R:在x轴上有多个分类变量的Barplot (大于2) - 腾讯云开发者社区

在关系图教程中，我们看到了如何使用不同的可视化表示来显示数据集中多个变量之间的关系。在示例中，我们关注的主要关系是两个数值变量之间的情况。...在决定使用哪种方法时，你必须考虑你想要回答的问题。统一的API可以方便地在不同类型之间切换，并从多个角度查看数据。...x, y：指定分类变量和数值变量。 hue：指定另一个分类变量，相当于给绘图加上一维，不同颜色表示不同的分类。 row, col：指定用哪个变量分行或分列展示。...x, y：指定分类变量和数值变量。 hue：指定另一个分类变量，相当于给绘图加上一维，不同颜色表示不同的分类。 row, col：指定用哪个变量分行或分列展示。...=tips, x="day", y="total_bill",jitter=False) 案例2-分类散点图kind=“swarm” 第二种方法是使用一种防止重叠的算法沿分类轴调整点。

3872 0

数据可视化(14)-Seaborn系列 | 条形图barplot()

但在很多情况下，每个分类变量级别上显示值的分布可能提供更多信息，此时很多其他方法，如一个盒子或小提琴图可能更合适。...estimator:可回调函数作用：设置每个分类箱的统计函数 ci:float或者"sd"或None 在估计值附近绘制置信区间的大小，如果是"sd"，则跳过bootstrapping并绘制观察的标准差...:float 作用：表示误差线上"帽"的宽度(误差线上的横线的宽度) dodge:bool 作用：使用色调嵌套时，是否应沿分类轴移动元素。...") # 构建数据 tips = sns.load_dataset("tips") """ 案例3：指定 y 为分类变量进行分组，x 为数据分布 (这样的效果相当于水平条形图) """ sns.barplot...1","变量名2",...]来显示指定分类顺序 """ sns.barplot(x="time", y="tip", data=tips, order=["Dinner", "Lunch

6.9K0 1

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

R语言系列第六期：②R语言基本绘图（下）

可能这两个变量都是随其他的“潜”变量的变动而改变，也可能经济变量对政府政策的响应存在重要的时间滞后期。可以说，散点图是科研中的战马，在原创科研报告中，常会出现大量的散点图及其他双变量图形。 B....并列箱线图下面我们来看一下总统的政党派别与经济变量之间的关系如何。若要依据属性进行分类后，对定量变量进行比较，那么绘制并列箱线图是一个有用的方法。...对属性变量分类后，每个箱线图中仅包含特定类别中定量变量的几个数字。我们按变量party分类，绘制unemploy的并列箱线图。...在R中，条形图命令barplot()需要一个数值型变量来对其绘制条形图。如果有多个数值那么会绘制多条结果，所以首先要计算出两个变量的均值，并将其组成向量进行绘图。...#Tips：xlim规定了x轴的起止点。当然，这里的x轴中没有标注数值。只是用来区分两组。Width设定条形宽度，使得条形的宽度为默认设置的0.1倍，参数ylim设定y轴的范围。

1.2K1 0

Python-Seaborn 17个超好看图表绘制

(x=x,y=y,data=dataset,...) ''' barplot()括号里的是需要设置的具体参数，涉及到数据、颜色、坐标轴、以及具体图形的一些控制变量，基本的一些参数包括'x'、'y'...、'data'，分别表示x轴，y轴，以及选择的数据集。...(1,2,figsize=(10,6)) sns.barplot(x='菜系',y='评分',color="r",data=df,ax=axes[0]) sns.barplot(x='菜系',y='评分...fig,axes=plt.subplots(1,2,figsize=(10,6)) #设置hue参数，对x轴的数据进行细分 sns.barplot(x='菜系',y='评分',color="salmon...figsize=(10,6)) #marker参数可设置数据点的形状 sns.regplot(x='用料数',y='评分',data=df,color='r',marker='+',ax=axes[0]

