有没有办法得到一个复合条形图(也就是堆叠条形图)？ - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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60种常用可视化图表的使用场景——（上）

12、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。...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...每个圆形的面积也可用来表示额外任意数值，如数量或文件大小。我们也可用颜色将数据进行分类，或通过不同色调表示另一个变量。

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这些条形图的用法您都知道吗？

，默认为'stack'，表示绘制堆叠条形图；如果指定为'dodge'，表示绘制水平交错条形图；如果为'fill'，表示绘制百分比堆叠条形图； ......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。...堆叠条形图也有弊端，那就是只能够解决可叠加问题的可视化，假设数值型指标不能够叠加（如平均薪资、渗透率等指标是不能相加的），就不可以使用该类图形，但不妨可以试试水平交错条形图。...各位读者是否发现一个规律，前面介绍的4中条形图都有一个共同特点，那就是数值型变量只有一个。...对于数值型变量有两个，离散型变量有一个的数据该如何绘制条形图呢（如常见的环比、同比问题），这里提供一个解决思路，那就是使用对比条形图。

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您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

为什么你觉得Matplotlib用起来很困难？因为你还没看过这个思维导图

我们也可以看到它遵循一个高斯分布。使用条形图(而不是散点图)可以让我们清楚地看到每个箱子频率之间的相对差异。...使用箱子(离散化)真的帮助我们看到“更大的画面”，如果我们使用所有没有离散箱子的数据点，在可视化中可能会有很多噪音，使我们很难看到到底发生了什么。 ? 假设我们要比较数据中两个变量的分布。...条形图当您试图将类别很少(可能少于10个)的分类数据可视化时，条形图是最有效的。如果我们有太多的类别，那么图中的条形图就会非常混乱，很难理解。...它们非常适合分类数据，因为您可以根据条形图的大小;分类也很容易划分和颜色编码。我们将看到三种不同类型的条形图:常规的、分组的和堆叠的： ?...堆叠图代码举例： for i in range(0, len(y_data_list)): bar(x_data + alteration[i], y_data_list[i], color

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数据挖掘知识脉络与资源整理(九)–柱形图

,且是一个分类变量,得到的结果是颜色会根据分类不同使用不同颜色. position = "dodge"将同类条形图并排放着,(dodge英文意思是闪躲回避的意思,这样记它的作用会比较快) 我们想改一下颜色怎么办...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...,堆叠条形图 ggplot(cabbage_exp, aes(x = Date, y = Weight, fill = Cultivar)) + geom_bar(stat = "identity")...bar添加一个标签,表示其具体数值是多少.这里标签使用的是weight变量的数值,因为纵坐标本来就是weight vjust表示距离bar的顶端有多少,你也可以设置成负数让标签在bar上面 ggplot...(stat = "identity") + geom_text(aes(y = label_y, label = Weight), vjust = 1.5, colour = "white") 这就是部分条形图的深加工

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《数据可视化基础》第四章：可视化图形推荐

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。 ?...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。由于条形图可以分成水平也垂直的，所以也就分垂直和水平条形图了。饼图强调各个部分的总和并且可以突出显示简单的区分。...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。 ?

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可视化图表样式使用大全

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。...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...此外，条形也可以如堆叠式条形图般堆叠起来。推荐的制作工具有：jChartFX、Bokeh。热图 ?

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常用60类图表使用场景、制作工具推荐！

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 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...此外，条形也可以如堆叠式条形图般堆叠起来。推荐的制作工具有：jChartFX、Bokeh。

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60 种常用可视化图表，该怎么用？

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 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...此外，条形也可以如堆叠式条形图般堆叠起来。推荐的制作工具有：jChartFX、Bokeh。

