图例在图表的一个角落，告诉我们图表中的不同元素分别代表什么。默认的情况下，Power BI的图例千篇一律-不同颜色的圆圈。
我们之前已经讲述了matplotlib的绘图原理，陆续会更新绘图技巧、相关图形绘制。
数据包含177个样本和13个变量的数据框；vintages包含类标签。这些数据是对生长在意大利同一地区但来自三个不同栽培品种的葡萄酒进行化学分析的结果：内比奥罗、巴贝拉和格里格诺葡萄。来自内比奥罗葡萄的葡萄酒被称为巴罗洛。
地理可视化是数据科学领域中的一个重要方面，它能帮助我们更好地理解和展示数据的空间分布。Python作为一种流行的编程语言，有着丰富的地理可视化工具库。其中，Folium是一个基于Leaflet.js的Python库，能够轻松地创建交互式地图。
数据可视化是一种以图形描绘密集和复杂信息的表现形式。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。
今天为大家分享谷歌的Material Design可视化数据设计规范指南，这个规范指南基本适用所有数据图表设计，很有参考价值，建议收藏。
最近看到了一个需求，想要监听图例元素的鼠标事件（不限于点击），所以光靠监听「legendselectchanged」就不够用了。
▽▼▽ 今天教大家简单的图表形状填充。 ●●●●● 首先是一个已经做好的柱形图。 每天都看着这样的图表时间久了也会看腻的，那么一个小小的柱形图到底可以衍生出多少新花样呢！ 今天教大家三种图表美化思路
http://blog.csdn.net/tengweitw/article/details/41911035
数据可视化是一种将密集复杂数据信息以视觉图形的形式呈现。设计出来的视觉效果简化了数据，让用户分析研究比较数据变得容易以及可以更好地向领导或者团队讲述“故事”——可以帮助用户更好地做出决策。
本公众号已经使用DAX内嵌SVG的方式自定义了一大票图表，读者可点击本文上方的#图表标签查看。很多时候，图表需要使用图例，例如下方的同期对比图：
我们可能会接触到很多的绘图工具,有客户端版本APP,在线绘制的工具版本每个制图工具的功能大同小异,但是可以从用户使用功能是否强大,体验什么流畅来进行比较.
语法参数如下: matplotlib.pyplot.legend(*args, **kwargs)
降维技术之一是主成分分析 (PCA) 算法，该算法将可能相关变量的一组观察值转换为一组线性不相关变量。在本文中，我们将讨论如何通过使用 R编程语言使用主成分分析来减少数据维度分析葡萄酒数据。
本节提要：仿制中央气象台气象服务图片、关于cartopy里的投影与转换、cartopy中extent与boundary。
泳道图可以展示不同患者在一定时间内接受不同治疗（或者处于不同时期）的情况，在肿瘤治疗领域的文献中很常见，但是竟然百度不到它的具体含义。。。
分别需要用到legend.spacing.y和legend.spacing.x参数
使用 ggplot2 包画箱线图通常使用 geom_boxplot() 函数。箱线图（Boxplot）是一种用于展示一组数据分布特征的图形，它能够提供以下信息：
作为办公自动化 PPT 系列篇的最后一篇文章，我们将 PPT 中的高级功能及常用点
在Excel中制作专业的图表是一项挑战，但也不是不可能实现的，如下图1所示的图表。
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。方便观察者辨识，这个标签说明就是图例。 同样，如果观察者想要清楚地了解绘图区域中的内容。就需要给绘图区域添加文本内容用以说明绘图区域的主要内容，标题就可以让观察者清楚地知道绘图区域的核心信息和图标内容。
最近我们被客户要求撰写关于主成分分析PCA的研究报告，包括一些图形和统计输出。 降维技术之一是主成分分析 (PCA) 算法，该算法将可能相关变量的一组观察值转换为一组线性不相关变量。在本文中，我们将讨论如何通过使用 R编程语言使用主成分分析来减少数据维度分析葡萄酒数据
