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这些条形图的用法您都知道吗?

NULL, mapping = aes()) data:指定绘图所需的原始数据,如果指定,则必须在geom_*函数中指定; mapping:通过aes的方式指定图形的属性(如x的变量,y的变量,颜色变量...函数; na.rm:bool类型的参数,在剔除绘图数据的缺失值时,是否返回警告信息,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函数的数据和属性,默认为TRUE;根据作者的经验,如果...' # 填充色为铁蓝色 ) + # 删除x的标题 labs(x = '')# 绘制有序的条形图 p2 <- ggplot(data = df, # 要求x的省份按...然而,在实际的企业环境,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

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数据挖掘知识脉络与资源整理(九)–柱形图

柱形图 简介 英文:histogram或者column diagram 排列在工作表的列或行的数据可以绘制到柱形图中。在柱形图中,通常沿水平组织类别,而沿垂直组织数值。...注释:要以使用可更改的三个(水平、垂直和深度)的FineReport柱形图FineReport柱形图三维格式显示数据,应该使用三维柱形图子类型。...三维柱形图 三维柱形图使用可修改的三个(水平、垂直和深度),可对沿水平和深度分布的数据点(数据点:在图表绘制的单个值,这些值由条形、柱形、折线、饼图或圆环图的扇面、圆点和其他被称为数据标记的图形表示...(x = Time, y = demand)) + geom_bar(stat = "identity") 看看有什么区别,在第二个图形,数据time没有6这个值,但是图形X还是画出来了,这就是对于分类变量和连续变量的不同...,堆叠条形图 ggplot(cabbage_exp, aes(x = Date, y = Weight, fill = Cultivar)) + geom_bar(stat = "identity")

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数据可视化设计指南

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。建议使用大量的颜色突出显示,因为它们会分散注意力并阻碍用户的注意力。 ?...X、Y数值标签 带数值标签的的作用是清晰地显示相应图示数据的范围和比例。例如,折线图X和Y显示一系列数值标签。 ? 条形图Y基准线起始值应始终从零开始。 ?...考虑完全删除X、Y将视觉焦点集中在数据上。可以将数据直接放在其对应的图表元素上。 条形图Y基准线的起始值 条形图基准线起始值应从(y的起始值)为零开始。...从零开始的条形图 ? 禁止。 该基线起始于20%,容易引起误解。 X、Y上的数值文本 Y上的数值文本的使用应有助于在图表反映最重要的数据洞察。...X、Y上的数据文本格式应于界面的一致,不应妨碍阅读图表。 ? 允许。 通过使用省略显示数值文本来提高可读性。 ? 禁止。 不要在图表X上添加过多的数值文本。

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《数据可视化基础》第四章:可视化图形推荐

我们可以使用分组或者堆叠条形图来进行展示。同时也可以把两个类别映射到X和Y上,这样就得到了热图来进行展示了。 ?...3 比例 我们使用饼图、并排的条形图以及堆叠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。...对于成对的数据,沿x和y的变量以相同单位测量,通常添加一条表示x = y的线通常会有所帮助。 ? 对于大量的点,常规的散点图可能会由于点过多,就容易看不清趋势。...当x表示时间或严格增加的变量(例如治疗剂量)时,我们通常绘制线图。...5 地理空间数据 显示地理空间数据的主要模式是地图。地图可以获取地球上的坐标并将其投影到平坦的表面上,这样地球上的形状和距离就可以用2D表示的形状和距离来近似表示。

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图表(Chart & Graph)你真的用对了吗?

