是否需要对比数据？ 图表很适合于对比多个数据集。通过图表，可以轻易的看到数据的高低。有以下几种类型，用于创建对比数据的图表： 柱状图 条形图 百分比图 线形图 散点图 子弹图 2. ...有以下几种图表类型，展示数据的组成： 饼状图 堆叠条形图 堆叠柱形图 面积图 瀑布图 3. 是否需要了解数据的分布？ 分布图表能够帮助我们清晰的理解正常趋势、正常范围和异常值。...是否需要了解更多数据集之间的关系？ 关系图形很适合于显示一个变量与单个或多个不同变量之间的关系，以便查看变量是否对其它变量产生了影响。...最多显示4个数据，以免产生混淆。 图表顶部的数据是高度可变的，方便阅读。 6）堆叠条形图 这种图表用于比较多个不同的数据集，并显示每个被比较的数据集的组成。...设计漏斗图的最佳做法： 根据数据集的大小，准确的显示每个部分的大小。 漏斗图中使用渐变色调中的对比色。 12）子弹图 子弹图用于和标尺做对比，以便显示目标的进展程度。
换句话说，取每个1级模型学习的内容，然后创建一个比任何一个模型更具预测性的新广义学习者（2级模型）。 ?...堆栈泛化的例子 当我们创建这些堆叠的集合时，选择各种各样的1级模型非常重要，因为我们希望每个模型都添加尚未学习的信息。每个模型都应该为最终的元学习者贡献一些价值。...数据集可以从Kaggle下载，它包含两个文件： mvp_votings代表我们的训练集，并且具有从1980-81赛季开始的历史数据。这是媒体开始对联盟MVP投票的时候。...开始入门 训练集共有637条数据。在读入并清理了一些数据之后，这就是数据帧的样子： ?...单一随机森林回归 为了比较单个模型与堆叠回归量的性能，我们训练了随机森林回归模型。
13、堆叠式条形图 跟多组条形图不同，堆叠式条形图 (Stacked Bar Graph) 将多个数据集的条形彼此重迭显示，适合用来显示大型类别如何细分为较小的类别，以及每部分与总量有什么关系。...堆叠式条形图共分成两种： 简单堆叠式条形图。将分段数值一个接一个地放置，条形的总值就是所有段值加在一起，适合用来比较每个分组/分段的总量。 100% 堆叠式条形图。...14、不等宽柱状图 不等宽柱状图 (Marimekko Chart)也称为「马赛克图」，用来显示分类数据中一对变量之间的关系，原理类似双向的 100% 堆叠式条形图，但其中所有条形在数值/标尺轴上具有相等长度...每个变量数值会画在其所属轴线之上，数据集内的所有变量将连在一起形成一个多边形。...每个线集对应于一个维度/数据集，其数值/类别由该线集内的不同线段所表示。每条线的宽度和流程路径，均由类别总数的比例份数所决定。每条流程路径都可以用不同颜色代表，以显示和比较不同类别之间的分布。
数据可视化是捕捉趋势和分享从数据中获得的见解的非常有效的方式，流行的可视化工具有很多，它们各具特色，但是在今天的文章中，我们将学习使用 Pandas 进行绘图。...以下代码导入可视化所需的必要库和数据集，然后在输出中显示 DataFrame 的内容。...在下面的示例中，我们将根据每月平均股价创建一个条形图，来比较每个公司在特定月份与其他公司的平均股价。首先，我们需要按月末重新采样数据，然后使用 mean() 方法计算每个月的平均股价。...： df_3Months.plot(kind='barh', figsize=(9,6)) Output: 我们还可以在堆叠的垂直或水平条形图上绘制数据，这些条形图代表不同的组，结果条的高度显示了组的组合结果...此外，每个 hexbin 的颜色定义了该范围内数据点的密度。
时间变化图包括： 1.折线图 2.条形图 3.堆叠的条形图 4.K线图 5.面积图（折线图） 6.时间线 7.地平线图（折线图） 8.瀑布图 同类别分析 同类别分析是同一维度下的不同类别的数据之间比较分析...图表类型 用法 Y轴（基准值）* 折线图 呈现少量数据的差异 任何数值 条形图 为了呈现数据中的较大变化，单个数据点与整体的占比情况以及呈现数据排名情况 零 面积图 总结数据集之间的关系，各个数据点占比情况...一般情况下都是0 条形图和饼图 条形图和饼图均可用于显示各个数据之间的比例关系，该比例表示的是单个数据与数据集的占比情况。...因图形具有丰富且独特的属性，所以可以应用于呈现复杂的定量数据（例如温度，价格或速度）和定性数据（例如类别，风味）。...此图表中的条形图具有微妙的圆角，以确保条形图的顶部能够精确地表明其长度。 ? 禁止。 不要使用难以读取图表的形状，例如顶部边缘不精确的条形图。
