数据可视化在数据分析和展示中扮演着重要的角色。而柱状图是一种常用于展示离散数据的图表类型，可以清晰地展示数据之间的差异。在Python中，有许多数据可视化库可供选择，其中之一是Pyecharts。Pyecharts是一个基于Echarts的Python库，提供了丰富的图表类型和可定制性，使得绘制柱状图变得非常简单。本文将介绍如何使用Pyecharts绘制各种类型的柱状图，并深入探讨其功能和定制选项。
之前已经创建了vue项目，并且将基本的配置都配置了，比如路由，跨域都配置好了，现在就开始开发组件了。
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
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?
一：柱状图改变颜色 图片.png 代码： <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <titl
导读：柱状图是当前应用最广泛的图表之一，你几乎每天都可以在电子产品上看到它。它有哪些分类？可以展示哪些数据关系？怎样用Python绘制？本文带你逐一了解。
在使用Matplotlib画图时，我遇到了一个尴尬的情况，那就是当x轴的标签名字很长的时候，在绘制图形时，发生了x轴标签互相重叠的情况。 本文主要通过一个简单的示例，探索了以上描述问题的4种解决方法。
使用echarts就会显得过重，而且动画达不到我想要的效果（主要是我自己愚蠢想不到好的动画办法）。
柱状图是当前应用最广泛的图表之一，你几乎每天都可以在电子产品上看到它。它有哪些分类？可以展示哪些数据关系？怎样用Python绘制？本文带你逐一了解。
百分比堆积柱状图是一个很好的展现各个指标或者物种之间比例的图谱，生物医学中常见的图就是物种相对丰度图或者菌群相对丰度，用来直观地查看各个菌群的丰富程度。今天我们就来说一下使用Origin如何做这种百分比形式的堆积柱状图(指标或物种的相对丰度图)。如下图所示：
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真依然很拉风，简书《数据可视化》专栏维护者，里面有很多优秀的文章，本文便是其中一篇。
柱状图(bar chart)，是一种以长方形的长度为变量的表达图形的统计报告图，由一系列高度不等的纵向条纹表示数据分布的情况，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。柱状图亦可横向排列，或用多维方式表达。
所谓的横向柱状图, 只需要让x轴的角色和y轴的角色互换一下即可. 既 xAxis 的 type 设置为value , yAxis 的 type 设置为 category , 并且设置 data 即可
比如你看到的上面这个图，我们在做数据图表之前，我需要理解这个图里的数据的意义，我需要知道什么是离职率，离职率怎么算，和哪些数据字段有关系，这些字段的意义是什么，这些都是我们在做数据图表之前需要理解的。
为了抛弃对QChart的依赖，以及echart的依赖，（当然，后期也会做qchart的版本和echart的版本，尤其是echart的版本是肯定会做的，毕竟echart的效果牛逼的一塌糊涂，全宇宙最牛逼吧。）特意对QCustomPlot进行了大刀阔斧的改造，当然这个改造不是直接在源码上修改，这个就破坏了源码的完整性，说不定被QCustomPlot的作者知道了有种被QJ的感觉，我得改造是直接继承QCustomPlot中的部分类开始的，比如为了实现横向柱状图，特意继承自QCPItemRect类来实现的，包括了横向柱状图和横向柱状分组图。在这个横向柱状图的自动计算过程中，居然用到了十几年前学习的二元一次方程，自动计算数据和柱状图位置，给定两个数据点绘制矩形。
上次在写大屏数据可视化电子看板系统时候，提到过改造QCustomPlot来实现柱状分组图、横向柱状图、横向分组图、鼠标悬停提示等。这次单独列出来描述，有很多人疑问为啥不用QChart，或者echart等形式，其实这两种方式我都尝试过，比如Qt5.7以后新增的QChart模块，曲线这块，支持数据量很小，而且用法极其不适应，非常别扭，尤其是10W以上数据量的支持，简直是渣渣，优点也是有很多的，比如动画效果，我看过他的完整源码，动画这块处理的非常好，连坐标轴都可以有动画效果，而且支持很多种效果，而且内置了很多套theme皮肤，省去了很多渣渣审美的程序员自己来配色，这个倒是挺方便的。而对于echart，必须依赖浏览器控件，资源占用比较高，后面决定采用改造QCustomPlot来实现用户需要的各种图表效果。
