有以下几种类型，用于创建对比数据的图表： 柱状图 条形图 百分比图 线形图 散点图 子弹图 2. 是否需要展示数据的组成部分？...这种图表类型主要用于展示数据的所有组成部分，例如各省份的数据合在一起组成全国数据。 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. ...5）面积图 面积图基本上是一条线图，但X轴和线之间的空间用颜色或图案填充，用于显示局部和整体的关系，可以帮助分析总体趋势和单个数据趋势。...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。...9）气泡图 气泡图类似于散点图，用于显示分布或关系。气泡或圆的大小代表着数据大小。 设计气泡图的最佳做法： 气泡的面积代表数据大小。 确保标签清晰可见。 仅使用圆形。
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...在实际应用中，对于单离散变量和单数值变量的条形图，右图会更加受欢迎，因为它更加直观（借助于排序可以迅速地发现柱子的最高、最低及差异；借助于数值标签可以明确地得知各离散水平下的具体值；借助于参考线可以比较哪些水平值高于平均水平...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
QBarCategoryAxis 表示条形图横坐标，用于管理和显示条形图中的分类轴，其中每个条形图都属于特定的类别。...它通过在一个圆形区域内绘制扇形来表示数据的相对大小。整个圆表示总体，而每个扇形的弧长（或面积）表示相应类别的数量或比例。...： 对于每个分块，设置其标签文字，包括数值和百分比，并关联鼠标悬停事件的槽函数。...在图表中，每个分块代表一种分析对象，标签包含人数和百分比信息，运行后输出如下效果；1.3 创建堆叠图堆叠图（Stacked Chart）用于展示多个数据系列的累积效果，即将不同系列的数据在同一数值点上进行堆叠显示...堆叠柱状图显示多个柱状系列的堆叠效果，每个柱状系列由一个或多个柱状条组成，这些柱状条按照数据堆叠在一起，形成整体的柱状图。
柱状图主要用于比较不同类别的数值或数量，帮助观察数据的分布趋势、对比不同类别的数据大小，以及发现数据之间的关系。柱状图通常在横轴上表示不同的类别，纵轴上表示数量或数值。...QBarCategoryAxis 表示条形图横坐标，用于管理和显示条形图中的分类轴，其中每个条形图都属于特定的类别。...它通过在一个圆形区域内绘制扇形来表示数据的相对大小。整个圆表示总体，而每个扇形的弧长（或面积）表示相应类别的数量或比例。...在图表中，每个分块代表一种分析对象，标签包含人数和百分比信息，运行后输出如下效果； 1.3 创建堆叠图 堆叠图（Stacked Chart）用于展示多个数据系列的累积效果，即将不同系列的数据在同一数值点上进行堆叠显示...堆叠柱状图显示多个柱状系列的堆叠效果，每个柱状系列由一个或多个柱状条组成，这些柱状条按照数据堆叠在一起，形成整体的柱状图。
条形图用于比较不同数据之间的差异，条形图的宽度表示数值的大小，可以对单一的变量或者多组变量进行比较。...柱形图的高度表示数值的大小，也可以对单一的变量或者多组变量进行比较。 注：在使用条形图和柱形图时x和y的参数传入相反。...，其主要在于比较标签的整体水平，会对所有标签下的值进行加和统计，通过color属性可以看出每个标签下的数据差异。...百分比堆积柱形图通常用于比较各个标签内多项数据的占比情况（通常用于时间标签的比较） 在plotly中没有直接进行百分比柱形图绘制的方法，因此我们可以先使用pandas算出数据的百分比，然后再将百分比数据用于绘图...堆叠面积图和普通的面积图的区别是每个数据值序列映射的区域起点都是上一个数据值序列顶端。
没有特定顺序的名称（例如，项目名称、地理名称或人名）。 堆积柱形图和三维堆积柱形图 堆积柱形图显示单个项目与整体之间的关系，它比较各个类别的每个数值所占总数值的大小。...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。百分比堆积柱形图以二维垂直百分比堆积矩形显示数值。...三维百分比堆积柱形图以三维格式显示垂直百分比堆积矩形，而不以三维格式显示数据。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。...三维柱形图 三维柱形图使用可修改的三个轴（水平轴、垂直轴和深度轴），可对沿水平轴和深度轴分布的数据点（数据点：在图表中绘制的单个值，这些值由条形、柱形、折线、饼图或圆环图的扇面、圆点和其他被称为数据标记的图形表示...,堆叠条形图 ggplot(cabbage_exp, aes(x = Date, y = Weight, fill = Cultivar)) + geom_bar(stat = "identity")
