▽▼▽ 其实我更喜欢叫这种图为蝴蝶图，因为图表两侧像一对翅膀一样，这种图表多用于某个事物的两种不同指标对比，如同一个年龄段两种产品的用户比例，同一种产品在接连两年的销量或者利润等指标。...►由于条形图默认图表的固有缺陷，我们需要设置逆序类别，将条形图数据条顺序调整至与原数据区域相同（回复036查看反转条形图数据序列） ?...►然后修改两个坐标轴的数据范围（将主水平坐标轴、次水平坐标轴的最小值最大值范围修改为-0.35~0.35）。 ? ? ? ? ►再将中间的纵坐标轴调整到图表左侧： ?...►将其中一个数据序列设置为次坐标轴。（选中一个数据序列，右键打开设置数据系列菜单，勾选次坐标轴） ►再添加数据标签、题目、数据来源、以及类别标签。 ?...►当然你也可以将两个类别的配色调整为两个品牌logo的颜色。 ? 这样看起来颜色引导视线的效果会更好，会让图表的阅读者更高效的领会图表中不同数据序列所代表意义。
在接下来的三个图表中，有两个是可以接受的，但有一个却犯了数据可视化的大忌。你能发现问题所在吗？ 在点状图和线形图中，数据值是通过在x轴和y轴上的位置来表示的。...这通过将圆分成若干扇区实现，所有扇区加起来构成一个完整的圆。然而，饼状图因人类在识别角度和面积上的能力远不如识别长度而受到批评。 以这个例子来说，我们有两个大类，每个大类下有4个子类。...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....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？...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。很明显，所有类别加起来为100%，化学处理明显将颜色分布推向了最成熟的阶段（深蓝色）。
大家好，我是辰哥~ 可视化图表种类如此之多，什么场景下应该用什么图表展示，是一个让人头秃的难题。...条形图 条形图 (Bar Chart) 也称为「棒形图」或「柱形图」，采用水平或垂直条形（柱形图）来比较不同类别的离散数值。 图表其中一条轴代表要比较的具体类别，另一条则用作离散数值的标尺。...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。...误差线总是平行于定量标尺的轴线，可以是垂直或水平显示（取决于定量标尺是在 Y 轴还是 X 轴上）。 推荐的工具有：AnyChart、Highcharts、plotly、Vega。...散点图 散点图 (Scatterplot) 也称为「点图」、「散布图」或「X-Y 点图」，用来显示两个变量的数值（每个轴上显示一个变量），并检测两个变量之间的关系或相关性是否存在。
11、条形图 条形图 (Bar Chart) 也称为「棒形图」或「柱形图」，采用水平或垂直条形（柱形图）来比较不同类别的离散数值。 图表其中一条轴代表要比较的具体类别，另一条则用作离散数值的标尺。...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。...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。...在每个流程阶段中，流向箭头或线可以组合在一起，或者往不同路径各自分开。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。...误差线总是平行于定量标尺的轴线，可以是垂直或水平显示（取决于定量标尺是在 Y 轴还是 X 轴上）。 推荐的工具有：AnyChart、Highcharts、plotly、Vega。
条形图 条形图 (Bar Chart) 也称为「棒形图」或「柱形图」，采用水平或垂直条形（柱形图）来比较不同类别的离散数值。 图表其中一条轴代表要比较的具体类别，另一条则用作离散数值的标尺。...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。...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。...误差线总是平行于定量标尺的轴线，可以是垂直或水平显示（取决于定量标尺是在 Y 轴还是 X 轴上）。 推荐的工具有：AnyChart、Highcharts、plotly、Vega。...散点图 散点图 (Scatterplot) 也称为「点图」、「散布图」或「X-Y 点图」，用来显示两个变量的数值（每个轴上显示一个变量），并检测两个变量之间的关系或相关性是否存在。
