这次是在上一篇的基础上增加的，所以导包这些啥的就跳过了研究了一下代码，发现主要的区别就在于增加data的时候，第二个参数传递的是一个数组，然后就变成了堆叠条形图。...最后的代码： XML布局文件： <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?...layout_width="match_parent" android:layout_height="match_parent" android:text="这是一个堆叠条形图..." android:layout_height="150dp" /> MainActivity，这里只把堆叠图的代码放出来了...); } duiDieChart.setFitBars(true); duiDieChart.invalidate(); } } 看着这篇文章来的：
条形图不仅有助于说明一个或多个数据系列中值的大小，而且还可以很好地替代饼图，饼图比较了一组数据中一个系列的比例。 如下图1所示，一组6门体育课程的报名数据。 ?...图1 如果创建一个条形图，其结果如下图2所示。 ? 图2 我们希望条形图说明每一课程的报名人数相对于总数的百分比，并按从最大到最小的顺序对条形进行排序。...（注意，这个公式对每个数值都给出了唯一的排序号，无论其大小是否相等。） ? 图3 如下图4所示，在单元格B12至B17中，依次输入序号1至6。...图4 选择新创建的数据区域中的单元格区域C11:C17和E11:E17，插入一个条形图，如下图5所示。 ?...此时的图表如下图9所示。 ? 图9 设置图表标题使之链接至单元格B19，这样当数据更新时，标题中的数据也自动更新。（单元格B19中的公式：="报名总人数是"&TEXT(D18,"#,##0")） ?
在R语言的ggplot2包中，读者可以借助于geom_bar函数轻松地绘制条形图。对于条形图大家对其的印象是什么呢？又见过哪些种类的条形图呢？在本篇文章我将带着各位网友说道说道有关条形图的哪些品种。...ggplot2的语法讲解 ---- 如果读者对R语言比较熟悉，一定听过或使用过ggplot2的绘图体系了。...，有两点需要说明，一方面，在ggplot2绘图过程中均采用图层思想，将多个图形进行叠加和设置；另一方面，图层思想是通过代码中的加号（+）表现出来的。...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。
类别比较表包括： 1.条形图 2.分组的条形图 3.气泡图 4.多线形图 5.平行坐标图 6.项目符号图 排序 可以用排序图表呈现各个分析对象的名次。 用例包括： 选举结果排名 绩效统计排名 ?...排序图表包括： 1.有序条形图 2.有序柱形图 3.平行坐标图 占比图表 部分与整体之间的比较，显示了同一纬度下的数据占比情况。 用例包括： 不同产品收入占比分析 企业部门预算分析 ?...考虑完全删除X、Y轴将视觉焦点集中在数据上。可以将数据直接放在其对应的图表元素上。 条形图Y轴基准线的起始值 条形图基准线起始值应从（y轴的起始值）为零开始。...直接操纵允许用户直接对UI元素进行操作，最小化界面上所需的操作数量，包括:缩放和平移、分页和数据控件。 切换不同数据图表是一种能够满足不同用户对数据需求、类型的设计，例如数据图表切换和动效。...报告板应： 优先处理最重要的信息（使用布局） 显示一个焦点，该焦点根据层次结构（使用颜色，位置，大小和视觉权重）对信息进行优先级排序 ? 应根据对数据提出的问题对信息进行优先排序。
的选择是直接展开圆环图，制作一个传统的堆叠条形图。顺便提一下，这也是我对 Circos 图和其他圆形图表布局的主要顾虑。 12....忽视堆叠条形图的重新排序 堆叠条形图在展示比例数据时非常有用，常用于展示社区结构、人口结构或混合分析等。这种视觉展示方式涉及到一系列样本，每个样本都包含多个类别的成员。...但是，当样本和类别数量众多时，为了有效传达信息，堆叠条形图需要进行优化，这里的“优化”指的是对样本进行合理分组和排序。 这里有一个包含100个样本和8个成员类别的数据示例。...由于样本和类别众多，如果不对条形图的顺序进行优化，很难从图表中看出任何信息。我在看什么？优化条形图的顺序后，哇，这真的让图表变得清晰多了，不是吗？ 14....由于堆叠条的特性，上层条的误差条和点需要向上移动，这使得对误差条和点的y轴的解释变得不直观。 最后，如果可视化的主要目的是展示均值的分离和围绕均值的分布，那么第三个图表是更好的选择。
适合用来快速检视数据集中不同类别的分布和比例，并与其他数据集的分布和比例进行比较，让人更容易找出当中模式。...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...不等宽柱状图的主要缺点在于难以阅读，特别是当含有大量分段的时候。此外，我们也很难准确地对每个分段进行比较，因为它们并非沿着共同基线排列在一起。 因此，不等宽柱状图较为适合提供数据概览。
例如我们想要查看纳入的患者当中男女比例是多少。这里我们就来介绍一下关于比例可视化的集中常用的方案。 1....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。...这种可视化功能可以更轻松地对这三个组进行直接比较。但是，在并排的条形图中，每个条形与总数的关系在视觉上并不明显。 ? 对于以上三种可视化比例的图形而言。基本上可以用下面的表格来说明其主要的适用标准。...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。...这里假如我们需要对五个公司三年的营业额来进行可视化。其中这五个公司的营业额大约都在20%左右。 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。 ?