y起始为0,可以显示各柱状的数值。 2)条形图 条形图基本上是水平的柱形图,可以用于避免在超过10个项目进行比较时产生杂乱。这种图表类型也可用于显示负数。...设计条形图的最佳做法: 图表中使用对比色,高亮特殊有意义的数据。 使用垂直标签,提高数据可读性。 X起始为0,可以显示各柱状的数值。...数据线超过4条,以免产生混乱。 使用正确的高度,使线条占据y高度的2/3左右。 4)双图 双图可用于显示双Y的数据。这种图形由三个数据集组成,两个Y数据,一个X数据。...主要用于显示两个YX变化时的相关性。 设计双图的最佳做法: 使用左侧的y作为主要变量 ,因为大脑自然倾向于先看向左。 使用不同的图形样式来说明两个数据集,如上所示。...6)堆叠条形图 这种图表用于比较多个不同的数据集,并显示每个被比较的数据集的组成。 设计堆叠条形图的最佳做法: 最适用于说明部分和整体的关系。 使用对比色,会使对比更加清晰。

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一文掌握Pandas可视化图表

数据源选择 这里是指坐标x、y数据,对于Series类型数据来说其索引就是x,y则是具体的值;对于Dataframe类型数据来说,其索引同样是x的值,y默认为全部,不过可以进行指定选择。...range(len(df))) df.head() 选择X列为x,B、C列为y数据 # 指定多个Y df.plot(x='X',y=['B','C']) 图大小 通过参数figsize传入一个元组...,在上图中x标签数字显示是躺着的,怎么坐起来呢?...那么可以通过参数rot设置文字的角度 # x标签旋转角度 df.plot.bar(rot=0) 网格线 默认情况下图表是不显示网格线的,我们可以通过参数grid来设置其显隐 # 网格线 df.plot.bar...(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

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『数据可视化』一文掌握Pandas可视化图表

数据源选择 这里是指坐标x、y数据,对于Series类型数据来说其索引就是x,y则是具体的值;对于Dataframe类型数据来说,其索引同样是x的值,y默认为全部,不过可以进行指定选择。...我们还可以指定x和多列为y,我这里先构建一列X,然后进行数据源选取 df["X"] = list(range(len(df))) df.head() ?...选择X列为x,B、C列为y数据 # 指定多个Y df.plot(x='X',y=['B','C']) ?...坐标文字 细心的朋友可能会发现,在上图中x标签数字显示是躺着的,怎么坐起来呢? 那么可以通过参数rot设置文字的角度 # x标签旋转角度 df.plot.bar(rot=0) ?...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。

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60种常用可视化图表的使用场景——(上)

3、弧线图 弧线图 (Arc Diagram) 是二维双图表以外另一种数据表达方式。在弧线图中,节点将沿着 X放置,然后再利用弧线表示节点与节点之间的连接关系。...条形图的离散数据是分类数据,针对的是单一类别的数量多少,而不会显示数值在某时间段内的持续发展。...13、堆叠条形图 跟多组条形图不同,堆叠条形图 (Stacked Bar Graph) 将多个数据集的条形彼此重迭显示,适合用来显示大型类别如何细分为较小的类别,以及每部分与总量有什么关系。...14、不等宽柱状图 不等宽柱状图 (Marimekko Chart)也称为「马赛克图」,用来显示分类数据中一对变量之间的关系,原理类似双向的 100% 堆叠条形图,但其中所有条形在数值/标尺上具有相等长度...误差线总是平行于定量标尺的轴线,可以是垂直或水平显示(取决于定量标尺是在 Y 还是 X 上)。 推荐的工具有:AnyChart、Highcharts、plotly、Vega。

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matplotlib入门

案例6 设置标题与坐标 案例7 显示多条线 案例8 添加网格线 案例9 添加网格线 案例10 散点图 案例11 鸢尾花散点图 案例12 垂直条形图 案例13 水平条形图 案例14 分类对比图 案例15...x的刻度范围 plt.ylim(30,60) # y的刻度范围 plt.legend(labels='p',loc = 'upper right') # 显示图例 plt.show() # 基本案例...(x) y2 = np.cos(x) plt.figure(figsize = (9, 6), dpi=100) # 放在最上面,出现一次,都是一个新图 # 为在Matplotlib显示中文,设置特殊字体...Perl', 'Scala', 'Lisp') y_pos = np.arange(len(objects)) performance = [10,8,6,4,2,1] #修改:填充色为黑色,融合标签标签在参数...即显示占比,默认为0,不归一化;推荐使用,建议改用density参数; edgecolor: 直方图边框颜色; alpha: 透明度; 返回值(用参数接收返回值,便于设置数据标签): n:直方图向量

