在R中制作一个四象限比例面积图 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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60 种常用可视化图表，该怎么用？

比例面积图通常使用正方形或圆形，常见技术错误是，使用长度来确定形状大小，而非计算形状中的空间面积，导致数值出现指数级的增长和减少。...在量化波形图中，每个波浪的形状大小都与每个类别中的数值成比例。与波形图平行流动的轴用作时间刻度。我们也可以用不同颜色区分每个类别，或者通过改变色彩来显示每个类别的附加定量值。...推荐的制作工具有：D3、D3 Zoomable、RAWGraphs。饼图饼形图 (Pie Chart) 把一个圆圈划分成不同比例的分段，以展示各个类别之间的比例。...在绘制记数符号图表时，将类别、数值或间隔放置在同一个轴或列（通常为 Y 轴或左侧第一列）上。每当出现数值时，在相应的列或行中添加记数符号。...中间的黑色粗条表示四分位数范围，从其延伸的幼细黑线代表 95% 置信区间，而白点则为中位数。推荐的制作工具有：The R Graph Gallery、seaborn、z-m-k's Blocks。

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可视化图表样式使用大全

比例面积图通常使用正方形或圆形，常见技术错误是，使用长度来确定形状大小，而非计算形状中的空间面积，导致数值出现指数级的增长和减少。...在量化波形图中，每个波浪的形状大小都与每个类别中的数值成比例。与波形图平行流动的轴用作时间刻度。我们也可以用不同颜色区分每个类别，或者通过改变色彩来显示每个类别的附加定量值。...推荐的制作工具有：D3、D3 Zoomable、RAWGraphs。饼图 ? 饼形图 (Pie Chart) 把一个圆圈划分成不同比例的分段，以展示各个类别之间的比例。...图表中可加入直线或曲线来辅助分析，并显示当所有数据点凝聚成单行时的模样，通常称为「最佳拟合线」或「趋势线」。如您有一对数值数据，可使用散点图来查看其中一个变量是否在影响着另一个变量。...在绘制记数符号图表时，将类别、数值或间隔放置在同一个轴或列（通常为 Y 轴或左侧第一列）上。每当出现数值时，在相应的列或行中添加记数符号。

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常用60类图表使用场景、制作工具推荐！

比例面积图通常使用正方形或圆形，常见技术错误是，使用长度来确定形状大小，而非计算形状中的空间面积，导致数值出现指数级的增长和减少。...在量化波形图中，每个波浪的形状大小都与每个类别中的数值成比例。与波形图平行流动的轴用作时间刻度。我们也可以用不同颜色区分每个类别，或者通过改变色彩来显示每个类别的附加定量值。...推荐的制作工具有：D3、D3 Zoomable、RAWGraphs。饼图饼形图 (Pie Chart) 把一个圆圈划分成不同比例的分段，以展示各个类别之间的比例。...在绘制记数符号图表时，将类别、数值或间隔放置在同一个轴或列（通常为 Y 轴或左侧第一列）上。每当出现数值时，在相应的列或行中添加记数符号。...中间的黑色粗条表示四分位数范围，从其延伸的幼细黑线代表 95% 置信区间，而白点则为中位数。推荐的制作工具有：The R Graph Gallery、seaborn、z-m-k's Blocks。

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用kotlin来实现一个饼图

用kotlin来实现一个饼图前言代码不难，所以打算用kotlin来实现，增加熟练度先看看做的是什么看完图，我们来整理下思路饼图居中，每块区域都是一个扇形，需要canvas.drawArc根据角度来绘制...因为饼图是根据角度来绘制的，我们必须将这个个数集合换算成角度集合，换算的过程中我们需要知道每一种水果所占总水果的比例，然后通过这个比例去乘上360度，就知道每一种水果所占的度数。...折线和文字呈四个方向，我们不如把饼图分成四个区域，以圆心为坐标轴原点，切分四个象限：第一象限：折线为右上，文字在折线右边第二象限：折线为左上，文字在折线左边第三象限：折线为左下，文字在折线左边第四象限...：折线为右下，文字在折线右边那么，接下来就是如何判断当前起始点在哪个象限了，先以第一象限为例，如果当前的坐标大于饼图横轴方向一半，并且小于饼图纵轴方向的一半，那么就是第一象限，其他依次类推 /...，文字可以在折线后面跟着画，但是二、三象限的文字就不允许了，我们必须往前移动文字宽度的距离才能完美衔接到折线上，所以，我们来定义一个计算文字的方法 /** * 获取文字的宽度