除了条形图之外，我们还可以使用点图来进行可视化。这个点图是把点放到数量相对应的位置上来进行展示的。 ? 如果对于有多组类别的计数。我们可以使用分组或者堆叠的条形图来进行展示。...脊线图 (峰峦图， Ridgeline plots) 可以替代小提琴图，并且在可视化随时间变化的分布时通常很有用。 ? 3 比例 我们使用饼图、并排的条形图以及堆叠的条形图来可视化比例。...堆叠的条形图对于每一部分的比较不是很容易区分，但是在比较多组比例的时候很有用。 ? 如果要进行多组比较的时候，这个时候饼图的空间往往就不够了。这个时候如果分组比较少的话，分组的条形图可以使用的。...另外，堆叠的条形图基本使用所有情况，如果是比例沿连续性变量进行变化的时候，使用堆叠的密度图是可以的。 ?...如果我们有两个响应变量的时间序列，我们可以绘制一个连接的散点图，其中我们首先在散点图中绘制两个响应变量，然后连接对应于相邻时间点的点。我们可以使用平滑线来表示较大数据集中的趋势。 ?
适合用来快速检视数据集中不同类别的分布和比例，并与其他数据集的分布和比例进行比较，让人更容易找出当中模式。 点数图 ?...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。...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，并会被划分成段...在字云图上使用颜色通常都是毫无意义的，主要是为了美观，但我们可以用颜色对单词进行分类。
适合用来快速检视数据集中不同类别的分布和比例，并与其他数据集的分布和比例进行比较，让人更容易找出当中模式。...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。...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...在字云图上使用颜色通常都是毫无意义的，主要是为了美观，但我们可以用颜色对单词进行分类。
这种图表类型主要用于展示数据的所有组成部分，例如各省份的数据合在一起组成全国数据。 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. ...为了更好地了解每个图表以及如何使用它们，文中分别对每一种图表进行了概述。 1）柱状图 柱状图用于显示不同数据之间的对比，也可以显示随时间变化的数据对比。...2）条形图 条形图基本上是水平的柱形图，可以用于避免在超过10个项目进行比较时产生杂乱。这种图表类型也可用于显示负数。 设计条形图的最佳做法： 图表中使用对比色，高亮特殊有意义的数据。...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。 设计堆叠条形图的最佳做法： 最适用于说明部分和整体的关系。 使用对比色，会使对比更加清晰。...10）瀑布图 瀑布图用于显示初始值如何受到中间值（正或负）的影响，并产生最终值，主要用于展示数据的组成。 设计瀑布图的最佳做法： 使用对比色来突出显示数据集中的差异。
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。...但是，同样的对于这个图对于都是相对的变化，所以之间的绝对变化很难观察出来。 4....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。
MongoDB图表自动确定哪些字段可用来进行探索。在这个练习中，我想看看西雅图的哪些社区拥有最多的Airbnb房产，并按房产类型进行划分。我们将对类型使用堆叠条形图。...注意，address是这里的子文档，MongoDB图表天生知道如何处理这种类型的数据。我想按聚集值对郊区进行排序，按降序排列，并将结果限制在前20个郊区。 ?...动态图： https://webassets.mongodb.com/_com_assets/cms/y-axis-value-h1llqzam8w.gif 将y轴值赋给堆叠的条形图，让我们添加property_type...动态图： https://webassets.mongodb.com/_com_assets/cms/series-value-b1gprdumq6.gif 将一个序列值赋给一个堆叠的条形图，现在我们可以根据位置命名图表...让我知道你从Airbnb的数据集中得出了什么可视化结果。我总是喜欢看到人们如何探索他们的数据。
A图： B图： 拼接后： import os import numpy as np import PIL from PIL import Image dirn...