条形图 (Bar Chart) 也称为「棒形图」或「柱形图」，采用水平或垂直条形（柱形图）来比较不同类别的离散数值。 图表其中一条轴代表要比较的具体类别，另一条则用作离散数值的标尺。...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 ? 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。...误差线总是平行于定量标尺的轴线，可以是垂直或水平显示（取决于定量标尺是在 Y 轴还是 X 轴上）。 推荐的工具有：AnyChart、Highcharts、plotly、Vega。 树形结构图 ?...散点图 (Scatterplot) 也称为「点图」、「散布图」或「X-Y 点图」，用来显示两个变量的数值（每个轴上显示一个变量），并检测两个变量之间的关系或相关性是否存在。
下面这种图也可以同时显示数量和占比，笔者称之为“球棍图”（或者叫棒棒糖、火柴棍之类的也行）。 ? 制作球棍图，首先要按数量制作出一个水平条形图； ? 要如何在条形顶部绘制圆形呢？...我们可以利用散点图，将散点的横坐标与数量一致，纵坐标与类别标签一致，因此添加一个辅助列作为散点图的 y 值。 ? 在图形上右键-选择数据，添加系列“占比”，系列值选择辅助列。 ?...2、时间轴条形图 ? 一旦涉及时间，我们就有了很好的表达方式，时间轴能让人感受到从过去到现在、至未来的流转。而下面这样的折线或许还不足以寄托我们美好的设想。 ? 可以让它稍微更好看一点。 ?...PPT 是可以根据数据表格来生成图形的，就像是内嵌了一个微型 EXCEL，这使得我们能够精准地绘制百分比堆积条形图，而不是拖几个矩形出来手动调整大小。完成一个之后，复制，再修改数据，最后再稍加装饰。...3、二值对比图的五种画法 ? 某天领导丢给我这组数据，说要我提供多种图形供他选择，这样画？那样画？想了想，还是有许多画法的。数据是固定的，而表达是灵活的，所谓可视化就是在操纵数据的表达。
/)，此网站工具有免费版和付费版，如需快速制作，大家可以考虑使用这个网站的工具进行多种可视化作品的绘制与展示。...数据可视化 绘制此类可视化作品的静态图表较为简单，matplotlib的barh()方法即可绘制水平条形图（ps:为了更加接近于原始图表即条形图边角圆滑，但目前还没找到matplotlib的设置方法，...，这里提一下 ggplot2 的拓展包 ggchicklet 包可以实现条形图圆角处理，后期可以考虑利用此包出一篇推文 ? ? ） （1）利用一年的数进行水平条形图那个图的绘制，如下： ?...结果如下：(字典的构建可以在绘图过程中省去很多麻烦的步骤，如类别颜色赋值，感兴趣的同学可以多加练习) ? （3）构建地区与国家对应字典 ?...总结 Bar Chart Race 图表的Matplotlib制作过程总体而言不难，此篇推文的可取之处有两点：python字典和列表表达式的灵活应用；Matplotlib多类别条形图图例的添加，希望这两点可以在大家的可视化绘制中有所帮助
如果你要寻找一个可能不知道其名称的特定可视化图形，它既可以用作目录，也可以作为图表制作的灵感来源。 1 数目 数目的可视化最常见的还是使用垂直的和水平排列的条形图。...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。...同时也可以把两个类别映射到X和Y轴上，这样就得到了热图来进行展示了。 ? 另外，对于多组别的数目的展示的话，如果是想要展示不同交集之间的数目可以使用venn图和upset图。 ?...4 x-y 相关性 当我们想显示两个连续性变量的变化的时候，可以使用散点图来进行可视化。如果我们有三个连续性变量，则可以将一个映射到点大小上，从而创建散点图的一种变体，称为气泡图。...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。 ?
柱形图 简介 英文：histogram或者column diagram 排列在工作表的列或行中的数据可以绘制到柱形图中。在柱形图中，通常沿水平轴组织类别，而沿垂直轴组织数值。...当有多个数据系列并且希望强调总数值时，可以使用堆积柱形图。 百分比堆积柱形图和三维百分比堆积柱形图 这些类型的柱形图比较各个类别的每一数值所占总数值的百分比大小。...当有三个或更多数据系列并且希望强调所占总数值的大小时，尤其是总数值对每个类别都相同时，您可以使用百分比堆积柱形图。...相同颜色的数据标记组成一个数据系列。）进行比较。当要对均匀分布在各类别和各系列的数据进行比较时，可以使用三维柱形图。...前面我们都是stat="identity"即每一个bar的高度根据另一个数值变量来决定,那如果,面对像下面的数据,caret变量是分类因子型,这列变量中同一水平的因子有好几个,那么我们画条形图时,一般采用频数型
