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《数据可视化基础》第四章：可视化图形推荐

除了条形图之外，我们还可以使用点图来进行可视化。这个点图是把点放到数量相对应的位置上来进行展示的。 ? 如果对于有多组类别的计数。我们可以使用分组或者堆叠的条形图来进行展示。...脊线图 (峰峦图， Ridgeline plots) 可以替代小提琴图，并且在可视化随时间变化的分布时通常很有用。 ? 3 比例 我们使用饼图、并排的条形图以及堆叠的条形图来可视化比例。...由于条形图可以分成水平也垂直的，所以也就分垂直和水平条形图了。饼图强调各个部分的总和并且可以突出显示简单的区分。但是每一部分之间的比较的话，并排的条形图可能更好一些。...堆叠的条形图对于每一部分的比较不是很容易区分，但是在比较多组比例的时候很有用。 ? 如果要进行多组比较的时候，这个时候饼图的空间往往就不够了。这个时候如果分组比较少的话，分组的条形图可以使用的。...另外，堆叠的条形图基本使用所有情况，如果是比例沿连续性变量进行变化的时候，使用堆叠的密度图是可以的。 ?

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《数据可视化基础》第九章：比例可视化(二)

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。...但是，同样的对于这个图对于都是相对的变化，所以之间的绝对变化很难观察出来。 4....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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《数据可视化基础》第九章：比例可视化(一)

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。...但是，在并排的条形图中，每个条形与总数的关系在视觉上并不明显。 ? 对于以上三种可视化比例的图形而言。基本上可以用下面的表格来说明其主要的适用标准。 ? 2....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。...而且由于条形跨年相对变化的关系，很难比较B，C和D公司跨年的市场份额， ? 对于此假设数据集，并排条形图是最佳选择。

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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.堆叠的条形图 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的不同类别的数据之间比较分析...占比图表包括： 1.堆叠的条形图 2.饼图 3.甜甜圈图 4.堆积的面积图 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的相关性。...折线图的样式可以采用不同的样式，例如使用虚线或不透明度。 折线图可以应用于特定元素，包括： 数据预警 不同类别占比 置信区间 异常波动 ? 允许。 改变线的纹理以表示不同的数据类别。 ? 禁止。...数据控制 可以使用切换控件，选项卡和下拉列表来过滤或更改不同类型的数据。 当用户调整控件时，这些控件可以显示相应指标。 ? 切换控件，选项卡和下拉菜单可以更改或过滤数据。...动效 动效可以加强数据之间以及用户与数据交互方式之间的关系。应该有目的地使用动效（而不是装饰性的），以表达不同状态和空间之间的联系。 动作应具有逻辑性，流畅性和响应性，而不会打断用户的操作流程。

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一文掌握Pandas可视化图表

# 字体大小 df.plot.bar(fontsize=20) 线条样式 对于折线图来说，还可以设置线条样式style df.plot(style = ['.-','--','*-'] # 圆点、虚线...fontsize =16, subplots =True, # 分列 style = ['.-','--','*-','^-'] # 圆点、虚线...) 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，条形图就是柱状图的横向展示 # 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的分布情况，描述的数据量一般比较大...# 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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5个快速而简单的数据可视化方法和Python代码

有人可能会认为你需要制作两个单独的直方图，并将它们并排放在一起进行比较。但是，实际上有一种更好的方法：我们可以用不同的透明度覆盖直方图。看看下图。...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。...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。...堆叠条形图 def barplot(x_data, y_data, error_data, x_label="", y_label="", title=""): _, ax = plt.subplots...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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Google数据可视化团队：数据可视化指南(中文版)

柱状图（条形图）和饼图 柱状图（条形图）和饼图都可用于显示比例，表示部分与总体的对比。...· 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。...面积图 面积图有多种类型，包括堆叠面积图和层叠面积图： · 堆叠面积图显示多个时间序列（在同一时间段内）堆叠在一起 · 层叠面积图显示多个时间序列（在同一时间段内）重叠在一起 层叠面积图建议不要使用超过两个时间序列...坐标轴 一个或多个坐标轴显示数据的比例和范围。例如，折线图沿水平和垂直坐标轴显示一系列值。 ? 柱状图（条形图）基线 柱状图（条形图）应从为零的基线（y轴上的起始值）开始。...数据控制 可以使用切换控件，选项卡和下拉菜单筛选或改变数据。 用户调节控件时，这些控件还可以显示指标。 ? 切换控件，选项卡和下拉菜单可以更改或筛选数据。 5.

