首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

Plotly.js -获得堆叠条形图中每个x的4个y值

Plotly.js是一个开源的JavaScript图表库,用于创建交互式的数据可视化图表。它提供了丰富的图表类型和定制选项,可以轻松地在网页上展示数据。

对于堆叠条形图中每个x的4个y值,可以使用Plotly.js的堆叠条形图(stacked bar chart)来实现。堆叠条形图可以用于比较多个类别的数据,并显示每个类别中不同组的数值。

以下是使用Plotly.js创建堆叠条形图的示例代码:

代码语言:txt
复制
// 导入Plotly.js库
import Plotly from 'plotly.js-dist';

// 定义x轴和y轴的数据
const xData = ['Category 1', 'Category 2', 'Category 3', 'Category 4'];
const yData1 = [10, 20, 30, 40];
const yData2 = [15, 25, 35, 45];
const yData3 = [5, 15, 25, 35];
const yData4 = [20, 30, 40, 50];

// 创建堆叠条形图的数据
const data = [
  {
    x: xData,
    y: yData1,
    type: 'bar',
    name: 'Y Value 1'
  },
  {
    x: xData,
    y: yData2,
    type: 'bar',
    name: 'Y Value 2'
  },
  {
    x: xData,
    y: yData3,
    type: 'bar',
    name: 'Y Value 3'
  },
  {
    x: xData,
    y: yData4,
    type: 'bar',
    name: 'Y Value 4'
  }
];

// 定义布局选项
const layout = {
  barmode: 'stack', // 设置为堆叠模式
  title: 'Stacked Bar Chart',
  xaxis: {
    title: 'X Axis'
  },
  yaxis: {
    title: 'Y Axis'
  }
};

// 在HTML页面上绘制图表
Plotly.newPlot('chart', data, layout);

在上述代码中,我们首先导入了Plotly.js库。然后,定义了x轴和4个y轴的数据,分别表示每个x的4个y值。接下来,创建了堆叠条形图的数据,每个数据对象包含x轴数据、y轴数据、图表类型和名称。然后,定义了图表的布局选项,包括标题、x轴和y轴的标题。最后,使用Plotly.newPlot方法在HTML页面上绘制了堆叠条形图。

关于Plotly.js的更多信息和使用方法,可以参考腾讯云的相关产品和文档:

请注意,以上推荐的腾讯云产品仅供参考,具体选择应根据实际需求和情况进行。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

原来使用 Pandas 绘制图表也这么惊艳

: 正如我们在图中看到,title 参数为绘图添加了一个标题,而 ylabel 为绘图 y 轴设置了一个标签。...该图表可能包括特定类别的计数或任何定义,并且条形长度对应于它们所代表。 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平均股价。...字符串分配给 kind 参数来创建水平条形图: df_3Months.plot(kind='barh', figsize=(9,6)) Output: 我们还可以在堆叠垂直或水平条形图上绘制数据...直方图 直方图是一种表示数值数据分布条形图,其中 x 轴表示 bin 范围,而 y 轴表示某个区间内数据频率。...像这样: df.plot(kind='scatter', x='MSFT', y='AAPL', figsize=(9,6), color='Green') Output: 正如我们在上图中看到

4.5K50

《数据可视化基础》第四章:可视化图形推荐

同时也可以把两个类别映射到XY轴上,这样就得到了热图来进行展示了。 ? 另外,对于多组别的数目的展示的话,如果是想要展示不同交集之间数目可以使用venn图和upset图。 ?...另外,堆叠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时候,使用堆叠密度图是可以。 ?...4 x-y 相关性 当我们想显示两个连续性变量变化时候,可以使用散点图来进行可视化。如果我们有三个连续性变量,则可以将一个映射到点大小上,从而创建散点图一种变体,称为气泡图。...对于成对数据,沿xy变量以相同单位测量,通常添加一条表示x = y线通常会有所帮助。 ? 对于大量点,常规散点图可能会由于点过多,就容易看不清趋势。...此外,我们可以根据数据为地图中区域着色,从而显示不同区域中数据。这样图被称为choropleth。

2.4K30

Pandas数据可视化

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...'] < 100].sample(100).plot.scatter(x='price', y='points’) 调整图形大小,字体大小,由于pandas绘图功能是对Matplotlib绘图功能封装...points',figsize=(14,8),fontsize = 16) 修改xy轴标签字体   上图显示了价格和评分之间有一定相关性:也就是说,价格较高葡萄酒通常得分更高。...api添加x坐标: 该图中数据可以和散点图中数据进行比较,但是hexplot能展示信息更多 从hexplot中,可以看到《葡萄酒杂志》(Wine Magazine)评论葡萄酒瓶大多数是87.5分

8810

比 matplotlib 效率高十倍数据可视化神器!

