在Excel图表图例中,可以通过新建线条来添加额外的数据系列。这样可以在图表中显示多个数据集,并通过图例进行区分。新建线条的步骤如下:
新建线条可以用于比较不同数据集之间的趋势、关系或者对比。例如,在销售数据图表中,可以使用新建线条来显示不同产品的销售量,以便更直观地比较它们的销售情况。
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这是在chandoo.org学到的技巧。如下图1所示,在使用柱形图制作图表时,如果有些柱形表示的数字很大,可以截断该柱形,使图表看起来更美观。
如何让Excel图表更具“商务气质”? 文/ExcelPro的图表博客 这是去年底的时候,应《电脑爱好者》杂志约稿写的一篇小文,内容大致是《图表之道》第1章的略写。现在时间过去4个月了,在博客上发一下
今天跟大家分享的图表是——人口金字塔图! 人口金字塔图是按照人口年龄和性别表示人口分布状况的情况,能形象的表示人口某一年龄和性别构成。 该图表对于数据组织的要求非常之高,而真正插入并创建图表的过程却不
打开origin后,点击菜单栏“文件”,选择“项目另存为”,给项目命名,并存到某个工作路径。
图表以图的形式来显示数值数据系列,使人更容易理解大量数据以及不同数据系列之间的关系。
图例在图表的一个角落,告诉我们图表中的不同元素分别代表什么。默认的情况下,Power BI的图例千篇一律-不同颜色的圆圈。
通过使用Excel进行数据分析,我们已经学会了从原始数据中得到分下面的分析结果:统计出每个城市的数据分析师招聘数量。
最近在重新整理日报,周报,月报的数据展现形式,越发觉得一份数据如何展现对于我们数据分析师的受众而言是非常重要的,数据是一种艺术,其原因之一在于如何把数字通过我们的处理变成一张漂亮的图形,意义有时候很重要,换句话,这也是体现一个人的态度和实力的渠道。 前段时间看了《Excel图表之道》这本书,收益良多。打开了我的数据展现和分析的思路,一份数据在不同的、合理的图表展示出来,代表和反映了不同的信息。恰好一位网友给我看了一张图,我觉得挺好,有些情况下我们可以这么拿出来秀一下,但更多的是展示信息给我们的受众。展示的图
制作一张看起来像车轮辐条的图表,每个数据点的线从中间的同一点开始,向不同的方向出去,线的长度表示数据点的值。
作者|吹圈小铺 转自|PPT研究院 微信号|pptman 今天主要给大家看看静态的信息图的设计方法。当然了,如果有能力的同学可以在此基础上做上动画,那就更赞了! 大家可简单的看下这张简洁的图,基本涵盖
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使用工作表中连续区域的所有数据,只需单击该数据区域的任一单元格,通过插入图表命令插入图表即可
首先,我们必须做一些计划,先不要急着马上从图形下手。从长远来看,一点点的前期计划可以节省数小时的血液,汗水和眼泪。
想象你是公司的数据分析师。去年,老板开除了一些人,现在想要制定下一年的招聘需求,老板正在思考是否有必要再招人,他想征求你的建议。
在Excel中制作专业的图表是一项挑战,但也不是不可能实现的,如下图1所示的图表。
Graphs是将数据展示为图像,以视觉化形式展示,Graphs的配置保存在主机和模板中。
## 绘图 c = LineChart() # 设置图标类型:LineChart 连线图 AreaChart 面积图 c.title = 'CPU利用率' # 设置生成图的报告名称 c.style = 10 # 设置图例样式 c.y_axis.title = '百分比' # 设置 Y 轴名称 c.x_axis.title = '时间' # 设置 X 轴名称 c.y_axis.scaling.min = 0 # 设置y轴坐标最的小值 c.y_axis.majorUnit = 10 # 设置主y轴坐标,两个“坐标刻度”直接的间隔 c.y_axis.scaling.max = 100 # 设置主y轴坐标的最大值 # 设置 data引用数据源:第2列到第列(包括第2,10列),第1行到第30行,包括第1, 30行 data = Reference(sheet, min_col=2, max_col=10, min_row=1, max_row=30) c.add_data(data, titles_from_data=True) # 设置x轴 坐标值,即轴标签(Label)(从第3列,第2行(包括第2行)开始取数据直到第30行(包括30行)) x_labels = Reference(sheet, min_col=1, min_row=2, max_row=30) c.set_categories(x_labels) c.width = 18 # 设置图表的宽度 单位 cm c.height = 8 # 设置图表的高度 单位 cm # 设置插入图表位置 cell = "A10" sheet.add_chart(c, cell) # 绘制双y坐标轴图表 sheet = work_book['DEV'] c1 = AreaChart() # 面积图 c1.title = '磁盘活动统计报告' c1.style = 10 # 10 13 11 c1.y_axis.title = '平均时长(毫秒)' c1.x_axis.title = '时间' c1.y_axis.majorGridlines = None first_row = [] # 存储第一行记录 # 获取第一行记录 for row in sheet.rows: for cell in row: first_row.append(cell.value) break # 拼接系列的方式 target_columns = ['await', 'svctm'] for target_column in target_columns: index = first_row.index(target_column) ref_obj = Reference(sheet, min_col=index + 1, min_row=2, max_row=300) series_obj = Series(ref_obj, title=target_column) c1.append(series_obj) x_labels = Reference(sheet, min_col=1, min_row=2, max_row=300) c1.set_categories(x_labels) c1.width = 18 c1.height = 8 c2 = LineChart() c2.y_axis.title = '磁盘利用率' c2.y_axis.scaling.min = 0 # 设置y轴坐标最的小值 #c2.y_axis.majorUnit = 5 # 设置主y轴坐标的坐标单位 c2.y_axis.scaling.max = 100 # 设置主y轴坐标的最大值 ref_obj = Reference(sheet, min_col=8, min_row=2, max_row=300) series_obj = Series(ref_obj, title='%util') c2.append(series_obj) s = c2.series[0] # 获取添加第一个系列 # 设置线条填充颜色,也是图例的颜色 s.graphicalProperties.line.solidFill = "DEB887" # 设置线形 可选值如下: # ['solid', 'dot', 'dash', 'lgDash', 'dashDo
为了尽可能轻松地创建你的第一个图表,将新工作表的名称更改为“GG”,然后设置数据区域如图所示。在创建图表后,可以根据需要重命名工作表或移动数据。
最近读了Reid Havens在PowerPivotPro上发表的一篇《产品上线时间后比较表现》的文章,不同产品上线的时间不同,通过自定义时间轴来把所有产品的上线时间调整到同一个起点作比较。
在科研和数据分析中,绘制图表是不可或缺的重要步骤。而Prism软件则是一款非常实用的绘图设计软件,集生物统计、曲线拟合和科技绘图于一体,为科研人员提供了高效的数据可视化解决方案,既能够简化数据处理流程,也能够快速生成多种图表类型。
•此时,B2单元格为被引用单元格,E2单元格为引用单元格,被引用单元格修改,引用单元格同样变化。
.NET3.5中中推出了图表控件,可以同时支持Web和WinForm两种方式,由于平时很少使用,一直没有玩玩,闲来无事,简单研究了下,感觉功能真的很强大,基本上可以满足各种图表的应用,感觉这么好用的东西才研究,真是有些落伍啊,哈哈,想必很多人已经早已玩过,这里帮大家复习下,高手绕过。
Power View就是我们说的Power BI中的"报表"视图,简称PV,Power View 中提供了非常多的可视化图表,例如:柱状图、条形图、饼图、折线图等,主要帮助我们实现数据可视化。
作图思路: 准备一块300*300小单元格组成的区域,对照地图图形,在每个省图形范围内的单元格填入该省的数据,然后对这些单元格应用条件格式->色阶,就形成了一幅热力地图。这一做法参考了Jorge Ca
一年半以前,一篇《真正的商业图表可视化之道布道篇》,刷新了很多人对作图的认识。 一年半过去了,PowerBI都进化成这样了,而不变的东西继续保持不变,对《真正的商业图表可视化之道-布道篇》无需任何调整,依然还是那样。 强烈推荐用PowerBI或Excel作图的战友们了解该文:《真正的商业图表可视化之道-布道篇》。
目的: 入Excel数据之后直接有上框和右框(也就是能不能设置这么一个模板),如图:
