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。...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。...因此，我们可以通过为每个亚组绘制一个单独的图并在每个图中显示整体变化的背景来解决这两个问题。例如?这个图。 ?
但如果我们想用长度来展示数据，为什么不直接将环状图展开，制作成堆叠条形图呢？在堆叠条形图中，条形并排展示，这样跨组比较就变得容易多了。 11....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。...一种图表展示的是总和为100%的比例数据，另一种则展示均值的差异和围绕均值的分布情况。这在数据可视化中是两个截然不同的任务。 在这个假设的实验中，我们有两组蓝莓植物。...一组作为对照组，另一组则用化学物质处理以加速果实成熟。 每组有5株植物。处理的效果被分为三个类别：浅绿色果实、浅蓝色果实和深蓝色果实。每株植物检查了100个果实，并统计了每个类别中果实的数量。...计算并报告了每个类别中果实的百分比。研究的问题是：化学处理是否有效？ 第一个堆叠条形图作为展示比例数据的标准方式是可以接受的。
多组条形图通常用来将分组变量或类别与其他数据组进行比较，也可用来比较迷你直方图，每组内的每个条形将表示变量的显著间隔。 但缺点是，当有太多条形组合在一起时将难以阅读。...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。...会显示每组占总体的百分比，并按该组每个数值占整体的百分比来绘制，可用来显示每组中数量之间的相对差异。...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。
encode函数指定绘图中使用的列。因此，在encode函数中写入的任何内容都必须链接到数据帧。 Altair提供了更多的函数和参数来生成更多信息或定制的绘图。我们将在下面的例子中看到它们。...它将取值范围划分为离散的数据元，并统计每个数据元中的数据点个数。 让我们创建“val3”列的直方图。...A中的值范围小于其他两个类别。框内的白线表示中值。 5.条形图 条形图可用于可视化离散变量。每个类别都用一个大小与该类别的值成比例的条表示。...例如，我们可以使用条形图来可视化按week分组的“val3”列。我们先用pandas库计算。...第二行将“val3”列按周分组并计算总和。 我们现在可以创建条形图。
要是有兴趣还等不及更新的话，可以直接看原版书籍：https://serialmentor.com/dataviz/ 我们经常需要把一个整体按照某一个标准来进行分组，进而来观察不同分组所占的比例。...饼形图将一个圆圈分成多个切片，以使每个切片的面积与其所占总数的比例成比例。同样的，我们可以在矩形上执行相同的步骤，结果是堆积的条形图。...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。...而且由于条形跨年相对变化的关系，很难比较B，C和D公司跨年的市场份额， ? 对于此假设数据集，并排条形图是最佳选择。
——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 图片 分组柱状图：由子类别来划分一组有几条柱子，形成分组柱状图。 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。...事实上，按图中的画法，视觉增长达到了 460% [条形图的高度是 35-34=1 和 39.6-34=5.6，所以（5.6-1)/1=460%〕。
多组条形图 多组条形图也称为「分组条形图」或「复式条形图」，是条形图的变种。 多组条形图通常用来将分组变量或类别与其他数据组进行比较，也可用来比较迷你直方图，每组内的每个条形将表示变量的显著间隔。...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。...会显示每组占总体的百分比，并按该组每个数值占整体的百分比来绘制，可用来显示每组中数量之间的相对差异。...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。
