在上一篇博客中提到了【数据可视化】数据可视化入门前的了解，这次来看看Echarts最常用图表有哪些，和作用是什么?
条形图专用于离散变量和数值变量之间的可视化展现，其通过柱子的高低，直观地比较离散变量各水平之间的差异，它被广泛地应用于工业界和学术界。在R语言的ggplot2包中，读者可以借助于geom_bar函数轻松地绘制条形图。对于条形图大家对其的印象是什么呢？又见过哪些种类的条形图呢？在本篇文章我将带着各位网友说道说道有关条形图的哪些品种。
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。
以下部分是基于《Fundamentals of Data Visualization》学习笔记，要是有兴趣的话，可以直接看原版书籍：https://serialmentor.com/dataviz/
是一种以长方形的长度为变量的统计图表。长条图用来比较两个或以上的价值（不同时间或者不同条件），只有一个变量，通常利用于较小的数据集分析。长条图亦可横向排列。——维基百科
数据可视化是一种将密集复杂数据信息以视觉图形的形式呈现。设计出来的视觉效果简化了数据，让用户分析研究比较数据变得容易以及可以更好地向领导或者团队讲述“故事”——可以帮助用户更好地做出决策。
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？
此 MATLAB 函数 绘制三维条形图，Z 中的每个元素对应一个条形图。如果 Z 是向量，y 轴的刻
pyecharts是基于前端可视化框架echarts的Python可视化库。该库让我们在Python里也可以充分体验到快速出图和丰富交互的数据可视化体验。
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。
Pandas 是一种非常流行的数据分析工具，同时它还为数据可视化提供了很好的选择。
点阵图表 (Dot Matrix Chart) 以点为单位显示离散数据，每种颜色的点表示一个特定类别，并以矩阵形式组合在一起。
今天简单介绍一下Pandas可视化图表的一些操作，Pandas其实提供了一个绘图方法plot()，可以很方便的将Series和Dataframe类型数据直接进行数据可视化。
选自towardsdatascience 作者：George Seif 机器之心编译 参与：刘晓坤、思源 数据可视化是数据科学家工作的重要部分。在项目的早期阶段，我们通常需要进行探索性数据分析来获得对数据的洞察。通过数据可视化可以让该过程变得更加清晰易懂，尤其是在处理大规模、高维度数据集时。在本文中，我们介绍了最基本的 5 种数据可视化图表，在展示了它们的优劣点后，我们还提供了绘制对应图表的 Matplotlib 代码。 Matplotlib 是一个很流行的 Python 库，可以帮助你快速方便地构建数
Matplotlib 是一个很流行的 Python 库，可以帮助你快速方便地构建数据可视化图表。然而，每次启动一个新项目时都需要重新设置数据、参数、图形和绘图方式是非常枯燥无聊的。本文将介绍 5 种数据可视化方法，并用 Python 和 Matplotlib 写一些快速易用的可视化函数。下图展示了选择正确可视化方法的导向图。
数据可视化是数据科学家工作的重要组成部分。在项目的早期阶段，你通常会进行探索性数据分析(EDA)，以获得对数据的一些见解。创建可视化确实有助于使事情更清晰和更容易理解，特别是对于更大的、高维的数据集。在项目接近尾声时，以一种清晰、简洁和引人注目的方式展示最终结果是非常重要的，这样你的受众(通常是非技术客户)就更加容易理解。
pandas库是Python数据分析的核心库 它不仅可以加载和转换数据，还可以做更多的事情：它还可以可视化 pandas绘图API简单易用，是pandas流行的重要原因之一
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。其他类型的图表以类似的方式创建。创建图表后，可以访问三个新的功能区，分别是 Design， Layout 和 Format。这些用于完善创建的图表。
近日在项目中需要进行图表展示，百度的Echarts图表是非常合适的一个选择。项目是vue-cli搭建的，如何在项目中引入Echarts就是一个问题了。亲自动手实践了下，整理总结，希望对小伙伴提供一些帮助，少踩一些坑。
最近不是在学习plotly嘛，为了方便理解，我们这里取excel绘图中常见的16种图表为例，分两期演示这些基础图表怎么用plotly进行绘制！
ggplot2是R语言最流行的第三方扩展包，是RStudio首席科学家Hadley Wickham读博期间的作品。根据其绘图理念，图形由以下几个模块组成：
数据可视化是一种以图形描绘密集和复杂信息的表现形式。数据可视化的视觉效果旨在使数据容易对比，并用它来讲故事，以此来帮助用户做出决策。
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！
