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...自定义以下内容可以使图表更好的呈现： 图形元素 版式 ICON 轴和标签 图例和注释 视觉图形能够很好地呈现定量及定性数据 将数据转换为视觉图形的过程称为视觉编码。...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。...图例和注释 图例和注释是用来描述图表的详细数据信息。注释应突出显示数据详细内容，数据异常值和所有值得注意的内容。 ? 数据注释 图例 在PC端上，建议将图例放在图表下方。...使用图例的折线图 小显示器 可穿戴设备（或其他小屏幕）上显示的图表应为移动端或PC端图表的简化版本。 ? 允许。 数据图形上的在关键点显示注释以描述关键数据。在此示例中，显示波峰、波谷的数值。 ?
柱状图（条形图）和饼图 柱状图（条形图）和饼图都可用于显示比例，表示部分与总体的对比。...· 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。...取而代之，应当使用堆叠面积图来比较一个时间间隔内的多个值（横轴表示时间）。 ? 样式 数据可视化使用自定义样式和形状，使数据更容易理解，以适合用户需求。...坐标轴 一个或多个坐标轴显示数据的比例和范围。例如，折线图沿水平和垂直坐标轴显示一系列值。 ? 柱状图（条形图）基线 柱状图（条形图）应从为零的基线（y轴上的起始值）开始。...文字标签不应该： · 旋转 · 垂直堆叠 ? 7. 图例和注释 图例和注释描述了图表的信息。注释应突出显示数据点，数据异常值和任何值得注意的内容。 ? 1. 注释 2.
我们将首先将数据加载到熊猫数据帧中，然后使用 Plotly 创建人口金字塔。 使用情节表达 Plotly Express 是 Plotly 的高级 API，可以轻松创建多种类型的绘图，包括人口金字塔。...plotly.express 和用于将数据加载到数据帧中的 pandas。...接下来，我们使用 read_csv（） 函数将人口数据从 CSV 文件加载到 pandas 数据帧中。...数据使用 pd.read_csv 方法加载到熊猫数据帧中。 使用 go 为男性和女性群体创建两个条形图轨迹。条形方法，分别具有计数和年龄组的 x 和 y 值。...按照本文中提供的步骤和示例，您可以使用 Python 中的 Plotly 创建自己的人口金字塔，并探索自定义和分析其数据的各种方法。
柱状图（条形图）和饼图 柱状图（条形图）和饼图都可用于显示比例，表示部分与总体的对比。...· 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。...取而代之，应当使用堆叠面积图来比较一个时间间隔内的多个值（横轴表示时间）。 样式 数据可视化使用自定义样式和形状，使数据更容易理解，以适合用户需求。...坐标轴 一个或多个坐标轴显示数据的比例和范围。例如，折线图沿水平和垂直坐标轴显示一系列值。 柱状图（条形图）基线 柱状图（条形图）应从为零的基线（y轴上的起始值）开始。...文字标签不应该： · 旋转 · 垂直堆叠 7. 图例和注释 图例和注释描述了图表的信息。注释应突出显示数据点，数据异常值和任何值得注意的内容。 1. 注释 2.
本文经AI新媒体量子位（QbitAI）授权转载，转载请联系出处 数据可视化本来是一个非常复杂的过程，但随着Pandas数据帧plot()函数的出现，使得创建可视化图形变得很容易。...在数据帧上进行操作的plot()函数只是matplotlib中plt.plot()函数的一个简单包装 ，可以帮助你在绘图过程中省去那些长长的matplotlib代码。...最近，一位来自印度的小哥以2019年世界幸福指数的数据为例，详细讲述了在Pandas中plot()函数的各种参数设置的小技巧，熟练掌握这些技巧后，你也能绘制出丰富多彩的可视化图表。...此外，Pandas中还有一个辅助函数pandas.plotting.table，它创建一个来自数据帧的表格，并将其添加到matplotlib Axes实例中。...其他高阶用法 可以使用stacked参数来绘制带有条形图的堆叠图。在这里，我们绘制堆叠的水平条，stacked设置为True。 ? 将grid参数设置为True，可以给图表加入网格。 ?
