Kibana还支持多级聚合来进行各种有用的数据分析 创建可视化 创建可视化分三步 选择可视化类型 选择数据源（使用新建的搜索或已保存的搜索） 配置编辑页面上的可视化聚合属性（度量和桶） 可视化的类型 区域图...数据图 折线图 Markdown小部件 度量 饼图 切片地图 垂直柱状图 度量和桶聚合 度量和桶的概要来自Elasticsearch的聚合功能，这两个概念在Kibana中为数据集设计可视化的时候扮演着至关重要的角色...饼图 通常用于显示整体中各个部分或者其百分比关系。饼图中的片代表了数据的分布。饼图中片的值 是由度量聚合决定的，例如Count、Sum，或者Unique Count。桶聚合则定义了图表中的数据类型。...例如，下面的饼图可以用来显示应用程序的不同响应码的分布 ? 切片地图 切片地图用来根据geo坐标定位地理位置。这是基于Geohash桶聚合实现的，Geohash聚合会将多组坐标分组到一个桶中 ?...垂直柱状图 对基于时间和非时间的字段都表现得很好。垂直柱状图可以是单独的柱状图，也可以是累积柱状图。Y轴是度量，X轴是桶聚合。例如，下面的垂直柱状图可以用来显示HTTP响应码的计数 ?
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...，所以它们对歪斜的数据的处理不是很好： 在第一个直方图中，将价格>200的葡萄酒排除了。...，不适合展示数据倾斜的数据 饼图 饼图也是一种常见的可视化形式 reviews['province'].value_counts().head(10).plot.pie() 饼图的缺陷：饼图只适合展示少量分类在整体的占比...如果分类比较多，必然每个分类的面积会比较小，这个时候很难比较两个类别 如果两个类别在饼图中彼此不相邻，很难进行比较 可以使用柱状图图来替换饼图 Pandas 双变量可视化 数据分析时，我们需要找到变量之间的相互关系...： 通过透视表找到每种葡萄酒中，不同评分的数量 ： 从上面的数据中看出，行列分别表示一个类别变量（评分，葡萄酒类别），行列交叉点表示计数，这类数据很适合用堆叠图展示 折线图在双变量可视化时，仍然非常有效
import altair as alt 我们将使用来自 seaborn 数据集库的“mpg”或“miles per gallon”数据集来生成这些不同的图。...同样，这两个图都很好地提供了相同的信息并且看起来同样出色。 条形图和计数图 在下一组可视化中，我们将绘制一个基本的条形图和计数图。这一次，我们还将添加一个图表标题。...在这里，我们可以通过在"mark_bar"命令中传递一个值来自定义条形的大小，如下所示。...当图表的一个区域中有太多样本/点并且我们想要可视化它们的细节以更好地理解基础数据时，这很有用。 Altair 其他要点 饼图和甜甜圈图 可惜的是，Altair 不支持饼图。...这是 Seaborn 获胜的一个点，我们可以利用 matplotlib 功能通过 Seaborn 库生成饼图。
