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玩转数据地图系列之——地图上的迷你条形图

一周前更新了一篇数据地图上的气泡散点图的内容,不知怎地,这段时间就是跟地图死磕上了,今天还是数据地图,不过是在数据地图上呈现条形图、柱形图。...可是到目前为止我还没有发现支持对应坐标位置的条形图、柱形图,这一篇是参考了知乎上大神提供的思路。...ggplot的现有图层图形中是没有直接根据点坐标生成条形图、柱形图的,所以这里我们只能曲线救国,使用线条图和误差线来进行模拟。...接下来我们来对已经塑造好的双柱条形图进行美化操作, windowsFonts(myFont = windowsFont("微软雅黑")) ggplot()+ geom_polygon(aes(x=long...其实如果能换个思路,使用geom_errorh函数,想必一定了以做出横向的条形图。

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    常用60类图表使用场景、制作工具推荐!

    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。...推荐的制作工具有:Arpit Narechania's Block。 径向条形图 径向条形图是在极坐标系上绘制的条形图。 虽然看起来很美观,但径向条形图上条形的长度可能会被人误解。...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。...流向地图 流向地图 (Flow Map) 在地图上显示信息或物体从一个位置到另一个位置的移动及其数量,通常用来显示人物、动物和产品的迁移数据。

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    可视化图表样式使用大全

    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。...推荐的制作工具有:Arpit Narechania's Block。 径向条形图 ? 径向条形图是在极坐标系上绘制的条形图。 虽然看起来很美观,但径向条形图上条形的长度可能会被人误解。...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 ?...流向地图 (Flow Map) 在地图上显示信息或物体从一个位置到另一个位置的移动及其数量,通常用来显示人物、动物和产品的迁移数据。

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    60 种常用可视化图表,该怎么用?

    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。...推荐的制作工具有:Arpit Narechania's Block。 径向条形图 径向条形图是在极坐标系上绘制的条形图。 虽然看起来很美观,但径向条形图上条形的长度可能会被人误解。...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。...流向地图 流向地图 (Flow Map) 在地图上显示信息或物体从一个位置到另一个位置的移动及其数量,通常用来显示人物、动物和产品的迁移数据。

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    科研绘图你值得注意的14个点 (2)

    这种表示方法同样适用于其他基于位置的图表,比如箱形图。而在条形图中,数据值是通过条形与x轴的距离,也就是条形的长度来表示的。...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....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。...混淆堆叠条形图和均值分离图 有时候,一个图表如果试图同时展示太多信息,反而会变得混乱且效果不佳。一个典型的例子是将堆叠条形图和均值分离图混为一谈。...中间的堆叠条形图存在问题,主要是因为它试图同时完成两个不同的数据可视化任务。当误差条和点被叠加到堆叠条上时,就不清楚哪些误差条和点正在被比较。

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    数据可视化设计指南

    时间变化图包括: 1.折线图 2.条形图 3.堆叠的条形图 4.K线图 5.面积图(折线图) 6.时间线 7.地平线图(折线图) 8.瀑布图 同类别分析 同类别分析是同一维度下的不同类别的数据之间比较分析...占比图表包括: 1.堆叠的条形图 2.饼图 3.甜甜圈图 4.堆积的面积图 5.矩形树图 6.旭日图 相关性图表 相关性图表显示两个或多个变量之间的相关性。...此图表中的条形图具有微妙的圆角,以确保条形图的顶部能够精确地表明其长度。 ? 禁止。 不要使用难以读取图表的形状,例如顶部边缘不精确的条形图。...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。基准数值不从零开始可能会导致错误地读取数据。 ? 允许。 从零开始的条形图 ?...将文本水平放置在柱状图上,如果需要,可以旋转柱状图以腾出空间。 ? 警告。 不要旋转条形标签角度,因为这会使它们难以阅读。 图例和注释 图例和注释是用来描述图表的详细数据信息。