最近确实更得太少了，也不知道自己在忙啥，反正感觉不到忙碌的收获，要不是好多小伙伴儿在后台催更，感觉都快忘了还有要更新公众号这回事儿， 进入2018年以来，1月份更新了3篇，2月份更新了4篇，三月份2篇，自己都感觉过分了哈哈~ 今天赶紧找空写一篇~ 学过ggplot2的小伙伴儿们大概都了解过，ggplot2的语法系统将数据层和美化层分开，这种理念给了学习更多的选择，你可以只学习数据层，这样大可保证做出正确的图来（虽然质量不敢恭维），也可以同时学习数据层和美化层(当然你要耗费双倍的精力，因为ggplot2理念几
1.plot函数 plot(x,y,xlim=c(0,100),ylim=c(0.4,1), type="o",lwd=2,col=2,pch=24,cex=1.5, yaxs="i",xa
很久没有更新Plotly相关的文章，国庆这几天终于干了一篇。选择的主题是：玩转Plotly图例设置，也是一直以来都想写的一个话题，文章的主要内容为：
小编已经搭建了一套稳定的真核转录组分析流程，可以完成「从原始数据分析到最终出结果分析文档」基本包含目前RNA_seq文章的所有分析内容。「有数据分析需求的朋友可联系小编进行咨询」
http://www.hightopo.com/demo/pipeline/index.html 《数百个 HTML5 例子学习 HT 图形组件 – WebGL 3D 篇》里提到 HT 很多情况下不需
绘图的图例将意义赋予可视化，为各种绘图元素标识意义。我们以前看过如何创建简单的图例；在这里，我们将介绍如何在 Matplotlib 中自定义图例的位置和样式。
过去一个月实验比较忙，很久没有写点东西了，今天要给amina画图，因此学习了一下R语言的基础画图。ide
图形是一个有效传递分析结果的呈现方式。R是一个非常优秀的图形构建平台，它可以在生成基本图形后，调整包括标题、坐标轴、标签、颜色、线条、符号和文本标注等在内的所有图形特征。本章将带大家领略一下R在图形构建中的强大之处，也为后续更为高阶图形构建铺垫基础。
在 N * N 的网格中，我们放置了一些与x，y，z 三轴对齐的 1 * 1 * 1 立方体。每个值 v = grid[i][j] 表示 v 个正方体叠放在单元格 (i, j) 上。现在，我们查看这些立方体在xy、yz 和 zx平面上的投影。 投影就像影子，将三维形体映射到一个二维平面上。在这里，从顶部、前面和侧面看立方体时，我们会看到“影子”。返回所有三个投影的总面积。
matplotlib中的pyplot子模块，包含了一系列命令风格的函数，能使matplotlib像MATLAB的绘图命令那样的方式工作。
通常，使用 numpy 组织数据, 使用 matplotlib API 进行数据图像绘制。一幅数据图基本上包括如下结构：
获奖的作品主题是人力资源管理，但是本篇不单是写给人力的同学看的，希望能帮助到所有学 Power BI 的同学。所以我们不讲业务，只讲方法。
本章将教您如何使用ggplot2可视化您的数据。 R有几个用于制作图形的系统，但ggplot2是最优雅和最通用的系统之一。 ggplot2实现了图形语法，它是一个用于描述和构建图形的系统。如果您想在开始之前了解更多关于ggplot2理论基础的内容，我建议您阅读“The Layered Grammar of Graphics”，
随着文本生成图像的语言模型兴起，SolidUI想帮人们快速构建可视化工具，可视化内容包括2D,3D,3D场景，从而快速构三维数据演示场景。SolidUI 是一个创新的项目，旨在将自然语言处理（NLP）与计算机图形学相结合，实现文生图功能。通过构建自研的文生图语言模型，SolidUI 利用 RLHF (Reinforcement Learning Human Feedback) 流程实现从文本描述到图形生成的过程。
这个工具用于进行主成分分析（PCA, Principal Component Analysis），可生成出版级图形。