Plotly简要概述 plotly Python 包是一个构建在 plotly.js开源库,而后者又是构建在 d3.js 上。...整个堆叠顺序是cufflinks>plotly>plotly.js>d3.js,意味着我们同时获得了 Python 编程高效性和d3强大图形交互能力。...通过一点 pandas 处理,我们还可以制作一个条形图: #重采样获得每月均值 e Views and Reads') df2 = df[['view','reads','published_date...我们在一行代码里完成了很多不同事情: - 自动获得了格式友好时间序列作为x轴 - 添加一个次坐标轴(第二y轴),因为上图中两个变量范围不同。...- 添加文章标题到每个数据点中(鼠标放上去可以显示文章名和变量值) 如果要从图表上了解更多信息,我们还可以很容易地添加文本注释: ?

1.7K60

教程 | 5种快速易用Python Matplotlib数据可视化方法

常规条形图如图 1 所示。在 barplot() 函数中,x_data 表示 x 轴上不同类别,y_data 表示 y 轴上条形高度。误差条形是额外添加在每个条形中心上线,可用于表示标准差。...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,每一个分组不同类别将使用不同颜色表示。 ? 分组条形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...Matplotlib 函数 boxplot() 为 y_data 每一列或 y_data 序列中每个向量绘制一个箱线图,因此 x_data 中每个对应 y_data 中一列/一个向量。 ?

2.4K60

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、分组条形图和堆叠条形图。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...Matplotlib函数' boxplot() '为' ydata '每一列或序列' ydata '中每个向量绘制一个箱线图,因此,“xdata”中每个对应于“y_data”中列/向量。

2K10

手把手教你用plotly绘制excel中常见16种图表(上)

条形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,唯一区别:在 Bar 函数中设置orientation='h',其余参数与柱状图相同。...# 在plotly绘图中条形图与柱状图唯一区别:在 Bar 函数中设置orientation='h',其余参数与柱状图相同 import plotly.express as px data = px.data.gapminder...饼图与圆环图 我们在用excel绘制饼图时候,可以选择既定配色方案,还可以自定义每个色块颜色。用plotly绘制时候,这些自定义操作也是支持。...散点图 散点图是xy均为数字列表情况下坐标点图。...x轴和y轴均是列表形式: # x轴和y轴均是列表形式 import plotly.express as px fig = px.scatter(x=[0, 1, 2, 3, 4], y=[0, 1

3.7K20

5 种快速易用 Python Matplotlib 数据可视化方法

常规条形图如图 1 所示。在 barplot() 函数中,x_data 表示 x 轴上不同类别,y_data 表示 y 轴上条形高度。误差条形是额外添加在每个条形中心上线,可用于表示标准差。...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,每一个分组不同类别将使用不同颜色表示。 分组条形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...Matplotlib 函数 boxplot() 为 y_data 每一列或 y_data 序列中每个向量绘制一个箱线图,因此 x_data 中每个对应 y_data 中一列/一个向量。

1.9K40

图表(Chart & Graph)你真的用对了吗?

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 堆叠条形堆叠柱形图 面积图 瀑布图 3. ...这种图形由三个数据集组成,两个Y轴数据,一个X轴数据。主要用于显示两个Y轴随X轴变化时相关性。 设计双轴图最佳做法: 使用左侧y轴作为主要变量 ,因为大脑自然倾向于先看向左。...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。...10)瀑布图 瀑布图用于显示初始如何受到中间(正或负)影响,并产生最终值,主要用于展示数据组成。 设计瀑布图最佳做法: 使用对比色来突出显示数据集中差异。...设计漏斗图最佳做法: 根据数据集大小,准确显示每个部分大小。 漏斗图中使用渐变色调中对比色。 12)子弹图 子弹图用于和标尺做对比,以便显示目标的进展程度。

2.3K10

开发 | 用数据说话,R语言有哪七种可视化应用?