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数据分析方法与模型

1.1 占比分析通过各品类在总体中所占的百分比获取信息如，核心指标是直播间数量的分析：从占比可以看出，个人管理类的直播间最受欢迎，其中创业商业类最受关注。职业教育占比极少，是一个蓝海。...、观看的次数较少、观看的人数较少，第二、四象限中没有数据。...第一象限中的品类时长更长，由此可见，这些品类的体系较为完整，观看时长提升了，观看次数和观看人数自然会增多。相反，第三象限中的品类时长较少，相应地，观看次数与人数自然会更少。...运用到数据分析中，可以观察排名数据的帕累托图，长尾效应越明显，则该数据越是不健康，说明资源不平均，面对的风险越大。.../ 总体中具有相同特征的群体所占比例) * 100 意义：100代表平均水平，高于100，代表该类用户对某类问题的关注程度高于整体水平。

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60种常用可视化图表的使用场景——（上）

条形图的离散数据是分类数据，针对的是单一类别中的数量多少，而不会显示数值在某时间段内的持续发展。...比例面积图通常使用正方形或圆形，常见技术错误是，使用长度来确定形状大小，而非计算形状中的空间面积，导致数值出现指数级的增长和减少。...在量化波形图中，每个波浪的形状大小都与每个类别中的数值成比例。与波形图平行流动的轴用作时间刻度。我们也可以用不同颜色区分每个类别，或者通过改变色彩来显示每个类别的附加定量值。...我们可用不同颜色来区分图表中的不同类别，或表示从一个阶段到另一个阶段的转换。...推荐的制作工具有：D3、D3 Zoomable、RAWGraphs。 25、饼图饼形图 (Pie Chart) 把一个圆圈划分成不同比例的分段，以展示各个类别之间的比例。

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Power BI 模拟麦肯锡四象限气泡

两个指标将维度切割成四块，每块的面积大小表示数据大小。...近日在麦肯锡官网又看到一种新的表现方式，方块变成了气泡：来源：https://www.mckinsey.com/ Power BI使用DAX+SVG模拟起来易如反掌，以下是模拟效果：实现方式是在原四象限方块图的基础上略微调整...：首先，polygon构建的方块替换为圆形气泡： r='" & 100 * SQRT (ABS(data1) / W ) & "' fill='...deepskyblue'/> 其次，text（数据标签）的位置分别在四个象限居中。...修改后的度量值放入新卡片图视觉对象的图像URL展示：方块和气泡，你更喜欢哪种展示方式呢？

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60种常用可视化图表的使用场景——（下）

图表中可加入直线或曲线来辅助分析，并显示当所有数据点凝聚成单行时的模样，通常称为「最佳拟合线」或「趋势线」。如您有一对数值数据，可使用散点图来查看其中一个变量是否在影响着另一个变量。...34、气泡图气泡图是一种包含多个变量的图表，结合了散点图和比例面积图，圆圈大小需要按照圆的面积来绘制，而非其半径或直径。...气泡地图适合用来比较不同地理区域之间的比例，而不会受区域面积的影响。但气泡地图的主要缺点在于：过大的气泡可能会与地图上其他气泡或区域出现重迭。...在绘制记数符号图表时，将类别、数值或间隔放置在同一个轴或列（通常为 Y 轴或左侧第一列）上。每当出现数值时，在相应的列或行中添加记数符号。...中间的黑色粗条表示四分位数范围，从其延伸的幼细黑线代表 95% 置信区间，而白点则为中位数。推荐的制作工具有：The R Graph Gallery、seaborn、z-m-k's Blocks。