例如，在饼图中点击Hybrid，则第二个和第三个饼图仅展示Hybrid类群的数据，数据表中仅列出属于Hybrid的2839个样本，同时boxplot只展示Hybrid的表型（如抽穗期）数据，通过下拉框选择不同的表型...，进一步查看选定的表型的统计数据分布。...该搜索下的编译绝大多数（注意不是全部; 如果全部都是 Modifier 类型，后面只会跟着一个饼图）是 Modifier 类型，所以看上去都是绿色。...饼图为 1 拖 n 的联动模式，第一个饼图为总览，第 2-4 个饼图为第一个饼图各个分类的细节展示，其数目取决于第一个饼图有多少个分类。...饼图展示了不同单倍型的分布，表格中展示了每种单倍型的major allele（红色标记）。 Figure 2.12: 多位点框选是这部分的一个特色功能，如何快速选择多个位点进行单体型分析。
有几种不同类型的可视化，从垂直柱状图和饼状图来平铺图 （用于在地图上显示的数据）和数据表 。 可视化还可以与其他有权访问您的Kibana实例的用户共享。...您可以创建新的搜索或使用保存的搜索。 我们将与后者的方法去，并选择我们之前创建的类型nginx的访问搜索。 首先，右侧的预览图将是一个实心条（假设您的搜索找到日志消息），因为它只包含Y轴的“计数”。 ...每个彩色段代表由特定IP地址（即您网站的特定访问者）生成的日志计数，图表将显示最多10个不同的段（因为大小设置）。 您可以鼠标悬停并单击图中的任何项目，以深入查看特定的日志消息。...例如，您可以创建前5（最高计数）日志“类型”的饼图。 要做到这一点，请单击可视化 ，然后选择饼图 。 然后使用新的搜索 ，并离开搜索为“”（即所有日志）。 然后选择*分割片**桶。 ...下面是正在执行的步骤的细分： 点击添加可视化图标 添加了“日志计数”饼图和“Nginx：十大客户端IP”直方图 折叠添加可视化菜单 重新安排和调整仪表板上的可视化 点击保存仪表盘图标
深色背景的分布图 2.饼图和柱状图 饼图通常用于分析数字变量在不同类别之间如何变化。 在我们使用的数据集中，我们将分析内容Rating栏中的前4个类别的执行情况。...更新数据集后的Rating计数 现在，让我们为Rating列中出现的类别绘制饼图。...Rating栏的条形图 与饼图类似，我们也可以定制柱状图，使用不同的柱状图颜色、图表标题等。 3.散点图 到目前为止，我们只处理数据集中的一个数字列，比如评级、评论或大小等。...4.配对图 当我们想要查看超过3个不同数值变量之间的关系模式时，可以使用配对图。例如，假设我们想要了解一个公司的销售如何受到三个不同因素的影响，在这种情况下，配对图将非常有用。...我们将使用sn .heatmap()绘制可视化图。 当你有以下数据时，我们可以创建一个热图。 ? 上面的表是使用来自Pandas的透视表创建的。 现在，让我们看看如何为上表创建一个热图。
01 条形图 对于随时间发展或按多个类别（如不同行业或货物或两者）分组的数据集，条形图是一个可靠的选择。以下是一些有助于保证条形图易于阅读的技巧： 按发生时间顺序排列条形图。...不过，分类数据有许多有用的图表运用形式。下面是另一种极佳的选择展示对于一个整体的比例。 03 饼图和圈图 圆图是被最广泛使用的数据可视化形态之一。...圆图包括饼图（实心）和圈图（中空，周边为圆形数据条）。 这种类型的图表非常流行，糟糕的是，它也是最常被错误使用的数据可视化类型之一。 只有当你展示的各部分加起来是一个整体时，才能使用圆图。...不精确的数字可视化构成了你和受众之间的信任障碍。 不像条形图和折线图，圆图不能展现增长或减少趋势。来看一个能表达我意思的案例，一份来自Tubular Insights的视频市场统计。 ...下图中显示99%的圆图就不对。这将使它看起来像99%的视频观看是品牌视频，然而事实并非如此。