数据可视化本来是一个非常复杂的过程，但随着Pandas数据帧plot()函数的出现，使得创建可视化图形变得很容易。...在数据帧上进行操作的plot()函数只是matplotlib中plt.plot()函数的一个简单包装 ，可以帮助你在绘图过程中省去那些长长的matplotlib代码。...最近，一位来自印度的小哥以2019年世界幸福指数的数据为例，详细讲述了在Pandas中plot()函数的各种参数设置的小技巧，熟练掌握这些技巧后，你也能绘制出丰富多彩的可视化图表。...此外，Pandas中还有一个辅助函数pandas.plotting.table，它创建一个来自数据帧的表格，并将其添加到matplotlib Axes实例中。...其他高阶用法 可以使用stacked参数来绘制带有条形图的堆叠图。在这里，我们绘制堆叠的水平条，stacked设置为True。 ? 将grid参数设置为True，可以给图表加入网格。 ?
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晓查 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 数据可视化本来是一个非常复杂的过程，但随着Pandas数据帧plot()函数的出现，使得创建可视化图形变得很容易。...在数据帧上进行操作的plot()函数只是matplotlib中plt.plot()函数的一个简单包装 ，可以帮助你在绘图过程中省去那些长长的matplotlib代码。...最近，一位来自印度的小哥以2019年世界幸福指数的数据为例，详细讲述了在Pandas中plot()函数的各种参数设置的小技巧，熟练掌握这些技巧后，你也能绘制出丰富多彩的可视化图表。...此外，Pandas中还有一个辅助函数pandas.plotting.table，它创建一个来自数据帧的表格，并将其添加到matplotlib Axes实例中。...其他高阶用法 可以使用stacked参数来绘制带有条形图的堆叠图。在这里，我们绘制堆叠的水平条，stacked设置为True。 ? 将grid参数设置为True，可以给图表加入网格。 ?
晓查 编译整理 量子位 出品 数据可视化本来是一个非常复杂的过程，但随着Pandas数据帧plot()函数的出现，使得创建可视化图形变得很容易。...在数据帧上进行操作的plot()函数只是matplotlib中plt.plot()函数的一个简单包装 ，可以帮助你在绘图过程中省去那些长长的matplotlib代码。...最近，一位来自印度的小哥以2019年世界幸福指数的数据为例，详细讲述了在Pandas中plot()函数的各种参数设置的小技巧，熟练掌握这些技巧后，你也能绘制出丰富多彩的可视化图表。...此外，Pandas中还有一个辅助函数pandas.plotting.table，它创建一个来自数据帧的表格，并将其添加到matplotlib Axes实例中。...其他高阶用法 可以使用stacked参数来绘制带有条形图的堆叠图。在这里，我们绘制堆叠的水平条，stacked设置为True。 ? 将grid参数设置为True，可以给图表加入网格。 ?
QBarSeries 用于表示条形图数据系列。...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。...同时，将折线图序列也添加到图表中。...;}添加分块数据到饼图： 从QTreeWidget中获取每个分析对象（数学、英语、语文或平均分），并将其添加到饼图序列中。...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
导读：数据可视化本来是一个非常复杂的过程，但随着Pandas数据帧plot()函数的出现，使得创建可视化图形变得很容易。...在数据帧上进行操作的plot()函数只是matplotlib中plt.plot()函数的一个简单包装 ，可以帮助你在绘图过程中省去那些长长的matplotlib代码。...最近，一位来自印度的小哥以2019年世界幸福指数的数据为例，详细讲述了在Pandas中plot()函数的各种参数设置的小技巧，熟练掌握这些技巧后，你也能绘制出丰富多彩的可视化图表。...此外，Pandas中还有一个辅助函数pandas.plotting.table，它创建一个来自数据帧的表格，并将其添加到matplotlib Axes实例中。...04 其他高阶用法 可以使用stacked参数来绘制带有条形图的堆叠图。在这里，我们绘制堆叠的水平条，stacked设置为True。 ? 将grid参数设置为True，可以给图表加入网格。 ?