直线图非常适合这种情况，因为它们基本上可以快速总结为两个变量(百分比和时间)的协方差。同样，我们也可以使用颜色编码分组。从我们的第一个图表开始，折线图就属于“超时”类别。 ?...直方图的例子 Matplotlib中直方图的代码如下所示。有两个参数需要注意。首先，' n_boxes '参数控制我们需要多少个离散的箱子来制作我们的直方图。...有人可能会认为你需要制作两个单独的直方图，并将它们并排放在一起进行比较。但是，实际上有一种更好的方法：我们可以用不同的透明度覆盖直方图。看看下图。...当你试图可视化分类数据，有几个(可能小于10)类别，这时，条形图是最有效的。...如果我们有太多的类别，那么这些条形图会非常混乱，难以理解。它们非常适合分类数据，因为你可以很容易地通过条形图大小看到类别之间的差异。类别也很容易通过颜色编码来划分。
数据可视化其真正的价值是设计出可以被读者轻松理解的数据展示，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。...按照前面的两个绘图示例，如果要为轴设置特定名称。 3.标题 如果我们要将数据呈现给第三方，另一个基本但关键的要点是使用标题，它和之前的轴标记非常相似。...5.删除变量 很多时候，太多的信息会影响读者的注意，从可视化中删除隐含信息是一个好主意，在这种情况下，我认为我们不需要在轴中包含变量的名称。 6.避免数据噪音 把不重要的东西减到最少或者去掉。...这包括减弱或移除图形线，改变轴线、图形线的颜色，以及用浅灰色描绘电子表格行。使得“数据比率”可以达到一个很高的水平，听众会更容易明白其中的数据情况。 五、小结 以上的小细节你都记住了嘛？...俗话说熟能生巧，在每次数据可视化的制作过程中多思考一下，有哪些细节需要注意？
今天跟大家讲解excel在制作条形图时的顺序调整问题 不知道大家发现了没有 excel在制作条形图时有一个bug 默认的图表数据系列顺序总是与原数据系列顺序相反 无论你是否对原数据进行排序 以下两个条形图是分别根据排序过的和未排序的源数据做出的默认条形图...仔细观察你会发现 软件默认输出的图表数据系列顺序总是与原数据顺序相反 这是excel在制作条形图中一直存在的一个bug 根据我们的阅读习惯 大多数人的阅读视线都是自上而下移动 我们制作条形图更多的是为了对一组数据的大小进行对比...那么或许有小伙伴会说 这还不简单 既然软件默认输出数据系列与原数据相反 为了得到自上而下降序排列的数据 只要将原数据升序排列不就行了 确实这不失为一种解决办法 但是是一种最笨的办法 如果你还记得之前23...但是在格式设置里面提供了反转顺序的选项 只需要勾选一个复选框便可以反转条形图数据系列顺序 达到我们想要的展示效果 具体操作步骤如下： 选中当前图表 在顶部菜单选择图表工具——当前所选内容 下拉框中选择垂直类别轴...点击设置所选内容格式 （以上过程可以通过直接双击垂直坐标轴标签一步解决） 在第一项坐标轴选项中 ? 找到标签间隔 勾选逆序类别（C）复选框 然后图表数据系列顺序就会立刻反转 变成与原数据顺序一致
SwiftUI中的水平条形图 水平条形图以矩形条的形式呈现数据类别，其宽度与它们所代表的数值成正比。本文展示了如何在垂直条形图的基础上创建一个水平柱状图。 水平条形图不是简单的垂直条形图的旋转。...将条形图转换为水平 水平条形图不仅仅是在垂直条形图上的配置，有一些元素是可以重复使用的。...更新Y轴 我们创建了一个YaxisHView视图，用于在水平条形图上显示Y轴和条形图中的数据类别。...更新X轴 同样，创建了一个XaxisHView视图来显示水平条形图的X轴，并使用与垂直条形图的Y轴类似的代码来布置刻度线和刻度值。...在创建垂直条形图时学到的技术可以重复使用，但最好将水平条形图视为与垂直条形图不同的图表。当我们深入到轴等组件时，可以看到两个图表中的轴线都是一样的，但是它们的标签和定位在x和y之间是换位的。
使用这种柱形（而不是散点图等）可以清楚地可视化每一个箱体（X 轴的一个等距区间）间频率的变化。...，有人可能会认为我们需要制作两个独立的直方图，并将它们拼接在一起而进行比较。...首先，我们设定的水平区间要同时满足两个变量的分布。根据水平区间的范围和箱体数，我们可以计算每个箱体的宽度。其次，我们在一个图表上绘制两个直方图，需要保证一个直方图存在更大的透明度。...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。
