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R绘制堆积柱形图

前面给大家讲了☞【R语言】百分比表格删除两行重新计算百分比,有小伙伴对文中的两个堆积柱形图比较感兴趣。那么今天我们就来聊聊这两张图是如何绘制出来了。...<- read.table(file="sample_bacteria_percentage.txt",sep="\t",header=T,row.names=1) #生成png图片,删除之前的堆积柱形图...png(file="before.png",width=560,height=400) #设置图片右边空白宽度,稍微宽一些,可以放置图注 par(mar=c(5,4,4,10)) #绘制堆积柱形图,样本名字垂直摆放...result) #数据导出 write.table(result,file="remove_recal_percent1.txt",sep="\t",quote=F) #生成png图片,删除之后的堆积柱形图...png(file="after.png",width=540,height=400) #设置图片右边空白宽度,稍微宽一些,可以放置图注 par(mar=c(5,4,4,10)) #绘制堆积柱形图,样本名字垂直摆放

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    误差柱形图到底怎么绘制

    首先,我们来了解一下什么是误差柱形图?误差线到底怎么绘制? 误差柱形图是一种常用的统计图表,用于表示数据点的平均值及其误差范围。误差柱形图通常由柱形图和误差线组成。...误差线是指在柱形图的每个数据点上方或下方绘制的一条线,用于表示该数据点的误差范围。误差线通常分为两种类型:标准误差和置信区间。...误差线的绘制方法有多种,常用的包括以下两种: 标准误差:在柱形图顶端绘制一个横线,长度为标准误差的值,表示数据点的误差范围。标准误差的值可以根据样本标准差和样本大小估计得出。...接下来小编给出我们使用Python绘制误差线柱形图和R语言、MATLAB误差柱形图的样例以及一个完成Seaborn绘制代码: 图中的误差线都是根据绘图数据自行计算再指定参数数值绘制 同上 R语言误差柱形图绘制示例...: 注意看误差线 MATLAB误差柱形图绘制示例: Seaborn误差柱形图绘制代码: import seaborn as sns sns.set_theme(style="whitegrid") penguins

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    R-ggplot2 基础图表绘制-柱形图

    本期推文我们开始介绍基础柱形图(条形图)的绘制推文,其目的就是让大家希望大家可以一步步打好基础,为以后绘制更加复杂、更加精美的可视化设计作品做准备。...本期主要涉及的知识点如下: geom_histogram()绘制直方统计图 geom_bar()绘制柱形图 grid包添加图片美化 geom_histogram()绘制直方统计图 直方统计图用于统计数据的分布范围...geom_bar()绘制柱形图 若想使用geom_bar()绘制统计频数的直方图,可以添加scale_x_binned() 加以限制辅助。...grid包添加图片美化 添加与绘制图表主题、颜色等元素相关的图片,可以使你的可视化作品增色不少,在ggplot2中添加图片则十分简单。这里我们选择了与主题相符的图片,用于提升绘图结果的美观性。...总结 以上就是R-ggplot2关于基础柱形图绘制推文教程,太具体的原理性这里也没做过多介绍,感兴趣的可以自行查阅相关资料。接下来还有Python版本的哦! 练习数据获取

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    Python-Matplotlib 动态柱形图绘制(数据分享)

    这期开始,我们将公众号刚开始的不成熟风格文章推文改成与现在相统一的风格,同时也为了解决大家复制不了代码的问题,本期推文,将介绍使用Python-matplotlib 绘制动态柱形图的教程推文,主要涉及的知识点如下...静态柱形图绘制绘制动态图表之前,我们需要单独绘制一幅静态图表用于查看数据的分布情况及可能需要修改的图表元素。...这里,我们选取一年的数据进行柱形图绘制,具体绘制代码如下: current_test = 2015 current_data = (gapminder[gapminder['time'].eq(current_test...as ticker from matplotlib.ticker import FuncFormatter, MultipleLocator from IPython.display import HTML...barh_animation(2018) barh_animator = animation.FuncAnimation(fig,barh_animation, frames=np.arange(1800,2021)) HTML

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    Python-seaborn 基础图表绘制-柱形图(数据分享)

    上期介绍了使用R-ggplot绘制基础柱形图绘制推文,本期按照惯例,我们继续推出Python 版本的绘制方法,当然我们也是经过美化修饰的结果,毕竟要自己看的过去才行。...本期推文主要涉及的知识点如下: Python-seaborn绘制统计直方图 Matplotlib inset_locator.inset_axes()自由添加图片元素 Python-seaborn绘制统计直方图...在使用基础的matplotlib虽然也能绘制出直方统计图,但面对多类别数据则显得较为蛮烦,基本系列课程的目的是为了大家系统掌握各种图表的绘制方法,这里我们还是使用Seaborn进行绘制,再通过设置绘图风格以及必须的美化设置进行定制化操作...这里用到的绘图函数为seaborn.histplot() 用于绘制统计直方图,我们直接给出绘图代码,再做部分知识点解释。...总结 本期推文的知识点也较为简单,目的还是为了大家的基础的图表绘制练习,希望大家可以掌握。对了,最近好多小伙伴想要文章的绘图数据,这里就大家分享下,希望大家更好的练习。

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