4）总结 相同点： 柱状图和条形图的数据结构是相同的，都是由「一个分类字段+一个连续数值字段」构成。 当数据的记录数不大于12条，分类字段的字符长度小于5时，此时柱状图和条形图可以互换。...4）总结 相同点： 堆叠柱状图和百分比堆叠柱状图，都适合用来展示分类数据的构成对比或构成随时间的变化趋势。 当映射到X轴上的数据为时间序列时，此时可以用堆叠面积图or百分比堆叠面积图来代替。...折线图和面积图不能互换的情况： 显示构成或占比时，应该使用面积图☞堆叠面积图or百分比堆叠面积图。 ?...4）总结 相同点： 堆叠面积图和百分比堆叠面积图，映射到X轴的均为【时间序列】。...堆叠柱状图： 堆叠柱状图的分类字段，一般是非时间类型的分类数据。 当既要对比不同整体的数据大小，又要观测整体各构成项的数据大小时，应该使用【堆叠柱状图】。
绘制折线图方法plt.plot(x,y,format_string,**kwargs) x:x轴数据，列表或数组，可选 y:y轴数据，列表或数组 format_string：控制曲线的格式字符串，可选，...fc:全写为facecolor，长条形的颜色 ec:全写为edgecolor，长条形边框的颜色 条形图 在之前的小节中得到了高分电影上映年份的TOP，现在我们就将此数据做成可视化的条形图。...: 横坐标（序列） height：纵坐标（系列） width：条形图的宽度，默认是0.8，可以根据实际大小设置，以更加美观 bottom：用于绘制堆叠条形图，默认值为None align：x轴刻度标签的对齐方式...colors=color, labels=label_list, labeldistance=1.1, autopct="%1.1f%%", shadow=True, startangle=90) # 设置横轴和纵轴大小相等...： x:饼图百分比数据 labels：设置饼图中各个部分的标签 autopct：设置百分比信息的字符串格式化方式，默认值为None,不显示百分比 shadow：设置饼图的阴影，使得看上去有立体感，默认值为
相比柱状图，条形图的优势在于：能够横向布局，方便展示较长的维度项名称。对于条形图的数值大小，必须按照降序排列，以提升条形图的阅读体验。...itemStyle代码块设置了柱子堆叠部分或堆叠部分边框的颜色，将每根柱子堆叠部分的颜色设置为透明色。...百分比计算时按照公式min(width,height)50%进行计算，其中的width和height分别表示div中所设置的宽度和高度。...），即以半径或面积表达数据值大小。...这种情况推荐使用条形图。 （3）将数据做排序处理。如果需要比较数据的大小，那么可以事先将数据进行升序或降序处理，避免数据类目较多或数据间差异较小时不相邻的数据难以精确比较。
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....(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？...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) 网格线 默认情况下图表是不显示网格线的，我们可以通过参数grid来设置其显隐 # 网格线 df.plot.bar...) 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
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。...也可以用来展示《葡萄酒杂志》（Wine Magazine）给出的评分数量的分布情况： 如果要绘制的数据不是类别值，而是连续值比较适合使用折线图 : 柱状图和折线图区别 柱状图：简单直观，很容易根据柱子的长短看出值的大小...'] < 100].sample(100).plot.scatter(x='price', y='points’) 调整图形大小，字体大小，由于pandas的绘图功能是对Matplotlib绘图功能的封装...points',figsize=(14,8),fontsize = 16) 修改x轴 y轴标签字体 上图显示了价格和评分之间有一定的相关性：也就是说，价格较高的葡萄酒通常得分更高。...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
（或饼图）的堆叠位置中的显示方式。...具体来说： position_stack：这是一个位置调整函数，用于在堆叠的条形图或饼图中调整元素的位置。对于堆叠的条形图，它将标签按照条形的高度依次堆叠。...vjust = 0.5：vjust是垂直对齐参数，取值范围是0到1： vjust = 0 表示标签对齐在每个堆叠部分的底部。 vjust = 1 表示标签对齐在每个堆叠部分的顶部。...vjust = 0.5 表示标签对齐在每个堆叠部分的中间。...在饼图中，position_stack(vjust = 0.5)用于将标签（如百分比）放置在每个饼图扇形区域的中间位置，从而使得标签更清晰地显示在每个部分的中心。
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....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) ?...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。...默认情况下，面积图是堆叠的 # 默认是堆叠 df.plot.area() ? 单个面积图 df.a.plot.area() ?