在长表中，我将选中得三列全部作为簇状柱形图的数据源，默认的柱形图如下所示，虽然在横轴上也出现了两个维度信息（公司维度、日期维度），但是两个维度布局的很不友好。 ?...（这其实对应于统计学中的变量类别划分标准：定类变量/定序变量——维度，定距变量/定比变量——度量） 了解变量类型之后，我们可以知道，我们的源数据包含两个维度（公司、日期），一个度量（对应日期某公司的指标...我所说的聚合是指，通过将一组分类指标（一个维度与一个度量）按照类别分开并计算各类的均值、众数、中位数、方差、标准差、求和计算等。...因为首列也成了一个特殊的公司（日期则成了该特殊公司的另一个维度不同水平的指标）。 ?...事实上Excel出了为二维表作图而生之外，还是转门为分类数据可视化而生的（可能我说的比较绝对了，大家不要喷我），为什么的，原因有两个： 1、Excel的现存图表库中绝大多数图表是适应分类数据作图，（只要一个轴支持分类数据即可算作离散数据可视化类型
答：用来表达对立关系的数值，比如进口与出口啦！收入与支出啦！入职与离职啦！赞同与反对啦！ 问：我就问你一句话！你见过政府投票有反对票吗？？？？ 咳咳，我们开始分享金字塔图的绘制方法！...Step1：插入为条形图 我们看一下金字塔图，柱子是水平的，嗯，所以他的基础就是条形图。所以选中数据源后插入条形图。 插入后出现了这样的图形！...Step2：增加辅助列，更改数据源 我们看一下反对的在右面，我想把他放在左面，需要怎么做呢？分享一个小技巧，先把红色反对的数值变为负数！然后把反对的数据源改了！ 增加辅助列！ 如何变为负数呢？...选中数据标签-右键-设置数据标签格式 将类别由常规改为自定义-格式代码改为#;#;# 然后单击添加即可！为什么设置为#;#;# 一两句话解释起来比较困难，后期我单独写个文章分享！...改完后的图片: 水平坐标轴的变化是一样的，就不累述啦！ 最终成果！
折线与柱形图 在可视化的选项里面有很多图表类型可供选择，常用的有折线图、柱形图、折线与柱形组合、气泡图、地图、树状图、瀑布图、饼图、仪表等等，我想在开始学习做图之前提醒读者的是做图的原则Simple is...其中柱形图很多时候又叫条形图，它的表现形式有很多:堆积柱形图、簇状柱形图、百分比堆积柱形图、水平或垂直柱形图等等。下图是我根据个人使用各类图表的经验做了个评级。 ?...1 折线图 现在到画布视图中制作折线图。咖啡店在全国从2015年到2016年各种咖啡的销售量变化趋势。在前面分开类别和度量值的另一好处就是我们在做大多数的图形时，一般情况轴和图例是类别，值是度量值。...把X轴的显示类型由"连续"改为"类别",不过"XXXX年XX月X日"的显示很紧凑，我们把日期改为"2016.11"的格式 b. 把Y轴的坐标单位"千"改为"无" c....在柱形图中我们还可以进一步添加一个平均线，在第三个选项卡“分析”中可以找到添加平均线的功能，这样我们就可以很快地计算出所有城市的平均销售量是多少。 ?
使用这种柱形（而不是散点图等）可以清楚地可视化每一个箱体（X 轴的一个等距区间）间频率的变化。...，有人可能会认为我们需要制作两个独立的直方图，并将它们拼接在一起而进行比较。...首先，我们设定的水平区间要同时满足两个变量的分布。根据水平区间的范围和箱体数，我们可以计算每个箱体的宽度。其次，我们在一个图表上绘制两个直方图，需要保证一个直方图存在更大的透明度。...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。
大家好，我是小F～ Seaborn是一个基于Python语言的数据可视化库，它能够创建高度吸引人的可视化图表。...花瓣长度与物种间关系的条形图(基于鸢尾数据集)。 02. 散点图 散点图是由几个数据点组成的图。 使用x轴表示花瓣长度，y轴表示数据集的萼片长度，制作散点图。...在这里，我们看到不同物种的花瓣长度和萼片长度之间有很强的关系。 03. 直方图 直方图通常用于可视化单个变量的分布，不过也可用于比较两个或更多变量的分布。...联合分布图 联合分布图将两个不同类型的图表组合在一个表中，展示两个变量之间的关系(二元关系)。...这里可以看出鸢尾数据集中花瓣长度与物种之间的关系。 好了，今天的分享到此就结束了～ Seaborn作为一个强大的可视化模块，在数据分析机器学习有很大的作用。
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