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R和python绘制柱状堆叠技巧

柱状堆叠在许多的单细胞文章中被使用,通过它可以更好向我们展示一个亚群中各个细胞的占比情况,可见它如此重要!!!...今天,我们来使用R的ggplot2和python的matplotlib分别绘制柱状堆叠。 绘制技巧如下图所示: 先画出的大致轮廓,再根据需求,添加更多的细节和细节调整,一张完美的就出来了啊!...Cell', value.name = 'ratio') #配色 colors=c('#F08784','#A3A500','#00BF7D','#00B0F6','#E76BF3') 2.绘制柱状堆叠的大致轮廓...= Cell)) + geom_bar(stat="identity") 3.添加细节和修改 p=p+scale_fill_manual(values =colors ) + #添加柱状堆叠颜色...类似相当于创建一个数据框 data=pd.DataFrame(data) #配色 colors=['#E76BF3','#00B0F6','#00BF7D','#A3A500','#F08784'] 2.绘制柱状堆叠的大致轮廓

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二、基础平滑、面积折线图与折线堆叠面积堆叠《手把手教你 ECharts 数据可视化详解》

由于我们是设置对应的折线图呈现,这个呈现是需要数据的,而这个数据是 series 所提供的,那么此时我们只需要在 series 的每个数据中设置 smooth 即可,例如: 此时折线图所展示的效果如下: 二、基础面积...打开官方折线图示例,找到基础面积: 点开后,找到 option ,其配置如下: option = { xAxis: { type: 'category', boundaryGap...接下来我们开始 折线堆叠的学习,打开 ECharts 官方示例,点击折线图堆叠: 进入后我们发现这些配置项明显变多了: 此时不要着急,咱们将会讲解每个配置项的作用及配置方法,为了方便同学阅读...stack 堆叠 接下来就来讲解堆叠图表的重点 stack 配置,不过由于 stack 在折线图中可能没有柱状这么明显,在此若不能很清楚含义的可以在之后讲到柱状时再理解也可以。...四、堆叠面积 接下来咱们开始堆叠面积的讲解,打开官方示例后点击堆叠面积后点击进入: 此时整个 option 如下: option = { title: { text: 'Stacked

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三、教你搞懂渐变堆叠面积《手把手教你 ECharts 数据可视化详解》

官方示例:https://echarts.apache.org/examples/zh/index.html 《手把手教你 ECharts 数据可视化详解》 目录 一、基础折线图详解 二、基础平滑、面积折线图与折线堆叠...、面积堆叠 一、渐变色 再正式学习 渐变堆叠面积 之前,我们需要学习在 ECharts 的图标上如何创建渐变色。...那位置应该就是从 右下开始: 此时的感觉应该不是很明显,我们可以将 1, 1, 0, 0 改成 1, 1, 1, 0 ,那就是从靠右的下左方向开始,此时应该就是整个底部就是渐变色的开始,那么效果如下: 二、渐变堆叠面积...我们打开官网示例的 渐变堆叠面积: 打开后,其配置代码如下: option = { color: ['#80FFA5', '#00DDFF', '#37A2FF', '#FF0087',

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一文掌握Pandas可视化图表

‘barh’ : 条形 ‘hist’ : 直方图 ‘box’ : 箱型 ‘kde’ : 密度 ‘density’ : 同密度 ‘area’ : 面积 ‘pie’ : 饼 ‘scatter’...# 绘图引擎 import pandas_bokeh pandas_bokeh.output_notebook() df.plot.bar(backend='pandas_bokeh') # 绘图引擎...# 柱状bar df.plot.bar() (这里不做展示,前面案例中有) 此外我们还可以绘制堆叠柱状,通过设置参数stacked来搞定 # 堆叠柱状 df.plot.bar(stacked=True...np.random.seed(1) df = pd.DataFrame(np.random.rand(10, 4), columns=["a", "b", "c", "d"]) df.head() 默认情况下,面积堆叠的...# 默认是堆叠 df.plot.area() 单个面积 df.a.plot.area() 取消堆叠 # 取消堆叠 df.plot.area(stacked=False) 散点图 散点图就是将数据点展示在直角坐标系上

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『数据可视化』一文掌握Pandas可视化图表

‘barh’ : 条形 ‘hist’ : 直方图 ‘box’ : 箱型 ‘kde’ : 密度 ‘density’ : 同密度 ‘area’ : 面积 ‘pie’ : 饼 ‘scatter’...# 绘图引擎 import pandas_bokeh pandas_bokeh.output_notebook() df.plot.bar(backend='pandas_bokeh') ?...堆叠条形 # 堆叠条形 df.plot.barh(stacked=True) ? 直方图 直方图又称为质量分布,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。...面积 面积又称区域,是将折线图与坐标轴之间的区域使用颜色填充,填充颜色可以很好地突出趋势信息,一般颜色带有透明度会更合适于观察不同序列之间的重叠关系。...默认情况下,面积堆叠的 # 默认是堆叠 df.plot.area() ? 单个面积 df.a.plot.area() ?