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谷歌Material Design可视化数据设计规范指南

柱状图（条形图）和饼图 柱状图（条形图）和饼图都可用于显示比例，表示部分与总体的对比。...· 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。...面积图 面积图有多种类型，包括堆叠面积图和层叠面积图： · 堆叠面积图显示多个时间序列（在同一时间段内）堆叠在一起 · 层叠面积图显示多个时间序列（在同一时间段内）重叠在一起 层叠面积图建议不要使用超过两个时间序列...坐标轴 一个或多个坐标轴显示数据的比例和范围。例如，折线图沿水平和垂直坐标轴显示一系列值。 柱状图（条形图）基线 柱状图（条形图）应从为零的基线（y轴上的起始值）开始。...数据控制 可以使用切换控件，选项卡和下拉菜单筛选或改变数据。 用户调节控件时，这些控件还可以显示指标。 切换控件，选项卡和下拉菜单可以更改或筛选数据。 5.

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Pandas绘图功能

目录 柱状图 箱线图 密度图 条形图 散点图 折线图 保存绘图 总结 可视化是用来探索性数据分析最强大的工具之一。Pandas库包含基本的绘图功能，可以让你创建各种绘图。...箱线图的中心框代表中间50%的观察值，中心线代表中位数。 boxplot最有用的特性之一是能够生成并排的boxplots。每个分类变量都在一个不同的boxside上绘制一个分类变量。...接下来将钻石价格按钻石净度分成两部分来做一个并排的方框图： diamonds.boxplot(column="price", by= "clarity"...堆积条形图显示每个条形图中另一个变量的分布： carat_table = pd.crosstab(index=diamonds["clarity"],...分组条形图是堆叠条形图的另一种选择，设置stacked=False即可： carat_table.plot(kind="bar", figsize=(8,8),

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「R」ggplot2数据可视化

小面化指的是在单独、并排的图形上显示观察组。需要注意，ggplot2包在定义组或面时使用因子。 这里我们使用mtcars数据集查看分组和面，并进行绘图。 ?...2=虚线，3=点，4=点破折号，5=长破折号，6=双破折号） size 点的尺寸和线的宽度 shape 点的形状（和pch一样，0=开放的方形，1=开放的圆形，2=开放的三角形，等等） position...绘制诸如条形图和点等对象的位置。...对条形图来说，'dodge'将分组条形图并排，'stacked'堆叠分组条形图，'fill'垂直地堆叠分组条形图并规范其高度相等。对于点来说，'jitter'减少点重叠。...Salaries by phd.png 最后，我们可以用一个分组的条形图按学术等级和性别来可视化教授的人数（三种条形图方式）： ? Number by Rank1.png ?

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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： 将要图表化的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”。显示条形图类型的列表。...通常，您可以将鼠标指针放在任何图表类型的图片上，以获取对该图表类型的简要说明。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。...现在，我们通过以下示例演示如何创建条形图。 示例1 –为图1中的数据创建一个条形图。 第一步是将数据输入到工作表中。...图1 – Excel中的条形图 最终的图表如图1所示，尽管最初该图表不包含图表标题或轴标题。...您也可以通过单击图表，选择“ 设计”>“类型” |“更改图表类型” ，然后选择所需的图表类型（例如，堆叠的条形图而不是并排的条形图）来更改图表的类型。 折线图 折线图的创建过程与条形图相似。

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原来使用 Pandas 绘制图表也这么惊艳

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。...： 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，这些条形图代表不同的组，结果条的高度显示了组的组合结果...直方图 直方图是一种表示数值数据分布的条形图，其中 x 轴表示 bin 范围，而 y 轴表示某个区间内的数据频率。...: 箱形图 箱线图由三个四分位数和两个虚线组成，它们在一组指标中总结数据：最小值、第一四分位数、中位数、第三四分位数和最大值。...，通过将 False 分配给堆叠参数来取消堆叠面积图是一项常见任务： df.plot(kind='area', stacked=False, figsize=(9,6)) Output: 饼图 如果我们对比率感兴趣

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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

p=16539 Excel提供了相当广泛的功能来创建图形，即Excel所谓的  图表。您可以通过选择插入>图表来访问Excel的图表功能  。我们将在此处描述如何创建条形图和折线图。...条形图 要创建条形图，请执行以下步骤： 将要图表化的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”。显示条形图类型的列表。...通常，您可以将鼠标指针放在任何图表类型的图片上，以获取对该图表类型的简要说明。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。...现在，我们通过以下示例演示如何创建条形图。 示例1  –为图1中的数据创建一个条形图。 第一步是将数据输入到工作表中。...您也可以通过单击图表，选择“  设计”>“类型” |“更改图表类型”  ，然后选择所需的图表类型（例如，堆叠的条形图而不是并排的条形图）来更改图表的类型。 折线图 折线图的创建过程与条形图相似。

