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聚类统计图

概述: 前天有网友提到了这样的需求:1、地图的统计图展示;2、统计图的聚类。统计图的展示非常好理解,但是什么是统计图的聚类的?所谓统计图的聚类是按照地图等级与数据等级,实现统计图的分级展示。...鉴于此,趁着这个霾天,早起来给这位网友解下惑,并在此marker一下,有相同需求的筒子可以看过来^_^ 实现思路: 1、数据组织 因为是分级,所以,经过一番思考,觉得数据通过树形的方式来组织是比较方便使用的...2、地图展示 地图展示其实是很简单的,例如在0-1级,展示第一级数据;在2-4级展示第二级数据;5级以上展示第三级数据,等等。这个分级规则可以按照地图的世纪情况来确定。 备注:参照代码理解。.../plugin/OpenLayers-2.13.1/OpenLayers.js"> <script src="../../..

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绘制统计图形(二)

5 箱线图 箱线图是由一个箱体和一对箱须所构成的统计图形。箱体是由第一四分位数、中位数、第三四分位数组成。在箱须末端之外的可以认为是离群值,因此箱须是对一组数据的大致直观描述。...5.1 多组数据的箱线图 代码如下: import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl import numpy as np mpl.rcParams...误差棒则是一种理想的统计图形。...yerr:单一数值的非对称形式误差范围 fmt:数据点的标记样式和数据点标记的连接线样式 ecolor:误差棒的线条颜色 elinewidth:误差棒的线条粗细 ms:数据点的大小 mfc:数据点标记颜色...fontfamily = 'KaiTi') plt.grid(True, axis = 'y', ls = ':', color = 'gray', alpha = .4) plt.show() 本次的绘制统计图形到此结束

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python模拟投掷色子并做出数据可视化统计图

这里讲解模拟掷色子,并实现数据可视化的操作。 数据可视化可以帮助我们更好地分析相关的统计结果,获得更为直观的统计图,帮组我们更好的处理一些事情。...可视化的终极目标是洞悉蕴含在数据中的现象和规律,这里面有多重含义:发现、决策、解释、分析、探索和学习。通过数据可视化,可以更好的分析相关的统计结果,以提高我们的工作效率。...它能让使用者很轻松地将数据图形化,并且提供多样化的输出格式 下面我们从模拟掷色子开始,然后将掷筛子的结果来进行数据可视化。...上代码,然后会在代码中说明 """ designer : 蒋光道 function : 模拟掷色子 add function : 模拟两个色子 add function : 数据可视化 version...plt.scatter(x,y1,alpha= 0.5) plt.show() if __name__ == '__main__' : main() 我们来看代码的测试,点状数据

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【matplotlib】4-完善统计图

完善统计图形 1 添加图例和标题 在绘图区域中可能会出现多个图形,而这些图形如果不加以说明,观察者则很难识别出这些图形的主要内容。因此,我们需要给这些图形添加标签说明,用以标记每个图形所代表的的内容。...如果可以根据具体的数据结构和数据形式采用合适的刻度标签样式,那么不仅可以将数据本身的特点很好的地展示出来,还可以让可视化效果变得更加理想。...通过matplotlib可以绘制精美的统计图形,数据可视化的主要作用就是直观地解释数据,以使观察者可以发现数据背后的规律或者变化趋势。...有时为了更加全面地凸显数据的规律和特点,需要将统计图形和数据表格结合使用。...,每组数据放在列表里存储,所有组数据再放在列表里存储 cellLoc: 表格中数据的对齐方式,可左对齐、居中和右对齐 colWidths: 表格中每列的宽度 colLabels: 表格中每列的列名称 colColours

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【matplotlib】3-绘制统计图

文章目录 绘制统计图形 1.柱状图 1.1 应用场景--定性数据的分布展示 1.2 绘制原理 2.条形图 3.堆积图 3.1 堆积柱状图 3.2 堆积条形图 4.分块图 4.1 多数据并列柱状图 4.2...案例2--带误差棒的条形图 10.5 案例3--带误差棒的多数据并列柱状图 10.6 案例4--带误差棒的堆积柱状图 绘制统计图形 1.柱状图 柱状图是描述统计中使用频率非常高的一种统计图形。...因此,堆积图顾名思义就是将若干统计图形堆叠起来的统计图形,自然是一种组合式图形。...plt.xlim(0, 11) plt.xticks(np.arange(1, 11, 1)) plt.ylim(-1.2, 1.2) plt.show() 7.直方图 直方图是用来展现连续型数据分布特征的统计图形...误差棒图就是可以运用在这一场景中的很理想的统计图形。

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matplotlib绘制常见统计图形(一)

本节继续来学习使用matplotlib中生成各种常见的统计图表。后台回复“统计图一”可以获取本文全部代码。 ? 柱形图 matplotlib中使用bar函数绘制柱形图。...barh的第一个参数是y轴上标签的位置(或者值),第二个参数是我们要展示的数据。...直方图 柱形图描述的是离散型数据的分布,柱体之间有空隙。直方图则用来展示连续型数据的分布,柱体之间没有空隙。使用hist()函数绘制直方图。hist函数的主要参数如下表所示: ?...堆积直方图 堆积直方图首先要准备好两组数据,并将两组数据进行“合并”成数组的形式,颜色和标签也要进行相应的合并。然后增加stacked=True参数,参考下面代码: 垂直方向堆积 ?...内嵌环形饼图 将饼图进行嵌套,可以显示多组定性数据的比例分布。同前面的堆积图类似,内嵌的环形图也需要通过画两个环形来实现。这里注意要先画大的环,再画小的环,因为后面绘制的会覆盖前面绘制的。

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