我们在开发web应用的时候经常美工会设计一些样式比较特殊的图表，这对于前端开发人员来说会增加开发量，如下图就是笔者开发过程中要求制作的带渐变色效果的柱状图：
pyecharts主要基于Web浏览器进行显示，绘制的图形比较多，包括折线图、柱状图、饼图、漏斗图 地图和极坐标图等。使用pyecharts绘图代码量很少，但绘制的图形比较美观。
一、功能特点 整体总共分三级界面，一级界面是整体布局，二级界面是单个功能模块，三级界面是单个控件。 子控件包括饼图+圆环图+曲线图+柱状图+柱状分组图+横向柱状图+横向柱状分组图+合格率控件+百分比控件+进度控件+设备状态面板+表格数据+地图控件(包括动态闪烁点+迁徙图等)+视频控件+其他控件等。 二级界面可以自由拖动悬浮，支持最小化最大化关闭，响应双击自定义标题栏。 数据源支持数据库采集（默认）、网络通信、网络请求等，可自由设定每个子界面的采集间隔即数据刷新频率。 采用纯QWidget编写，支持Qt4.6
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。
对于Python的可视化工具，大家都或多或少的接触和使用过，像是大家熟知的matplotlib、Seaborn等库，以及之前小编为大家推荐的Plotly库。
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。
“大面积、炫酷动效、丰富色彩”，大屏易在观感上给人留下震撼印象，便于营造某些独特氛围、打造仪式感。
三、基本绘图工具 1 引入包 # coding:utf-8 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt #pip3 install matplotlib import seaborn as sns #pip3 install seaborn 1 折线图 def broken_line(): s = pd.Series(np.random.randn(20).cumsum()) s.plot(st
问题描述：在当前文件夹中有一个存放同一门课程两个班级同学成绩的Excel文件“学生成绩.xlsx”，每个工作表中存放一个班级的成绩。编写程序，使用pandas读取其中的数据，然后绘制柱状图和热力图对学生的成绩数据进行可视化。
Charts是一个纯Javascript的图表库，可以流畅的运行在PC和移动设备上，兼容当前绝大部分浏览器，底层依赖轻量级的Canvas类库ZRender，提供直观、生动、可交互、可高度个性化定制的数据可视化图表。ECharts提供了常规的折线图、柱状图、散点图、饼图、K线图，用于统计的盒形图，用于地理数据可视化的地图、热力图、线图，用于关系数据可视化的关系图、treemap，多维数据可视化的平行坐标，还有用于BI的漏斗图、仪表盘，并且支持图与图之间的混搭。
canvas绘制柱状图 1、HTML 1 <!DOCTYPE html> 2 <html lang="en"> 3 <head> 4 <meta charset="UTF-8"> 5 <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0, user-scalable=no"> 6 <title>06柱状图面向对象版本</title> 7 <style> 8 bo
为了使图表更具表现力，可以使用混搭图表对数据进行展现。 当多个系列的数据存在极强的不可分离的关联意义时，为了避免在同一个直角系内同时展现时产生混乱，需要使用联动的多图表对其进行展现。
通过标签方式直接引入构建好的 echarts 文件 ps:没有那个js文件的可以留下邮箱，我发你。
而自己在新年的头一周，一方面忙于工作，试着挑战一些更高难度的工作；另一方面在积极“充电”。自然而然公众号就拖更了。不过值得庆幸的是，今天更新了。今天给大家分享的内容是如何准确选择图表类型。
案例代码已上传：Github https://github.com/Vambooo/SeabornCN
本文介绍基于R语言中的readxl包与ggplot2包，读取Excel表格文件数据，并绘制具有多个系列的柱状图、条形图的方法。