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作为成熟的科研图表,图例的重要性是不言而喻的。所谓一图敌千言,在气象科研领域,图表是进行数据可视化的利器,而图例是帮助阅读者理解图表信息的关键。绘图库matplotlib中专门辟出一个命令——Legend进行设置。下面首先介绍其常用关键字参数。
前面有文章,讲述了Vue中封装Echarts组件,但都是直接上代码,没有具体对代码进行讲述。今天我们就来看看,如何使Echarts图表更美观,都是那部分属性使其更惊艳的。
本公众号已经使用DAX内嵌SVG的方式自定义了一大票图表,读者可点击本文上方的#图表标签查看。很多时候,图表需要使用图例,例如下方的同期对比图:
参考链接: Python | 使用openpyxl模块在Excel工作表中绘制图表 1
注意:本文仅供需要时参阅,无休闲阅读属性,前方高能(枯燥),非战斗人员请速速撤离。
前一篇跟大家详述了关于Excel在作图理念上的诸多细节,今天让我们把聚焦于多分类维度的数据呈现问题。 当然今天这篇我会把视角从Excel切换到Tableau,没错就是Tableau。可能很多小伙伴儿已经了解过这款商务智能工具,这是一款目前市面上最成熟、最人性化的桌面端可视化工具(没有之一,至于PowerBI,我之后会写专门的体验贴来说明)。 ---- 相信很多小伙伴儿(特别是已经在职场已经混迹很多年的)对Excel中的数据透视表非常熟悉,没错Tableau就是一款升级版的数据透视表。 它不仅仅可以将原始的一
在章节1.2中,我做了一张图来表示各类图表的功能性,其中地图和散点图(气泡象限图)我列在了视觉冲击力与数据丰富度最高的位置。虽然它们并不像折线和柱形图那样常用,但在特别需要的情况下,非它们莫属,可谓不得不讲的神图。
导读 Matplotlib 是一个 Python 的 2D绘图库,它以各种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版质量级别的图形。通过 Matplotlib,开发者可以仅需要几行代码,便可以生成绘图,直方图,功率谱,条形图,错误图,散点图等。 以下内容来自「Github」,为《PythonDataScienceHandbook[1]》(Python 数据科学手册[2])第四章「Matplotlib」介绍部分。全部内容都在以下环境演示通过: numpy:1.18.5 pandas:1.0.5 matplotli
▽▼▽ 既然是创意雷达图,肯定是有难度的啦,单纯的雷达图太没有挑战了! 首先看成品,怎么样,还不错吧,想不想自己也做一个,如果感兴趣的话,继续往下看! 大家都看到了以上图表其实是一个包含三个序列数据
一款基于UGUI的功能强大、简单易用的数据可视化图表插件。支持折线图、柱状图、饼图、雷达图、散点图、热力图、环形图、K线图、极坐标、平行坐标等十多种内置图表,以及3D饼图、3D柱图、3D金字塔、漏斗图、仪表盘、水位图、象形柱图、甘特图、矩形树图等扩展图表。
Matplotlib 是一个 Python 的 2D绘图库,它以各种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版质量级别的图形。通过 Matplotlib,开发者可以仅需要几行代码,便可以生成绘图,直方图,功率谱,条形图,错误图,散点图等。
<template> <view> <highcharts :options="chartOptions"></highcharts> </view> </template> <script> // #ifdef H5 import {Chart} from 'highcharts-vue' export default { components: { highcharts: Chart }, dat
12、Zero plan相关属性 zeroPlaneColor 设置零线(面)的颜色 zeroPlaneThickness 设置零线(面)的粗细 zeroPlaneAlpha 设置零线(面)的透明度 zeroPlaneShowBorder 是否显示零面的外框 只针对3D图表 zeroPlaneBorderColor 设置零面外框的颜色 只针对3D图表 13、Anchors相关属性
Qt 是一个跨平台C++图形界面开发库,利用Qt可以快速开发跨平台窗体应用程序,在Qt中我们可以通过拖拽的方式将不同组件放到指定的位置,实现图形化开发极大的方便了开发效率,本章将重点介绍QCharts折线图的常用方法及灵活运用。
今天云朵君给大家系统介绍Matplotlib图表层次结构,通过步骤分解,详细了解一个图表绘制的过程 。
昨天给大家讲解了商务图表制作中的黄金原则——最大化数据墨水比。 今天继续给大家解构图表的元素布局! 商务图表作为表达业务数据的重要方式,需要遵循基本的元素布局和视觉顺序。 而Excel软件输出的默认
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