Chart.js是一个很酷的开源JavaScript库，可帮助您呈现精美的HTML5图表。它可以自动适应屏幕大小，并且可以统计8种不同的图表类型。...奈及利亚10澳大利亚11伊朗12新加坡13中国14智利15泰国16德国17西班牙18菲律宾19印度尼西亚20美国21南韩22巴基斯坦23安哥拉24墨西哥25印度26英国27哥伦比亚28日本29台湾示例1：饼图...对于第一个示例，我们仅要检索人口最多的前5个城市，并将其以饼图形式呈现。...我从Chart.js饼图文档中获得了一个基本片段。...示例2：使用Ajax的条形图 如标题所示，我们现在将使用异步调用来绘制条形图。
01 条形图 对于随时间发展或按多个类别（如不同行业或货物或两者）分组的数据集，条形图是一个可靠的选择。以下是一些有助于保证条形图易于阅读的技巧： 按发生时间顺序排列条形图。...不过，分类数据有许多有用的图表运用形式。下面是另一种极佳的选择展示对于一个整体的比例。 03 饼图和圈图 圆图是被最广泛使用的数据可视化形态之一。...圆图包括饼图（实心）和圈图（中空，周边为圆形数据条）。 这种类型的图表非常流行，糟糕的是，它也是最常被错误使用的数据可视化类型之一。 只有当你展示的各部分加起来是一个整体时，才能使用圆图。...不精确的数字可视化构成了你和受众之间的信任障碍。 不像条形图和折线图，圆图不能展现增长或减少趋势。来看一个能表达我意思的案例，一份来自Tubular Insights的视频市场统计。...下图中显示99%的圆图就不对。这将使它看起来像99%的视频观看是品牌视频，然而事实并非如此。
每个元素根据其频率百分比持有圆的面积。 Exploded Pie Chart 展开饼图 展开饼图和饼图是一样的。在展开饼图中，可以展开饼图的一部分以突出显示元素。...虽然它和饼图表达的意思是一样的，但它也有一些优点：在饼图中我们经常会混淆每个类别所共享的区域。由于饼图的中心从环形图中移除，所以它可以强调读者要关注饼图的外弧线，同时内圈也可以用来显示额外的信息。...Heatmap 热图是一个可以分为多个子矩形的矩形图，它用不同颜色表示不同的值/强度。...Violin Plot 小提琴图和箱形图是相关的。从小提琴图中可以得到的另一个信息是密度分布。简单地说它是一个与密度分布集成的箱形图。...Sunburst Chart 旭日图是环行图或饼图的定制版本，它将一些额外的层次信息集成到图中。
来自瑞典和美国的科研团队开发了SpatialCPie，一个易于使用的R包，可以让用户直观地了解ST数据中的“簇”是如何相互关联的，以及二维ST阵列上的每个区域与每个“簇”的关联程度。 ?...结果以两种方式可视化：用聚类图显示不同分辨率之间的聚类重叠情况；用二维数组图，其中每个点用饼图表示，表示其与不同聚类中心点的相似度。 SpatialCPie的用户界面是用Shiny实现的。...Cluster graph 聚类图（图1，左）是一个可视化的图，可以显示不同分辨率之间的聚类重叠情况。“簇”在图中表示为节点，而边缘则表示连续分辨率中“簇”的重叠程度。...Array plot 二维数组图（图1，右），每个“斑点”的饼图显示了“斑点”和“簇”中心点之间的相似度得分。“斑点”s和“簇”k之间的相似度得分定义为： ?...饼状图将聚类分配关系化，从而有可能识别基因表达的空间趋势 ?