以下为我们绘制的频率与 IQ 的直方图，我们可以直观地了解分布的集中度（方差）与中位数，也可以了解到该分布的形状近似服从于高斯分布。...当对类别数很少（的分类数据进行可视化时，条形图是最有效的。...当类别数太多时，条形图将变得很杂乱，难以理解。你可以基于条形的数量观察不同类别之间的区别，不同的类别可以轻易地分离以及用颜色分组。我们将介绍三种类型的条形图：常规、分组和堆叠条形图。...然后我们循环地遍历每一个组，并在 X 轴上绘制柱体和对应的值，每一个分组的不同类别将使用不同的颜色表示。 ? 分组条形图 堆叠条形图非常适合于可视化不同变量的分类构成。...在下面的堆叠条形图中，我们比较了工作日的服务器负载。通过使用不同颜色的方块堆叠在同一条形图上，我们可以轻松查看并了解哪台服务器每天的工作效率最高，和同一服务器在不同天数的负载大小。
——维基百科 作为人们最常用的图表之一，柱状图也衍生出多种多样的图表形式。例如，将多个并列的类别聚类、形成一组，再在组与组之间进行比较，这种图表叫做“分组柱状图”或“簇状柱形图”。...请注意：【条形图】在不同的产品或是概念解析中存在差异，例如在维基百科中，条形图等同于柱状图，认为柱状图为条形图的另一种称呼。而更多时候条形图我们可理解为专指横向的柱状图。...图片 堆叠柱状图：由堆叠项将一个类别拆成多个子类别形成堆叠柱状图。 图片 双轴图（组合图） 双轴图的指标分为左侧指标和右侧指标，对应的坐标轴分别为坐标 Y 轴的左轴（主轴）和右轴（副轴）。...通常以柱状图与折线图搭配使用，例如下图展示一年中各个月份的销量（柱状图）与目标完成率（折线图）。 图片 适用场景 柱状图最适合对分类的数据进行比较。...图中左侧为现在的最高税率 35%，右侧则是第二年 1 月 1 日的最高税率 39.6%。 图片 看这幅图时，你对未来减税政策结束有什么看法？或许担心税率的大幅提升？让我们仔细看看。
你还可以通过对组进行简单的颜色编码来查看不同组数据的这种关系，如下面的第一个图所示。想要可视化三个变量之间的关系吗？完全没有问题！只需使用另一个参数，如点大小，对第三个变量进行编码，如下面的图2所示。...我们将看到三种不同类型的条形图：常规条形图、分组条形图和堆叠条形图。在我们进行的过程中，请查看下图中的代码。 常规的条形图如下面的第一个图所示。...查看下面的第二个条形图。我们要比较的第一个变量是各组得分的变化情况。我们还将性别本身与颜色编码进行了比较。看一下代码，' ydatalist '变量现在实际上是列表的列表，其中每个子列表表示不同的组。...然后我们循环遍历每一组，对于每一组，我们在x轴上画出每一个刻度的横杠，每一组也用颜色进行编码。 堆叠的条形图对于可视化不同变量的分类构成非常有用。在下面的堆叠条形图中，我们比较了每天的服务器负载。...但如果我们需要更多的信息呢？也许我们想更清楚地了解标准差？也许中值和均值有很大不同，所以有很多离群值？如果有这么大的歪斜，而且很多值都集中在一边呢？ 这就是箱线图的作用。箱线图给出了上面所有的信息。
以下为我们绘制的频率与 IQ 的直方图，我们可以直观地了解分布的集中度（方差）与中位数，也可以了解到该分布的形状近似服从于高斯分布。...当对类别数很少（的分类数据进行可视化时，条形图是最有效的。...当类别数太多时，条形图将变得很杂乱，难以理解。你可以基于条形的数量观察不同类别之间的区别，不同的类别可以轻易地分离以及用颜色分组。我们将介绍三种类型的条形图：常规、分组和堆叠条形图。...然后我们循环地遍历每一个组，并在 X 轴上绘制柱体和对应的值，每一个分组的不同类别将使用不同的颜色表示。 分组条形图 堆叠条形图非常适合于可视化不同变量的分类构成。...在下面的堆叠条形图中，我们比较了工作日的服务器负载。通过使用不同颜色的方块堆叠在同一条形图上，我们可以轻松查看并了解哪台服务器每天的工作效率最高，和同一服务器在不同天数的负载大小。
上面在一张图中展示31个省市自治区的GDP数据，使用条形图展示就非常合适。上图还使用了两个常见的条形图技巧。一个数值排序，这样有利于受众数值对比，二是使用了色温显示进一步加强了对比。...考虑你希望受众比较什么，并以此构造分类的层级，使之越简单越好。如下图所示，判读起来已经不太容易。 ★ 堆叠图 作为条形图的一种特例，还有一种堆叠图。...方形带有第二个维度（同时有长和宽，而条形图只有长或者宽），因而能比单一维度更紧凑地进行可视化。 5.展示原则：认知负荷（简化、简化、简化） 人脑的处理能力是有限的。...这里可采取一些常规的原则： 排序 通过数据排序，让受众更容易消化数据，更快速抓住信息要点。对比下图中的上下对比。 对齐文字 对齐文字，特别是坐标系的文字，方便读者更容易对比数据。...去除边框 对于图中边框，一般是不需要的。可以考虑使用留白对页面中的图表和其他元素进行合理的区分。
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