Power BI在2023年12月对内置视觉对象的数据标签进行了大幅优化，之前难以实现的一些可视化效果现在变得简单。...还可以修改为： 表面上这是表格，实际是百分比条形图。...首先，新建一个空间构造维度表，表格总共有三列，第一列用来确定百分比条形图显示几行，第二列确定每行内部的显示顺序，第三列为所有元素的序号，用来和排名匹配。...ADDCOLUMNS ( _t, "IndexALL", RANKX ( _t, [Row] * 100 + [IndexInRow],, ASC ) ) 再新建一个占位度量值： 占位 = 1 百分比堆积条形图如下设置字段...： Y轴进行反转，使得ROW1排在最上方，关闭XY轴，关闭颜色，打开边框。
但同时我们也面临着这样一些问题： 写 PPT、做 demo 时，心中有万千想法和海量数据想要去展现，但总是最后还是以文字和枯燥的图表堆叠呈现了出来，苦于怎么把这些数据展现的直观、性感、一看就懂。...注意：饼图是一种应该避免使用的图表，因为肉眼对面积大小不敏感。是最容易被误用的。但在具体反映某个比重的时候，配上具体数值，会有较好的效果。 在需要描述某一部分占总体的百分比时，适合使用饼图。...而需要比较数据时，尤其是比较两个以上整体的成分时，请务必使用条形图或柱形图，切勿要求看图人将扇形转换成数据在饼图间相互比较，因为人的肉眼对面积大小不敏感，会导致对数据的误读。...散点图的数据为三维数据，使用两组数据构成多个坐标点，分析坐标点的分布情况，判断两个变量之间的关联或分布趋势。 可以用颜色区分系列，也可以用散点大小定第三维度，这就衍生图出了气泡图。...所以在表示分类时，如项目数量较少，使用柱形图或条形图均可，如项目_数量较多_，则建议使用_条形图_。 Q: 柱形图和折线图都可以表示时间序列的趋势，如何选择？
#coord_polar极坐标转换，可以做饼图或玫瑰图或雷达图 coord_polar(theta = "y", #theta 可以选择x或y，表示外延的坐标...四、玫瑰图 然而，当我们的数据不是代表个体占总体的百分比，而是强调数据大小的对比时，可以用玫瑰图来展示，根据上面的代码做简单的修改即可。...#coord_polar极坐标转换，可以做饼图或玫瑰图或雷达图 coord_polar(theta = "y", #theta 可以选择x或y，表示外延的坐标...，这里展示吸烟状态的分布 head(acs) # labelposition=0.1 百分数小于10%,标签位于外部 # ratioByGroup=FALSE 按不同分组计算百分比 PieDonut(acs...如果希望将标签全放在内部，需将labelposition参数设置为0。
但同时我们也面临着这样一些问题： 写 PPT、做 demo 时，心中有万千想法和海量数据想要去展现，但总是最后还是以文字和枯燥的图表堆叠呈现了出来，苦于怎么把这些数据展现的直观、性感、一看就懂。...注意：饼图是一种应该避免使用的图表，因为肉眼对面积大小不敏感。是最容易被误用的。但在具体反映某个比重的时候，配上具体数值，会有较好的效果。 在需要描述某一部分占总体的百分比时，适合使用饼图。...而需要比较数据时，尤其是比较两个以上整体的成分时，请务必使用条形图或柱形图，切勿要求看图人将扇形转换成数据在饼图间相互比较，因为人的肉眼对面积大小不敏感，会导致对数据的误读。...散点图的数据为三维数据，使用两组数据构成多个坐标点，分析坐标点的分布情况，判断两个变量之间的关联或分布趋势。 可以用颜色区分系列，也可以用散点大小定第三维度，这就衍生图出了气泡图。 6....所以在表示分类时，如项目数量较少，使用柱形图或条形图均可，如项目数量较多，则建议使用条形图。 Q: 柱形图和折线图都可以表示时间序列的趋势，如何选择？ A: 一般来说，建议使用折线图反映趋势变化。
此时，散点已就位，接下来在散点处右键-设置数据系列格式，在标记项中将散点放大到足够大小。 ? ? 之后添加数据标签，并在数据标签处右键-设置数据标签格式，选择单元格中的值并去掉原始值，再设置居中。...变形至合适大小，图表画布边框左上角和左下角与单元格对齐，合并适当的单元格用作对象标签。 ? 复制大法好！ ?...但是这种图形也有着明显的缺点，若圆环图和其中片段过多，就不能很好的比较不同环中的同类片段，人眼对圆弧长度、扇形面积等并不那么敏感。有的时候用堆积条形图更合适。 PPT篇 1、堆叠球形图 ?...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。...第2种：按堆叠球形图的思路又何尝不可呢，加以箭头又体现了球体的膨胀过程。 ? 第3种：是的，不得不说箭头真的很好用，只要把它和常规条形图组合，效果就会变得不一样，既反映了时间变化的方向又体现了增长。
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。...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。...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。
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。...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。...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...适用： 堆叠面积图不适用于表示带有负值的数据集。非常适用于对比多变量随时间变化的情况。 分类： 堆积面积图 同类别各变量和不同类别变量总和差异。 百分比堆积面积图 比较同类别的各个变量的比例差异。
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