来自瑞典和美国的科研团队开发了SpatialCPie，一个易于使用的R包，可以让用户直观地了解ST数据中的“簇”是如何相互关联的，以及二维ST阵列上的每个区域与每个“簇”的关联程度。...结果以两种方式可视化：用聚类图显示不同分辨率之间的聚类重叠情况；用二维数组图，其中每个点用饼图表示，表示其与不同聚类中心点的相似度。 SpatialCPie的用户界面是用Shiny实现的。...Cluster graph 聚类图（图1，左）是一个可视化的图，可以显示不同分辨率之间的聚类重叠情况。“簇”在图中表示为节点，而边缘则表示连续分辨率中“簇”的重叠程度。...Array plot 二维数组图（图1，右），每个“斑点”的饼图显示了“斑点”和“簇”中心点之间的相似度得分。...心室的Sub-clustering (图3)显示了横跨组织外周紧凑的心室肌。此外，开发团队还发现左心室和右心室表现出略微不同的聚类亲和力，这表明它们的差异可能是一个值得进一步研究的有趣特性。
频率表 频率是一个数值出现的次数的计数。频率表是用表格表示频率的一种方式。表格如下所示。 Scatter Plot 散点图是一种在二维坐标系中绘制两个数值变量的方法。...每个元素根据其频率百分比持有圆的面积。 Exploded Pie Chart 展开饼图和饼图是一样的。在展开饼图中，可以展开饼图的一部分以突出显示元素。...虽然它和饼图表达的意思是一样的，但它也有一些优点：在饼图中我们经常会混淆每个类别所共享的区域。由于饼图的中心从环形图中移除，所以它可以强调读者要关注饼图的外弧线，同时内圈也可以用来显示额外的信息。...Heatmap 热图是一个可以分为多个子矩形的矩形图，它用不同颜色表示不同的值/强度。...Sunburst Chart 旭日图是环行图或饼图的定制版本，它将一些额外的层次信息集成到图中。
用户可以在普通浏览器的搜索栏中输入“下载Google浏览器”，单击其中合适的下载链接。...3.1 绘制堆积柱状图 在堆积柱状图中，每一根柱子上的值分别代表不同的数据大小，各个分层的数据总和代表整根柱子的高度。堆积柱状图适合少量类别的对比，并且对比信息特别清晰。...在折线图中，通常沿横轴标记类别，沿纵轴标记数值。 利用某都市一周内的人流量统计数据绘制标准折线图，如图所示。...5.1 绘制标准饼图 标准饼图是以一个完整的圆来表示数据对象的全体，其中扇形面积表示各个组成部分。饼图常用于描述百分比构成，其中每一个扇形代表一个数据所占的比例。...修改后的代码运行结果如图所示。 5.2 绘制嵌套饼图 嵌套饼图用于在每个类别中再嵌套多个类别，反映各类数据之间的比例关系。嵌套饼图即两种饼图的嵌套，外层是一个环形图，内层是一个标准饼图或环形图。
是否好奇数据可视化是怎样随着时间发展起来的？ 接下来，我们将展示来自不同但有重要意义的历史阶段的11张独特的数据可视化图。...世界上第一个统计数据的可视化表示，由Michael van Langren于1644年制作。这张一维图展示了托莱多城与罗马之间在经度上可得到的估计距离。...这是 William Playfair在1786年制作的小麦价格和薪酬图。这张经典的数据可视化图显示了从16世纪到18世纪间，劳动阶级的收入增长趋势。 7.饼状图——人口比例图 ?...上图是William Playfair在1801年制作的饼图。该图显示了1789年之前土耳其帝国的人口组成比例。 8.空间分布图——伦敦霍乱地图 ?...图中包含6种信息，显示出发时由422000名士兵组成的大军由于恶劣的气候是怎样减少到返回时的仅有10000人。 11.三维图——人口变化图 ?