本文经授权转自： 澎湃美数课 今天，就为大家奉上制作径向柱状图的N种方法，任君挑选。在这当中，还有专门为大家炮制的超实用小功能哦可以看到实现的方法很多，他们之间各有千秋。有需要动脑筋去写代码的D3.js、Processing，也有基于软件来做的，更有直接在Excel里面生成的傻瓜式操作。 接下来会为大家稍微讲解编程和工具的操作思路，然后重点为大家介绍如何用Excel做出径向柱状图的效果。 ✦✧✧ 方法1 敲敲敲代码：D3、Processing 烟花、癌症等图，是我们之前做过的一些径向柱状图。他们主要是通
Echarts是一款由百度公司开发的开源数据可视化JS库，pyecharts是一款使用python调用echarts生成数据可视化的类库，可实现柱状图，折线图，饼状图，地图等统计图表。
所谓分类变量的汇总展示，就是根据分类变量对样本进行分组，然后展示每一组的分布，适合多组数据的横向比较。在seaborn中，通过了柱状图，箱体图，小提琴图等多种可视化形式，来展示不同组数据的异同，具体的函数列表如下
想必大家应该也已经看到很多关于数据分析的内容了，今天小编就为大家来分享一下国产可视化库pyecharts在绘制图表时一些的技巧，帮助读者画出更加酷炫以及可读性更高的图，当然在这之前呢，我们首先需要导入相应的所要用到的模块
sns.distplot(a,bins=None, hist=True, kde=True, rug=False, fit=None, hist_kws=None,kde_kws=None, rug_kws=None, fit_kws=None, color=None, vertical=False,norm_hist=False, axlabel=None, label=None, ax=None)
首先 , 导入 柱状图 Bar 类 , 该类定义在 pyecharts.charts 模块中 ;
JsChart是什么？ JSChart能够在网页上生成图标，常用于统计信息，十分好用的一个JS组件。 使用JsChart 一。导入jscharts.js 二。编写jscharts.jsp测试页面 1.下载JScharts库 从官网下载JScharts库，我们使用的是压缩包里面的jscharts.js文件。它大约150KB。 使用JScharts库 在网页文件（如.html或.jsp）包含JScharts库。 <script type="text/javascript" src="js/jscharts.js
参考链接：echarts官网：http://echarts.baidu.com/ 原型图（效果图）： 图片.png 代码： <!DOCTYPE html> <html> <head>
在 ApacheCon Asia 2021 大会的“数据可视化论坛”上，特斯拉 BI 团队全栈开发工程师孟繁超（Makefile 君）发表了题为“ECharts 的乐趣：我们在特斯拉使用它的经验”的演讲。本文是这次演讲的内容总结。
Vue.js是一种流行的JavaScript框架，它为前端开发人员提供了一种创建优雅、高效和可扩展Web应用程序的方式。而ECharts则是一个基于JavaScript的可视化库，它可以帮助开发人员轻松地创建各种各样的图表和数据可视化。在这篇文章中，我们将介绍如何在Vue.js应用程序中使用ECharts，并为您提供一些使用示例。
当我们的爬虫程序已经完成使命，帮我们抓取大量的数据。你内心也许会空落落的。或许你会疑惑，自己抓取这些数据有啥用？如果要拿去分析，那要怎么分析呢？
数据可视化的道路上充满了不可见的陷阱和迷宫，最近ClearStory Data的两位数据可视化开发人员分享了他们总结出来的数据可视化开发的7个不宣之秘，普通开发者了解这些方法能提升视野，少走弯路。 数据可视化， 特别是基于Web的数据可视化的时代已经到来了。 类似JavaScript的可视化库如D3.js，Raphaël，以及Paper.js，以及最新浏览器所支持的如Canvas和SVG，以及使得那些过去只能由计算机专家和专业设计人员开发的复杂的可视化变得越来越简单了。 数据可视化如今成为了很多网站项目
后端接口提供月度和年度数据，同时因为是柱状图，所以每组数据又分为横轴数据(横坐标)、纵轴数据(纵坐标)；
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。
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