轴。在某些情况下，更改y轴的比例会更容易。...在条形上放置值标签，这有助于保留条形长度的整洁线条。 避免使用过多的颜色“彩虹效果”。使用单一颜色或使用相同颜色的深浅阴影是一种更好的做法。尤其是要传达的信息时，我们可以突出其中的一栏。...尽管我们习惯于看到图例，但确实我们很少需要它们。图例可能会导致屏幕或页面周围不必要的锯齿形变化，如果图形以灰度打印，则图例也可能难以解释。不要图例，而直接标记数据也许是一个更好的选择。...例如，在以下折线图中，删除单独的图例，并将类别标签放在每条线的右侧可以使图表看着更加美观整洁。 步骤5：用颜色澄清信息 颜色是图表中最强大的元素之一，请明智地选择图表中的每一个颜色！
图例 legend() 函数用于在图像中添加图例或关键字。 第一个例子展示在散点图中添加图例的方法，图例将不同的组名和对应的符号关联起来。前 2 个参数给定对于用户坐标系统， 图例左上角的为止。...第 3 个参数提供图例需要的标签，此外，通过指定 pch 参数可以在标签旁边绘制符号。...下一个例子展示条形图添加图例，图例中组名对应不同的填充模式。...覆盖输出 有时在同一图中绘制 2 个数据集非常有用，此时数据集共享一个 x 变量，但拥有不同的 y 尺度。...特殊情况 隐藏的坐标轴尺度 因为这个原因，在条形图和箱线图中添加图形输出会比较麻烦。为何做到这点，我们需要获取函数的返回值。这个值会给出函数绘制的每一个条形的中点 x 位置。
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 路径示例 你可以使用matplotlib.path模块，在maplotlib...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...可选功能包括自动标记区域的百分比，从饼图中心向外生成一个或多个楔形以及阴影效果。 仔细查看附加的代码，它用几行代码来生成这个图像。 源代码 表格示例 table()命令向轴域添加文本表格。...以下示例模拟 ChartDirector 中的一个财务图： 源代码 地图示例 Jeff Whitaker 的 Basemap 附加工具包可以在许多不同的地图投影上绘制数据。...源代码 图例 legend()命令使用 MATLAB 兼容的图例布局命令自动生成图形图例。 源代码 感谢 Charles Twardy 编写了图例命令的输入。
使用一个或多个几何函数向图中添加了几何对象(简写为geom)，包括点、线、条、箱线图和阴影区域。在上述例子中，geom_point()函数在图形中画点，创建了一个散点图。...让我们从分组开始吧——在一个图中展示多个分组观察值。 分组 在R中，组通常用分类变量的水平（因子）来定义。...分面 如果组在图中并排出现而不是重叠为单一的图形，关系就是清晰的。我们可以使用facet_wrap()函数和facet_grid()函数创建网格图形（在ggplot2中也称为刻面图）。...我们也可以在图中给定的位置指定一个二元素向量。...mytheme.png 多重图 基础绘图中，我们使用图形参数mfrow和基本函数layout()把两个或多个基本图放到单个图中，同样，这种方法在ggplot2中不适用。
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