Chart") 堆叠条形堆叠条形图是柱状图一个高级版本,可以将分类变量组合进行分析。...超市数据例子中,如果我们想要知道不同分类商品折扣店数量,包含折扣店种类和折扣店区域,堆叠条形图就是做这种分析最为有效图表分析方法。...下面是一个简单堆叠条形例子,使用是R中ggplot()函数。...图中,黑色点为离群。离检测和剔除是数据挖掘中很重要环节。 下面是一个简单画箱线图例子,使用是R中ggplot()和geom_boxplot函数。...超市案例中,如果我们需要知道每个商品在每个折扣店成本,如下图中所示,我们可以用三个变量Item_MRP,Outlet_Identifier和Item_type进行分析。

2.3K110

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。..."size", y="mean_total_bill", hue="sex", data=df) 堆积条形堆叠条形图用于显示数据集子组。...这是堆叠条形类型,其中每个堆叠条形显示其离散占总值百分比。...这些点通常按其 x排序。这些点用直线段连接。折线图用于可视化一段时间内数据趋势。 以下是折线图中按年计算加拿大预期寿命说明。...它用于处理来自较大数据集不同数据组。它每个折线图都向下阴影到 x 轴。它让每一组彼此堆叠

9.2K20

数据可视化设计指南

零(当一个以上数据类别时) *基线y轴上数值起始。...颜色用于表示地图中数据大小。 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。...ICON同时补充了色彩含义。 XY轴数值标签 带数值标签作用是清晰地显示相应图示数据范围和比例。例如,折线图X轴和Y轴显示一系列数值标签。 ? 条形Y轴基准线起始应始终从零开始。...考虑完全删除XY轴将视觉焦点集中在数据上。可以将数据直接放在其对应图表元素上。 条形Y轴基准线起始 条形图基准线起始应从(y起始)为零开始。...从零开始条形图 ? 禁止。 该基线起始于20%,容易引起误解。 XY轴上数值文本 Y轴上数值文本使用应有助于在图表中反映最重要数据洞察。

6K31

这些条形用法您都知道吗?

:用于设置条形其他属性信息,如统一边框色、填充色、透明度等; width:用于设置条形宽度,默认为0.9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geom_histogram...(data = df, # 指定绘图数据 # 指定x轴和y变量 mapping = aes(x = Province, y = GDP)) + # 绘制条形图...然而,在实际企业环境中,这样图形出现频次并不是很高,因为绝对数量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百分比堆叠条形图。...双离散单数值百分比堆叠条形图 # 明细数据--双离散单数值变量百分比堆叠条形图 ggplot(data = weather2017, mapping = aes(x = aqiInfo, fill...) + labs(x = '', y = 'Rate') ?

5.5K10

数据可视化:认识Matplotlib

(): x.append(str(i)) #获得纵(y)坐标数据 y = series.values.tolist() ax = plt.bar(x, y, width=0.4) # 添加横坐标显示 plt.xticks...(x, x) # 在每个条形图上方显示数值 for a, b in zip(x, y): plt.text(a, b + 0.1, '%.0f' % b, ha='center', va='bottom...: 横坐标(序列) height:纵坐标(系列) width:条形宽度,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,默认为None align:x轴刻度标签对齐方式...: x:饼图百分比数据 labels:设置饼图中各个部分标签 autopct:设置百分比信息字符串格式化方式,默认为None,不显示百分比 shadow:设置饼图阴影,使得看上去有立体感,默认为...False startangle:设置饼图中第一个部分起始角度 radius:设置饼图半径,数值越大,饼图越大 counterclock:设置饼图方向,默认为True,表示逆时针方向,为False

18220

Vega交互式数据可视化

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)...在此条形图中,使用Rect标记。需要一个给定位置,宽度和高度。还需要指定应该使用哪些数据来构建标记("from"属性)。..."y": {"scale": "xscale", "band": 1} "y"每个rect 属性将是band scale范围带宽xscale。...在此条形图中,处理数据时放置元素: "encode": { "enter": { "x": {"scale": "xscale", "field": "category"}...在这种情况下,将使用rect标记中数据,这样就可以获得每个矩形中心并将文本放在中间。要访问"datum"在表达式中使用数据点。