3.4K1 0

R中坐标轴截断的不同实现方式

本文在做学术论文中，正好想做一下把y轴一些数据进行截断的效果。通过网上检索，整理了一下两种方式构建坐标轴截断图。...)##去掉中间的那两道横线； axis.break(2,90*(1+0.02),breakcol="black",style="slash")##在左侧Y轴把gap位置换成slash； axis.break...(4,90*(1+0.02),breakcol="black",style="slashuah")##在右侧Y轴把gap位置换成slash； ?...思路是：构造一列：type，把小于7的命名为“samll”，大于17的命名为“big”，然后利用facet效果构建图。...参考资料： R语言作图——坐标轴截断画图 http://blog.sina.com.cn/s/blog_6a4ee1ad0102x5at.html ggplot坐标轴截断 https://www.jianshu.com

4.4K2 0

R数据可视化之ggplot2 (一)

学完R语言的基本操作后,我们还可以继续学习R的几大著名而且使用强大的包,今天讲其中的一个,就是ggplot2,至于这个包的评价和地位,我就不多说了,感兴趣可以百度,它绝对是数据可视化的利器,好了,我们先来开始简单介绍一下这个包...先说说我们人手工作图的方式,1,先画一个坐标轴,2,然后根据数据在图上画图形3,在基础的图形上加一些注释,或加一些对比.基本上这就是我们作图的方式,那么ggplot2就跟这差不多了,1.先设定坐标轴和数据...在画基本图形之前,我先说一下qplot这个函数,这个函数是ggplot2包里面的一个函数,简单作图,他的用法可以看做是基本绘图与ggplot绘图的一个过渡....2.画条形图基础绘图系统:barplot(BOD$demand, names.arg=BOD$Time) #当变量为数值型,绘制条形图 barplot(table(mtcars$cyl...画图的风格,先画出坐标轴框架,再一层一层的往上添加,每一层都可以设定一些参数,以改变图层的样子,至于有哪些参数,以及怎么用,再接下来会慢慢讲到.欢迎继续阅读.

2K12 0

70个精美图快速上手seaborn！

多变量数据可视化：Seaborn提供了一些强大的工具来可视化多变量数据。你可以使用Seaborn绘制矩阵图、热力图、聚类图等，以揭示不同变量之间的关系和模式。...", hue="smoker") plt.show() 图片设置多个其他参数： In 15: sns.stripplot( data=tips, # 指定数据、x、y轴 x="total_bill...x="day", y="tip", hue="smoker" # 指定分组字段 ) plt.show() 图片 order参数指定x轴label的顺序： In 25: sns.barplot..."] # 指定x轴label的顺序 ) plt.show() 图片水平柱状图 orient参数指定水平h或者垂直v In 26: sns.barplot( data=tips,..., x="day",y="tip",hue="sex") plt.show() 图片 dodge参数表示在执行hue分组的时候，不同组别下的数据是否放在一个主体中： In 52: sns.boxplot

2.6K15 0

「R」R 的基本图形绘制

本文主题: 将变量的分布进行可视化的展示; 通过结果变量进行跨组比较。...在关节研究中，变量Improved记录了对每位接受了安慰剂或药物治疗的病人的治疗结果： > library(vcd) 载入需要的程辑包：grid > library(grid) > counts <-...grouped_bar_plot.png 注意它是依据数据框的行名来生成分类的。...par()函数能够让你对R的默认图形作出大量修改，这里只给出一个示例： par(mar=c(5, 8, 4, 2)) # 增加y边界大小 par(las=2) # 旋转条形的标签...lines(density(mtcars$mpg), col="blue", lwd=2) # 添加轴须图 x <- mtcars$mpg h x, breaks=

1.6K3 0

数据可视化基础与应用-04-seaborn库从入门到精通03

在关系图教程中，我们看到了如何使用不同的可视化表示来显示数据集中多个变量之间的关系。在示例中，我们关注的主要关系是两个数值变量之间的情况。...x, y：指定分类变量和数值变量。 hue：指定另一个分类变量，相当于给绘图加上一维，不同颜色表示不同的分类。 row, col：指定用哪个变量分行或分列展示。...实际上在seaborn中有两种不同的分类散点图，第一种是stripplot()，stripplot()是catplot()中默认的“kind”，它使用的方法是用少量的随机“抖动jitter”来调整点在分类轴上的位置...=tips, x="day", y="total_bill",jitter=False) 案例2-分类散点图kind=“swarm” 第二种方法是使用一种防止重叠的算法沿分类轴调整点。...离散箱是自动为分类变量设置的，但它可能也有助于“缩小”条，以强调轴的分类性质: sns.displot(tips, x="day", shrink=.8) 案例3-直方图histplot-Conditioning