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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。 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。...图1 – Excel条形图 最终的图表如图1所示,尽管最初该图表包含图表标题或标题。...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。...接下来,我们只需突出显示标题(收入),然后将其更改为更具信息性的标题,例如“按年龄划分的平均收入”,即可更改图表标题。我们还像示例1条形图一样插入了水平和垂直标题。...图4 –折线图(修订后的视图) 散点图 散点图只是一系列数据元素对的图表,其中第一个数据元素对应于x,第二个数据元素对应于y。 示例3:创建图5的范围A3:C9所示的(x,y)对的散点图。

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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。 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。...图1 – Excel条形图 最终的图表如图1所示,尽管最初该图表包含图表标题或标题。...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。...接下来,我们只需突出显示标题(收入),然后将其更改为更具信息性的标题,例如“按年龄划分的平均收入”,即可更改图表标题。我们还像示例1条形图一样插入了水平和垂直标题。...图4 –折线图(修订后的视图) 散点图 散点图只是一系列数据元素对的图表,其中第一个数据元素对应于x,第二个数据元素对应于y。 示例3:创建图5的范围A3:C9所示的(x,y)对的散点图。

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Matplotlib入门

折线图.png 4.2绘制柱形图plt.bar 适用场景:显示各个项目的比较请况 优势:每个条都清晰表示数据,直观 劣势:柱形图的局限在于只适用于小规模的数据集 延伸图表:堆积条形图、百分比堆积条形图...plt.barh(x2,y2,label='条形图-2',color='r') plt.legend() plt.xlabel('x') plt.ylabel('y') plt.title('Matplotlib...直方图非常像条形图,倾向于通过将区段组合在一起来显示分布。这个例子可能是年龄的分组,或测试的分数。它并不是显示每一组的年龄,而是按照20-25,25-30,30-35等等来显示年龄。...饼图.png 4.6 绘制散点图plt.scatter 使用场景:显示若干数据系列各数值的变化,类似XY、判断变量之间是否存在某种关联。...散点图.png 4.7绘制堆叠图plt.stackplot 堆叠图常用于“部分相对整体”随时间的关系。堆叠图基本上类似于饼图,只是随时间而变化。

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可视化图表样式使用大全

条形图的离散数据是分类数据,针对的是单一类别的数量多少,而不会显示数值在某时间段内的持续发展。...堆叠条形图 ? 跟多组条形图不同,堆叠条形图 (Stacked Bar Graph) 将多个数据集的条形彼此重迭显示,适合用来显示大型类别如何细分为较小的类别,以及每部分与总量有什么关系。...堆叠条形图共分成两种: 简单堆叠条形图。将分段数值一个接一个地放置,条形的总值就是所有段值加在一起,适合用来比较每个分组/分段的总量。 100% 堆叠条形图。...不等宽柱状图 (Marimekko Chart)也称为「马赛克图」,用来显示分类数据中一对变量之间的关系,原理类似双向的 100% 堆叠条形图,但其中所有条形在数值/标尺上具有相等长度,并会被划分成段...误差线总是平行于定量标尺的轴线,可以是垂直或水平显示(取决于定量标尺是在 Y 还是 X 上)。 推荐的工具有:AnyChart、Highcharts、plotly、Vega。 树形结构图 ?