QList values() const 返回包含数据集所有值的列表。 QBarSeries 用于表示条形图数据系列。...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。...同时，将折线图序列也添加到图表中。...()); } 添加分块数据到饼图： 从QTreeWidget中获取每个分析对象（数学、英语、语文或平均分），并将其添加到饼图序列中。...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
「ggplot2中柱状图基本绘制函数常用geom_bar()」 参数介绍： 「data和mapping是ggplot的基本参数，数据和映射。」...✦ 数据（Data），最基础的是可视化的数据和一系列图形映射（aesthetic mappings），该映射描述了数据中的变量如何映射到可见的图形属性。...✦ 分面（faceting）如何将数据分解为子集，以及如何对子集作图并展示。 ✦ 主题（theme）控制细节显示，例如字体大小和图形的背景色。...「position：」 位置调整，有效值是stack、dodge和fill，默认值是stack（堆叠），是指两个条形图堆叠摆放，dodge是指两个条形图并行摆放，fill是指按照比例来堆叠条形图，每个条形图的高度都相等...「width：」 条形图的宽度，是个比值，默认值是0.9 「color：」 条形图的线条颜色 「fill：」 条形图的填充色 基本演示 读取ImagJ数据及转换 #读取ImageJ dat=read.csv
柱状图 我们知道，在excel插入图表的时候，柱状图一般可选堆叠柱状图和簇状柱状图。...簇状柱状图 类似于excel里柱状图填充色中依据数据点着色： # 类似于excel里柱状图填充色中依据数据点着色 import plotly.express as px data = px.data.gapminder...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。...# 在plotly绘图中，条形图与柱状图唯一的区别：在 Bar 函数中设置orientation='h'，其余参数与柱状图相同 import plotly.express as px data = px.data.gapminder...饼图与圆环图 我们在用excel绘制饼图的时候，可以选择既定配色方案，还可以自定义每个色块的颜色。用plotly绘制的时候，这些自定义操作也是支持的。
前提是绘图数据已做了统计汇总）； position：用于设置条形图的摆放位置，默认为'stack'，表示绘制堆叠条形图；如果指定为'dodge'，表示绘制水平交错条形图；如果为'fill'，表示绘制百分比堆叠条形图...如果绘图数据涉及的是双离散变量单数值变量或者双数值变量单离散变量时，也可以借助于geom_bar函数绘制堆叠条形图、百分比堆叠条形图、交错条形图和对比条形图。...然而，在实际的企业环境中，这样的图形出现的频次并不是很高，因为绝对数量的堆叠条形图并不能够达到刺激效果。读者不妨使用下面介绍的百分比堆叠条形图。...双离散单数值的百分比堆叠条形图 # 明细数据--双离散单数值变量的百分比堆叠条形图 ggplot(data = weather2017, mapping = aes(x = aqiInfo, fill...如上图所示，浅色且较宽的条形图可以用作参考对象（如数据中的目标销售额），深色且较窄的条形图可以用作比较对象（如数据中的实际销售额）。通过这种图形，就能够一眼发现参考对象与比较对象之间的差异。
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。...%matplotlib 内联魔法命令也被添加到代码中，以确保绘制的数字正确显示在笔记本单元格中： import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot...默认情况下显示图例的图例，但是我们可以将 legend 参数设置为 false 来隐藏图例。 条形图 条形图是一种基本的可视化图表，用于比较数据组之间的值并用矩形条表示分类数据。...： 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...，饼图是列中数值数据的一个很好的比例表示。
最后是ip_freq，它是制作动画中比较关键的一步，通过线性插值使动画更加流畅丝滑。 一般来说，并不是所有的原始数据都适合做成动画，现在一个典型的视频是24fps，即每秒有24帧。...举个栗子，下面这个表格中的数据只有三个时间点，按理说只能生成3帧视频，最终动画也只有3/24秒。..., 返回以月、年为单位格式化的datetime bar.set_time(callback=lambda i, datafier: datafier.data.index[i].year) # 将条形图添加到画布中...Barplot模块创建动态条形图，有三个必传参数，data、time_format、ip_freq。 分别为数据、时间格式、插值频率(控制刷新频率)。 效果如下，就是一个简单的动态条形图。...mp4, 1秒24帧 cnv.save("file", 24 ,"mp4") 第二个示例相对复杂一些，可以自定义参数，样式设置成深色模式。
大家好，我是小F～ 今天给大家介绍一个非常棒的数据可视化库，sjvisualizer。 根据时间序列数据制作动态图表，包含条形图、饼图、堆叠条形图、折线图、堆叠面积图。...其中第一列中包含日期，随后的每个列标题都是数据类别，下面包含每个日期的值。 此外还可以进行一些自定义配置，比如添加图标、添加自定义颜色以及调整可视化的大小。 大家可以查看相应的文档。...https://www.sjdataviz.com/data 下面就来看一下官方提供的几个示例代码吧~ / 01 / 条形图 最受关注的Instagram账号。 数据集情况如下。...可以发现每个图表都带有浏览器的logo。 如果你想要添加自定义的图像logo，是不需要进行任何编码！...只需将图像文件 (.png) 放入assets文件夹中，只要它与我们的数据类别具有相同的名称，程序就会自动选择。 合成图动态图表代码如下。
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