5891 0

小白也能看懂的seaborn入门示例

() 分类散点图 swarmplot() 能够显示分布密度的分类散点图 boxplot() 箱图 violinplot() 小提琴图 boxenplot() 增强箱图 pointplot() 点图 barplot...violinplot violinplot与boxplot扮演类似的角色，它显示了定量数据在一个（或多个）分类变量的多个层次上的分布，这些分布可以进行比较。...在seaborn中，最简单的实现方式是使用jointplot()函数，它会生成多个面板，不仅展示了两个变量之间的关系，也在两个坐标轴上分别展示了每个变量的分布。..._2$") # kind:scatter,reg,resid,kde,hex变量可视化种类,space轴与边缘轴之间的空间 g = sns.jointplot(x1, x2, kind="kde", height...pointplot 点图代表散点图位置的数值变量的中心趋势估计，并使用误差线提供关于该估计的不确定性的一些指示。点图可能比条形图更有用于聚焦一个或多个分类变量的不同级别之间的比较。

4.7K2 0

Python中最常用的 14 种数据可视化类型的概念与代码

可视化辅助决策研究表明，人眼是一个高带宽大量视觉信号并行GPU，带宽在2.339G/s，相当于一个两万兆网卡，具有超强的模式识别能力，且对可视符号的处理速度比数字或者文本快多个数量级，在大数据时代，数据可视化是人们洞察数据内涵...其中一个轴定义了自变量。另一个轴包含一个依赖于它的变量。多线图多条线图包含多条线。它们代表数据集中的多个变量。这种类型的图表可用于研究同一时期的多个变量。...r = ax1.patches[-1].r width=0.2 # 上边缘的连线 x = r*np.cos(np.pi/180*theta2)+center[0] y = np.sin(np.pi/...它显示为点的集合。它们在水平轴上的位置决定了一个变量的值。垂直轴上的位置决定了另一个变量的值。当一个变量可以控制而另一个变量依赖于它时，可以使用散点图。当两个连续变量独立时也可以使用它。...它显示为三个或更多定量变量的二维图表。这些变量显示在从同一点开始的轴上。

9.6K2 0

5 种快速易用的 Python Matplotlib 数据可视化方法

我们将 x 轴和 y 轴的数据传递给该函数，然后将其传递给 ax.scatter() 来画出散点图。...以下是线图的实现代码，和散点图的代码结构很相似，只在变量设置上有少许变化。...在 barplot() 函数中，x_data 表示 x 轴上的不同类别，y_data 表示 y 轴上的条形高度。误差条形是额外添加在每个条形中心上的线，可用于表示标准差。...常规条形图分组条形图允许我们比较多个类别变量。如下图所示，我们第一个变量会随不同的分组（G1、G2 等）而变化，我们在每一组上比较不同的性别。...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。

2K4 0

教程 | 5种快速易用的Python Matplotlib数据可视化方法

我们将 x 轴和 y 轴的数据传递给该函数，然后将其传递给 ax.scatter() 来画出散点图。...以下是线图的实现代码，和散点图的代码结构很相似，只在变量设置上有少许变化。...在 barplot() 函数中，x_data 表示 x 轴上的不同类别，y_data 表示 y 轴上的条形高度。误差条形是额外添加在每个条形中心上的线，可用于表示标准差。 ?...常规条形图分组条形图允许我们比较多个类别变量。如下图所示，我们第一个变量会随不同的分组（G1、G2 等）而变化，我们在每一组上比较不同的性别。...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。