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吐血整理：24种可视化图表优缺点对比，一图看懂！

作者：斯科特·贝里纳托（Scott Berinato）来源：大数据DT（ID：hzdashuju）安德鲁·阿伯拉（Andrew Abela）制作的《这份指南》（This Guide）是思考图表类型的一个很好的起点...01 2×2矩阵也叫矩阵，水平和垂直平分的方框，形成了四个象限。它常用于说明基于两个变量的类型。...优点：针对元素分类和“区域”创建的易于使用的组织原则缺点：在不同的空间间隔绘制象限内的项，暗示两者可能不存在统计关系 02 冲积图也称为流图，显示值怎样从一个点移动到另一个点的节点和流。...优点：合并“z轴”最简单的方法之一；气泡大小可以为分布式的可视化图表增加至关重要的上下文缺点：按比例调整气泡大小是棘手的（面积与半径不成比例）；从本质上说，三轴和四轴的图表需要更多的时间来解析，因此不太适合于一目了然的表示...优点：能很好地显示出比例随时间的变化；强调体积感或积累感缺点：太多的“层次”使得每一层都太薄了，以至于很难看到随时间的变化、差异，或者难以追踪观察值的情况 21 叠加条形图被分成若干部分的矩形，每个部分代表某个变量在整体中的比例

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吐血整理：24种可视化图表优缺点对比，一图看懂！

安德鲁·阿伯拉（Andrew Abela）制作的《这份指南》（This Guide）是思考图表类型的一个很好的起点，但不要把它用作决策引擎。...01 2×2矩阵也叫矩阵，水平和垂直平分的方框，形成了四个象限。它常用于说明基于两个变量的类型。优点：针对元素分类和“区域”创建的易于使用的组织原则。...缺点：在不同的空间间隔绘制象限内的项，暗示两者可能不存在统计关系。 02 冲积图也称为流图，显示值怎样从一个点移动到另一个点的节点和流。...缺点：按比例调整气泡大小是棘手的（面积与半径不成比例）；从本质上说，三轴和四轴的图表需要更多的时间来解析，因此不太适合于一目了然的表示。...21 叠加条形图被分成若干部分的矩形，每个部分代表某个变量在整体中的比例。通常用于显示简单的分类汇总，如各地区的销量。（也称为比例条形图。）

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PowerBI 四象限动态蝴蝶分析法

以终为始这次我们将一起制作一张这样的分析模型，由于比较像蝴蝶，不如我们叫她：四象限动态蝴蝶分析法。由于我们通常需要观察大量元素的销售额以及利润两个度量值同时的表现来对这些元素进行分组。...归一化处理套路在数学中，常常用归一化处理的套路。对于不同单位不同缩放比例的度量值，我们可以将它们同时划归到单位1中，通常可能用100%表示，从而来观察一些变化，这样就可以更好的观察指标间的关系。...这里使用：排名百分比的方法使不同省份下的城市可以在本省份下分别按照销售额和利润进行排名，具体算法如下：对于某一个元素，计算当前指标。如：当前城市销售额。找到直接父级元素下的所有兄弟元素。...为什么会像蝴蝶这是第一次看到这种分析，让人立马好奇会去思考的，该图向四个方向张开，正上下左右四方的点稀松，而沿着对角线的点密集，这里是否有什么规律？...应用我们可以立即将该图用于BCG矩阵，参考：PowerBI 全动态BCG波士顿四象限伸缩矩阵模型用四种象限来划分不同的元素进而实现进一步的分析，这就需要用实际相结合了。

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R语言在地图上绘制月亮图、饼状图数据可视化果蝇基因种群

p=23322 月亮图和饼图饼图把一个圆分成多个部分，这些部分的弧长（以及面积）代表一个整体的比例。...月亮图也是如此，它把一个圆分成多个部分，这些部分的面积代表整个圆的比例，但在月亮图中，这些部分被画成圆的月牙形，就像月相。 ? 使用月亮图而不是饼图背后的动机主要是审美的选择。...然而，两者都依赖面积作为视觉线索。用法 ggplot2数据可视化包，为R语言中的月亮图提供支持。...两个新的美学在geom_moon中也很重要：比例和填充。比例美学比率控制要绘制的月亮的比例。它必须在0（"新月"，实际上什么都没画）和1（"满月"，即一个圆）之间。...饼图地图在人口遗传学中很流行，所以让我们看一下该领域的一个例子。数据包含果蝇种群中Adh基因的两个变体的频率。这些种群中有许多都很接近，所以我们必须处理过度绘制的问题，我们在下面手动处理。