偶尔逛朋友圈发现一年前跟着我们生信技能树学生信的研究生开发了自己的单细胞数据分析相关R包，4（热图，气泡图，upset图，堆叠条形图）+4（密度散点图，半小提琴，山峦图，密度热图）美图吸引了我的注意力...全局展示 ①.热图 热图展示了综合评价中具体基因集在每个细胞亚群是否具有统计学意义差异；其中，浅蓝色的格子无统计学差异，红色的格子具有统计学差异。...，以及不同细胞亚群之间具有交集的差异基因集数目；左边不同颜色的条形图代表不同的细胞亚群；上方的条形图代表具有交集的差异基因集的数目；中间的气泡图单个点代表单个细胞亚群，多个点连线代表多个细胞亚群取交集....the #> condition has length > 1 and only the first element will be used irGSEA.upset.plot upset图 ④.堆叠条形图...堆叠柱状图具体展示每种基因集富集分析方法中每种细胞亚群中上调、下调和没有统计学差异的基因集数目；上方的条形代表每个亚群中不同方法中差异的基因数目，红色代表上调的差异基因集，蓝色代表下调的差异基因集；中间的柱形图代表每个亚群中不同方法中上调
堆叠式条形图 ? 跟多组条形图不同，堆叠式条形图 (Stacked Bar Graph) 将多个数据集的条形彼此重迭显示，适合用来显示大型类别如何细分为较小的类别，以及每部分与总量有什么关系。...堆叠式条形图共分成两种： 简单堆叠式条形图。将分段数值一个接一个地放置，条形的总值就是所有段值加在一起，适合用来比较每个分组/分段的总量。 100% 堆叠式条形图。...平行集合图与桑基图类似，都显示流程和比例，但平行集合图不使用箭头，它们在每个所显示的线集 (line-set) 划分流程路径。 每个线集对应于一个维度/数据集，其数值/类别由该线集内的不同线段所表示。...此外，条形也可以如堆叠式条形图般堆叠起来。 推荐的制作工具有：jChartFX、Bokeh。 热图 ?...每个集都是一组具有共同之处的物件或数据，当多个圆圈（集）相互重迭时，称为交集 (intersection)，里面的数据同时具有重迭集中的所有属性。
堆叠式条形图 跟多组条形图不同，堆叠式条形图 (Stacked Bar Graph) 将多个数据集的条形彼此重迭显示，适合用来显示大型类别如何细分为较小的类别，以及每部分与总量有什么关系。...堆叠式条形图共分成两种： 简单堆叠式条形图。将分段数值一个接一个地放置，条形的总值就是所有段值加在一起，适合用来比较每个分组/分段的总量。 100% 堆叠式条形图。...每个变量数值会画在其所属轴线之上，数据集内的所有变量将连在一起形成一个多边形。...此外，条形也可以如堆叠式条形图般堆叠起来。 推荐的制作工具有：jChartFX、Bokeh。...每个集都是一组具有共同之处的物件或数据，当多个圆圈（集）相互重迭时，称为交集 (intersection)，里面的数据同时具有重迭集中的所有属性。
此类议会数据通常以饼图的形式可视化。 ? 饼形图将一个圆圈分成多个切片，以使每个切片的面积与其所占总数的比例成比例。同样的，我们可以在矩形上执行相同的步骤，结果是堆积的条形图。...我们可以根据矩形是垂直还是水平分为，垂直堆叠的条形图或水平堆叠的条形图。 ? 进一步的，我们还可以将?的条形图的每一个小部分并排放置，而不是将它们堆叠在一起。...一个并排条形图的例子 我们在上面提到过说，对于并排的条形图在进行不同比例之间的变化的比较时以及时间序列比较时是具有优势的。这里我们就用一个例子来说明这样可视化的好处。...这个时候，当我们使用饼图可视化此数据集时，很难确切看到发生了什么。 ? 当我们切换到堆积条形图时，图片会变得清晰一些。现在，可以清楚地看到A公司的市场份额增长和E公司的市场份额萎缩的趋势。...对于此假设数据集，并排条形图是最佳选择。该可视化显示出，从2015年到2017年，A公司和B公司都增加了市场份额，而D公司和E公司都减少了市场份额。