2.4K6 0

R语言之基础绘图

R 的基础绘图系统由 Ross Ihaka 编写，功能非常强大，主要由 graphics 包和 grDevices 包组成，它们在启动 R 时会自动加载。...= c(15, 17)) 2.直方图和密度曲线图直方图（histogram）是用于展示连续型变量分布的最常用的工具，它本质上是对密度函数的一种估计。...lines(density(Prewt), col = "blue", lwd = 2) # 最后使用函数 rug( )在横轴上添加了轴须图，以展示数据分布的密集趋势。...rug(Prewt) detach(anorexia) 3.条形图条形图（bar chart）在医学科技论文中经常用到，它通过垂直的或水平的矩形展示分类变量的频数分布。...R 里公式一般用符号 ~ 连接变量，~ 左边可以看作因变量， ~ 右边可以看作自变量。从下图（a）可以看出，“FT”（family treatment）组体重的改变量高于其他两组。

4522 0

干货|教你一文掌握：Matplotlib+Seaborn可视化

导语 Seaborn和Matplotlib是Python最强大的两个可视化库。Seaborn其默认主题让人惊讶，而Matplotlib可以通过其多个分类为用户打造专属功能。...4 一个窗口多个图 #一个窗口，多个图，多条数据 sub1=plt.subplot(,facecolor=(0.1843,0.3098,0.3098)) #将窗口分成2行1列，在第1个作图，并设置背景色...sub2=plt.subplot() #将窗口分成2行1列，在第2个作图 sub1.plot(x,y) #绘制子图 sub2.plot(x,y) #绘制子图...({"x-axis": x,"y-axis": y}) sns.barplot("x-axis","y-axis",palette="RdBu_r",data=df) plt.xticks(rotation...#看图说话：热力图可用来显示两变量之间的相关性，在这里两变量间对应的矩形框的颜色越浅，代表两者之间越具有相关性 0 11 核密度估计图 #kde plot图 sns.kdeplot(tips['total_bill

4.8K1 0

数据挖掘从入门到放弃（五）seaborn 的数据可视化

# countplot() 中x和y只能指定一个，指定x轴则y轴展示数量，指定y轴则x轴展示数量 fig,(axis1,axis2,axis3) = plt.subplots(1,3,figsize=(...3、两个变量的散点图：scatterplot() # countplot() 中x和y只能指定一个，指定x轴则y轴展示数量，指定y轴则x轴展示数量 fig,(axis1,axis2,axis3) = plt.subplots...，列按照sex值域分类，总共是 2*2 =4个图，很容易发现女性喜欢周四中午吃午餐，男性喜欢周末吃晚餐； sns.relplot(x="total_bill_dollar", y="tips_dollar...5、两个变量的联合分布图jointplot() # 5、两个变量的联合分布图jointplot() # 单个变量的分布探究完成后，可以做多个连续性变量之间的联合分布散点图，使用jointplot()函数...，在x和y轴绘制分布图，在中心绘制散点图； # seaborn.jointplot(x, y, data=None, kind='scatter', stat_func=None, color=None

2.1K5 0

Python Seaborn (5) 分类数据的绘制

在 Seaborn 中，相对低级别和相对高级别的方法用于定制分类数据的绘制图，上面列出的函数都是低级别的，他们绘制在特定的 matplotlib 轴上。...当然也可以传入 hue 参数添加多个嵌套的分类变量。高于分类轴上的颜色和位置时冗余的，现在每个都提供有两个变量之一的信息： ? 一般来说，Seaborn 分类绘图功能试图从数据中推断类别的顺序。...使用这些图，将分类变量放在垂直轴上是非常有用的（当类别名称相对较长或有很多类别时，这一点特别有用）。...这类似于分类而不是定量变量的直方图。在 Seaborn 中，使用 countplot() 函数很容易绘制：备注：函数将默认使用 count 参数作为 x/y 中未传的一组维度 ?...由于分类图的广义 API，它们应该很容易应用于其他更复杂的上下文。例如，它们可以轻松地与 PairGrid 结合，以显示多个不同变量之间的分类关系： ?