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ggplot2:堆叠柱状

下面是墨眉 《共享我们的大脑 》 的投稿 全部的代码都是复制粘贴即可运行 在数据展示时为了体现各因素的比重(百分比),有时会用到堆叠柱状,这里介绍下用 ggplot2 画堆叠柱状的代码和相应的美化方法...# 因为后面想要做百分比的堆叠柱状,先查看这个数据适不适合 statistics = apply(data_test, 1, sum) # 得到每个样本的观测值总和 plot(statistics...# 每个样本的累加值不相等,不能直接用来做百分比柱状,需要转换下 # 不过这段仅仅是为了作图好看,已经准备好数据的可以不看下面的处理 data_percent = data.frame() # 建立空数据框...二、ggplot2作柱状 作图前有个很重要的前置动作,要把宽矩阵转换为长矩阵(具体名词解释可以百度,关键原因是计算机和人的识别习性是不同的) library(reshape2) data_plot =...最后,展示下参考jimmy老师教程做的一些免疫浸润的 过程和代码参考自:https://mp.weixin.qq.com/s/rK7FFQuEPKpEU6qYbVB4Rw ? ? ? ?

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柱状堆叠柱状、瀑布有什么区别?怎样用Python绘制?

导读:柱状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。...2-36对比了2015—2017年间不同水果的销量。 ? ▲2-36 分组柱状 3. 堆叠柱状 与并排显示分类的分组柱状不同,堆叠柱状将每个柱子进行分割以显示相同类型下各个数据的大小情况。...我们将堆叠柱状分为两种类型: 1)一般的堆叠柱状:每一根柱子上的值分别代表不同的数据大小,各层的数据总和代表整根柱子的高度。非常适用于比较每个分组的数据总量。...▲2-57 代码示例2-44运行结果 关于作者:屈希峰,资深Python工程师,Bokeh领域的实践者和布道者,对Bokeh有深入的研究。...知乎多个专栏(Python中文社区、Python程序员、大数据分析挖掘)作者,专栏累计关注用户十余万人。 本文摘编自《Python数据可视化:基于Bokeh的可视化绘图》,经出版方授权发布。

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柱状堆叠柱状、瀑布有什么区别?怎样用Python绘制?(附代码)

怎样用Python绘制?本文带你逐一了解。 ?...2-36对比了2015—2017年间不同水果的销量。 ? ▲2-36 分组柱状 3. 堆叠柱状 与并排显示分类的分组柱状不同,堆叠柱状将每个柱子进行分割以显示相同类型下各个数据的大小情况。...我们将堆叠柱状分为两种类型: 一般的堆叠柱状:每一根柱子上的值分别代表不同的数据大小,各层的数据总和代表整根柱子的高度。非常适用于比较每个分组的数据总量。...▲2-57 代码示例2-44运行结果 关于作者: 屈希峰,资深Python工程师,Bokeh领域的实践者和布道者,对Bokeh有深入的研究。...知乎多个专栏(Python中文社区、Python程序员、大数据分析挖掘)作者,专栏累计关注用户十余万人。 本文摘编自《Python数据可视化:基于Bokeh的可视化绘图》,经出版方授权发布。

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干货 | 柱状堆叠柱状、瀑布有什么区别?怎样用Python绘制?(附代码)

怎样用Python绘制?本文带你逐一了解。 ?...2-36对比了2015—2017年间不同水果的销量。 ? ▲2-36 分组柱状 3. 堆叠柱状 与并排显示分类的分组柱状不同,堆叠柱状将每个柱子进行分割以显示相同类型下各个数据的大小情况。...我们将堆叠柱状分为两种类型: 一般的堆叠柱状:每一根柱子上的值分别代表不同的数据大小,各层的数据总和代表整根柱子的高度。非常适用于比较每个分组的数据总量。...▲2-57 代码示例2-44运行结果 关于作者: 屈希峰,资深Python工程师,Bokeh领域的实践者和布道者,对Bokeh有深入的研究。...知乎多个专栏(Python中文社区、Python程序员、大数据分析挖掘)作者,专栏累计关注用户十余万人。 本文摘编自《Python数据可视化:基于Bokeh的可视化绘图》,经出版方授权发布。

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Python matplotlib数据可视化 绘制柱形堆叠、折线图、饼和环

Python中可以通过matplotlib模块的pyplot子库来完成绘图。Matplotlib可用于创建高质量的图表和图形,也可以用于绘制和可视化结果。...matplotlib是Python优秀的数据可视化第三方库,matplotlib.pyplot是绘制种类可视化图形的命令子库,相当于快捷方式 import matplotlib.pyplot as plt...本文用python对一批运动员数据进行操作,读取数据、数据预处理、matplotlib数据可视化,熟悉用python进行数据分析和可视化的基本方法。...绘制堆叠 将运动员年龄(Age)划分为三个年龄段:’17-26’,’27-36’,’37-47’,统计 3 个年龄段下 5个技术等级(Skill_Moves)的人数,并用堆叠可视化。...2 + count_3 datas = [[] for i in range(5)] for i in counts: datas[i[0] - 1].append(i[1]) # 转化为数组 堆叠时可以对应相加

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