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数据可视化：认识Matplotlib

通过 Matplotlib，我们可以仅需要写几行代码，就可以生成绘图，直方图，功率谱，条形图，错误图，散点图等，方便数据展示。...--'表示长虚线 marker:标记风格，例如marker = 'o'， markerfacecolor:标记颜色，简写用mfc，例如mfc= 'red' markersize:标记尺寸，简写用ms，例如...颜色 简写字符 红色 r 绿色 g 蓝色 b 黄色 y 黑色 k 白色 w 常用风格字符 风格 字符 实线 - 长虚线 -- 短虚线 : 点划线 -. 常见的标记字符 标记说明 字符 点标记 ....fc:全写为facecolor，长条形的颜色 ec:全写为edgecolor，长条形边框的颜色 条形图 在之前的小节中得到了高分电影上映年份的TOP，现在我们就将此数据做成可视化的条形图。...: 横坐标（序列） height：纵坐标（系列） width：条形图的宽度，默认是0.8，可以根据实际大小设置，以更加美观 bottom：用于绘制堆叠条形图，默认值为None align：x轴刻度标签的对齐方式

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教程 | 5种快速易用的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。你可以基于条形的数量观察不同类别之间的区别，不同的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的条形图：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的值，每一个分组的不同类别将使用不同的颜色表示。 ? 分组条形图 堆叠条形图非常适合于可视化不同变量的分类构成。...在下面的堆叠条形图中，我们比较了工作日的服务器负载。通过使用不同颜色的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的工作效率最高，和同一服务器在不同天数的负载大小。...堆叠条形图 def barplot(x_data, y_data, error_data, x_label="", y_label="", title=""): _, ax = plt.subplots...实线箱的底部表示第一个四分位数，顶部表示第三个四分位数，箱内的线表示第二个四分位数（中位数）。虚线表示数据的分布范围。 由于箱线图是对单个变量的可视化，其设置很简单。x_data 是变量的列表。

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5 种快速易用的 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。你可以基于条形的数量观察不同类别之间的区别，不同的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的条形图：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的值，每一个分组的不同类别将使用不同的颜色表示。 分组条形图 堆叠条形图非常适合于可视化不同变量的分类构成。...在下面的堆叠条形图中，我们比较了工作日的服务器负载。通过使用不同颜色的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的工作效率最高，和同一服务器在不同天数的负载大小。...堆叠条形图 def barplot(x_data, y_data, error_data, x_label="", y_label="", title=""): _, ax = plt.subplots...实线箱的底部表示第一个四分位数，顶部表示第三个四分位数，箱内的线表示第二个四分位数（中位数）。虚线表示数据的分布范围。 由于箱线图是对单个变量的可视化，其设置很简单。x_data 是变量的列表。

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DriverDBv3：一站式解决肿瘤多组学分析的“炫酷”神器

01 肺腺癌驱动基因的注释、通路、网络分析 GO功能注释：表格展示、GO Plot展示、条形图展示 ? ? ? 通路分析：可通过7个数据库进行分析。 ?...KEGG分析分别以表格、网络图、条形图可视化。 ? ? ? 蛋白或基因互相作用分析来自三个数据库：BioGRID，IntAct和STRING，分别进行可视化。 ? ? ?...CNV表，该表包含CNV的全面信息。 ? 04 驱动基因甲基化分析 条形图描述了TOP30个基因中每个基因的甲基化百分比。绿色代表低甲基化；粉色区域代表高甲基化；蓝色区域表示未甲基化。...06 癌症相关miRNA的分析 miRNA及其靶基因之间的关系网络图：验证的关系用实线表示；而预测的关系用虚线表示。绿色的节点代表基因。黄色的节点代表miRNA。 ?...下拉菜单中选择一个数据集。 ? 在下图E-mail address中输入邮箱地址，提交即可。 ? 最终展示结果，可以获得OncoPrint突变图，Kaplan-Meier图，基因表达的箱线图等。

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数据挖掘知识脉络与资源整理(九)–柱形图

软件实现:R 基础的条形图 ggplot(pg_mean, aes(x = group, y = weight)) + geom_bar(stat = "identity") ggplot(BOD, aes...") 看看如何给条形图上色:运用fill=" ",我们发现,fill是填充色,colour是边框色,(这里colour是英式英语颜色的写法,等价于美式英语color) ggplot(pg_mean, aes...,且是一个分类变量,得到的结果是颜色会根据分类不同使用不同颜色. position = "dodge"将同类条形图并排放着,(dodge英文意思是闪躲回避的意思,这样记它的作用会比较快) 我们想改一下颜色怎么办...前面我们都是stat="identity"即每一个bar的高度根据另一个数值变量来决定,那如果,面对像下面的数据,caret变量是分类因子型,这列变量中同一水平的因子有好几个,那么我们画条形图时,一般采用频数型...,堆叠条形图 ggplot(cabbage_exp, aes(x = Date, y = Weight, fill = Cultivar)) + geom_bar(stat = "identity")

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