(legend=False) # 图例倒序 df.plot.bar(legend='reverse') 坐标轴文字 细心的朋友可能会发现，在上图中x轴标签数字显示是躺着的，怎么坐起来呢？...当然，在使用新的引擎前需要先安装对应的库。...) 柱状图多子图 # 柱状图多子图 df.plot.bar(subplots=True, rot=0) 条形图 条形图和柱状图其实差不多，条形图就是柱状图的横向展示 # 条形图barh df.plot.barh...(figsize=(6,8)) 堆叠条形图 # 堆叠条形图 df.plot.barh(stacked=True) 直方图 直方图又称为质量分布图，主要用于描述数据在不同区间内的分布情况，描述的数据量一般比较大...其他图表类型 在常见图表中，有密度图和六边形箱型图 绘制过程报错，暂时没有解决（本机环境：pandas1.3.1） 本节主要介绍散点矩形图、安德鲁曲线等，更多资料大家可以查阅官方文档了解 https:/
坐标轴文字 细心的朋友可能会发现，在上图中x轴标签数字显示是躺着的，怎么坐起来呢？ 那么可以通过参数rot设置文字的角度 # x轴标签旋转角度 df.plot.bar(rot=0) ?...绘图引擎 通过backend可以指定不同的绘图引擎，目前默认是matplotlib，还支持bokeh、plotly、Altair等等。当然，在使用新的引擎前需要先安装对应的库。...条形图 条形图和柱状图其实差不多，条形图就是柱状图的横向展示 # 条形图barh df.plot.barh(figsize=(6,8)) ?...堆叠条形图 # 堆叠条形图 df.plot.barh(stacked=True) ? 直方图 直方图又称为质量分布图，主要用于描述数据在不同区间内的分布情况，描述的数据量一般比较大。...其他图表类型 在常见图表中，有密度图和六边形箱型图 绘制过程报错，暂时没有解决（本机环境：pandas1.3.1） 本节主要介绍散点矩形图、安德鲁曲线等，更多资料大家可以查阅官方文档了解 https:/
4.条形图 条形图是一种用矩形表示分组数据的图表，矩形条的长度与其表示的值成比例。可以垂直或水平绘制条形图。垂直条形图有时也称为折线图。图表的一个轴显示要比较的特定类别，另一个轴表示离散值。...31.网络图 这种类型的可视化显示了事物是如何通过使用节点/顶点和链接线来表示它们的连接而相互连接的，并有助于说明一组实体之间的关系类型。 32.压缩气泡图 使用压缩气泡图在一组圆圈中显示数据。...每个环对应于层次中的一个级别，中心圆表示根节点，层次从根节点向外移动。环根据其与父切片的层次关系进行切片和划分。每个切片的角度要么在其父节点下等分，要么与某个值成比例。...42.分段条形图 当两个或多个数据集并排绘制并分组在同一轴上的类别下时，可以使用如图的条形图的这种变化。与条形图一样，每个条形图的长度用于显示类别之间的离散数值比较。...流图通过使用流动的有机形状显示不同类别数据随时间的变化，这些形状有点像河流。这使得流图在美学上更令人愉悦，看起来更吸引人。 在流图中，每个单独流形状的大小与每个类别中的值成比例。
分组指的是在一个图形中显示两组或多组观察结果。小面化指的是在单独、并排的图形上显示观察组。需要注意，ggplot2包在定义组或面时使用因子。 这里我们使用mtcars数据集查看分组和面，并进行绘图。...对条形图来说，'dodge'将分组条形图并排，'stacked'堆叠分组条形图，'fill'垂直地堆叠分组条形图并规范其高度相等。对于点来说，'jitter'减少点重叠。...对于每个声部身高范围上的得分分布，小提琴图展示了更多视觉线索。 接下来我们将使用几何函数创建广泛的图表类型。让我们从分组开始吧——在一个图中展示多个分组观察值。...分组 在R中，组通常用分类变量的水平（因子）来定义。 分组是通过ggplot2图将一个或多个带有诸如颜色、形状、填充、尺寸和线条类型的视觉特征的分组变量来完成的。...分面 如果组在图中并排出现而不是重叠为单一的图形，关系就是清晰的。我们可以使用facet_wrap()函数和facet_grid()函数创建网格图形（在ggplot2中也称为刻面图）。
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。 ?...5 地理空间数据 显示地理空间数据的主要模式是地图。地图可以获取地球上的坐标并将其投影到平坦的表面上，这样地球上的形状和距离就可以用2D表示中的形状和距离来近似表示。