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再谈可视化：如何展示数据

但在PPT中使用表格往往不是一个好主意。当受众阅读表格的时候，他们不再听你口头表达的观点。当你在幻灯片或者报告中使用表格的时候，问问自己：你想要表达什么观点？你有可能找到更好的办法可视化这些兴趣点。...★ 竖直条形图（直方图）跟水平条形图类似的就是竖直条形图。例如下图 ★ 多组条形图 条形图也支持一组以上的数据。...★ 堆叠图作为条形图的一种特例，还有一种堆叠图。其旨在比较各类别之间总体区别的同时还能看出每个类别中子成分的占比情况。但这会很快产生视觉上的压力，尤其是采用大多数作图应用中的默认配色方案后。...从饼图转换成条形图可能会有所遗漏。饼图能够传达的一个独特的信息就是整体和部分的概念。但如果图形本身难以理解， 4)....去除数据标记每一个元素都会增加受众的认知负荷。使用数据标记，就是在为本来已经可以根据线条直观处理的数据增加认知负荷。

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你真的懂如何展示数据吗？

但在PPT中使用表格往往不是一个好主意。当受众阅读表格的时候，他们不再听你口头表达的观点。当你在幻灯片或者报告中使用表格的时候，问问自己：你想要表达什么观点？你有可能找到更好的办法可视化这些兴趣点。...★ 竖直条形图（直方图）跟水平条形图类似的就是竖直条形图。例如下图 ? ★ 多组条形图 条形图也支持一组以上的数据。...★ 堆叠图作为条形图的一种特例，还有一种堆叠图。其旨在比较各类别之间总体区别的同时还能看出每个类别中子成分的占比情况。但这会很快产生视觉上的压力，尤其是采用大多数作图应用中的默认配色方案后。...从饼图转换成条形图可能会有所遗漏。饼图能够传达的一个独特的信息就是整体和部分的概念。但如果图形本身难以理解， ? 4)....去除数据标记每一个元素都会增加受众的认知负荷。使用数据标记，就是在为本来已经可以根据线条直观处理的数据增加认知负荷。

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图表解析系列之柱状图

长条图用来比较两个或以上的价值（不同时间或者不同条件），只有一个变量，通常利用于较小的数据集分析。长条图亦可横向排列。——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。...将类别拆分称多个子类别，形成“堆叠柱状图”。再如将柱形图与折线图结合起来，共同绘制在一张图上，俗称“双轴图”，等等。...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）。...这意味着条形图理论上应该向下延伸到页面的底部。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%〕。

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Pandas数据可视化

，看看哪个产区的葡萄酒品种多：先将plot需要的参数打包成一个字典，然后在使用**解包（防止传进去的成为一个参数）上面的图表说明加利福尼亚生产的葡萄酒比其他省都多也可以折算成比例, 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。...，易于比较各组数据之间的差别折线图：易于比较各组数据之间的差别；能比较多组数据在同一个维度上的趋势；每张图上不适合展示太多折线面积图就是在折线图的基础上，把折线下面的面积填充颜色：直方图... 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...堆叠图（Stacked plots）展示两个变量，除了使用散点图，也可以使用堆叠图堆叠图是将一个变量绘制在另一个变量顶部的图表接下来通过堆叠图来展示最常见的五种葡萄酒从结果中看出，最受欢迎的葡萄酒是

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原来使用 Pandas 绘制图表也这么惊艳

在下面的示例中，我们将根据每月平均股价创建一个条形图，来比较每个公司在特定月份与其他公司的平均股价。首先，我们需要按月末重新采样数据，然后使用 mean() 方法计算每个月的平均股价。...： df_3Months.plot(kind='barh', figsize=(9,6)) Output: 我们还可以在堆叠的垂直或水平条形图上绘制数据，这些条形图代表不同的组，结果条的高度显示了组的组合结果...也可以堆叠直方图： df[['MSFT', 'FB']].plot(kind='hist', bins=25, alpha=0.6, stacked=True, figsize=(9,6)) Output...KDE 绘图我们要讨论的最后一个图是核密度估计，也称为 KDE，它可视化连续和非参数数据变量的概率密度。...好啦，这就是今天分享的全部内容，喜欢就点个赞吧~

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Python中最常用的 14 种数据可视化类型的概念与代码