4K2 0

数据视化的三大绘图系统概述：base、lattice和ggplot2

R语言不仅提供了基本的可视化系统graphics包，简单的图+修饰，例如：plot、 hist(条形图)、 boxplot(箱图)、 points 、 lines、 text、title 、axis(坐标轴...绘图系统 ggplot2初识更多下期详解引言不同类型变量常用的图表连续数值变量一个数值变量可以用：柱状图，点图，箱图两个数值变量可以用：散点图分类变量一个分类变量的可视化：频率表，条形图...两个分类变量的可视化：关联表，相对频率表，分段条形图一个分类变量一个数值变量：分类箱图、条形图 1 Lattice绘图系统特点：一次成图；适用于关系变量间的交互：在变量z的不同水平，变量y如何随变量...主要变量即为图形的两个坐标轴，其中y在纵轴上，x在横轴上。变形：单变量绘图，用 ~ x 即可；三维绘图，用z ~ x*y；多变量绘图，使用数据框代替y ~ x即可。...Split/position 数值型向量，在一页上绘制多幅图形 Type 字符型向量，设定一个或多个散点图的绘图参数，（如p=点，l=线，r=回归，smooth=平滑曲线，g=格点） xlab/ylab

4.4K3 0

5个快速而简单的数据可视化方法和Python代码

你还可以通过对组进行简单的颜色编码来查看不同组数据的这种关系，如下面的第一个图所示。想要可视化三个变量之间的关系吗？完全没有问题！只需使用另一个参数，如点大小，对第三个变量进行编码，如下面的图2所示。...我们将x轴和y轴数据传递给函数，然后将它们传递给“ax.scatter()”来绘制散点图。我们还可以设置点大小、点颜色和透明度。你甚至可以把y轴设成对数刻度。然后，为该图设置标题和轴标签。...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。...在' barplot() '函数中，' xdata '表示x轴上的标记，' ydata '表示y轴上的条高。误差条是以每个栏为中心的一条额外的线，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。

2.1K1 0

24式R入门作图必学之barplot条形图（一）

3.3 堆积百分比柱状图3.4 分组柱状图四、讨论一、前言柱状图又称条形图，在统计分析中的使用频率最高，也是众多小白入门R最早绘制的可视化图形。...安装R包：barplotggplot2plotly二、初阶图形2.1 基本条形图values barplot(values,col = "#1b98e0...= group, y = values, type = "bar")图片三、进阶图形3.1 水平柱状图和刚刚的初阶一样，只是多添加了标签和y轴，常用于计算靶点交叉数目可视化、...(expand=c(0,0))dev.off()图片四、讨论plotly这个包还是很有趣的，有交互性的可视化R包，可以绘制点图、线图、条形图、气泡图、桑基图、甘特图、树状图等。...领域广泛，除了生信外还运用于统计、财务、地图、人工智能等，后面会花篇幅专门介绍这个R包。图片还有很多刚入门或者准备入门生信的同学，特出此系列巩固和提供一些入门帮助。

3.3K1 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

seaborn从入门到精通03-绘图功能实现02-分类绘图Categorical plots

数据可视化(14)-Seaborn系列 | 条形图barplot()

R语言系列第六期：②R语言基本绘图（下）

Python-Seaborn 17个超好看图表绘制

R中坐标轴截断的不同实现方式

R数据可视化之ggplot2 (一)

70个精美图快速上手seaborn！

「R」R 的基本图形绘制

数据可视化基础与应用-04-seaborn库从入门到精通03

小白也能看懂的seaborn入门示例

Python中最常用的 14 种数据可视化类型的概念与代码

5 种快速易用的 Python Matplotlib 数据可视化方法

教程 | 5种快速易用的Python Matplotlib数据可视化方法

R语言之基础绘图

干货|教你一文掌握：Matplotlib+Seaborn可视化

数据挖掘从入门到放弃（五）seaborn 的数据可视化

Python Seaborn (5) 分类数据的绘制

数据视化的三大绘图系统概述：base、lattice和ggplot2

5个快速而简单的数据可视化方法和Python代码

24式R入门作图必学之barplot条形图（一）

扫码

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

社区

活动

资源

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