绘制上面这个漂亮的图,要注释以下3点: 1. 双y轴 2. 颜色渐变 3. 横坐标的label对齐 代码及解释如下: library(RColorBrewer) # 载入颜色包 par(mar=c(5
用过 Excel 的数据分析师,对 Excel 的『条件选择』与『格式呈现』功能大都印象深刻。下方动图演示了 Excel『数据选择&底色填充高亮』功能。如果我们需要『选择大于100的所有产品取值并对单元格填充红色』,直接如下图所示,在『条件格式』中选择『突出显示单元格规则』即可进行设置。
文章来源:"Preoperative immune landscape predisposes adverse outcomes in hepatocellular carcinoma patients with liver transplantation" (2021,npj Precision Oncology),数据与代码全部公开在https://github.com/sangho1130/KOR_HCC。
这篇博客将介绍python中可视化比较棒的3D绘图包,pyecharts、matplotlib、openpyxl。基本的条形图、散点图、饼图、地图都有比较成熟的支持。
相信学习过Ps的人都知道Ps的渐变工具。不同颜色渐变中的过渡效果在UI设计的背景与插画画报中经常见到,给人很强的节奏感和审美情趣。渐变的形式不仅在日常生活中随处可见,许多自然现象也都充满了渐变的形式特点,如彩虹、极光等。将渐变与3d物体结合起来能使画面更加丰富,给人更强的视觉冲击力。那么接下来就为大家介绍如何制作液态渐变效果。
1.2 使用matplotlib.pyplot中的annotate()函数标注文字
数据可视化能够更加直观的将数据的趋势展现出来,而绝大数人对于数据可视化的选择要么是matplotlib或者是seaborn,本文将从比较热门的可视化模块pyecharts入手,向读者介绍一下pyecharts的使用教程
本文是 Python 系列的 Matplotlib 补充篇。整套 Python 盘一盘系列目录如下:
选择错误的图表类型或默认使用最常见的数据可视化类型可能会混淆用户或导致数据误解。相同的数据集可以以多种方式表示,具体取决于用户希望看到的内容。始终从审查您的数据集和用户访谈开始。
在我们做报表的时候,经常遇到说某些数据想突出显示一下,当然,微软是支持数值颜色渐变对比的,但是怎么说呢,就像是下图那样,有时候并不是很符合我们对于报表的需求:
但是学生的表现实在是太超出我意料了,能超脱于现有的工具,达到随心所欲的定制化,值得分享!
如今,商业领域的决策越来越重视数据驱动,数据可视化已经是当今的潮流。高质量的数据可视化能帮助人们更好地解读数据的意义,发掘数据背后的价值。但是我们发现,实践中很多图表并不容易让人理解,甚至会产生误导。因此本文列出如下20条优化建议,希望能够帮助你实现更好的数据可视化。 01 选择正确的图表类型 如果选择了错误的图表类型,或只是默认使用最常见的图表类型,可能会使用户感到困惑,或对数据的意义产生误解。 一个数据集可以用很多种方式来表述,具体采用哪种方式要取决于用户的需求。 所以一定要从检查数据集和调研用户需求着
如果选择了错误的图表类型,或只是默认使用最常见的图表类型,可能会使用户感到困惑,或对数据的意义产生误解。
如今,商业领域的决策越来越重视数据驱动,数据可视化已经是当今的潮流。高质量的数据可视化能帮助人们更好地解读数据的意义,发掘数据背后的价值。但是我们发现,实践中很多图表并不容易让人理解,甚至会产生误导。
数据可视化是数据展示的常见方式,所谓一图抵千言,好的图表能高效传递信息,让观众一目了然,差的图表往往会不知所云。
前面用2篇文章详细介绍了gt包创建表格的用法。gt很强大,但是还是不够强大,总有些大佬想要更加强大,于是就有了今天要介绍的gtExtras,这是一个扩展包,为gt提供多种强大的可视化功能!