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Pandas数据可视化

, 直方图是一种特殊的条形图,它可以将数据分成均匀的间隔,并用条形图显示每个间隔中有多少行, 直方图柱子的宽度代表了分组的间距,柱状图柱子宽度没有意义 直方图缺点:将数据分成均匀的间隔区间,所以它们对歪斜的数据的处理不是很好...'price', y='points',figsize=(14,8),fontsize = 16) 修改x y标签字体   上图显示了价格和评分之间有一定的相关性:也就是说,价格较高的葡萄酒通常得分更高...一:对数据进行采样 二:hexplot(蜂巢图) hexplot hexplot将数据点聚合为六边形,然后根据其内的值为这些六边形上色: 上图x坐标缺失,属于bug,可以通过调用matplotlib的...api添加x坐标: 该图中的数据可以和散点图中的数据进行比较,但是hexplot能展示的信息更多 从hexplot,可以看到《葡萄酒杂志》(Wine Magazine)评论的葡萄酒瓶大多数是87.5分...: 通过透视表找到每种葡萄酒,不同评分的数量 : 从上面的数据中看出,行列分别表示一个类别变量(评分,葡萄酒类别),行列交叉点表示计数,这类数据很适合用堆叠图展示 折线图在双变量可视化时,仍然非常有效

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如何在 Python 中使用 plotly 创建人口金字塔?

它由两个背靠背的条形图组成,一个显示男性的分布,另一个显示女性在不同年龄组的分布。人口金字塔是一个强大的可视化工具,可以帮助我们了解人口的人口构成并识别趋势和模式。...我们可以使用 px.bar() 函数来创建构成人口金字塔的两个背靠背条形图。 请考虑下面显示的代码。...barmode 参数指定条形应相对于彼此堆叠。 range_x 参数指定 x 的范围,该范围确定金字塔的大小。 最后,我们使用 show() 方法打印绘图。...数据使用 pd.read_csv 方法加载到熊猫数据帧。 使用 go 为男性和女性群体创建两个条形图轨迹。条形方法,分别具有计数和年龄组的 x 和 y 值。...将为绘图创建一个布局,其中包含 x 和 y 的标题和标签。 使用 go 创建图形。图法与两条迹线和布局。 最后,使用 fig.show() 方法显示绘图。

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常用60类图表使用场景、制作工具推荐!

条形图的离散数据是分类数据,针对的是单一类别的数量多少,而不会显示数值在某时间段内的持续发展。...堆叠条形图 跟多组条形图不同,堆叠条形图 (Stacked Bar Graph) 将多个数据集的条形彼此重迭显示,适合用来显示大型类别如何细分为较小的类别,以及每部分与总量有什么关系。...堆叠条形图共分成两种: 简单堆叠条形图。将分段数值一个接一个地放置,条形的总值就是所有段值加在一起,适合用来比较每个分组/分段的总量。 100% 堆叠条形图。...不等宽柱状图 不等宽柱状图 (Marimekko Chart)也称为「马赛克图」,用来显示分类数据中一对变量之间的关系,原理类似双向的 100% 堆叠条形图,但其中所有条形在数值/标尺上具有相等长度...误差线总是平行于定量标尺的轴线,可以是垂直或水平显示(取决于定量标尺是在 Y 还是 X 上)。 推荐的工具有:AnyChart、Highcharts、plotly、Vega。

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【数据可视化】Echarts最常用图表

柱状图的核心思想是对比,常用于显示一段时间内的数据变化或显示各项之间的比较情况。柱状图的适用场合是二维数据集(每个数据点包括两个值x和y),但只有一个维度需要比较。...一般情况下,柱状图的x是时间维,用户习惯性地认为存在时间趋势。如果遇到x不是时间维的情况,建议用不同的颜色区分每根柱子,改变用户对时间趋势的关注。柱状图的局限在于只适用中小规模的数据集。...一张图表一般包含用于显示数据的网格区域、x坐标、y坐标(包括坐标标签、坐标刻度、坐标名称、坐标分隔线、坐标箭头)、主/副标题、图例、数据标签等组件。...标准折线图是指由x与y组成区域内的一些点、线,以及这些点、线或坐标的文字描述,常用于显示数据随时间或有序类别而变化的趋势,可以很好地表现出数据是递增还是递减、增减的速率、增减的规律(周期性、螺旋性等...由图可知,图形为标准的折线图,其中只包含一条折线、数据网格、标题、图例、x、y,图表非常简洁。

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