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    52个数据可视化图表鉴赏

    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。...虽然连接地图非常适合在地理位置上显示连接和关系,但它们也可以用于通过单个链接显示地图路线。连接图还可以通过连接的分布或连接在地图上的集中程度来显示空间模式。...37.圆型条形图 圆型条形图只是在极坐标系上绘制的条形图,而不是在笛卡尔坐标系上绘制的条形图。虽然看起来很酷,但圆型条形图的问题是条形长度可能会被误解。...因此,使用圆型条形图主要是为了美观。 38.圆型柱形图 这种类型的图形使用同心圆网格在其上绘制条形图。...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。

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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...推荐的制作工具有:Arpit Narechania's Block。 30、径向条形图 径向条形图是在极坐标系上绘制的条形图。 虽然看起来很美观,但径向条形图上条形的长度可能会被人误解。

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    数据导入与预处理-拓展-pandas可视化

    条形图 2.1 单行垂直/水平条形图 2.2 多行条形图 3. 直方图 3.1 生成数据 3.2 透明度/刻度/堆叠直方图 3.3 拆分子图 4....# 绘制 df 第一列的折线图 df['A'].plot() plt.show() 输出为: 1.3 绘制多列折线图 df 的四列分别放在四个子图上 # 折线图|子图 # 将 df 的四列分别放在四个子图上...条形图 2.1 单行垂直/水平条形图 单行垂直/水平条形图 生成数据: # 生成数据 df2 = pd.DataFrame(np.random.rand(10, 4), columns=["a", "...b", "c", "d"]) df2 输出为: # kind = 'bar'表示垂直,若kind = 'barh'表示为水平 # 重新生成数据,并对使用条形图可视化 df2 的第 3 行 df2....iloc[2].plot(kind = 'bar', figsize=(10, 6)) plt.show() 输出为: 2.2 多行条形图 多行堆叠 # 多行,堆叠对应着着stacked=True

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    用30分钟读懂人类感知世界的39项研究

    他们发现当参与者遇到了被告知是图表的图片时,他们把这条线记成一条45度在图上不存在的线条,也就是一条假想的对角线。如果相同的线在地图上标注出来,这些参与者不会对线条位置有任何曲解。 ?...当给参与者展示对角线的时候,他们通常会把图上线条实际位置定位在这个假想的对角线上,说明他们错误的估计了夹角的大小。...Siegrist观察了参与者对2D饼图(条形图)和3D饼图(条形图)的尺寸差异对感知程度。参与者对条形图的差异感知在2D和3D条版本下一样精确,但使用3D饼图则不太成功 。...他们发现, 使用离散形状, 无论是泛型圆圈还是象形文字, 都比单个条形图更能帮助人们记住数据。 使用象形文字代替坐标轴上的文字会导致更多的错误。 ?...Haroz、Kosara和Franconeri发现,用堆叠的象形文字替换通用的条形图并不会导致人们理解记忆的准确性下降。

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    图表解析系列之柱状图

    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)。...注意纵轴的底端(最右侧)是从 34 开始的,而不是 0。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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    手把手教你用plotly绘制excel中常见的16种图表(上)

    第一部分:柱状图、条形图、折线图、面积图、饼图与圆环图、散点图、气泡图和极坐标(雷达图) 第二部分:树状图、旭日图、直方图、箱线图、瀑布图、漏斗图、股价图和地图 ?...excel插入图表 今天,我们介绍第一部分8类图表的绘制。公众号后台回复0306即可领取全部演示代码ipynb文件。 目录: 0. 准备工作 1. 柱状图 2. 条形图 3. 折线图 4....条形图 条形图其实就是柱状图转个90度,横着显示呗。所以,本质上是一样的,唯一的区别:在 Bar 函数中设置orientation='h',其余参数与柱状图相同。...# 在plotly绘图中,条形图与柱状图唯一的区别:在 Bar 函数中设置orientation='h',其余参数与柱状图相同 import plotly.express as px data = px.data.gapminder...条形图 3. 折线图 折线图大致可以是画一个折线图或多条折线图。

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    这些条形图的用法您都知道吗?