Elasticsearch 是一个开源的、基于 Lucene 的分布式搜索和分析引擎，设计用于云计算环境中，能够实现实时的、可扩展的搜索、分析和探索全文和结构化数据。...Elasticsearch 不仅仅是一个全文搜索引擎，它还提供了分布式的多用户能力，实时的分析，以及对复杂搜索语句的处理能力，使其在众多场景下，如企业搜索，日志和事件数据分析等，都有广泛的应用。...对于 X 轴，你可以选择一个分类字段；对于 Y 轴，你可以选择一个数值字段，并选择一个聚合函数，如 “计数”、“平均值”、“总和” 等。 配置完成后，你可以预览你的柱状图。...如果满意，点击「保存」按钮，为你的线图命名并保存。 2.5、配置饼状图 点击「新建可视化」按钮，选择 “饼状图” 选项来创建饼状图图。 在 “桶” 部分，你需要选择一个或多个字段来分割饼状图。...你可以选择一个分类字段，并选择一个聚合函数，如 “计数”、“平均值”、“总和” 等。 配置完成后，你可以预览你的饼状图。如果满意，点击「保存」按钮，为你的饼状图命名并保存。
以下为输出结果： {'male': 255, 'female': 104} 2.2 数据呈现 本文采用 ECharts饼图...1、echarts饼图原始内容 从图中可以看到左侧为数据，右侧为呈现的数据图，其他的形式的图也是这种左右结构。...：图例位置 data：图例内容 toolbox：工具箱，在饼状图右上方横向排列的图标 mark：辅助线开关 dataView：数据视图，点击可以查看饼状图数据 magicType：饼图(pie)切换和漏斗图...，可以得到饼图如下（可以根据自己的喜好修改主题）： 2、好友性别比例 将鼠标放到饼图上可以看到详细数据：...series->data 的数据格式 点击刷新按钮后，可以生成如下地图： 4、好友全国分布图 从图中可以看出我的好友主要分布在北京
，比如饼图； 分布：关注单个变量，或者多个变量的分布情况，比如直方图。...多变量可视化视图： 可以让一张图同时查看两个以上的变量，比如“身高”和“年龄”，你可以理解是同一个人的两个参数，这样在同一张图中可以看到每个人的“身高”和“年龄”的取值，从而分析出这两个变量之前是否存在某种联系...针对离散变量我们可以使用常见的条形图和饼图完成数据的可视化工作，那么，针对数值型变量，我们也有很多可视化的方法，例如箱线图、直方图、折线图、面积图、散点图等等。...seaborn 条形图 条形图可以帮我们查看类别的特征。在条形图中，长条形的长度表示类别的频数，宽度表示类别。...seaborn 饼图 饼图是常用的统计学模块，可以显示每个部分大小与总和之间的比例。在 Python 数据可视化中，它用的不算多。我们主要采用 Matplotlib 的 pie 函数实现它。
▼ ppt插入的内置形状中，有几个比较特殊的形状（带控点），通过调整控点就可以随心所欲的做出自己想要的饼图和圆环图。 今天我们需要用到的就是上图中的饼图，圆环图。 ?...如果你不要求饼图扇区角度特别精确的话，只需要把饼图调整到大致接近的角度，然后再搭配真实数据就可以了。然后再在饼图底部插入一个直径相同的正圆，并填充浅色，两个图形中心对齐，再配上数值。 ?...这个是Nordri里的控点工具菜单，选中图表，菜单会显示出当前的两个控点值。 ? Nordri的控点调剂菜单显示的控点角度有点与平时我们的习惯不同。...很简单的规则，控点1始终从12点钟位置出发（-90），控点2则根据具体比例折算成360度计数的比例份额算出角度，最后减去90度。 这个方法同样适用于圆环图。 ? ?...圆环图同样是三个参数（第三个是圆环宽度，手动调节就可以了） 最后把图表美化一下，在饼图和圆环图底部添加一个大小一模一样的整圆和完整圆环，填充单色做背景。再加上数据，就显得更专业了。 ?
，由左边的两个柱状图和右边的两个饼图共同组成了一个混搭的图表。...从左上角的柱状图中可以看出，折线图、柱状图和饼图3种图表最为常用；从左下角的柱状图中可以看出，在各种图表组件中，使用较多的图表组件分别有标题组件（title）、提示组件（tooltip）、图例组件（legend...，最后通过window.open方法自动打开一个新的搜索网页。...当单击左图中的第2件产品“羊毛衫”的“产量”柱体后，弹出一个提示对话框，如右图所示。 由右图可以得到左图中的第2件产品“羊毛衫”的“产量”柱体params参数的各属性信息。...还可以通过先设置完图表样式，显示一个空的直角坐标轴后，再获取数据、填入数据，并显示图表的方式实现异步数据的加载。 异步加载各专业人数统计数据并绘制饼图，如图所示。
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