散点图通常用于比较跨类别的聚合数据。 42.分段条形图 当两个或多个数据集并排绘制并分组在同一轴上的类别下时，可以使用如图的条形图的这种变化。...它使用多个视图来显示数据集的不同分区。Edward Tufte推广了这个概念。 45.跨度图 用于显示最小值和最大值之间的数据集范围的跨度图。它非常适合比较范围，通常是分类范围。...螺旋图是显示大型数据集的理想方法，通常用于显示较长时间段内的趋势。这使得螺旋图非常适合显示周期性图案。可以为每个周期分配颜色，以将其分解，并允许在每个周期之间进行一些比较。...例如，如果我们要显示一年的数据，我们可以在图表上为每个月指定一种颜色。 48.流图 这种类型的可视化是堆叠面积图的一种变体，它不是针对固定的直轴绘制值，而是围绕变化的中心基线移动值。...52.词云图 词云图是文本数据的可视化表示，通常用于描述网站上的关键字元数据（标记），或可视化自由格式文本。标签通常是单个单词，每个标签的重要性用字体大小或颜色表示。
柱状图 堆叠柱状图： # 自带数据集 medals_long（长表数据） long_df = px.data.medals_long() long_df.head() ?...堆叠柱状图-长表 # 自带数据集 medals_long（宽表数据） wide_df = px.data.medals_wide() wide_df.head() ?...宽表 # 堆叠柱状图 （使用长表数据，这种数据excel可以直接绘制堆叠图） import plotly.express as px wide_df = px.data.medals_wide() fig...数据点着色 2. 条形图 条形图其实就是柱状图转个90度，横着显示呗。所以，本质上是一样的，唯一的区别：在 Bar 函数中设置orientation='h'，其余参数与柱状图相同。...列表数据散点图 给定pd.Dataframe类型数据： # 自带数据集 iris df = px.data.iris() df.head() ? iris数据集 ?
堆积柱形图和三维堆积柱形图 堆积柱形图显示单个项目与整体之间的关系，它比较各个类别的每个数值所占总数值的大小。堆积柱形图以二维垂直堆积矩形显示数值。...三维百分比堆积柱形图以三维格式显示垂直百分比堆积矩形，而不以三维格式显示数据。当有三个或更多数据系列并且希望强调所占总数值的大小时，尤其是总数值对每个类别都相同时，您可以使用百分比堆积柱形图。...三维柱形图 三维柱形图使用可修改的三个轴（水平轴、垂直轴和深度轴），可对沿水平轴和深度轴分布的数据点（数据点：在图表中绘制的单个值，这些值由条形、柱形、折线、饼图或圆环图的扇面、圆点和其他被称为数据标记的图形表示...,堆叠条形图 ggplot(cabbage_exp, aes(x = Date, y = Weight, fill = Cultivar)) + geom_bar(stat = "identity")...Weight)) + geom_bar(stat = "identity") + geom_text(aes(label = Weight), vjust = -0.2,color="red") 堆栈的条形图加标签
通常，堆叠模型（也称为二级模型）因为它的平滑性和突出每个基本模型在其中执行得最好的能力，并且抹黑其执行不佳的每个基本模型，所以将优于每个单个模型。因此，当基本模型显著不同时，堆叠是最有效的。...2.创建一个名为“train_meta”的数据集，其具有与训练数据集相同的行ID和交叉ID、空列M1和M2。...类似地，创建一个名为“test_meta”的数据集，其具有与测试数据集相同的行ID、空列M1和M2 ? ?...然而，测试元M1和M2在第一种方法中可能更准确，因为每个基础模型在全训练数据集上训练（相对于训练数据集的80％，在第二方法中为5次）。 堆栈模型超参数调优 那么，如何调整堆叠模型的超参数？...事实上，当你有一队人试图在一个模型上合作时，堆叠对Kaggle真的很有效。采用一组单独的交叉，然后每个团队成员使用那些交叉建立他们自己的模型。 然后每个模型可以使用单个堆叠脚本组合。
单变量可视化， 包括条形图、折线图、直方图、饼图等 数据使用葡萄酒评论数据集，来自葡萄酒爱好者杂志，包含10个字段，150929行，每一行代表一款葡萄酒 加载数据 条形图是最简单最常用的可视化图表 在下面的案例中...(柱状图)非常灵活： 高度可以代表任何东西，只要它是数字即可 每个条形可以代表任何东西，只要它是一个类别即可。... 直方图看起来很像条形图， 直方图是一种特殊的条形图，它可以将数据分成均匀的间隔，并用条形图显示每个间隔中有多少行， 直方图柱子的宽度代表了分组的间距，柱状图柱子宽度没有意义 直方图缺点：将数据分成均匀的间隔区间...散点图最适合使用相对较小的数据集以及具有大量唯一值的变量。 有几种方法可以处理过度绘图。...堆叠图（Stacked plots） 展示两个变量，除了使用散点图，也可以使用堆叠图 堆叠图是将一个变量绘制在另一个变量顶部的图表 接下来通过堆叠图来展示最常见的五种葡萄酒 从结果中看出，最受欢迎的葡萄酒是