中 ax = sns.boxplot(x) ax.figure.set_size_inches(12,6) 以下是条形图的类型 分组条形图 当数据集具有需要在图形上可视化的子组时，将使用分组条形图。...堆叠条形图用于显示数据集子组。...堆叠柱状图将每个柱子进行分割以显示相同类型下各个数据的大小情况。 分类： 堆积柱状图： 比较同类别各变量和不同类别变量总和差异。 百分比堆积柱状图： 适合展示同类别的每个变量的比例。...这是堆叠条形图的类型，其中每个堆叠条形显示其离散值占总值的百分比。...为了说明数字比例，将其分为切片。在饼图中，对于每个切片，其每个弧长都与其代表的数量成正比。中心角和面积也是成比例的。它以切片馅饼命名。
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。...按发生时间顺序排列条形图。 避免对数据由高到低或由低到高排序，按发生时间顺序对受众是更优计量法则。...对于包含多个类别的条形图，你可以为每个类别创建单独的图形，也可以在每个时间标签上合成多个条形图（每个类别一个）为一个。...这些条可以并排排列，也可以堆叠在一起，如图中蓝牙的交互式年度报告所示： 支持蓝牙的设备遍布全球（十亿级别）。节选自一份蓝牙交互报告，由杀手视觉策划设计。...如果不按时间或类别展示数据，使用折线图则不适合。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。
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。...在' barplot() '函数中，' xdata '表示x轴上的标记，' ydata '表示y轴上的条高。误差条是以每个栏为中心的一条额外的线，用来显示标准差。 分组条形图允许我们比较多个分类变量。...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。...通过使用颜色编码，我们可以很容易地看到和理解哪些服务器每天的工作量最大，以及负载与其他服务器的负载相比如何。其代码遵循与分组条形图相同的样式。
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... 也可以折算成比例, 计算加利福尼亚葡萄酒占总数的百分比 : 条形图(柱状图)非常灵活： 高度可以代表任何东西，只要它是数字即可 每个条形可以代表任何东西，只要它是一个类别即可。... 直方图看起来很像条形图， 直方图是一种特殊的条形图，它可以将数据分成均匀的间隔，并用条形图显示每个间隔中有多少行， 直方图柱子的宽度代表了分组的间距，柱状图柱子宽度没有意义 直方图缺点：将数据分成均匀的间隔区间...，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。...api添加x坐标： 该图中的数据可以和散点图中的数据进行比较，但是hexplot能展示的信息更多 从hexplot中，可以看到《葡萄酒杂志》（Wine Magazine）评论的葡萄酒瓶大多数是87.5分
如果你已有一组或两组可靠的统计，并准备分享给你的听众。写出来？画张图？用表格？为了确保你的听众理解信息，统计的呈现必须要可信和精确。 然而可视化类型的选择，既不是纯粹美学也不是完全个人化。...按发生时间顺序排列条形图。 避免对数据由高到低或由低到高排序，按发生时间顺序对受众是更优计量法则。...对于包含多个类别的条形图，你可以为每个类别创建单独的图形，也可以在每个时间标签上合成多个条形图（每个类别一个）为一个。...这些条可以并排排列，也可以堆叠在一起，如图中蓝牙的交互式年度报告所示： 支持蓝牙的设备遍布全球（十亿级别）。节选自一份蓝牙交互报告，由杀手视觉策划设计。...如果不按时间或类别展示数据，使用折线图则不适合。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。
使用 Altair，我们可以通过类似于 Seaborn 图的条形图、直方图、散点图和气泡图、网格图和误差图等创建交互式数据可视化。...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。...条形图中，我们传递 df、x 和 y，并根据"origin"特征指定颜色。...然而，在这两个图中，我们可以看到最大的车辆数量是在 76 年之后，并且在 82 年尤为突出。此外，我们使用了一个配置命令来修改条的颜色和不透明度，这在 Altair 情节的情况下就像一个主题。...交互图 我们现在来到这个比较中的最后一组可视化——交互式绘图。 与 Bokeh、Plotly 和 Dash 库相比，Altair 在交互式绘图方面语法更简单。
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