Quick BI(以下简称Qbi)做数据分析有5个模块:仪表板、电子表格、数据大屏、即席分析和自主取数。其中仪表板和即席分析比较接近于Power BI(以下简称Pbi)制作的报告。本文的比较对象,主要指Qbi的仪表板和Pbi的报告。
我们仍然处在新冠疫情期间,生活受到干扰,希望大家和家人都平安。微信提供了详细的信息供我们了解疫情动态。以下是2021年12月某日微信看一看的新增确诊图表,可以学习参考其展示方式。
可以看到,上面的案例充分说明了饼图在一些情况下可能不太适用,因为它在传达数据信息和比较各部分大小方面存在一些问题。很难直观地感受到到1,2,3,4的饼的大小比例的变化
前几天我看了一个不到2分钟的视频,动态展示了我国的GDP增长。而且是动态条形图和折线图叠加一起使用,比较少见!然后我立了一个Flag,说要仿制。
R 语言具有强大的绘图功能,可以满足科研绘图的需求,越来越多的文章中采用 R 语言来进行绘图。按照绘图方式,R 语言可以分为四大绘图系统,分别是:1、R 基础绘图系统,2、Grid 绘图系统,3、lattice 绘图,4、ggplot2 绘图。除此之外,R 还有非常多的扩展包,几乎可以完成任何形式的绘图要求,无论是 2D 绘图还是 3D 绘图。最新的 shinny 包,还可以绘制交互式的绘图操作。
数据可视化是数据分析和探索的一个重要方面,它有助于深入了解数据集中的潜在模式、趋势和关系。
气泡图是一种万能图表,凡是需要比较大小的场景都可以用气泡图。《Power BI/Excel模拟flomo时间分布》《Power BI表格展示销售排行与利润贡献》是两个有代表性的示例。之前的气泡造型都是扁平化的,如何使得气泡看上去有立体感,如下图所示。
colorBar主要是指一些图像处理中使用的常见纯色或者渐变色条。colorBar用途可作为测试样图来验证某些图像算法的效果,从而避免图像内容或者硬件对图像的干扰,使图像算法能够达到预期效果。colorBar常见类型如下:
2022年12月,新冠疫情进入新的阶段,愿诸君安康。最近常用的问候语成了:你羊过了没?
“大面积、炫酷动效、丰富色彩”,大屏易在观感上给人留下震撼印象,便于营造某些独特氛围、打造仪式感。
可视化大屏不再只是电影里奇幻的画面,而是被实实在在地应用在政府、商业、金融、制造等各个行业的业务场景中,切切实实地实现着大数据的价值。
Severino Ribecca 是一位平面设计师,也是数据可视化的爱好者,他在自己的网站上收录了 60 种可视化图表样式以及它们分别适用于什么样的场景,并且推荐了相应的制作工具。
数据可视化的爱好者Severino Ribecca,他在自己的网站上收录了 60 种可视化图表样式以及它们分别适用于什么样的场景,并且推荐了相应的制作工具。
这段时间写了太多的教程,感觉自己都写烦了,不知道大家看的烦不烦,今天没有教程,写一点儿心得总结下这段时间以来的经验和体会,顺便介绍一款图表插件,也将是小魔方下一阶段重点讲解的图表神器! 图表作为展示数据的一种方式,有一些约定俗成的套路,比如我们常用折线图或者散点图、柱形图、条形图、面积图来表现时间序列;用圆环图、雷达图、饼图、玫瑰图、堆积柱形图(条形图)来表达构成比例等等。 可是在实际运用过程中,其实还是有一些细节需要大家注意。 1、关于柱形图、条形图,如果横轴是非时间序列,那么务必在做图表之前,先对序列指
这种图表使用同心圆网格来绘制条形图。每个圆圈表示一个数值刻度,而径向分隔线则用作区分不同类别或间隔(如果是直方图)。
关于pandas的可视化的用法还有很多,这里不再拓展,但还是建议使用matplotlib,seaborn等库完成绘图。
上一篇文章已经介绍了图表可视化配置部分的 Panel options、Tooltip、Legend 3类配置,在这里我将继续介绍Axis、Graph styles、Standard options、Data links、Value mappings 和 Thresholds 6类配置。
MATlAB是美国MathWorks公司出品的商业数学软件,用于数据分析、无线通信、深度学习、量化金融与风险管理、机器人,控制系统等领域。MATLAB在数值计算方面首屈一指,也是使用最广泛的科研绘图软件之一。优点:编程效率高 便于矩阵计算。缺点:循环效率低 封装性不好。
R的画图功能是非常强大的,这非常有利于数据可视化,对于R画图,我们一 般使用三个画图系统,分别是R自带的画图系统,另外还有两个包,他们的画图功能也很强大,即lattice包和GGplot包,一般我们从