目录 柱状图 箱线图 密度图 条形图 散点图 折线图 保存绘图 总结 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。...本案例用到的数据集是关于钻石的。...输出结果显示，数据集包含53940个不同钻石的10个特征，其中有数值变量也有分类变量。...可以使用二维表格创建堆积条形图。...创建单个散点图使用方法df.plot(kind="scatter")： diamonds.plot(kind="scatter", # Create a scatterplot
一个堆叠条形图可视化的例子 在上面说到堆叠条形图的时候，我们说到，由于内部比例相对变化的问题。所以不建议用堆叠的条形图来可视化时间序列的数据。但是如果只有两个分组的话，那么就可以使用堆叠的条形图了。...例如在观察一个地方一段时间男女比例构成的时候，我们就可以使用堆叠的条形图的。 ? 对于一个连续性多分组的比例数据，如果使用堆叠的条形图的话，会是很多并排的条形，可视化效果不好。...这个时候我们就可以使用堆叠密度图来进行可视化。 例如我们在可视化健康状态和年龄的时候，其中年龄可以当作连续性变量，如下图所有，利用堆叠密度图的可视化效果还是不错的。...将比例分别可视化为总体的一部分 并排条形图的问题是，它们无法清晰地看到各个亚组相对于整体的变化，而堆叠式条形图的问题在于，由于它们具有不同的基线，因此无法轻松比较不同的条形图。...因此，我们可以通过为每个亚组绘制一个单独的图并在每个图中显示整体变化的背景来解决这两个问题。例如?这个图。 ?
分组条形图 当数据集具有需要在图形上可视化的子组时，将使用分组条形图。...堆叠条形图用于显示数据集子组。...这是堆叠条形图的类型，其中每个堆叠条形显示其离散值占总值的百分比。...它用于处理来自较大数据集的不同数据组。它的每个折线图都向下阴影到 x 轴。它让每一组彼此堆叠。...复合折线图也可以称作堆叠面积图，堆叠面积图和基本面积图一样，唯一的区别就是图上每一个数据集的起点不同，起点是基于前一个数据集的，用于显示每个数值所占大小随时间或类别变化的趋势线，展示的是部分与整体的关系
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。 数据可视化可以表达不同类型和规模的数据，包括从几个数据点到有大量变量的数据集。 ?...· 柱状图（条形图）使用共同的基线，通过条形长度表示数量 · 饼图使用圆的圆弧或角度表示整体的一部分 柱状图（条形图），折线图和堆叠面积图在显示随时间的变化方面比饼图更有效地。...文字排版 文本可用于不同的图表元素，包括： · 图表标题 · 数据标签 · 轴标签 · 图例 图表标题通常是具有最高层次结构的文本，轴标签和图例具有最低级别的层次结构。 ?...这些仪表板通常包括一些小图表或数据卡片，用动态标题描述每个图表的趋势和见解。...用例包括： · 提供关键绩效指标的总览 · 创建高级执行情况的概要 演示类仪表板示例： · 提供投资账户绩效的总览 · 提供产品销售和市场份额数据的概要 ?
QBarCategoryAxis 表示条形图横坐标，用于管理和显示条形图中的分类轴，其中每个条形图都属于特定的类别。...QPieSlice 是 Qt Charts 模块中用于表示饼状图中的单个饼块的类。每个 QPieSlice 对象都代表饼状图中的一个数据分块。...在图表中，每个分块代表一种分析对象，标签包含人数和百分比信息，运行后输出如下效果；1.3 创建堆叠图堆叠图（Stacked Chart）用于展示多个数据系列的累积效果，即将不同系列的数据在同一数值点上进行堆叠显示...堆叠柱状图显示多个柱状系列的堆叠效果，每个柱状系列由一个或多个柱状条组成，这些柱状条按照数据堆叠在一起，形成整体的柱状图。...QStackedBarSeries 通过添加不同的 QBarSet 对象来创建堆叠效果。每个 QBarSet 对象代表一个柱状系列，它包含了一组柱状条的数据。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播