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R语言可视化——图表排版之一页多图

这里要分享的图表版面设计其实就是指，在做了很多图的情况下，如何将诸多图表合理的布局在一张大的版面上，而不是一幅一幅的导出最后在其他软件中手动拼凑。...这个技能在制作多图仪表盘场景下，将会特别有用：还需要强调下这里所指的一页多图与我们之前介绍过的分面可是大有不同，分面其实是一幅图表中，将分类变量所构成的分类图表分图呈现，但是本质上所有分面内的单个图表共享标题...R语言中可以实现多图同页布局的函数有很多（我所知道的旧有大概四五种），但是有些参数略微复杂不便记忆，这里只跟大家介绍两种：一种是grid.layout函数（就是我们昨天所讲到的图表嵌套所用到的是同一个包...虽然使用multiplot函数非常方便高效，但是默认情况下，它不会对单个的图表长宽比例做最优布局，我们的案例中，chart3是一个水平分面图，属于矮款型的，但是multiplot函数将它压缩成长宽近似的矩形...，放在四象限的第二个位置。

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分类模型评价指标_简述常用的模型评价的指标

在分类型模型评判的指标中，常见的方法有如下三种：混淆矩阵（也称误差矩阵，Confusion Matrix） ROC曲线 AUC面积混淆矩阵是ROC曲线绘制的基础，同时它也是衡量分类型模型准确度中最基本...所以当我们得到了模型的混淆矩阵后，就需要去看有多少观测值在第二、四象限对应的位置，这里的数值越多越好；反之，在第一、三四象限对应位置出现的观测值肯定是越少越好。...FPR可以被理解为：在所有真实值为Negative的数据中，被模型错误的判断为Positive的比例。...TPR可以被理解为：在所有真实值为Positive的数据中，被模型正确的判断为Positive的比例。...它就是值ROC曲线下的面积是多大。每一条ROC曲线对应一个AUC值。AUC的取值在0与1之间。 AUC = 1，代表ROC曲线在纵轴上，预测完全准确。

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可视化系列：Python能做出BI软件的联动图表效果？这可能是目前唯一的选择

一切技巧与应用，尽在 pandas 专栏中前言不管是在数据探索还是报告阶段，数据可视化都是一个非常有用的工具。今天我们来看看如何使用四象限图(波士顿矩阵图)，为店铺销售员分门别类。...，前提是找到正确的思路) Power BI Tabluea Excel 今天的主角是 altair ，为了展示 altair 的特点，本文先从制作单店的四象限图开始，最后制作联动的多店四象限图。...---- 整体店铺销售水平可视化为了方便后续的代码编写，把一些通用过程定义到函数中：这个完全可以作为不同项目的通用函数现在用所有店铺的销售员指标，制作四象限图：代码没啥好说的，如果此时我们打上标签...接下来，我们使用 altair 制作出 BI 软件常见的图表联动效果 ---- 不同维度的图表联动现在希望同时展示两个图表，一个是之前制作的多店四象限图，另一个是不同店铺的销售额柱状图。...这里可以使用之前分组统计结果的字段使用这个数据源做四象限图即可：由于数据源不再使用 pandas 的 DataFrame ，无法从中识别出数据类型，我们需要在绑定的时候，在字段后使用"冒号+类型

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做好数据可视化的技巧和原则！

因此在设计过程中：每一个选择，最终都应落脚于读者的体验，而非图表制作者个人。一、不得不注意的图表制作小技巧 1.条形图的基线必须从零开始 Y轴不从零开始，可以使数据看起来具有比实际存在的更大的差距。...7.不要过分热衷于饼图展示多个区块比例大小，所有区块（圆弧）的加和等于 100%。但最好避免使用这个图表，因为肉眼对面积大小不敏感。 ? 8.折线图中使用连贯的线条虚线,虚线容易分散注意力。...9.尊重部分所占整体的比例在人们多选的问题上就会出现比例的重叠，不同选项的百分比之和大于一。为了避免这种情况，不能直接把比例做成统计图。相较于呈现数值，有些图更着重于表现部分与整体的关系。 ?...10.面积、尺寸可视化对同一类图形（例如柱状、圆环和蜘蛛图等）的长度、高度或面积加以区别，来清晰的表达不同指标对应的指标值之间的对比。...14.视图数量将您的可视化中的视图数量限制为三到四个。如果您添加太多视图，大局会被详细信息所淹没。