Matplotlib是一个功能强大的数据可视化库,为数据科学家提供了丰富的工具和功能,可以以直观的方式呈现数据。
1. ggplot2的安装:install.packages("ggplot2")。
[编辑器不兼容 GitHub 的 markdown,真的蛋疼] 您所喜爱的 AAChartKit 开源图表库现在更有swift版本可供使用,详情请点击以下链接 传送门 https://github.com/AAChartModel/AAChartKit-Swift 前言 AAChartKit 项目,是AAInfographics的 Objective-C 语言版本,是在流行的开源前端图表库Highcharts的基础上,封装的面向对象的,一组简单易用,极其精美的图表绘制控件.可能是这个星球上 UI 最精致的
感谢作者沈浩教授授权转载 摘自:http://shenhaolaoshi.blog.sohu.com/ 大数据文摘愿意为读者打造高质量【可视化讨论群】,措施如下 (1)群内定期组织分享 (2)确保群内分享者和学习者数量适合,有分享能力者不限名额,学习者数量少于分享者,按申请顺序排序。 点击文末“阅读原文”填表入群 一直想写这样一本介绍数据可视化的书。可以介绍一些日常办公中常常用到的图表处理的技巧并且能够推荐给读者一些非常优秀的小工具,比如Xcelsius、Smartdraw、Visio、Swiff Char
在这一系列文章中,我通过在每个 Python 绘图库中制作相同的多条形绘图,来研究不同 Python 绘图库的特性。这次我重点介绍的是 Bokeh(读作 “BOE-kay”)。
考虑到公众号后台数不胜数的提问其实并不是生物学知识或者数据处理知识的困惑,仅仅是绘图小技巧以及数据转换的困难。所以我们一再强调系统性掌握编程知识的重要性,在这个打基础方面我让实习生“身先士卒”,起码每个人在每个编程语言上面都需要看至少五本书而且每本书都需要看五遍以上,并且详细的记录笔记。
蛇形图、贝壳、山脉ーー这是我们设计师可以画出来而不能有效显示数据的图表。我来解释清楚:例如,在一个健身应用程序或视频游戏中图表呈现的目的是娱乐时,这些创意图表是一个不错的选择。但是,如果你的目的是为决策提供信息,那么花里胡哨是行不通的。我们将解析七种与统计、分析和商业不兼容的视觉样式。
工作中,我们常常会遇到各式各样的数据,例如网站性能,销售业绩,客户服务 、营销活动等数据。对于这些数据,有哪些行之有效的方法来形象化数据,挖掘数据关系,提升数据价值呢?
大家在绘制图的时候是不是有的时候老师纠结颜色的搭配。今天给大家介绍一个可以自动搭配颜色的R包RColorBrewer。R包的安装载入就不再赘述。直接进入主题。
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 不管是生活还是工作中,定制都很常见。一谈到定制,会油然而生出一种专业感和高级感。 定制代表着量体裁衣,定制代表着充分适配,定制代表着专属设计。 图表也可以进行量身定制,定制后的图表标识性更强、更适合传播,能更好地为工作服务。 本文以光大证券2021年8月发布的《碳中和行业(电新+环保)周报20210801》中的图表为例,简述图表定制的基本流程。 01. 光大证券的图表优势 ---- 光大证券报告的图表格式统一、配色统一、区域划分统一,巧妙地运用线条、文字
链接丨https://medium.muz.li/dataviz-sins-976f3a08948c
考虑到有几个细节知识点大家自学会有一点困难,我们生信技能树团队恰好有时间,就做几次公益授课,带领大家一起学习哈。已经有的一个是:免费Linux直播培训 ,带领了五百多朋友购买了云服务并且成功使用了,现在进去,还是可以看录播的,里面也有我整理的很多Linux学习资料哈!
可视化之根 多年前读过一篇非常震撼的文章,叫《Lisp之根》(英文版:The roots of Lisp),大意是Lisp仅仅通过一种数据结构(列表)和有限的几个函数,就构建出了一门极为简洁,且极具扩展性的编程语言。当时就深深的被这种设计哲学所震撼:一方面它足够简单,每个单独的函数都足够简单,另一方面它有非常复杂,像宏,高阶函数,递归等机制可以构建出任意复杂的程序,而复杂的机制又是由简单的组件组成的。 数据的可视化也是一样,组成一幅内容清晰、表达力强、美观的可视化信息图的也仅仅是一些基本的元素,这些元素的不
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