▽▼▽ 既然是创意雷达图，肯定是有难度的啦，单纯的雷达图太没有挑战了！ 首先看成品，怎么样，还不错吧，想不想自己也做一个，如果感兴趣的话，继续往下看！ 大家都看到了以上图表其实是一个包含三个序列数据
做前端图表时，最耗时的就是找配置参数，比如你在使用AntV G2时，为了更加美观，拉大数据之间的差距，需要将y轴设置一个最小值，由于每个图表的参数少说十几个，多达二十多个，一个一个找，势必会浪费很多时间，更何况有时你找的参数并不在某一具体的图表模块，而是在公共的图表组件配置模块中。这个时候我就思考，这些寻找配置参数，毫无技术性的，耗时的工作能不能交个AI来做？所以在日常的开发图表的过程中，遇到问题，我刻意地去利用AI去完成。下面看一下我在实际开发中的几个案例
线条的属性有：Color —— 颜色、LineWidth —— 线条宽度、LineStyle —— 线型、LineJoin —— 线条边角的样式、 AlignVertexCenters —— 锐化垂直线和水平线
matplotlib是python的绘图库，主要用来绘制二维平面图。上手容易、简单，在python数据分析中有非常重要的作用。 基本上有两种使用 Matplotlib 的方法： 一、依靠 pyplot 自动创建和管理图形和轴，并使用 pyplot 函数进行绘图。 二、显式创建图形和轴，并在它们上调用方法（即“面向对象 (OO) 样式”）。
前两天在公众号发布了一篇「NBA球队数据可视化」的视频案例，对于本赛季东西部30只球队的得失分，胜负场次，胜率排名等进行了可视化展示，并支持实时交互。可点击下方视频查看。本文来分享一下视频中可视化的实现过程。
全角符号是双字节中文编码的历史遗留问题。当年在纯文本的界面中，为了让西文和中日韩的方块字对齐，就让西文字母、数字和标点也占用一个汉字的视觉空间，并使用 2 个字节存储。后来，其中的一些全角字符因为比较有用，就得到了广泛应用（比如全角的逗号「，」、问号「？」、感叹号「！」、空格「 」等），专用于中日韩文本，成为了标准的中日韩标点字符。而其它的许多全角符号失去了价值，因为我们现在很少需要让纯文本的中文和西文字字对齐了，就很少再用了。
本文介绍在谷歌地球API（Google Maps APIs）中，设计地图样式并将设计好的样式通过JSON或URL导出的方法。
经常利用Python进行数据可视化的朋友一定用过或听说过plotly这样的神器，我在（数据科学学习手札43）Plotly基础内容介绍中也曾做过非常详细的介绍，其渲染出的图像以浏览器为载体，非常精美，且绘制图像的自由程度堪比ggplot2，其为R也提供了接口，在plotly包中，但对于已经习惯用ggplot2进行可视化的朋友而言，自然是不太乐意转向plotly的学习，有趣的是plotly的R包中有着函数ggplotly()，可以将ggplot2生成的图像转换为交互式的plotly图像，且还可以添加上ggplot2原生图像中无法实现的交互标签，最重要的是其使用方法非常傻瓜式，本文就将结合几个小例子来介绍ggplotly()的神奇作用；
最近在工作中用到了华夫饼图，不过我这边主要是excel去制作，这里我们试着看看excel和python绘制华夫饼图的一些小技巧吧！
Matplotlib 制作稍带“艺术”的可视化作品，ggplot2 基于其优秀绘图图层设置及多种拓展绘图包可以较为灵活的完成此类任务，但Matplotlib也不是完全不可以，本期推文用python经典的绘图包Matplotlib进行“气球”图(通过图形合理搭配实现)的绘制，主要涉及Matplotlib 散点图(sactter())及 线 vlines（）、mlines()及PatchCollection()等的灵活应用。上期推文预告的效果图在文末的代码链接(notebook)中 也会有绘制方法，本期推文为完善版本
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