条形图 条形图是用矩形条显示分类数据的图形。这些条的高度或长度与它们所代表的值成正比。条形可以是垂直的或水平的。垂直条形图有时也称为柱形图。以下是按年指示加拿大人口的条形图。...条形图适合应用到分类数据对比，横置时也称条形图。注意： 条形图数据条数不宜超过12条；条形图数据条数不宜超过30条。...堆叠条形图用于显示数据集子组。...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。...复合折线图也可以称作堆叠面积图，堆叠面积图和基本面积图一样，唯一的区别就是图上每一个数据集的起点不同，起点是基于前一个数据集的，用于显示每个数值所占大小随时间或类别变化的趋势线，展示的是部分与整体的关系

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图表（Chart & Graph）你真的用对了吗？

答案就是将这些数据可视化。数据可视化主要是借助图形化的方法，清晰有效的展示数据，让关系繁杂的数据变得一目了然，数据趋势变得明显，数据内在关系变得明确。数据可视化的第一步就是选择选择合适的图表类型。...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. 是否需要了解数据的分布？分布图表能够帮助我们清晰的理解正常趋势、正常范围和异常值。...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。设计柱状图的最佳做法：图表中使用对比色，高亮特殊有意义的数据。使用水平标签，提高数据可读性。...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。

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5个快速而简单的数据可视化方法和Python代码

我们刚刚讨论的所有这些也与第一个图表一致。 ? 用颜色分组的散点图 ? 第三个变量，国家大小通过彩色分组和大小编码散点图现在来看代码。...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。 ? 折线图的例子这是折线图的代码。这与上面的散点图非常相似。只有一些变量的小变化。...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。...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。...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。

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如何在 SwiftUI 中创建条形图

GeometryReader 被用来确定条形图的可用高度。数据中的最大值得到后并传递给每个 BarView。...主图表区域保持原来的圆角矩形，并以水平堆叠的方式叠加一系列条形，每个 DataItem 一个。...条形图上的值使用叠加视图修改移到了条形图的顶部。这个值是偏移的，所以文本不会离条形图的顶部太近。数据名称的字体大小和字重也可以被设置。...文本视图的宽度被限制在条形图宽度的范围内，而且条形图的标签文本会被截断，条形图的文本视图也被限制在条形宽度的范围内，并且文本可以被隐藏起来。...使用 GeometryReader 可以创建适应更多可用环境的条形图。在这篇文章中，我们创建了一个简单的条形图，有数值，下面有标签，还有图表的标题，下一步就是分离出 x 轴和 y 轴。 - EOF -

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Pandas绘图功能

柱状图柱状图是一个单变量图（注意区分柱状图和条形图），它将一个数值变量分组到各个数值单元中，并显示每个单元中的观察值数量。直方图是了解数值变量分布的一种有用工具。...接下来看看有没有钻石大于3.5克拉： diamonds[diamonds["carat"] > 3.5] ? 哦豁，真的有9颗钻石比3.5克拉大，这些'怪种'钻石我们应该关心吗？...每个分类变量都在一个不同的boxside上绘制一个分类变量。...堆积条形图显示每个条形图中另一个变量的分布： carat_table = pd.crosstab(index=diamonds["clarity"],...分组条形图是堆叠条形图的另一种选择，设置stacked=False即可： carat_table.plot(kind="bar", figsize=(8,8),

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教程 | 5种快速易用的Python Matplotlib数据可视化方法

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。...常规条形图 分组条形图允许我们比较多个类别变量。如下图所示，我们第一个变量会随不同的分组（G1、G2 等）而变化，我们在每一组上比较不同的性别。...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。...堆叠条形图 def barplot(x_data, y_data, error_data, x_label="", y_label="", title=""): _, ax = plt.subplots

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一文掌握Pandas可视化图表

今天简单介绍一下Pandas可视化图表的一些操作，Pandas其实提供了一个绘图方法plot()，可以很方便的将Series和Dataframe类型数据直接进行数据可视化。 1....range(len(df))) df.head() 选择X列为x轴，B、C列为y轴数据 # 指定多个Y df.plot(x='X',y=['B','C']) 图大小通过参数figsize传入一个元组...) 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...# 默认是堆叠 df.plot.area() 单个面积图 df.a.plot.area() 取消堆叠 # 取消堆叠 df.plot.area(stacked=False) 散点图散点图就是将数据点展示在直角坐标系上

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