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做好数据可视化的技巧和原则！

因此在设计过程中：每一个选择，最终都应落脚于读者的体验，而非图表制作者个人。一、不得不注意的图表制作小技巧 1.条形图的基线必须从零开始 Y轴不从零开始，可以使数据看起来具有比实际存在的更大的差距。...7.不要过分热衷于饼图展示多个区块比例大小，所有区块（圆弧）的加和等于 100%。但最好避免使用这个图表，因为肉眼对面积大小不敏感。 ? 8.折线图中使用连贯的线条虚线,虚线容易分散注意力。...9.尊重部分所占整体的比例在人们多选的问题上就会出现比例的重叠，不同选项的百分比之和大于一。为了避免这种情况，不能直接把比例做成统计图。相较于呈现数值，有些图更着重于表现部分与整体的关系。 ?...10.面积、尺寸可视化对同一类图形（例如柱状、圆环和蜘蛛图等）的长度、高度或面积加以区别，来清晰的表达不同指标对应的指标值之间的对比。...14.视图数量将您的可视化中的视图数量限制为三到四个。如果您添加太多视图，大局会被详细信息所淹没。

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Vector Algebra

大一复习计划(1/∞)(1/\infty)(1/∞) 向量代数与空间解析几何 ---- 第一节向量及其线性运算卦限: 同二维的象限当 z 为正时在 1 - 4 象限,反之则在 5 - 8...,cos⁡γ\cos \alpha,\cos\beta,\cos\gammacosα,cosβ,cosγ 为向量 r⃗\vec rr 的方向余弦,请记住这个,在后面的知识中,会用到.....b_y&b_z\end{vmatrix}a×b=∣a∣∣b∣sinΘ=∣∣∣∣∣∣iaxbxjaybykazbz∣∣∣∣∣∣ 从中我们不难看出向量积就是由两向量组成的平行四边形的面积...,同时也提供了对平行六面体的体积的新求法.只要知道三个向量,就可以通过其中任意两个的叉乘积作为数值等于底面积的向量,与第三个向量点乘,得出体积.同时这也是一个检测三个向量是否共面的公式,还有检测三个向量能否作为三维空间的基底...第四节空间直线及其方程空间直线在某平面的投影直线方程的求法由两个空间曲面方程确定的曲线可以直接设其中一个平面方程的λ\lambdaλ 倍然后两个平面相加计算与所求平面相垂直的平面,求出之后

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分类模型的评价方法

以上四类判别结果展示在混淆矩阵上是一个两行两列的交叉矩阵，行分别代表实际的正例和负例，列分别代表预测的正例和负例。...那么在以上矩阵中：四个象限分别代表四种判别结果：左上角被称为真阳性（True Positive,TP）:样本实际为正（这里的正负仅仅是相对意义上我们想要研究的类别）例，且模型预测结果为正例；右上角被称为假阴性...混淆矩阵的四个象限有明显的规律，左上角至右下角的对角线上是预测正确（以T开头），另一条对角线则预测错误（以F开头），左侧上下象限是预测为真的类别（以P结尾），右侧上下象限为预测错误的类别（以N结尾）。...：正确识别的正例个数在实际为正例的样本数中的占比 Recall = TP/(TP + FN) 2.3 精确率精确率的含义是指：预测为真的正样本占所有预测为正样本的比例。...4、R&Python中的混淆矩阵及指标计算 4.1 R语言中的混淆矩阵这里使用iris数据集来实现简单的knn分类，并使用R中的混淆矩阵来对其进行性能解读。

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Polar坐标投影(C++)

度平面 * * 如图所示： * 扫描平面=>0度平面需要乘以cos(仰角) * 0度平面=>扫描平面需要除以cos(仰角) * * 注意，日常显示的雷达图是扫描平面上的图...类中写有，为避免import过多的类，故重写一份 * 参数： * lon1,lat1 - 第1点的位置(经纬度) * lon2,lat2 - 第2点的位置(经纬度) * 返回值： ...360.0 - agl : //直角坐标的第四象限 agl; } return(agl); } /** * 功能...360.0 - agl : //第四象限 agl; } //System.out.println(agl); ... / R = B - Y * => Y = B - AB /R * => Y = B - (y-centerPosition.y)/perKilometer/R

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