3.5K21

课后笔记:ggplot2优雅显示WB结果

✦ 几何对象(Geometric objects, geoms)代表在图中实际看到点、线、多边形等。...「stat:」 设置统计方法,有效是count(默认) 和 identity,其中,count表示条形高度是变量数量,不能设定y。...identity表示条形高度是变量;对于连续性变量使用bin,转换结果使用变量density来表示。...「position:」 位置调整,有效是stack、dodge和fill,默认是stack(堆叠),是指两个条形堆叠摆放,dodge是指两个条形图并行摆放,fill是指按照比例来堆叠条形图,每个条形高度都相等...「width:」 条形宽度,是个比值,默认是0.9 「color:」 条形线条颜色 「fill:」 条形填充色 基本演示 读取ImagJ数据及转换 #读取ImageJ dat=read.csv

2.4K20

Python|Plotly数据可视化(代码+应用场景)

# 实现简单条形图 import plotly.express as px # orientation='h' 用户表示绘制条形图 fig = px.bar(data, x='score', y='...柱形图高度表示数值大小,也可以对单一变量或者多组变量进行比较。 注:在使用条形图和柱形图时xy参数传入相反。...node用于给出基本配置项: pad:图中空白分隔空隙大小; thickness:图中节点宽度(每个连接处长方形); line:每个节点边框线颜色和粗细; label:每个节点名字(包含一层...堆叠面积图和普通面积图区别是每个数据序列映射区域起点都是上一个数据序列顶端。...,在瀑布图中,底部贴着坐标轴条图表示阶段性统计(汇总值),其余表示增长或者减少(相对)。

2.8K20

「R」ggplot2数据可视化

几何对象是用以呈现数据几何图形对象,如条形、线条和点。 图形属性是几何对象视觉属性,如x坐标和y坐标、线条颜色、点形状等。 数值和图形属性之间存在着某类映射。...也就是说,每个函数完成图中各个组件相应功能,然后通过串联+号将其连接起来,形成一个完整图形。...aes()函数功能是指定每个变量扮演角色(aes代表aesthetics,即如何用视觉形式呈现信息)。在这里,变量wt映射到x轴,mpg映射到y轴。...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。...对于每个声部身高范围上得分分布,小提琴图展示了更多视觉线索。 接下来我们将使用几何函数创建广泛图表类型。让我们从分组开始吧——在一个图中展示多个分组观察

7.3K10

Pandas绘图功能

柱状图 柱状图是一个单变量图(注意区分柱状图和条形图),它将一个数值变量分组到各个数值单元中,并显示每个单元中观察数量。直方图是了解数值变量分布一种有用工具。...为了获得更多细节数据,我们可以增加分箱数量来查看更小范围内钻石重量,通过限制x宽度使整个图形在画布上显得不那么拥挤。...箱线图中心框代表中间50%观察,中心线代表中位数。 boxplot最有用特性之一是能够生成并排boxplots。每个分类变量都在一个不同boxside上绘制一个分类变量。...堆积条形图显示每个条形图中另一个变量分布: carat_table = pd.crosstab(index=diamonds["clarity"],...分组条形图是堆叠条形另一种选择,设置stacked=False即可: carat_table.plot(kind="bar", figsize=(8,8),

1.7K10

【MATLAB】进阶绘图 ( Bar 条形图 | bar 函数 | bar3 函数 | Bar 条形图样式 | 堆叠条形图 | 水平条形图 | barh 函数 )

x 是一个矩阵 : x = \begin{bmatrix} 1 & 2 & 5 & 4 & 8 \end{bmatrix} 代码表示例 : % 条形数值列表 x = [1 , 2 , 5 , 4...(3, 1, 3); % 绘制立体 3D 条形图 , y每个元素对应一个条形 % y 是个矩阵 , 有 2 x 5 = 10 个元素 bar3(y); 代码示例 : 二、Bar 条形图样式..., 条形四种样式如下 : 2、堆叠条形图示例 % 条形数值列表 x = [1, 2, 5, 4, 8]; % 数值列表 , 组成一个矩阵 y = [x; 1:5]; % 绘制第一张图像...(2, 1, 2); % 绘制条形图 , y每个元素对应一个条形 % y 是个矩阵 , 有 2 x 5 = 10 个元素 bar(y, 'stacked'); 绘图效果 : 三、水平条形图...); % 绘制条形图 , y每个元素对应一个条形 % y 是个矩阵 , 有 2 x 5 = 10 个元素 barh(y, 'stacked'); 绘图结果 :

4.8K31
领券