做数据分析和做科普是类似的，科普的意义在于将晦涩难懂的科学知识，以让大众更易接受和理解的方式呈现。而数据分析中的数据可视化做的正是如此关键中的关键，即是将数据的特点以一种显而易见的形式进行呈现。但也不必说的那么高级，我们可以说数据可视化就是“画图”。
此节内容与上一节内容类似，可以看做是并列关系。本节以实例的方式来为大家讲解各种图形的应用，并介绍一些新的图形。
标题中的英文首字母大写比较规范，但在python实际使用中均为小写。 2018年7月30日笔记 作者的集成开发环境是jupyter，Python版本为3.6 建议阅读本文的读者安装anaconda3,里面包含了jupyter、python3.6和matplotlib库 下载链接: https://pan.baidu.com/s/1kKCvpXAlTdRri4lSP6gykA 密码: pygy
柱形图 简介 英文：histogram或者column diagram 排列在工作表的列或行中的数据可以绘制到柱形图中。在柱形图中，通常沿水平轴组织类别，而沿垂直轴组织数值。 柱形图具有下列图表子类型
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。
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。
可视化图表千千万，很多小伙伴在选择过程中就容易犯选择困难症。即使选择了一款图表，后期也可能发现可视化图表既无法准确表达自己的意图，也没能向阅读者传达出应有的信息，可视化图形让人困惑或看不懂。
今天我们来学习下数据可视化，其实在前面的章节中，我们也接触到了一些数据可视化的知识，在分析数据集的时候，有效的可视化图表，可以帮助我们更好的了解数据。
一、数据可视化，是关于数据视觉表现形式的科学技术研究。其中，这种数据的视觉表现形式被定义为，一种以某种概要形式抽提出来的信息，包括相应信息单位的各种属性和变量。它是一个处于不断演变之中的概念，其边界在不断地扩大。主要指的是技术上较为高级的技术方法，而这些技术方法允许利用图形、图像处理、计算机视觉以及用户界面，通过表达、建模以及对立体、表面、属性以及动画的显示，对数据加以可视化解释。与立体建模之类的特殊技术方法相比，数据可视化所涵盖的技术方法要广泛得多。
今天为大家分享谷歌的Material Design可视化数据设计规范指南，这个规范指南基本适用所有数据图表设计，很有参考价值，建议收藏。
不同的展示方法，其效果往往差异巨大。这里我将结合近期的一些阅读和实践，试图给出一些方法，希望能帮助到你。
如何来展现的你的数据？是你有时不得不去思考的一个问题。不同的展示方法，其效果往往差异巨大。这里我将结合近期的一些阅读和实践，试图给出一些方法，希望能帮助到你。
Destiny，某物流公司数据产品经理，目前从事数据平台搭建和可视化相关的工作。持续学习中，期望与大家多多交流数据相关的技术和实际应用，共同成长。
数据经过NumPy和Pandas的计算，最终得到了我们想要的数据结论，但是这些数据结论并不直观，所以想要把数据分析的结论做到可视化，让任何其他人看起来毫无压力，那么Matplotlib将派上用场。
图例组件展现了不同系列的标记(symbol)，颜色和名字。可以通过点击图例控制哪些系列不显示。
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。Pandas中的绘图是在matplotlib之上构建的，如果你很熟悉matplotlib你会惊奇地发现他们的绘图风格是一样的。
excerpt: ECharts 是一个使用 JavaScript 实现的开源可视化库，涵盖各行业图表，满足各种需求，本文介绍如何在 Hexo 博客中使用 ECharts 插件。
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）。
在本文中，我们将探讨如何在 Python 中使用 Plotly 创建人口金字塔。Plotly是一个强大的可视化库，允许我们在Python中创建交互式和动态绘图。
bar 函数参考文档 : https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/bar.html
提到用python进行数据可视化，那么大多数人选择都是matplotlib，但是生成的图表不能进行交互操作，比如时间轴拖动、交互式图例等，那么本文将对pyecharts进行详细讲解。
将数据存储在数据库中对于当今的企业来说是一件很自然的事情。客户信息、历史订单、产品定价、物联网传感器数据，以及更多的正在被记录下来的信息，以备将来使用。然而，仅仅存储数据还不足以形成竞争市场优势。我们还必须能够分析数据，分析数据有很多方法可以选择。如果您想在MongoDB中进行可视化分析的数据，MongoDB图表是一个非常好的选择。
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