    前提是绘图数据已做了统计汇总); position:用于设置条形图的摆放位置,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。...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。...双离散单数值的百分比堆叠条形图 # 明细数据--双离散单数值变量的百分比堆叠条形图 ggplot(data = weather2017, mapping = aes(x = aqiInfo, fill...= fengli)) + geom_bar(stat = 'count', position = 'fill' # 条形图的摆放位置设置为百分比堆叠

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    Google数据可视化团队:数据可视化指南(中文版)

    显示随时间的变化 可以使用时间序列图表来表示随时间的变化,就是按时间顺序表示数据点的图表。表示随时间变化的图表包括:折线图,柱状图(条形图)和面积图。 ? *基线值是y轴上的起始值。...柱状图(条形图)和饼图 柱状图(条形图)和饼图都可用于显示比例,表示部分与总体的对比。...· 柱状图(条形图)使用共同的基线,通过条形长度表示数量 · 饼图使用圆的圆弧或角度表示整体的一部分 柱状图(条形图),折线图和堆叠面积图在显示随时间的变化方面比饼图更有效地。...例如,在条形图中,条形颜色可以表示类别,而条形长度可以表示值(如人口数量)。 ? 形状可用于表示定性数据。...坐标轴 一个或多个坐标轴显示数据的比例和范围。例如,折线图沿水平和垂直坐标轴显示一系列值。 ? 柱状图(条形图)基线 柱状图(条形图)应从为零的基线(y轴上的起始值)开始。

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    原来使用 Pandas 绘制图表也这么惊艳

    默认情况下显示图例的图例,但是我们可以将 legend 参数设置为 false 来隐藏图例。 条形图 条形图是一种基本的可视化图表,用于比较数据组之间的值并用矩形条表示分类数据。...该图表可能包括特定类别的计数或任何定义的值,并且条形的长度对应于它们所代表的值。 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。...字符串值分配给 kind 参数来创建水平条形图: 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。...直方图 直方图是一种表示数值数据分布的条形图,其中 x 轴表示 bin 范围,而 y 轴表示某个区间内的数据频率。

    4.6K50

    Python中最常用的 14 种数据可视化类型的概念与代码

    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。...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。...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。...中位数(小提琴图上的一个白点) 四分位数范围(小提琴中心的黑色条)。 较低/较高的相邻值(黑色条形图)--分别定义为第一四分位数-1.5 IQR和第三四分位数+1.5 IQR。

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    谷歌Material Design可视化数据设计规范指南

    显示随时间的变化 可以使用时间序列图表来表示随时间的变化,就是按时间顺序表示数据点的图表。表示随时间变化的图表包括:折线图,柱状图(条形图)和面积图。 *基线值是y轴上的起始值。...柱状图(条形图)和饼图 柱状图(条形图)和饼图都可用于显示比例,表示部分与总体的对比。...· 柱状图(条形图)使用共同的基线,通过条形长度表示数量 · 饼图使用圆的圆弧或角度表示整体的一部分 柱状图(条形图),折线图和堆叠面积图在显示随时间的变化方面比饼图更有效地。...例如,在条形图中,条形颜色可以表示类别,而条形长度可以表示值(如人口数量)。 形状可用于表示定性数据。...坐标轴 一个或多个坐标轴显示数据的比例和范围。例如,折线图沿水平和垂直坐标轴显示一系列值。 柱状图(条形图)基线 柱状图(条形图)应从为零的基线(y轴上的起始值)开始。

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    5个快速而简单的数据可视化方法和Python代码

    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。...我们循环遍历每一组,但是这次我们在旧的条形图上绘图,而不是在它们旁边画新条形图。 ? 常规条形图 ? 分组条形图 ?...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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    Pandas数据可视化

    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。...,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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